基于认知模型的Andon系统界面布局优化

陈卫华，陶 略，毛瑞杰，苑红涛

(1.华晨宝马汽车有限公司 大东工厂，辽宁 沈阳110041；2.东北大学 信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819；3.华晨宝马汽车有限公司 铁西工厂，辽宁 沈阳110143)

Andon系统源于日本丰田汽车公司，主要用于收集生产线相关的质量、设备、物料及排产等生产过程信息，并在系统界面加以展示，在突发状况下利用灯光、声音等的报警器提示负责人员到场处理，避免生产中断。Andon系统的使用有助于实现生产信息透明化及平稳生产。目前，它已成为整车生产线的重要组成部分[1]。Andon系统界面可供生产人员获取多种信息。对其界面布局进行合理设计，可减少用户搜寻信息消耗的时间，有助于用户在突发情况下快速做出决策，减少停产损失。

目前，国内外学者针对界面布局优化的研究主要集中于硬件人机界面的设计，而对软件界面优化的研究相对较少。文献[2]利用遗传-蚁群算法来优化司机控制室操纵器的布局；文献[3]根据司机的综合认知模型来优化机车驾驶界面布局；文献[4]基于视觉搜索理论，从案例中总结了可推广的布局设计策略；文献[5]根据FBS(Function-Behaviour-Structure)框架理论和PCP(Probabilistically-Checkable-Proof)理论，给出用于过程控制的3类系统界面布局方式，并根据功能测试指标确定了适用于实际工况的方案。此外，关于界面布局优化的研究还有考虑认知因素的研究方向，如：文献[6]考虑用户的感性认知习惯，采用交互式遗传算法对产品意向造型设计过程进行的优化；文献[7]基于消费者感性需求设计的产品材质意象评价方法。

通过文献研究发现，在界面布局优化领域尚且缺乏基于认知模型对软件界面进行布局优化的研究。认知模型可用于描述人的认知过程。研究用户的认知特征规律，可明确阻碍认知的环节，进而指导人机界面设计，以改善用户的使用体验[8]。对于布局问题，若在建模时忽略认知模型中注意力分布特性、注视习惯等因素，就会导致用户搜寻时间的浪费。因此，本文拟对人与Andon系统界面的交互过程进行认知建模与分析，基于认知模型对现有界面元素进行布局优化，并提出综合评价指标，对新旧方案进行评估。

1 界面布局优化问题

本文以某整车厂总装车间的Andon系统界面为研究对象，进行界面布局优化。待布界面为生产线旁悬挂的尺寸为531.5 mm×29.9 mm的显示屏。其原有界面布局方案如图1所示。

1.界面序号；2.半成品数量；3.半成品数量偏差；4.测试品数量；5.测试品数量偏差；6.成品数量；7.成品数量偏差；8.前缓冲区容量上限；9.前缓冲区在制品量；10.前缓冲区容量下限；11.生产区域号；12.工位累计拉绳次数；13.生产工位号；14.后缓冲区容量上限；15.后缓冲区在制品量；16.后缓冲区容量下限；17.北京时间；18.激励语图1 Andon系统原有界面布局方案

该界面布局优化问题可描述为：在满足一定约束条件下，对元素1～18进行重新排列，使其具有更优的理论指标和实验指标。本文主要考虑重叠约束与边界约束条件。其中，重叠约束表示任意两个元素的矩形边界应具有非负的距离值；边界约束表示任意元素的矩形边界与布局空间边界之间具有非负的距离值。由此可确保所有元素都能显示在界面上且互不重叠。

2 基于认知模型的界面布局优化

2.1 建立认知模型

生产人员与Andon系统界面的交互采用的是开环人机系统，其特征为：系统中不存在反馈回路；系统输出不对系统控制产生作用[9]。用户只能以视觉观察界面，无法通过具体操作对界面内容进行修改。该认知过程与计算机用户认知图标的过程类似，只要了解图标所展示的信息含义即可。本文结合Andon系统界面工作特点和传统方法中用户识别图标[10]的认知过程，提出了图2所示Andon系统界面的用户认知模型。

图2 Andon系统界面的用户认知模型

该认知模型描述的是用户在不清楚目前生产状态的情况下，受物理刺激(如声音吸引)或心理刺激(如习惯引发)而查看Andon系统界面的认知过程。由图2可知，该认知模型包含物理刺激独有路线、心理刺激独有路线以及两种刺激的共有路线。

在物理刺激独有认知路线中，用户受物理因素驱动产生认知行为，对界面认知的过程是自下而上的。它包括：①用户从待刺激状态接收视觉刺激(如屏幕闪烁)或听觉刺激(如Andon系统的警报声音)后，搜寻自己所负责工作区域的Andon系统界面；②用户对界面展示内容进行粗识别，判断是否需要前往该区域；③判断为“否”时，用户停止认知并转入待刺激状态，若判断为“是”，则对出现问题的工位进行细识别；④细识别完成后，将识别所得信息存入工作记忆，提取长时记忆并做出相应决策，如确定该区域所在位置、前往路径、初步解决方案等。

在心理刺激独有认知路线中，用户受意愿或经验的驱动产生认知行为，对界面认知的过程是自上而下的。它包括：①用户自发查看界面的特定内容，主动将视线转向其就近Andon系统界面的对应区域；②对界面所示内容进行仔细识别后，将识别所得信息存入工作记忆，调用长时记忆并做出相应决策。

2.2 确定设计原则

从物理刺激与心理刺激的两条认知路线可以看出，搜寻、细识别、工作记忆、决策为共有模块，前3个模块的执行效率受布局影响程度较大，而决策效率除受布局影响外，还与用户遇到的实际问题及用户过往的经验有关。因此，本文将搜寻、识别、工作记忆模块作为布局优化设计的重点模块。对这些模块进行优化，将会提高用户搜寻与识别的速度，降低记忆负担和决策难度。

在人机交互过程中，降低搜寻信息的难度需要保证元素的整齐程度，满足人的注视习惯与逻辑要求；降低识别信息的难度需要调整元素密度，防止信息集中导致的视觉疲劳以及信息分散导致的空间浪费；降低记忆的难度需要降低信息的复杂程度，让界面简洁且有明显的层次感。因此，可确定以下4项设计原则：一致性、易读性、简洁性和整体性。其中，一致性要求形状相似或内容相似的元素按照上下或左右对称的布局方式进行放置；易读性要求界面设计符合人类自左向右、自上而下的阅读习惯；简洁性要求界面的复杂程度低，有明确的行、列之分；整体性要求界面的元素在布局时保持适当的间距，防止局部元素密度过大或过小。

2.3 优化布局

由于设计原则与用户认知过程、认知习惯存在密不可分的关系，因此，本文对界面元素的重要度和使用频度进行了问卷调查。各元素的频繁情况得分如表1所示。各元素的重要情况得分表同样分为较不重要、不重要、中等、重要及较重要5个等级，得分依次为1、2、3、4、5，表格在此不再给出。各元素频度与重要度的调查统计结果如表2所示。

表1 各元素的频繁情况得分

表2 各元素频度与重要度的调查统计结果

表2中，频度fi为某元素频繁情况得分与相应提及次数之比；重要度ei为某元素重要情况得分与相应提及次数之比；综合指标Ii为ei与fi的乘积。本文根据所确定的设计原则和表2中各元素的重要度、频度、综合指标，对原有界面布局进行了优化。优化后界面布局方案如图3所示。其中各元素与标号的对应关系与图1一致。

图3 优化后界面布局方案

由图3可知，优化方案将用户使用较频繁且重要程度高的北京时间(17)、生产工位号(13)、工位累计拉绳次数(12)放置在界面的上半部，将用户使用不频繁且重要程度低的界面序号(1)、激励语(18)放置在界面的下半部，可提高用户搜寻常用或重要内容的效率，同时保证信息密度不至于过高；将产量偏差相关元素(3，5，7)、产量相关元素(2，4，6)分别置于界面的左、右两侧，以增强界面的对称性；按照元素原名称中“F0-F1-F2”顺序对半成品(2，3)、测试品(4，5)、成品(6，7)各元素进行排列，以适应用户由小到大的认知习惯。此外，与内容、功能相关或有序列要求的元素(如3，5，7)间的距离被缩近，易混淆的元素(如2，3)间的距离被拉大。

3 评价指标的确定

为比较界面布局优化前后的优劣，本文先对传统的单一均衡度评价指标进行改进，进而提出基于平衡度、均衡度、复杂度的综合评价指标，对设计方案进行评估。

3.1 平衡度

平衡度体现的是界面整体布局重心与设定值的差异。它通常以界面框架的水平、垂直对称轴两侧元素重心分布的差异作为衡量依据。由文献[11]对界面布局平衡度的定义可知，界面布局平衡度为：

(1)

3.2 均衡度

均衡度体现的是界面各区域元素对用户注意力的吸引程度与设定值的差异。它要求各区域包含元素数量适中，且认为关键的元素应在较好的视域内。传统方法中衡量一个元素是否关键，可选择表2中的综合指标Ii，应使界面各区域包含元素的“总关键程度”比例相近[3]。但由于人的注视习惯为从左至右、从上而下，页面左上部和中上部为“最佳视域”[12]。根据文献[13],理想的视觉注意力分布比例如图4所示。

图4 理想的视觉注意力分布比例

本文将关键程度指标与注意力分布相结合，得出的界面均衡度为：

(2)

3.3 复杂度

Comber与Maltby[14]提出的“布局复杂度”度量方法是根据元素在各方向对齐点的个数来衡量特定界面布局复杂程度的。沿垂直方向或水平方向的系统界面布局复杂度为：

(3)

式中：N为元素数量；m为某方向的对齐点数量；pn为基于频率计算出的第n个对齐点出现的概率。总复杂度为各方向复杂度平方和的平方根。

3.4 综合评价指标

本文提出基于权重的界面布局综合评价指标S。

S=ωB·B+ωE·E+ωC·C

(4)

式中ωB，ωE,ωC分别为各子指标的权重，由专家组根据经验打分获得。这里，ωB=ωE=0.45，ωC=0.1。

按式(1)—式(4)计算，可得优化前后的界面布局得分(表3)。

表3 优化前后的界面布局得分

由表3可知，优化后界面布局方案的平衡度、均衡度、复杂度和综合评价指标均优于原界面布局方案。其中，子评价指标的优化提升率最高达41%，综合评价指标优化提升率为16%。这说明，优化后方案布局更加合理、整洁，便于用户对所需信息的搜寻与认知。

4 眼动实验

眼动测试是一种较为有效的无意识认知评估方法。为验证优化后界面布局方案的效果，本文使用Senso Motoric Instruments公司的头戴式眼动仪，测试用户对布局优化前后界面的认知效率；在实验中模拟生产员工寻找特定元素的过程，并记录用户的注视轨迹、注视点个数和注视时间。

实验任务分别为搜寻第六工位的段前在途库存、在制品偏差、成品数量、拉绳时间、拉绳次数(分别记作工作任务1、任务2、任务3、任务4、任务5)。眼动实验结果如表4所示。

表4 眼动实验结果

由表4可知，从优化后界面搜寻5项任务所需平均注视点个数、所需平均搜寻时间均小于优化前方案，其中优化效果最明显的任务为第六工位的拉绳次数，平均注视点个数减少75%，平均搜寻时间减少78%，可见优化后方案能够快速将用户注意力转移至目标元素，有效缩短用户的工作时长。根据眼动实验结果计算可得，5项任务在优化后方案中注视点个数平均减少51%，搜寻时间平均减少54%。分析可知，理论指标与眼动实验结果都表明本文布局优化方法有效，用户对界面信息的识别能力和响应能力均得到提高。

5 结束语

本文基于认知模型对Andon系统界面进行布局优化，提出了用户对该系统界面的认知模型，明确了认知过程中的重点认知模块；针对这些模块，根据一致性、易读性、简洁性和整体性界面设计原则设计了新的布局方案；提出了基于界面布局平衡度、均衡度、复杂度的综合评价指标，对优化前后方案进行评估。结果显示，优化后方案各指标均优于优化前，子评价指标的优化提升率最高达41%，综合评价指标优化提升率为16%。本文利用眼动仪测试了搜寻界面特定元素时的注视点个数和搜寻时间。实验结果显示，优化后方案显著减少了用户搜寻元素的注视点个数及搜寻时间，其中注视点个数平均减少51%,搜寻时间平均减少54%。因此，基于认知模型的Andon界面布局设计方法可有效避免用户的非生产时间浪费，提高生产效率，使生产流程精益化。