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Previous issue date: 2016-12-13 / Não recebi financiamento / Situation Awareness (SAW) is a cognitive process defined as the perception of elements and
events within a time frame, the understanding of their situation and the projection of their
status. SAW is a prerequisite for decision-making in dynamic and complex systems and errors
in SAW are an acknowledged source of human errors and accidents. Its study is pivotal in
many industries, such as aviation, military, oil, gas and rails, and it is being increasingly
considered for maintenance, since this activity is deemed critical for every industry. New
technologies to support maintenance, such as E-Maintenance, will provide easier access to the
desired information to technicians, but the way new technologies lead to improved SAW is
influenced by how information is presented in the User Interface (UI), and many UIs for
maintenance technicians support their decision-making regarding procedural and technical
criteria, but not economical, legal, ethical and political. Therefore, they only allow a partial
development of the user SAW, but not the complete comprehension and projection of a
situation. These UIs ignore information requirements such as: risks and conditions of the
environment; automations; actions and decisions of team members; rules, regulations and
policies of enterprises. Therefore, the design and development of UIs to improve SAW in
maintenance is compromised by the few solutions in the state of the art for SAW supportive
UI design, for model-based design process and for frameworks and reference architectures.
Cognizant to this gap, this thesis proposes a solution for the design and development of
Situation Awareness support User Interfaces (SASUI) for maintenance work. For that three
contributions are proposed: a conceptual framework of Situation Awareness Aspects (FSA)
that assists developers in structuring heterogeneous sources of data into a knowledge
representation model, to obtain a state oriented view of SAW; a multiagent architecture that
instantiates and controls UIs to improve their support of SAW, by using a blend of SAW and
UI agents to express the situation (and its projection) of real world entities in the UI; a
methodology to create Model-based SAW User Interfaces (MBSAW-UI), in which designers
model agents that will assist users in acquiring the SAW necessary for their decision-making
process. These contributions follow a Cognitive Engineering approach to guide software
developers in the UI design process and also empower domain experts to model their UIs,
enabling an End-User Development (EUD) paradigm that facilitate future updates to the
system. A study case of a maintenance activity was developed to evaluate these solutions,
with two interfaces: a UI designed using MBSAW-UI; a UI designed using solely a
Hierarchical Task Analysis. An experiment was performed and showed a 78% increase in
SAW with the UI designed to support SAW, which lead to enhanced efficacy (3,85x less
errors) and safety (3,87x less errors regarding unsafe behavior). / Consciência Situacional (SAW) é um processo cognitivo definido como a percepção de
elementos e eventos em um volume de tempo e espaço, o entendimento da situação atual e a
projeção do seu estado futuro. SAW é um pré-requisito para a tomada de decisão em sistemas
complexos e dinâmicos, e os problemas em SAW são uma fonte reconhecida de erros
humanos e acidentes. O estudo de SAW não só é fundamental em muitos setores (como, por
exemplo, aviação, forças armadas, óleo, gás e ferrovias), como vem sendo considerado, de
forma crescente, em áreas como a manutenção, que é uma atividade crítica para todas as
indústrias. Novas tecnologias para apoio a manutenção, como a E-Manutenção, vão prover
melhor acesso a informações desejadas, porém a SAW de um trabalhador que lida com
tecnologia está correlacionada a Interface do Usuário (IU) do sistema, e diversas IUs para
manutenção apoiam a tomada de decisão considerando critérios procedurais e técnicos, mas
não econômicos, legais, éticos e políticos. Portanto elas somente apoiam um desenvolvimento
parcial da SAW de seu usuário, mas não a completa compreensão e projeção da situação.
Estas interfaces ignoram requisitos de informação como: riscos e condições do ambiente;
automações; ações e decisões de colegas de equipe; regras, regulamentos e políticas das
empresas. Dessa forma, o design e desenvolvimento de IUs para aprimorar a SAW na
manutenção são comprometidos pelas poucas soluções no estado da arte de design de IU para
apoio a SAW, de processos de design baseado em modelos e de frameworks e arquiteturas de
referência. Ciente desta lacuna, esta tese propõe uma solução para design e desenvolvimento
de Interfaces do Usuário que apoiam o estabelecimento de SAW (SASUI) em trabalhos de
manutenção. Três contribuições foram geradas: um framework conceitual de aspectos de
SAW (FSA) que auxilia desenvolvedores a estruturar fontes de dados heterogêneas em um
modelo de representação do conhecimento, para obter uma visão de SAW orientada a estado;
uma arquitetura multiagente que instancia e controla IUs para aprimorar o apoio a SAW,
usando uma combinação de agentes de SAW e IU que expressam a situação (e projeção) de
entidades do mundo real; e, finalmente, uma metodologia para criar IUs para SAW baseada
em modelos (MBSAW-UI), na qual designers modelam agentes que irão auxiliar usuários a
adquirir a SAW necessária para seu processo de tomada de decisão. Estas contribuições
seguem uma abordagem de Engenharia Cognitiva para guiar desenvolvedores de software no
processo de design de IU e para permitir especialistas de domínio a modelar suas IUs,
habilitando um paradigma de End-User Development (EUD) que facilita futuras atualizações
ao sistema. Foi desenvolvido um estudo de caso de uma atividade de manutenção para avaliar
as soluções propostas, usando duas interfaces: uma projetada usando a metodologia MBSAWUI;
e outra usando somente análise hierárquica de tarefas. Experimentos realizados mostram
que as interfaces geradas com a metodologia proposta neste trabalho proporcionaram um
aumento de 78% na SAW, o que levou a uma melhor eficácia (3,85x menos erros) e
segurança (3,87x menos erros relacionados a comportamentos arriscados).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8686 |
| Date | 13 December 2016 |
| Creators | Oliveira, Állan César Moreira de |
| Contributors | Araujo, Regina Borges de |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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