NPDP新版教材知識(shí)集錦--【第四章節(jié)】（5）

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【詳細(xì)設(shè)計(jì)與規(guī)格階段】

5.1質(zhì)量功能展開

質(zhì)量功能展開(QualityFunctionDeploymen，QFD)：是運(yùn)用矩陣分析將“市場(chǎng)需要什么”與“開發(fā)工作完成什么”相結(jié)合的結(jié)構(gòu)化方法，通常應(yīng)用于多職能團(tuán)隊(duì)就客戶需求與產(chǎn)品細(xì)節(jié)特性之間的聯(lián)系達(dá)成認(rèn)可時(shí)。最常用的質(zhì)量功能展開的例子是質(zhì)量屋。

識(shí)別出符合以下條件的設(shè)計(jì)屬性：

與客戶需求關(guān)系密切;競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的表現(xiàn)較差;賣點(diǎn)十分吸引人。

質(zhì)量屋的構(gòu)建步驟以及優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)：

5.2穩(wěn)健設(shè)計(jì)

三次設(shè)計(jì)法：

5.3情感化設(shè)計(jì)(EmotionalDesign)

設(shè)計(jì)者用情感化設(shè)計(jì)方法來激發(fā)消費(fèi)者的情緒和感受，創(chuàng)造出良好的情感聯(lián)想，讓消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生信任感，從而提高產(chǎn)品的可用性。

通過消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生的情感層次不同，將其分為三大類：本能層、行為層和反思層。

情感化設(shè)計(jì)影響評(píng)估方法：

1、感性工程學(xué) (Kansei Engineering)

該方法用于識(shí)別產(chǎn)品中的相關(guān)設(shè)計(jì)要素(如顏色、大小和形狀等)，這些要素決定偏好。該方法需要識(shí)別感性詞語。所使用的方法包括有聲思維梯度法(Tink-AloudLaddering)、數(shù)量化理論I(QuantificationTheoryI,QTI)、偏最小二乘法(IpTS.Analysis)及用于估算目的的遺傳算法(Genetic)和模糊邏輯

(FuzzyLogic)。

2、情感分析(SentimentAnalysis)

該方法用于了解人們?cè)诓┛突蛏缃痪W(wǎng)絡(luò)中對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論和觀點(diǎn)，并對(duì)這些評(píng)論進(jìn)行分類?？梢赃\(yùn)用自動(dòng)化技術(shù)來識(shí)別評(píng)論者在產(chǎn)品特性上表達(dá)的意見(正面、中性或負(fù)面)。該方法運(yùn)用了基本貝葉斯和深度學(xué)習(xí)算法。

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 (Neural Networks)

該方法利用了反向傳播(Back Propagation,BP)技術(shù)來建立產(chǎn)品或形狀參數(shù)與形容詞、意象詞之間的關(guān)系，目的是更改設(shè)計(jì)參數(shù)，直到產(chǎn)品形狀被接受為止。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法把反向傳播和灰色關(guān)聯(lián)度分析作為優(yōu)化算法。

4、微軟反應(yīng)卡(MicrosoftReactionCard)

該方法用于評(píng)估設(shè)計(jì)或產(chǎn)品的情感反應(yīng)和期望(視覺吸引力)。參與者從118張寫有產(chǎn)品詞匯的卡片中選出與該產(chǎn)品或設(shè)計(jì)相關(guān)的卡片，并解釋為什么所選卡片中的詞匯要體現(xiàn)在該產(chǎn)品或設(shè)計(jì)上，最后得出結(jié)論。該方法采用聚類分析、頻度分析和詞匯云處理技術(shù)。

5、突發(fā)情緒法(EmergentEmotions)

該方法認(rèn)為情緒是動(dòng)態(tài)、突發(fā)和遞歸的過程。用戶對(duì)設(shè)計(jì)的反應(yīng)模式是由評(píng)估結(jié)果所驅(qū)動(dòng)的。情緒反應(yīng)和對(duì)產(chǎn)品特性的期望會(huì)受到情緒影響，也會(huì)由差異化要求而引發(fā)。該方法利用人工智能環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非線性動(dòng)態(tài)建模來解釋消費(fèi)者的情緒過程，日內(nèi)瓦情緒專家系統(tǒng)(GenevaExpertSystemonEmotions,GENESE)中描述了該情緒過程。