戚志政 湯浩 陳力

摘要：理解用戶需求是企業(yè)進行產品創(chuàng)新的重要一環(huán)。傳統(tǒng)KANO模型只能定性對用戶需求屬性進行分類，為提高企業(yè)產品設計決策的準確性，結合企業(yè)生產能力的考量，提出了分析型KANO-AHP模型，并以智能學習燈為案例對該模型進行驗證。首先，用KANO模型篩選出智能學習燈用戶基本需求屬性分類。其次，運用AHP層次分析法結合企業(yè)生產能力對需求點進行量化排序，從而構建智能學習燈最佳設計方案。根據計算得出14個用戶需求點量化排序，剔除3個超出企業(yè)生產能力的無差異屬性。通過分析得出處理客戶域和生產域之間的交互問題的KANO-AHP模型是有效的，并且在企業(yè)同類產品開發(fā)技術評審和決策評審階段提供大量數據的支持與分析。

關鍵詞：智能制造；人機交互；用戶需求；產品創(chuàng)新；KANO-AHP分析模型

中圖分類號：TB47 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2023）23-0112-04

Abstract：Understanding user requirements is an important part of product innovation for enterprises. The traditional KANO model can only qualitatively classify the attributes of user requirements. In order to improve the accuracy of product design decisions of enterprises，combined with the consideration of enterprise production capacity，the analytical KANO-AHP model is proposed，and the intelligent learning lamp is taken as a case to verify the model. Firstly，KANO model is used to screen out the basic requirements attribute classification of intelligent learning light users. Secondly，the AHP method combined with the production capacity of the enterprise is used to quantitatively rank the demand points，to build the best design scheme of intelligent learning lamp. According to the calculation，14 user demand points are quantified and sorted，and 3 nondifference attributes that are beyond the production capacity of the enterprise are eliminated. Through the analysis，it is concluded that Kano-AHP model is effective to deal with the interaction between customer domain and production domain and provides a large amount of data support and analysis in the Technical Review and Decision Review stages of similar product development.

Keywords：Intelligent Manufacturing；Human Computer Interaction；User Demand；Product Innovation；KANO-AHP Analysis Model

引言

《中國制造2025》[1]中指出：科學技術是第一生產力，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，新的一輪科技革命和產業(yè)變革背景下，最根本的變革是產業(yè)模式從以產品為中心向以用戶為中心的轉變。產品設計是產品形成的創(chuàng)造性過程，是帶有創(chuàng)新特性的個體或群體性活動[2]。設計的感知來源于用戶的需求，如何有效獲取用戶需求用于產品設計是保證設計有效性的前提。信息技術的飛速發(fā)展已使產品設計需求超越了傳統(tǒng)用戶調查范疇，呈現為廣泛存在于產品生命周期中的多樣化數據信源，其可來自互聯(lián)網的用戶評價、來自服務商的協(xié)商調研、來自設計伙伴的信息交互，甚至來自正在測試的產品關鍵性能數據的實時在線反饋，如何有效地發(fā)現這些信息中用戶所隱含的設計需求是企業(yè)提升產品競爭力的核心基礎，也是實現企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要手段。

一、研究背景

在競爭激烈的全球市場中，制造企業(yè)越來越注重滿足用戶的個性化需求。如何處理顧客滿意度是制造商一直面臨的挑戰(zhàn)，而顧客滿意度在很大程度上決定了顧客購買產品的意愿。理解和滿足用戶需求已經被公認為是產品設計和開發(fā)在市場上取得成功的主要因素之一。用戶需求信息分析是一項重要的任務，其重點是解讀用戶的聲音，進而推導出市場營銷和工業(yè)設計部門能夠理解的明確需求。通常，傳統(tǒng)KANO涉及3個主要問題：（1）理解用戶偏好，（2）對需求優(yōu)先級進行排序，（3）需求分類[3]。在許多解決用戶需求分析的方法中，KANO模型在根據調研數據對用戶需求進行分類方面很方便，因此可以作為一種了解用戶偏好的有效工具。然而，在KANO的實際應用中，傳統(tǒng)的KANO方法不具備定量評價的能力，對工程設計中的決策支持是有限的。此外，其本質上只強調用戶和市場的視角，并沒有結合企業(yè)滿足用戶需求可實現性能力（如生產成本、材質工藝）等限制條件的考慮，存在較強的主觀性。

為了加強上述與用戶需求分析相關的方面，本文詳細分析了原始KANO模型的理論基礎，提出了分析型KANO-AHP模型，KANOAHP模型彌補了傳統(tǒng)KANO模型不足。

二、對傳統(tǒng)KANO模型的批判性回顧

（一）定性研究

測量用戶滿意度的KANO模型是一個有用的工具，根據用戶需求如何影響用戶滿意度進行分類和排序，捕捉了產品性能與顧客滿意度之間的非線性關系。在實踐中，確定了5種類型的產品屬性：必備屬性（Must-be Quality）：用戶覺得產品理所應當滿足的需求；期望屬性（Performance Quality）；用戶非常希望這類需求被滿足；魅力屬性（Attractive Quality）；用戶樂意看到這類需求被滿足，但不是必須；無差異屬性（Indifferent Quality）；用戶對該需求是否被滿足不關心；反向屬性（Reverse Quality）；用戶不希望這類需求被滿足。

KANO模型是通過用戶調研構建的，其中用戶問卷包含一組針對每個產品屬性的問題，涵蓋產品的功能屬性表單，捕捉產品具有或不具有某種屬性時顧客的反應。問卷被部署到許多用戶，每個答案都與KANO結果評價表（Kano，N，1984）對應[3]，揭示了單個用戶對產品屬性的感知。產品屬性的最終分類是基于對所有調查對象的調查結果進行統(tǒng)計分析，從而能定性地篩選出用戶的基本需求屬性。

（二）生產的能力

KANO模型本質上是用戶驅動的，也就是說，它只專注于解決用戶的關注點。如果作為工程師使用的一種決策工具，KANO模型未能考慮到生產商在滿足用戶需求能力方面的擔憂。成本限制通常由專業(yè)知識的產品開發(fā)團隊承擔，這樣產品將只包括那些生產者負擔得起的功能。在企業(yè)實踐中，如果沒有準確地成本估算，這樣的產品開發(fā)很難落地。X Lai[4]等人（2004）提出了一個線性成本函數來約束產品開發(fā)中產品特征的選擇。Tan，K. C. 和Shen，X. X.[5]（2000）提出了一種基于KANO分析的近似變換函數來調整用戶屬性的改進率。然而，這些成本模型是初級的，不足以反映設計和制造成本的復雜性。從企業(yè)生產的角度來看，產品設計必須尋求用戶感知價值和生產者能力的最大平衡點。

三、 分析型KANO-AHP模型構建

（一）KANO和AHP模型

用戶需求分析的最終目的是為產品設計提供決策支持。雖然產品屬性類別可能會增強設計師對用戶需求的理解，但不能作為具體的決策標準。一般來說，在以分析型KANO模型設計產品時，KANO模型的屬性類別表示不同的優(yōu)先級（即必備屬性>期望屬性>魅力屬性>無差異屬性>反向屬性）。然而，這些方法并不能區(qū)分同一類別中的功能需求。因此，KANO模型被認為不適合在產品設計功能篩選中進行定量決策。

美國運籌學家T.L.Saaty[6]（1980）開發(fā)了一個強有力的、有用的工具，用于管理決策行為中涉及的定性和定量多標準元素。這個模型被稱為層次分析法（Analytical Hierarchy Process，簡稱AHP）。層次分析法是最具包容性的系統(tǒng)之一，被認為是用多個標準作出決策的主觀賦權法。第一步是創(chuàng)建問題的層次結構。第二步，為了進行配對比較，需要設計一份問卷，分發(fā)給被調查者，收集他們的意見。值得注意的是，每個決策者將同一層次各要素之間相互的重要程度進行兩兩比較，最終結果使用他們的幾何平均。等級從1到9，其中1表示這兩個元素相同或同等重要，數字9意味著在成對矩陣中，一個元素相比另一個元素而言極其重要。對KANO同一類別的功能需求結合企業(yè)自身的生產能力水平進行二次優(yōu)先級排序，得出不同功能屬性的權重，為最終功能的選擇提供可靠依據。

基于以上兩種方法各自的特點，構建出適合本研究的產品設計用戶需求模型架構。（圖1）

（二）KANO-AHP模型在生產價值鏈中的意義

KANO-AHP 模型需要用戶和生產者之間的一系列交互，如圖2所示。一般來說，用戶需求往往是不精確和模糊的，因為用戶有時并不知道自己想要什么樣的產品，就像100多年前亨利·福特問客戶：“您需要一個什么樣的更好的交通工具？”幾乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的馬”，只有把一個突破性產品放到他們面前才會反映是否真的喜歡。因此，應用分析工具進行用戶需求分析是困難的。作為一種權宜之計，可以把用戶需求被轉化為明確和客觀的陳述，即功能需求。用戶需求和功能需求之間的區(qū)別符合NP Suh（2001）提出的域映射原則[7]。本質上，用戶實際感知到的是用戶領域中的用戶需求，而不是功能領域中的功能需求。在提供用戶感知的用戶需求多樣性的同時，生產商必須在產品實現中尋求經濟效益。在本研究中，從功能領域進行分析，并為功能需求分配不同的優(yōu)先級，以實現產品品質最大化。從用戶的角度來看，優(yōu)先級分配對應于不同的用戶感知。從生產者的角度，將功能需求映射到產品的各種屬性上，這些屬性代表產品在滿足功能需求時的物理形態(tài)。

當用戶的滿意度與企業(yè)生產的能力重疊時，價值鏈就會趨同。最終，商業(yè)成功是通過最大化這種重疊實現的[8]，要么通過擴大生產者的能力來滿足用戶的需求，要么通過將用戶導向生產者的總能力，以便更好地為用戶服務。

四、KANO-AHP模型在智能學習燈用戶需求研究中的應用

通過上述對KANO-AHP模型的分析與建立，以智能護眼燈為例進行設計實踐與驗證。首先，針對基礎網絡產品線和市場需求進行初步數據收集及劃分，確定產品功能需求的框架。然后運用KANOAHP模型進一步對用戶需求進行分類和需求指標量化排序。

（一）數據收集

智能學習燈初步用戶需求獲?。和ㄟ^市場調研、產品線會議需求碰撞以及對30位資深用戶進行深度訪談，篩選出14項初始用戶需求，并對3個方向的來源數據進行整理歸納，分為美觀、易用、交互、安全、指標五類一級需求，分別對應環(huán)境包容性、場景模式功能切換、使用方便、用電和材料安全、防水防塵5個二級需求，為下一步問卷設計做好鋪墊。

（二）KANO問卷設計

根據KANO-AHP模型設計調研問卷，分發(fā)給被調查者（可以是家庭主婦、職工、時尚愛好者等），收集他們的意見。主要針對上述14項三級需求點設置正反兩項問題設置，以期識別出用戶需求項的屬性類別。調研中以使用過智能燈和有孩子的經驗用戶為對象，共發(fā)放問卷517份，問卷發(fā)放時間為3天，剔除無效問卷94份，有效問卷423份，問卷有效率為81.8%。

（三）問卷回收統(tǒng)計

根據問卷數據結果及KANO計算公式，計算出滿意指數Better/ SI=（A+O）/（A+O+M+I）和不滿意指數Worse/DSI=-1*（O+M）/（A+O+M+I），進而將智能學習燈功能需求分為6類：興奮性需求（A）、期望型需求（O）、基本型需求（M）、無差異需求（I）、反向需求（R）、可疑答案（Q）。（表1）

（四）KANO用戶需求數據分析

根據表1可以得出定性結果，智能學習燈在滿足用戶必備屬性外，還應高度重視期望屬性和魅力屬性，即設計時要充分考慮能根據環(huán)境自動調節(jié)光照，能通過語音或手勢控制燈具，視頻或語音通話，支持手機無線充電，適應多種放置方式等這些重要的功能需求。調研數據結果體現了用戶對燈具的功能需求越來越個性化和智能化，符合當下社會萬物互聯(lián)發(fā)展的趨勢。

（五）基于AHP法的用戶需求權重計算分析

智能學習燈層次分析模型構建：基于KANO模型對智能學習燈用戶需求屬性分析，結合AHP層次分析法基本原理，將智能學習燈最佳設計方案定為目標層，將期望屬性、必備屬性、無差異屬性和魅力屬性設置為準則層，并將各類屬性下的功能需求點拓展至子準則層，如圖3所示。

確保權重的多元性與嚴謹性，本AHP問卷共對5名與智能燈設計與研究相關人員展開測試，其中包括產品經理，結構設計師，項目經理，并邀請他們根據權重打分標準與原則對各層級需求進行兩兩比較并根據標度評分。

（六）智能學習燈需求指標量化排序

通過對AHP問卷的數據分析與計算，得到各個需求的特征向量及權重值，為了驗證AHP的結果，利用公式CR = CI/RI計算一致性比（CR），其中一致性指數（CI）由下式測量：

結果CR值為0.069小于0.1，表明一致性檢驗通過，經驗用戶與企業(yè)生產者需求排序基本一致。結合專家團隊及企業(yè)自身生產能力（如生產成本、材質工藝）等考慮，得出智能燈11個需求指標的最終量化排序，剔除掉燈具能顯示時間、控制家中其他電器、幫助用戶在家中尋找手機3個無差異屬性功能點，為后續(xù)產品開發(fā)設計提供決策支持。

五、智能學習燈方案設計

基于產品設計程序和原則，提出3個設計方案均滿足了前面調研數據得出的11個用戶需求點，涵蓋美觀、交互、易用、安全、指標5個一級需求和環(huán)境包容性、場景模式切換、使用方便、用電和材料安全、防水防塵5個二級需求，即充分考慮能根據環(huán)境自動調節(jié)光照，能通過語音或手勢控制燈，支持視頻或語音通話，支持手機無線充電，適應多種放置方式等這些重要的功能。其中技術功能（如調節(jié)色溫，語音或手勢控制，視頻通話，手機無線充電等功能）已提交企業(yè)內部需求流程，由聲學、光學、軟件等部門處理，本篇論文不再闡述。ID部門則主要進行結構功能（如實體控制按鍵，支持多場景，攝像頭小夜燈人機操作位置，情感交互等功能）的細化設計表現。

方案一的設計重點在模塊化可分離的結構，可在床頭、廚房、衣柜、樓道等多種場景隨意切換。實體觸控按鍵設計為4種交互方式，分別是：單擊（開關），旋轉（調節(jié)燈光亮度），按住旋轉（調節(jié)色溫），雙擊（專注模式）；方案二的設計亮點保留老式臺燈情感辨識度，同時滿足多角度使用的需求，通過不同方向的折彎和滑動可以將該產品作為臺燈、座燈以及氛圍補光使用；方案三設計亮點兼顧美觀與實用?？缮舷抡{節(jié)的攝像頭模塊，不論是放置在桌面上、隔板上，還是固定在墻上，都能夠找到合適高度去拍攝。底座上可放置一些文具或擺件，符合小孩子的學習習慣，從而讓臺燈融入孩子的學習生活之中，產生情感上的共鳴。（圖4）

綜合考慮生產成本、加工難度、材質工藝、造型美學等因素，企業(yè)ID設計團隊最后選擇方案一作為最佳方案進行細節(jié)優(yōu)化，并結合計算機輔助設計制作原型樣機，此方案《一種多功能智能燈》已申請國家發(fā)明專利。

滿足上述用戶需求偏好及企業(yè)生產設計能力主要體現在以下4個方面，如圖5所示。技術方面：國AAA級護眼標準，在照度、藍光、屏閃等方面表現更好。配備大華人臉識別攝像頭，大華深度圖像算法技術可分析學生坐姿，用眼距離等學習習慣矯正提醒，家長和孩子可以雙向呼，增加溝通陪同氛圍感。底座搭載無線充電技術模塊；功能結構方面：首先，在整體燈的設計上采用了可模塊化分割的設計（a），可通過按壓式結構快速拆裝（b），在床頭燈，壁燈，過道燈，衣柜用燈甚至臥室外的場景中自由切換。拆分后燈座仍然可在桌面當作小夜燈、監(jiān)控攝像頭或無線充電底座使用（c），增加了燈具的使用率和可持續(xù)性。材料工藝方面：外殼選用輕便安全的ABS和PC工程塑料，并以深空灰細磨砂為主要涂裝，轉軸部分采用金屬壓鑄件，黑色高亮并用CD紋裝飾；尺寸方面：可拆分結構和關節(jié)使整體體積縮小了1/2，包裝物料節(jié)省，運輸更加方便。同時強化造型特征，如在旋鈕的臺面增加了30°的斜面，更易操作符合人機工程學。

結語

傳統(tǒng)的產品設計體現的是“實現性優(yōu)先”，即在產品設計時要對產品如何通過工藝手段實現出來加以綜合考慮。而隨著新科技，新技術的飛速發(fā)展，如何實現的局限性已不再是不可逾越的屏障，企業(yè)可以把更多的精力放在需求定義上，從而形成“需求優(yōu)先”的設計。需求分析是每一個設計者或企業(yè)開發(fā)產品不可回避的重要環(huán)節(jié)。本文在鞏固傳統(tǒng)KANO基礎理論和基本原理的同時，提出了一個兼顧用戶滿意度和生產者滿足用戶需求能力的績效指標，與傳統(tǒng)的依賴定性KANO模型相比，KANO-AHP方法建立了一個連貫的決策框架，處理客戶域和生產域之間的交互問題，解決了企業(yè)產品開發(fā)（IPD，Integrated Product Development）產品定義及決策評審階段中需求不明確的問題，促使后續(xù)產品設計不僅在造型外觀、材料工藝區(qū)別于同質化的市場環(huán)境，也能從功能、場景、技術等角度進行創(chuàng)新，符合市場和顧客的需求。使產品設計更加科學化、合理化，創(chuàng)造基于用戶需求和企業(yè)制造可實現性平衡之間的最優(yōu)方案，在產品規(guī)劃階段更好地管理可定制的產品特性。這次探索性的研究分析為今后更加深入的設計提供了理論基礎，同時也為大華物聯(lián)網產品批量開發(fā)和電子數據流程化提供了新標準和新路線。

基金項目：浙江大華技術股份有限公司專家課題DH3.4033消費類用戶心理與行為研究

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