An Experimental Study on Three General Interface Layout Designs for Chemical Process Plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human‐machine interface design is not a new problem; however, existing knowledge appears to be focused either on interface conceptual design, which determines what information at what time needs to be displayed, or on interface detailed design, which determines the form of display elements. This article presents a study on interface layout design. Three interface layout designs were proposed based on the proximity compatibility priniciple, which were on the same interface conceptual design. In particular, the first interface layout design is with the highest degree of proximity cognition and the second and third with a reduced degree of proximity cognition. They are called sophisticated, semisophisticated, and nonsophisticated interfaces, respectively. An experiment with a simple process plant was conducted to understand user behaviors on the three interfaces. It is noted that in order to provide an unbiased comparative evaluation of these interfaces the same application problem and similar look‐and‐feel forms of interfaces were designed. In the experiment, three general classes of tasks were considered, namely, normal control operation, fault detection (or monitoring), and fault diagnosis. Two categories of measures were used: the performance measure and the subjective measure. The major results obtained from the experiment are 1) the nonsophisticated interface is the best for fault detections in terms of performance measure; besides, this interface has the lowest mental workload for fault detection; 2) the sophisticated interface is the best for normal operation in terms of performance measure; 3) there appears no significant difference for fault diagnosis in terms of performance measures for all these three interfaces; 4) for normal operation and fault diagnosis, the mental workloads for the three interfaces have no significant difference. Overall, the experiment suggests that the nonsophisticated interface be used in practice with additional two reasons: 1) most of time in the chemical process plant today is the fault detection or operation monitoring task, and 2) it is relatively easier for the nonsophisticated interface to adapt to changes in the chemical process plant design, which are common in today's manufacturing environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».