IMPRINT (улучшенный инструмент интеграции исследования производительности) - IMPRINT (Improved Performance Research Integration Tool)

ОТПЕЧАТАТЬ
IMPRINT логотип
Разработчики)Alion Science and Technology, Армейская исследовательская лаборатория, Центр данных и анализа армии США CCDC
Стабильный выпуск
4.6.60.0
Написано в.NET Framework, C #
Операционная системаМайкрософт Виндоус
ТипДискретное моделирование событий
Интернет сайтwww.dac.ccdc.army.mil/ HPM_IMPRINT.html

Инструмент интеграции улучшенных исследований производительности (IMPRINT) - это дискретное моделирование и моделирование деятельности человека программного обеспечения инструмент, разработанный Армейская исследовательская лаборатория и «Микроанализ и дизайн» (приобретены Alion Science and Technology). Он разработан с использованием .NET Framework. ОТПЕЧАТАТЬ позволяет пользователям создавать симуляции дискретных событий в виде сетей визуальных задач с логикой, определяемой с помощью Язык программирования C #. IMPRINT в основном используется Министерство обороны США смоделировать когнитивная нагрузка персонала при взаимодействии с новыми и существующими технологиями для определения требований к персоналу и оценки деятельности человека.[1]

IMPRINT позволяет пользователям разрабатывать и запускать стохастические модели производительности оператора и команды. IMPRINT включает три различных модуля: 1) Операции, 2) Техническое обслуживание и 3) Силы. в Операции В модуле IMPRINT пользователи создают сети дискретных событий (задач), которые выполняются для достижения результатов миссии. Эти задачи связаны с рабочей нагрузкой оператора, которую пользователь назначает с помощью указаний в IMPRINT. После того, как пользователь разработал модель, ее можно запустить для прогнозирования вероятности успеха миссии (например, достижения определенных целей или завершения задач в заданные временные рамки), времени для завершения миссии, рабочей нагрузки, испытываемой операторами, и последовательность задач (и график) на протяжении всей миссии. С использованием Обслуживание Пользователи модуля могут прогнозировать требования к обслуживающему персоналу, укомплектование персоналом и готовность к работе, а также другие важные факторы технического обслуживания. Модели обслуживания состоят из сценариев, сегментов, систем, подсистем, компонентов и задач ремонта. Базовая встроенная стохастическая модель обслуживания имитирует поток систем в сегменты сценария и выполнение действий по обслуживанию для оценки человеко-часов обслуживания для определенных систем. В Силы Модуль позволяет пользователям прогнозировать комплексные и многоуровневые потребности в кадрах для крупных организаций, состоящих из разнообразного набора должностей и ролей. Каждая силовая единица состоит из набора мероприятий (плановых и внеплановых) и заданий. Эта информация при моделировании помогает спрогнозировать количество людей, необходимых для выполнения рутинной и незапланированной работы, выполняемой силовым подразделением.

IMPRINT помогает пользователям оценить интеграцию персонала и производительности системы на протяжении всего жизненного цикла системы - от концепции и проектирования до полевых испытаний и обновлений системы. Кроме того, IMPRINT может помочь предсказать влияние факторов обучения или персонала (например, в соответствии с определением военной профессиональной специальности) на работоспособность человека и успех миссии. IMPRINT также имеет встроенные функции для прогнозирования воздействия факторов стресса (например, тепла, холода, вибрации, усталости, использования защитной одежды) на производительность оператора (время выполнения задачи, точность задачи).

Модуль IMPRINT Operations использует сеть задач, серию функций, которые разлагаются на задачи, для создания моделей деятельности человека.[2] Функции и задачи в моделях IMPRINT обычно представляют собой элементарные единицы более крупного поведения человека или системы. Одной из основных функций IMPRINT является его способность моделировать рабочую нагрузку человека. Пользователи могут указывать уровни визуальной, слуховой, когнитивной и психомоторной нагрузки для отдельных задач, которые могут измерять общую рабочую нагрузку для людей в системе и влиять на выполнение задачи.[3][4]

История

Инструмент IMPRINT вырос из общих проблем с кадрами, персоналом и обучением (MPT) ВВС, ВМС и армии США, выявленных в середине 1970-х годов: как оценить ограничения и требования MPT на ранней стадии приобретения системы и как учесть эти соображения в дизайн и процесс принятия решений. ВМС США впервые разработали методологию сопоставимости HARDMAN (HARDware vs. MANpower) (HCM). Затем армия адаптировала ручной HCM, который стал известен как HARDMAN I, для применения в широком спектре систем вооружения, а позже разработала автоматизированную версию HARDMAN II. В HARDMAN I и II, однако, не было прямой связи между MPT и производительностью. Чтобы напрямую исправить этот недостаток, в середине 80-х армия США начала разработку набора программных аналитических модулей.[5] Этот набор модулей назывался HARDMAN III, и, хотя название было тем же, в нем использовался принципиально другой подход для решения проблем MPT, чем в предыдущих методах: он обеспечивал явную связь между переменными MPT и производительностью солдатской системы. [6]

Инструмент HARDMAN II.2: HARDMAN II ранее назывался MIST (Man Integrated Systems Technology). HARDMAN II.2 был впервые выпущен Научно-исследовательским институтом армии (ARI) в 1985 году. Требовался компьютер Vax-11 для управления набором аналитических процессов. Обновленная версия была выпущена в 1990 году.

Инструменты HARDMAN III: HARDMAN III был основной разработкой Лаборатории системных исследований Военно-исследовательского института (ARI) (которая теперь стала частью ARL HRED). Контракт, который поддерживал работу, был разделен на трехэтапный процесс разработки.[7] На каждом этапе подрядчикам было присуждено несколько наград на основе конкурентной оценки работы, выполненной каждым подрядчиком на предыдущем этапе. Первый этап, разработка концепции, начался в сентябре 1986 года и завершился в апреле 1987 года. Фаза 2, Спецификация требований, началась в июне 1987 года и закончилась в январе 1988 года. Фаза 3 началась в апреле 1988 года и закончилась в августе 1990 года.

HARDMAN III принадлежал государству и состоял из набора автоматизированных средств для помощи аналитикам в проведении анализа MANPRINT. В качестве программного обеспечения на базе DOS для ПК, HARDMAN III предоставляет средства для оценки ограничений и требований к людским ресурсам, кадрам и обучению (MPT) для новых систем оружия на очень ранних этапах процесса приобретения. Среда DOS наложила несколько ограничений на набор инструментов HARDMAN III. Наиболее серьезной проблемой было ограничение ОЗУ 640 КБ. Первоначальные инструменты HARDMAN III должны были быть спроектированы так, чтобы фрагменты анализа могли умещаться в этих блоках RAM. Однако сила анализа MANPRINT заключается в интеграции количественных переменных во всех областях исследования. Чтобы поддерживать компромисс, скажем, между рабочей силой и персоналом, вы должны уметь рассматривать их комплексно. К сожалению, среда DOS вынудила поток данных через аналитические области быть более неестественным и преднамеренным, чем ожидалось.

Более того, среда DOS накладывала ограничения на объем проводимого анализа. Поскольку анализ HARDMAN III основан на задачах и включает имитационные модели системных миссий, объем данных, которыми можно управлять за один раз, должен соответствовать ограничениям RAM. Это привело к ограничению 400 рабочих задач и 500 задач обслуживания.

Девятью модулями в HARDMAN III были:

  1. Средство оценки системы на основе MANpower (MAN-SEVAL): MAN-SEVAL использовалось для оценки рабочей нагрузки человека.
    1. Инструмент анализа рабочей нагрузки (WAA): объединяет две ключевые технологии: моделирование Micro SAINT и модифицированную методологию оценки рабочей нагрузки McCracken-Aldrich. Модифицированная методология оценки рабочей нагрузки McCracken-Aldrich использовалась для оценки четырех компонентов рабочей нагрузки (визуальной, слуховой, когнитивной и психомоторной) для каждого оператора. Каждой задаче было присвоено масштабированное значение для четырех компонентов рабочей нагрузки. Во время моделирования рабочая нагрузка оператора отслеживалась с течением времени и может отображаться графически.
    2. Помощник по анализу персонала для технического обслуживания (MAMA): используется для прогнозирования требований к техническому обслуживанию и доступности системы.
  2. Средство оценки системы на основе PERsonnel (PER-SEVAL): PER-SEVAL использовалось для оценки работы экипажа с точки зрения времени и точности. PER-SEVAL состоял из трех основных компонентов, которые использовались для прогнозирования производительности экипажа: (1) функции формирования характеристик, которые прогнозировали время выполнения задач и точность, основанные на характеристиках персонала (например, квалификационный тест вооруженных сил или AFQT) и предполагаемые частоты тренировок по поддержке. (2) Алгоритмы деградации стресса, которые снижают производительность задачи, чтобы отразить наличие жары, холода, шума, недостатка сна и снаряжения для защитной осанки (MOPP). (3) Имитационные модели, которые объединяют оценки производительности отдельных задач и производят оценки производительности системы.
  3. Средство оценки производительности системы и критериев ОЗУ (SPARC): помогло армейским разработчикам боевых действий определить комплексные и однозначные требования к производительности системы, необходимые для выполнения различных задач.
  4. Помощник по анализу возможностей MANpower CAP (MANCAP): Цель MANCAP заключалась в том, чтобы помочь пользователям оценить потребность в человеко-часах технического обслуживания на уровне системного блока. MANCAP позволяет аналитику выполнять анализ компромиссов между (1) количеством времени, в течение которого системы доступны для боя при заданном количестве и типах обслуживающего персонала, (2) тем, насколько часто системы выходят из строя из-за надежности компонентов, и (3) насколько быстро системы можно отремонтировать при выходе из строя одного или нескольких компонентов. MANCAP был первоначально вдохновлен Композитной моделью логистики ВВС (LCOM). Результаты MANCAP были использованы в качестве основы для оценки потребностей армии в людях в FORCE.
  5. Симулятор человека-оператора (HOS): HOS был инструментом, который использовался для получения улучшенных оценок времени выполнения задачи и ее точности. В HOS были встроенные модели конкретных подзадач (называемые микромоделями), например «движение руки», которые помогают аналитикам лучше оценить, сколько времени потребуется оператору, чтобы выполнить определенную задачу.
  6. Помощь в связи с ограничениями трудовых ресурсов (M-CON): Определена максимальная численность бригады операторов и обслуживающего персонала, а также максимальное количество человеко-часов прямого производственного годового обслуживания (DPAMMH).
  7. Помощь при ограничениях персонала (P-CON): оценены важные характеристики персонала, которые описывают и ограничивают возможности вероятной популяции солдат, из которой будут происходить операторы и обслуживающие лица новой системы.
  8. Помощь при ограничениях в обучении (T-CON): T-CON была разработана для использования правительством для определения типов программ обучения, которые могут быть доступны для поддержки новых систем. Определяет, как может выглядеть программа обучения для новой системы. Также оценили максимальное время, необходимое для обучения операторов и обслуживающего персонала новой системы, с учетом имеющихся учебных ресурсов.
  9. Средство анализа сил (FORCE): Предоставляет оценку людских ресурсов и ограничений в масштабах всей армии на основе оценки количества людей и воздействий по типам людей (то есть баллов ASVB и MOS).

Первоначально IMPRINT имел название: Integrated MANPRINT Tools и был впервые выпущен в 1995 году. Это было приложение для Windows, которое объединило функциональность 9 инструментов HARDMAN III в одно приложение. В 1997 году IMPRINT был переименован в Инструмент интеграции улучшенных исследований производительности - название изменилось, но аббревиатура IMPRINT осталась прежней. В период с 1995 по 2006 год в IMPRINT было внесено несколько усовершенствований, и стали доступны новые версии (версии 2–6). IMPRINT Pro был представлен в 2007 году. Он отличался новым дизайном интерфейса и полной интеграцией с Micro Saint Sharp движок моделирования. Он расширил аналитические возможности и превратился из армейского инструмента в инструмент трех видов обслуживания. С самого начала IMPRINT продолжал развиваться, постоянно добавлялись новые улучшения, а новые выпуски делались бесплатно доступными для сообщества пользователей. IMPRINT имеет более 800 пользователей, поддерживающих армию, флот, военно-воздушные силы, морскую пехоту, НАСА, DHS, DoT, Joint и другие организации по всей стране.

Моделирование дискретных событий в IMPRINT

Моделирование или миссии, как их называет IMPRINT, содержат сеть задач, называемую сетевой диаграммой. Сетевая диаграмма содержит серию задач, связанных путями, определяющими поток управления. Системные объекты, называемые сущностями, проходят через систему для создания симуляции. IMPRINT также включает более низкоуровневые функции, такие как глобальные переменные и подпрограммы называется макросом.[8]

Задачи

Узел задачи - это основной элемент, определяющий результат моделирования. Узлы задач имитируют поведение системы, позволяя программисту заданные эффекты, продолжительность задачи, частоту отказов и пути. Эффекты задач - это указанные программистом выражения C #, которыми программисты могут управлять переменные и структуры данных при вызове задачи. Продолжительность задачи может быть указана программистом как конкретное значение через распределение вероятностей или используя выражение C #. Программисты также могут указать успех задачи аналогичным образом. Успех задачи влияет на эффекты узла задачи и путь объекта. Последствия отказа включают в себя повторение задачи, изменение задачи и отказ миссии среди других вариантов. Программист также может указать поток управления и путь. IMPRINT предоставляет ряд других узлов, которые включают специальные функции:

Узлы включают:

  • Начальный узел: испускает первый объект в модели, обозначающий начало выполнения симуляции.[8]
  • Конечный узел: принимает объект, обозначающий конец симуляции.[8]
  • Узел цели: излучает сущность при достижении указанной цели, активируя вторичную сеть задач.[8]
  • Монитор рабочей нагрузки: визуальный узел, не подключенный к сети задач, который отображает значение рабочей нагрузки и количество активных задач, связанных с конкретным Warfighter.[8]
  • Функциональный узел: создает схемы подсетей, которые позволяют пользователям разбивать сложные сети на модули для решения конкретных задач.[8]
  • Узел запланированной функции: узел функции, который позволяет пользователю указывать время для начала и конца выполнения задач подсети.[8]

Сущности

Сущности - это динамические объекты, которые поступают в систему и перемещаются по сети задач. Сущности переходят от одной задачи к другой в зависимости от логики пути к задаче. Когда сущность входит в задачу, срабатывают эффекты задачи. Когда задача завершается, сущность переходит к следующей задаче. По умолчанию в начале моделирования создается один объект. В любой момент моделирования можно сгенерировать больше объектов на основе логики, заданной программистом. Когда все объекты достигают конечного узла или уничтожаются, моделирование завершается.[8]

События

События - это события, которые происходят в момент смоделированного времени в IMPRINT, которые изменяют глобальное состояние системы. Это может быть прибытие или уход объекта, завершение задачи или другое событие. События хранятся в главном журнале событий, который фиксирует каждое событие, которое произойдет, и смоделированное время его возникновения. Из-за стохастической природы моделирования дискретных событий событие часто запускает генерацию случайной переменной, чтобы определить, когда в следующий раз произойдет то же событие. Таким образом, при возникновении событий в моделировании журнал событий изменяется.[8]

Поток управления

После завершения задачи вызывающая сущность перемещается на другой узел, который напрямую подключен к текущему узлу в сети задач. Узлы могут подключаться к любому количеству других задач, поэтому IMPRINT предоставляет несколько вариантов пути для определения задачи, к которой перемещается объект.[8]

  • Вероятностный путь позволяет программисту указать процентную вероятность перемещения объекта в соседние узлы путем ввода точных вероятностей, суммируя их до ста, для каждого узла.[8]
  • Тактический путь позволяет программисту использовать предикаты C # для определения пути объекта к каждому соседнему узлу. Если более одного выражения оценивается как истинное, сущность будет следовать по первому пути с истинным выражением.[8]
  • Множественный путь ведет себя точно так же, как тактический путь, но направляет объекты к любому соседнему узлу с выражением, оцениваемым как истинное.[8]

Переменные и макросы

IMPRINT имеет ряд глобальных переменных, используемых системой на протяжении всего моделирования. IMPRINT предоставляет общедоступную глобальную переменную Clock, которая отслеживает текущее время моделирования. IMPRINT также имеет частные переменные, такие как значения рабочей нагрузки оператора. IMPRINT позволяет разработчику моделей создавать пользовательские глобальные переменные, к которым можно получить доступ и изменить их в любом узле задачи. Переменные могут быть любого типа, присущего C #, но программное обеспечение предоставляет список предлагаемых типов переменных, включая C #. примитивные типы данных и основные структуры данных. IMPRINT также предоставляет программисту функциональные возможности для создания глобально доступных подпрограмм, называемых макросами. Макросы работают как функции C # и могут указывать параметры, манипулировать данными и возвращать данные.[8]

Моделирование деятельности человека

Возможности IMPRINT по управлению рабочей нагрузкой позволяют пользователям моделировать реалистичные действия оператора в различных условиях рабочей перегрузки.[4] IMPRINT позволяет пользователям указывать бойцов, которые представляют людей-операторов в моделируемой системе. Каждая задача в IMPRINT связана как минимум с одним Warfighter. Бойцам можно назначить любое количество задач, включая задачи, которые выполняют одновременно.[4] Задачи IMPRINT можно присвоить значения рабочей нагрузки VACP.[3] Метод VACP позволяет разработчикам моделей идентифицировать визуальный, слуховой, познавательный, и психомоторный загруженность каждой задачи IMPRINT. В задаче IMPRINT каждому ресурсу может быть присвоено значение рабочей нагрузки от 0 до 7, где 0 - минимально возможная рабочая нагрузка, а 7 - максимально возможная рабочая нагрузка для этого ресурса. Шкала VACP для каждого ресурса обеспечивает словесные якоря для определенных значений шкалы. Например, визуальная нагрузка 0,0 соответствует «отсутствию визуальной активности», а визуальная нагрузка 7,0 - непрерывное визуальное сканирование, поиск и мониторинг.[9] Когда Warfighter выполняет задачу, его рабочая нагрузка увеличивается с использованием значения VACP, присвоенного этой задаче. В 2013 году был предложен подключаемый модуль IMPRINT, чтобы улучшить оценку когнитивной нагрузки в IMPRINT и сделать общий расчет менее линейным.[10] Функция настраиваемых отчетов IMPRINT позволяет разработчикам моделей просматривать рабочую нагрузку Warfighters во времени в своих моделях. Узлы монитора рабочей нагрузки позволяют разработчикам моделей просматривать рабочую нагрузку конкретного Warfighter во время симуляции.[8]

Исследование

IMPRINT использовался учеными Армейской исследовательской лаборатории для изучения Беспилотные воздушные системы,[11][12] загруженность экипажей истребителей,[13][14] и взаимодействие человека и робота.[15] В ВВС США и Технологический институт ВВС использовали IMPRINT для изучения автоматизированные системы,[16][17] интеграция человеческих систем,[18] и адаптивная автоматизация[19] среди прочего. В частности, Технологический институт ВВС использует IMPRINT для исследования прогнозирования производительности оператора, умственной нагрузки, ситуационной осведомленности, доверия и усталости в сложных системах.[20]

использованная литература

  1. ^ Руснок, К. Ф., и Гейгер, К. Д. (2013). Использование моделирования дискретных событий для моделирования когнитивной нагрузки и оценки системы. Труды конференции по исследованиям в области промышленной и системной инженерии 2013 г., 2485–2494. Полученное из http://search.proquest.com/openview/b77033807ade34134e81d078a4513631/1?pq-origsite=gscholar
  2. ^ Laughery, R. (1999). Использование моделирования дискретных событий для моделирования действий человека в сложных системах. В материалах 31-й конференции по моделированию зимних симуляторов - мост в будущее - WSC ’99 (Том 1, стр. 815–820). Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press. http://doi.org/10.1145/324138.324506
  3. ^ а б Митчелл, Д. К. (2003). Advanced Improved Performance Research Integration Tool (IMPRINT) Разработка модели испытательного стенда Vetronics Technology.
  4. ^ а б c IMPRINT PRO руководство пользователя Том 1. http://www.arl.army.mil/www/pages/446/IMPRINTPro_vol1.pdf
  5. ^ Каплан, J.D. (1991) Синтезирование эффектов рабочей силы, персонала, обучения и инженерии человека. У Э. Бойля. Дж. Янни, Дж. Истерли, С. Харпер и М. Корна (редакторы. Человекоцентричная технология для ремонтопригодности: протоколы семинара (AL-TP-1991-0010) (стр. 273-283). AFB Райт-Паттерсон, Огайо : Лаборатория Армстронга
  6. ^ Аллендер, Л., Локетт, Дж., Хедли, Д., Промизел, Д., Келли, Т., Салви, Л., Ричер, К., Митчелл, Д., Фенг, Т. «Проверка HARDMAN III и IMPRINT , Отчет о валидации и аккредитации ». Подготовлено для Исследовательской лаборатории армии США, Управление человеческих исследований и инженерии, декабрь 1994 г. "
  7. ^ Эдкинс, Р., и Даль (Арчер), С.Г., «Заключительный отчет для HARDMAN III, версия 4.0». Отчет E-482U, подготовленный для исследовательской лаборатории армии США, июль 1993 г.
  8. ^ а б c d е ж г час я j k л м п о IMPRINT PRO руководство пользователя Том 2. http://www.arl.army.mil/www/pages/446/IMPRINTPro_vol2.pdf
  9. ^ Митчелл, Д. К. (2000). Умственная рабочая нагрузка и инструменты моделирования рабочей нагрузки ARL (ARL-TN-161). Абердинский полигон.
  10. ^ Кассенти, Д. Н., Келли, Т. Д., и Карлсон, Р. А. (2013, ноябрь). Различия в производительности при изменении умственной нагрузки в качестве основы для предложения надстройки IMPRINT. На 22-й ежегодной конференции по репрезентации поведения в моделировании и симуляции, Оттава, Канада.
  11. ^ Ханн, Б. П., и Хекерот, О. Х. (2006). Теневой беспилотный летательный аппарат (БПЛА) с улучшенной моделью инструмента интеграции исследования характеристик (IMPRINT) поддерживает будущие боевые системы. Человек
  12. ^ Ханн, Б. П., Швейцер, К. М., Кахир, Дж. А. и Финч, М. М. (2008). IMPRINT Анализ процесса геопространственной информации беспилотных авиационных систем. Сценарий, (июль).
  13. ^ Салви, Л. (2001). Разработка улучшенного инструмента интеграции исследований производительности (IMPRINT) факторов снижения производительности для программы Air Warrior. Взято из документов2: // публикации / uuid / 197638AB-1200-4BFE-A922-BMW12FB25BD6.
  14. ^ Митчелл, Д. К. (2009). Анализ рабочей нагрузки экипажа Abrams V2 SEP: Базовая модель IMPRINT для фазы I. Инжиниринг, (сентябрь).
  15. ^ Помранки, Р.А. (2006). Взаимодействие человека и робототехники Армейская технологическая цель Анализ и моделирование задач малого беспилотного летательного аппарата Raven. ARL-TR-3717.
  16. ^ Коломби, Дж. М., Миллер, М. Е., Шнайдер, М., Макгроган, Дж., Лонг, Д. С., и Плага, Дж. (2011). Прогностическое моделирование умственной нагрузки для проектирования полуавтономных систем: последствия для систем систем. Системная инженерия, 14 (3), 305–326. http://doi.org/10.1002/sys
  17. ^ Гудман, Т., Миллер, М., и Руснок, К. (2015). Внедрение автоматизации: использование моделирования и симуляции для перераспределения задач. В материалах Зимней конференции по моделированию 2015 г. (стр. 2388–2399). Хантингтон-Бич, Калифорния, Калифорния: IEEE. http://doi.org/10.1073/pnas.0703993104
  18. ^ Миллер М., Коломби Дж. И Тварянас А. (2013). Интеграция человеческих систем. Справочник по промышленной и системной инженерии, второе издание, 197–216. http://doi.org/doi:10.1201/b15964-15
  19. ^ Боке, Д., Миллер, М., Руснок, К., и Боргетти, Б. Дж. (2015). Изучение индивидуализированного объективного прогнозирования рабочей нагрузки с обратной связью для адаптивной автоматизации. В С. Четинкая и Дж. К. Райан (редакторы), Труды конференции по исследованиям в области промышленной и системной инженерии 2015 г. (стр. 1437–1446). Нэшвилл, Теннесси.
  20. ^ Руснок, К. Ф., Бубен, Дж. Дж., Джеметта, Дж. Дж., Гудман, Т. Дж., Хиллесхайм, А. Дж., Ким, С.,… Уотсон, М. Е. (2016). Роль моделирования в проектировании систем автоматизации человека. В Основах нейроэргономики расширенного познания и оперативной нейробиологии: Часть II (стр. 361–370). http://doi.org/10.1007/978-3-642-02812-0