生产力体验:多端多角色的精益协作

共 3947字,需浏览 8分钟

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2022-07-08 02:51

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知识库 2022 · 第 165 



随着企业架构分工的细化,决策权逐步走向终端用户, SaaS 领域走向了买方市场,产品体验和口碑前所未有地提高,一大批 TO B 的企业通过自发式的传播,用少量市场销售额完成了惊人的增长并呈现更好的发展态势。企业服务的市场也从传统的 SLG(销售驱动增长)模式往到 PLG(产品驱动增长)模式发生转移,PLG 模式的厚积薄发,更强调了市场对“重视终端用户”的意识,谁抓住用户,谁就抓住了未来。

去年国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》文中,明确国家要大力推进产业数字化转型,全面深化重点行业、产业园区,协同推进数字产业化和产业数字化,赋能传统产业转型升级,为构建数字中国提供有力支撑。IoT 事业部也提出了“智物智造”战略,助力更高效的硬件智能化和生产数字化,重点投入在工业行业,助力传统企业做数字化转型。

IoT 技术在行业中广泛应用,使得我们有机会服务了横跨 B 端基础云产品、PaaS 、SaaS 到 C 端的应用等各领域。由于类型的多样性,服务对象和服务场景的不同,在产品设计上也有不同的设计侧重,尤其是在涉及到 B 端产品设计时,在尝试结合 B 端的特征将做 C 端体验设计的精益化方式融入进去。



工业制造场景下的 B 端软件设计有什么特点?


要了解行业 KNOW HOW ,光坐在办公室自我分析和信息检索是远远不够的。于是我们实地进入了多家工厂,与用户进行一对多的调研,输出了多份调研报告,整理了工厂用户的一些共性特征及问题。


(1) 多角色协同的网状结构

C 端场景中的客户就是最终用户,是单线程的线性关系。而在 B 端场景中,跑通整条链路需要从前期的数据创建,到过程中的生产操作,再到最终数据结果采集和分析。涉及到的用户角色就可能达到十几种,不同行业从业者会带有自己的认知习惯,不同角色之间多诉求也存在较大差异。


(2) 端侧载体多样化

B 端用户触点已由原来中心化的 WEB 端,扩展到各式各样的终端智能,彼此之间进行着协同的服务。在工业场景中,电脑端作为管理员做工单创建和任务查看等功能的工作后台。手持的扫码智能终端承担着每道工序的过站任务,穿戴设备手表接收任务并给一线工人下派任务, PAD 端用来给车间主任查看任务排版和首件检测的载体等。


(3) 链路长且场景差异大

工业场景的完整使用链路往往都较长,以工厂的一个基础工单流程举例,完成周期从几个小时到几个月不等。每一个链路对应的线下场景也是不同的:有些可以坐在办公室内用电脑完成,有些是站立在车间某个机器上或是一些货物仓库中完成。环境,噪音,光照,用户站立的位置等等都会对信息吸收造成影响,忽略场景做设计,容易出现很多无意义的产品功能。




物联网技术特征下的体验精益化设计


(1) 真实场景决定一切

在刚开始做工业 SaaS 设计时,由于对于行业领域了解不够深入,也走过不少弯路。以工单报工举例,我们参考了部分竞品,设计了一套比较通用的报工流程:通过手机获取到工人的工单数据,然后在手机端填写整套的报工流程:点开工单——找到对应工序——填写数据数量——填写和拍摄不良品照片——点击报工按钮——完成报工。

设计完成后,当我们去多家无尘车间调研时发现,手机是不允许被带进车间的,等到工人交接班时再拿出手机去报工,已经是一个非常延时的信息了。其次工人日常会带着硅胶纸套,在使用软件屏幕时是不太方便操作的。同时在工厂内工人的穿着对于感知会有一定影响,所以在这样的场景中手机的报工方案是不会被采用的。


继续观察发现,“扫码终端 PDA ”是工人每天用的次数最多且非常频繁的手持端,我们通过 PDA 上“扫码过站”的功能,直接在后台自动判断道用户是否做完某道工序,获取对应人员信息/完成数/良品率等信息后,在后台完成提交。让用户无感知的完成了报工流程。优化后的流程至少节省了用户 5 个步骤。客户使用后,也非常满意这次报工方式的优化,所以对于行业属性强领域深的,充分调研至关重要。


(2) 结合多端特征,增大信息感知

想象你来到一个车间,周围冲刺着嘈杂的机械制造声、各类报警设备的闪烁、频繁执行着的机械动作、获取的软件信息受限于眼前这台机器上的屏幕,不同设备的性能不同也进一步导致你在接触信息的效率是在逐渐衰减的。如何能确保自己能在一堆信息中快速获取有效信息并且完成工作呢?


我们将信息分为三类:
1.“强感知”类:判断为重要状态需要第一时间被察觉的数据。比如设备状态,待办通知,任务计时等;
2.“可感知”类容易被查询到的信息,必要的操作功能等。比如扫码操作,过站的数据等;
3.“无感知”类非必要且较为繁琐的次要交互行为。这类信息需要被“隐身”,为用户吸收信息减负。比如按键输入替换成扫码输入,手动报工替换由扫码报工等。


以手表举例:作为最贴近用户的穿戴设备,可以配合硬件的振动触感快速传递数据,主要完成“消息下发的接收”,“任务开始的计时”,发生“危险情况的快速上报”等。当后台推送一个任务给用户,在手表桌面会出现任务计时器,当用户逾期未完成,那么任务计时器将提醒用户逾期时间,在顺利完成任务后用户能获得对应的绩效奖励,对于重要信息做强感知的展示,保证工单的实效性和完成率,也能调动用户的积极性。


作为手持扫码终端的 PDA :用户的使用场景集中在工序的“扫码过站”上,用户每天扫码次数非常频繁,最多一次高达几百次,我们着重在引导用户使用“批量扫码”过站,通过扫码枪依次扫码进入列表页,一次性扫批量扫入,大幅减低手工操作的频次。过站的状态在 PDA 上的状态栏采取非常醒目的色系+标识做展示,每个产品的详细信息在同一屏内的下半部分同时呈现出来,让用户易感知到。


(3) 结合多角色,以任务效率为中心

和物联网场景下 C 端应用作对比,其用户是单线程的,以单点查看和控制设备为目的,家庭用户需要控制的智能设备数量基本不会太多,如果做了错误的操作,造成的后果相对不会太高。产品功能对于用户来说认知门槛也相对较低。所以在整体体验上对娱乐性要求更高。

再来看看工业场景,用户从 D 端的开发者到 B 端管理者、决策人员再到一线工人,角色之间同样是相互影响的,工厂设备数量非常多,一旦操作失误可能会造成不可逆的影响,所以用户对产品的诉求更注重效率的稳定性和操作的正确性。再加上行业属性的复杂程度,对于用户来说上手有一定的使用门槛。
 

所以在 B 端场景中,我们定义为以任务效率为中心的设计。对于信息的展示,工业场景需要更关注在重要数据透传上,一定要保证信息是明确,完整且精准的。在设备状态传递上更要保证时效性和高透传性,而对于需要用户操控的区域,需要提供足够的引导和提示,减少误操作的可能性。

不同角色对数据展示的诉求也是不同的,比如在同一个数据分析屏中,对于一线工人,他所关心的是当前这个设备的状态和工单任务任务等具体的数据,车间主任最关心的则是这个车间整体设备是否运行正常及不良品率,而工厂管理层则是关心整个工厂的能耗/人效/产能等。当确定不同用户群体的需求后,针对每一类群体采取对应的数据分层方式,最终完成多套数据展示方案。


在物联网新技术的加持下,制造工艺越来越精益化,工厂职能分工也越加明确,对于过程体验也会有更精细的要求。


从多角色,多端侧,长链路等几个方面,可以看出 B 与 C 端很明显的差异性,基于这些物联网的特征,通过精益化设计思路去打磨B端场景,达到较好的用户体验:
1.对于不熟悉的行业领域,需要深入理解行业,洞察问题,真实场景决定了产品的最终形态;
2.对于端侧的多样化,合理的运用各个端的优势,保证信息传递的有效性,进行结构化的设计;
3.对于多角色多场景相互关联的数据网络,针对不同角色的需求做出对应的方案。以用户任务效率为中心。


后续我们也会继续在人,场,设备,数据四个方向,去完善从(设备)上云到(产线)全貌化展示再到(人员)效能的精益化管理,最终(数据)可视化做全方位的数字化升级的理想闭环。

     
IoT 让我们开始重构人与物,物与物的关系, 好的产品体验也就必然需要做到更好的设计品质,更高效的体验流程,并且能在同质化严重的 B 端产品中,赢得用户认可或好的口碑。


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