Назад

Navio:Построение отечественной и санкционностойкой HMI-платформы и экосистемных инструментов

Видео обложка кейса Navio

Контекст и роль

Navio — HMI/IVI-экосистема для серийных российских автомобилей. Внутри одного продукта сходились мультимедиа, навигация, множество сценариев внутри хедюнита и инструменты для управления флотом. Я работал на проекте как DesignOps Manager и Principal Product Designer. В этой роли я проектировал ключевые поверхности интерфейса, собирал логику состояний, развивал компонентную архитектуру и помогал команде превращать технические ограничения в проверяемые пользовательские сценарии. Это сокращенная версия кейса; чтобы получить доступ к полной, напиши мне в Telegram.

Написать в Телеграм

Проблема

В интерфейсах головных устройств и любых поверхностей в авто есть множество ограничений. У водителя мало времени на взаимодействие, экран встроен в физический салон, рядом есть руль, дорога, пассажиры, датчики, и со всем этим нужно работать в движении. Одно и то же решение должно работать на разных размерах дисплеев, учитывать состояние автомобиля и оставаться доступным для пользователя. В моей зоне были сценарии, где дизайн напрямую влияет на безопасность и стоимость разработки. Например, климат, системные оверлеи, адаптивная сетка, поведение виджетов и проверка интерфейса на стендах до передачи в разработку.

Результаты

Я спроектировал масштабируемую архитектуру интерфейсных виджетов и responsive-поведение HMI под разные автомобильные экраны. Часть работы была связана с системными оверлеями и сценариями, где пользователю нужно быстро понять состояние автомобиля или выполнить действие без лишнего отвлечения. Отдельно я занимался эргономикой климата и быстрых действий. Ранние проверки на стендах и в реальном салоне помогали находить проблемные зоны еще до попадания решений в сборку. Такой подход помог сэкономить несколько сотен часов разработки, снизить количество поздних переделок и сделать delivery предсказуемее. В результате Time-to-Market для HMI-фичей снизился на 29%, Design Lead Time — на 42%, а Reject Rate со стороны разработки удалось снизить до <2%.

Немного визуала