[论文解读] 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 7

一句话总结

本综述研究了工业4.0中人机交互（HMI）的现状，重点关注增强现实与虚拟现实（AR/VR）在信息物理生产系统中的应用。基于四级分类体系与CRISP-DM方法论，研究识别出关键的研究空白，特别是在输入平台、可视化技术及人员培训方面，提出了分类规则，以指导未来工业环境中HMI研究与设计。

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.

研究动机与目标

• 分析工业4.0中人机交互（HMI）的当前状态，特别关注增强现实与虚拟现实（AR/VR）的集成。
• 识别在信息物理生产系统（CPPS）和工业物联网（IIoT）中HMI设计方面的研究空白与挑战。
• 构建HMI类别与属性的结构化四级分类体系，以组织和分类现有研究。
• 利用Weka的JRip算法生成数据驱动的分类规则，以支持未来的HMI研究与系统设计。
• 基于对文献的实证分析，指导从业者与研究人员根据实证结果选择适用于工业应用的相关HMI方面。

提出的方法

• 构建了包含输入/输出平台、用户界面功能及通信方式的HMI类别与属性的四级分类体系。
• 从学术数据库中收集并分析了123篇相关研究论文，提取HMI方面的元数据。
• 采用CRISP-DM流程模型指导数据准备、分析与规则生成。
• 使用Weka的JRip算法从数据集中挖掘关联规则，识别出不同研究中HMI方面处理方式的模式。
• 评估第三级类别与属性的出现频率，以识别HMI文献中研究不足的领域。
• 通过迭代分析优化分类规则，并评估其对未来研究的潜在实用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在工业4.0中，人机交互的主导范式与技术是什么，特别是关于AR与VR的应用？
• RQ2 在当前研究中，哪些HMI方面——如输入平台、输出设备或用户界面功能——被最频繁地探讨？
• RQ3 基于文献覆盖情况，工业4.0中HMI研究中哪些领域最缺乏研究？
• RQ4 数据驱动的分类规则如何支持研究人员为未来研究选择相关HMI主题？
• RQ5 当前研究空白对人员培训、系统设计与工业实施具有何种影响？

主要发现

• 在所分析的论文中，有三分之一使用未明确说明的头戴式显示器（HMD）作为主要输出平台，表明研究聚焦于HMD，但缺乏对输入方式或可视化方法的详细描述。
• 在超过22.3%的论文中，未涉及与输入平台、信息显示技术或视野增强技术相关的任何HMI属性或第三级类别，揭示了显著的研究空白。
• 尽管AR应用研究频率较高，但AR在工业HMI中长期影响与实际适用性的研究仍严重不足。
• 仅有28.6%的论文强调了员工培训与资质要求，且至少25%的样本中未涵盖与人员培训相关的第三级类别，表明存在关键研究空白。
• 利用JRip算法生成了十七项分类规则，其中最具直观性的规则基于人类任务特征、人员需求、输出平台、用户界面功能及人机通信方式对论文进行分类。
• 本研究建议未来研究应优先关注HMD与输入平台的集成、AR/VR的最优可视化技术，以及在工业环境中AR应用的长期实验研究。