大數據時代下工業產品時尚設計方法研究

■范麗麗 Fan Lili

(青島理工大學琴島學院，山東青島 266106）

人們追逐時尚和效仿時尚已經成為當代人生活的一部分，當下大眾消費從過去單一的功能性消費轉變為多元化的個性消費[1]，而“時尚感”也成為消費者購買商品的重要因素之一[2]。工業產品設計在社會發展中扮演著十分重要的角色，而“時尚設計”更是成為工業產品行業商品在廣告宣傳中的常用詞。大數據被經濟學家稱為“隱形的金礦”、“未來石油”，數據的體量如灰塵般龐大，種類繁多，并且在無時無刻的變化著。“大數據”背后蘊含著大量有價值的市場和消費者信息，研究這些數據背后隱藏的消費者審美趣味、顏色喜好、行為方式、購買動機、生活習慣等，就能發現大量的市場時尚信息和時尚需求，甚至洞見工業設計行業的時尚發展趨勢。

1 大數據時代下新工業產品時尚設計

1.1 大數據

大數據指的是其規模大（或變量復雜）到從中可以挖掘出符合事物發展規律的數據集。指不用隨機分析法，而采用所有數據進行分析處理，大數據具備4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）[3]。

1.2 工業設計中的時尚設計

工業設計中的時尚設計指兼具功能與時尚，本質是消費文化、時尚審美與科學技術相統一。時尚設計具有導向作用，能整體把握當下的流行趨勢[4]。

1.3 大數據時代下新工業產品時尚設計

大數據時代下新工業產品時尚設計，即通過統籌數據信息，對設計的核心“人的體驗”和時尚信息歸類，形成以消費者體驗為中心的時尚設計思維。工業產品時尚設計產品在滿足產品功能的基礎上，更多為消費者提供精神價值，提升產品文化內涵。

2 大數據助益工業產品時尚設計

2.1 借助公共趨勢分析技術獲得工業產品時尚設計新思路

公眾趨勢預測，是通過公布式爬蟲、搜索引擎接口等搜索數據源，經過去重去噪、正文萃取和自然語言處理，對搜集到的眾多數據進行情感分析、智能過濾、相似分析、熱詞提取等，最后離線進行全量輿情聚類統計[5]。通過收集用戶相關行為的海量數據，并分析用戶行為數據的相關性，總結用戶行為的客觀規律并預測用戶需求，可以糾正設計師的主觀偏見，使設計師能夠準確全面挖掘數據背后的用戶信息[6]。

智能手機、互聯網絡時刻記錄人們的需求和審美。瀏覽器記錄，電商購物記錄，各種APP記錄著人們的需求和審美。這些數據信息匯總形成龐大的數據庫，可以成為設計師設計工作的重要分析依據。借助公眾趨勢主要通過網站、微博、微信、論文等收集到的用戶數據，得到影響時尚設計的眾多數據源，分析消費者時尚設計的消費取向。通過研究國內外知名品牌工業產品時尚設計案例，總結其設計成功的因素，并結合當下品牌現有設計現狀升級產品設計。或者完全不依賴當前品牌現有設計，在時尚產品設計前，把國內外知名品牌工業產品時尚設計案例研究結果與公眾趨勢分析結果融合，獲得全新的時尚設計新思路。以大量數據的分析結果為依托創造出符合大眾審美、時尚潮流趨勢的新時尚工業產品。

2.2 人工智能技術為工業產品時尚設計提供技術支持

人工智能，是計算機科學的一個分支，通過對人的思維、人的意識過程進行模擬[7]。大數據時代，智能化產品設計更能滿足消費者需求。借助人工智能技術可以實現產品的智能化，同時增加工業產品設計的科技時尚感。目前人工智能在工業產品設計中主要有單體工業產品智能化和多件工業產品的智能一體化[8]。

2.2.1 單件工業產品智能化設計

單體工業產品智能化設計以藍牙、WIFI等方式與手機連接，再通過手機相應的app進行信息傳輸、匯總和讀取，如圖像識別冰箱設計。

2.2.2 多件工業產品智能一體化設計

多件工業產品的智能一體化主要通過借助人工智能技術，實現多件工業產品功能上的聯系。在工業產品設計中運用多件工業產品智能一體化技術，可以實現各工業產品彼此互動，增強產品系統化設計，如海爾“5+7+N”智能家居一體化設計。

2.3 智能生產工藝增加工業產品時尚設計個性化和加工精度

大數據下的智能生產工藝，主要通過對工藝參數的分析與優化，模擬與仿真，生產中的JIT調試，從而提高工藝精度。大數據技術下的智能生產工藝可以提高工業產品生產的加工精度，實現絢麗多彩的定制色彩，可以完成多樣個性的造型設計等。國內外很多企業運用3D打印技術進行產品打樣，色彩設計試色[9]。時尚產品設計在大數據智能生產工藝技術的幫助下，設計方案的可行性大大提高，生產加工精度更精準高效。

2.4 大數據用戶反饋技術使工業產品時尚設計更人性化

大數據下的用戶反饋技術包括工業產品時尚設計的自動反饋數據和用戶對產品意見及建議數據的手動反饋。自動反饋數據主要是用戶的瀏覽量、視頻等實時分析數據，用戶對產品的手動反饋數據主要包括網站購買商品后手動評價、實體店購買商品后手動反饋意見。該技術為工業產品時尚設計提供大量消費者使用后的反饋數據，為進一步完善設計和升級設計提供參考。

3 大數據下工業產品時尚設計方法

3.1 研究時尚設計因素在產品設計中的所占比

影響工業產品時尚設計的因素有很多，如產品的外觀、消費者的審美喜好、流行趨勢等等。對這些因素分類歸納，可以分為消費者因素，產品因素，社會因素，環境因素，時尚因素。其中消費者因素包括消費者性別、年齡、消費水平、教育程度、審美能力、喜好等；時尚因素有流行趨勢、媒體、藝術設計、社會熱點等；產品因素有外觀、技術、功能、品牌、價格等；社會因素有文化、政治、宗教、經濟等；環境因素有地域、自然與人文環境等。

依據與時尚產品設計的相關性的強弱進行分類，分為強相關因素和弱相關因素。時尚產品設計的強相關的因素有消費者因素、產品因素、時尚因素，弱相關的因素有社會因素和環境因素。依據在產品設計中是否可控分為可控因素和不可控因素，在工業產品時尚設計中可控因素有產品因素、社會因素和環境因素，不可控制的設計因素有消費者因素、時尚因素。故而在時尚工業產品設計的過程中深入研究強相關可控因素的同時，對強相關不可控的消費者因素和時尚因素進行深入研究，并通過控制時尚設計因素在設計中的分量來控制設計。

時尚工業產品設計的過程不是單純的只是研究一個影響因素，而是在加強相關可控因素的同時，重點對不可控的強相關因素的消費者因素和時尚因素進行深入研究。借助大數據分析力量把不可控因素量化，并根據具體的設計定位通過控制時尚設計因素在設計中的表達分量，從而設計出滿足大眾需求的工業產品時尚設計。

3.2 大數據時代工業產品時尚設計內容

大數據在生活方面，改變著人們的生活習慣、思維方式和生活方式。在設計領域，大數據改變著設計方法，革新設計思維，設計間的界限越來越模糊[10]。大數據時代下工業產品時尚設計內容可以分為以下三部分。

首先對消費者市場定位，主要通過大數據分析消費者因素、產品因素、時尚因素、環境因素、社會因素等，如確定目標消費者的審美能力、喜好、情感需求、消費水平等信息。產品方面結合產品當下設計現狀確定產品的技術、功能、價格等信息。

然后在互聯網技術支持下“全民參與設計”，設計師、工程技術人員、用戶、研究人員及終端消費者等多維主體，可同時參與到圍繞時尚設計核心問題的設計研究計劃中來。身處世界任意角落的設計師們可以在同一實踐討論設計方案，可以在同一時間的同一設計軟件操作平臺進行設計實踐。另外借助大數據對消費者相關數據的收集和分析，形成消費者體驗至上的設計思維。消費者通過企業大數據設計平臺和信息反饋平臺直接參與到產品時尚設計中，并成為產品時尚設計的重要環節，設計師與消費者協作共同完成設計。如小米手機曾推出“發燒友”手機，通過“發燒友”直接參與產品研發，“發燒友”根據自己的需求直接實現個性化定制。讓消費者參與設計，使最產品設計更能滿足消費者實際需求。

最后通過大數據平臺完善產品時尚設計和升級產品時尚設計。一方面借助大數據用戶反饋技術收集消費者使用產品后的反饋信息。另一方面時尚產品設計初步完成后可以借助互聯網技術在APP軟件、網絡互動等平臺驗證設計，通過時尚達人、網紅、消費者、設計師等進行產品使用驗證。最后綜合消費者反饋信息和數據平臺產品實用結果，完善時尚和升級產品時尚設計。

3.3 大數據時代下工業產品時尚設計需引領新時尚生活態勢。

工業產品時尚設計除了通過大數據公眾趨勢分析技術來控制設計因素在工業產品設計中的分量，還要遵循綠色設計、可持續發展設計等。大數據時代背景下，工業產品行業被賦予互聯網特征，產品設計不再是孤立的，而應該充分考慮人、社會和環境的綜合因素，工業產品時尚設計需綜合“人—產品—社會—環境—時尚”五位一體有機聯系體系。同時工業產品時尚設計不僅僅是一個成功產品的設計而是對一個行業和生活態度時尚趨勢的整體把握。

4 結語

進入大數據時代，產品信息越來越公開透明，產品同質化越來越嚴重，產品的生命周期逐漸縮短，產品時尚設計節奏逐漸加快。大數據時代改變以抽樣調查和問卷調查為主的傳統研究方法，借助大數據技術的分析結果更全面更貼近用戶的真實情況。研究大數據時代下的工業產品時尚設計的一般方法，為設計從業者提供理論借鑒。大數據時代工業產品時尚設計需綜合考慮多方面因素，不僅滿足消費者的時尚需求，更應該通過綜合數據下的時尚設計引領新的時尚生活方式。