基于感知質(zhì)量的汽車外造型CAS面分縫設(shè)計(jì)

摘要：汽車外造型感知質(zhì)量越來越成為顧客購買汽車的關(guān)鍵評價(jià)指標(biāo)之一，其中，分縫線的走向及其所分割的空間特征，鮮明地體現(xiàn)了造型的美學(xué)協(xié)調(diào)關(guān)系。本文提出了一種感知質(zhì)量指標(biāo)的量化評價(jià)方法，基于KANO模型，將客戶對造型的主管感受客觀化，并基于此進(jìn)行進(jìn)一步解析具體設(shè)計(jì)指標(biāo)與感知質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)。文中通過某分縫線感知質(zhì)量設(shè)計(jì)的實(shí)際案例加以說明。該方法為車企的造型設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)提供了一種科學(xué)客觀的量化評估方法，在實(shí)際開發(fā)項(xiàng)目中的應(yīng)用，將有助于指導(dǎo)工程師進(jìn)一步明確相關(guān)設(shè)計(jì)指標(biāo)。

關(guān)鍵詞：感知質(zhì)量;分縫線;CAS;汽車造型

中圖分類號：U471文獻(xiàn)標(biāo)示碼：A

0引言

汽車外造型是顧客選車的第一主觀印象關(guān)注點(diǎn)，也是汽車廠商制造工藝及審美意象的集中體現(xiàn)。而隨著時(shí)代的發(fā)展，以及汽車市場上顧客不斷提升的審美等情感要素需求，這些對于產(chǎn)品的主觀印象，即“感知質(zhì)量”越來越成為汽車產(chǎn)品研發(fā)過程中極為迫切的工作。其中，外造型上的分縫線所體現(xiàn)出來的各種走向以及所分割出來的各種形狀的覆蓋件，最為特征鮮明地體現(xiàn)了汽車造型的美學(xué)協(xié)調(diào)關(guān)系。因此，分縫的設(shè)計(jì)是面向感知質(zhì)量的造型設(shè)計(jì)中的重要課題。此外，分縫的設(shè)計(jì)不僅需要滿足情感要素需求，還需要滿足間隙配合、裝配工藝協(xié)調(diào)等一系列工程可行性要求，即設(shè)計(jì)過程中不僅需要考慮主觀方面的要求，也要兼顧客觀方面的要求。在業(yè)界內(nèi)，尚缺少一種可以客觀量化的方法協(xié)助設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)解決這個(gè)難題。本文提出一種基于KANO模型的方法，針對感知質(zhì)量問題進(jìn)行量化分析，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并綜合應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對模型進(jìn)行解析。

1汽車造型分縫

造型分縫設(shè)計(jì)原則為：局部服從整體，保證整體性、協(xié)調(diào)性和統(tǒng)一性。分縫設(shè)計(jì)對車身結(jié)構(gòu)關(guān)系、沖壓難易程度等影響較大，但一切都應(yīng)以造型設(shè)計(jì)的分縫為基準(zhǔn)，不能隨意更改造型分縫，其余所有分縫確定都應(yīng)符合這個(gè)基準(zhǔn)^[1]。從設(shè)計(jì)角度來說，分縫的好壞意義十分重大，它不僅對產(chǎn)品本身呈現(xiàn)出的造型意圖有重大影響，也會影響汽車的開發(fā)成本和周期。

分縫線將汽車的外造型分割為不同的覆蓋件區(qū)域，分縫線本身的秩序感、曲率等諸多屬性，構(gòu)成了不同造型風(fēng)格的組成部分。這些特征信息可以大致分為2類：一類是以曲率、弧度等描述的物理屬性，是客觀存在，不以認(rèn)知客體的變化而變化的;另一類則是以認(rèn)知客體的情感要素變化而變化的內(nèi)容，因其與主觀性認(rèn)知存在比較強(qiáng)的聯(lián)系，更強(qiáng)調(diào)整體性、宏觀性的，往往是一系列物理屬性的組合。也就是說，對于分縫線的設(shè)計(jì)問題，其研究方法至少應(yīng)該在2個(gè)層面上研究：一方面是從宏觀的方面分析，提綱挈領(lǐng)，從整體性的角度設(shè)計(jì)一類或幾類滿足風(fēng)格要求的特征組合;另一方面是從細(xì)觀的層面研究具體特征，對具體曲率、位置等可以客觀描述的屬性進(jìn)行研究，在滿足造型、設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，從制造、匹配等角度綜合考慮。

2感知質(zhì)量指標(biāo)的客觀評價(jià)

2.1基于KANO模型的感知質(zhì)量指標(biāo)量化方法

KANO模型是一種可以為產(chǎn)品質(zhì)量屬性提供分類依據(jù)的工具，為產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。以KANO模型為基本工具，對產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量要素進(jìn)行分類，尋求和理解顧客對于這些質(zhì)量要素的需求態(tài)度，以指導(dǎo)企業(yè)相關(guān)決策^[2]。KANO模型根據(jù)產(chǎn)品功能特性與客戶需求滿意度之間的關(guān)系，定義了3個(gè)層次的功能需求，將產(chǎn)品功能質(zhì)量特性分為基本需求、必需需求、魅力需求、無關(guān)需求和反向需求5類（圖1）。橫坐標(biāo)表示產(chǎn)品的質(zhì)量特性要素被表征的程度，越往右表示產(chǎn)品質(zhì)量特性要素被表征的滿足程度越高;反之，橫坐標(biāo)軸越往左表示產(chǎn)品質(zhì)量特性要素被表征的滿足度越低?？v坐標(biāo)表示客戶對產(chǎn)品質(zhì)量特性要素的滿意程度，縱坐標(biāo)軸越往上表示顧客的滿意程度越高;相反，越往下代表客戶滿意度越低。具體操作中，通過設(shè)計(jì)KANO問卷調(diào)查，并整理需求分類表，對結(jié)果進(jìn)行分析^[3]。

KANO模型的調(diào)查中，針對所關(guān)注的每個(gè)特征或需求均由正向、反向2個(gè)構(gòu)成，用來反應(yīng)來自于顧客的不同需求，將結(jié)果分為喜歡、理應(yīng)如此、中立、可以接受和不喜歡5個(gè)等級，并整理為分類對照表進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)（圖2、3）。

表中字母A代表魅力需求（Attractive Repuirement）要素;字母M代表必須需求（Must-be Repuirement）要素;字母B代表基本需求（Base Repuirement）要素;字母I代表無關(guān)需求（Indifferent Repuirement）要素;字母R代表反向需求（ReverseRepuirement）要素。

通過KANO問卷和KANO需求分類表得到的顧客需求要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，去掉顧客認(rèn)為無關(guān)、反向和質(zhì)疑的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)所有問卷的顧客分類情況。各需求類型要素分類統(tǒng)計(jì)完成后，運(yùn)用Better-Worse系數(shù)法進(jìn)行功能需求度指標(biāo)計(jì)算。Better是指增加后有所提升的滿意度指標(biāo)Bi，Bi值越大，代表用戶滿意度提升的效果越強(qiáng)。Worse是指消除后的會引起負(fù)面影響的不滿意指標(biāo)Wi，Wi的絕對值越大，代表滿意度降低的影響效果越強(qiáng)，也就代表了此功能特性時(shí)客戶強(qiáng)烈需求的功能要素。需求要素指標(biāo)計(jì)算公式為。

其中A為魅力需求（Attractive Repuirement）要素;B為基本需求（Base Repuirement）要素;M為必備需求（Must-be Repuirement）要素;I為無關(guān)需求（Indifferent Repuirement）要素，公式（1）和（2）中的A、B、M、I分別為4種客戶對產(chǎn)品需求要素的KANO分類數(shù)量。在不滿意度公式上乘以（-1），如公式（2）所示，目的是為了說明顧客對產(chǎn)品不滿意的影響程度，所以顧客對產(chǎn)品的滿意度大小主要是通過滿意度系數(shù)和不滿意度系數(shù)的絕對值大小來判斷，如果滿意度系數(shù)和不滿意度系數(shù)的絕對值越大，則說明該產(chǎn)品的需求要素讓顧客對產(chǎn)品的滿意度或不滿意度影響程度就越大。

根據(jù)計(jì)算公式可知，當(dāng)指標(biāo)值越接近1時(shí)，代表該產(chǎn)品質(zhì)量特性對顧客滿意度的影響度越高;當(dāng)指標(biāo)值越接近0時(shí)，則表示該產(chǎn)品質(zhì)量特性對顧客的滿意度影響度越小，說明即使該產(chǎn)品不具備此種質(zhì)量特性也不會造成對顧客的不滿。不滿意度指標(biāo)值介于-1和0的區(qū)間范圍內(nèi)，如果不滿意度指標(biāo)值越接近-1，則表示該產(chǎn)品的質(zhì)量特性具備不充分時(shí)，會引起顧客對該產(chǎn)品的極度不滿;相反的當(dāng)不滿意度指標(biāo)值越接近0時(shí)，則表示該產(chǎn)品的質(zhì)量特性具備不充分時(shí)，不會引起顧客對該產(chǎn)品的不滿。

2.2感知質(zhì)量數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)解析

對于汽車外造型而言，視覺質(zhì)量是其呈現(xiàn)給客戶的主要方面。如果按照顧客關(guān)注要素的角度理解，可以進(jìn)一步分解為色彩、光澤和幾何造型等特征，而這些特征的顯著性直接影響這些視覺信息是否容易被客體所感知。一般說來，這些特征的感知顯著性與其在所評價(jià)對象中占的比例和復(fù)雜性等因素直接相關(guān)。通過KANO模型，可以梳理得到客戶需求頻率較高、較為顯著的特征，但由于造型特征所包含的信息非常多，還需要提取對其影響度較大的屬性，并進(jìn)行進(jìn)一步研究。

對感知質(zhì)量進(jìn)行多層次解析演繹，將相關(guān)要素進(jìn)行分解、聚類并轉(zhuǎn)化為汽車研發(fā)中的工程語言，層層遞推，即可得到特征在各個(gè)層級（個(gè)體級、局部區(qū)域級、總體級）的影響（圖4）。

整車外造型的整體感知質(zhì)量應(yīng)該與各個(gè)子項(xiàng)存在函數(shù)關(guān)系為^[4]。

F（Y）=F（X₁，X₂，X₃，...，X_n）（3）

觀察感知質(zhì)量的各個(gè)單項(xiàng)，可以發(fā)現(xiàn)，大部分單項(xiàng)之間的相關(guān)性相對而言要弱于其與整體之間的相關(guān)性，比如，顏色單項(xiàng)與幾何造型單項(xiàng)之間的相關(guān)性較不密切。

a+F（X₁）+F（X₂）+…+F（X_n）（4）

此外，由于感知質(zhì)量分為多個(gè)層級，其函數(shù)關(guān)系同樣應(yīng)逐層分解演繹，對于層級X₁，可以如下進(jìn)行分解。

X₁=α_x1+f（x₁₁）+f（x₁₂）+…+f（x_1n）

（5）

而對于因變量與自變量之間的關(guān)系，可以應(yīng)用回歸方程式預(yù)測因變量的變化規(guī)律，構(gòu)建變量間的近似表達(dá)方程式。對于感知質(zhì)量數(shù)據(jù)，可以人為的進(jìn)行簡化，轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，并將各個(gè)單獨(dú)的線性關(guān)系合并為多元線性回歸方程。

f （x_1i） =α_1ix_1i

（6）

Xl = α_x1 + α₁₁x₁₁ + α₁₂x₁₂ + ... + α_1ix_1i

（7）

式中x_1i，可以理解為相關(guān)設(shè)計(jì)要素，滿意度Bi值越接近1時(shí)，代表該產(chǎn)品質(zhì)量特性對顧客滿意度的影響度越高，不滿意度值Wi越接近-1，則表示該產(chǎn)品的質(zhì)量特性具備不充分時(shí)，會引起顧客對該產(chǎn)品的極度不滿。故對于本問題，各個(gè)因變量可以綜合應(yīng)用式（1）、式（2）中的滿意度提升指標(biāo)和不滿意指標(biāo)來表示。例如，對于層級X7，，其函數(shù)f（x_1i）的估計(jì)僮可以表示為，式中α₁₁意為待求解的線性方程的系數(shù)。

對式（7）進(jìn)行求解，根據(jù)所采集的感知質(zhì)量數(shù)據(jù)，利用最小二乘法原理^[5]，則有。

對式（9），分別對估計(jì)值求偏導(dǎo)數(shù)，n個(gè)α₁₁的估計(jì)值即可獲得。

3基于感知質(zhì)量的分縫線設(shè)計(jì)

3.1基于KANO模型的感知質(zhì)量數(shù)據(jù)采集及分析

針對分縫線的感知問題，筆者所在的團(tuán)隊(duì)選取了近幾年的一些典型車型，并在公司范圍內(nèi)與造型設(shè)計(jì)工程師、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工程師以及普通行政人員（可視為普通顧客）進(jìn)行問卷調(diào)查、訪談（圖5）。受訪者構(gòu)成比例為造型設(shè)計(jì)工程師10名，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工程師10名，普通行政人員30名。

分析調(diào)查結(jié)果，針對側(cè)圍區(qū)域的分縫數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類分析，整理出需求分類表如圖6所示。

根據(jù)需求分類表，可以計(jì)算受訪者群體對相關(guān)問題的敏感程度，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以對靈敏度高的問題優(yōu)先考慮，以最佳性價(jià)比的形式提升感知質(zhì)量，滿足受訪者的情感需求（圖7）。

根據(jù)對分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)表，可以看出，受訪者對于前門與翼子板分縫線使用大幅前偏的設(shè)計(jì)、B柱區(qū)域分縫凹凸面的凸面部分采用大幅前偏式設(shè)計(jì)均有非常高的滿意度;對于后側(cè)門與側(cè)圍分縫使用大幅后偏的設(shè)計(jì)、B柱區(qū)域凹凸面V型面使用后偏式設(shè)計(jì)也有較高的滿意度;對于B柱區(qū)域分縫凹凸面凹面使用后偏式設(shè)計(jì)，大部分受訪者認(rèn)為這是一個(gè)必須滿足的要求;對于B柱區(qū)域凹凸面V型面使用后偏式設(shè)計(jì)，大部分受訪者認(rèn)為這只是一個(gè)所需要滿足的基本特征。

3.2感知質(zhì)量對標(biāo)數(shù)據(jù)分析

通過以上基于KANO模型的分析數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)從中歸納得到關(guān)于汽車側(cè)圍區(qū)域分縫線的感知質(zhì)量典型特征的設(shè)計(jì)方向。但在項(xiàng)目進(jìn)行的具體過程中，還需要對具體的設(shè)計(jì)目標(biāo)范圍進(jìn)行進(jìn)一步設(shè)定，幫助項(xiàng)目組以用戶需求為導(dǎo)向合理地對相關(guān)提案進(jìn)行更為有效的權(quán)衡與決策。換而言之，以上述基于KANO模型調(diào)研的信息，以及對標(biāo)車型的數(shù)據(jù)，利用公式（7～9），計(jì)算系數(shù)，即可獲得量化的偏移量范圍、特征面弧度值范圍等信息。

根據(jù)本項(xiàng)目的需求，項(xiàng)目組選取了市面上的10款典型車型進(jìn)行研究，提取了各車型側(cè)圍分縫線的特征，判別其偏移方向，并測量了偏移量、特征量弧度等數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)按順序排列，對上文中所述的50名調(diào)查人員進(jìn)行調(diào)研，評估其對于數(shù)值幅度滿意影響度（圖8）。

以分縫面凹面后偏值的計(jì)算為例，根據(jù)特征數(shù)據(jù)表，以該項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的最大值作為尺度衡量偏移幅度，對調(diào)查者進(jìn)行調(diào)查的樣本結(jié)果如圖9所示。

根據(jù)表格中的數(shù)值，對偏移值以及最大滿意度指標(biāo)max[B_j，abs（W₁）]應(yīng)用最小二乘法估計(jì)。

Y =-0.0482X + 0.7806

（10）

偏移值以X表示，滿意度指標(biāo)以Y表示。由公式10可知，在確認(rèn)使用后偏式設(shè)計(jì)的前提下，偏移量越小越可能獲得較高的滿意影響度。結(jié)合具體數(shù)據(jù)分析，如采用小幅的偏移度，至少是比較中庸的設(shè)計(jì)，不易招受負(fù)面的評價(jià);如采用偏向中值的偏移幅度設(shè)計(jì)，可定義為偏向激進(jìn)的設(shè)計(jì)，可能會獲得部分客戶的強(qiáng)烈認(rèn)同。

4結(jié)束語

造型感知質(zhì)量設(shè)計(jì)作為研發(fā)中極為迫切的工作，一直以來面臨著難以科學(xué)搜集數(shù)據(jù)以及無法進(jìn)行量化的難題，導(dǎo)致OEM廠商在項(xiàng)目的開發(fā)過程中難以獲取有效的客觀證據(jù)支持所決策的問題取向。本文在引入KANO模型分析方法搜集客戶調(diào)研數(shù)據(jù)，計(jì)算滿意影響度指標(biāo)，并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)解析，提出了一種對造型總體滿意影響度指標(biāo)進(jìn)行量化評估的方法，為造型團(tuán)隊(duì)提供了一種科學(xué)客觀的判斷依據(jù)，幫助團(tuán)隊(duì)在項(xiàng)目開發(fā)過程中有效地量化相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)。文中以造型分縫線設(shè)計(jì)作為案例，而事實(shí)上，該方法對于需要獲取量化數(shù)據(jù)的其他感知質(zhì)量指標(biāo)也是適用的，有助于團(tuán)隊(duì)將主觀性的工作進(jìn)一步進(jìn)行量化的客觀分析。

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