Qualitätssicherung in der Evaluation von virtuellen Prototypen durch den Einsatz von Blickbewegungsmessungen zur Optimierung der Kundenanforderungsanalyse (ReqET)

• Antragsteller: Professor Dr. Thies Pfeiffer; Professor Dr.-Ing. Robert Refflinghaus
• Fachliche Zuordnung: Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik ; Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 515614446

Mit der zunehmenden Integration des Kunden in den Entwicklungsprozess (Customer-Co-Creation) geht die Überzeugung einher, dass die Entwicklung qualitativ hochwertige Produkte, nur möglich ist, indem Produktmerkmale Kundenanforderungen möglichst umfänglich erfüllen. Durch Design Reviews wird daher versucht, Kundenanforderungen frühzeitig zu validieren. Dabei eingesetzte Benutzerstudien sind jedoch enorm aufwendig; ihre Ergebnisse subjektiv. Iterative oder agile Anforderungsvalidierungen, sind daher derzeit im Bereich hardware-lastiger Konsumprodukte kaum wirtschaftlich durchführbar. Ziel des Forschungsvorhabens ist es daher, Kundenanforderungsanalysen an virtuellen Prototypen durchzuführen und durch den Einsatz von Eye-Tracking dabei Präzision und Reichhaltigkeit und Belastbarkeit der Ergebnisse gegenüber klassischen Ansätzen zu erhöhen. Durch (teil-)automatisierte Auswertungen können Kundenanforderungsanalysen so objektiviert und wesentlich beschleunigt werden. Die Qualität von Befragungsmethoden wird über automatisierte Verhaltensbeobachtungen bei der Betrachtung und Interaktion mit den Prototypen abgesichert. Dazu wird zuerst ein einheitliches technisches Framework entwickelt, in welchem virtuelles Prototyping mit Eye-Tracking kombiniert und Aufmerksamkeitsverläufe an interaktiven dreidimensionalen Maschinenmodellen systematisch erfasst und analysiert werden. Darauf aufbauend wird durch Studien an konkreten Produktkontexten sukzessive ein Modell über die Interdependenz zwischen den getrackten Verhaltensdaten (Wahrnehmungsebene) und den Aussagen zu Anforderungen auf der Entscheidungsebene erstellt und validiert. Insgesamt wird so erforscht, ob Valenzen und Priorisierungen von Entscheidungsprozessen bereits aus den objektiv erhobenen Wahrnehmungsdaten, und damit schneller, mit hinreichender Präzision extrahiert werden können und in welchem Maße Kundenanforderungsanalysen durch Synergieeffekte der semantisch-visuellen Fusion bereichert und präzisiert werden können. Dazu werden drei Ansätze untersucht und weiter-entwickelt: der Visual-Semantic-Anchoring-Ansatz, der Interaction-Intensity-Resilience-Ansatz und der Revealing-The-Unexpected-Ansatz. Genauer zu untersuchende Einflussfaktoren hierbei sind Zusammenhänge zwischen der visuellen Auseinandersetzung mit Produktmerkmalen und der Belastbarkeit und Relevanz von Aussagen zu diesen Merkmalen; die Präzisierung sprachlich unterbestimmt lokalisierte Aussagen durch Blickrichtung und Verhaltensdaten, sowie die Aufdeckung bislang unterbewusster, bzw. nicht verbalisierter Anforderungen durch unerwartete (Blick-) Verhaltensmuster. Diese Ansätze bilden die Grundlage für die Entwicklung eines ganzheitlichen Vorgehensmodells für die Interaktion zwischen Verhaltensdaten und (Aussagen zu) Anforderungen, welches iterativ verfeinert und validiert wird. Das finalisierte Modell liefert schließlich die Grundlage für die Erhebung qualitativ hochwertiger Kundenanforderungen und führt damit zu besseren Produkten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen