Человеко-машинные интерфейсы представляют собой критически важный компонент современных промышленных систем, обеспечивающий взаимодействие между операторами и сложным автоматизированным оборудованием. В эпоху цифровой трансформации производства HMI эволюционировали от простых панелей с кнопками и индикаторами к интеллектуальным мультимодальным системам, интегрирующим передовые технологии распознавания касаний, голосового управления и дополненной реальности.
HMI (Human-Machine Interface) — это человеко-машинный интерфейс, то есть совокупность программных и аппаратных средств, которая позволяет человеку взаимодействовать с машиной, оборудованием или целой системой, управлять ею и контролировать её работу.
Проще говоря, HMI — это "лицо" оборудования, через которое оператор общается с ним. Если провести аналогию с автомобилем, то руль, педали и приборная панель — это и есть HMI для водителя. В промышленности HMI чаще всего представляет собой панель оператора (сенсорный экран), промышленный компьютер или даже мобильное приложение на планшете.
Современный HMI больше не является просто средством визуализации данных или инструментом для ввода команд - это интеллектуальная платформа, которая помогает операторам понимать сложные производственные процессы, предвосхищать потенциальные проблемы и принимать обоснованные решения в режиме реального времени.
За последние два десятилетия дизайн HMI претерпел радикальную трансформацию от монохромных дисплеев с простыми индикаторными лампами к полностью интерактивным средам, способным интегрировать потоковую аналитику, предупреждения о предиктивном обслуживании и рекомендации на основе искусственного интеллекта.
Глобальный рынок человеко-машинных интерфейсов демонстрирует устойчивый рост, отражающий возрастающую роль этих систем в промышленной автоматизации. Согласно аналитическим данным, мировой рынок HMI, оцененный в 6696,58 миллионов долларов США в 2024 году, прогнозируется расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 10,3% в период с 2025 по 2032 год.
Сегмент сенсорных HMI на основе тачскринов демонстрирует еще более впечатляющую динамику, прогнозируется достичь 8,2 миллиарда долларов США к 2033 году, растя со среднегодовым темпом 8,1%. Автомобильная отрасль показывает особенно активный рост: рынок автомобильных человеко-машинных интерфейсов вырастет с 24,73 миллиарда долларов в 2025 году до 80,13 миллиарда долларов в 2035 году при CAGR 14,8%.
Эволюция тачскринов в промышленных приложениях
Сенсорные экраны революционизировали способ взаимодействия операторов с промышленным оборудованием, заменив громоздкие панели с множеством физических кнопок интуитивно понятными графическими интерфейсами. Современные промышленные тачскрины представляют собой высокотехнологичные устройства, специально спроектированные для работы в суровых производственных условиях.
В отличие от потребительских сенсорных устройств, промышленные тачскрины должны обеспечивать безотказную работу в течение многих лет непрерывной эксплуатации в круглосуточном режиме. Они подвергаются воздействию пыли, влаги, экстремальных температур, вибраций и электромагнитных помех, сохраняя точность и отзывчивость даже при использовании операторами в защитных перчатках или в условиях загрязнения поверхности экрана.
Технологии сенсорного распознавания прошли путь от примитивных резистивных экранов до современных проекционно-емкостных (PCAP) дисплеев. Проекционно-емкостная технология использует сетку электродов, встроенных в несколько слоев стекла, для создания электростатического поля, которое изменяется при приближении проводящего объекта.
Эта технология позволяет реализовать не только простые одиночные касания, но и сложные мультитач-жесты, такие как масштабирование щипком, панорамирование двумя пальцами и поворот изображений. Это особенно ценно при работе со сложными схемами производственных процессов, картами распределенных систем управления и детальными чертежами оборудования.
Интеграция тачскринов с технологиями Интернета вещей, интеллектуальной автоматизацией и встроенными системами катализирует расширение их применения. Современные сенсорные HMI функционируют как узлы в распределенных информационных системах, получая данные от множества источников, включая ПЛК, системы SCADA, базы данных MES и облачные платформы аналитики.
Переход к концепции Индустрии 4.0 и внедрение архитектуры подключенных фабрик усиливают спрос на сенсорные HMI. Производители фокусируются на разработке мультитач-интерфейсов с передовой графикой, поддержкой управления жестами и голосовыми функциями для улучшения удобства использования и повышения операционной эффективности.
Растущее использование облачной интеграции, мобильного доступа и дизайна, ориентированного на безопасность, укрепляет роль сенсорных HMI. Мобильные панели операторов на базе планшетов позволяют персоналу контролировать и управлять оборудованием непосредственно на производственном участке. Облачная интеграция обеспечивает удаленный доступ к производственным данным из любой точки мира.
Революция голосового управления в промышленных системах
Технологии голосового управления трансформируют способ взаимодействия операторов с промышленным оборудованием, предлагая естественный метод управления, который не требует физического контакта с интерфейсом. Интеграция голосовых ассистентов с промышленными программируемыми логическими контроллерами через контейнеризованную архитектуру IoT ((Internet of Things или Интернет вещей) представляет собой инновационную структуру.
Эта передовая платформа позволяет операторам выполнять команды управления оборудованием, запрашивать статусную информацию и получать уведомления о событиях, используя естественный разговорный язык. Операторы могут взаимодействовать с системами мониторинга без навигации по меню на сенсорном экране или запоминания последовательностей нажатия кнопок.
Внедрение технологий распознавания голоса в промышленные HMI сталкивается с уникальными вызовами. Производственные среды характеризуются высоким уровнем фонового шума от работающего оборудования, вентиляционных систем, пневматических инструментов и транспортных средств. Системы голосового управления должны использовать продвинутые алгоритмы шумоподавления, направленные микрофонные решетки и адаптивные фильтры.
Операторы часто носят средства индивидуальной защиты, такие как респираторы и защитные маски, которые искажают голос. Промышленные объекты нередко имеют многонациональный персонал, говорящий на разных языках и с различными акцентами, что требует от систем голосового управления поддержки мультиязычности.
Автомобильная промышленность стала пионером в массовом внедрении передовых систем голосового управления в HMI. Компания Mercedes-Benz установила отраслевые стандарты своей системой MBUX Voice Assistant, известной интуитивной работой и обширным портфолио команд. В июне 2023 года Mercedes-Benz интегрировала ChatGPT в систему голосового управления своих транспортных средств.
Добавление ChatGPT делает голосовое управление через голосовой ассистент MBUX с активацией фразой "Hey Mercedes" еще более интуитивным. Система способна понимать контекст разговора, поддерживать диалоги с несколькими оборотами и отвечать на сложные вопросы, выходящие за рамки простых команд управления. Бета-программа стартовала 16 июня 2023 года в США для более чем 900 000 транспортных средств, оснащенных информационно-развлекательной системой MBUX.
Появляется новое поколение голосовых ассистентов для автомобильных интерьеров - "очеловеченные помощники по мобильности". Они используют искусственный интеллект для понимания человеческих эмоций, голоса и биометрических характеристик, чтобы изучать предпочтения водителя и обеспечивать предиктивную персонализацию.
Три рыночные силы прокладывают путь для помощников-компаньонов: виртуальные персональные ассистенты расширяются к автомобильным интерьерам; автомобили приобретают эмоциональный интеллект с использованием ИИ; по мере превращения мобильности в услугу возрастает роль пользовательского опыта. Голосовой интерфейс станет краеугольным камнем этого очеловеченного мультимодального автомобильного HMI.
Дополненная реальность как платформа следующего поколения HMI
Технологии дополненной реальности (Augmented Reality, AR) представляют собой одну из наиболее трансформационных инноваций в области промышленных человеко-машинных интерфейсов. AR является одним из основных столпов концепции Индустрии 4.0 и служит мостом, соединяющим физическую реальность с цифровой средой.
AR - это технология дополненной реальности, которая накладывает цифровую информацию (например, стрелки навигации, текст, 3D-модели) на изображение реального мира.
Промышленная дополненная реальность выступает в качестве интерфейса для коммуникации человека и машины, позволяя операторам видеть виртуальную информацию, наложенную непосредственно на физическое оборудование. В отличие от традиционных HMI, AR-интерфейсы накладывают цифровой контент непосредственно в поле зрения пользователя, обеспечивая контекстную информацию именно там, где она нужна.
История промышленного применения дополненной реальности началась в 1990 году, когда исследователи из корпорации Boeing впервые использовали термин "дополненная реальность". Они разработали AR-систему, которая помогала операторам монтажа электропроводки, динамически отображая потенциальные точки сверления в фюзеляже самолета на головном дисплее.
Эта система направляла операторов на выполнение их операций за меньшее время и с большей точностью без использования бумажных руководств. С тех пор Boeing продолжает развивать эту технологию, увеличив скорость операций монтажа электропроводки на 25% и сократив количество ошибок на 50%.
Компания NGRAIN в партнерстве с Lockheed Martin использовала технологию AR для увеличения скорости работы персонала до 30% и точности до 96% в процессе производства истребителя F-35. Boeing достиг 88% точности первого прохода - показателя, при котором первая сборка выполняется точно с первой попытки.
Большая точность с первого раза означает более точные и экономически эффективные операции из-за меньшего объема доработок. AR также помогла Boeing сократить время выполнения задач на 20%. Обычный самолет Boeing 747 имеет 150 миль электропроводки, но борт президента США имеет примерно в 5 раз больше.
Проект модернизации борта номер один включает использование 20 устройств Microsoft HoloLens 2 для 80 технических специалистов. Ключевой урок Boeing заключается в эффективной демонстрации технологам того, что AR может снизить нагрузку на их работу.
Компания Airbus использует AR для контроля качества установки кронштейнов на самолетах: персонал с помощью планшета накладывает кронштейны на цифровое изображение, сравнивает их с предопределенной моделью и информирует оператора о проблемах. Проверка кронштейнов одного самолета раньше занимала три недели, теперь это время сокращено до трех дней.
Компания DHL сообщила, что использование технологии AR позволило сократить ошибки персонала на складах до 40%. Пилотный проект DHL и RICOH показал увеличение скорости комплектации заказов на 25%. В случае General Electric Healthcare производительность складских операций увеличилась на 46%.
В отчете GE Aviation наблюдается увеличение эффективности на 8-12% при выполнении задач обслуживания двигателей, что экономит миллионы долларов. Работники технического обслуживания получают инструкции по затяжке гаек от головного дисплея, который получает информацию о крутящем моменте от гаечного ключа с Wi-Fi.
Экспериментальные исследования по AR-ассистируемым операциям сборки зарегистрировали сокращение ошибок до 82%. Общий адресуемый рынок AR прогнозируется расширяться с 15,3 миллиарда долларов в 2020 году до 77 миллиардов долларов в 2025 году, регистрируя пятилетний CAGR 38,1%.
Применение AR в техническом обслуживании и ремонте оборудования
Процессы технического обслуживания и ремонта стали существенным аспектом конкурентоспособности современных промышленных предприятий. Дополненная реальность предлагает множество преимуществ, помогая работникам путем предоставления визуальной и звуковой информации непосредственно в процессе выполнения работ.
Когда работники выполняют сложные процедуры ремонта, они обычно получают инструкции из руководств, что отнимает значительное время. Использование HMD для отображения инструкций занимает меньше времени по сравнению с печатными руководствами, при этом концентрация технического специалиста увеличивается.
HMD (Head-Mounted Display) - это нашлемный дисплей или, проще говоря, "умные очки". Сотрудник склада носит их, и вся визуальная информация от AR-системы проецируется прямо ему в поле зрения, оставляя руки свободными.
Использование HMD вместо печатного руководства уменьшает движения головы и глаз, что приводит к увеличению производительности. AR может трансформировать руководства в электронные мультимедиа, что приводит к меньшему времени простоя и ошибкам. Система также предоставляет новый инструмент для обучения новых технических специалистов, сокращая время обучения.
Исследование технического обслуживания двигателя мотоцикла с использованием AR показало, что время операции было сокращено до 79%, а ошибки уменьшились на 92,4%. Другое применение AR - это "удаленная помощь", когда человек звонит старшему специалисту и консультируется о том, как выполнить операцию ремонта.
Удаленная помощь "по телефону" недостаточна для текущих сложных задач обслуживания. AR может эффективно передавать информацию между экспертом и техническим специалистом в режиме реального времени. Согласно исследованиям, AR сократила время операции удаленной помощи на 10% по сравнению с телефонной помощью.
Применение AR в производственных процессах и сборке
Для производственных целей AR помогает работникам, непрерывно отображая процедурную информацию и минимизируя когнитивную нагрузку. Используя AR, операторы могут эффективно работать с новыми деталями, и кастомизация продукции может выполняться компетентно.
Большинство производственных ошибок связаны с процедурными ошибками, в то время как многие ошибки происходят из-за небрежности, вызванной недоступностью правильной информации в нужное время. Целью использования AR является эффективное предоставление работникам соответствующей информации в нужное время и месте с соответствующим качеством.
Внедрение AR в производственные процессы должно привести к увеличению производительности путем сокращения времени завершения процесса и уменьшению ошибок. Это приводит к снижению умственной нагрузки по сравнению с традиционными средствами инструктажа задач.
Исследователи разработали интерактивную систему проектирования ручной сборки, которая моделирует ручную сборку без необходимости вспомогательной информации автоматизированного проектирования. AR может удаленно поддерживать операции сборки, чтобы облегчить запросы на кастомизацию клиентов. Компания ThyssenKrupp с помощью очков Microsoft HoloLens преуспела в улучшении процесса заказа и производства устройств для лестниц, доставляя заказы в 4 раза раньше.
Применение AR в обучении и развитии персонала
По оценкам экспертов, к 2025 году в США будет создано 3,5 миллиона рабочих мест, из которых 2 миллиона останутся вакантными из-за отсутствия навыков для выполнения работы. Это увеличивает важность обучения людей для вхождения в мир труда и повышения их навыков.
AR может обучать хорошо подготовленных операторов, давая пошаговые инструкции для развития конкретных задач. AR особенно полезна для обучения операторов оборудования путем сокращения времени и усилий на проверку руководств. Таким образом, AR сокращает время обучения для новых сотрудников и снижает требования к навыкам.
Microsoft HoloLens 2 широко популярны в производстве, поддерживая цифровые решения на основе AR. Они позволяют работникам получать доступ к контекстуализированным рабочим инструкциям и контрольным спискам в реальном времени, сохраняя руки свободными для использования оборудования.
Это делает возможным для операторов быстро изучать сложные задачи и выполнять техническое обслуживание, аудиты, инспекции и процессы переналадки. HoloLens 2 помогает увеличить производительность, эффективность и безопасность работников, предоставляя визуальное руководство смешанной реальности.
Цифровые решения с функциональностью дополненной реальности также трансформируют обучение, улучшая удержание знаний и предлагая работникам практический опыт в промышленных контекстах. Это также помогает сократить продолжительность обучения.
Еще в 2013 году Volkswagen был первым производителем автомобилей, который разработал собственную функциональность дополненной реальности для технического обслуживания. С тех пор AR широко используется в автомобильном секторе как альтернатива бумажным процессам и 2D-интерфейсам.
HoloLens 2 и AR помогают операторам выполнять широкий спектр задач, включая оцифровку стандартных операционных процедур и расширение процессов технического обслуживания. Используя HoloLens, работники могут получать доступ к операционной поддержке в любое время и иметь доступ к информации в реальном времени.
Предприятия пищевой промышленности часто обязаны производить более 100 различных типов продуктов ежедневно, что требует постоянных процессов переналадки. Microsoft HoloLens 2 помогает создавать более эффективные программы обучения, включая оцифровку инструкций, процессов валидации и тестов.
Используя это оборудование, стажеры могут взаимодействовать с трехмерными цифровыми элементами, которые точно представляют сложные объекты и диаграммы. Новые работники могут наслаждаться иммерсивным цифровым практическим обучением в безопасной и расслабленной среде.
Применение AR в логистике и складских операциях
Постоянно растущее присутствие мультибрендовых фирм в сочетании с фрагментацией продуктов являются драйверами для улучшенной визуализации и идентификации продуктов. Визуализированный продукт, также известный как цифровой двойник, может уменьшить потенциальные производственные ошибки и затраты на несоответствие.
AR, удобно предоставляя точную идентификацию и визуализацию продуктов, может предложить множество логистических приложений. AR может предоставлять работникам виртуальный контент целевого объекта, например системы складских стеллажей, и направлять работника к достижению целевого объекта за меньшее время.
Разработана AR RFID-система, которая уменьшает ошибки и риски повреждений путем увеличения видимости предметов на складе. Фирмы могут значительно снизить ошибки паллетизации и увеличить эффективность, используя AR-систему, обеспечивающую лучшую визуализацию и руководство.
RFID-система (Radio-Frequency Identification) — это технология автоматической идентификации объектов с помощью радиосигналов, которая позволяет считывать информацию без прямого контакта и видимости. Эта система является более продвинутой альтернативой штрих-кодам и широко используется в логистике и на складах для ускорения работы и снижения ошибок.
Комплектация заказов является одной из наиболее трудоемких складских функций. Затраты на комплектацию заказов могут превышать пятьдесят процентов от общих операционных затрат склада. Системы навигации AR для комплектации заказов с HMD, называемые системами pick-by-vision, превосходят по производительности решения pick-by-light и pick-by-voice.
Pick-by-Vision ("комплектация по зрению") - это название самого процесса. Сотрудник склада получает визуальные подсказки через HMD о том, куда идти, какой товар взять и в каком количестве. Система буквально "ведет" его по складу с помощью навигационных стрелок и подсвечивает нужные ячейки.
Таким образом, pick-by-vision — это система комплектации заказов, где работник с помощью AR-очков (HMD) видит виртуальные инструкции, наложенные на реальное пространство склада.
Системы pick-by-vision считаются более производительными, чем традиционные технологии pick-by-light и pick-by-voice. Давайте сравним их.
| Технология | Принцип работы | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|---|
| Pick-by-Vision (AR) | Работник в AR-очках видит стрелки навигации, подсвеченную ячейку и информацию о товаре. | Руки свободны. Самая высокая скорость и точность за счет визуального ведения . Гибкость: не требует монтажа оборудования на стеллажах. Низкий уровень ошибок: система не дает ошибиться. |
Высокая начальная стоимость оборудования (AR-очки). Требуется время на адаптацию персонала. |
| Pick-by-Light | На стеллажах над каждой ячейкой установлен световой индикатор и кнопка. Когда нужно взять товар, над ним загорается лампочка. | Высокая скорость комплектации. Низкий порог входа для новых сотрудников. |
Руки заняты (нужно нажимать кнопку подтверждения). Негибкость: дорого и сложно менять конфигурацию склада. Высокая стоимость установки и обслуживания оборудования на каждом стеллаже. |
| Pick-by-Voice | Работник через наушник и микрофон получает голосовые команды от системы ("Иди в ряд А, стеллаж 5, ячейка 3") и подтверждает выполнение голосом. | Руки свободны. Позволяет не отвлекаться на дисплеи. |
Низкая скорость из-за последовательных голосовых команд и подтверждений. Чувствительность к шуму на складе. Монотонность может приводить к усталости и ошибкам. |
Реальные кейсы: крупномасштабные производственные объекты
В крупномасштабных производственных объектах передовые HMI помогают координировать сотни машин через множественные производственные линии. Они позволяют одному оператору контролировать здоровье всей системы, а также увеличивать масштаб до производительности одной машины.
Хорошо спроектированный интерфейс обеспечивает многоуровневое взаимодействие с данными, позволяя операторам переключаться между глобальным представлением и детализированным анализом. Предупреждения о предиктивном обслуживании, генерируемые путем анализа данных датчиков, могут появляться на HMI до того, как произойдет сбой.
Эта проактивная стратегия обслуживания трансформирует традиционную реактивную модель "ремонт после поломки" в предиктивную модель "обслуживание до отказа". Это значительно снижает производственные потери и оптимизирует использование ресурсов технического персонала.
В энергетическом секторе операторы диспетчерских полагаются на передовые HMI для управления энергосетями, охватывающими обширные территории. Интерфейс должен балансировать мониторинг напряжения и частоты в реальном времени с долгосрочными инструментами планирования.
Во время чрезвычайных ситуаций, таких как штормы или отказы оборудования, HMI становится центральным инструментом принятия решений. Он направляет операторов через сложные процедуры реагирования.
Морские транспортные системы используют HMI для интеграции навигации, обработки грузов и мониторинга безопасности в унифицированную платформу. На большом контейнеровозе капитан может контролировать производительность двигателя, отслеживать топливную эффективность и получать предупреждения об изменяющихся погодных условиях - все в рамках одного интерфейса.
В опасных отраслях, таких как нефть и газ, HMI спроектированы для работы во взрывозащищенных корпусах и обеспечения быстрого доступа к средствам управления аварийной остановкой. Эти системы должны быть удобными в использовании операторами, носящими толстые перчатки, и должны оставаться функциональными даже в условиях низкой освещенности или высокого уровня шума.
Эволюция человеко-машинных интерфейсов (HMI) в промышленности
| Характеристика | 1. Базовые HMI (Прошлое, 1980-е – 1990-е) | 2. Графические HMI (Настоящее, 2000-е – сегодня) | 3. Мультимодальные HMI (Настоящее и ближайшее будущее) | 4. Иммерсивные HMI (Будущее) |
|---|---|---|---|---|
| Основная технология | Физические кнопки, переключатели, индикаторные лампы, простые текстовые дисплеи. | Сенсорные экраны (резистивные, затем проекционно-емкостные), графические интерфейсы (GUI). | Распознавание голоса, интеграция с ИИ и чат-ботами (например, ChatGPT), мультитач-жесты. | Дополненная реальность (AR) через нашлемные дисплеи (HMD), такие как Microsoft HoloLens 2. |
| Принцип взаимодействия | Прямое физическое воздействие: нажатие, поворот. | Интуитивное взаимодействие через касания, жесты (щипок, масштабирование) на графических схемах. | Естественный язык, диалоговые команды. Не требует физического контакта или навигации по меню. | Визуальное наложение цифровых инструкций на реальное оборудование. Управление взглядом, жестами, голосом. |
| Представление информации | Простые сигналы (вкл/выкл), числовые значения, текстовые строки. | Динамические P&ID-схемы, графики, тренды, детальная диагностика, анимация процессов. | Визуальный интерфейс, дополненный голосовой обратной связью и ответами на сложные запросы. | Контекстная 3D-информация, пошаговые инструкции и схемы, наложенные на физический объект. |
| Ключевые преимущества | Простота, надежность, четкая обратная связь. Революция по сравнению с релейной логикой. | Гибкость, высокая информативность, интуитивность, возможность удаленного мониторинга. | Свободные руки. Ускорение работы, снижение когнитивной нагрузки, естественность взаимодействия. | Максимальная контекстуальность. Радикальное снижение ошибок, ускорение операций, сокращение времени обучения. |
| Основные ограничения | Низкая информативность, негибкость, перегруженность панелей. | Требует физического контакта, руки оператора заняты, может быть сложным в навигации. | Чувствительность к фоновому шуму, акцентам. Требует сложных алгоритмов шумоподавления. | Высокая стоимость оборудования (HMD), возможная усталость оператора, высокие требования к IT-инфраструктуре. |
| Характерные примеры | Панели управления старых станков, простые конвейерные линии. | Панели оператора SCADA/MES-систем, управление технологическими процессами. | Голосовой ассистент MBUX в автомобилях Mercedes-Benz, управление складом в шумных или стерильных средах. | Сборка (Boeing, Airbus), техобслуживание (GE), логистика (DHL, Pick-by-Vision), обучение персонала. |
Будущие направления развития HMI
Следующее поколение HMI будет формироваться тремя основными трендами: большей интеграцией с искусственным интеллектом, увеличенным использованием пограничных вычислений и развитием контекстно-зависимого дизайна.
Интеграция ИИ позволит HMI не только отображать текущие условия, но и рекомендовать действия на основе предиктивных моделей. Это может помочь операторам идентифицировать тонкие паттерны, указывающие на возникающие проблемы, еще до срабатывания сигнализации.
Пограничные вычисления принесут больше вычислительной мощности непосредственно к устройствам, снижая задержку. Это обеспечит, что даже в случае сетевых нарушений HMI остается отзывчивым.
Контекстно-зависимые HMI будут адаптировать свои дисплеи не только к операционному режиму системы, но также к уровню навыков и предпочтениям индивидуального оператора.
Кибербезопасность также будет играть растущую роль. По мере того как HMI становятся более подключенными, им потребуется внедрять защищенную аутентификацию, зашифрованную коммуникацию и обнаружение угроз в реальном времени без ущерба для удобства использования.
Вызов будет заключаться в том, чтобы интегрировать эти средства защиты бесшовно в интерфейс, чтобы они стали частью рабочего процесса оператора, а не препятствием.
Между 2025 и 2035 годами предиктивные интерфейсы на основе ИИ и взаимодействие мозг-машина изменят технологию HMI. Системы с поддержкой ИИ будут обеспечивать помощь в реальном времени и адаптивную персонализацию, в то время как блокчейн и квантовая криптография обеспечат безопасность данных.
Голографические дисплеи и AR-лобовые стекла революционизируют навигацию и предупреждения об опасностях, минимизируя отвлечение водителя. Биометрическая идентификация заменит механические ключи, повышая безопасность.
Устойчивость будет стимулировать использование энергоэффективных экранов и перерабатываемых материалов, в то время как автономное вождение трансформирует HMI в развлекательные центры и центры производительности. Конечная цель передового дизайна HMI заключается в создании инструмента, который наделяет операторов полномочиями принимать лучшие решения быстрее, с большей уверенностью и безопасностью.
Повный Андрей Владимирович, преподаватель Филиала УО Белоруский государственный технологический университет "Гомельский государственный политехнический колледж"