[論文レビュー] A Survey on Human Machine Interaction in Industry 4.0

Christian Krupitzer, Sebastian Müller+7 more|arXiv (Cornell University)|Feb 3, 2020

Digital Transformation in Industry参考文献 83被引用数 7

ひとこと要約

本調査は、サイバーフィジカル生産システムにおける拡張現実および仮想現実の応用に注目して、インダストリー4.0における人間-マシンインタラクション（HMI）を調査する。4段階の分類法とCRISP-DM手法を用い、入力プラットフォーム、可視化技術、労働者訓練に関する主な研究ギャップを特定し、今後の産業現場におけるHMI研究と設計を支援する分類ルールを提示する。

ABSTRACT

Industry 4.0 or Industrial IoT both describe new paradigms for seamless interaction between humans and machines. Both concepts rely on intelligent, inter-connected cyber-physical production systems that are able to control the process flow of industrial production. As those machines take many decisions autonomously and further interact with production and manufacturing planning systems, the integration of human users requires new paradigms. In this paper, we provide an analysis of the current state-of-the-art in human-machine interaction in the Industry 4.0 domain.We focus on new paradigms that integrate the application of augmented and virtual reality technology. Based on our analysis, we further provide a discussion of research challenges.

研究の動機と目的

• インダストリー4.0における人間-マシンインタラクション（HMI）の現状を分析すること、特に拡張現実および仮想現実（AR/VR）統合に焦点を当てる。
• サイバーフィジカル生産システム（CPPS）およびインダストリアル・インターネット・オブ・シングス（IIoT）におけるHMI設計の研究ギャップと課題を特定すること。
• 既存の研究を整理・分類できるよう、HMIのカテゴリと属性を4段階に分類した体系的分類法を構築すること。
• WekaのJRipアルゴリズムを用いてデータ駆動型の分類ルールを生成し、今後のHMI研究とシステム設計を支援すること。
• 文献の実証的分析に基づき、実務家や研究者が産業応用に適したHMI側面を選定する手がかりを提供すること。

提案手法

• 入力／出力プラットフォーム、UI機能、通信方法を含む、HMIカテゴリと属性の4段階分類法を構築した。
• 学術データベースから関連する123件の研究論文を収集し、HMI側面に関するメタデータを抽出した。
• データ準備、分析、ルール生成を支援するため、CRISP-DMプロセスモデルを適用した。
• WekaのJRipアルゴリズムを用いて、研究間でHMI側面がどのように扱われているかのパターンを抽出する関連ルールをマイニングした。
• 3段階目のカテゴリと属性の頻度を評価し、HMI文献における研究が不足している分野を同定した。
• 反復的分析を実施し、分類ルールの精錬と、今後の研究における実用的価値の評価を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インダストリー4.0における人間-マシンインタラクションにおいて、ARおよびVRを含めた主なパラダイムと技術は何か？
• RQ2 入力プラットフォーム、出力デバイス、UI機能といったHMI側面の中で、現在の研究で最も頻出しているのはどれか？
• RQ3 文献カバレッジに基づくと、インダストリー4.0におけるHMIで最も研究が不足している分野は何か？
• RQ4 データ駆動型の分類ルールは、研究者が今後の研究に適したHMIトピックを選定するのをどのように支援できるか？
• RQ5 現在の研究ギャップは、労働者訓練、システム設計、産業現場への実装にどのような意味を持つのか？

主な発見

• 分析対象論文の約3分の1が、主に出力プラットフォームとして明示されていないヘッドマウントディスプレイ（HMD）を採用しており、入力や可視化方法の詳細が欠落していることが示唆されている。
• 入力プラットフォーム、情報表示技術、視野拡張技術に関するHMI属性や3段階目のカテゴリが、22.3％を超える論文で取り上げられていないため、顕著な研究ギャップが確認された。
• ARアプリケーションの研究が多岐にわたる一方で、ARが産業的HMIに与える長期的影響や実用的適用可能性については、依然として十分に検討されていない。
• 論文の28.6％しか、スタッフの訓練および資格要件に言及していない。また、25％以上のサンプルでカバーされていない3段階目のカテゴリとしての労働者訓練関連項目が存在しないため、深刻な研究ギャップが判明した。
• JRipアルゴリズムを用いて17の分類ルールを生成した。最も直感的なルールは、人間の作業特性、スタッフの要件、出力プラットフォーム、UI機能、H2M通信手段に基づくものであった。
• 本研究は、今後の研究においてHMDとの入力プラットフォーム統合、AR/VR向け最適な可視化技術、産業現場におけるARアプリケーションの長期的実験的研究を優先すべきであると提言している。