摘要:通過學(xué)習(xí)和掌握NPDP知識(shí)體系指南中的內(nèi)容,考生可以獲得一套完整的產(chǎn)品開發(fā)管理知識(shí)體系,從而提升自己在產(chǎn)品開發(fā)和管理領(lǐng)域的專業(yè)能力。為了幫助考生更好的吸收各個(gè)NPDP知識(shí)點(diǎn),小編對相關(guān)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了介紹,希望對大家有所幫助。
【詳細(xì)設(shè)計(jì)與規(guī)格階段】
1、質(zhì)量功能展開
質(zhì)量功能展開(Quality Function Deployment,QFD):是運(yùn)用矩陣分析的方式將“市場需求”與“如何通過開發(fā)滿足需求”聯(lián)系起來。當(dāng)多功能團(tuán)隊(duì)希望將客戶需求轉(zhuǎn)化為滿足這些需求的產(chǎn)品規(guī)格和功能,并期望達(dá)成一致意見時(shí),該方法最有效。在質(zhì)量功能展開中最常見的工具是質(zhì)量屋。
識(shí)別出符合以下條件的設(shè)計(jì)屬性:
與客戶需求關(guān)系密切; 競爭產(chǎn)品的表現(xiàn)較差; 賣點(diǎn)十分吸引人。
質(zhì)量屋的構(gòu)建步驟以及優(yōu)勢與劣勢:
表述一 |
表述二 |
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①確定客戶屬性 |
①確定客戶之聲 |
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②識(shí)別設(shè)計(jì)屬性/要求 |
②調(diào)查客戶需求 |
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③連接客戶屬性和設(shè)計(jì)屬性 |
③制定產(chǎn)品需求信息的QFD矩陣行 |
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④對競爭產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估 |
④設(shè)計(jì)技術(shù)信息的QFD矩陣列 |
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⑤評(píng)估設(shè)計(jì)屬性和開發(fā)目標(biāo) |
⑤分析產(chǎn)品開發(fā)需求的可操作矩陣 |
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⑥確定要在 剩余部分中開發(fā)的設(shè)計(jì)屬性 |
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優(yōu)勢 |
采用團(tuán)隊(duì)協(xié)作的方法達(dá)成一致,以便更好地進(jìn)行跨職能討論; |
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確保新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)聚焦于客戶需求; |
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提供了從客戶需求出發(fā),逐級(jí)定義產(chǎn)品設(shè)計(jì)規(guī)格和工程設(shè)計(jì)需求的結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ); |
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隨著開發(fā)工作不斷推進(jìn),通過市場測試的反饋,有助于優(yōu)化設(shè)計(jì),并能夠避免忽視最初的概念設(shè)計(jì)和客戶需求 |
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劣勢 |
較為煩瑣(要處理大量需求并創(chuàng)建大型表格),并且需要很長的時(shí)間來完成整個(gè)QFD過程。 |
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較為冗長,會(huì)讓人迷失產(chǎn)品設(shè)計(jì)所追求的目標(biāo)。 |
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隨著消費(fèi)者需求的不斷變化,需要聚焦在定義正確的設(shè)計(jì)規(guī)格上。當(dāng)產(chǎn)品競爭激烈,需要新技術(shù)支持時(shí),要做到這一點(diǎn)并非易事。 |
1.質(zhì)量屋是一種工具,與 VOC 相關(guān)的是?( )
A.工程設(shè)計(jì) B.新產(chǎn)品開發(fā)人員 C.上市計(jì)劃 D.市場效應(yīng)
【答案】A
【解析】
設(shè)計(jì)屬性需要在設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程中被開發(fā)或轉(zhuǎn)化為對應(yīng)每個(gè)功能的屬性 ,以便采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)和控制來維系VOC客戶心聲 ,但不必如此要求那些確定為不重要的屬性 ;從客戶需求出發(fā),質(zhì)量功能展開為定義產(chǎn)品設(shè)計(jì)規(guī)范和工程設(shè)計(jì)需求提供結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)。
2、穩(wěn)健設(shè)計(jì)
概念 |
穩(wěn)健設(shè)計(jì)(Robust Design)是日本質(zhì)量大師田口玄一博士所提出的概念。 |
變異來源 |
1.內(nèi)部變異:是由于老化(機(jī)器磨損和材料老化)造成的。 |
目的 |
主要應(yīng)用在產(chǎn)品概念選擇和設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化上,目的是將變異的影響降至最低。 |
三次設(shè)計(jì)法:
系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
參數(shù)設(shè)計(jì) |
容差設(shè)計(jì) |
產(chǎn)品方案設(shè)計(jì) |
確定可控參數(shù)的最佳組合,從而使得產(chǎn)品質(zhì)量特性波動(dòng)小 |
通過控制誤差影響最大的誤差因素的波動(dòng)來進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量特性的穩(wěn)定性 |
3、情感化設(shè)計(jì) (Emotional Design)
設(shè)計(jì)者用情感化設(shè)計(jì)方法來激發(fā)消費(fèi)者的情緒和感受,創(chuàng)造出良好的情感聯(lián)想,讓消費(fèi)者對產(chǎn)品產(chǎn)生信任感,從而提高產(chǎn)品的可用性。
通過消費(fèi)者對產(chǎn)品產(chǎn)生的情感層次不同,將其分為三大類:本能層、行為層和反思層。
情感化設(shè)計(jì)影響評(píng)估方法
感性工程學(xué) |
該方法用于識(shí)別產(chǎn)品中的相關(guān)設(shè)計(jì)要素(如顏色、大小和形狀等),這些要素決定偏好。該方法需要識(shí)別感性詞語。所使用的方法包括有聲思維梯度法 (Tink-Aloud Laddering )、數(shù)量化理論I ( Quantification TheoryI, QTI)、 偏最小二乘法 (IpTS. Analysis)及用于估算目的的遺傳算法( Genetic )和模糊邏輯(Fuzzy Logic)。 |
情感分析 |
該方法用于了解人們在博客或社交網(wǎng)絡(luò)中對產(chǎn)品的評(píng)論和觀點(diǎn),并對這些評(píng)論進(jìn)行分類??梢赃\(yùn)用自動(dòng)化技術(shù)來識(shí)別評(píng)論者在產(chǎn)品特性上表達(dá)的意見(正面、中性或負(fù)面)。該方法運(yùn)用了基本貝葉斯和深度學(xué)習(xí)算法。 |
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 |
該方法利用了反向傳播(Back Propagation, BP )技術(shù)來建立產(chǎn)品或形狀參數(shù)與形容詞、意象詞之間的關(guān)系,目的是更改設(shè)計(jì)參數(shù),直到產(chǎn)品形狀被接受為止。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法把反向傳播和灰色關(guān)聯(lián)度分析作為優(yōu)化算法。 |
微軟反應(yīng)卡 |
該方法用于評(píng)估設(shè)計(jì)或產(chǎn)品的情感反應(yīng)和期望(視覺吸引力)。參與者從118張寫有產(chǎn)品詞匯的卡片中選出與該產(chǎn)品或設(shè)計(jì)相關(guān)的卡片,并解釋為什么所選卡片中的詞匯要體現(xiàn)在該產(chǎn)品或設(shè)計(jì)上,最后得出結(jié)論。該方法采用聚類分析、頻度分析和詞匯云處理技術(shù)。 |
突發(fā)情緒法 |
該方法認(rèn)為情緒是動(dòng)態(tài)、突發(fā)和遞歸的過程。用戶對設(shè)計(jì)的反應(yīng)模式是由評(píng)估結(jié)果所驅(qū)動(dòng)的。情緒反應(yīng)和對產(chǎn)品特性的期望會(huì)受到情緒影響,也會(huì)由差異化要求而引發(fā)。該方法利用人工智能環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非線性動(dòng)態(tài)建模來解釋消費(fèi)者的情緒過程,日內(nèi)瓦情緒專家系統(tǒng)(Geneva Expert System on Emotions, GENESE )中描述了該情緒過程。 |
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