DOI:
https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2014.SE1.a08Publicado:
2014-12-01Número:
Vol. 18 (2014): Edición EspecialSección:
InvestigaciónMetodología de evaluación de usabilidad de interfaces humano-máquina
Usability evaluation methodology of human-machine interfaces
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Resumen (es)
Este artículo presenta la aplicación y validación de una metodología para la evaluación de la usabilidad de interfaces humano-máquina (IHM) en sistemas de supervisión industrial. Inicialmente, se presentan los aspectos fundamentales de evaluación de usabilidad de sistemas basados en software. Luego, se describe la metodología, que utiliza un sistema de adquisición de datos para supervisión y control de procesos (SCADA), un sistema de registro de eventos (EVENT LOGGER), un programa de clasificación de eventos en criterios de usabilidad, y un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS). La metodología fue aplicada a varias interfaces de operador para la monitorización de una planta. Finalmente, para comprobar la validez de la metodología se realizó una prueba de hipótesis frente a otras dos metodologías tradicionales: inspección por el experto e indagación a los usuarios. Se determinó que la metodología propuesta tiene equivalencia con las otras dos, pero tiene la ventaja de ser completamente automatizada. Los resultados permitirán ser retomados para su aplicación generalizada en el diseño de interfaces humano-máquina en cualquier sistema tecnológico para mejorar las prestaciones de la evaluación.
Resumen (en)
This paper presents the implementation and validation of an Usability Evaluation methodology of Human-Machine Interfaces (HMI) in industrial supervision systems. Initially, the basic aspects of Usability Evaluation of software-based systems are presented. Then, the methodology; which uses a Supervisory Control and Data Acquisition system (SCADA), an event log system (EVENT LOGGER), a classification program of events in usability criteria, and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is described. The methodology was applied to various operator interfaces for plant monitoring. Finally, to check the validity of the methodology, a hypothesis test was performed against two other traditional methods: expert inspection and user inquiry. It was determined that the proposed methodology is equivalent to the other two, but its advantage is being fully automated. The results will be considered for widespread application in the design of Human-Machine Interfaces in any technological system to improve the performance of the evaluation.
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