信息熵在產(chǎn)品設(shè)計(jì)需求處理中的應(yīng)用研究

范元濤，徐安曄，張偉社

（長(zhǎng)安大學(xué)，陜西 西安 710064）

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中，產(chǎn)品內(nèi)部系統(tǒng)和外部系統(tǒng)統(tǒng)一于產(chǎn)品的生命周期。產(chǎn)品外部系統(tǒng)是基于產(chǎn)品的實(shí)際使用需求而設(shè)計(jì)的，因此，需求處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。設(shè)計(jì)師獲取需求，通過(guò)需求處理來(lái)確定需求主次關(guān)系，為產(chǎn)品后期造型設(shè)計(jì)提供主要方向。本文著重于利用情景分析法獲取需求，KJ法整理需求，用信息熵處理需求從而得到需求的相對(duì)重要性，為基于需求的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

1 情景分析法、KJ法和信息熵模型簡(jiǎn)述

情景分析法是對(duì)實(shí)際情景進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)情景，從而得到可能發(fā)生情景的一種分析方法。主要通過(guò)描述、場(chǎng)景假設(shè)等手法來(lái)完成。本文將通過(guò)情景構(gòu)建來(lái)獲取未來(lái)的需求。KJ法主要是由取材、制作卡片、編組、圖解和敘述化五個(gè)步驟完成的。目的是將相似功能和相同的功能的需求進(jìn)行合并，從而達(dá)到簡(jiǎn)化。信息熵應(yīng)用于表征需求的穩(wěn)定度：需求有序度高，信息熵值就越小，熵權(quán)值就越大，需求就越穩(wěn)定；反之，需求越不穩(wěn)定，信息熵值就越大，熵權(quán)值就越小?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)熵權(quán)值的大小排序確定需求重要程度。情景分析法獲取需求、KJ法用來(lái)整理需求、合并需求，信息熵用來(lái)對(duì)需求重要度進(jìn)行排序，兩者結(jié)合能有效、快速地完成需求項(xiàng)處理。

2 情景分析法、KJ法和信息熵模型使用步驟

2.1 情景分析法使用步驟

通過(guò)實(shí)際場(chǎng)景描述和分析，得到實(shí)際場(chǎng)景中的潛在需求指標(biāo)。應(yīng)用潛在需求指標(biāo)，搭建未來(lái)情景，并轉(zhuǎn)化為需求。

2.2 KJ法使用步驟

首先，選取主持人一名，受測(cè)者2名。制作出大小、形狀統(tǒng)一的小卡片，將需求項(xiàng)寫(xiě)在卡片上（一條需求對(duì)應(yīng)一張卡片），制作成為一套。其次，在主持人的主持下，兩位受測(cè)者將卡片進(jìn)行歸類(lèi)并重新敘述需求（受測(cè)者按照自己的意愿將需求功能相近的需求項(xiàng)合并，并重新敘述寫(xiě)上標(biāo)題，不能合并的自成一組）。最后，將合并后的需求項(xiàng)按照歸類(lèi)要求進(jìn)行圖表繪制，并記錄合并序列號(hào)。

2.3 信息熵模型使用步驟

（1）建立評(píng)價(jià)判斷矩陣并歸一化處理：使用五度分析法對(duì)于KJ法規(guī)整后的需求進(jìn)行分析，并建立判斷矩陣，則n項(xiàng)需求、m個(gè)評(píng)價(jià)者的判斷矩陣為：

由于矩陣之中數(shù)值差異較大，因此，將判斷矩陣歸一化處理，得到歸一化判斷矩陣：

（2）確定熵值：根據(jù)信息熵理論，假定，當(dāng)fij=0時(shí)，fijinfij=0。n項(xiàng)需求m個(gè)評(píng)價(jià)者，其第j項(xiàng)需求的熵值Hj為：

（3）確定熵權(quán)值：計(jì)算需求項(xiàng)的熵權(quán)值。

3 情景分析法、KJ法和信息熵在垃圾回收站中的實(shí)際應(yīng)用

以某小區(qū)垃圾回收站設(shè)計(jì)為例，進(jìn)行具體分析。由于小區(qū)現(xiàn)有的垃圾回收站功能不完備，缺乏特色等問(wèn)題，因此為該小區(qū)設(shè)計(jì)新垃圾回收站。首先，經(jīng)過(guò)如表1的實(shí)際情景分析，搭建出如表2所示的未來(lái)情景并將其轉(zhuǎn)化為需求項(xiàng)。經(jīng)過(guò)KJ法合并后得到需求項(xiàng)如表3所示，選取受測(cè)者34人，將12項(xiàng)需求，將12項(xiàng)需求按照五度分析法進(jìn)行打分，通過(guò)式（1）得到評(píng)價(jià)判斷矩陣，通過(guò)（2）式得到歸一化后判斷矩陣，通過(guò)（4）式和（5）式求得需求項(xiàng)的熵值。通過(guò)（6）式求得熵權(quán)值將熵權(quán)值由大到小進(jìn)行排序，得到需求項(xiàng)重要程度排序，如表4所示。

表1 實(shí)際情景分析表

表2 未來(lái)情景搭建表

表3 合并需求項(xiàng)結(jié)果

表4 熵權(quán)值重要程度排序表

將上述需求進(jìn)行功能映射，經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)后期改良得出如圖1所示垃圾回收站?；厥照局型怀隽藘?chǔ)物、積分兌換機(jī)制、防雨雪等主要功能，滿(mǎn)足其用戶(hù)需求。

圖1 垃圾回收站設(shè)計(jì)方案

4 結(jié)語(yǔ)

將情景分析法、KJ法和信息熵模型結(jié)合獲取需求、處理需求是可行的。本文以垃圾回收站設(shè)計(jì)為例，通過(guò)對(duì)創(chuàng)新技法的應(yīng)用與測(cè)試得到了垃圾回收站主要需求項(xiàng)。因此，只有在設(shè)計(jì)中抓住最主要的需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，才能提高設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率。在該方法的實(shí)際應(yīng)用中，還應(yīng)注重采用科學(xué)的需求、測(cè)評(píng)信息獲取方法，從而保證和提高熵值的準(zhǔn)確性。