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A visualization concept for production data and simulation results: Development and implementation of an adjustable visualization tool using SimAssist and d3.js at BMW AG
KTH, School of Industrial Engineering and Management (ITM), Production Engineering.
2016 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

The human’s visual system is one of the most powerful tools for discovering information and patterns in a given dataset. Increased possibilities for data collection and storage, together with today’s visualization software possibilities, help to facilitate visual analytics. Based on previous research within human perception, visualization techniques and a current situation analysis at BMW AG, a case study to develop and implement a visualization concept for production data and simulation results has been performed. The research question is formulated as how production and simulation data shall be presented in order to add value to the input data and material flow simulation results in the automotive industry. Production and simulation data are stored in databases that can be connected to SimAssist, a software tool developed for the assistance of simulation projects. In the 2view module of SimAssist, the plug-in SimVis offers visualization of selected data based on the front-end programming language JavaScript and the D3 library. D3 binds data to visual objects and manipulates their attributes. The case study has aimed to further develop the SimVis plug-in with regard to visual analytics. The visualization concept closes the observed gap between today’s visual analytic possibilities and the currently used software (often Excel and PowerPoint) at the material flow simulation group at BMW. Defining development and evaluation criteria, two concepts are generated and implemented using an agile method, continuously involving the future users. Two visualizations have been developed. The cluster visualization is a powerful tool that enables hierarchical clustering and visualization of data defined by the user via the user interface. The user interacts with the dataset, exploring relations by defining color ranges, hiding and showing selected nodes and calculating node values with different calculation methods (sum, median or average). Additionally, it includes a bar chart to facilitate a second overview of the dataset. The second concept is the multiline visualization, showing one scale with x-values and several lines with corresponding y-values. When the user moves the cursor over the visualization, the current x-data point, its corresponding y-values and the difference between the y-values are shown, in order to allow the user to interact with the dataset.The results show that the visualization concept is highly flexible, allowing different types and amount of data to be visualized and analyzed. By including the dataset in the SimAssist framework, a suitable visualization can easily be chosen and data can easily be displayed and visually analyzed in a visual analytics context. Interaction with the data via the mouse cursor helps into finding patterns and relations in and between the data and different datasets. The visualization concept saves several intermediate steps in comparison to today’s visualizations.

Abstract [sv]

Människans visuella system är ett av de mest kraftfulla verktygen för att upptäcka information och mönster i en given datasats. De ökade möjligheterna för datainsamling och datalagring i kombination med dagens programvaror och programmering av datavisualiseringar hjälper till att främja det så kallade visual analytics: visuell dataanalys. Baserat på tidigare forskning inom mänsklig perception, visualiseringstekniker och en analys av dagens situation på BMW har detta arbete utfört en fallstudie. Studien har utvecklat och implementerat visualiseringskoncept för produktionsdata och simuleringsdata.Forskningsfrågan formulerades följande: hur ska produktions- och simuleringsdata presenteras för att skapa värde åt indata och materialflödessimuleringsresultat i bilindustrin? Produktionsdata och simuleringsdata lagras i databaser som kan kopplas till SimAssist, en mjukvara utvecklad för att assistera materialflödessimuleringsprojekt. I 2view modulen av SimAssist erbjuder insticksmodulen SimVis visualisering av data. Visualiseringen bygger på programmeringsspråket JavaScript och dess D3 bibliotek. D3 binder data till visuella objekt och manipulerar dess attribut. Denna fallstudie har vidareutvecklat SimVis plug-in med avseende på visuell dataanalys (visual analytics).Visualiseringskonceptet sluter det observerade gapet mellan dagens visualiseringsmöjligheter och den mjukvaran (ofta Excel och PowerPoint) som används på gruppen för materialflödessimulering på BMW idag. Baserat på definierade utvecklings- och evalueringskriterier utvecklas och implementeras två koncept. Det första konceptet är en clustervisualisering: ett kraftfullt verktyg för att hierarkiskt gruppera och visualisera data som användaren definierar. Användaren kan interagera med de visualiserade data genom att definiera färgskalor, visa och dölja utvalda noder och beräkna nodvärden genom summering, medianen eller medelvärdet av datavärdena. Dessutom inkluderas ett stapeldiagram för att ge ytterligare en visuell vy av datasatsen. Det andra konceptet är ett flerlinjediagram som visar en skala med x värden och flertalet linjer motsvarande y värdena. När användaren stryker med pekaren över diagrammet visas data för x punkten, de motsvarande y värdena och skillnaderna mellan det högsta och lägsta y värdet. Detta för att tillåta användaren att interagera med datasatsen. Utvecklingen har skett agil med kontinuerligt involverande av de framtida användarna. Resultaten visar att visualiseringskonceptet är högst flexibelt och tillåter olika typer och olika mängd av data att visualiseras och analyseras. Genom att inkludera data i SimAssists ramverk kan en lämplig visualisering väljas och data kan på ett smidigt sätt visualiseras och analyseras. Konceptet tillåter användaren att utforska data i en visual analytics kontext. Interaktion med data genom pekaren hjälper användaren att finna mönster och relationer mellan data och olika datamängder. Visualiseringskonceptet sparar flertalet mellansteg i jämförelse med dagens process.

Abstract [de]

Durch Visualisierung von Datensätzen können Menschen Informationen und Muster entdecken, die ihnen ansonsten verschlossen blieben. Die neuesten Methoden zur Datenerhebung und Datenspeicherung begünstigen die visuelle Datenanalyse (Visual Analytics) in Kombination mit den verfügbaren Visualisierungsprogramen. Auf Basis der Forschung zu Visual Analytics in Bezug auf menschliche Wahrnehmung und Visualisierungstechniken ist eine Fallstudie bei BMW durchgeführt worden, um ein Visualisierungskonzept für Produktionsdaten und Simulationsergebnisse zu entwickeln.Anhand der Situationsanalyse bei BMW wurde die folgende Forschungsfrage formuliert: wie sollen Produktions- und Simulationsdaten dargestellt werden, um einen Mehrwert zu Analyse von Simulationsdaten zu erbringen. Um auf die Daten zuzugreifen wird SimAssist verwendet, welches direkt mit den Datenbanken der Simulation verbunden ist. SimAssist ist darüber hinaus eine modulare Software zu Verwaltung von Simulationsdaten und Simulationsergebnissen sowie zur Visualisierung von ausgewählten Datensätzen über das Plug-In SimVis. Diese Visualisierung wird in JavaScript anhand der D3-Bibliothek programmiert. In dieser Studie wurde das Visualisierungskonzept anhand von Visual Analytics weiterentwickelt. Das Konzept schließt die Lücke zwischen den heutigen Möglichkeiten und den derzeitig angewendeten Methoden zur Visualisierung bei BMW wie Excel und PowerPoint. Durch die Definition von Entwicklungs- und Evaluierungskriterien wurden zwei Visualisierungskonzepte entwickelt. Durch die kontinuierliche Beteiligung der zukünftigen Nutzer und der Anwendung von agilen Methoden wurden zwei Konzepte entwickelt. Das erste Konzept der Cluster-Visualisierung erlaubt die hierarchische Anordnung und Visualisierung von durch den Benutzer ausgewählten Daten. Der Benutzer hat zahlreiche Möglichkeiten die Visualisierung des Datensatzes zu manipulieren: Definition von Farbbereichen anhand von Intervallen, Ein- und Ausblenden von Datenkonten, Balkendiagramm zur Einordnung des Datensatzes, Berechnung von Summen, Median und Mittelwert, usw. Als zweites Konzept wurde ein Multilinien-Diagramm programmiert, bei dem der Nutzer durch Bewegen des Cursors alle Y-Werte zum ausgewählten X-Wert angezeigt bekommt. Dadurch ermöglicht die Visualisierung dem Benutzer die Interaktion mit dem Datensatz.Die Diskussion mit den Nutzern sowie die Auswertung anhand der aus der Literaturrecherche hergeleiteten Kriterien zeigt, dass das Visualisierungskonzept sehr flexibel ist und Visualisierung, Analysen und Auswertungen von unterschiedlichen Produktions- und Simulationsdaten erlaubt. Durch die direkte Verbindung zu den Datenbanken in SimAssist können die Daten leicht ausgewählt werden und visuell analysiert werden. Das Konzept ermöglicht es dem Benutzer den Datensatz visuell zu entdecken. Die Interaktion mit den Daten über die Mauszeiger hilft Muster und Beziehungen in und inzwischen den Daten und verschiedener Datensätze zu finden. Weiterhin spart das Visualisierungskonzept mehrere Zwischenschritte und dadurch Zeit in der Erstellung von Graphen im Vergleich zu dem heutigen Verfahren.

Place, publisher, year, edition, pages
2016. , 87 p.
Series
, Degree Project in Production Engineering, Second Level, 687
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-192904OAI: oai:DiVA.org:kth-192904DiVA: diva2:973261
Supervisors
Examiners
Available from: 2016-09-22 Created: 2016-09-22 Last updated: 2016-09-22Bibliographically approved

Open Access in DiVA

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File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2541 kBChecksum SHA-512
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