基于感知質(zhì)量的汽車(chē)外造型CAS面分縫設(shè)計(jì)

韋崇東 、陳少偉

（1.上汽通用五菱汽車(chē)股份有限公司 545005；2.湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院 410082)

0 引言

汽車(chē)外造型是顧客選車(chē)的第一主觀(guān)印象關(guān)注點(diǎn)，也是汽車(chē)廠(chǎng)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(chē)市場(chǎng)上顧客不斷提升的審美等情感要素需求，這些對(duì)于產(chǎn)品的主觀(guān)印象，即“感知質(zhì)量”越來(lái)越成為汽車(chē)產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中極為迫切的工作。其中，外造型上的分縫線(xiàn)所體現(xiàn)出來(lái)的各種走向以及所分割出來(lái)的各種形狀的覆蓋件，最為特征鮮明地體現(xiàn)了汽車(chē)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(mǎn)足情感要素需求，還需要滿(mǎn)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(guò)程中不僅需要考慮主觀(guān)方面的要求，也要兼顧客觀(guān)方面的要求。在業(yè)界內(nèi)，尚缺少一種可以客觀(guān)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(duì)感知質(zhì)量問(wèn)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(duì)模型進(jìn)行解析。

1 汽車(chē)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(duì)車(chē)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(lái)說(shuō)，分縫的好壞意義十分重大，它不僅對(duì)產(chǎn)品本身呈現(xiàn)出的造型意圖有重大影響，也會(huì)影響汽車(chē)的開(kāi)發(fā)成本和周期。

分縫線(xiàn)將汽車(chē)的外造型分割為不同的覆蓋件區(qū)域，分縫線(xiàn)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(lèi)：一類(lèi)是以曲率、弧度等描述的物理屬性，是客觀(guān)存在，不以認(rèn)知客體的變化而變化的；另一類(lèi)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(guān)性認(rèn)知存在比較強(qiáng)的聯(lián)系，更強(qiáng)調(diào)整體性、宏觀(guān)性的，往往是一系列物理屬性的組合。也就是說(shuō)，對(duì)于分縫線(xiàn)的設(shè)計(jì)問(wèn)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(guān)的方面分析，提綱挈領(lǐng)，從整體性的角度設(shè)計(jì)一類(lèi)或幾類(lèi)滿(mǎn)足風(fēng)格要求的特征組合；另一方面是從細(xì)觀(guān)的層面研究具體特征，對(duì)具體曲率、位置等可以客觀(guān)描述的屬性進(jìn)行研究，在滿(mǎn)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(guān)評(píng)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(lèi)依據(jù)的工具，為產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。以KANO模型為基本工具，對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量要素進(jìn)行分類(lèi)，尋求和理解顧客對(duì)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(hù)需求滿(mǎn)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(wú)關(guān)需求和反向需求5類(lèi)（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(mǎn)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(mǎn)足度越低?？v坐標(biāo)表示客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量特性要素的滿(mǎn)意程度，縱坐標(biāo)軸越往上表示顧客的滿(mǎn)意程度越高；相反，越往下代表客戶(hù)滿(mǎn)意度越低。具體操作中，通過(guò)設(shè)計(jì)KANO問(wèn)卷調(diào)查，并整理需求分類(lèi)表，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析[3]。

圖1 KANO模型質(zhì)量特征曲線(xiàn)

KANO模型的調(diào)查中，針對(duì)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(lái)反應(yīng)來(lái)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(jí)，并整理為分類(lèi)對(duì)照表進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)（圖2、3）。

圖2 問(wèn)卷調(diào)查表示意圖

圖3 分類(lèi)對(duì)照表示意圖

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(wú)關(guān)需求（Indifferent Repuirement）要素；字母R代表反向需求（Reverse Repuirement）要素。

通過(guò)KANO問(wèn)卷和KANO需求分類(lèi)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(wú)關(guān)、反向和質(zhì)疑的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)所有問(wèn)卷的顧客分類(lèi)情況。各需求類(lèi)型要素分類(lèi)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(mǎn)意度指標(biāo)Bi，Bi值越大，代表用戶(hù)滿(mǎn)意度提升的效果越強(qiáng)。Worse是指消除后的會(huì)引起負(fù)面影響的不滿(mǎn)意指標(biāo)Wi，Wi的絕對(duì)值越大，代表滿(mǎn)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(hù)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(wú)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(hù)對(duì)產(chǎn)品需求要素的KANO分類(lèi)數(shù)量。在不滿(mǎn)意度公式上乘以(-1)，如公式(2)所示，目的是為了說(shuō)明顧客對(duì)產(chǎn)品不滿(mǎn)意的影響程度，所以顧客對(duì)產(chǎn)品的滿(mǎn)意度大小主要是通過(guò)滿(mǎn)意度系數(shù)和不滿(mǎn)意度系數(shù)的絕對(duì)值大小來(lái)判斷，如果滿(mǎn)意度系數(shù)和不滿(mǎn)意度系數(shù)的絕對(duì)值越大，則說(shuō)明該產(chǎn)品的需求要素讓顧客對(duì)產(chǎn)品的滿(mǎn)意度或不滿(mǎn)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(duì)顧客滿(mǎn)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(duì)顧客的滿(mǎn)意度影響度越小，說(shuō)明即使該產(chǎn)品不具備此種質(zhì)量特性也不會(huì)造成對(duì)顧客的不滿(mǎn)。不滿(mǎn)意度指標(biāo)值介于-1和0的區(qū)間范圍內(nèi)，如果不滿(mǎn)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(huì)引起顧客對(duì)該產(chǎn)品的極度不滿(mǎn)；相反的當(dāng)不滿(mǎn)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(huì)引起顧客對(duì)該產(chǎn)品的不滿(mǎn)。

2.2 感知質(zhì)量數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)解析

對(duì)于汽車(chē)外造型而言，視覺(jué)質(zhì)量是其呈現(xiàn)給客戶(hù)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(jué)信息是否容易被客體所感知。一般說(shuō)來(lái)，這些特征的感知顯著性與其在所評(píng)價(jià)對(duì)象中占的比例和復(fù)雜性等因素直接相關(guān)。通過(guò)KANO模型，可以梳理得到客戶(hù)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(duì)其影響度較大的屬性，并進(jìn)行進(jìn)一步研究。

對(duì)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(lèi)并轉(zhuǎn)化為汽車(chē)研發(fā)中的工程語(yǔ)言，層層遞推，即可得到特征在各個(gè)層級(jí)（個(gè)體級(jí)、局部區(qū)域級(jí)、總體級(jí)）的影響（圖4）。

圖4 分縫線(xiàn)屬性展開(kāi)圖

整車(chē)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]。

觀(guān)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(duì)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。

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

而對(duì)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(cè)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(duì)于感知質(zhì)量數(shù)據(jù)，可以人為的進(jìn)行簡(jiǎn)化，轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性關(guān)系，并將各個(gè)單獨(dú)的線(xiàn)性關(guān)系合并為多元線(xiàn)性回歸方程。

式中x1i可以理解為相關(guān)設(shè)計(jì)要素，滿(mǎn)意度Bi值越接近1時(shí)，代表該產(chǎn)品質(zhì)量特性對(duì)顧客滿(mǎn)意度的影響度越高，不滿(mǎn)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(huì)引起顧客對(duì)該產(chǎn)品的極度不滿(mǎn)。故對(duì)于本問(wèn)題，各個(gè)因變量可以綜合應(yīng)用式(1)、式(2)中的滿(mǎn)意度提升指標(biāo)和不滿(mǎn)意指標(biāo)來(lái)表示。例如，對(duì)于層級(jí)X1i,其函數(shù)f(x1i)的估計(jì)值可以表示為，式中α11意為待求解的線(xiàn)性方程的系數(shù)。

對(duì)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(duì)式(9)，分別對(duì)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(xiàn)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(duì)分縫線(xiàn)的感知問(wèn)題，筆者所在的團(tuán)隊(duì)選取了近幾年的一些典型車(chē)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(wèn)卷調(diào)查、訪(fǎng)談（圖5）。受訪(fǎng)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。

圖5 問(wèn)卷調(diào)查表示例

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

圖6 需求分類(lèi)表示意圖

根據(jù)需求分類(lèi)表，可以計(jì)算受訪(fǎng)者群體對(duì)相關(guān)問(wèn)題的敏感程度，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以對(duì)靈敏度高的問(wèn)題優(yōu)先考慮，以最佳性?xún)r(jià)比的形式提升感知質(zhì)量，滿(mǎn)足受訪(fǎng)者的情感需求（圖7）。

圖7 需求分類(lèi)結(jié)果分析表示意圖

根據(jù)對(duì)分類(lèi)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表，可以看出，受訪(fǎng)者對(duì)于前門(mén)與翼子板分縫線(xiàn)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(mǎn)意度；對(duì)于后側(cè)門(mén)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(mǎn)意度；對(duì)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(fǎng)者認(rèn)為這是一個(gè)必須滿(mǎn)足的要求；對(duì)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(fǎng)者認(rèn)為這只是一個(gè)所需要滿(mǎn)足的基本特征。

3.2 感知質(zhì)量對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)分析

通過(guò)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(chē)側(cè)圍區(qū)域分縫線(xiàn)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(guò)程中，還需要對(duì)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(hù)需求為導(dǎo)向合理地對(duì)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(duì)標(biāo)車(chē)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(chē)型進(jìn)行研究，提取了各車(chē)型側(cè)圍分縫線(xiàn)的特征，判別其偏移方向，并測(cè)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(duì)上文中所述的50名調(diào)查人員進(jìn)行調(diào)研，評(píng)估其對(duì)于數(shù)值幅度滿(mǎn)意影響度（圖8）。

圖8 B柱區(qū)域凹凸面分縫線(xiàn)的特征數(shù)據(jù)表

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(duì)調(diào)查者進(jìn)行調(diào)查的樣本結(jié)果如圖9所示。

圖9 對(duì)標(biāo)車(chē)型B柱區(qū)域分縫凹凸面凹面偏移設(shè)計(jì)滿(mǎn)意度

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

偏移值以X表示，滿(mǎn)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(mǎn)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(píng)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(huì)獲得部分客戶(hù)的強(qiáng)烈認(rèn)同。

4 結(jié)束語(yǔ)

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(lái)面臨著難以科學(xué)搜集數(shù)據(jù)以及無(wú)法進(jìn)行量化的難題，導(dǎo)致OEM廠(chǎng)商在項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)過(guò)程中難以獲取有效的客觀(guān)證據(jù)支持所決策的問(wèn)題取向。本文在引入KANO模型分析方法搜集客戶(hù)調(diào)研數(shù)據(jù)，計(jì)算滿(mǎn)意影響度指標(biāo)，并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)解析，提出了一種對(duì)造型總體滿(mǎn)意影響度指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)估的方法，為造型團(tuán)隊(duì)提供了一種科學(xué)客觀(guān)的判斷依據(jù)，幫助團(tuán)隊(duì)在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)過(guò)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(xiàn)設(shè)計(jì)作為案例，而事實(shí)上，該方法對(duì)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(guān)性的工作進(jìn)一步進(jìn)行量化的客觀(guān)分析。