Visualização de dados, uma versão gráfica do que sua IoT e IA comunicam

Como seres humanos, somos criaturas visuais. Tendemos a preferir informações visuais a palavras. Os sinais de trânsito têm um elemento visual para que você possa identificar rapidamente a forma e a cor do sinal para reconhecer as informações antes mesmo de ler as palavras.

A visualização também pode ser universal onde a linguagem não. Vemos muitos equipamentos com símbolos internacionais, o que permite que usuários em vários países com diferentes idiomas entendam a mensagem e as funções da operação, afirma Joseph Zulick, redator e gerente da MRO Electric and Supply .

A visualização de dados oferece muito do mesmo, pelos mesmos motivos. Precisamos de uma visão rápida de todas as informações críticas.

Pense no painel do seu carro. Sim, os veículos possuem dados que indicam que ainda restam 2,5 galões de gasolina no tanque. No entanto, muitas pessoas ainda se sentem mais confortáveis ​​com a discagem rápida.

Em muitos sistemas, as informações analógicas ainda podem ser exibidas em um formato útil que pode ser processado de forma fácil e rápida por nossos cérebros. É mais fácil processar os números de 1 a 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 apenas postando apenas um número "7"? 7 é bom ou ruim? Muitos sistemas estão incorporando uma escala, e nem todos os sistemas são iguais

Um gráfico de barras, por exemplo, pode ser valioso, especialmente quando incorpora o nível de aviso e o nível de perigo

Às vezes, uma representação melhor é um gráfico de linha para traçar ao longo do tempo. É muito bom para mostrar tendências e até mesmo sobrepor um gráfico de barras a outro para mostrar as relações entre uma linha e outra.

Todos esses gráficos ou sistemas gráficos criam plataformas visuais que ainda usam muitos dos mesmos dados de IoT que seu sistema de back office usa e cria uma representação visual que melhor se adapta ao aplicativo. Eles ainda estão obtendo essas informações das máquinas que as fornecem.

A forma como as informações são representadas visualmente é tão importante quanto o que as informações devem começar. Um visual mal representado pode destruir sua mensagem. Às vezes, pode até criar uma falácia lógica e representar conclusões falsas. Infelizmente, informações falsas são muito mais comuns na coleta de dados do que a maioria das pessoas imagina.

A eficácia geral do equipamento ou OEE é frequentemente mal representada. As pessoas aplicam suas próprias fórmulas e as adaptam para representar o que as pessoas querem ouvir. Ninguém quer ouvir que eles estão funcionando com 45% da capacidade. É muito mais atraente deixar de fora o tempo não programado e removê-lo da equação.

Isso pode mudar o OEE para 70%, uma vez que você não está contando o tempo que ninguém poderia vender o tempo de execução daquela máquina para um cliente, portanto, eles não o contam em sua fórmula. O OEE deve ser uma representação verdadeira de todo o tempo em que a máquina está disponível 24/7/365. O fato de você optar por não operá-la no segundo turno porque não tem um operador ou um trabalho para colocar na máquina não é culpa da máquina.

Os gráficos de pizza podem ajudar a representar isso e melhorar a solução para melhorar essa situação, em vez de deixar as informações de fora do visual e não abordar os problemas. As deficiências do pessoal de RH devem ser abordadas em seus relatórios, bem como as vendas por não criar trabalho suficiente para este equipamento.

Dito isso, a visualização precisa ser aplicada ao público. Este tipo de informação não é relevante para o operador, e você precisa mostrar os dados que são apropriados para eles verem e refletem em sua contribuição e sucesso. Os outros dados podem ser produzidos em outros relatórios para as outras reuniões, como mostrar à equipe de vendas porque é importante vender o tempo de usinagem, como isso afeta a produtividade de toda a fábrica. Muitas vezes, os dados são retirados do contexto, como dizer saia e trabalhe mais e também mostrar apenas números brutos e o que isso significa.

Os dados são uma mercadoria visual e devem ser representados como tal.

As fórmulas também são muito visuais, aumentando o denominador, diminuindo a resultante. Em outras palavras, é melhor ter 2 de 5 do que 2 de 7.

Os gráficos de Gantt são ótimos para mostrar como um item flui para outro. Eles são fantásticos para obter uma perspectiva sobre como sua contribuição afeta o próximo processo.

Os fluxogramas são vistos neles para criar um quadro de mensagens para solução de problemas e tomada de decisões. Eles nos mostram caminhos alternativos, mas principalmente se um alarme for mostrado, você precisará abordar o processo de downstream.

Os gráficos de dispersão parecem um tiro de espingarda com apenas pontos arbitrários, mas isso não é verdade. Muitas vezes, os gráficos de dispersão são traçados contra médias ou alguma forma de mudança que move esses pontos um tanto arbitrários para cima ou para baixo. Por exemplo, pense em valores instantâneos de sua frequência cardíaca, eles parecem estar em todos os lugares, mas quando você os compara com o exercício, vê uma tendência desses pontos. Se você representá-los ao longo do tempo, verá que a freqüência cardíaca em repouso diminui os pontos baixos e os pontos altos aumentam à medida que aumenta a intensidade do exercício.

O uso de informações em relação às linhas de base nos permite desenvolver gráficos de setores mais avançados com níveis e quadrantes que nos fornecem melhores representações do que está acontecendo.

Pense em nossas informações de IIoT. Inicialmente, um gráfico de pizza representa o tempo gasto em várias tarefas no chão de fábrica. Continuamos a fazer mais monitoramento, bem como a perfuração por causa da perda de tempo devido ao ferramental, agora nós dividimos em afiação, substituímos pinos e buchas, talvez até mesmo quebrando por estações de ferramentas.

Isso nos dá mais quadrantes dentro dessas fatias da pizza, o que nos ajuda a ver a porcentagem de cada uma delas, sem perder o "conjunto de ferramentas" da fatia da pizza abrangente, ao mesmo tempo que fornece informações detalhadas de subseções específicas. Às vezes, eles são chamados de gráficos de explosão solar.

Nas novas exibições de dados, temos cada vez mais pixels para exibir mais detalhes, mas ainda temos a capacidade de uma visualização rápida em que podemos saber instantaneamente se estamos indo bem ou mal.

Os melhores sistemas combinam vários elementos, eles usam gráficos de barra, gráficos de pizza, gráficos de linha e muito mais para exibir os detalhes encontrados nas áreas de manufatura. Freqüentemente, exibições de dados diferentes são usadas em áreas de manutenção que fornecem dados que não apenas fornecem detalhes de análise, mas fornecem mais detalhes pictóricos que podem ser usados ​​pelo pessoal de manutenção para entender o dispositivo que estão monitorando, talvez uma válvula, um motor, talvez um tanque de armazenamento , etc., não poderiam ser simplesmente exibidos usando blocos com válvula escrita neles, claro, no entanto, você deve saber que as pessoas respondem melhor a imagens de dispositivos representadas com mais precisão.

Pense neste antigo experimento de psicologia, o Efeito Stroop, em que eles continuam mostrando flashcards com a cor e a palavra neles e você tem que dizer a cor, não a palavra rapidamente.

O efeito Stroop é usado para testar sua concentração. Isso ilustra que precisamos ter informações complementares em diferentes formatos.

Isso mostra que apenas ler os dados que representam em um estilo (escrito) só é eficaz para comunicar as informações. Ao mostrar uma válvula e o número da válvula e mostrar a cadeia de válvulas no fluxograma, dá uma maior compreensão e uma resposta mais rápida por parte do pessoal.

Pense nos primeiros computadores em que você tinha que digitar um nome de programa para iniciá-lo junto com o comando run. Usamos interfaces gráficas de usuário GUI agora e isso levou a uma adoção mais rápida da tecnologia. Uma criança de 3 anos pode encontrar uma foto da avó e discar o telefone. Queremos compreensão simples e rápida com adoção rápida, os dados visualizados nos levam até lá.

O autor é Joseph Zulick, escritor e gerente da MRO Electric and Supply.