淺析基于互聯網大數據時代下的工業設計

曹子淳

（河南輕工職業學院，河南 鄭州 450001）

1 互聯網大數據時代下的工業設計新趨勢

工業產品設計的傳統模式中，在設計前期設計人員會進行繁瑣的市場調研工作，耗費大量人力物力，得到的數據反饋對于發掘設計痛點并不直觀，無法反映出用戶的消費理念，不能高效的幫助設計師設計出滿足消費者需求的產品。而依托互聯網大數據引擎技術這種時下高效的新趨勢，可以轉變產品的設計模式，設計不只是被動的依賴于用戶反饋的數據開展，而是基于第三方收集用戶的行為和習慣，并將無規律的數據進行篩選與歸類，借此發掘潛在的用戶痛點與需求，為產品創新設計提供鮮活且持續的源源動力。

一款成功的工業產品設計需要滿足人們生活中的某一痛點，這些痛點有時不僅僅是生活中的剛需。隨著時代的發展，物質生活的充盈使得人們對精神層面的追求日益增多，情感化、情趣化、交互化的產品逐步占領市場成為都市人群的新寵。如何有效的挖掘情感需求，依靠的不僅僅是傳統的調研模式——即通過線下走訪、調查問卷等方式主觀的搜羅定向信息，得到的少量、隨機的抽樣數據，而是需要通過新的互聯網思維和數字技術才能從紛繁復雜的大數據中篩選出更精準、真實和多維度的信息資產，從而進行設計創新。例如來自中國品牌華為2020 年7 月30 日發布了其運動手環的新一代產品B6，該產品可以通過表殼背面的傳感器收集分析有關用戶走路、慢跑或者其他運動的數據例如該用戶每天行走的步數、爬樓的層數等，從而提供專業的健康監測，包括心率、睡眠、壓力、血氧以及女性生理周期，然后結合這些監測數據與健康記錄來檢測用戶的健康情況并且提出科學合理的改善解決建議。同時，從用戶身體反饋的健康或運動信息數據也會被傳輸到華為數據信息中心，可以用來得知用戶的使用習慣、從而洞悉用戶的使用需求和痛點。華為手環B6 還加入了301 醫院發起的心臟健康研究計劃，支持心率失常檢測以及了解睡眠呼吸風險。支持9 種運動模式，實時數據監測、專業數據分析，這些功能都離不開大數據分析及互聯網信息技術。諸如此類的案例證明利用傳統小數據調研分析進行工業產品設計，獲取的信息量維度有限且得出的數據難免會受主觀因素的影響，因而設計出的產品不一定能夠有效的貼合市場，滿足消費者需求。而運用大數據分析，得出的數據會更加的高效和直觀，能夠快速有效的利用到工業產品的某一痛點，更好的解決消費者多元化多維度的需求。互聯網大數據時代下的工業設計正朝著更加信息化、交互化、多元化的趨勢發展。

2 互聯網大數據時代下的工業設計新思維

在大數據時代下，工業產品不再是局限于其本身功能的孤島式產物，產品與產品，產品與人的交互概念正被逐漸重視起來，物聯網的應用正處在日新月異的時代背景下。用戶在使用產品時，生產商可以通過物聯網的信息收集及傳遞功能，將用戶的使用習慣和行為方式轉化為信息數據，高效的利用這些信息，可以幫助設計者和企業挖掘出乎意料的創新與創意。用戶與企業之間的交互和交易行為會產生海量動態信息，發掘和研究這些動態信息，能夠調動用戶與產品的交互性，使用戶間接的投入到產品的創新研究及需求調研中，增加產品落地的可能性。特斯拉公司是這方面的典范，他們將大數據技術運用到了其電動汽車的產品的優化和創新中。特斯拉公司通過對大數據的收集、存儲、以及處理分析，依據用戶使用時產生的痛點需求開發其首當其要的功能。用戶在駕駛首款特斯拉電動車時，會產生大量的駕駛習慣和需求數據，行駛的車輛會持續地更新駕駛員的駕車行為、這種行為會實時的反饋車輛的駕駛速度、剎車、電池狀態和車輛位置等信息。這不僅對駕駛員提供幫助，而且數據也會及時傳回特斯拉研發團隊那里，以了解用戶的駕駛習慣，包括何地、如何以及何時進行充電。即便是當前車輛在停止狀態上，特斯拉的行車系統也會實時將車輛狀態包括電池、胎壓、位置等信息傳送至用戶的手機上。特斯拉以用戶為中心的大數據應用環境涵蓋諸多益處，依托大數據和信息技術可以拓寬新型產品的創新途徑同時也提供了更多元化的協作方式。用戶實時掌握有益的駕駛信息，同時特斯拉的研發人員收集關于駕駛行為的數據，以了解用戶，為產品改良制定可行的計劃，并開展更新迭代的新產品研發。

3 互聯網大數據時代下的工業設計新模式

早期的工業產品設計通常著力于產品的功能以及外觀設計，產品從使用到廢棄的整個過程都由用戶獨立完成，服務商在整個過程中沒有參與甚至是脫節的，缺乏了對用戶體驗的感知和洞察，是針對用戶購買產品的一次性行為，用戶接受的服務也相對局限。而要想設計出一款增強用戶體驗與交互的產品就要了解用戶的需求，那么大數據就是最理想獲取用戶需求的方式。在這種大數據時代背景下，滿足用戶的需求是產品創新設計的重心，在設計開始前要進行一系列市場調研、產品趨勢走向判斷、消費者心理研究，這些都對產品創新的方向和商業發展具有非凡的意義。運用互聯網大數據處理技術分析和篩選信息，可以快速和準確的挖掘有效信息作為參照依據，為設計師產生更多的新奇創意和設計靈感提供動力，并為企業研發新產品降低風險，提升產品落地的可能性，更準確高效地對產品進行定位，協助企業在創新設計上正確決策和引領趨勢，同時增強了產品的交互性，用戶的參與程度和體驗感也得到了顯著提升。

工業產品設計應該不局限于硬件、功能、外觀的設計，還應貫穿于產品的更新迭代、交互體驗、后期維護等整個產品生命周期中，實現工業設計服務化。工業設計服務化是以物質條件充盈為前提，立足于非物質的服務設計。而互聯網大數據技術的興起和使用則為純粹的工業產品設計轉變為智慧服務設計提供了可行性。可以說，通過大數據技術作為橋梁，實現了企業的批量生產與用戶的個性多元化需求相連接。因此，現代工業設計不再是單純的產品設計，其屬性與功能更多的是挖掘用戶的潛在需求，同時考慮用戶與產品的交互性，豐富產品的體驗方式，是一套服務型的系統設計。互聯網大數據技術的應用可以增強工業設計的服務性，使得工業產品更加的人性化、智能化。例如海爾的U+智慧生活空間，為海爾品牌家電用戶使用其產品時產生的各式需求服務，比如使用電烤箱的用戶不但可以通過其產品掌握烘焙的各項基礎功能，而且也可以通過其APP 等交互平臺獲得更加多元化的烘焙配方、食譜，以及與其他烘焙愛好者分享和溝通，以上這些需求均能夠在U+智慧生活空間中實現，而海爾也憑此從傳統的家電設計生產商過渡成為智能生活服務供應商。

雖然用互聯網大數據技術可以幫助設計師更有效的挖掘用戶的潛在需求，可以使設計更加的人性化、智能化，增強產品交互體驗、提升產品的服務性。但是我們不能盲目的使用大數據。一方面是因為大數據的信息量龐大且多元化，也正因為如此未經篩選的數據大部分是無用的數據。設計師必須要根據用戶的需求，大浪淘沙出我們想要的金子，這也將耗費大量的人力物力。另一方面是因為我們生長在一個有數據造假傳統的土壤中，數據一旦出現了偏差，那得出的結論也會失之毫厘而差之千里。

小結

互聯網大數據應用技術使得工業設計邁向了更加人性化、智能化、精細化的的發展方向。高效、人性化的大數據技術的運用，可以精準、充分的挖掘出用戶的真實與潛在需求，增強工業產品設計研發的用戶參與度，增強產品的交互性體驗，使產品的服務可以系統化的貫穿于用戶的使用中。互聯網大數據技術的應用，使得工業設計從硬件設計轉化為服務設計。運用互聯網大數據分析和處理海量信息，能夠幫助企業更加高效的挖掘用戶的潛在需求，并在產品的使用周期中發揮作用，增強人機交互性，令產品更加智能化、人性化。將互聯網大數據思維方式運用到現在工業產品設計上，勢必會加速工業產品設計的多維度發展。