基于KANO-AHP模型的智能学习灯用户需求设计研究

戚志政 汤浩 陈力

摘要：理解用户需求是企业进行产品创新的重要一环。传统KANO模型只能定性对用户需求属性进行分类，为提高企业产品设计决策的准确性，结合企业生产能力的考量，提出了分析型KANO-AHP模型，并以智能学习灯为案例对该模型进行验证。首先，用KANO模型筛选出智能学习灯用户基本需求属性分类。其次，运用AHP层次分析法结合企业生产能力对需求点进行量化排序，从而构建智能学习灯最佳设计方案。根据计算得出14个用户需求点量化排序，剔除3个超出企业生产能力的无差异属性。通过分析得出处理客户域和生产域之间的交互问题的KANO-AHP模型是有效的，并且在企业同类产品开发技术评审和决策评审阶段提供大量数据的支持与分析。

关键词：智能制造；人机交互；用户需求；产品创新；KANO-AHP分析模型

中图分类号：TB47 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2023）23-0112-04

Abstract：Understanding user requirements is an important part of product innovation for enterprises. The traditional KANO model can only qualitatively classify the attributes of user requirements. In order to improve the accuracy of product design decisions of enterprises，combined with the consideration of enterprise production capacity，the analytical KANO-AHP model is proposed，and the intelligent learning lamp is taken as a case to verify the model. Firstly，KANO model is used to screen out the basic requirements attribute classification of intelligent learning light users. Secondly，the AHP method combined with the production capacity of the enterprise is used to quantitatively rank the demand points，to build the best design scheme of intelligent learning lamp. According to the calculation，14 user demand points are quantified and sorted，and 3 nondifference attributes that are beyond the production capacity of the enterprise are eliminated. Through the analysis，it is concluded that Kano-AHP model is effective to deal with the interaction between customer domain and production domain and provides a large amount of data support and analysis in the Technical Review and Decision Review stages of similar product development.

Keywords：Intelligent Manufacturing；Human Computer Interaction；User Demand；Product Innovation；KANO-AHP Analysis Model

引言

《中國制造2025》[1]中指出：科学技术是第一生产力，创新是引领发展的第一动力，新的一轮科技革命和产业变革背景下，最根本的变革是产业模式从以产品为中心向以用户为中心的转变。产品设计是产品形成的创造性过程，是带有创新特性的个体或群体性活动[2]。设计的感知来源于用户的需求，如何有效获取用户需求用于产品设计是保证设计有效性的前提。信息技术的飞速发展已使产品设计需求超越了传统用户调查范畴，呈现为广泛存在于产品生命周期中的多样化数据信源，其可来自互联网的用户评价、来自服务商的协商调研、来自设计伙伴的信息交互，甚至来自正在测试的产品关键性能数据的实时在线反馈，如何有效地发现这些信息中用户所隐含的设计需求是企业提升产品竞争力的核心基础，也是实现企业可持续发展的重要手段。

一、研究背景

在竞争激烈的全球市场中，制造企业越来越注重满足用户的个性化需求。如何处理顾客满意度是制造商一直面临的挑战，而顾客满意度在很大程度上决定了顾客购买产品的意愿。理解和满足用户需求已经被公认为是产品设计和开发在市场上取得成功的主要因素之一。用户需求信息分析是一项重要的任务，其重点是解读用户的声音，进而推导出市场营销和工业设计部门能够理解的明确需求。通常，传统KANO涉及3个主要问题：（1）理解用户偏好，（2）对需求优先级进行排序，（3）需求分类[3]。在许多解决用户需求分析的方法中，KANO模型在根据调研数据对用户需求进行分类方面很方便，因此可以作为一种了解用户偏好的有效工具。然而，在KANO的实际应用中，传统的KANO方法不具备定量评价的能力，对工程设计中的决策支持是有限的。此外，其本质上只强调用户和市场的视角，并没有结合企业满足用户需求可实现性能力（如生产成本、材质工艺）等限制条件的考虑，存在较强的主观性。

为了加强上述与用户需求分析相关的方面，本文详细分析了原始KANO模型的理论基础，提出了分析型KANO-AHP模型，KANOAHP模型弥补了传统KANO模型不足。

二、对传统KANO模型的批判性回顾

（一）定性研究

测量用户满意度的KANO模型是一个有用的工具，根据用户需求如何影响用户满意度进行分类和排序，捕捉了产品性能与顾客满意度之间的非线性关系。在实践中，确定了5种类型的产品属性：必备属性（Must-be Quality）：用户觉得产品理所应当满足的需求；期望属性（Performance Quality）；用户非常希望这类需求被满足；魅力属性（Attractive Quality）；用户乐意看到这类需求被满足，但不是必须；无差异属性（Indifferent Quality）；用户对该需求是否被满足不关心；反向属性（Reverse Quality）；用户不希望这类需求被满足。

KANO模型是通过用户调研构建的，其中用户问卷包含一组针对每个产品属性的问题，涵盖产品的功能属性表单，捕捉产品具有或不具有某种属性时顾客的反应。问卷被部署到许多用户，每个答案都与KANO结果评价表（Kano，N，1984）对应[3]，揭示了单个用户对产品属性的感知。产品属性的最终分类是基于对所有调查对象的调查结果进行统计分析，从而能定性地筛选出用户的基本需求属性。

（二）生产的能力

KANO模型本质上是用户驱动的，也就是说，它只专注于解决用户的关注点。如果作为工程师使用的一种决策工具，KANO模型未能考虑到生产商在满足用户需求能力方面的担忧。成本限制通常由专业知识的产品开发团队承担，这样产品将只包括那些生产者负担得起的功能。在企业实践中，如果没有准确地成本估算，这样的产品开发很难落地。X Lai[4]等人（2004）提出了一个线性成本函数来约束产品开发中产品特征的选择。Tan，K. C. 和Shen，X. X.[5]（2000）提出了一种基于KANO分析的近似变换函数来调整用户属性的改进率。然而，这些成本模型是初级的，不足以反映设计和制造成本的复杂性。从企业生产的角度来看，产品设计必须寻求用户感知价值和生产者能力的最大平衡点。

三、 分析型KANO-AHP模型构建

（一）KANO和AHP模型

用户需求分析的最终目的是为产品设计提供决策支持。虽然产品属性类别可能会增强设计师对用户需求的理解，但不能作为具体的决策标准。一般来说，在以分析型KANO模型设计产品时，KANO模型的属性类别表示不同的优先级（即必备属性>期望属性>魅力属性>無差异属性>反向属性）。然而，这些方法并不能区分同一类别中的功能需求。因此，KANO模型被认为不适合在产品设计功能筛选中进行定量决策。

美国运筹学家T.L.Saaty[6]（1980）开发了一个强有力的、有用的工具，用于管理决策行为中涉及的定性和定量多标准元素。这个模型被称为层次分析法（Analytical Hierarchy Process，简称AHP）。层次分析法是最具包容性的系统之一，被认为是用多个标准作出决策的主观赋权法。第一步是创建问题的层次结构。第二步，为了进行配对比较，需要设计一份问卷，分发给被调查者，收集他们的意见。值得注意的是，每个决策者将同一层次各要素之间相互的重要程度进行两两比较，最终结果使用他们的几何平均。等级从1到9，其中1表示这两个元素相同或同等重要，数字9意味着在成对矩阵中，一个元素相比另一个元素而言极其重要。对KANO同一类别的功能需求结合企业自身的生产能力水平进行二次优先级排序，得出不同功能属性的权重，为最终功能的选择提供可靠依据。

基于以上两种方法各自的特点，构建出适合本研究的产品设计用户需求模型架构。（图1）

（二）KANO-AHP模型在生产价值链中的意义

KANO-AHP 模型需要用户和生产者之间的一系列交互，如图2所示。一般来说，用户需求往往是不精确和模糊的，因为用户有时并不知道自己想要什么样的产品，就像100多年前亨利·福特问客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的马”，只有把一个突破性产品放到他们面前才会反映是否真的喜欢。因此，应用分析工具进行用户需求分析是困难的。作为一种权宜之计，可以把用户需求被转化为明确和客观的陈述，即功能需求。用户需求和功能需求之间的区别符合NP Suh（2001）提出的域映射原则[7]。本质上，用户实际感知到的是用户领域中的用户需求，而不是功能领域中的功能需求。在提供用户感知的用户需求多样性的同时，生产商必须在产品实现中寻求经济效益。在本研究中，从功能领域进行分析，并为功能需求分配不同的优先级，以实现产品品质最大化。从用户的角度来看，优先级分配对应于不同的用户感知。从生产者的角度，将功能需求映射到产品的各种属性上，这些属性代表产品在满足功能需求时的物理形态。

当用户的满意度与企业生产的能力重叠时，价值链就会趋同。最终，商业成功是通过最大化这种重叠实现的[8]，要么通过扩大生产者的能力来满足用户的需求，要么通过将用户导向生产者的总能力，以便更好地为用户服务。

四、KANO-AHP模型在智能学习灯用户需求研究中的应用

通过上述对KANO-AHP模型的分析与建立，以智能护眼灯为例进行设计实践与验证。首先，针对基础网络产品线和市场需求进行初步数据收集及划分，确定产品功能需求的框架。然后运用KANOAHP模型进一步对用户需求进行分类和需求指标量化排序。

（一）数据收集

智能学习灯初步用户需求获取：通过市场调研、产品线会议需求碰撞以及对30位资深用户进行深度访谈，筛选出14项初始用户需求，并对3个方向的来源数据进行整理归纳，分为美观、易用、交互、安全、指标五类一级需求，分别对应环境包容性、场景模式功能切换、使用方便、用电和材料安全、防水防尘5个二级需求，为下一步问卷设计做好铺垫。

（二）KANO问卷设计

根据KANO-AHP模型设计调研问卷，分发给被调查者（可以是家庭主妇、职工、时尚爱好者等），收集他们的意见。主要针对上述14项三级需求点设置正反两项问题设置，以期识别出用户需求项的属性类别。调研中以使用过智能灯和有孩子的经验用户为对象，共发放问卷517份，问卷发放时间为3天，剔除无效问卷94份，有效问卷423份，问卷有效率为81.8%。

（三）问卷回收统计

根据问卷数据结果及KANO计算公式，计算出满意指数Better/ SI=（A+O）/（A+O+M+I）和不满意指数Worse/DSI=-1*（O+M）/（A+O+M+I），进而将智能学习灯功能需求分为6类：兴奋性需求（A）、期望型需求（O）、基本型需求（M）、无差异需求（I）、反向需求（R）、可疑答案（Q）。（表1）

（四）KANO用户需求数据分析

根据表1可以得出定性结果，智能学习灯在满足用户必备属性外，还应高度重视期望属性和魅力属性，即设计时要充分考虑能根据环境自动调节光照，能通过语音或手势控制灯具，视频或语音通话，支持手机无线充电，适应多种放置方式等这些重要的功能需求。调研数据结果体现了用户对灯具的功能需求越来越个性化和智能化，符合当下社会万物互联发展的趋势。

（五）基于AHP法的用户需求权重计算分析

智能学习灯层次分析模型构建：基于KANO模型对智能学习灯用户需求属性分析，结合AHP层次分析法基本原理，将智能学习灯最佳设计方案定为目标层，将期望属性、必备属性、无差异属性和魅力属性设置为准则层，并将各类属性下的功能需求点拓展至子准则层，如图3所示。

确保权重的多元性与严谨性，本AHP问卷共对5名与智能灯设计与研究相关人员展开测试，其中包括产品经理，结构设计师，项目经理，并邀请他们根据权重打分标准与原则对各层级需求进行两两比较并根据标度评分。

（六）智能学习灯需求指标量化排序

通过对AHP问卷的数据分析与计算，得到各个需求的特征向量及权重值，为了验证AHP的结果，利用公式CR = CI/RI计算一致性比（CR），其中一致性指数（CI）由下式测量：

结果CR值为0.069小于0.1，表明一致性检验通过，经验用户与企业生产者需求排序基本一致。结合专家团队及企业自身生产能力（如生产成本、材质工艺）等考虑，得出智能灯11个需求指标的最终量化排序，剔除掉灯具能显示时间、控制家中其他电器、帮助用户在家中寻找手机3个无差异属性功能点，为后续产品开发设计提供决策支持。

五、智能学习灯方案设计

基于产品设计程序和原则，提出3个设计方案均满足了前面调研数据得出的11个用户需求点，涵盖美观、交互、易用、安全、指标5个一级需求和环境包容性、场景模式切换、使用方便、用电和材料安全、防水防尘5个二级需求，即充分考虑能根据环境自动调节光照，能通过语音或手势控制灯，支持视频或语音通话，支持手机无线充电，适应多种放置方式等这些重要的功能。其中技术功能（如调节色温，语音或手势控制，视频通话，手机无线充电等功能）已提交企业内部需求流程，由声学、光学、软件等部门处理，本篇论文不再阐述。ID部门则主要进行结构功能（如实体控制按键，支持多场景，摄像头小夜灯人机操作位置，情感交互等功能）的细化设计表现。

方案一的设计重点在模块化可分离的结构，可在床头、厨房、衣柜、楼道等多种场景随意切换。实体触控按键设计为4种交互方式，分别是：单击（开关），旋转（调节灯光亮度），按住旋转（调节色温），双击（专注模式）；方案二的设计亮点保留老式台灯情感辨识度，同时满足多角度使用的需求，通过不同方向的折弯和滑动可以将该产品作为台灯、座灯以及氛围补光使用；方案三设计亮点兼顾美观与实用。可上下调节的摄像头模块，不论是放置在桌面上、隔板上，还是固定在墙上，都能够找到合适高度去拍摄。底座上可放置一些文具或摆件，符合小孩子的学习习惯，从而让台灯融入孩子的学习生活之中，产生情感上的共鸣。（图4）

綜合考虑生产成本、加工难度、材质工艺、造型美学等因素，企业ID设计团队最后选择方案一作为最佳方案进行细节优化，并结合计算机辅助设计制作原型样机，此方案《一种多功能智能灯》已申请国家发明专利。

满足上述用户需求偏好及企业生产设计能力主要体现在以下4个方面，如图5所示。技术方面：国AAA级护眼标准，在照度、蓝光、屏闪等方面表现更好。配备大华人脸识别摄像头，大华深度图像算法技术可分析学生坐姿，用眼距离等学习习惯矫正提醒，家长和孩子可以双向呼，增加沟通陪同氛围感。底座搭载无线充电技术模块；功能结构方面：首先，在整体灯的设计上采用了可模块化分割的设计（a），可通过按压式结构快速拆装（b），在床头灯，壁灯，过道灯，衣柜用灯甚至卧室外的场景中自由切换。拆分后灯座仍然可在桌面当作小夜灯、监控摄像头或无线充电底座使用（c），增加了灯具的使用率和可持续性。材料工艺方面：外壳选用轻便安全的ABS和PC工程塑料，并以深空灰细磨砂为主要涂装，转轴部分采用金属压铸件，黑色高亮并用CD纹装饰；尺寸方面：可拆分结构和关节使整体体积缩小了1/2，包装物料节省，运输更加方便。同时强化造型特征，如在旋钮的台面增加了30°的斜面，更易操作符合人机工程学。

结语

传统的产品设计体现的是“实现性优先”，即在产品设计时要对产品如何通过工艺手段实现出来加以综合考虑。而随着新科技，新技术的飞速发展，如何实现的局限性已不再是不可逾越的屏障，企业可以把更多的精力放在需求定义上，从而形成“需求优先”的设计。需求分析是每一个设计者或企业开发产品不可回避的重要环节。本文在巩固传统KANO基础理论和基本原理的同時，提出了一个兼顾用户满意度和生产者满足用户需求能力的绩效指标，与传统的依赖定性KANO模型相比，KANO-AHP方法建立了一个连贯的决策框架，处理客户域和生产域之间的交互问题，解决了企业产品开发（IPD，Integrated Product Development）产品定义及决策评审阶段中需求不明确的问题，促使后续产品设计不仅在造型外观、材料工艺区别于同质化的市场环境，也能从功能、场景、技术等角度进行创新，符合市场和顾客的需求。使产品设计更加科学化、合理化，创造基于用户需求和企业制造可实现性平衡之间的最优方案，在产品规划阶段更好地管理可定制的产品特性。这次探索性的研究分析为今后更加深入的设计提供了理论基础，同时也为大华物联网产品批量开发和电子数据流程化提供了新标准和新路线。

基金项目：浙江大华技术股份有限公司专家课题DH3.4033消费类用户心理与行为研究

参考文献

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