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    基于RAHP 與QFD 的老齡智能照護(hù)服務(wù)設(shè)計研究

    2023-09-19 09:31:46王秋惠孫澤琦
    工業(yè)設(shè)計 2023年8期
    關(guān)鍵詞:老齡特性群體

    王秋惠 孫澤琦

    (天津工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院,天津 300387)

    近年來,人口老齡化進(jìn)程不斷加快。截至2020年底,我國65 歲及以上的老年人超過1.9 億,占總?cè)丝诘?3.5%,相較于2010 年比重上升4.63%,預(yù)計2050 年將達(dá)到34.9%[1]。老齡人群身體功能衰退、自理能力下降以及慢性病患病率和失能率的上升,導(dǎo)致其健康與照護(hù)成為當(dāng)前及未來我國面臨的突出社會問題[2]。建立老齡智能照護(hù)服務(wù)體系已經(jīng)成為各國應(yīng)對人口老齡化問題的重要手段。李明等[3]以福利多元主義理論為指導(dǎo)對長期照護(hù)服務(wù)需求進(jìn)行分析,構(gòu)建了我國長期照護(hù)服務(wù)體系發(fā)展路徑。李珍等[4]采用分層概率抽樣法,對老年人進(jìn)行問卷調(diào)查,得到老年人照護(hù)需求及其影響因素。張繼文等[5]運用抽樣問卷調(diào)查法與傾向性評分匹配法,比較獨居老年人與非獨居老年人居家照護(hù)未滿足需求及服務(wù)購買意愿的差異。上述研究在得出的需求分析中沒有建立與設(shè)計和服務(wù)之間的映射關(guān)系,較少涉及不同老齡群體的需求層次。因此,文章結(jié)合粗糙層次分析法(Rough Analytic Hierarchy Process,RAHP)和質(zhì)量功能展開原理(Quality Function Deployment,QFD),構(gòu)建老齡需求質(zhì)量屋,將需求轉(zhuǎn)化為質(zhì)量特性,用定性加定量的方法構(gòu)建老齡智能照護(hù)服務(wù)需求層次模型,力求為老齡智能照護(hù)服務(wù)平臺構(gòu)建及創(chuàng)新提出具有參考價值的建議。

    1 RAHP 與QFD 概述

    RAHP 是在層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)基礎(chǔ)上融入粗糙集理論(Rough Sets,RS)中的粗糙數(shù)(Rough Number,RN)與粗糙邊界區(qū)間(Rough Boundary Intervals,RBI)概念的一種決策分析方法。相較于傳統(tǒng)的AHP,其優(yōu)勢在于無需提供除問題所需的數(shù)據(jù)集合外的先驗信息,能很好地解決用戶語言的含糊性和主觀性,以及應(yīng)對多決策者多需求的情況[6],使模型構(gòu)建更為客觀合理[7]。由于老齡照護(hù)需求包含大量不確定信息,各需求間包容性較強,沒有嚴(yán)格遞進(jìn)的層級關(guān)系,其權(quán)重評判在本質(zhì)上是模糊的,因此引入粗糙層次分析法能更準(zhǔn)確地刻畫具有不確定性的需求評判,從而增加需求獲取的客觀性。

    質(zhì)量功能展開原理最初應(yīng)用于制造業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā),現(xiàn)已在服務(wù)等多個行業(yè)得到拓展與應(yīng)用,是一種將用戶需求合理有效地轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品或服務(wù)屬性的多層次分析方法[8]。其中,HOQ 是 QFD 的核心[9],由用戶需求、質(zhì)量特性、顧客需求與質(zhì)量特性的關(guān)系矩陣、質(zhì)量特性之間的自相關(guān)矩陣、顧客需求的計劃矩陣和質(zhì)量特性的設(shè)計矩陣等組成。文章結(jié)合QFD,將得到的需求轉(zhuǎn)化為對老齡智能照護(hù)服務(wù)平臺具有指導(dǎo)性意義的質(zhì)量特性,從而構(gòu)建HOQ,為老齡智能照護(hù)服務(wù)的選擇和優(yōu)化提供可量化的參考依據(jù)。

    2 老齡智能照護(hù)服務(wù)體系現(xiàn)狀

    老齡智能照護(hù)服務(wù)是智慧養(yǎng)老的重要組成部分,通過老齡服務(wù)信息平臺與智能裝備相聯(lián)結(jié),實現(xiàn)養(yǎng)老資源與個人、社區(qū)、養(yǎng)老機構(gòu)的對接與優(yōu)化,從而提供滿足老年人需求的照護(hù)服務(wù)和產(chǎn)品,是一種快捷、高效、信息化、智能化服務(wù)的新型養(yǎng)老模式。老齡智能照護(hù)服務(wù)體系由物聯(lián)層、傳輸層、平臺層、應(yīng)用層、用戶以及技術(shù)支撐等六部分構(gòu)成[10],包含智慧信息平臺、智能裝備以及實體照護(hù)服務(wù)三個基本要素。其中,智慧信息平臺是核心,智能裝備是基礎(chǔ),提供硬件支撐,實體照護(hù)服務(wù)為依托保障線下服務(wù)。在整個體系中,三個要素都發(fā)揮著重要作用,共同形成封閉的供需鏈。

    我國老齡智能照護(hù)服務(wù)體系起步較晚,發(fā)展相對落后。還存在諸多不完善的地方,在實體服務(wù)方面,照護(hù)服務(wù)種類少,往往只針對失能老年人,忽視了不同老齡群體的不同需求,缺乏精準(zhǔn)化服務(wù);在智慧信息平臺方面,沒有從老年人的需求出發(fā),交互界面適老化程度低,老年人操作困難;在智能裝備方面,沒有做到重視老年人的主體性,對老年人而言可用性與易用性低。

    3 基于RAHP 與QFD 的老齡智能照護(hù)服務(wù)需求模型構(gòu)建

    3.1 需求模型構(gòu)建流程

    首先,利用RAHP 對老齡智能照護(hù)服務(wù)需求進(jìn)行權(quán)重計算。通過文獻(xiàn)調(diào)查、親和圖法(KJ 法)、專家訪談等方式,獲取老齡用戶需求,搭建老齡需求層次結(jié)構(gòu)并細(xì)分老齡群體。運用粗糙集、粗糙數(shù)與粗糙邊界區(qū)間原理計算不同老齡群體需求權(quán)重值。然后,利用QFD 工具,將老齡需求及其權(quán)重,作為HOQ 的輸入,提取滿足老齡需求應(yīng)達(dá)到的設(shè)計與服務(wù)特性,即質(zhì)量特性,構(gòu)建需求與質(zhì)量特性相關(guān)性矩陣,并計算質(zhì)量特性權(quán)重。最終得到老齡智能照護(hù)服務(wù)需求層次模型,將該模型定義為ICSFA-HDHM,Me={C,,其中,e=1,2,…,n,表示老齡細(xì)分群體,C為老齡需求為老齡需求重要度,O為質(zhì)量特性為質(zhì)量特性重要度。

    3.2 基于RAHP 的老齡需求權(quán)重計算

    3.2.1 構(gòu)建老齡需求層次結(jié)構(gòu)

    老齡智能照護(hù)服務(wù)質(zhì)量可以通過需求的滿足程度來反映,是衡量老齡照護(hù)服務(wù)質(zhì)量的綜合性指標(biāo),也是老齡智能照護(hù)平臺制定提高服務(wù)水平方案的參考依據(jù)。結(jié)合馬斯洛五層次需求理論與阿爾德弗爾ERG 理論,將老齡需求一級指標(biāo)歸納為:生理需求C1、安全需求C2、關(guān)系需求C3和成長需求C4,并結(jié)合KJ 法進(jìn)一步歸納出12 個二級指標(biāo)要素。最終得出老齡需求層次結(jié)構(gòu),如圖1 所示。

    圖1 老齡需求層次結(jié)構(gòu)

    3.2.2 需求權(quán)重計算

    為確保老齡照護(hù)服務(wù)需求的獲取具有針對性和有效性,將老齡群體細(xì)分為健康老人、失能老人、空巢老人和高知老齡群體。共有32 人參與老齡需求重要度評判,參與者包括健康老人、失能老人、空巢老人和高知老齡群體各8 人,其中男女比例為18∶14,年齡段為65—85 歲。根據(jù)老齡需求層次結(jié)構(gòu)制定AHP 問卷,采取1~9 級重要度標(biāo)度方法獲取意見,獲得32 份AHP 評判結(jié)果。構(gòu)建成對比較矩陣并進(jìn)行一致性檢驗。成對比較矩陣通過一致性檢驗后,構(gòu)建粗糙群體決策矩陣,求其元素中的粗糙數(shù)。然后根據(jù)粗糙近似集、粗糙數(shù)與粗糙邊界區(qū)間原理。根據(jù)粗糙數(shù)運算法則,構(gòu)建粗糙成對比較矩陣,將其分解為粗糙上、下邊界矩陣,分別求其特征值和特征向量,進(jìn)行規(guī)范化處理,然后計算一級指標(biāo)Ci的需求重要度。同理計算二級指標(biāo)Cij的需求重要度,最后求得老齡需求綜合權(quán)重。

    通過Python 軟件,依次求得健康老人、失能老人、空巢老人和高知老齡群體的需求綜合權(quán)重,具體結(jié)果如表1。

    表1 老齡需求綜合權(quán)重

    3.3 基于QFD 的老齡需求質(zhì)量屋構(gòu)建

    3.3.1 質(zhì)量特性提取

    質(zhì)量特性是構(gòu)建HOQ 的關(guān)鍵。老齡智能照護(hù)服務(wù)體系廣泛而復(fù)雜,將老齡需求轉(zhuǎn)化為具體可執(zhí)行的質(zhì)量特性,應(yīng)進(jìn)行合理的推導(dǎo),從而建立兩者的關(guān)聯(lián)性。采用德爾菲法,從智慧信息平臺、智能裝備[11]以及實體照護(hù)服務(wù)三個方面提取老齡智能照護(hù)服務(wù)的質(zhì)量特性[12],具體如表2。

    表2 老齡智能照護(hù)服務(wù)質(zhì)量特性

    3.3.2 需求質(zhì)量屋構(gòu)建

    將表2 數(shù)據(jù)輸入質(zhì)量屋,依據(jù)多位老齡服務(wù)方面專家商討,確定需求與質(zhì)量特性的相關(guān)關(guān)系強度,采用“強”“中”“弱”“無相關(guān)”四種關(guān)系。評價結(jié)果構(gòu)成老齡需求與質(zhì)量特性關(guān)系矩陣并計算各項質(zhì)量特性的重要度,結(jié)果如圖2,老齡智能照護(hù)服務(wù)HOQ。其中,◎表示“強”相關(guān),取值為5;○表示“中”,取值為3;△表示“弱”相關(guān),取值為1;空格表示無相關(guān)關(guān)系,取值為0。

    圖2 老齡智能照護(hù)服務(wù)HOQ

    如圖2 所示,得到老齡智能照護(hù)服務(wù)需求層次模型ICSFA-HDHM,Me=。該模型包括老齡需求C、老齡需求重要度質(zhì)量特性O(shè),質(zhì)量特性重要度代表健康老齡、失能老齡、空巢老齡和高知老齡群體。研究表明:不同老齡群體對于照護(hù)服務(wù)的需求層級不同。綜合需求所對應(yīng)的質(zhì)量特性來看,排名靠前的有:健康檔案(O11)、遠(yuǎn)程服務(wù)(O13)、生理信號監(jiān)測(O21)、安全預(yù)警與提醒(O22)、健康狀況管理(O23)、日常提醒(O26)、心理療愈(O32)、醫(yī)療與護(hù)理服務(wù)(O34)與健康教育與指導(dǎo)(O36)。

    4 老齡智能照護(hù)平臺服務(wù)設(shè)計策略

    4.1 以滿足老齡需求為目標(biāo)

    老齡智能照護(hù)平臺的總體設(shè)計應(yīng)以滿足老年人的需求為目標(biāo)。老齡智能照護(hù)平臺的搭建,應(yīng)首要考慮老齡需求所指向的功能需求。不同老齡群體對于各個功能需求的優(yōu)先級不同,從而應(yīng)體現(xiàn)在信息架構(gòu)的優(yōu)先級上。由上文構(gòu)建的老齡智能照護(hù)服務(wù)需求層次模型可以分析出,老齡用戶整體對提供生理信號監(jiān)測、安全預(yù)警與提示,降低突發(fā)疾病的風(fēng)險,提供日常提醒、健康教育與指導(dǎo)和醫(yī)療與護(hù)理等服務(wù)的需求重要度較高。因此在功能設(shè)計上應(yīng)著重從這幾點入手,從而使老齡智能照護(hù)服務(wù)體系的建設(shè)更加符合老年人的需求,做到真正的以老為本,造福老年人。

    4.2 老齡智能裝備的適老化

    智能裝備的設(shè)計要重視老年人的主體性,在產(chǎn)品的造型、功能與交互方面增強適老性,使產(chǎn)品可用,易用。造型上,重視老年人的情感需求,以親近圓潤,簡潔大方為主,避免老年人產(chǎn)生排斥心理。功能上增強其智慧化程度,設(shè)置生理信號檢測、健康狀況管理、語言交流與控制、日常提醒、緊急呼救等功能。如,老齡智能穿戴產(chǎn)品具備監(jiān)測老年人心率、血壓、血糖和體溫等身體參數(shù),并上傳到信息平臺,形成老年人的健康檔案,進(jìn)行身體健康狀況監(jiān)測與管理;異常身體狀況預(yù)警與異常情況介護(hù),如遇突發(fā)狀況,能進(jìn)行一鍵呼救,及時與家人取得聯(lián)系,并將位置信息分享給家人,使老年人盡快獲得救助等。在交互界面上,界面布局要符合視覺動線,將使用頻率高的功能與重要信息信置于視覺熱區(qū),即界面的左上區(qū)域,并簡化界面的功能與元素。簡化老年人的操作步驟,避免老年人在操作時出現(xiàn)不必要的干擾并為老年人提供清楚的引導(dǎo)。圖標(biāo)上盡可能選用老年人日常生活中所熟悉的擬物形象來進(jìn)行功能上的隱喻,降低老年人的學(xué)習(xí)成本。將圖標(biāo)與文字相搭配,提高識別圖標(biāo)的正確率。

    4.3 完善智慧信息平臺與實體服務(wù)

    健全智慧信息平臺,積極完善老年人電子信息檔案,包括老年人的基本信息,醫(yī)療信息與日常生理數(shù)據(jù)信息等,并實現(xiàn)電子病歷的共享,將老人生活健康的相關(guān)信息運用于醫(yī)、養(yǎng)、護(hù)中。實現(xiàn)更精準(zhǔn)、主動、個性化、情感化的鏈接,時間上綜合運用歷史數(shù)據(jù)、實時監(jiān)測與推理預(yù)測的功能為老年人提供更為智能化的服務(wù)。在空間上整合老年人與子女、社區(qū)、養(yǎng)老機構(gòu)和政府之前的關(guān)系,調(diào)配養(yǎng)老資源,以滿足老年人在生理、安全、關(guān)系和成長方面的需求。在實體照護(hù)服務(wù)方面,現(xiàn)有的服務(wù)往往只針對失能老年人,應(yīng)完善照護(hù)服務(wù)種類,增加面向不同老齡群體的服務(wù),如家政服務(wù)、康復(fù)訓(xùn)練服務(wù)、醫(yī)療與護(hù)理服務(wù)、心理療愈、健康教育與指導(dǎo)和緊急救援等。同時應(yīng)注重人文關(guān)懷,定期慰問老年人,并積極詢問老年人的需求,改善被動式服務(wù)的現(xiàn)象,切實提升老年人的生活質(zhì)量。

    5 結(jié)語

    文章首先從生理、安全、成長和關(guān)系四個方面搭建老齡需求層次結(jié)構(gòu),運用RAHP 計算老齡需求權(quán)重,克服了需求評估不準(zhǔn)確的缺陷。其次,從智慧信息平臺、智能裝備以及實體照護(hù)服務(wù)方面,采用QFD 將需求轉(zhuǎn)化為質(zhì)量特性并計算其重要度。通過模型分析得出了不同老齡群體對于照護(hù)服務(wù)的需求層次,該模型能夠迅速有效地識別老齡照護(hù)服務(wù)的關(guān)鍵需求。最后,提出老齡智能照護(hù)平臺服務(wù)設(shè)計策略。旨在為老齡智能照護(hù)服務(wù)平臺構(gòu)建提供理論支撐,為老齡照護(hù)服務(wù)質(zhì)量的改進(jìn)提供合理的工具。

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