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Evolutionäre Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen

Vorgestellt wird eine weltweit neue Methode, Schnittstellen zwischen Menschen und Maschinen für individuelle Bediener anzupassen. Durch Anwenden von Abstraktionen evolutionärer Mechanismen wie Selektion, Rekombination und Mutation in der EOGUI-Methodik (Evolutionary Optimization of Graphical User Interfaces) kann eine rechnergestützte Umsetzung der Methode für Graphische Bedienoberflächen, insbesondere für industrielle Prozesse, bereitgestellt werden. In die Evolutionäre Optimierung fließen sowohl die objektiven, d.h. messbaren Größen wie Auswahlhäufigkeiten und -zeiten, mit ein, als auch das anhand von Online-Fragebögen erfasste subjektive Empfinden der Bediener. Auf diese Weise wird die Visualisierung von Systemen den Bedürfnissen und Präferenzen einzelner Bedienern angepasst. Im Rahmen dieser Arbeit kann der Bediener aus vier Bedienoberflächen unterschiedlicher Abstraktionsgrade für den Beispielprozess MIPS ( MIschungsProzess-Simulation) die Objekte auswählen, die ihn bei der Prozessführung am besten unterstützen. Über den EOGUI-Algorithmus werden diese Objekte ausgewählt, ggf. verändert und in einer neuen, dem Bediener angepassten graphischen Bedienoberfläche zusammengefasst. Unter Verwendung des MIPS-Prozesses wurden Experimente mit der EOGUI-Methodik durchgeführt, um die Anwendbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit der Methode für die Führung industrieller Prozesse zu überprüfen. Anhand der Untersuchungen kann zu großen Teilen gezeigt werden, dass die entwickelte Methodik zur Evolutionären Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen industrielle Prozessvisualisierungen tatsächlich an den einzelnen Bediener anpaßt und die Prozessführung verbessert.

Sponsor
Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG; digitale Publikation mit freundlicher Genehmigung des Logos-Verlages (www.logos-verlag.de), Druckpublikation unter http://www.logos-verlag.de/cgi-bin/engbuchmid?isbn=0860&lng=deu&id=
Collections
@phdthesis{urn:nbn:de:hebis:34-200603277932,
  author    ={Völkel, Andreas},
  title    ={Evolutionäre Optimierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen},
  copyright  ={https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/},
  language ={de},
  school={Kassel, Universität, FB 15, Maschinenbau, Institut für Mess- und Automatisierungstechnik, Fachgebiet Systemtechnik und Mensch-Maschine-Systeme},
  year   ={2005-04}
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