言われた表紙で本を判断しないでください. それらの本は、常に人生を変える文学体験を提供してきたわけではありませんが、一体何なのでしょうか? それはたった10ドルの賭けでした。
プロセスのデジタル化戦略を支えるロケーション インテリジェンスへの投資は、10 ドル以上の提案であり、適切な追跡テクノロジを選択することは、そのカバーを熟読するよりも検討する価値があります。 ただし、ここで問題があります。追跡テクノロジは、パフォーマンスの非常に表面的なビューに基づいて日常的に比較され、多くの場合、正確に間違ったパラメーターである精度を使用して比較されます。
まず、すべての追跡システムがエラーを起こすことを指摘しておく必要があります。「あなたはここにいる」と言うとき、それは「あなたは大体ここにいるが、このエラー サークル内のどこにでもいる可能性がある」という意味です。 その時点での GPS の性能に応じて、Google の信頼の青い円が増減するのを私たちは皆目撃してきました。 舞台裏では、あなたの携帯電話はあちこちにジャンプしている多くの位置情報の更新を取得しています.Googleのドットは、おそらくあなたがどこにいるのかを推測しています. .
エラーの理由 あらゆる種類の理由があります。環境内のオブジェクトが追跡信号を歪めたりブロックしたりする方法、信号の物理学とそれが検出および解釈される方法、追跡デバイスの設計とそれらが内部で作成するノイズの量など. 追跡システムが実際の位置を飛び越えて測定を行う理由はたくさんありますが、基本的に変わらないのは、すべての追跡システムが (現在も将来も) 位置を測定するときにある程度の誤差を生じるということです。
しかし、いくらですか？
位置情報技術とパブでのゲーム
Google の青い円に戻って、そこで何が起こっているかを考えてみましょう。そのためには、ダーツのゲームについて考えることが役に立ちます。 ダーツ プレーヤーのパフォーマンスは、ダーツが狙った場所に着地するかどうかによって定義できます。つまり、ダーツの正確さです。 ゴールが雄牛の目であるとしましょう。プレーヤーのパフォーマンスを測定するには、プレーヤーに 100 スローを与え、ターゲットにダーツがいくつあるかを数えます。
OK、ここまでは順調です。 プロのプレイヤーに 100 本のダーツを与えますが、ほぼ毎回的を射ていると予想されます。 自分？ それほど多くはありません。ボード全体にダーツを散らし、ボードの向こう側の壁に 1 つまたは 2 つ散らばる可能性がありますが、100 のダーツのうち、雄牛の目を獲得する可能性があります。 1000回投げてくれれば、そのうちの少なくとも1回は狙ったところに着地するだろう。
さて、私とプロに、どちらも的を射ることができるかどうか聞いてみてください。 案の定、少し顔を赤らめますが、ダーツを十分に与えてください。私はあなたの男です。 でも、あなたは私をあなたのチームに入れたくありませんよね？ あなたは、私のダーツの正確な投擲にほとんど自信がないでしょう。
それでは、もう少し科学的に、精度と並んで位置するパフォーマンス パラメーターとして信頼性を定義しましょう。 ダーツ プレーヤーのパフォーマンスを、ターゲットに当たったかどうかではなく、各ダーツがターゲットからどれだけ離れているかに基づいて定義しましょう。 次に、いくつかのメトリックを適用してパフォーマンスを判断できます。 これが私の100回のスローです。
ご覧のとおり、私はあまりうまくいきませんでした。 この表は、各リングの内側で獲得したダーツの合計数を示しています。たとえば、内側のリングの 64 には、ブルとブルズアイのダーツも含まれています。 中心から外に出ると、その半径内に蓄積されたダーツの合計数を数えます。 実際にリングの半径を測定すると、次のようなグラフの表に結果をプロットできます。
青い線は私で、緑の線はプロのプレーヤーがどのように得点するかを示しており、ほぼすべてのダーツを雄牛の中に入れ、ほとんどのダーツを雄牛の目の中に入れます。
私のダーツのキャリアが実際に成功しなかった理由を強調するために描いたばかりのグラフは、「累積エラー確率」グラフと呼ばれます。 追跡システムにもまったく同じ原則を適用できます。ここでは、追跡システムが測定値として返す実際のオブジェクトの位置からの距離としてエラーを定義し、縦軸をパーセンテージでプロットします。 これがどのように見えるかです：
ダーツを投げる場合と同様に、緑の線は赤の線よりもはるかに優れたトラッキング システムを示しています。 曲線が左上隅に向かうほど、追跡システムが優れていることを示しています。
もちろん、人生はそれほど単純ではありません。非常に大まかに言えば、追跡システムの総所有コストは緑の線の方向に増加し、赤の線の方向に減少します。これは主に、システムのコストと寿命に起因します。 追跡タグ。 肝心なのは、支払った金額に見合うものを手に入れることができるということです。そのため、パフォーマンスと TCO について決定を下す必要があります。
追跡システムについて学ぶ最も重要なこと
累積誤差曲線を見て、いくつかの方法で読みましょう。 伝統的な質問は、1m の精度を達成できるかということです (1m は、優れたものの定義として私たちの文化に忍び込んでいるパフォーマンスの幻想的なしきい値です)。 生意気なダーツ プレーヤーであるため、グラフの 3 つのベンダーは全員、「はい! もちろん！” 彼らはあなたに信頼度を教えようとはしません. ベンダー 95% の時間。
よりわかりやすい言い方をすれば、1m の精度を約束する場合、赤いベンダーは 50% の確率で間違っており、黄色のベンダーは 30% の確率で間違っており、緑色のベンダーは 5% の確率で間違っています。 自問しなければならないのは、「どの程度の精度が必要か」ではなく、「どのくらいの頻度で間違った答えを許容できるか」です。 「私のプロセスはどの程度重要ですか?」という意味です。
より洞察に富んだ方法で曲線を読む場合、自信を持って開始する必要があります。プロセスが 5% のエラー率を許容し、それでもこの投資に対して正の RoI を返すことができると定義しました。 95% の信頼水準でエラーを尋ねることでベンダーを比較できるようになりました。物事は急速に悪化します。緑色のベンダーは「1m」、黄色は「3.3m」、赤色は「11m」と答えます。 ああ、レッド: ああ…。
最も重要なこと: 一般的な信念やマーケティングのレトリックに反して、追跡システムは正確さの連続ではなく、信頼の連続の上に存在します。
左側では、非常に重要なプロセスをサポートする TCO の高いシステムを使用する傾向があり、右側では、重要度の低いプロセスに完全に適した TCO の低いシステムを使用する傾向があります。 これがまさにポイントです。プロセスが許容できるエラー率は、どの追跡ソリューションを選択するかを決定する要因です。 確かに精度は重要ですが、それ自体は多かれ少なかれ無意味なパラメーターです。
信頼ラインではなく精度に沿ってシステムを追跡することを考え、現在流行している 1m のしきい値に屈する場合、次のようになります。
すべての RFP 応答がパフォーマンスの点でまったく同じに見えるため、これは追跡システムを選択するための良い方法ではありません。誰もがグリーン ゾーンで応答します。 要件には精度と信頼度の 2 つのパラメーターがあり、回答を分けるのは信頼度です。
その方法は次のとおりです。
- 精度要件を定義します (例: 2m)。 (はい、正確さを定義する必要がありますが、それだけにとどまらないでください。これには技術があり、別のブロ投稿で取り上げる予定です。)
- プロセスの重要性を考慮し、許容可能なエラー率を定義してください。 1,000 分の 1、つまり 0.1% としましょう
- これを 100% から差し引いて、必要な信頼レベルを取得します: 99.9%
- ベンダーに、あなたの環境に似た物理環境での 2m の信頼率について尋ねてください (彼らのラボではなく、すべての厄介なビットが存在する現実の世界にあります)。
- 99.9% 未満の回答者は全員失格
- 他の要件に基づいて、残りの中から選択してください。
これらの手順を踏まないと、信頼係数を完全に無視してだまされやすくなります。 信頼性は、追跡システムの最も重要な唯一の差別化要因であり、誰も考慮していないものであるため、それについて話し始める時が来ました.
さて、正確さだけを指定する必要があるとまだお考えの場合は、私は自分のダーツを持っており、木曜日の夜は通常空いています。
Ubisense のチーフ プロダクト アドボケイトである Adrian Jennings によって執筆
Ubisense のスポークスパーソンとしてのエイドリアンの役割は、プロセスを変革するための SmartSpace の採用を加速し、あらゆる種類の組織と協力して世界中を移動します。 エイドリアンは回復中のロケット科学者であり、指定された英国の諜報専門家として、米国国防総省のミサイル コンサルタントとして 3 年間勤務しました。 彼はオックスフォード大学で物理学の修士号を取得し、現在はケンブリッジの会社で働いています。
