Разработка сайта Black & White

Главное о кейсе

Стартап презентовал продукт инвесторам и привлек 15 млн. долларов на производство и развитие продукта в раунде А.

Микробиологический инкубатор выпущен на рынок, поставляется медицинские и научно-исследовательские предприятия. В будущем на базе разработанного программного обеспечения компания планирует реализовать концепцию «умной лаборатории», которая объединяет в себе различные устройства, анализирует данные с помощью искусственного интеллекта и помогает проводить сложные исследования благодаря технологиям машинного обучения.

Бизнес-задача и ее решение

Видео-презентация продукта: https://youtu.be/5-emUUdhR-o

// Задача //

У заказчика были чертежи будущего инкубатора. По задумке это металлическая камера со встроенным модулем для регуляции температуры и подключаемыми модулями для управления составом атмосферы внутри нее.

Для производства продукта компании были нужны инвестиции и предпродажи. А для этого необходимо презентовать готовый продукт, продемонстрировать его инновационность и привлекательность для покупателей.

Стартап обратился в Атвинту, чтобы мы оживили эту систему при помощи IIoT (Industrial Internet of Things) и веб-технологий, сделали продукт более удобным для пользователей, чем уже существующие аналоги.

// Разобраться, как работает электроника //

В общем виде прибор должен работать так:
В металлическую камеру встроен модуль для управления температурой внутри него.
Дополнительно к камере подключают модули для управления концентрацией газов: кислорода, азота и углекислого газа.
Исследователь настраивает параметры для модулей и отслеживает, как изменение факторов среды влияет на поведение исследуемого образца.
Пользователи управляют оборудованием в самой лаборатории или дистанционно. В лаборатории параметры задают через дисплей микробиологического инкубатора, дистанционно — через веб-сервис или мобильное приложение.

Мы привлекли к работе специалиста по электронике и автоматизированным системам управления. По его консультациям заказчик в США собрал прототип будущего продукта, а мы параллельно создали эмулятор: к Raspberry Pi с экраном подключили микроконтроллер, имитирующий работу реального оборудования.

После того, как разобрались с технической стороной приступили к прототипированию взаимодействия пользователей с устройством. Нужно было понять, какие задачи пользователя должно решать устройство, какие шаги при работе с оборудованием человек должен совершить, к чему приведет то или иное взаимодействие, как оно отразится на работе электроники.

Выяснили, какие рабочие задачи пользователей должен решать продукт:
— Создавать сессии: задавать параметры среды в камере и длительность эксперимента;
— Мониторить эксперимент: видеть текущее состояние и прогноз по изменениям параметров
— Получать отчеты: иметь доступ к данным по всем проведенным ранее экспериментам
— Пользоваться совместно: создавать отдельные учетные записи для авторизации разных пользователей

После этого перешли к проектированию интерфейса.

// Спроектировать интерфейс //

При проектировании нужно было решить три головоломки:
1. Как упростить запуск исследовательской сессии, если каждый из пяти модулей должен настраиваться отдельно?
2. Как уместить всю информацию о ходе эксперимента на небольшом экране?
3. Как визуально отобразить задержку в изменении физических параметров.

— Запуск сессии:
Мы сделали обозначения сессии в виде кирпичиков-кнопок.

Длина кирпичика визуально показывает, сколько времени поддерживается целевое значение каждого показателя: температуры, влажности или концентрации газа. Ширина блока спроектирована исходя из средней площади нажатия пальцем. При нажатии на кнопку-кирпичик открывается окно настройки.

Получился конструктор эксперимента, где параметры сессии складываются в диаграмму для удобного восприятия структуры и последовательности опыта.

— Компоновка данных для удобства восприятия:
Диагональ экрана микробиологического инкубатора — всего 7 дюймов, или 17,8 см. Для сравнения — это размер мобильного телефона. Например, у iPhone XS Plus экран 6,5 дюймов. И на этом экране необходимо показать все данные по каждому модулю: как менялись за время эксперимента показатели температуры, содержания азота, кислорода, углекислого газа. А ведь эксперимент может длиться неделями! И на экране нужны отчеты с данными за все время. Кроме того, каждый показатель имеет свои единицы измерения: температура — в градусах Цельсия или Фаренгейта, содержание газов — в процентах.

На экране мониторинга мы свели графики по каждому параметру в одну систему координат. По горизонтальной оси показывается время длительности эксперимента, по вертикальной — значение параметра. При этом вертикальная ось для каждого параметра со своей шкалой. Сделали цветовую дифференциацию: Каждому модулю присвоили цвет графика и маркировки. На шкале флажком соответствующего цвета отмечено текущее значение параметра.

— Визуальная передача изменений в физической среде:
Повысить или понизить температуру и концентрацию газов в камере можно с экрана мониторинга кнопками «+» и «—».
При этом физические условия в камере не изменяются мгновенно: для повышения температуры нужно время на нагрев, для изменения концентрации газов понадобится время для насыщения атмосферы внутри камеры или проветривание.

Необходимо было наглядно показать процесс работы модуля и при этом не запутать пользователя лишней информацией на экране.

Для наглядности время отклика модуля реализовали в виде прогресс-бара вокруг кнопки повышения/понижения параметра. Рядом с кнопкой расположено целевое значение показателя, а на графике отображаются текущие показания датчиков и тренд ближайших изменений.

// Запрограммировать все элементы экосистемы //

Необходимо было оживить всю эту конструкцию из металлической камеры, интерфейса на сенсорном экране и электронных модулей с датчиками и микроконтроллерами.

Для этого:

— Запрограммировали для Raspberry Pi систему управления инкубатором: интерфейс промышленного оборудования, систему сбора и локального хранения данных об исследованиях;
— Подружили «мозг» инкубатора на Raspberry Pi и микропроцессоры подключаемых модулей, чтобы верно передавать команды на электронику;
— Реализовали облачное хранение данных и удаленное управление через веб-сервис и мобильное приложение;
— Запрограммировали функции для бесперебойности работы оборудования и оперативное решение технических проблем в случае их возникновения.

Микробиологическая камера и электронные модули работают на разных процессорах. Интерфейс и сам инкубатор — на компьютере Raspberry Pi. А встроенный температурный и съемные газовые модули (CO2, N2, O2, влажность) — на микропроцессорах Arduino.
Для модулей на Arduino написали независимую прошивку, которая считывает показания датчиков и получает команды для запуска или остановки модуля.

Параллельно реализовали программу обмена между операционными системами интерфейса и модуля устройства. Программа преобразовывает команды, введенные пользователем через интерфейс, в нужный формат и передает их на микропроцессор модуля. Микропроцессор дает команду электронике: нагреть или охладить камеру, повысить концентрацию газа. Датчики модуля передают сигнал обратно к интерфейсу, и пользователь видит на экране текущее состояние эксперимента

Для удаленного управления реализовали синхронизацию с веб-сервером в реальном времени: разработали программный модуль интерфейса и настройки для подключения через кабель, Wi-Fi или 3G-модем. Даже если устройство какое-то время работает в офлайн-режиме, сразу после подключения интернета автоматически произойдет синхронизация с учетной записью на сервере.

// Безопасность //
Особенность интерфейсов для промышленного оборудования — в цене ошибки. Неверное нажатие или ошибочная трактовка информации может испортить исследование.

Поэтому в дизайне мы продумали, где может возникнуть промах, и предусмотрели варианты, как ее избежать. Например, остановить эксперимент можно только при длительном нажатии на экран. Случайное нажатие не сработает.

Девайс синхронизируется не только с учетной записью конкретного пользователя, но и передает отчет об исправности работы техподдержке производителя. Система автоматически сообщит в техподдержку о неисправности или ошибке в системе, а специалисты свяжутся с пользователем и оперативно починят.

Для защиты устройства от постороннего вмешательства предусмотрели автоблокировку инкубатора. Открыть или изменить данные на самом устройстве можно только по пин-коду.

// Адаптация под десктоп и мобайл //

Последний штрих к проекту — перенести логику работы интерфейса в веб-портал и мобильное приложение для удаленного управления устройства.
— Десктоп-версия визуально полностью соответствует интерфейсу основного девайса. Отличие только в вводе данных через клавиатуру и мышь.

— Для мобильной версии мы еще больше упростили некоторые элементы, чтобы легко они читались на вертикальном экране. Например, в графиках убрали шкалы показателей в вертикальной ориентации. В горизонтальной ориентации мобильного устройства эти шкалы отображаются так же, как и на остальных устройствах. В верхнем углу в поставили иконку-подсказку, что нужно перевернуть экран.

Прочая информация о кейсе

Заказчик решил выйти на рынок с инновационной концепцией: создать микробиологический инкубатор, которым можно удаленно управлять, собирать и передавать данные, а в перспективе — обрабатывать результаты исследований с помощью технологий machine learning.


Инкубационный шкаф нужен для тестирования препаратов, изучения поведения микробиологических образцов под воздействием физической среды: температуры, влажности, состава воздуха.

Команда Digital-агентства «Атвинта» разработали программное обеспечение для этого продукта и консультировала заказчика по сборке тестового образца.

1. Разработали прошивку для модулей и утилиту для координации работы модулей.
2. Создали интерфейс промышленного оборудования, чтобы отслеживать ход эксперимента, фиксировать текущее состояние и тренд изменения показателей.
3. Разработали веб-сервис и мобильное приложение для удаленного управления и наблюдения за лабораторными исследованиями.
4. Спроектировали и реализовали программное обеспечение для накопления и хранения результатов данных для последующего внедрения машинного обучения.

Текущая доступность работы

English: http://atvinta.com/material/projects/iot-laboratory

Скриншоты