大数据时代下工业产品时尚设计方法研究

■范丽丽 Fan Lili

(青岛理工大学琴岛学院，山东青岛 266106）

人们追逐时尚和效仿时尚已经成为当代人生活的一部分，当下大众消费从过去单一的功能性消费转变为多元化的个性消费[1]，而“时尚感”也成为消费者购买商品的重要因素之一[2]。工业产品设计在社会发展中扮演着十分重要的角色，而“时尚设计”更是成为工业产品行业商品在广告宣传中的常用词。大数据被经济学家称为“隐形的金矿”、“未来石油”，数据的体量如灰尘般庞大，种类繁多，并且在无时无刻的变化着。“大数据”背后蕴含着大量有价值的市场和消费者信息，研究这些数据背后隐藏的消费者审美趣味、颜色喜好、行为方式、购买动机、生活习惯等，就能发现大量的市场时尚信息和时尚需求，甚至洞见工业设计行业的时尚发展趋势。

1 大数据时代下新工业产品时尚设计

1.1 大数据

大数据指的是其规模大（或变量复杂）到从中可以挖掘出符合事物发展规律的数据集。指不用随机分析法，而采用所有数据进行分析处理，大数据具备4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）[3]。

1.2 工业设计中的时尚设计

工业设计中的时尚设计指兼具功能与时尚，本质是消费文化、时尚审美与科学技术相统一。时尚设计具有导向作用，能整体把握当下的流行趋势[4]。

1.3 大数据时代下新工业产品时尚设计

大数据时代下新工业产品时尚设计，即通过统筹数据信息，对设计的核心“人的体验”和时尚信息归类，形成以消费者体验为中心的时尚设计思维。工业产品时尚设计产品在满足产品功能的基础上，更多为消费者提供精神价值，提升产品文化内涵。

2 大数据助益工业产品时尚设计

2.1 借助公共趋势分析技术获得工业产品时尚设计新思路

公众趋势预测，是通过公布式爬虫、搜索引擎接口等搜索数据源，经过去重去噪、正文萃取和自然语言处理，对搜集到的众多数据进行情感分析、智能过滤、相似分析、热词提取等，最后离线进行全量舆情聚类统计[5]。通过收集用户相关行为的海量数据，并分析用户行为数据的相关性，总结用户行为的客观规律并预测用户需求，可以纠正设计师的主观偏见，使设计师能够准确全面挖掘数据背后的用户信息[6]。

智能手机、互联网络时刻记录人们的需求和审美。浏览器记录，电商购物记录，各种APP记录着人们的需求和审美。这些数据信息汇总形成庞大的数据库，可以成为设计师设计工作的重要分析依据。借助公众趋势主要通过网站、微博、微信、论文等收集到的用户数据，得到影响时尚设计的众多数据源，分析消费者时尚设计的消费取向。通过研究国内外知名品牌工业产品时尚设计案例，总结其设计成功的因素，并结合当下品牌现有设计现状升级产品设计。或者完全不依赖当前品牌现有设计，在时尚产品设计前，把国内外知名品牌工业产品时尚设计案例研究结果与公众趋势分析结果融合，获得全新的时尚设计新思路。以大量数据的分析结果为依托创造出符合大众审美、时尚潮流趋势的新时尚工业产品。

2.2 人工智能技术为工业产品时尚设计提供技术支持

人工智能，是计算机科学的一个分支，通过对人的思维、人的意识过程进行模拟[7]。大数据时代，智能化产品设计更能满足消费者需求。借助人工智能技术可以实现产品的智能化，同时增加工业产品设计的科技时尚感。目前人工智能在工业产品设计中主要有单体工业产品智能化和多件工业产品的智能一体化[8]。

2.2.1 单件工业产品智能化设计

单体工业产品智能化设计以蓝牙、WIFI等方式与手机连接，再通过手机相应的app进行信息传输、汇总和读取，如图像识别冰箱设计。

2.2.2 多件工业产品智能一体化设计

多件工业产品的智能一体化主要通过借助人工智能技术，实现多件工业产品功能上的联系。在工业产品设计中运用多件工业产品智能一体化技术，可以实现各工业产品彼此互动，增强产品系统化设计，如海尔“5+7+N”智能家居一体化设计。

2.3 智能生产工艺增加工业产品时尚设计个性化和加工精度

大数据下的智能生产工艺，主要通过对工艺参数的分析与优化，模拟与仿真，生产中的JIT调试，从而提高工艺精度。大数据技术下的智能生产工艺可以提高工业产品生产的加工精度，实现绚丽多彩的定制色彩，可以完成多样个性的造型设计等。国内外很多企业运用3D打印技术进行产品打样，色彩设计试色[9]。时尚产品设计在大数据智能生产工艺技术的帮助下，设计方案的可行性大大提高，生产加工精度更精准高效。

2.4 大数据用户反馈技术使工业产品时尚设计更人性化

大数据下的用户反馈技术包括工业产品时尚设计的自动反馈数据和用户对产品意见及建议数据的手动反馈。自动反馈数据主要是用户的浏览量、视频等实时分析数据，用户对产品的手动反馈数据主要包括网站购买商品后手动评价、实体店购买商品后手动反馈意见。该技术为工业产品时尚设计提供大量消费者使用后的反馈数据，为进一步完善设计和升级设计提供参考。

3 大数据下工业产品时尚设计方法

3.1 研究时尚设计因素在产品设计中的所占比

影响工业产品时尚设计的因素有很多，如产品的外观、消费者的审美喜好、流行趋势等等。对这些因素分类归纳，可以分为消费者因素，产品因素，社会因素，环境因素，时尚因素。其中消费者因素包括消费者性别、年龄、消费水平、教育程度、审美能力、喜好等；时尚因素有流行趋势、媒体、艺术设计、社会热点等；产品因素有外观、技术、功能、品牌、价格等；社会因素有文化、政治、宗教、经济等；环境因素有地域、自然与人文环境等。

依据与时尚产品设计的相关性的强弱进行分类，分为强相关因素和弱相关因素。时尚产品设计的强相关的因素有消费者因素、产品因素、时尚因素，弱相关的因素有社会因素和环境因素。依据在产品设计中是否可控分为可控因素和不可控因素，在工业产品时尚设计中可控因素有产品因素、社会因素和环境因素，不可控制的设计因素有消费者因素、时尚因素。故而在时尚工业产品设计的过程中深入研究强相关可控因素的同时，对强相关不可控的消费者因素和时尚因素进行深入研究，并通过控制时尚设计因素在设计中的分量来控制设计。

时尚工业产品设计的过程不是单纯的只是研究一个影响因素，而是在加强相关可控因素的同时，重点对不可控的强相关因素的消费者因素和时尚因素进行深入研究。借助大数据分析力量把不可控因素量化，并根据具体的设计定位通过控制时尚设计因素在设计中的表达分量，从而设计出满足大众需求的工业产品时尚设计。

3.2 大数据时代工业产品时尚设计内容

大数据在生活方面，改变着人们的生活习惯、思维方式和生活方式。在设计领域，大数据改变着设计方法，革新设计思维，设计间的界限越来越模糊[10]。大数据时代下工业产品时尚设计内容可以分为以下三部分。

首先对消费者市场定位，主要通过大数据分析消费者因素、产品因素、时尚因素、环境因素、社会因素等，如确定目标消费者的审美能力、喜好、情感需求、消费水平等信息。产品方面结合产品当下设计现状确定产品的技术、功能、价格等信息。

然后在互联网技术支持下“全民参与设计”，设计师、工程技术人员、用户、研究人员及终端消费者等多维主体，可同时参与到围绕时尚设计核心问题的设计研究计划中来。身处世界任意角落的设计师们可以在同一实践讨论设计方案，可以在同一时间的同一设计软件操作平台进行设计实践。另外借助大数据对消费者相关数据的收集和分析，形成消费者体验至上的设计思维。消费者通过企业大数据设计平台和信息反馈平台直接参与到产品时尚设计中，并成为产品时尚设计的重要环节，设计师与消费者协作共同完成设计。如小米手机曾推出“发烧友”手机，通过“发烧友”直接参与产品研发，“发烧友”根据自己的需求直接实现个性化定制。让消费者参与设计，使最产品设计更能满足消费者实际需求。

最后通过大数据平台完善产品时尚设计和升级产品时尚设计。一方面借助大数据用户反馈技术收集消费者使用产品后的反馈信息。另一方面时尚产品设计初步完成后可以借助互联网技术在APP软件、网络互动等平台验证设计，通过时尚达人、网红、消费者、设计师等进行产品使用验证。最后综合消费者反馈信息和数据平台产品实用结果，完善时尚和升级产品时尚设计。

3.3 大数据时代下工业产品时尚设计需引领新时尚生活态势。

工业产品时尚设计除了通过大数据公众趋势分析技术来控制设计因素在工业产品设计中的分量，还要遵循绿色设计、可持续发展设计等。大数据时代背景下，工业产品行业被赋予互联网特征，产品设计不再是孤立的，而应该充分考虑人、社会和环境的综合因素，工业产品时尚设计需综合“人—产品—社会—环境—时尚”五位一体有机联系体系。同时工业产品时尚设计不仅仅是一个成功产品的设计而是对一个行业和生活态度时尚趋势的整体把握。

4 结语

进入大数据时代，产品信息越来越公开透明，产品同质化越来越严重，产品的生命周期逐渐缩短，产品时尚设计节奏逐渐加快。大数据时代改变以抽样调查和问卷调查为主的传统研究方法，借助大数据技术的分析结果更全面更贴近用户的真实情况。研究大数据时代下的工业产品时尚设计的一般方法，为设计从业者提供理论借鉴。大数据时代工业产品时尚设计需综合考虑多方面因素，不仅满足消费者的时尚需求，更应该通过综合数据下的时尚设计引领新的时尚生活方式。