Введение

За последнее десятилетие в Бангалоре наблюдался экспоненциальный рост населения, а вместе с ним и количество мусора, которое генерируется каждый день, также многократно увеличилось!

Основная цель этого проекта — уменьшить количество черных точек и мусорных свалок вокруг Бангалора и дать возможность жителям Бангалора делать то же самое.

Краткий

Черные пятна — это небольшие и большие кучи мусора, которые мы видим на обочинах дорог, открытых площадках и вблизи жилых районов. Они вызывают зловоние и приводят к росту вредителей и бродячих животных вокруг жилых населенных пунктов. Существует множество опасностей для здоровья, вызванных этим негигиеничным методом утилизации отходов.

Сроки реализации проекта

Этот проект был выполнен в течение 3 месяцев.

Первый месяц для выявления проблемы и исследования.

Второй месяц на придумывание, итерацию и дизайн.

Третий месяц для разработки рабочего закодированного прототипа и пользовательского тестирования.

Процесс проектирования

Чтобы определить суть проблемы и найти для нее решение, нам пришлось вернуться назад и вперед в процессе Сопереживания и Определения.

Как мы можем

  • Как мы можем ограничить рост черных точек?
  • Как мы можем генерировать и собирать достаточно данных, чтобы местные власти могли принимать обоснованные решения по устранению этих «черных пятен»?

Методы исследования

Вторичное исследование

Я просмотрел пару исследовательских работ о ситуации с мусором в Бангалоре.

Я также просмотрел несколько правительственных веб-сайтов, чтобы получить цифры и статистику о сценарии утилизации мусора.

Вот что я нашел:

  • Бангалор разделен на 243 округа, в каждом из которых закреплено 18 самосвалов и 2 мусоровоза. Мусор вручную перегружается из автосамосвалов в грузовики, в результате чего несколько килограммов мусора разбрасываются вокруг пункта перегрузки.
  • 60% сбора мусора передано частным подрядчикам, которые не контролируются BBMP, из-за чего они пропускают некоторые места или не выполняют назначенный маршрут сбора мусора.
  • По состоянию на 2020 год в Бангалоре насчитывается около 2500 черных точек, из которых 60 являются крупными. Скорость роста черных пятен непостоянна и непредсказуема.

Первичное исследование

Google Формы

Я разослал формы Google людям из разных частей Бангалора, чтобы получить ответы от большей аудитории и понять сценарии из разных частей города.

Интервью

Мои интервью были проведены с должностными лицами ББМП, водителями самосвалов и мусоровозов, а также с людьми, живущими по соседству, об их повседневных проблемах, связанных с вывозом и сбором мусора.

Интервью были наиболее полезными для сбора информации для выявления основной проблемы. Это позволило более личное общение с людьми.

So…

Каковы были мои инсайты??

  • Большая часть отходов, которые превращаются в «черные точки», создается домохозяйствами всех уровней дохода.
  • Люди, живущие в населенном пункте, сталкиваются с проблемами, если они слишком долго оставляют мусор в местах общего пользования.
  • Большинство людей выносят мусор, исходя из оценки и предположения времени, в которое мусор будет собран.
  • Самосвалы ББМП иногда не собирают мусор с определенных участков, что приводит к скоплению мусора в домах. Это приводит к тому, что люди выносят мусор на улицу из-за вызванных им проблем с гигиеной.

Кто был нашей целевой аудиторией?

Поскольку с этой проблемой сталкиваются люди разных возрастных групп, мы создали образы молодых и пожилых людей.

Это помогло нам вернуться назад и вспомнить, что у части нашей группы пользователей могут возникнуть проблемы с навигацией по сложным взаимодействиям и данным. Дизайн должен быть простым для пожилых людей.

Заинтересованные стороны

Решение

  1. Отслеживание мусоровозов и самосвалов: предоставление пользователям возможности отслеживать самосвалы, которые по расписанию собирают мусор в их местности, узнавать их текущее местоположение, проверять маршрут. они должны занять и время, когда они прибудут в местонахождение пользователей. Это делается с помощью Карт Google и модального окна со всей этой информацией для упрощения визуализации.
  2. Информация из краудсорсинга. Лучший способ определить «черные точки» в городе — предоставить эту информацию жителям Бангалора. Используя их текущее местоположение, с помощью приложения будет отмечена черная точка, и для получения достоверных данных им также потребуется загрузить ее изображение. Более заметное и проблематичное черное пятно будет отмечено большим количеством людей, что даст данные BBMP о том, какие черные пятна следует отдать предпочтение при расчистке.

Раскадровка

Раскадровка показывает проблемы, с которыми сталкиваются люди, то, как они столкнутся с продуктом и как он будет решать их проблемы в повседневной жизни.

Поскольку продукт (как предлагается) будет работать в отношении BBMP, жителей Бангалора можно будет познакомить с приложением с помощью рекламы на общественном транспорте, поскольку это обеспечит максимальный охват .

Художественный холст

Гид по стилю

Каркасы и итерации

Дизайн пользовательского интерфейса

Потоки пользователей

Из-за плотного графика мы создали пользовательские потоки после того, как дизайн пользовательского интерфейса был завершен, чтобы определить различные потоки и способы навигации, возможные в пользовательском интерфейсе.

Мы работали над двумя разными пользовательскими потоками, так как две части проекта должны были быть двумя разными проектами, которые позже были объединены в процессе.

Почему дизайн не был отшлифован и закончен?

Этот проект был в основном техническим по академическим причинам. Следовательно, наше внимание было больше направлено на разработку закодированного прототипа. Дизайн пользовательского интерфейса был выполнен в течение двух дней.

Поскольку мы решили кодировать прототип на Flutter, мы не стали добавлять мелкие детали вроде теней или любых других сложных элементов, которые сильно усложнили бы кодирование. Flutter использует Руководство Google по дизайну материалов и соответственно создает тени для всех элементов. Мы не хотели, чтобы тени в дизайне и прототипе сильно различались.

Закодированный прототип

За 3 недели мы вдвоем написали около 10 000 строк кода для разработки рабочего прототипа, одновременно изучая язык по мере написания кода.

Используемые инструменты