تقييم جوانب قابلية الاستخدام لحل الواقع المختلط للتحليلات الغامرة في سيناريوهات الصناعة 4.0

يتمتع إجراء تحليلات البيانات باستخدام النظارات الذكية بإمكانيات هائلة في سياق الصناعة 4.0 ، حيث يمكن تحليل البيانات مباشرة في موقع الماكينة. باستخدام النظارات الذكية ، يمكن للمشغل تحليل البيانات ، مع إبقاء اليدين حرتين لأعمال الصيانة. قم بإجراء التجربة في غرفة مجهزة بجهاز كمبيوتر مكتبي ونظارات ذكية للواقع المختلط.

اطلب من المشارك وضع جهاز قياس توصيل الجلد واجعل المشارك يستريح لمدة خمس دقائق للحصول على قياس مستوى الإجهاد الأساسي. بعد ذلك ، أخبر المشارك أن التجربة ستستغرق من 40 إلى 50 دقيقة واطلب من المشارك ملء استبيان مرد قلق سمة الحالة لقياس الإجهاد المتصور أثناء التجربة. لإجراء اختبار دوران ذهني ، اطلب من المشارك الجلوس أمام الكمبيوتر المكتبي وإبلاغ المشارك أنه سيتعين عليه تحديد كائنات مماثلة ذات مواضع مختلفة في مساحة ثلاثية الأبعاد محاكاة.

أبلغ المشارك أن اثنين فقط من الكائنات الخمسة المعروضة سيكونان متشابهين، وأنه سيكون أمامه دقيقتان لإكمال سبع مهام. لإجراء تقييم لقدرة الصوت المكاني ، اشرح للمشارك أنه سيتم أيضا تشغيل ستة أصوات لمدة 13 ثانية لكل صوت ، وأن المشارك سيتعين عليه اكتشاف الاتجاه الذي تصنع منه الأصوات. لإجراء تقييم لمهارة الكشف عن القيم المتطرفة ، اطلب من المشارك ارتداء النظارات الذكية للواقع المختلط وشرح أنه يجب العثور على ثمانية قيم متطرفة داخل العالم الذي تم إنشاؤه لنظارات الواقع المختلط الذكية.

اشرح للمشارك أن القيم المتطرفة هي نقطة حمراء مميزة داخل مجموعة من النقاط البيضاء التي ستتحول إلى اللون الأخضر عندما يكتشفها عن طريق توجيه نظراتهم. اشرح كذلك أنه لن يتم توفير المساعدة المرئية فحسب ، بل سيتم أيضا تضمين إشارات صوتية بيئية للمساعدة في تحديد موقع القيم المتطرفة. بعد ذلك ، أبلغ المشارك أنه سيتم تسجيل الوقت المطلوب لكل مهمة ، وطول المشي ، ووضعه المتحرك النهائي فيما يتعلق بموضع البداية.

لإجراء تقييم لمهارات التعرف على المجموعات ، اشرح للمشارك أنه سيحتاج إلى تحديد موقع ست مجموعات داخل العالم تم إنشاؤها باستخدام نظارات الواقع المختلط الذكية المستخدمة ، مع التأكيد على أنه سيتعين على المشاركين التمييز بين المجموعات المتداخلة من خلال التنقل حول المجموعات باستخدام الأوامر الصوتية. عندما يتم تحديد موقع جميع المجموعات الست ، اطلب من المشارك الجلوس على الكمبيوتر بدون النظارات الذكية وشرح أنه يجب الآن اكتشاف نفس النوع من المجموعات داخل برنامج الكمبيوتر. في نهاية تقييم سطح المكتب ، اطلب من المشارك ملء استبيان جديد لجرد قلق سمة الحالة ، واستبيان تم تطويره ذاتيا لجمع التعليقات الذاتية ، واستبيان ديموغرافي.

قم بإزالة جهاز قياس التوصيل الجلدي للمشاركين وشكر المشارك على المشاركة. في هذا التحليل التمثيلي ، لم يظهر الأداء المنخفض والعالي أي اختلافات في متغيرات خط الأساس ، على الرغم من أن ذوي الأداء المنخفض لديهم نسبة مئوية أعلى من المشاركات من الإناث من ذوي الأداء العالي ، وكان الأداء العالي أصغر من ذوي الأداء المنخفض. بالنسبة لمهمة التعرف على الكتلة ، لم تختلف الأداء المنخفض والعالي بشكل كبير بين التطبيق ثنائي الأبعاد والنهج ثلاثي الأبعاد.

بالنسبة لمهمة الكشف عن القيم المتطرفة ، كان أصحاب الأداء العالي أسرع بكثير من ذوي الأداء المنخفض وتطلبوا مسافة مشي أقصر لحل المهام. في الواقع ، زادت قيم BoundingBox و Pathlength و PathVariance و PathMean و AngleVariance و AngleMean بشكل كبير من مهمة إلى أخرى. على الرغم من أن الوقت المسجل أظهر تغييرا طفيفا من مهمة إلى أخرى باستخدام نظارات الواقع المختلط الذكية.

بناء على الأصوات المكانية ، تمكن المشاركون من حل المهام في حالة الكشف عن القيم المتطرفة بشكل أسرع من دون استخدام الأصوات المكانية. والجدير بالذكر أن درجات جرد قلق سمة الحالة لم تظهر اختلافات كبيرة بين تقييمات ما قبل وبعد المهمة. بالإضافة إلى ذلك ، لوحظت أوقات التعرف على الكتلة الصغيرة ولكن الأسرع بشكل ملحوظ عندما استخدم المشاركون نظارات الواقع المختلط الذكية مقارنة بتلك التي لوحظت عندما استخدم المشاركون الكمبيوتر المكتبي.

نظرا لأن التصفية للخبراء في هذا المجال الجديد أمر ضروري ، فقد قمنا بتضمين العديد من الاختبارات المسبقة. على الرغم من أننا اختبرنا الأساليب في الغرفة المحايدة ، إلا أنه سيكون من المثير للاهتمام رؤية مدربي الآلات الحقيقيين في إعداد المصنع يحللون بياناتهم.