Punktgrafen
Komprimerad information över tid
Petter Wannerberg
För avläggande av filosofie kandidatexamen i Informationsdesign
med inriktningen Informativ Illustration
Ett examensarbete på grundnivå, 15 hp Examinator Yvonne Eriksson
Handledare Peter Linejung
Akademin för Innovation, design och teknik Mälardalens högskola
Abstract
This thesis work is part of the research project COMMAND that was conducted by the research institute RISE SICS Västerås together with SSAB during 2018 and 2019. One of the work-packages in the project was aimed to help industry companies present their machine data as an overview and in a more user friendly way. The goal of this thesis work was to make it easier to detect anomalies in the data for the purpose of predictive maintenance. The result from this thesis work is a type of graph that presents data in the form of stacked points rather than lines. I call this a “node based graph” as the nodes of the graph segment to compress the data to increase overview.
To develop this artifact, literature such as “The Visual Display of Quantitative Information” and Colin Ware’s design principles of proximity, likeness and pop-out was applied to help form the graph. A Unity-scene was created to rapidly generate simulated but accurate real time data for visualization tests.
The first test however showed an increased strain on the users ability to read the graph. High cognitive load made readability lower rather than higher. For this reason a secondary test was conducted to verify changes made to the artifact during the design process. After iterations were made the design took a more useful form that appeared to increased the users ability to overlook large data sets and detect patterns previously unseen. It also came to light that this particular type of presentation of data perhaps hold higher value outside the initial target audience, and that its redesign could turn it into a beneficial tool, not just monitoring of industrial machines, but for data analysis in general.
Keywords:
Visual, information, operators, technicians, process, industry, SSAB, SICS, RISE, Västerås, unity, graph, graphics, dots, machine learning, data analysis.
Sammanfattning
Detta examensarbete är en del av forskningsprojektet COMMAND som genomfördes av forskningsinstitutet RISE SICS Västerås tillsammans med SSAB under 2018 och 2019. Ett delmål med forskningsprojektet var att hjälpa industriföretag presentera mätvärden och maskindata på ett mer användarvänligt och överskådligt sätt. Examensarbetet har haft som mål att uppfylla detta mål genom att skapa graf som representerar data med punkter istället för linjer. I texten nedan kallar jag detta för Punktgraf då grafen baseras på punkter som segmenterar och komprimerar data för att skapa översikt.
Grundläggande principer för framtagandet av grafer studerades i “The Visual Display of Quantitative Information” och Colin Ware’s designprinciper om närhet, likhet och pop-out applicerades för att underlätta avläsning av grafen. En Unity-scen skapades för att snabbt generera exakt men simulerad data för att utvärdera punktgrafens potential.
Det första testet visade att läsandet av grafen var ansträngande. Hög kognitiv belastning gjorde läsbarheten svårare snarare än lättare. Efter en uppdaterad version skapats
genomfördes ett nytt test och intervju för att utvärdera resultatet av förändringarna. Efter dessa iterationer tog artefakten en mer användbar form som föreföll öka användarens förmåga att överblicka stora datamängder och upptäcka tidigare dolda mönster i stora dataset. Det identifierades också att punktgrafen skulle kunna bli ett användbart verktyg, inte bara för bevakning av industrimaskiner, utan också inom generell dataanalys.
Nyckelord:
Visuell, information, operatörer, tekniker, servicetekniker , processindustri, SSAB, SICS, RISE, Västerås, unity, graf, grafik, punkter, machine learning, dataanalys.
Förord
Tack till SSAB för deras medverkan i projektet och öppna sinne som gav oss möjlighet att bygga förbättringar utifrån nya tankar och idéer.
Tack till Zohreh Ranjbar och Stig Larsson för data och underlag samt feedback och stöd i processen.
Tack till Björn Löfvendahl och Elina Vartainen som skapade persona
och sammanställde studier och intervjuer från SSAB under projektet COMMAND.
Tack till alla som bidrog till utvärdering och tester.
Tack till Helena och alla kollegor på SICS som peppat mig!
Tack till Peter för ditt stöd i alla lägen.
Tack till Carina som hjälpte mig i sluttampen.
Tack till pappa som alltid funnits där.
Innehåll
1. Inledning 7
1.1 Syfte och avgränsningar 9
1.2 Urval av tidigare forskning 11
3. Principer och riktlinjer 13
3.1 Gestaltlagar 13
3.2 Designprinciper för grafer 14
3.3 Färgval 15
4. Målgrupp och metod 16
4.1 Scenario 17
4.1.1 Scenario 1 - Haveri 17
4.1.2 Scenario 2 - Långsiktigt underhåll 17
4.2 Intervju 18
4.3.1 Intervjufrågor 19
4.4 Video 19
4.5 Etik 19
5. Resultat och reflektion kring utvärderingar 20
5.1 Utvärdering 1 20
5.2 Förändringar i gestaltning 1 22
5.2.1 Nya intervjufrågor 22
5.3 Utvärdering 2 23
5.3.1 Arbetskontext 23
5.3.2 Jämförelse mellan punktgraf och linjediagram 24
5.3.3 Utvärdering av färg 25
6. Gestaltning 28
6.1 Japanska ljus 28
6.2 Komprimerad information i en graf 28 6.2.1 Hur man får en lögndetektor att spara papper 29
6.2.2 Lösningen 29
6.2.3 En graf i punktform 30
6.2.4 Varje punkt bär med sig en historia 30
6.3 Färger i artefakten 31
7. Slutsats och avslutande diskussion 32
9. Förslag till fortsatt forskning 35 9.1 Enhetsintervall 35 10. Källor 36 10.1 Tryckta källor 36 10.2 Elektroniska källor 36 6
1. Inledning
Fig. 1 - Valsar och produktion i SSAB:s stålverk i Borlänge
Detta examensarbete har genomförts tillsammans med SSAB och RISE; Research Institutes of Sweden. Divisionen RISE SICS Västerås fokuserar på applicerad
datavetenskap och att hitta svar på dagens och morgondagens digitaliseringsutmaningar inom svensk industri. Under våren 2018 genomförde RISE, tillsammans med SSAB:s stålverk i Borlänge, forskningsprojektet COMMAND . Projektet organiserades i ett flertal 1
arbetspaket. Ett av dessa arbetspaket hade som mål att bättre förutse, och eventuellt undvika, haveri som riskerar att ske i produktionen hos SSAB i Borlänge. Detta genom att analysera trender baserade på insamlade data som representerar maskinernas tillstånd i produktion och ta fram ett mer överskådligt visuellt verktyg för att kunna detektera dessa mönster.
SSAB:s stålverk i Borlänge smälter, renar och formar stål till tunna plåtar. Dessa säljs sedan vidare och formas till komponenter som används i exempelvis bilproduktion. Fabriken i Borlänge tar in det oformade stålet på ett löpande band och behandlar det till önskat resultat. Stora valsar formar det upphettade stålet ner från 220 mm till 1.8 mm.
1 COMMAND - Communication and maintenance for the digital factory. Ett
forskningsprojekt, finansierat av Vinnova, med RISE SICS Västerås och SSAB bland de deltagande parterna. https://www.sics.se/projects/command
Fig. 2 - Figuren visar stålproduktionen i Borlänge och valsarnas funktion.
Under produktion rör sig valsarna normalt i Y-led för att kompensera för eventuella ojämnheter i det varma stålet, precis som fjädringen på en bil. Dock får inte valsarna gå utanför de gränsvärden som kan orsaka skada på maskinen eller produkten. Om en vals ligger utanför sitt gränsvärde är det troligt att den behöver bytas för att undvika ett haveri i framtiden. Idag finns pålitliga sensorer som kan bevaka dessa rörelser men det har inte alltid varit så. För några år sedan var operatörer, servicetekniker och produktionschefer istället tvungna att förlita sig på subjektiva övervakning och egen kompetens om maskinerna för att vidta rätt åtgärd för att undvika produktionsfel. Andersson beskriver (2010, s.110) hur underhållstekniker lyssnar på maskiner för att upptäcka avvikelser i maskinens beteende. Motsvarande typ av manuella arbete och analys skedde, och sker idag, också på SSAB. Därförutom, har industripersonal idag hjälp av grafer som representer datat över tid i kontrollrummet och redovisar exempelvis vibrationer, tryck, värme och många andra värden som är värdefulla för att tekniker och operatörer ska kunna skaffa sig en helhetsbild av maskinens status. Dock är det fortfarande vanligt att mer erfarna operatörer och tekniker går ut i fabriken för att se på plats vad som händer. De använder också sin samlade handfasta kunskap om processen och maskinens inre funktioner för att dra slutsatser från datat som sensorerna registrerat. Med sin kännedom om vanliga fel, maskinens historik och förståelse om vilka delar som påverkar varandra är viktig kunskap för att kunna besluta om underhåll behövs eller inte. Den befintliga kunskapen som operatörer och tekniker har är därför fortfarande en nyckelingrediens i lyckad och stadig produktion.
I dagsläget genererar alltså SSAB:s valsar (och övriga maskiner på fabriksgolvet) data om temperatur, läge, vibrationer med mera, men bara en bråkdel av datat används. Detta på grund av datats obehandlade och råa natur men också svårigheten att förstå och
sammanställa en användbar helhetsvy. Att göra denna typ av sensordata mer läslig för både servicetekniker och operatörer är högt prioriterat, inte bara för SSAB, utan också för
svensk industri i stort och visualisering av sensordata med hjälp av grafer är vanligt inom all industri vilket också styrks i en internationell rapport 2004 (Higgs, et al, 2004, s. 5-9).
För att informationen som presenteras i grafen ska få betydelse framåt i tiden (för exempelvis framtida analyser, bedömningar eller underhåll) måste det också finnas översikt bakåt i tiden som möjliggör upptäckande av anomalier och mönster. Dessa 2
mönster gömmer sig idag mellan de toppar och dalar som SSAB:s linjediagram visar (figur 3). Att hitta avgörande mönster i graferna idag är svårt då upplösning och grafisk yta begränsar den analys som en person kan göra. Detta leder till att endast specifika individer har möjlighet att dra nytta av informationen eftersom de är ensamma om att förstå både maskinen och graferna som datat presenteras i. Därmed låses resten av personalen ute från diskussionen som hade kunnat bidra till djupare förståelse för alla i teamet och dessutom resulterat i mer pricksäkra beslut om underhåll ska genomföras eller inte. Detta styrks också av Andersson, (2010, s. 151) som konstaterar att visualisering av maskindata bidrar med retoriska funktioner och diskussionsunderlag som underlättar informationsutbytet bland operatörerna och teknikerna i fabriken. Frågan är om sensordata kan visualiseras på ett sätt som kan underlätta översikt och
mönsterigenkänning bättre än dagens linjediagram.
Fig. 3 - Den typ av graf som personal i Borlänge har tillgång till idag.
1.1 Fråga och avgränsningar
I den industriella kontexten är syftet bakom implementeringen av ny teknik och innovation, inklusive digitala styrsystem, informationssystem och grafer, att kunna producera stadigare, snabbare, säkrare och samtidigt sänka kostnader. Detta återspeglas också i den förundersökning som genomfördes av RISE inom projektet COMMAND och
2 Med anomalier menas beteenden och mönster som avviker från det vanliga.
knyter därför an till det grundläggande syftet bakom min design. Som nämnt ovan finns ett behov av bättre visualisering för att uppnå industriföretagens mål
.
Jag ämnar därför undersöka hur man kan visualisera data över tid på ett mer pedagogiskt och överskådligt sätt än dagens linjediagram och därmed dra nytta av, inte bara experter utan också operatörernas och teknikernas erfarenhet för att upptäcka anomalier men också mer subtila mönster, över långa tidsspann. Detta för att möjliggöra en rimlig bedömning om maskinens framtida status, och därmed behov av underhåll i närtid. För detta behövs ett gränssnitt som ger tydligt besked när något inte står rätt till och som samtidigt är mer lättöverskådligt än dagens grafiska representation av datat. Det specifikainformationsdesignsproblemet ligger i att identifiera en grafisk form som skapar förutsättningar för detta.
Det här examensarbetet syftar till en utveckling av linjediagrammet. En ny typ av graf med en visuell komprimering som bidrar till att mer data kan beskrivas på en och samma yta för att ge användaren;
● Bättre översikt.
● Snabbare förståelse av maskinens nuläge.
● Detektering av tidigare dolda mönster i datat bakåt i tid.
Mitt mål är att skapa en graf som kan överföra kritisk information snabbare och med lägre kognitiv belastning än vanliga linjediagram i kontexten processindustri. Det ska vara möjligt att, tillsammans med operatörens eller teknikerns erfarenhet, se mönster som tidigare missades genom att ge mottagaren ett större spann att överblicka läget, utan att tappa förståelsen för vad som pågår i nutid. Forskningsfrågan för examensarbetet blir:
● Hur kan processindustriell data visualiseras för att ge ökad översikt och möjlighet till mönsterigenkänning på mindre yta än linjediagram?
Eftersom exjobbets arbetstid är begränsad följer här tekniska och grafiska avgränsningar. Artefakten blir ett konceptförslag och bygger inte på reella variabler eller mätvärden från SSAB eller annan industri. Mätvärden simuleras i realtid i spelmotorn Unity för att kunna uppskatta konceptets potential i en realtids-miljö. Syftet med detta är att försöka
efterlikna dataflödet från en processindustriell produktion på en generell nivå.
Under en skarp implementation skulle många verktyg behöva implementeras som att kunna ställa om olika gränsvärden då dessa långsamt förändras över tid och tekniska förändring (Andersson, 2010, s.105). Grafiken bör också behålla samma formspråk och konventioner mellan olika program (Andersson, 2010, s. 161). Detta är inget som kommer beaktas i detta examensarbete då jag bedömer det som orimligt att överblicka och kartlägga SSAB:s befintliga system inom tidsrymden för examensarbetet.
1.2 Urval av tidigare forskning
Under denna rubrik sammanfattas forskning som relaterar till ämnet visualisering av data över tid samt metoder för att presentera data över tid och som särskilt behandlar om visualiseringar för tillståndsövervakning.
Fördelarna med en graf blir tydliga inom den industriella kontexten då en maskinen kan “bevaka sig själv” under alla timmar på dygnet och ge alla som tittar på skärmen en sammanfattad bild av vad som har hänt bakåt i tiden. Detta återspeglas också i en kvantitativ undersökning genomförd 2004 där en mängd internationella företag frågades vilka visuella hjälpmedel de använde i sitt arbete med CBM (Higgs, Parkin, Jackson, 3
Al-Habaibeh, Zorriassatine & Coy, A Survey on condition monitoring systems in industry. 2004, s. 5-9). Undersökningen visade en stark preferens för att använda olika typer av diagram och grafer för att presentera produktionsdata i syfte att reducera oplanerade stopp och spara pengar.
Carina Andersson, doktor och universitetslektor på Mälardalens Högskola, beskriver i sin rapport Informationsdesign i tillståndsövervakning - En studie av ett bildskärmsbaserat användargränssnitt för tillståndsövervakning och tillståndsbaserat underhåll (2010) ett antal insikter och upptäckter relaterade till gränssnitt, symboler och färgkodning inom industrins arbete med tillståndsbaserat underhåll. Andersson beskriver bland annat hur 4
gula röda och gröna markeringar visar på störningar och behov hos maskinen (2010, s. 81). Denna konvention för industriella maskiner bekräftas också genom informations- inhämtningen i COMMAND och bör därför tas i beaktande i utformning och färgval.
Andersson (2010, s. 72) redogör också för ett visuellt analysredskap (spektrogram) som används inom industrin idag för mönsterigenkänning i grafer. Denna mjukvara kan känna igen specifika kurvor och sedan markera dem för användaren (Ibid, s. 102). Denna typ av markering läses sedan av för att avgöra vilka delar av grafen som visar normala
respektive onormala värden (anomalier). Detta spektogramverktyg behandlar samma typ av anomalier som punktgrafen är tänkt att belysa och visar ett exempel på de verktyg industrin använder. Markeringen i verktyget hjälper användaren hitta den aktuella informationen men avläsning blir belastande för användaren då resultatet visas i grafens marginal (bortom själva mönstret och datapunkten som visas). Detta skapar hög kognitiv belastning då allt utanför vår fovea , enligt Ware (2008, s. 21) bara kan bibehållas för en 5
bråkdels sekund i vårt minne.
Industrins mätinstrument visar inte heller hela sanningen. Trots automatiska larm och färgkoder som visar maskinens status med exempelvis röda, gula och gröna lampor krävs
3 Condition Based Maintenance
4 CBM - Condition Based Maintenance eller tillståndsbaserat underhåll är ett etablerat uttryck som
innebär att jobba med att förutse maskinens tillstånd istället för göra underhåll med specifika tidsintervall oavsett behov. .
5 Mittpunkten som representerar ca 2% av vårt synfält
erfarenhet för att veta vilka mätvärden som är normala och vilka som är avvikelser (Ibid, 2010). Anderssons rapport tar också upp hur servicetekniker själva kan känna igen ett mönster i grafen som visar att en maskin beter sig onormalt (Ibid, s. 103). Detta styrker argumentet för en visualisering som inte bara visar datat på ett exakt sätt utan också förlitar sig på mänsklig kompetens för att upptäcka de mönster som är viktiga. I och med Anderssons observationer blir det tydligt att tekniker och operatörer skulle kunna se mönster om de bara fick en visualisering som tog tillvara deras egen mönsterigenkänning, bedömning och erfarenhet.
3. Principer och riktlinjer
Utformning av en graf innebär utformning av kvantitativ data vilket berör perception, visuell kommunikation och semantik. I detta avsnitt presenteras därför begrepp och teorier relaterade till kognitiva aspekter av design. Detta är den teoretiska grunden för själva artefakten som sedan redovisas under rubriken gestaltning.
3.1 Gestaltlagar
Gestaltpsykologi som concept grundades 1910 av de tre tyska psykologerna, Max Wertheimer, Kurt Koffka and Wolfgang Köhler. Deras observationer och experiment under tidigt 1900-tal skapade ett möte mellan psykologi, konst och grafik som mynnade ut i design-stilen, och skolan, Bauhaus som fick stort inflytande över den moderna designens utveckling under 1900-talet. Wertheimert, Koffka och Köhler var själva inga formgivare men lyckades i samarbete med konstnärer och grafiker tydliggöra kopplingen mellan hjärnans sätt att dela upp och gruppera objekt i sin omgivning och tolka bildligt material. Denna nya förståelse för den semantiska kopplingen till grafik resulterade i utvecklingen av designprinciper som applicerades i allt från utveckling av typsnitt och kamouflage-mönster för krigsfartyg (Behrens, R. 1998, sid. 300). Det gestaltpsykologiska ämnet erbjöd svar om hur människan processar och förstår exempelvis negativa
utrymmen och linjering av objekt på en grafisk yta (ibid, sid. 301). Ett annat exempel är hur likheter, i exempelvis form och linjetjocklek, skapar samhörighet i ett formgivet material. Inom gestaltpsykologin lyckades man belysa människans medfödda tendensen att gruppera objekt som har denna typ av liknande formspråk och studera hur det påverkade människans uppfattning om motivet (Ibid, sid. 300).
All denna utvecklingen ledde fram till ett antal moderna gestaltlagar som sammanställs och beskriv av bland annat Colin Ware (2008 och 2013). Ware tar upp i både Visual thinking for Design (2008) och Information Visualization (2013) hur människan processar visuella intryck och hur applicerandet av specifika designprinciper i en visualisering kan skapa resonans eller dissonans hos mottagaren. denna beskrivning innefattar bland andra, närhetens lag (Ware 2013, sid. 181-196) som beskriver människans uppfattning av grafiska element i närhet till varandra. Detta blir av stor betydelse för att skapa en naturlig helhet i en visualisering och gruppering av visuella element. Ware beskriver också hur linjerade element i rader, kolumner och följd skapar mönster i en visualisering som hjärnan har lättare att läsa av. Dessa linjeringar kan skapa förutsägbara (och, vid brott också kontrasterande) mönster i exempelvis grafer för att dra användarens uppmärksamhet genom att sticka ut. Detta kallas “pop-out”.
Pop-out handlar förenklat om om människans sätt att tolka och prioritera fokus till ett objekt som avviker mot omkringliggande objekt (omgivning) genom exempelvis färg eller riktning. I en graf kan “icke-linjerade element” förstärka eller begränsa möjligheten att jämföra olika värdenöver en yta i ett utformat material som beskrivs av Ware (2008, s. 30). Ware beskriver också (sid. 28, 2008) hur olika visuella element och deras former, storlek, riktning och förflyttningar drar till sig mottagarens uppmärksamhet på olika sätt. Ett exempel är Gemensamma rörelsens lag som kan användas både för att få objekt att tolkas som en helhet eller för att få enskilda objekt som rör sig ensamma att sticka ut. Denna pop-out effekt är central för min utformning och jag ämnar använda detta för att skapa tydlighet och dra användarens uppmärksamhet till viktiga punkter i grafen. Också Likhetslagen, med rötterna i gestalpsykologin, har möjligheten att skapa enighet bland grafiska element. Denna grundläggande lag kan också brytas för att skapa skarpa skillnader mellan element i grafiken och dra användarens uppmärksamhet till specifika punkter i en design.
För rörligt och föränderligt grafiskt material är också hjärnans sätt att hantera information över tid av betydelse. Hjärnan, enligt Ware, raderar ständigt data för att kunna hantera information och beslut mer effektivt i stunden och spara energi i längden. Ware tar också upp kognitiv belastning, segmentering av mönster (2008, s. 10) och hjärnans svårighet att se förändringar. Han menar att världen och verkligheten i sig agerar som en typ av minne för oss människor (2008, sid. 2). Hjärnan ödslar inte värdefull energi och tankeresurser på att minnas det som lika lätt kan hämtas in med en snabb snegling. Denna ögonförflyttning bidrar dock till ökad inläsningstid. Detta påverkar bland annat val av layout och storlek på olika element och deras förhållande till varandra. Utmaningen vid skapandet av denna artefakt är att förenkla informationsinhämtningen för mottagaren och informationen överskådlig. Detta talar för att samla flera grafiska element och information på liten yta. Samtidigt måste materialet kunna överföra nyttig information i en och samma vy.
I The visual Display of Quantitative Information beskriver Edward R.Tufte konceptet om
Graphical excellence (s.13) Detta är ett antal regler för skapande av användbara grafer och här finns goda argument och principer för att anta utmaningen att presentera datat på ett mer komprimerat sätt. Nedan är ett utdrag från Tufte s.13:
[...]
● Present many numbers in a small space ● Make large datasets coherent
● Encourage the eye to compare different pieces of data ● Reveal the data at several levels of detail
[...]
Egen översättning:
● Presentera många siffror på liten yta ● Gör stora dataset sammanhängande
● Uppmuntra ögat att jämföra olika datapunkter ● Visa datat i flera olika detaljnivåer
Dessa principer sammanfattar ambitionen med punktgrafen; att skapa översikt och uppmuntra användaren att se samband i datat. Att eftersträva minimalt användande av
“bläck” är enligt Tufte en designprincip som ofta underlättar för mottagaren genom att ta bort onödiga element i visualiseringen och därmed också onödiga och distraherande intryck (Edward R. Tufte, 1998, The Visual Display of Quantitative Information, sid. 126). I utformningen av grafen kommer därför antalet visuella element hållas till ett minimum. Målet med detta är en inläsning med lägre kognitiv belastning för mottagaren.
3.3 Färgval
Mollerup berör relevanta principer vid val av färger i boken WayShowing >Wayfinding. Han beskriver hur design av skyltar, symboler, färger och former påverkar oss människor och vårt beslutsfattande. (Per Mollerup, WayShowing >Wayfinding Basic & Interactive, 2013 s. 122-127). Han beskriver hur bakgrunder och grafiska element bör skilja 70% i kontrastvärde, och hur gul färg på svarta bakgrunder bör hanteras försiktigt då dessa ofta har konnotationen till fara. Andreas Uebele (2009, Signage Systems and Information Graphics - A professional sourcebook) beskriver också hur färger och former kan etableras hos en mottagare för att skapa signifikans över längre tid (2009, s. 10). Detta är centralt för material som är ämnat att fungera som informationssystem, både i realtid och dessutom ha möjligheten att representera data bakåt i tid.
Det finns specifika standarder som återkommer inom industrin för färgkodning och grafisk utformningen (Andersson, 2010, s. 81). Detta är ett simpelt men effektivt
färgkodningssystem som är baseras på en trafikljusmetafor (grönt, gult, rött eller orange) och som beskriver maskinens nuvarande status. Denna typ av semantik är också etablerad genom forskning enligt Ware (2008, s. 84) då färger ofta används symboliskt, och rött exempelvis (i alla fall inom väst-kultur) betyder fara medan grönt betyder säkerhet. Dessa etablerade konventioner stärks också av Mollerup (2013, sid. 124). Denna input kommer påverka mina val av färg under gestaltningsprocessen. Konkreta färgval presenteras under
Gestaltning.
4. Målgrupp och metod
Här listas de metoder som ligger till grund för den empiriska undersökningen i arbetet, och den informationsinhämtning och målgrupp som användes som ingångsvärden för grafens utformning.
Under tidsramen för detta examensarbete var inte personal från SSAB tillgängliga för fler intervjuer eller tester. Istället baseras målgruppen för detta arbete på intervjuer och observationer från informationsinhämtningsfasen i forskningsprojektet COMMAND. Denna information sammanställdes till ett antal persona av Björn Löfvendahl och Elina Virtainen, forskare inom interaktionsdesign och teknik på RISE SICS i Västerås med syftet att bättre förstå miljön och scenariot på fabriksgolvet. De intervjuer som
sammanställdes av både mig själv, forskare på RISE under projektets gång, samt den bild som beskrivs av Carina Andersson och hennes intervjuer med industripersonal
(Andersson, 2010) stärker de scenarier som beskrivs nedan.
Fig. 4 - Samlad bild av målgrupperna som examensarbetet inriktade sig mot.
Ett av de befattningar som examensarbetet riktar sig mot är operatörer som behöver bättre förståelse och överblick av informationen på skärmen, i kontrollrummet eller vid
maskinen, för att kunna agera, antingen genom att kalla på tekniker eller själva göra justeringar genom styrsystemet.
I fokus står också process- och service- tekniker som tillsammans med operatören
behöver läsa av situationer snabbt från kontrollrummet när ett problem uppstår. De lägger största vikt på att snabbt förstå problemet och sedan kunna åtgärda felet på fabriksgolvet. Servicetekniker är ofta mer mobila än operatörer och roterar dit dom behövs. Exempelvis om en viss maskin har larmat eller om en operatör observerat en avvikelse som
bevakningssystemet inte registrerat. De är också ansvariga för det långvariga underhållet av maskinen vilket motiverar behovet av långsiktig översikt av information.
4.1 Scenario
I fabriken kan problem uppstå som kräver snabbt agerande från operatörer och tekniker för att återuppta produktionen efter ett haveri. Hur dessa två befattningar agerar i sådana situationer är avgörande för om produktionen kan fortsätta eller tvingas stänga ner. I möte med Zohreh Ranjbar och Stig Larsson, båda forskare på RISE SICS Västerås,
framkommer ett scenario som kan styrkas genom uttalanden från arbetsgruppen i COMMAND, forskarnas samlade erfarenheter från tidigare sprojekt på RISE och intervjuer i detta examensarbete. Nedan scenario belyser utmaningarna hos SSAB men också industriföretag i allmänhet. Jag ser det därför som relevant att beskriva detta scenario mer ingående då det formar min designprocess och de val jag gör för att möta målgruppens behov.
4.1.1 Scenario 1 - Haveri
Serviceteknikerna är ofta färre än operatörerna och deras tid är dyrbar, De använder därför ibland operatörerna som sensorer för att upptäcka problem de inte själva kan bevaka över tid. De kan till exempel be operatörerna att larma ifall en viss avvikelse sker. På så sätt jobbar operatörer och tekniker mot samma mål och delar information för att förutse och lösa problem. Det är vanligt att maskiner automatiskt stoppar produktionen om en givare är utanför ett visst gränsvärde. Detta lämnar dock både operatörerna och tekniker med begränsad, eller ingen, information om vad som faktiskt hände när
produktionen stannade. Målet är att kartlägga problemet och få igång produktionen igen men bristen på information gör identifieringen av problemet till ett stressande arbete. Ett detektivarbete under tidspress.
4.1.2 Scenario 2 - Långsiktigt underhåll
För all industri är det viktigt att produktion fortgår så stadigt och så länge som möjligt. Ibland måste dock produktionen stanna på grund av personalbrist, uppgraderingar eller på grund av kalibrering eller byte av produkt. Att kunna förutse när underhåll behövs på enskilda maskiner gör det möjligt för tekniker att schemalägga underhåll så att de överlappar dessa naturliga stopp. Resultatet blir då kostnadseffektiva och planerade underhåll som säkerställer god produktion när maskinerna väl är igång igen. Om maskinernas underhållsbehov däremot inte går att förutse kommer maskinerna, under produktionens gång, larma för avvikande beteenden och i värsta fall stanna produktion helt. Att förutse dessa behov har därför potential att spara mycket tid och resurser och sänker dessutom stressnivån för underhållspersonalen som kan jobba med ett planerat
schema av underhåll istället för den stress som uppstår vid ett haveri eller produktionsstopp.
Förutom operatörer och tekniker i industrin finns ytterligare intressenter. Eftersom detta gestaltningsförslag inriktar sig mot att skapa översikt i data lämpar det sig också som ett specialverktyg inom dataanalys. Upptäckande av anomalier och mönster i stora mängder data är en central del i framtagandet av bland annat machine learning- algoritmer. Enligt Zohreh Ranjbar, doktor i vetenskapliga databeräkningar och forskare på RISE SICS Västerås kan denna typ av analysverktyg vara mycket användbar i hennes arbete. Syftet skulle vara att se datat ur en ny vinkel inför bearbetning och ‘träning’ av machine learning algoritmer.
Appliceringen av machine learning inom industriella styrsystemen kan leda till smartare underhåll, längre total produktionstid (up-time) och larm som representerar riktig fara istället för falska larm som ofta är fallet idag inom svensk industri. Denna machine learning-algoritm har dock sina begränsningar. Den behöver ‘tränas’ och matas med invärden som ger en mycket specifik och precis utgång. För att uppnå detta krävs också en mycket precis förståelse av vad datat och mönstret betyder för den verkliga
produktionen innan algoritmen kan tränas. Med en djupare förståelse för mönstret som matas in kan algoritmen tränas med datapunkter som utvecklarna har identifierat som kritiska för ett bra resultat.
4.2 Intervju
Under detta examensarbete användes semi-strukturerade intervjuer för att utvärdera artefaktens effektivitet som kommunikationsverktyg och informationsbärare. Denna metod skiljer sig inte mycket från ett vanligt vardagssamtal. (Holme, Solvang, Forskningsmetodik, 1997, sid. 108). Syftet med en semi-strukturerad intervju är att samtalet ska kunna flyta på som en avslappnad konversation för att på ett naturligt sätt uppmuntra personen att berätta mer. Detta gör det möjligt att fånga in mer data än vad frågorna täcker in och skapa en fylligare helhetsbild med syftet att skapa en ökad förståelse för de problem vi arbetar med. Graden av strukturering är mycket lägre i kvalitativa undersökningar jämfört med övriga metoder (Ibid, sid. 88).
Nedan presenteras de initiala intervjufrågorna. Kontext och deltagare presenteras i mer detalj under kapitel 5 då intervjufrågor och metod modifierades under projektets gång.
4.3.1 Intervjufrågor
Under utprovningen fick personerna interagera och observera artefakten och försöka utläsa datat som genererades på skärmen. Jag deltog själv i undersökningen för att ställa frågor, peka på skärmen och berätta om arbetets kontext. Efter att intervjufrågorna besvarats i fullo besvarade jag också frågor från respondenten för att föra diskussionen vidare samt ge mig själv djupare förståelse om vilka delar av grafen som var svåra att läsa. Detta ledde till att jag oundvikligen på ett eller annat sätt, förr eller senare,
påverkade respondenten, vilket också är normalt för en intervju enligt Holme, Solvang (1997, sid. 78) och är nödvändigt för att föra samtalet vidare. Intervjufrågorna fokuserade på några av de informationsflöden som identifierats som mest viktigt för operatörer och servicetekniker genom. Dessa bestämdes utifrån den empiriska studien som beskrivs i
Bakgrund. Exempelvis måste grafen kunna förmedla fara samt trender som påvisar en farlig utveckling. Mottagaren måste också kunna se var mest värde har ackumulerats för att bedöma om mindre förändringar har skett över tid. Jag ville alltså ta reda på om grafen kunde kommunicera detta men syftet med intervjufrågorna var samtidigt att öppna diskussionen för att ge största möjlighet till fria resonemang som kan ge oväntade svar. Detta uppmuntras också av Holme, Solvang (1997, sid. 101) eftersom andra idéer och uppfattningar ofta dyker upp i intervjusituationer som ersätter eller fördjupar de punkter vi har i våra frågeformulär. Intervjufrågorna redovisas nedan:
1. Berätta fritt vad du ser.
2. Peka i grafen på det värde du upplever som “farligast”.
3. Peka i grafen där du upplever att mest värde har ackumulerats (bibehållits under längst tid).
4. Vilken typ av mönster eller trender kan du se i grafen?
5. Har du synpunkter eller idéer om hur grafen skulle kunna förbättras?
SSAB har tillgängliggjort en video på youtube som visar produktionen i Borlänges fabrik. En stillbild från videon kan ses i rapportens inledning (fig. 1). Denna video visades för respondenterna som en del av introduktionen. Detta för att ge kontext och bakgrund inför utprovningen och möjliggöra relevant feedback kring den grafiska utformningen i relation till arbetsmiljön.
4.4 Etik
Alla respondenter som deltog i utvärderingarna gav verbalt medgivande att använda datat i studiens syfte. Respondenternas namn och övrig data som kan kopplas till
respondenterna togs ej med i rapporten i syfte att skydda deras identiteter vilket också är viktigt enligt Holme, Solvang (1997, sid. 32). Jag valde också att inte skriva ut vilket företag respondenterna arbetar på då jag bedömde denna information som irrelevant. Alla respondenter arbetade dock på, eller i samarbete med, industriföretag.
5. Resultat och reflektion kring utvärderingar
Det här avsnittet beskriver en iterativ process med utvärderingar och omarbetningar. I detta examensarbete genomfördes två utvärderingar varav den första identifierade stora brister i artefaktens utformning. Jag beslöt mig därför att uppdatera artefakten enligt den feedback jag fått från den första utprovningen och genomföra en ny utprovning i syfte att utvärdera förändringarna. En sammanfattning av utvärderingar och tester redovisas här, tillsammans med ett urval av detaljer. Detta för att undvika för omfattande detaljnivå.
5.1 Utvärdering 1
Nedan (Fig. 5) visas hur grafen såg ut inför första utprovningen. På varje nod växte färgen, från kanten inåt, genom en animation. Syftet var att visa mottagaren att ett värde långsamt ackumuleras Ju mer rött, desto farligare. Varje nod skiftade också färg 6
beroende på dess position i Y-led. En högre belägen nod blev röd fortare, (detta för att signalera mer omedelbar fara), medan en lägre placerad nod blev grön (nominellt värde). De gula och gröna noderna kunde dock också bli röda om värdet (exempelvis valstryck eller vibration) höll i sig för länge, detta för att signalera att skiftningar i maskineriet kan accepteras men att långvarigt ihållande värden bör undersökas av tekniker. Dessa “lager av färg” bidrog dock till hög komplexitet vilket gjorde inläsningen svårare för
respondenterna.
fig 5. grafen inför utprovning 1.
6 Siffran 1 i figur 5 ovan markerar en nod. Siffran 2 i figur 5 markerar en kolumn där noderna är
staplade på höjden. Dessa förklaras mer ingående i avsnittet Gestaltning.
Fyra personer, två kvinnor två män i åldersspannet 27 - 48 deltog i den första
utprovningen som genomfördes i Västerås 15/5-2018 enligt formuläret intervjufrågor i tidigare kapitel. Dessa personer är, som nämnt tidigare, inte operatörer eller tekniker inom industrin men jobbar i nära anknytning till industrin i konsulttjänster och projekt.
Flera av respondenterna hade svårt att förklara vad de såg och att förstå systemet som punktgrafen byggde på. Det hela blev inte en smidig utläsning av datat som det var tänkt utan istället en övning i att förstå hur de olika noderna betedde sig i grafens olika stadier. Detta på grund av att systemet inte tydligt kommunicerade hur mycket data som
representerades av en och samma nod. Under intervjuerna och observationerna framkom tydligt att jag under skapandeprocessen inte tagit hänsyn till de olika sätt människor organiserar sitt visuella fält. Olika typer av grupperingar stod i konflikt med varandra, och i realtid uppstod för hög kognitiv belastning hos respondenterna. Förvirringen grundades också i att för många objekt var i rörelse samtidigt och därför tävlade om respondentens uppmärksamhet. Den pop-out effekt som jag eftersträvade ledde inte respondentens blick till en tydlig punkt, utan flera punkter, i grafiken. Man kan argumentera för att detta styrker de farhågor som framställdes av Tversky et. al (2012, s.247-262) som beskriver animation i grafer som något som bör undvikas. för att minimera risken att användaren läser data felaktigt på grund av distraktionen i rörelsen. Det problem jag observerade under utvärderingarna stämmer in på denna beskrivning men hade också att göra med svårigheten att förstå hur systemet var tänkt att fungera när så många olika element rörde sig samtidigt.
De mål som framställs i rapportens början bygger på att operatören eller teknikern förstår konceptet som punktgrafen försöker illustrera. Men testpersonerna kunde inte under utprovning 1 utläsa informationen på ett användbart sätt. Det stod klart att formgivningen av artefakten inför första utprovningen hade misslyckats med sin huvuduppgift att skapa översikt och därför behövde arbetas om.
I International Journal of Human Computer Studies (2012, s. 247-262) beskrivs också animation i grafer som något som bör undvikas då man påstår att rörliga element sällan tillför mycket utöver effekten och riskerar att datat förvrängs. Eftersom mitt förslag inte hanterar datats exakta natur utan istället ämnar att skapa överblick och förmedla mönster kommer jag ändå använda mig av animationer i avsikt att visa grafens funktion och leda mottagarens uppmärksamhet. Higgs et.al (2004, s. 5) argumenterar också för att ett GUI 7
bör skräddarsys till företagets behov och förutsättningar. I samma undersökning nämns också att flera olika former av presentation bör göras tillgängliga när det gäller både grafik, diagram och animation.
Dock visar resultatet i utvärdering 1 att de rörliga elementen i grafen behövde reduceras för att sänka distraktionsnivån. Detta går också i linje med Tuftes principer om Graphical
7Graphical User Interface
excellence (1998, s.13) och om Data-ink Maximization (1998, sid. 126) där Tufte påstår att färre element skänker klarhet till visualiseringen.
5.2 Förändringar i gestaltning 1
Inför nästa testförfarande fokuserade jag på att utveckla utformning som uppmuntrade översikt och mönsterigenkänning. Artefakten behövde förenklas och göras mer läsbar och eftersom en stor mängd förändringar behövde göras drog jag slutsatsen att dessa
förändringar också behövde verifieras genom ytterligare en utprovning.
Storlekskontraster var en av de förändringar som gjordes efter första testet. Istället för att låta grafen kommunicera med flera färger på samma nod lät jag noderna växa inifrån och ut för att visualisera hur mycket data som absorberats. Storlekskontrasten mellan
punkterna gjorde det lättare att se mönstret och jämföra värdet mellan de olika noderna. Efter att förändringarna genomförts insåg jag också att grafen, lyckades förmedla värdets spridning och trend även i mindre (mer utzoomat) format (fig. 6). Förenklingarna i artefakten ledde helt enkelt till förbättrad översikt. Att undersöka punktgrafens förmåga att skapa överblick jämfört med ett vanligt linjediagram var inte en del av den första utprovningen. Men då förändringarna i artefakten gav upphov till nya möjligheter och frågor ville jag undersöka dessa, framför allt eftersom de gick i linje med den
grundläggande forskningsfrågan.
Fig. 6 - Utzoomad variant av punktgrafen
5.2.1 Nya intervjufrågor
Inför utprovning ville jag ställa samma frågor som i utprovning 1, men lade också till nya tester för att fördjupa min kunskap. Detta går i linje med den flexibilitet som en kvalitativ forskningsmetod erbjuder Frågor kan formuleras om och utvecklas under projektets gång (Holme, Solvang 1997, sid. 80).
Jag ansåg det också som rimligt att testa färgkombinationerna igen efter att så många förändringar gjorts och färgernas signifikans fördelats om. Färgerna möblerades om på grafens yta för att vara mer konsekventa. Exempelvis bytte inte noderna färg per lager längre utan behöll samma färg i Y led oavsett värde. Förhoppningen var att detta skulle göra grafen tydligare. Nedan framställs de ämnen jag undersökte närmare. Förfarandet och svar sammanställs under rubriken Utprovning 2.
Statiskt grafiskt test
Respondenten visas förslag i stillastående bilder.
● Ta reda på om punktgrafen kan ge bättre översikt än ett linjediagram. ● Utvärdering av färgpalett, läsbarhet i kontrast och färg.
Intervju och observation
Grafen visas genom Unity där animationer och grafens beteende kan observeras.
● Utvärdering av animation och dess påverkan på mottagarens fokus.
● Utvärdering av mottagarens förmåga att identifiera farliga trender i punktgrafen. ● Utvärdering av färgfördelning och konvention.
Diskussion
Respondenten uppmuntras att reflektera över följande punkter och egna intryck.
● Utvärdering av vart punktgrafen passar in som verktyg i processindustrin.
● Finns det fler tillämpningar inom industrin där punktgrafen skulle göra större nytta men som jag förbisett?
5.3 Utvärdering 2
I och med hög tidspress inför det avslutande testet, och närheten till examensarbetets slut, bedömde jag det rimligt att, istället för en grupp individer, intervjua en enskild person med djup kunskap om industrin. Min förhoppning var att, på ett tidseffektivt sätt, få tillräckligt djup insikt om grafens för-och nackdelar och potentiella användningsområden inför artefaktens sista utformning och sammanställning av rapporten.
Respondenten under utprovning 2 var en 29 årig man, utbildad flygingenjör men anställd som maskintekniker på ett stort svenskt företag inom processindustrin.
Inledningsvis ställdes öppna frågor om arbetsplatsens kontext, personens uppgifter på arbetsplatsen och problem som personen redan lyckats identifiera med fabrikens nuvarande informations och kommunikationssystem. Nedan sammanställs svar och reflektioner som utdrag ur intervjun med respondenten från tillfälle 2 som ägde rum i Södertälje 20/5-2018.
5.3.1 Arbetskontext
Nedan inledande del av intervjun såg jag som relevant att ta med i examensarbetet för att bekräfta de uppgifter jag fått och intervjuer jag gjort tillsammans med RISE i början av projektet. Anledningen var också att säkerställa att jag pratade med en person som hade samma typer av utmaningar och ifall denna respondent hade andra reflektioner som tidigare diskussioner, intervjuer och persona missat att fånga.
Respondenten målade upp en tydlig bild av rollerna för operatörerna och
serviceteknikerna på sin arbetsplats. Respondenten berättade att han har som uppgift att reparera maskiner på fabriksgolvet för att hålla produktionen igång. Han har stor erfarenhet av maskinerna samt anläggningens personal, arbetskultur och arbetssätt. Han berättade att serviceteknikerna i stort sett bara går till maskinerna om de får ett larm och att informationen han var van vid baserades på “trafikljusmetaforen”. Han liknade sitt jobb med detektivarbete och såg därför stort värde i att kunna inhämta mer information inför sin problemlösningsfas. Att se ett mönster i datat även om maskinen inte larmat skulle kunna leda till mer förebyggande arbete enligt respondenten. Han hade personlig erfarenhet från scenarier där mer information från maskinen fanns tillgänglig och där han därför kunde lösa problemet snabbare även om gränssnitten ofta erbjöd motstånd i antal vyer och menyer som dolde informationen.
Efter att ha visats grafen bekräftade han att serviceteknikernas kännedom om maskinerna gör att de kan upptäcka avgörande mönster som kan bidra till en korrekt bedömning av vilken åtgärd som behövs för en maskin. Respondenten pekade ut punktgrafen som ett användbart format för att upptäcka dessa mönster. I förlängningen skulle detta leda till fler “planerade stopp” (exempelvis vid byte av material) istället för “oplanerade stopp” (haverier). Respondenten poängterade också hur minskad stress på arbetsplatsen är högst värdefullt och hur planerade stopp är en avgörande faktor för att bibehålla stadig
produktion och därmed också sänka stressen.
5.3.2 Jämförelse mellan punktgraf och linjediagram
Nedan sammanställs en rad utdrag från intervjun som till viss del styrker och till viss del dementerar de antaganden jag gjort under min designprocess och initiala
informationsinhämtning.
Eftersom jag baserar min idé på att punktgrafen är bättre än linjediagram på att visa helhetsbild och mönster bör den också jämföras med ett traditionellt linjediagram. Detta var inte fokus under utprovning 1 då jag hade en annan idé om hur informationen skulle komprimeras. Fig 7 visar skillnaden mellan punktgrafen och linjediagrammet som representer samma data på samma grafiska yta i x-led. Denna visades för respondenten som bads utläsa data ur de båda graferna.
Så länge mottagaren förstår nodernas funktion, och att de representerar ett tidsintervall med sin storlek, har punktgrafen möjlighet att överföra mer information på en
komprimerad yta än linjediagrammet. För skalans skull är det viktigt att få in så mycket information som möjligt på x-axeln eftersom det är x-axelns som är den begränsande faktorn. X axeln avgör hur mycket data som kan visas i en och samma vy. Hela
visualiseringen kan skalas ner för att öka översikt men i linjediagrammet kommer detta leda till stor informationsförlust och frustrerande liten yta för avläsning. (se figur 7) Linjediagrammet kan också skalas upp endast i Y-led men detta ger en vy som är mer plottrig och därme blir svårare att läsa av. Punktgrafen däremot behåller sin förmåga att visa trender i datat även om storleken reduceras dramatiskt och X-axeln förkortas.
Fig. 7 - Linjediagram i jämförelse med Punktgraf.
Resultatet från jämförelse med linjediagram
Under utprovningen lyckades respondenten inte utläsa datat från linjediagrammet utan gav till slut upp försöket att upptäcka någon form av mönster i datat. I punktgrafen däremot kunde han se och resonera kring mönstret och svara på specifika frågor om datat. (fig. 7). Respondenten kunde snabbt urskilja trender i punktgrafen till skillnad från linjediagrammet. Jag bad respondenten först läsa av diagrammet från SSAB (överst i fig. 7) och peka på ett värde som hållit i sig längst:
- Respondenten: “Nej, det går ju inte, det känns för litet”
Respondenten ombads sedan läsa ut samma data från punktgrafen (fig. 7). Detta gjorde han utan svårigheter och kunde identifiera specifika punkter som representerade mer eller mindre data. Respondenten förklarade också att jämförelsen mellan punkterna
underlättades i punktgraferna. Detta relaterar specifikt till storleksförhållandet mellan olika punkter i grafen och den linjering av grafiska element som punktgrafen bygger på.
Detta resultat ger mig skäl att tro att Wares gestaltlagar (2013, sid. 181-196) blivit applicerade på ett korrekt sätt och att de principer om minimalism som presenteras av Tufte (1998, sid. 126) skänker klarhet snarare än att skapa förvirring som i utprovning 1. När respondenten bads peka ut ett värde som bibehållit sig längst gjorde han det utan att titta på graderingarna på sidan vilket indikerade att ändringarna i graderingar och
färgskalorna också gav önskad effekt. Den förvirring som uppstod under utprovning 1 var inte ett problem under utprovning 2 och respondenten kunde enkelt utläsa datat smidigt, som var ambitionen med punktgrafens första utformning.
5.3.3 Utvärdering av färg
Figur 7 visar färgvalet som ställdes framför respondenten. Grafiken visades på skärm i statiskt format. Respondenten blev visad de olika färg-alternativen och bads välja ut den han ansåg bäst lämpad att använda i industrisammanhang. Respondentens slutgiltiga val blev nr 6 (i fig. 8). Huvudargumentet till att välja någon av de ljusare (men inte vita) illustrationerna var att det var lättare att se punktgrafens indelningar och linjeringar tydligt, vilket respondenten bedömde viktigt och som en stor fördel med punktgrafens design. Respondenten bekräftade med detta test att utvalda färgskalor gav goda
möjligheter att läsa ut informationen från grafen. Detta arbetades om under den slutliga designen till en vit bakgrund med anledning av kontraster till vissa färger vilket förklaras
djupare i 6.3 Färger i artefakten. Respondenten valde det gråa utförandet över det ljusa på grund av den svaga kontrasten i de linjerade elementen (noderna). Dessa förstärktes i den slutliga artefakten för att förstärka noderna och därmed också läslighet.
Fig. 8 - Färgval.
5.3.4 Begränsad mängd element
Respondenten uppskattade att det var få grafiska element på skärmen i artefakten och reflekterade över mängden element som vanligtvis finns på hans arbetsplats:
- Respondenten: “Det är ju lätt här för här kan man bara kolla prickarna och färgerna så vet man. Det som är bra tycker jag är användarvänligheten för man kan se mönster och läsa ut dom men man slipper också ha så mycket strunt på skärmen.“
Detta bekräftade att designförändringarna hade genomslag och troligen att minimalism, enligt principen om Data ink optimization (Tufte, 1998) hade god effekt även på
punktgrafen. Det ger också en indikation om att den kognitiva belastningen vid inläsning av komplex maskindata kan sänkas i jämförelse med tidigare lösningar som exempelvis spektrografen som belystes i Anderssons arbete (2010).
5.3.5 Animation
Respondenten bekräftade också att upprensningen av rörliga objekt på skärmen hade god effekt. I tidigare utprovning skapade för många element på skärmen ett uppdelat fokus hos mottagaren. De animationer som kvarstod efter revideringen var begränsade till bara de delar som absorberade data i realtid. Respondenten kommenterade på de kvarvarande rörliga elementen som någonting positivt.
- Respondenten: “Jag gillar att det här [artefakten] visar tydligt vart man ska titta. Det är här, här liksom”.
Detta tyder på att pop-out effekten (Ware, 2008) hjälper mottagaren lägga märke till relevant realtidsdata vilket var ambitionen med de animerade elementen.
5.4 Avslutande förändringar
Några sista ändringar gjordes inför den slutliga presentationen av artefakten. Dessa förändringar beskrivs i mer detalj under rubriken Gestaltning och presenteras i färdigt tillstånd under Resultat.
Förutom de utvärderingar som genomfördes hölls också ett flertal möten med intressenter på RISE SICS Västerås för att stämma av arbetets progress och ge input till vidare utveckling. En av de som gav feedback var Zohreh Ranjbar som introducerades i inledningen. Hon hade intressanta reflektioner kring hur punktgrafen skulle kunna användas i hennes arbete med machine learning algoritmer. Zoreh berättade i möte under examensarbetet om potentiella fördelar med att använda punktgrafen som analysverktyg i skapandet av machine learning. Följande är ett citat ur samtalet med henne:
“Jag kan använda detta som ett verktyg för att förstå datat, och det behöver jag. Jag kan se om ett värde förändras över tid, jämföra med andra signaler och se mönster. Med färg och storlek på prickarna ser jag mer information på en och samma yta.” 8
8Zohreh Ranjbar - Under samtal den 18 maj, 2018.
6. Gestaltning
Input från intervjuerna och utprovnignarna påverkade gestaltningsprocessen under arbetets gång. Här beskrivs utvecklingen från första koncept och idé till slutlig artefakt.
6.1 Japanska ljus
Tidig inspiration till artefakter kom från de “japanska ljusen” (Japanese candlesticks , se 9
fig. 9) och deras förmåga att förklara utveckling över en komprimerad tidsrymd, något som liknar Tuftes exempel (1998, s 125). I denna typ av visualisering finns möjligheten att följa ett värde som förhåller sig till specifika tidsintervaller, i det här fallet börsens resultat över en veckas tid. Något som japanska ljus inte gör är att förklara variationen av värdet under den specifika veckan. Det enda som syns är utväxlingen från veckans första punkt till veckans sista punkt. Eftersom processindustriell produktion innebär ett
kontinuerligt flöde är det en god idé att se och förstå vart värdet kommer ifrån och hur mycket ett värde har varierat under ett givet tidsintervall. Framför allt om det kan göras på samma grafiska yta som de japanska ljusen.
Fig. 9 - Japanese candlesticks
Tillsammans med animationer och en mer uppdelad stapel borde det vara möjligt att öka upplösningen i informationen som presenteras. Med “noder” staplade ovanpå varandra kan vi representera segment inte bara i X, utan också i Y-led. Istället för bara en kolumn, som de japanska ljusen, kan vi dela kolumnerna i flera delar för att visa mer av datats mönster. Förslag på hur detta kan göras presenteras nedan.
6.2 Komprimerad information i en graf
I Unity kan ett exempel visualiseras i realtid för att tydligt visa nodens, och därmed grafens funktion. Detta går inte att göra i en statisk rapport. I denna rapport beskrivs
9 Denna typ av graf visar köp och sälj-lägen under ekonomiska förhållanden. Börsmäklare vill köpa när aktierna
står som lägst men är på väg upp. De röda markeringarna i denna graf visar hur mycket en viss aktie har gått ner under en vecka och de gröna hur mycket den gått upp.
istället nodens funktion med en serie bilder och grafen som koncept förklaras med en liknelse.
6.2.1 Hur man får en lögndetektor att spara papper
För att tydligare beskriva nodens funktion vill jag alltså göra en ovetenskaplig liknelse. Tänk tillbaka till en gammal spionfilm du sett - Scenen där filmens hjälte tillfångatagits och förhörs i ett mörkt rum. Se lögndetektorn framför dig, se skrivhuvudet som rör sig fram och tillbaka och ritar upp en linje på ett papper som rullar. Denna typ av beskrivning av värde över tid är vad vi är vana att se i ett linjediagram. Punktgrafen baseras på samma princip men med en rad specifika modifikationer. Vad händer om man stoppar pappret på lögndetektorn? Skrivhuvudet rör sig fortfarande men pappret står still. Ny information ritas ständigt och maskinen kommer att rita över samma streck om och om igen. Vinsten med detta är att lögndetektorn inte längre behöver använda lika mycket papper. Dock blir information omöjlig att läsa och går därför förlorad för oss som mottagare. Frågan är om det finns ett sätt att använda mindre papper och samtidigt kunna utläsa, åtminstone en del av, den nu komprimerade informationen. Hur kan vi få ut så mycket information som möjligt utan att behöva använda lika stor skrivyta?
6.2.2 Lösningen
Tänk dig att vi byter den smala nålen på skrivhuvudet mot en tjock filtpenna. När vi håller filtpennan på samma ställe på pappret blöder bläcket ut och skapar en punkt som växer på pappret över tid. Vi låter skrivhuvudet, som håller i filtpennan, fortsätta sin gång fram och tillbaka. Sedan, efter ett visst tidsintervall, säg tio sekunder, flyttar vi pappret några centimeter. Skrivhuvudet kommer då ha skapat en rad, eller kolumn, av punkter. Punkterna representerar nu hur länge filtpennan har befunnit sig på varje position under tidsintervallet 10 sekunder. Om vi fortsätter denna procedur och förflyttar pappret med ett bestämt avstånd var tionde sekund skapas snart ett mönster. Filtpennan fortsätter röra sig i sidled och skapa fler rader av punkter. Om vi upprepar proceduren sju gånger skulle vi få sju stycken kolumner med prickar som liknar visualiseringen nedan.
Fig. 10 - Prickar växer för att skapa ett mönster.
6.2.3 En graf i punktform
Man kan därmed tänka sig hur delar av en graf (linjediagram) trycks ihop och hur dess sammanställda värde sammanfattas, eller komprimeras, i en och samma kolumn. En bit av linjen i grafen överför sitt värde till en nod (punkt) och noden växer för att motsvara värdet som har absorberats. Se figur 11. Jag föreslår att kalla denna typ av visualisering för Punktgraf.
Fig. 11 - Ett segment i ett linjediagram komprimeras till en kolumn i en Punktgraf.
6.2.4 Varje punkt bär med sig en historia
Varje liten nod i punktgrafen baseras på en enkel men viktig funktion. En liten punkt betyder att lite tid har spenderats vid noden. En stor punkt betyder att mer tid har
spenderats vid noden. Så fort systemet förstås av användaren börjar datapunkter plötsligt få mening över hela grafen. Med en konsekvent design kan användaren fokusera på datat som representeras snarare än förändringarna i grafen. (Tufte, 1998, s. 42). Informationen kan då berätta en historia över tid vilket skapar ett djupare värde för mottagaren och därför är något att eftersträva enligt Tufte. (1998, s. 40).
Fig. 14 - Figuren visar hur flera delar av ett linjediagram kan komprimeras till kolumner som sammanfattar linjens resa på en smalare yta.
6.3 Färger i artefakten
I grafen beskrivs färger på en skala tänkt att varna på samma sätt som varvmätaren på en bil varnar för höga varvtal. Men för att fler mönster ska kunna upptäckas blir det rimligt att kommunicera med fler färger. Detta är dock en balansgång. De flesta personer kan inte effektivt komma ihåg fler än fyra till fem färger enligt Mollerup, (2013, s.125). Därför valdes få men ändå distinkta färger som användaren lätt kan skilja på. Urvalen kan ses i figur 12 nedan.
Grafen ska skapa översikt och möjlighet att upptäcka mer subtila mönster än tidigare, och detta bör också reflekteras i grafens färgskala. Jag kommer därför utvidga färgskalan något från den traditionella trafikljusmetaforen på tre färger. Detta för att visa användaren att den industri-standard de är vana vid fortfarande gäller men att det också finns nyanser mellan värdena som tidigare grafiska system inte förmedlat. Ware styrker dessa argument och beskriver också färgkontraster i likformade visuella element (2008, s. 31) och
konventioner bland de vanligaste färgerna (2013, s. 126-127). Ware förespråkar också minimalism i färgvalet. De färger han identifierar är just röd, grön, gul, men även blå specifikt i färgkodning av mindre symboler. Dessa är de färger som klarar sig bäst på en stor variation av bakgrunder på grund av dess unika nyansskillnader (2008, sid. 122-123).
Röd-grön färgblindhet (Deuteranopia) påverkar ca 5% av män och gör att rött och grönt istället upplevs som orange, beige och gult. Att helt eliminera rött, grönt och gult från min design vore dock ofördelaktigt då punktgrafen utgår från samma trafikljus-metafor industrin idag har adopterat som sin standard. Ware beskriver också rött, grönt och gult som essentiella färg-konventioner i vår kultur (Ware, 2008, s. 84). Jag kommer därför inkludera dem i mitt designförslag. Mollerup (2013, s. 122) förordar att försöka uppnå 70% i kontrastvärde mellan bakgrund och grafiska element, vilket också gör grafiken mer läsbar för färgblinda. en ljus bakgrund gör rött läsbart även med nedsatt färgseende och en outline runt noderna hjälper ögat att särskilja färgerna från bakgrunden ytterligare.
Fig. 12 - En kolumn med utvalda färger. Fig. 13 - simulerad färgblindhet
7. Slutsats och avslutande diskussion
I detta examensarbete satte jag upp målet att ge operatörer och tekniker i svensk industri en snabbare översiksvy av maskindata och göra det lättare att upptäcka mönster i datat. Arbetet har resulterat i ett visualiseringsförslag, punktgrafen, samt ett svar på
forskningsfrågan i examensarbetet. Forskningsfrågan var:
● Hur kan processindustriell data visualiseras för att ge ökad översikt och möjlighet till mönsterigenkänning på mindre yta än linjediagram??
I stort visar utvärderingarna att det finns potential i att komprimera grafer på det sätt jag föreslår med punktgrafen genom att ge användaren; bättre översikt, snabbare bild av maskinens nuläge och detektering av nya mönster i datat bakåt i tid.
Även om resultatet i slutändan var positivt belyste också utvärderingarna svårigheten med att komprimera data över tid. Framför allt under utprovning 1. Under utprovning 2 belystes däremot potentialen i punktgrafens egenskap att framhäva operatörernas och teknikernas egna förmåga att upptäcka mönster och underlätta “detektivarbete”. Punktgrafen visade sig ha god möjlighet att underlätta inläsning av trenddata och att denna kunde presenteras på en överskådlig yta med större framgång än de linjediagram som används idag på SSAB. Dock skulle detta resultat behöva verifieras genom flera tester med större grupp respondenter för att ge ett övertygande bevis på punktgrafens effektivitet. Nedan följer resonemang kring detta resultat.
I dagens digitala värld är en skärm ett givet alternativ för att visa en graf, men trots sin oändliga förmåga att visa digitalt innehåll har skärmar en begränsad yta. I ett digitalt format finns fördelen att man kan “scrolla” för att hämta in mer information längs med innehållet på skärmen. Men när den gamla vyn byts mot den nya raderas stora delar av den information våra hjärnor först inhämtade (Ware 2008, s. 2.). Den slutliga
utprovningen ger mig skäl att tro att punktgrafens sätt att spara skärmyta också ger användaren bättre översikt och därmed tydligare helhetsbild. Punktgrafen lämnar inte bara plats för annan information inom samma begränsade ram utan sänker dessutom den kognitiva belastningen som inläsningen kräver. Det finns också stöd i detta resonemang från Ware (2008, sid. 58) framför allt när man använder sig av mönster som hjärnan känner igen, i en ordning som dessutom är lätt att linjera och läsa av. Punktgrafens noder och linjeringar faller in under denna kategori av visuella element.
Enkelheten i visualiseringen är ett nyckelkoncept vilket den slutliga artefakten återspeglar genom minimalistisk formgivning. Tuftes principer om Data-ink Maximization (1998, sid. 126), när väl applicerade i mitt arbete, visade sig skapa förutsättningarna för den läsbarhet och översikt som jag eftersökte i utformningen av punktgrafen. Många av de
grafiska element som introducerades tidigt i designprocessen togs därför bort efter utvärderingarna och effekten av detta var god vilket återspeglades i utvärdering 2.
Precis som baksidan av en bok inte kan representera hela läsupplevelsen och alla de nyanser som sidorna innehåller kan heller inte punktgrafen ersätta linjediagram och stapeldiagram där de behövs. Punktgrafen är en rimlig sammanfattning av vad andra grafer och data visar. Den bör därför användas i samband med flera grafer som ett första steg i mottagarens inhämtningsfas, precis som baksidan av en bok avgör om du tänker läsa boken eller inte. Denna typ av sammanfattning har potentialen att spara oerhört mycket tid för en tekniker eller operatör på industrigolvet som snabbt kan skapa en samlad bild av läget, vilket också återspeglades under utvärderingarna.
Pop-out effekten visade sig under utvärderingarna ha en god effekt och dra respondentens uppmärksamhet mot rätt område i grafen, nämligen den del där datat ritas upp i nutid. Detta är den enda delen som är viktig att lägga märke till eftersom det är den enda del som är föränderlig och kopplad till maskinens data. Resterande delar av grafen är historik och därför statisk. Detta infriar också löftet om att data bakåt i tiden finns tillgänglig för användaren oavsett vad som händer i nutid. En annan sak som är värd att nämna är resultatet av komprimeringen av datat. Vi som människor jämför liknande objekt och relaterar deras storlek till avstånd (Ware, 2008, s. 90-91). Storlekskontrasten mellan de olika noderna förmedlar inte bara djup utan kommunicerar också vilka delar av bilden som är viktiga att titta på (Ware, 2008, s. 92) I punktgrafens fall dras ögonen mot de större prickarna vilket är önskvärt då de har ett större värde och representerar ett viktigare område för inhämtning av data.
Figur 15 nedan visar det slutgiltiga resultatet från formgivningen i form av ett skärmklipp från Unity. Prickarna i stapeln längst till höger växer beroende på datamängden som varje nod absorberar. Grafen rullar sedan åt vänster med bestämda tidsintervall.
Fig. 15 - Slutlig artefakt.
Punktgrafen är på inget sätt ett perfekt verktyg för att visualisera alla former av data. Nedan diskuterar jag punktgrafens för- och nackdelar mer konkret. Både i jämförelse med linjediagram men också som representation av data i allmänhet.
Datat som komprimeras i punktgrafen kan inte utläsas lika exakt som på ett linjediagram. Dock får användaren en “sammanfattning” av den viktigaste informationen vilket bidrar till översikt och mönsterigenkänning och möjlighet att förstå större data -set.
I den nuvarande versionen av punktgrafen kan en användare inte heller se vilken mängd data som en punkt representerar i exakta siffror. Detta kan förslagsvis lösas med en visuell variabel. Användare skulle kunna utläsa värdet genom att markera en nod och få en exakt siffra presenterad vid den markerade noden.
Med snabbare översikt av data, längre bakåt i tiden, medföljer också möjligheten till snabbare “detektivarbete” för servicetekniker och mekaniker. Med punktgrafen kan lösningsfasen av ett haveri eller maskinproblem börja redan innan maskinen stoppar produktion eller genererar ett larm. Den servicetekniker som upptäcka utstickande mönster tidigt kan koppla ihop bevis och skapa sig en bild av vad som har hänt, eller håller på att hända.
