基于感知質量的汽車外造型CAS面分縫設計

摘要：汽車外造型感知質量越來越成為顧客購買汽車的關鍵評價指標之一，其中，分縫線的走向及其所分割的空間特征，鮮明地體現了造型的美學協調關系。本文提出了一種感知質量指標的量化評價方法，基于KANO模型，將客戶對造型的主管感受客觀化，并基于此進行進一步解析具體設計指標與感知質量之間的關聯。文中通過某分縫線感知質量設計的實際案例加以說明。該方法為車企的造型設計團隊提供了一種科學客觀的量化評估方法，在實際開發項目中的應用，將有助于指導工程師進一步明確相關設計指標。

關鍵詞：感知質量;分縫線;CAS;汽車造型

中圖分類號：U471文獻標示碼：A

0引言

汽車外造型是顧客選車的第一主觀印象關注點，也是汽車廠商制造工藝及審美意象的集中體現。而隨著時代的發展，以及汽車市場上顧客不斷提升的審美等情感要素需求，這些對于產品的主觀印象，即“感知質量”越來越成為汽車產品研發過程中極為迫切的工作。其中，外造型上的分縫線所體現出來的各種走向以及所分割出來的各種形狀的覆蓋件，最為特征鮮明地體現了汽車造型的美學協調關系。因此，分縫的設計是面向感知質量的造型設計中的重要課題。此外，分縫的設計不僅需要滿足情感要素需求，還需要滿足間隙配合、裝配工藝協調等一系列工程可行性要求，即設計過程中不僅需要考慮主觀方面的要求，也要兼顧客觀方面的要求。在業界內，尚缺少一種可以客觀量化的方法協助設計團隊解決這個難題。本文提出一種基于KANO模型的方法，針對感知質量問題進行量化分析，構建數學模型，并綜合應用統計學的方法對模型進行解析。

1汽車造型分縫

造型分縫設計原則為：局部服從整體，保證整體性、協調性和統一性。分縫設計對車身結構關系、沖壓難易程度等影響較大，但一切都應以造型設計的分縫為基準，不能隨意更改造型分縫，其余所有分縫確定都應符合這個基準^[1]。從設計角度來說，分縫的好壞意義十分重大，它不僅對產品本身呈現出的造型意圖有重大影響，也會影響汽車的開發成本和周期。

分縫線將汽車的外造型分割為不同的覆蓋件區域，分縫線本身的秩序感、曲率等諸多屬性，構成了不同造型風格的組成部分。這些特征信息可以大致分為2類：一類是以曲率、弧度等描述的物理屬性，是客觀存在，不以認知客體的變化而變化的;另一類則是以認知客體的情感要素變化而變化的內容，因其與主觀性認知存在比較強的聯系，更強調整體性、宏觀性的，往往是一系列物理屬性的組合。也就是說，對于分縫線的設計問題，其研究方法至少應該在2個層面上研究：一方面是從宏觀的方面分析，提綱挈領，從整體性的角度設計一類或幾類滿足風格要求的特征組合;另一方面是從細觀的層面研究具體特征，對具體曲率、位置等可以客觀描述的屬性進行研究，在滿足造型、設計的基礎上，從制造、匹配等角度綜合考慮。

2感知質量指標的客觀評價

2.1基于KANO模型的感知質量指標量化方法

KANO模型是一種可以為產品質量屬性提供分類依據的工具，為產品的開發設計提供理論指導。以KANO模型為基本工具，對產品或服務的質量要素進行分類，尋求和理解顧客對于這些質量要素的需求態度，以指導企業相關決策^[2]。KANO模型根據產品功能特性與客戶需求滿意度之間的關系，定義了3個層次的功能需求，將產品功能質量特性分為基本需求、必需需求、魅力需求、無關需求和反向需求5類（圖1）。橫坐標表示產品的質量特性要素被表征的程度，越往右表示產品質量特性要素被表征的滿足程度越高;反之，橫坐標軸越往左表示產品質量特性要素被表征的滿足度越低。縱坐標表示客戶對產品質量特性要素的滿意程度，縱坐標軸越往上表示顧客的滿意程度越高;相反，越往下代表客戶滿意度越低。具體操作中，通過設計KANO問卷調查，并整理需求分類表，對結果進行分析^[3]。

KANO模型的調查中，針對所關注的每個特征或需求均由正向、反向2個構成，用來反應來自于顧客的不同需求，將結果分為喜歡、理應如此、中立、可以接受和不喜歡5個等級，并整理為分類對照表進行頻率統計（圖2、3）。

表中字母A代表魅力需求（Attractive Repuirement）要素;字母M代表必須需求（Must-be Repuirement）要素;字母B代表基本需求（Base Repuirement）要素;字母I代表無關需求（Indifferent Repuirement）要素;字母R代表反向需求（ReverseRepuirement）要素。

通過KANO問卷和KANO需求分類表得到的顧客需求要素數據進行統計分析，去掉顧客認為無關、反向和質疑的結果，統計所有問卷的顧客分類情況。各需求類型要素分類統計完成后，運用Better-Worse系數法進行功能需求度指標計算。Better是指增加后有所提升的滿意度指標Bi，Bi值越大，代表用戶滿意度提升的效果越強。Worse是指消除后的會引起負面影響的不滿意指標Wi，Wi的絕對值越大，代表滿意度降低的影響效果越強，也就代表了此功能特性時客戶強烈需求的功能要素。需求要素指標計算公式為。

其中A為魅力需求（Attractive Repuirement）要素;B為基本需求（Base Repuirement）要素;M為必備需求（Must-be Repuirement）要素;I為無關需求（Indifferent Repuirement）要素，公式（1）和（2）中的A、B、M、I分別為4種客戶對產品需求要素的KANO分類數量。在不滿意度公式上乘以（-1），如公式（2）所示，目的是為了說明顧客對產品不滿意的影響程度，所以顧客對產品的滿意度大小主要是通過滿意度系數和不滿意度系數的絕對值大小來判斷，如果滿意度系數和不滿意度系數的絕對值越大，則說明該產品的需求要素讓顧客對產品的滿意度或不滿意度影響程度就越大。

根據計算公式可知，當指標值越接近1時，代表該產品質量特性對顧客滿意度的影響度越高;當指標值越接近0時，則表示該產品質量特性對顧客的滿意度影響度越小，說明即使該產品不具備此種質量特性也不會造成對顧客的不滿。不滿意度指標值介于-1和0的區間范圍內，如果不滿意度指標值越接近-1，則表示該產品的質量特性具備不充分時，會引起顧客對該產品的極度不滿;相反的當不滿意度指標值越接近0時，則表示該產品的質量特性具備不充分時，不會引起顧客對該產品的不滿。

2.2感知質量數據數學解析

對于汽車外造型而言，視覺質量是其呈現給客戶的主要方面。如果按照顧客關注要素的角度理解，可以進一步分解為色彩、光澤和幾何造型等特征，而這些特征的顯著性直接影響這些視覺信息是否容易被客體所感知。一般說來，這些特征的感知顯著性與其在所評價對象中占的比例和復雜性等因素直接相關。通過KANO模型，可以梳理得到客戶需求頻率較高、較為顯著的特征，但由于造型特征所包含的信息非常多，還需要提取對其影響度較大的屬性，并進行進一步研究。

對感知質量進行多層次解析演繹，將相關要素進行分解、聚類并轉化為汽車研發中的工程語言，層層遞推，即可得到特征在各個層級（個體級、局部區域級、總體級）的影響（圖4）。

整車外造型的整體感知質量應該與各個子項存在函數關系為^[4]。

F（Y）=F（X₁，X₂，X₃，...，X_n）（3）

觀察感知質量的各個單項，可以發現，大部分單項之間的相關性相對而言要弱于其與整體之間的相關性，比如，顏色單項與幾何造型單項之間的相關性較不密切。

a+F（X₁）+F（X₂）+…+F（X_n）（4）

此外，由于感知質量分為多個層級，其函數關系同樣應逐層分解演繹，對于層級X₁，可以如下進行分解。

X₁=α_x1+f（x₁₁）+f（x₁₂）+…+f（x_1n）

（5）

而對于因變量與自變量之間的關系，可以應用回歸方程式預測因變量的變化規律，構建變量間的近似表達方程式。對于感知質量數據，可以人為的進行簡化，轉化為線性關系，并將各個單獨的線性關系合并為多元線性回歸方程。

f （x_1i） =α_1ix_1i

（6）

Xl = α_x1 + α₁₁x₁₁ + α₁₂x₁₂ + ... + α_1ix_1i

（7）

式中x_1i，可以理解為相關設計要素，滿意度Bi值越接近1時，代表該產品質量特性對顧客滿意度的影響度越高，不滿意度值Wi越接近-1，則表示該產品的質量特性具備不充分時，會引起顧客對該產品的極度不滿。故對于本問題，各個因變量可以綜合應用式（1）、式（2）中的滿意度提升指標和不滿意指標來表示。例如，對于層級X7，，其函數f（x_1i）的估計僮可以表示為，式中α₁₁意為待求解的線性方程的系數。

對式（7）進行求解，根據所采集的感知質量數據，利用最小二乘法原理^[5]，則有。

對式（9），分別對估計值求偏導數，n個α₁₁的估計值即可獲得。

3基于感知質量的分縫線設計

3.1基于KANO模型的感知質量數據采集及分析

針對分縫線的感知問題，筆者所在的團隊選取了近幾年的一些典型車型，并在公司范圍內與造型設計工程師、結構設計工程師以及普通行政人員（可視為普通顧客）進行問卷調查、訪談（圖5）。受訪者構成比例為造型設計工程師10名，結構設計工程師10名，普通行政人員30名。

分析調查結果，針對側圍區域的分縫數據進行歸類分析，整理出需求分類表如圖6所示。

根據需求分類表，可以計算受訪者群體對相關問題的敏感程度，設計團隊可以對靈敏度高的問題優先考慮，以最佳性價比的形式提升感知質量，滿足受訪者的情感需求（圖7）。

根據對分類結果統計表，可以看出，受訪者對于前門與翼子板分縫線使用大幅前偏的設計、B柱區域分縫凹凸面的凸面部分采用大幅前偏式設計均有非常高的滿意度;對于后側門與側圍分縫使用大幅后偏的設計、B柱區域凹凸面V型面使用后偏式設計也有較高的滿意度;對于B柱區域分縫凹凸面凹面使用后偏式設計，大部分受訪者認為這是一個必須滿足的要求;對于B柱區域凹凸面V型面使用后偏式設計，大部分受訪者認為這只是一個所需要滿足的基本特征。

3.2感知質量對標數據分析

通過以上基于KANO模型的分析數據，設計團隊從中歸納得到關于汽車側圍區域分縫線的感知質量典型特征的設計方向。但在項目進行的具體過程中，還需要對具體的設計目標范圍進行進一步設定，幫助項目組以用戶需求為導向合理地對相關提案進行更為有效的權衡與決策。換而言之，以上述基于KANO模型調研的信息，以及對標車型的數據，利用公式（7～9），計算系數，即可獲得量化的偏移量范圍、特征面弧度值范圍等信息。

根據本項目的需求，項目組選取了市面上的10款典型車型進行研究，提取了各車型側圍分縫線的特征，判別其偏移方向，并測量了偏移量、特征量弧度等數據。將數據按順序排列，對上文中所述的50名調查人員進行調研，評估其對于數值幅度滿意影響度（圖8）。

以分縫面凹面后偏值的計算為例，根據特征數據表，以該項統計數據的最大值作為尺度衡量偏移幅度，對調查者進行調查的樣本結果如圖9所示。

根據表格中的數值，對偏移值以及最大滿意度指標max[B_j，abs（W₁）]應用最小二乘法估計。

Y =-0.0482X + 0.7806

（10）

偏移值以X表示，滿意度指標以Y表示。由公式10可知，在確認使用后偏式設計的前提下，偏移量越小越可能獲得較高的滿意影響度。結合具體數據分析，如采用小幅的偏移度，至少是比較中庸的設計，不易招受負面的評價;如采用偏向中值的偏移幅度設計，可定義為偏向激進的設計，可能會獲得部分客戶的強烈認同。

4結束語

造型感知質量設計作為研發中極為迫切的工作，一直以來面臨著難以科學搜集數據以及無法進行量化的難題，導致OEM廠商在項目的開發過程中難以獲取有效的客觀證據支持所決策的問題取向。本文在引入KANO模型分析方法搜集客戶調研數據，計算滿意影響度指標，并對相關數據進行數學解析，提出了一種對造型總體滿意影響度指標進行量化評估的方法，為造型團隊提供了一種科學客觀的判斷依據，幫助團隊在項目開發過程中有效地量化相關數據指標。文中以造型分縫線設計作為案例，而事實上，該方法對于需要獲取量化數據的其他感知質量指標也是適用的，有助于團隊將主觀性的工作進一步進行量化的客觀分析。

【參考文獻】

[1]蘭巍.理性化汽車造型的設計方法研究[D].吉林大學，2010.

[2]林樹楠.汽車感知質量問題的卡諾模型應用[J].汽車工程師，2016（12）：53-55.

[3]孟慶良，蔣秀軍.基于定量化KANO模型的顧客需求最終重要度確定方法[J].統計與決策，2012（06）：32-35.

[4]胡雪芬.汽車感知質量及數學模型解析[J].汽車工程師，2013（04）：44-46.

[5]李汶華，郭均鵬.區間型符號數據回歸分析及其應用[J].管理科學學報，2010，13（04）：38-43.