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COMUNICAÇÃO VISUAL NA APRESENTAÇÃO DE DADOS DE
SISTEMAS DE AUTOMAÇÃO, MES OU CORPORATIVO
Ricardo Caruso Vieira
INTRODUÇÃO
Quando falamos em evolução tecnológica, sistemas automatizados, computadores
cada vez mais poderosos e mais portáteis, imediatamente nos vêm à mente todas as
facilidades que esses dispositivos nos trazem. Cálculos que preencheriam folhas de
caderno, já podem ser feitos com um movimento do mouse; edição de vídeos ou áudio
não é mais exclusividade dos estúdios profissionais. Pouco percebemos, porém,
quantos conhecimentos novos essas ferramentas nos exigem para que sejam
utilizadas adequadamente. No passado, não eram esperados de um médico
conhecimentos de informática, nem de um advogado noções de editoração, assim
como não se exigia de um engenheiro o domínio de bases de comunicação visual.
É objetivo deste artigo selecionar algumas técnicas largamente conhecidas por artistas
plásticos e comunicadores, aplicando-as a situações práticas do cotidiano de quem
precisa apresentar graficamente dados vindos de sistemas industriais.
Com a rápida aproximação das tecnologias de chão de fábrica às de sistemas
corporativos, as possibilidades de visualização e processamento de dados de produção
são cada vez maiores. Informações dos dispositivos de instrumentação, que eram
exclusivas dos sistemas supervisórios ou SDCDs, são facilmente armazenadas em
bancos de dados históricos e disponibilizadas em forma de planilhas ou páginas web.
Sendo esses sistemas on-line, massas imensas de dados podem ser apresentadas em
redes corporativas e usadas para os mais diversos fins. Mas como fazer para que
números façam sentido para um operador especializado em uma determinada fase do
processo e tenham, também, significado para os diretores da companhia?
A resposta é agregar e apresentar de forma adequada segundo as necessidades de
cada usuário. Dificilmente uma planilha com medições de processo hora a hora,
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essenciais para a operação da planta, tem informações relevantes para um gerente de
produção. Assim como telas de KPIs (Key Process Information) globais, conhecidas
como dashboards ou cockpits, normalmente não são suficientes para análises de
desempenho de equipamentos pela equipe de manutenção.
Conforme Bill Jensen, autor de livros sobre comunicação empresarial e grande
defensor da simplificação dos processos, “a acessibilidade total que conquistamos não
implica que precisemos de tudo”.
Esse artigo está dividido em quatro tópicos. O 1º trata dos conceitos básicos de
comunicação visual aplicados ao tema; o 2º versa sobre os principais recursos para
apresentação de dados; o 3º apresenta a aplicação dos conceitos em telas industriais e
o 4º é a conclusão.
COMUNICAÇÃO VISUAL
Segundo Bruno Munari [1], um dos maiores estudiosos de design do séc. XX,
comunicação visual é praticamente tudo que nossos olhos vêem, e pode ser
classificada em dois tipos: a casual e a intencional. A casual é aquela que não foi
criada com o objetivo de comunicar, como uma árvore na floresta. A intencional foi
produzida com um objetivo, como o desenho de uma árvore em um cartaz. Embora
nosso principal objeto de estudo seja a comunicação intencional, o conhecimento da
existência da casual nos ajudará na análise de elementos que funcionam como ruídos
no processo de interpretação da mensagem.
A comunicação intencional presume a existência de um receptor. No caso das
informações industriais, os receptores têm vivências e objetivos diferentes de acordo
com sua função. E isso deve ser considerado ao projetar um display. Ainda de acordo
com Munari [1], a mensagem visual deve passar por três filtros para ser assimilada: o
sensorial, considerando a capacidade dos olhos de captarem a mensagem, o funcional,
levando em conta aspectos psicofisiológicos do receptor, e o cultural, que considera se
a mensagem pode ser reconhecida.
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Um aspecto sensorial normalmente desconsiderado é a possibilidade de o receptor ser
daltônico, sendo que aproximadamente 10% dos homens e 1% das mulheres têm essa
limitação. O funcional se torna mais evidente quando nos comunicamos ao mesmo
tempo com adultos e com crianças, quando estas ainda não tenham maturidade para
reconhecer alguns dos sinais e os entende de forma diferente. Já o cultural é o filtro ao
qual devemos imprimir mais atenção, pois se refere ao conhecimento e experiência de
quem deve interpretar os dados.
Quando escolhemos uma forma de representar alguma informação visualmente
devemos atentar para a função dos dados e os conhecimentos do receptor.
Existem diversas formas de se apresentar uma série de dados. A forma numérica, sem
dúvida, é a mais precisa. Um relatório que apresenta as medições de uma balança de
precisão para análise de um ensaísta certamente deve ser representado na forma de
números. Mas um gerente de qualidade, interessando em analisar as amostras do
último mês conforme um determinado padrão, certamente não desejaria ver dados
apresentados da mesma maneira.
Muitos tipos de dados, também, devem ser analisados de acordo com um contexto.
Gráficos de linha, tipicamente, são bons contextualizadores. Muitas vezes, para um
operador de processo, é mais importante saber se uma temperatura está subindo ou
descendo do que seu valor absoluto.
A Estatística é uma rica fonte de representações gráficas. Dificilmente encontraremos
demonstração mais eficaz para variações de qualidade de uma variável do que cartas
de controle, ou para relacionamento entre variáveis do que gráficos de correlação.
Porém, gráficos estatísticos normalmente exigem um grau maior de especialização do
usuário. De nada adianta apresentar gráficos de análise de dispersão como box-plots
para pessoas que não tiveram um prévio treinamento.
Antes da análise mais detalhada da melhor forma de representar cada tipo de dado,
vamos primeiro entender algumas características da percepção humana.
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1.1 Codificando Dados
Segundo Stephen Few, em seu livro “Information Dashboard Design” [2], para a
comunicação eficaz de dados é importante entender o processo pré-atentivo de nossa
visão. O processo pré-atentivo são atributos que nosso cérebro consegue distinguir das
imagens antes da análise consciente. Esses atributos podem ser divididos em quatro
categorias: cor, posição, forma e movimento.
A categoria cor possui dois atributos: matiz e intensidade. Matiz é o que normalmente
chamamos apenas de cor, como amarelo, vermelho ou azul. Intensidade é a saturação
da cor que vai desde uma cor mais clara até a cor mais plena. Uma característica
interessante da cor é que a percepção dela é dependente de contexto, isto é, ela pode
exercer diferentes impressões dependendo da cor do fundo. Essa característica deve
ser sempre levada em conta para a seleção da cor de nossos displays.
A posição é o atributo mais usado para codificar com maior precisão valores
quantitativos. Ela é usada para identificar valores em espaços cartesianos,
principalmente em gráficos de linha e correlação.
Forma é a categoria que possui a maior diversidade de atributos. Orientação é como a
figura está posicionada em relação a seu próprio eixo, normalmente usado para
ressaltar palavras por meio de fontes itálicas. Comprimento é um atributo importante,
usado em gráficos de barras, que são ferramentas poderosas para comparação entre
valores. Largura, normalmente aplicada a linhas, pode ser usada para ressaltar alguma
informação. Tamanho, ou área, também pode ser usado para chamar a atenção para
um determinado ponto. Tanto tamanho quanto largura são atributos percebidos com
menor precisão e, portanto, não devem ser escolhidos quando existe a necessidade de
uma codificação quantitativa de maior precisão. Outro atributo bastante usado é a
forma geométrica.
O movimento é um atributo que tem forte poder de chamar atenção. É eficazmente
usado em momentos de exceção por meio de figuras piscantes.
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Few [2] sugere a seguinte tabela para a capacidade de codificar dados quantitativos de
cada um dos atributos citados:
Categoria Atributo Quantitativo Cor Matiz Não
Intensidade Sim, com limitação
Posição Posição 2D Sim
Forma Orientação Não
Comprimento Sim
Largura Sim, com limitação
Tamanho Sim, com limitação
Forma Não Movimento Piscar Sim, baseado na velocidade, com
limitação
Os atributos categorizados como “com limitação” podem ser usados para identificar que
determinado valor é maior ou menor que outro, mas com nenhum grau de precisão.
1.2 Gestalt
Gestalt é uma escola da psicologia que estuda a percepção das formas e padrões. Um
conhecimento básico das teorias da Gestalt nos ajuda a desenvolver displays mais
eficazes e, principalmente, eliminar elementos desnecessários para a comunicação.
Para que a compreensão das informações seja rápida, devemos buscar sempre a
maior simplicidade construtiva possível.
Examinaremos os seguintes princípios: proximidade, enclausuramento, continuidade e
completude.
Proximidade é a nossa tendência de entender que elementos próximos formam um
grupo. Essa é uma ferramenta poderosa para agrupar elementos sem a adição de
objetos desnecessários, que poluiriam o display.
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Figura 1 - Proximidade dos Títulos dos Gráficos
Enclausuramento é a percepção de que objetos cercados por algum tipo de borda são
relacionados de alguma forma.
Figura 2 - Variáveis Relacionadas por Enclausuramen to
O princípio da continuidade faz perceber elementos que possuem algum padrão ou
alinhamento como um elemento só. Isso nos faz entender uma linha tracejada como
uma linha, e não uma seqüência de segmentos justapostos.
Figura 3 - Linha do Gráfico é Entendida como Contín ua
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Completude, muitas vezes visto como uma variação do princípio da continuidade, é o
princípio de que procuramos entender figuras incompletas como figuras fechadas, mais
familiares a nós. Muitas vezes, duas linhas unidas em uma extremidade, são tão
eficazes para delimitar uma região quanto um retângulo.
Figura 4 - Gráfico Com e Sem Delimitação Explicita da Área
A utilização consciente desses princípios nos ajuda a eliminar elementos que não são
essenciais para a nossa percepção da informação.
FERRAMENTAS PARA APRESENTAÇÃO DE DADOS
Considerando os princípios de comunicação visual e a natureza dos dados industriais é
possível criar uma biblioteca de ferramentas, para apresentá-los de forma eficaz.
Muitos sistemas, como supervisórios, planilhas eletrônicas e portais web industriais,
possuem alguns desses princípios com diferentes graus de flexibilidade.
1.1 Gráfico de Barras
O gráfico de barras é um dos formatos de gráfico mais comum, e também o mais
poderoso. Ele compara valores usando um atributo pré-atentivo: o comprimento da
barra. Dessa forma, a assimilação de informações como menor e maior valor é
praticamente imediata.
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Ele pressupõe a existência de dados discretos ou amostrados divididos em categorias.
Essas categorias podem ter origens diferentes, como a produtividade das linhas A, B e
C; intervalos de tempo, como número de peças rejeitadas em cada um dos meses do
ano ou, ainda, medições qualitativas, como número de amostras consideradas boas,
medianas e ruins.
A utilização de cores diferentes nas barras dos gráficos é normalmente desnecessária,
já que a distinção entre elas pode ser feita por meio de legendas no próprio eixo do
gráfico. Uma exceção possível é a necessidade de destacar algumas barras do
conjunto. Em um gráfico, por exemplo, que indica o nível de estoque de cinco insumos
principais pode ser útil eleger uma cor para indicar o insumo que está com nível muito
baixo.
Figura 5 - Gráfico de Barras com Destaque de um Ite m
1.2 Gráficos de Linhas
Os gráficos de linhas têm como principal função ressaltar o comportamento de uma
determinada série de dados. Análises como tendência, sazonalidade e variação relativa
entre duas variáveis se tornam muito mais evidentes que em gráficos de barras.
A principal utilização desse gráfico em displays é a de análise de séries temporais.
Variáveis como volume de produção nos últimos 12 meses é um exemplo típico.
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Um cuidado que se deve tomar ao usar esse gráfico é manter as linhas que
representam dados mais ressaltadas que as de apoio, como os eixos e legendas,
facilitando a interpretação. Quando é usada mais de uma pena, podem ser usadas
cores diferentes para identificá-las.
Figura 6 - Gráfico de Linhas com Duas Penas
1.3 Sparklines
Sparklines foram inventadas por Edward R. Tufte, talvez o maior pesquisador de
representação gráfica de dados da atualidade. Ele combina, criativamente, uma
simplificação do gráfico de linha tradicional com um display numérico.
O gráfico de linha dos sparklines deve ter somente a pena, sem nenhuma indicação de
escala ou eixos. O objetivo dele é adicionar contexto ao valor numérico. Ele se mostra
bastante eficaz para a construção de dashboards porque, além de mostrar o valor atual
e histórico da variável, ocupa muito pouco espaço, podendo ser agregado a outros
tipos de telas ou a displays de alta densidade de informações.
Figura 7 - Sparklines
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1.4 Gráficos de Correlação
O gráfico de correlação é uma aplicação específica do gráfico de linha. Ele apresenta,
em cada um dos seus eixos, uma variável diferente e traça a relação entre elas.
Embora sirva a apenas essa aplicação específica, ele é bastante eficaz em responder
três questões: se existe alguma correlação entre as variáveis, se ela é direta ou inversa
e o quanto estreita ela é.
Uma ferramenta bastante útil no gráfico de correlação é a reta de ajuste. Ela facilita a
interpretação do sentido da correlação.
Figura 8 - Gráfico de Correlação com Reta de Ajuste
1.5 Heatmaps
Heatmaps, ou treemaps, são recursos bastante eficazes para visualizar status de
diversos itens organizados hierarquicamente numa só tela. É formado por um retângulo
subdividido em retângulos menores que representam cada um dos itens. O status é
informado usando diferentes cores ou, de forma mais eficaz, tonalidades da mesma
cor.
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Um recurso interessante em telas industriais, principalmente dashboards, é o drill-
down. Drill-down é a capacidade de navegar para outras telas que detalham um
determinado comportamento. Esse recurso é bastante usado em heatmaps.
Um exemplo de uma aplicação de heatmap com drill-down seria um dashboard para o
responsável pela qualidade de produtos de três plantas. Ele poderia ver áreas
representando as três plantas e subdivisões para cada um dos produtos elaborados por
elas. Caso um retângulo apresente uma cor mais forte, sinalizando um problema de
qualidade, ele poderia clicar nessa área a visualizar uma tela com detalhes das
análises desse produto.
1.6 Ícones
Os ícones são imagens que comunicam rapidamente usando atributos como cor ou
sentido. São normalmente utilizados para agregar significado a valores numéricos ou
textos.
Uma aplicação muito comum dos ícones são os alarmes. É comum a utilização de
ícones com cores, principalmente usando a metáfora do semáforo: cor verde para
valores bons, amarela para regulares e vermelha para ruins. Essa aplicação, por ter
como objetivo salientar valores que precisem de atenção, não costuma ser eficaz. A
melhor forma de usar ícones como alarme é trabalhar com visibilidade, apresentando a
figura apenas quando alguma ação deva ser tomada.
Outra aplicação comum dos ícones é sinalizar se um determinado valor apresenta
tendência de subida ou descida, por meio de setas. Embora agregue informação útil ao
valor, ainda não é tão eficaz quando os sparklines.
Figura 9 – Ícones
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1.7 Cartas de Controle
As cartas de controle foram inventadas por Walter A. Shewhart, engenheiro da Bell
Labs, na década de 1920. O objetivo dele era reduzir o número de falhas nos
equipamentos de transmissão para telefonia, por meio do monitoramento de variáveis
do processo produtivo.
Largamente utilizadas para controle de qualidade, permitem observar se determinado
processo está sob controle estatístico, isto é, se as variações de valor das amostras
representadas são consideradas estatisticamente normais.
Embora seja um gráfico de aplicação estatística é bastante comum em sistemas
industriais e, mesmo exigindo algum conhecimento prévio para ser configurado, é de
simples interpretação.
Uma carta de controle consiste em um gráfico de linhas, onde o eixo das ordenadas
apresenta o valor da variável medida e o das abscissas os valores das amostras
analisadas. Em dados amostrados de sistemas contínuos em intervalos de tempos
iguais, a abscissa pode apresentar uma escala de tempo. São apresentadas três linhas
horizontais, que representam, de cima para baixo, limite superior de controle, meta e
limite inferior de controle. Amostras que se apresentem fora dos limites de controle
representam uma evidência de instabilidade do sistema.
Figura 10 - Carta de Controle com Limites em Vermel ho
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ORGANIZANDO TELAS
Agora que conhecemos recursos de comunicação visual e ferramentas de expressão
de dados, vamos tratar de como usá-los para construir um display.
Existem alguns pontos que devem estar em mente durante a construção de um display
com múltiplos gráficos e valores. São eles a simplicidade gráfica, o posicionamento dos
objetos, a utilização de cores e, por último, o efeito estético do conjunto.
A simplicidade gráfica não é apenas uma escolha estética, mas uma característica
necessária para a comunicação eficaz. Uma tela simples nos mantém focados nos
itens mais importantes e aumenta a eficácia dos elementos pré-atentivos,
principalmente quando são utilizados como alarmes. Few [2] defende que devemos
eliminar todos os pixels que não carregam informações. Os princípios da Gestalt são
ótimas ferramentas para isso.
Um gráfico de barras, por exemplo, não precisa estar dentro de um retângulo para que
seu espaço seja delimitado. Pelo princípio da completude, estando somente com os
eixos, nosso cérebro se encarrega de completar sua área. Uso excessivo de figuras,
como logotipos e fotos, também comprometem a simplicidade do display.
Quando construímos telas com múltiplos objetos, a posição deles deve ser
cuidadosamente observada. A leitura, nos idiomas ocidentais, é feita da esquerda para
a direita. Dessa forma, o quadrante superior esquerdo tem um destaque importante,
pois é o primeiro a ser lido. Assim deve ser usado para as informações que queremos
que sejam lidas primeiramente, como KPIs e valores consolidados. A região central
também é uma região de destaque e é a de maior destaque para objetos de cores
diferentes e piscantes. É o melhor local para colocar os alarmes mais importantes.
Devido ao princípio da proximidade, elementos próximos são considerados do mesmo
grupo e, portanto, tendemos a entendê-los como tratando do mesmo assunto. Não
devemos aproximar elementos se não desejamos que sejam comparados.
O uso de uma diversidade excessiva de cores, ou de cores muito intensas, também
compromete a simplicidade. As cores também devem ser usadas apenas quando
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carreguem algum significado, como identificação de penas em um gráfico ou alarmes.
A utilização de diferentes intensidades, ao invés de diferentes matizes, também é
desejável, pois a intensidade é percebida pelos daltônicos.
Muitas vezes o efeito estético da composição de displays não é considerado em sua
construção, por se tratar de uma ferramenta de informação. Essas telas, muitas vezes,
são consultadas várias vezes durante o dia, ou ainda ficam constantemente abertas em
estações de operação. Construções desarmoniosas ou com cores desagradáveis
tornam a experiência de consultá-las cansativa. Cores suaves e telas de alta definição
comprovadamente aumentam a produtividade de seus usuários, diminuindo, inclusive,
o nível de stress.
Vamos considerar como exemplo um dashboard de produção construído sem observar
as recomendações tratadas neste artigo. Nesse display o gerente de produção deve
consultar o comportamento de alguns KPIs, OEE global e produtividade,
disponibilidade e qualidade globais e de cada uma das linhas da planta. Deve observar
o nível dos insumos produtivos, cuidando que não estejam abaixo do limites
estipulados. Visualizar o mix de produção, ou o percentual da produção total que foi de
cada um dos quatro produtos da planta. E, por fim, observar como as flutuações da
produção afetam o consumo de energia.
Figura 11 - Tela Contruída sem Observar as Recomend ações de Comunicação Visual
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Nesse display, encontramos alguns dos enganos mais comuns na construção de
dashboards.
• O posicionamento dos elementos não está adequado. Os KPIs OEE,
produtividade, disponibilidade e qualidade estão distribuídos pelo display e sem
o devido destaque. O quadrante superior esquerdo, o primeiro a ser visualizado,
está sendo usado com o logotipo da empresa. Logotipos e figuras que não
agregam informações devem ser colocados nas posições de menor destaque.
• Os insumos em estoque não estão apresentados no melhor meio. Para
identificar qual deles é o de maior ou o de menor quantidade, o usuário precisa
ler cada um dos números da tabela. O mesmo para identificar se algum deles
está abaixo do nível mínimo.
• O gráfico de pizza, utilizado para o mix de produtos, não estabelece claramente
a relação entre eles. Isso acontece porque é utilizado o atributo tamanho (das
áreas) para a codificação de valores, que não é facilmente avaliado por nossos
olhos. Gráficos tridimensionais também são mais difíceis de interpretar que
gráficos planos. Devemos ser cuidadosos para não escolhermos o formato dos
gráficos simplesmente por motivos estéticos.
• Embora os dados de consumo e produção estejam precisamente expressos na
tabela, a interpretação de seu inter-relacionamento se torna bastante difícil
apenas com números. Além disso, para a visualização de todo o intervalo, é
necessária a utilização de barras de rolagem. As barras de rolagem devem ser
sempre evitadas em dashboards porque contraria um de seus principais
objetivos que é concentrar todas as informações principais em uma só tela.
• O princípio da simplicidade gráfica não foi respeitado em praticamente nenhum
gráfico. O fundo cinza e o excesso de linhas, como de grade e legenda,
dificultam a identificação da informação e fazem com que eles ocupem um
espaço excessivo.
• Embora as cores tenham sido usadas somente para a codificação de variáveis,
elas são de tonalidades excessivamente fortes, distraindo a atenção para as
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informações. Numa visualização rápida, o primeiro elemento que chama nossa
atenção é a parcela vermelha do gráfico de pizza. Apenas alarmes, que
indiquem a necessidade de uma ação, devem se destacar das outras
informações.
Seguindo as recomendações já observadas, uma reconstrução possível da tela poderia
ser a seguinte.
Figura 12 - Dashboard de Produção Reconstruído para Maior Eficácia
Com a eliminação dos elementos desnecessários, a mudança mais evidente foi o
ganho de espaço, permitindo que sejam mostradas mais informações. Os KPIs foram
colocados no quadrante de maior destaque e representados usando sparklines, dando
uma idéia do histórico anterior. O mix de produtos, nível de insumos e comparação dos
KPIs de cada uma das linhas passaram a serem demonstrados por meio de gráficos de
barras. Os gráficos de barras são as melhores ferramentas para comparação de
valores, portanto, devem ser largamente utilizados em displays industriais,
principalmente os que apóiam decisões mais globais.
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As cores sóbrias facilitam a identificação dos valores que merecem atenção. Nesse
caso, a linha quatro parada, sinalizado com um ícone, e o insumo D, abaixo do nível
esperado.
O logotipo foi reposicionado para um lugar de menor destaque.
CONCLUSÕES
Alguns conceitos bastante simples de design são suficientes para facilitar a criação de
displays mais efetivos. Agora é necessária certa experiência para aplicá-los aos
diversos casos do dia a dia.
Telas com funções diferentes exigem desenhos diferentes. No ambiente industrial, elas
são construídas focando vários tipos de público e, algumas vezes, têm objetivos
verticais e outras horizontais. As principais verticais relacionadas à produção são a
Qualidade, Manutenção e Processo. Cada uma tem sua linguagem, suas variáveis de
interesse e suas unidades de tempo particulares. Em segmentos horizontais, temos a
operação, gerencia de fábrica, corporativo, TI e vários outros. Muitas vezes, todos eles
consomem os mesmos dados de origem, mas filtrados e apresentados de forma
específica.
Nunca se deve esquecer que o usuário final deve se sentir confortável em usar suas
ferramentas. O desenvolvimento de uma tela que deve ser consultada dia a dia, ou a
todo o momento, deve sempre ser feito em parceria com o usuário. O melhor resultado
só é alcançado quando os dados corretos são entregues da forma correta a pessoa
correta.
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MUNARI, B. Design e Comunicação Visual, Ed. Martins Fontes, São Paulo
FEW, S. Information Dashboard Design, O`Relly, Sebastopol
KESTENBAUM, N. Obrigado pela Informação que Você Não me Deu, Elsevier, Rio de Janeiro
TUFTE, E.R. The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, Cheshire