复杂LED 制造系统的用户体验评估模型

吴 磊，李 娟，李 斌+

（1.华中科技大学 机械科学与工程学院，湖北 武汉 430074；2.武汉理工大学 华夏学院，湖北 武汉 430223）

0 引言

发光二极管（Light Emitting Diode，LED）是一种能够将电能转化为可见光的固态的半导体器件，具有体积小、能耗低、寿命长等优点［1］，LED 产业已经成为全球瞩目的最具发展前景的绿色产业之一。面对半导体照明巨大的市场前景，世界上各半导体公司和照明公司纷纷投入巨资进军半导体照明市场，例如美国自2000年起投资5亿美元实施“国家半导体照明计划”。据推测，未来LED 产业总量空间将超过3万亿，LED 装备产品的需求量将猛增，市场空间超过5 000亿［2］。随着我国《电子信息产业调整和振兴规划》、《轻工业振兴规划》、《节能环保产业发展规划》等政策的相继出台，我国已经初步形成一定规模的LED 产业链。

然而，我国LED 制造装备整体与国际先进水平相比依然存在一定差距，尤其是复杂LED 制造系统中的人机交互，已成为制约我国LED 产业发展的瓶颈之一。传统LED 制造系统的人机交互主要以“功能为中心”的思路进行研发，其设计出发点是满足功能为先的“从上而下”的思路，较少考虑人机交互中的“用户体验因素”。用户体验设计不良的LED 制造装备人机交互，不仅会降低工人操作效率、增加工人操作认知负荷，而且容易出现操作失误，给LED制造和加工企业带来巨大损失。本文基于设计认知心理学和“用户—产品—环境”系统理论，采用实验分析等方法，提出一种计算机辅助评估系统，以期解决长期困扰LED制造装备行业的用户体验缺陷问题。

1 相关工作

1.1 用户体验研究

用户体验（User Experience，UE）指用户使用产品的过程中建立起来的行为反应、心理感受及情感体验等多维度感受，涉及用户与产品系统、服务体系及系统交互过程中的各个层面［3］。用户体验研究属于多学科交叉研究范畴，该研究融合设计认知心理学（Design Cognitive Psychology，DCP）、可用性工程、“用户—产品—环境”系统等多种学科，包含一切人与物之间的交互范畴。DCP 的核心是从信息加工观点来研究设计创新活动，肯定了认知活动能够帮助用户进行复杂的人机交互心理任务［4］。Simon（1985）认为，设计是“问题求解”的思维心理学；Norman（2004）将用户体验设计分为本能水平、行为水平和反思水平三个水平［5-6］；Desmet（2007）提出了产品体验的三个层次，分别是美学体验、含义体验和情感体验［7］。

用户体验设计（User Experience Design，UED）［8］指在产品设计开发中以用户体验为设计决策的中心［9］，强调“以用户为中心的设计”（User-Centered Design，UCD）［10］和可用性工程（Usability Engineering，UE）［11-13］方法。人机交互（Human-Machine Interaction，HMI）指用户与机器进行交互的一切领域，即用户与机器互相传递信息媒介，包括复杂的信息输入与输出。Shackel（1991）将可用性定义为“按照人的功能特性，系统很容易、有效地被特定用户群使用”［14］；Nielsen（1993）认为实用性和可用性构成了系统能否用来达到特定目标的因素，称为有用性（usefulness）［15］；ISO 9126（1991）将易用性定义为“在特定使用情景下，软件产品能够被用户理解、学习、使用，能够吸引用户的能力”［16］；ISO 9241-11将可用性定义为“产品在特定使用环境下为特定用户用于特定用途时所具有的有效性（effectiveness）、效率（efficiency）和用户主观满意度（satisfaction）等”［17］。此外，感性工学（Kansei Engineering，KE）研究［18］以日本的长町三生与原田昭为代表，通过SD 语意差异法、眼动仪、脑电仪等方法建立感性工学数据库和用户体验专家系统。

1.2 人机交互中的用户体验评估模型

现有的针对人机交互的用户体验评估模型的研究包括：国外方面，Vermeeren等（2010）从学术和产业两个角度整理回顾了96种用户体验评估方法，并进行了比较分析［19］；Virpi Roto（2011）对收集的78种用户体验评估方法进行了回顾分析［20］；Marchitto（2011）对认知心理学和工效学在用户体验评估中的应用进行了探索［21］；Ramakrisnan（2012）采用眼动仪实验方法对电子系统进行了人机交互评估研究［22］；Jaehyun Park（2013）采用多种统计分析方法，对手机设备的22个用户体验构成元素进行了定量研究［23］；Shin（2013）对三维虚拟环境下的用户体验研究模型进行了研究［24］；Väänänen等在2008，2009和2012的人机交互年会上针对用户体验评估理论在产品开发中的应用、用户体验评估方法的选择、用户体验策略及其实践等进行了分析和讨论研究［25-28］。国内方面，林建等（2000）在对机械系统人机界面评价的基础上，以匹配优度为目标函数，对人机界面进行了优化设计［29］；钱志勤（2001）针对航天器布局设计提出混合粗粒度遗传算法，来研究工程系统布局方案，主要研究了复杂工程系统总体布局方案设计的理论方法及其应用［30］；滕弘飞（2001）针对复杂工程布局（如卫星舱布局等）带性能约束的布局优化问题，提出了一种人机交互的遗传算法［31］；顾文艳（2002）针对机械系统人机界面的虚拟设计方法，基于专家系统和模糊综合评判方法，提出以人机界面匹配优度作为评价指标［32］；李文彬等（2004）针对木工宽带砂光机人机界面，应用模糊数学理论创建了人机界面分层次模糊综合评判系统模型，用于砂光机人机界面优度评价［33］；蒋涛（2006）针对火力发电厂集散控制系统（Distributed Control System，DCS）人机界面，采用灰色聚类分析理论，提出了相应的评价标准和指标体系［34］；颜声远（2007）提出基于径向基函数（Radial Basic Function，RBF）网络的虚拟仪表人机界面评价方法［35］；周荣刚（2007）针对IT 产品用户体验质量，提出一种模糊综合评价方法［36］；张婷（2009）针对手机开发设计前期，通过问卷调查和因子分析方法构建了感知可用性MPU 模型［37］；夏春燕（2010）针对核电厂主控室人机界面，提出评价指标筛选的多因子综合算法，利用灰色关联分析进行了评价指标的有效性检验［38］。通过文献回顾可知，到目前为止，国内外针对航天器、核电厂、机械产品、手机等产业的用户体验建立了较多人机交互评价模型，但是缺乏对LED 制造系统中人机交互评估模型的研究，而且缺乏用户体验特征因素考虑。因为目前的用户体验评估模型并不适用于LED 制造系统，所以必须建立相应的研究框架和评估模型。

1.3 LED制造系统人机交互中的用户体验

LED 人机交互是LED 制造系统研发和使用的关键环节。但是经过文献查阅，鲜有针对LED 制造系统用户体验的文献研究。以往LED 制造系统以完成任务为目的，过于追求人机交互系统中的效率，忽略了用户的认知和情感因素。LED 制造系统人机交互的优劣不仅受机械系统的效率水平的影响，更受用户认知负荷、用户情感和用户体验因素的影响。以用户为中心、可用性工程、感性工学等理念，正在改变LED 系统人机交互系统的开发理念和研发过程。LED 人机交互系统评估知识体系的获取和应用，为用户体验经济时代的LED 系统人机交互设计提供了重要的知识保障。

2 用户体验评估模型建立

2.1 复杂LED 制造系统的特点

LED 人机交互系统是控制LED 设备的大脑和核心，是用户向LED 设备发送指令的桥梁，其使用环境、设计理念、使用方式、针对人群等与传统的消费类产品（尤其是IT 产品）存在巨大差异，具体如表1所示。

表1 复杂LED制造系统人机交互系统特点

2.2 模型建立总体思路

目前，针对人机交互的用户体验和可用性的调研问卷有用户满意度调查问卷（Questionnaire for User Interface Satisfaction，QUIS）、软件可用性测量目录（Software Usability Measurement Inventory，SUMI）、普渡可用性测试问卷（Purdue Usability Testing Questionnaire、PUTQ）等［39］，但均不适用于直接建立LED 制造系统的人机交互用户体验评估模型。目前，学术界针对UCD 进行可用性、信息架构［40］、感性工学的研究较多，但是未将上述理论与DCP结合起来研究用户体验评估问题。本研究将DSP 和UCD、可用性设计和KE 等设计研究理论有机整合，提出复杂LED 制造系统的人机交互模型的研究框架，该理论框架从“行业用户—LED装备—使用环境”系统模型出发，包含人机交互用户认知心理研究、用户体验评估指标模型、人机交互原型匹配模型、用户体验与信息架构模型等多因素综合性设计策略，具体架构如图1所示。

2.3 模型建立的方法和过程

2.3.1 前期调研与研究框架构建

经过3个月的实地调研，对武汉和东莞等6家LED 生产企业的120 名LED 制造装备操作工人（MEAN=25.1，S.D.=1.61）进行深度访谈，并结合大量相关文献资料，共整理出97条用户体验评价指标。邀请5名人机交互专家（均具有人机交互硕士或博士学位，从业经验10年以上），从初步整理的97个指标中进行进一步筛选，经过3次集中会议筛选和反复讨论，共挑选出影响LED 制造系统的58个用户体验评估指标，该模型包含3个一级指标和14个二级指标。根据以上分析，LED 装备多维用户体验设计评估指标公式表示为

具体指标体系如图2所示。

2.3.2 实验总体思路

为验证并调整制定的多维用户体验评估指标，简化并归纳主因子解释模型体系，采用实验方法进一步深入探索。根据58个用户体验因素编制实验问卷《LED 制造系统人机交互测试问卷》，该问卷采用李克特（Likert scale）量表（1～7）为度量标准［41］，共58个问题。问卷设计好后，经过多次测试问卷和相应调整（取置信度0.05），确保其信度和效度水准。本实验的因变量为整体用户体验满意度，实验的自变量为经过筛选的58个用户体验因素。实验对象为某LED 制造企业12 名实际操作员工（MEAN=24.3，S.D.=2.98），均具有1～3年LED制造装备使用经验。

2.3.3 实验材料

本实验选用LED 分选机人机交互系统作为实验材料，包含机身顶部的19寸液晶显示屏（16∶10，分辨率1 440×900，宽屏）、一套工业键盘和光电鼠标。LED 分选机的人机交互系统包括基本操作、功能设置、系统管理、机台调试、故障诊断、状态栏、快捷按键、帮助和系统关闭九大模块，可以实现LED芯片的电性能、光学性能等测试功能，如图3所示。

2.3.4 实验过程

首先让每个被试阅读实验要求和任务，然后阅读并填写《参与实验同意书》。实验开始前，结合情境引导等方法，让用户听30s的轻音乐来放松心情。实验在安静无干扰的某企业LED 无尘试验车间进行。典型任务为用户操作LED 芯片分选设备最经常使用的关键步骤，如图4所示。实验过程为用户在机器上操作典型任务，花费时间大概30min左右。实验结束后立即发放并填写问卷。通过问卷的筛选，剔除无效问卷2份，最终得到有效问卷10份，实验问卷有效率83%。

2.3.5 实验结果讨论

实验结果采用IBM-SPSS-Statistics 19（英文版）进行分析，分析结果如下：

（1）问卷信度分析

问卷的信度指问卷测量所具有的一致性，反映了测量结果的稳定性。经过SPSS软件的Reliability Analysis模块分析，本问卷的Cronbach's Alpha（克隆巴赫信度）为0.943，Guttman Split-Half Coefficient（折半信度）为0.864，分析结果均大于0.8，表明本问卷具有较好的内部一致性。

（2）主成分分析和因子分析结果

本实验采用主成分分析法（Principle Components Analyses，PCA）（Dunteman，1989）［42］。该方法首先假设各个变量是各因子的纯线性组合，其主要统计量包括共性因子数、各因子的特征值、各因子的贡献率（即各因子所提供的方差占总方差的百分比）、累计贡献率、因子载荷、因子得分等［43］。然后采用方差最大旋转（varimax rotation）进行因子负荷分析，使每个因子上具有最高载荷的变量数最小。数据分析表明，本实验各个主因子对整个评估模型的解释率较高，其中前八个主因子对模型的整体解释率达到90%以上，符合实验的统计要求。如图5、图6和表2所示。

表2 采用方差最大旋转法的因子荷载分析图

经过多次因子旋转方式的尝试并参考相关文献，确定以因子荷载大于0.6的元素进行筛选分析，并根据各题目所代表的内在涵义对各个主因子进行重新命名，如表3所示。

表3 主绩效因子的因子荷载归纳与命名

（3）主因子相关性分析

采用社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Sciences，SPSS）对使用时间和整体可用性做相关分析，发现使用有1～3年工作经验的员工，其整体可用性评分最高，使用工作时间为6个月～1年、3～6个月、3个月以下员工的整体可用性评分逐渐下降，如图7所示。针对九个主绩效因子进行相关性分析并制作矩阵散点图，如图8所示。

（4）分析结果讨论

1）理解—操作因子是影响LED 装备人机交互最主要的因素。作为工程环境中的人机交互，以完成任务为目的的工具性操作模式依然是此类问题的核心因素。

2）安全恢复因子为第二大影响因子。原因是作为LED 芯片分选流程，其原材料LED 芯片的成本较高，人机失误带来的成本损失令用户难以接受。

3）人机交互整体满意度与用户使用时间呈正相关趋势，与教育背景和性别无明显相关。这是由于随着使用时间的累积，用户对于人机交互系统的操作熟练度增加，系统挫折度明显降低，从而显著增加用户体验的满意度。

4）各主绩效因子间存在明显的正相关性，其交互作用可明显提升人机系统的用户体验满意度。各个主绩效因子的影响权重赋值与其对整体用户体验的影响作用呈正相关趋势。

3 MUEEM 用户体验计算机辅助评估软件系统

本章经过实证调研和试验验证方法，将58个影响LED 制造系统的人机交互因素通过主成分分析和因子分析，得到针对真实LED 制造系统的人机交互用户体验的9个“主绩效因子”，并结合“用户—产品—环境”理论系统，最终得出多维用户体验评估模型（Multi-dimensional User Experience Evaluation Model，MUEEM）。该模型由理解—操作因子、安全—恢复因子、权限—控制因子、易用—低负因子、可靠—满意因子、定制—扩展因子、风格—识别因子、学习—回忆因子和生产—效率因子九个主因子构成，如图9所示。

基于MUEEM 模型结构，采用C＃语言编程，实现了MUEEM 计算机辅助评估系统V1.0版本，该系统主要为LED 制造系统操作员工和管理人员服务，能辅助用户实时评估LED 制造系统中的人机交互优度等级及存在的问题。本软件系统分为界面显示模块、设计评价模块、知识存储模块、信息检索模块和知识调用模块。在该系统中，软件数据库包括评价因子数据库、专家决策数据库、经典案例数据库和新增评价数据库等。评价因子数据库主要包括核心因子数据58项、扩展因子数据97项及普适化因子数据260项；专家决策数据库包括多目标权重、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）矩阵等决策规则；经典案例数据库包括多个LED 人机交互界面及其信息架构、布局、色彩、质感、形态等设计特征数据。整个软件系统结构如图10所示。

本软件可集成在LED 装备的工控机上，实时监控和评价人机交互系统的用户体验满意度。工作人员完成评价后，结果会通过网络传输到系统服务器中，并根据计算规则生成相关评价得分的可视化数据。评价得分数据图表可输出EXCEL 和PDF 等格式，并可自动存储到评价系统数据库中，供后续工作人员调用、参考、改进LED 制造系统人机交互系统，实现评估系统数据库的知识重用。软件系统的主界面和主要子界面如图11所示。

LED 芯片自动分选装备是LED 制造系统的关键典型装备，本文应用该软件系统对LED 分选机人机交互界面进行评价测试。该测试在武汉光谷某LED芯片制造企业A 车间进行，共有30人参加本测试（15人为操作员工，15人为车间管理人员），测试对象为1套新设计的LED 人机交互系统（为保证客观性，参与者事先均未使用过该套系统），试验时间为每人操作15min。实验前，简要向参与者介绍新人机系统的特性。使用流程如下：测试人员登陆本计算机辅助评估系统，直观地对人机交互系统界面进行交互操作，通过拖动滑块对人机交互的每个主要页面进行现场评价打分，评分等级为1～7（7代表非常满意，1代表非常不满意），并实时生成评分雷达图。人机交互设计人员根据全部统计数据进行统计分析，寻找得分较低的人机交互系统缺陷因素进行针对性改进。实践证明，改进后的人机交互系统的整体用户体验评分比之前高出34%，使用效率提高19%，操作失误率降低27%，从而验证了本软件的有效性和可行性。

4 结束语

鉴于目前缺乏对复杂LED 制造系统中人机交互用户体验评估模型系统的研究，本文通过实验研究，采用主成分分析和因子分析方法，得出LED 人机交互用户体验评估系统模型，实现了MUEEM 计算机辅助评估软件系统，并对该软件系统进行了验证。实践表明，采用该系统对LED 制造系统中的人机交互体系进行评估和改进可显著提升系统人机交互的用户体验，提升用户的使用愉悦性和使用效率，降低系统技术支持的费用，缩短最终用户训练时间，降低企业培训成本。进一步将继续完善和应用该模型，结合眼动仪等设备，研究人机交互系统中用户认知、用户行为、用户情感之间的相互关系。

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