復雜LED 制造系統(tǒng)的用戶體驗評估模型

吳 磊，李 娟，李 斌+

（1.華中科技大學 機械科學與工程學院，湖北 武漢 430074；2.武漢理工大學 華夏學院，湖北 武漢 430223）

0 引言

發(fā)光二極管（Light Emitting Diode，LED）是一種能夠將電能轉化為可見光的固態(tài)的半導體器件，具有體積小、能耗低、壽命長等優(yōu)點［1］，LED 產業(yè)已經成為全球矚目的最具發(fā)展前景的綠色產業(yè)之一。面對半導體照明巨大的市場前景，世界上各半導體公司和照明公司紛紛投入巨資進軍半導體照明市場，例如美國自2000年起投資5億美元實施“國家半導體照明計劃”。據(jù)推測，未來LED 產業(yè)總量空間將超過3萬億，LED 裝備產品的需求量將猛增，市場空間超過5 000億［2］。隨著我國《電子信息產業(yè)調整和振興規(guī)劃》、《輕工業(yè)振興規(guī)劃》、《節(jié)能環(huán)保產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等政策的相繼出臺，我國已經初步形成一定規(guī)模的LED 產業(yè)鏈。

然而，我國LED 制造裝備整體與國際先進水平相比依然存在一定差距，尤其是復雜LED 制造系統(tǒng)中的人機交互，已成為制約我國LED 產業(yè)發(fā)展的瓶頸之一。傳統(tǒng)LED 制造系統(tǒng)的人機交互主要以“功能為中心”的思路進行研發(fā)，其設計出發(fā)點是滿足功能為先的“從上而下”的思路，較少考慮人機交互中的“用戶體驗因素”。用戶體驗設計不良的LED 制造裝備人機交互，不僅會降低工人操作效率、增加工人操作認知負荷，而且容易出現(xiàn)操作失誤，給LED制造和加工企業(yè)帶來巨大損失。本文基于設計認知心理學和“用戶—產品—環(huán)境”系統(tǒng)理論，采用實驗分析等方法，提出一種計算機輔助評估系統(tǒng)，以期解決長期困擾LED制造裝備行業(yè)的用戶體驗缺陷問題。

1 相關工作

1.1 用戶體驗研究

用戶體驗（User Experience，UE）指用戶使用產品的過程中建立起來的行為反應、心理感受及情感體驗等多維度感受，涉及用戶與產品系統(tǒng)、服務體系及系統(tǒng)交互過程中的各個層面［3］。用戶體驗研究屬于多學科交叉研究范疇，該研究融合設計認知心理學（Design Cognitive Psychology，DCP）、可用性工程、“用戶—產品—環(huán)境”系統(tǒng)等多種學科，包含一切人與物之間的交互范疇。DCP 的核心是從信息加工觀點來研究設計創(chuàng)新活動，肯定了認知活動能夠幫助用戶進行復雜的人機交互心理任務［4］。Simon（1985）認為，設計是“問題求解”的思維心理學；Norman（2004）將用戶體驗設計分為本能水平、行為水平和反思水平三個水平［5-6］；Desmet（2007）提出了產品體驗的三個層次，分別是美學體驗、含義體驗和情感體驗［7］。

用戶體驗設計（User Experience Design，UED）［8］指在產品設計開發(fā)中以用戶體驗為設計決策的中心［9］，強調“以用戶為中心的設計”（User-Centered Design，UCD）［10］和可用性工程（Usability Engineering，UE）［11-13］方法。人機交互（Human-Machine Interaction，HMI）指用戶與機器進行交互的一切領域，即用戶與機器互相傳遞信息媒介，包括復雜的信息輸入與輸出。Shackel（1991）將可用性定義為“按照人的功能特性，系統(tǒng)很容易、有效地被特定用戶群使用”［14］；Nielsen（1993）認為實用性和可用性構成了系統(tǒng)能否用來達到特定目標的因素，稱為有用性（usefulness）［15］；ISO 9126（1991）將易用性定義為“在特定使用情景下，軟件產品能夠被用戶理解、學習、使用，能夠吸引用戶的能力”［16］；ISO 9241-11將可用性定義為“產品在特定使用環(huán)境下為特定用戶用于特定用途時所具有的有效性（effectiveness）、效率（efficiency）和用戶主觀滿意度（satisfaction）等”［17］。此外，感性工學（Kansei Engineering，KE）研究［18］以日本的長町三生與原田昭為代表，通過SD 語意差異法、眼動儀、腦電儀等方法建立感性工學數(shù)據(jù)庫和用戶體驗專家系統(tǒng)。

1.2 人機交互中的用戶體驗評估模型

現(xiàn)有的針對人機交互的用戶體驗評估模型的研究包括：國外方面，Vermeeren等（2010）從學術和產業(yè)兩個角度整理回顧了96種用戶體驗評估方法，并進行了比較分析［19］；Virpi Roto（2011）對收集的78種用戶體驗評估方法進行了回顧分析［20］；Marchitto（2011）對認知心理學和工效學在用戶體驗評估中的應用進行了探索［21］；Ramakrisnan（2012）采用眼動儀實驗方法對電子系統(tǒng)進行了人機交互評估研究［22］；Jaehyun Park（2013）采用多種統(tǒng)計分析方法，對手機設備的22個用戶體驗構成元素進行了定量研究［23］；Shin（2013）對三維虛擬環(huán)境下的用戶體驗研究模型進行了研究［24］；V??n?nen等在2008，2009和2012的人機交互年會上針對用戶體驗評估理論在產品開發(fā)中的應用、用戶體驗評估方法的選擇、用戶體驗策略及其實踐等進行了分析和討論研究［25-28］。國內方面，林建等（2000）在對機械系統(tǒng)人機界面評價的基礎上，以匹配優(yōu)度為目標函數(shù)，對人機界面進行了優(yōu)化設計［29］；錢志勤（2001）針對航天器布局設計提出混合粗粒度遺傳算法，來研究工程系統(tǒng)布局方案，主要研究了復雜工程系統(tǒng)總體布局方案設計的理論方法及其應用［30］；滕弘飛（2001）針對復雜工程布局（如衛(wèi)星艙布局等）帶性能約束的布局優(yōu)化問題，提出了一種人機交互的遺傳算法［31］；顧文艷（2002）針對機械系統(tǒng)人機界面的虛擬設計方法，基于專家系統(tǒng)和模糊綜合評判方法，提出以人機界面匹配優(yōu)度作為評價指標［32］；李文彬等（2004）針對木工寬帶砂光機人機界面，應用模糊數(shù)學理論創(chuàng)建了人機界面分層次模糊綜合評判系統(tǒng)模型，用于砂光機人機界面優(yōu)度評價［33］；蔣濤（2006）針對火力發(fā)電廠集散控制系統(tǒng)（Distributed Control System，DCS）人機界面，采用灰色聚類分析理論，提出了相應的評價標準和指標體系［34］；顏聲遠（2007）提出基于徑向基函數(shù)（Radial Basic Function，RBF）網絡的虛擬儀表人機界面評價方法［35］；周榮剛（2007）針對IT 產品用戶體驗質量，提出一種模糊綜合評價方法［36］；張婷（2009）針對手機開發(fā)設計前期，通過問卷調查和因子分析方法構建了感知可用性MPU 模型［37］；夏春燕（2010）針對核電廠主控室人機界面，提出評價指標篩選的多因子綜合算法，利用灰色關聯(lián)分析進行了評價指標的有效性檢驗［38］。通過文獻回顧可知，到目前為止，國內外針對航天器、核電廠、機械產品、手機等產業(yè)的用戶體驗建立了較多人機交互評價模型，但是缺乏對LED 制造系統(tǒng)中人機交互評估模型的研究，而且缺乏用戶體驗特征因素考慮。因為目前的用戶體驗評估模型并不適用于LED 制造系統(tǒng)，所以必須建立相應的研究框架和評估模型。

1.3 LED制造系統(tǒng)人機交互中的用戶體驗

LED 人機交互是LED 制造系統(tǒng)研發(fā)和使用的關鍵環(huán)節(jié)。但是經過文獻查閱，鮮有針對LED 制造系統(tǒng)用戶體驗的文獻研究。以往LED 制造系統(tǒng)以完成任務為目的，過于追求人機交互系統(tǒng)中的效率，忽略了用戶的認知和情感因素。LED 制造系統(tǒng)人機交互的優(yōu)劣不僅受機械系統(tǒng)的效率水平的影響，更受用戶認知負荷、用戶情感和用戶體驗因素的影響。以用戶為中心、可用性工程、感性工學等理念，正在改變LED 系統(tǒng)人機交互系統(tǒng)的開發(fā)理念和研發(fā)過程。LED 人機交互系統(tǒng)評估知識體系的獲取和應用，為用戶體驗經濟時代的LED 系統(tǒng)人機交互設計提供了重要的知識保障。

2 用戶體驗評估模型建立

2.1 復雜LED 制造系統(tǒng)的特點

LED 人機交互系統(tǒng)是控制LED 設備的大腦和核心，是用戶向LED 設備發(fā)送指令的橋梁，其使用環(huán)境、設計理念、使用方式、針對人群等與傳統(tǒng)的消費類產品（尤其是IT 產品）存在巨大差異，具體如表1所示。

表1 復雜LED制造系統(tǒng)人機交互系統(tǒng)特點

2.2 模型建立總體思路

目前，針對人機交互的用戶體驗和可用性的調研問卷有用戶滿意度調查問卷（Questionnaire for User Interface Satisfaction，QUIS）、軟件可用性測量目錄（Software Usability Measurement Inventory，SUMI）、普渡可用性測試問卷（Purdue Usability Testing Questionnaire、PUTQ）等［39］，但均不適用于直接建立LED 制造系統(tǒng)的人機交互用戶體驗評估模型。目前，學術界針對UCD 進行可用性、信息架構［40］、感性工學的研究較多，但是未將上述理論與DCP結合起來研究用戶體驗評估問題。本研究將DSP 和UCD、可用性設計和KE 等設計研究理論有機整合，提出復雜LED 制造系統(tǒng)的人機交互模型的研究框架，該理論框架從“行業(yè)用戶—LED裝備—使用環(huán)境”系統(tǒng)模型出發(fā)，包含人機交互用戶認知心理研究、用戶體驗評估指標模型、人機交互原型匹配模型、用戶體驗與信息架構模型等多因素綜合性設計策略，具體架構如圖1所示。

2.3 模型建立的方法和過程

2.3.1 前期調研與研究框架構建

經過3個月的實地調研，對武漢和東莞等6家LED 生產企業(yè)的120 名LED 制造裝備操作工人（MEAN=25.1，S.D.=1.61）進行深度訪談，并結合大量相關文獻資料，共整理出97條用戶體驗評價指標。邀請5名人機交互專家（均具有人機交互碩士或博士學位，從業(yè)經驗10年以上），從初步整理的97個指標中進行進一步篩選，經過3次集中會議篩選和反復討論，共挑選出影響LED 制造系統(tǒng)的58個用戶體驗評估指標，該模型包含3個一級指標和14個二級指標。根據(jù)以上分析，LED 裝備多維用戶體驗設計評估指標公式表示為

具體指標體系如圖2所示。

2.3.2 實驗總體思路

為驗證并調整制定的多維用戶體驗評估指標，簡化并歸納主因子解釋模型體系，采用實驗方法進一步深入探索。根據(jù)58個用戶體驗因素編制實驗問卷《LED 制造系統(tǒng)人機交互測試問卷》，該問卷采用李克特（Likert scale）量表（1～7）為度量標準［41］，共58個問題。問卷設計好后，經過多次測試問卷和相應調整（取置信度0.05），確保其信度和效度水準。本實驗的因變量為整體用戶體驗滿意度，實驗的自變量為經過篩選的58個用戶體驗因素。實驗對象為某LED 制造企業(yè)12 名實際操作員工（MEAN=24.3，S.D.=2.98），均具有1～3年LED制造裝備使用經驗。

2.3.3 實驗材料

本實驗選用LED 分選機人機交互系統(tǒng)作為實驗材料，包含機身頂部的19寸液晶顯示屏（16∶10，分辨率1 440×900，寬屏）、一套工業(yè)鍵盤和光電鼠標。LED 分選機的人機交互系統(tǒng)包括基本操作、功能設置、系統(tǒng)管理、機臺調試、故障診斷、狀態(tài)欄、快捷按鍵、幫助和系統(tǒng)關閉九大模塊，可以實現(xiàn)LED芯片的電性能、光學性能等測試功能，如圖3所示。

2.3.4 實驗過程

首先讓每個被試閱讀實驗要求和任務，然后閱讀并填寫《參與實驗同意書》。實驗開始前，結合情境引導等方法，讓用戶聽30s的輕音樂來放松心情。實驗在安靜無干擾的某企業(yè)LED 無塵試驗車間進行。典型任務為用戶操作LED 芯片分選設備最經常使用的關鍵步驟，如圖4所示。實驗過程為用戶在機器上操作典型任務，花費時間大概30min左右。實驗結束后立即發(fā)放并填寫問卷。通過問卷的篩選，剔除無效問卷2份，最終得到有效問卷10份，實驗問卷有效率83%。

2.3.5 實驗結果討論

實驗結果采用IBM-SPSS-Statistics 19（英文版）進行分析，分析結果如下：

（1）問卷信度分析

問卷的信度指問卷測量所具有的一致性，反映了測量結果的穩(wěn)定性。經過SPSS軟件的Reliability Analysis模塊分析，本問卷的Cronbach's Alpha（克隆巴赫信度）為0.943，Guttman Split-Half Coefficient（折半信度）為0.864，分析結果均大于0.8，表明本問卷具有較好的內部一致性。

（2）主成分分析和因子分析結果

本實驗采用主成分分析法（Principle Components Analyses，PCA）（Dunteman，1989）［42］。該方法首先假設各個變量是各因子的純線性組合，其主要統(tǒng)計量包括共性因子數(shù)、各因子的特征值、各因子的貢獻率（即各因子所提供的方差占總方差的百分比）、累計貢獻率、因子載荷、因子得分等［43］。然后采用方差最大旋轉（varimax rotation）進行因子負荷分析，使每個因子上具有最高載荷的變量數(shù)最小。數(shù)據(jù)分析表明，本實驗各個主因子對整個評估模型的解釋率較高，其中前八個主因子對模型的整體解釋率達到90%以上，符合實驗的統(tǒng)計要求。如圖5、圖6和表2所示。

表2 采用方差最大旋轉法的因子荷載分析圖

經過多次因子旋轉方式的嘗試并參考相關文獻，確定以因子荷載大于0.6的元素進行篩選分析，并根據(jù)各題目所代表的內在涵義對各個主因子進行重新命名，如表3所示。

表3 主績效因子的因子荷載歸納與命名

（3）主因子相關性分析

采用社會科學統(tǒng)計軟件包（Statistical Package for the Social Sciences，SPSS）對使用時間和整體可用性做相關分析，發(fā)現(xiàn)使用有1～3年工作經驗的員工，其整體可用性評分最高，使用工作時間為6個月～1年、3～6個月、3個月以下員工的整體可用性評分逐漸下降，如圖7所示。針對九個主績效因子進行相關性分析并制作矩陣散點圖，如圖8所示。

（4）分析結果討論

1）理解—操作因子是影響LED 裝備人機交互最主要的因素。作為工程環(huán)境中的人機交互，以完成任務為目的的工具性操作模式依然是此類問題的核心因素。

2）安全恢復因子為第二大影響因子。原因是作為LED 芯片分選流程，其原材料LED 芯片的成本較高，人機失誤帶來的成本損失令用戶難以接受。

3）人機交互整體滿意度與用戶使用時間呈正相關趨勢，與教育背景和性別無明顯相關。這是由于隨著使用時間的累積，用戶對于人機交互系統(tǒng)的操作熟練度增加，系統(tǒng)挫折度明顯降低，從而顯著增加用戶體驗的滿意度。

4）各主績效因子間存在明顯的正相關性，其交互作用可明顯提升人機系統(tǒng)的用戶體驗滿意度。各個主績效因子的影響權重賦值與其對整體用戶體驗的影響作用呈正相關趨勢。

3 MUEEM 用戶體驗計算機輔助評估軟件系統(tǒng)

本章經過實證調研和試驗驗證方法，將58個影響LED 制造系統(tǒng)的人機交互因素通過主成分分析和因子分析，得到針對真實LED 制造系統(tǒng)的人機交互用戶體驗的9個“主績效因子”，并結合“用戶—產品—環(huán)境”理論系統(tǒng)，最終得出多維用戶體驗評估模型（Multi-dimensional User Experience Evaluation Model，MUEEM）。該模型由理解—操作因子、安全—恢復因子、權限—控制因子、易用—低負因子、可靠—滿意因子、定制—擴展因子、風格—識別因子、學習—回憶因子和生產—效率因子九個主因子構成，如圖9所示。

基于MUEEM 模型結構，采用C＃語言編程，實現(xiàn)了MUEEM 計算機輔助評估系統(tǒng)V1.0版本，該系統(tǒng)主要為LED 制造系統(tǒng)操作員工和管理人員服務，能輔助用戶實時評估LED 制造系統(tǒng)中的人機交互優(yōu)度等級及存在的問題。本軟件系統(tǒng)分為界面顯示模塊、設計評價模塊、知識存儲模塊、信息檢索模塊和知識調用模塊。在該系統(tǒng)中，軟件數(shù)據(jù)庫包括評價因子數(shù)據(jù)庫、專家決策數(shù)據(jù)庫、經典案例數(shù)據(jù)庫和新增評價數(shù)據(jù)庫等。評價因子數(shù)據(jù)庫主要包括核心因子數(shù)據(jù)58項、擴展因子數(shù)據(jù)97項及普適化因子數(shù)據(jù)260項；專家決策數(shù)據(jù)庫包括多目標權重、層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）矩陣等決策規(guī)則；經典案例數(shù)據(jù)庫包括多個LED 人機交互界面及其信息架構、布局、色彩、質感、形態(tài)等設計特征數(shù)據(jù)。整個軟件系統(tǒng)結構如圖10所示。

本軟件可集成在LED 裝備的工控機上，實時監(jiān)控和評價人機交互系統(tǒng)的用戶體驗滿意度。工作人員完成評價后，結果會通過網絡傳輸?shù)较到y(tǒng)服務器中，并根據(jù)計算規(guī)則生成相關評價得分的可視化數(shù)據(jù)。評價得分數(shù)據(jù)圖表可輸出EXCEL 和PDF 等格式，并可自動存儲到評價系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，供后續(xù)工作人員調用、參考、改進LED 制造系統(tǒng)人機交互系統(tǒng)，實現(xiàn)評估系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的知識重用。軟件系統(tǒng)的主界面和主要子界面如圖11所示。

LED 芯片自動分選裝備是LED 制造系統(tǒng)的關鍵典型裝備，本文應用該軟件系統(tǒng)對LED 分選機人機交互界面進行評價測試。該測試在武漢光谷某LED芯片制造企業(yè)A 車間進行，共有30人參加本測試（15人為操作員工，15人為車間管理人員），測試對象為1套新設計的LED 人機交互系統(tǒng)（為保證客觀性，參與者事先均未使用過該套系統(tǒng)），試驗時間為每人操作15min。實驗前，簡要向參與者介紹新人機系統(tǒng)的特性。使用流程如下：測試人員登陸本計算機輔助評估系統(tǒng)，直觀地對人機交互系統(tǒng)界面進行交互操作，通過拖動滑塊對人機交互的每個主要頁面進行現(xiàn)場評價打分，評分等級為1～7（7代表非常滿意，1代表非常不滿意），并實時生成評分雷達圖。人機交互設計人員根據(jù)全部統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，尋找得分較低的人機交互系統(tǒng)缺陷因素進行針對性改進。實踐證明，改進后的人機交互系統(tǒng)的整體用戶體驗評分比之前高出34%，使用效率提高19%，操作失誤率降低27%，從而驗證了本軟件的有效性和可行性。

4 結束語

鑒于目前缺乏對復雜LED 制造系統(tǒng)中人機交互用戶體驗評估模型系統(tǒng)的研究，本文通過實驗研究，采用主成分分析和因子分析方法，得出LED 人機交互用戶體驗評估系統(tǒng)模型，實現(xiàn)了MUEEM 計算機輔助評估軟件系統(tǒng)，并對該軟件系統(tǒng)進行了驗證。實踐表明，采用該系統(tǒng)對LED 制造系統(tǒng)中的人機交互體系進行評估和改進可顯著提升系統(tǒng)人機交互的用戶體驗，提升用戶的使用愉悅性和使用效率，降低系統(tǒng)技術支持的費用，縮短最終用戶訓練時間，降低企業(yè)培訓成本。進一步將繼續(xù)完善和應用該模型，結合眼動儀等設備，研究人機交互系統(tǒng)中用戶認知、用戶行為、用戶情感之間的相互關系。

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