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NPDP知識點：詳細設計與規(guī)格階段

NPDP 責任編輯：廖偉華 2024-01-09

摘要：通過學習和掌握NPDP知識體系指南中的內(nèi)容，考生可以獲得一套完整的產(chǎn)品開發(fā)管理知識體系，從而提升自己在產(chǎn)品開發(fā)和管理領域的專業(yè)能力。為了幫助考生更好的吸收各個NPDP知識點，小編對相關知識點進行了介紹，希望對大家有所幫助。

【詳細設計與規(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。當多功能團隊希望將客戶需求轉(zhuǎn)化為滿足這些需求的產(chǎn)品規(guī)格和功能，并期望達成一致意見時，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。
識別出符合以下條件的設計屬性：
與客戶需求關系密切；競爭產(chǎn)品的表現(xiàn)較差；賣點十分吸引人。
質(zhì)量屋的構(gòu)建步驟以及優(yōu)勢與劣勢：

表述一		表述二
①確定客戶屬性		①確定客戶之聲
②識別設計屬性/要求		②調(diào)查客戶需求
③連接客戶屬性和設計屬性		③制定產(chǎn)品需求信息的QFD矩陣行
④對競爭產(chǎn)品進行評估		④設計技術信息的QFD矩陣列
⑤評估設計屬性和開發(fā)目標		⑤分析產(chǎn)品開發(fā)需求的可操作矩陣
⑥確定要在剩余部分中開發(fā)的設計屬性
優(yōu)勢	采用團隊協(xié)作的方法達成一致，以便更好地進行跨職能討論；
	確保新產(chǎn)品開發(fā)團隊聚焦于客戶需求；
	提供了從客戶需求出發(fā)，逐級定義產(chǎn)品設計規(guī)格和工程設計需求的結(jié)構(gòu)化基礎；
	隨著開發(fā)工作不斷推進，通過市場測試的反饋，有助于優(yōu)化設計，并能夠避免忽視最初的概念設計和客戶需求
劣勢	較為煩瑣（要處理大量需求并創(chuàng)建大型表格），并且需要很長的時間來完成整個QFD過程。
	較為冗長，會讓人迷失產(chǎn)品設計所追求的目標。
	隨著消費者需求的不斷變化，需要聚焦在定義正確的設計規(guī)格上。當產(chǎn)品競爭激烈，需要新技術支持時，要做到這一點并非易事。

1.質(zhì)量屋是一種工具，與 VOC 相關的是？（）
A.工程設計 B.新產(chǎn)品開發(fā)人員 C.上市計劃 D.市場效應
【答案】A
【解析】
設計屬性需要在設計和生產(chǎn)過程中被開發(fā)或轉(zhuǎn)化為對應每個功能的屬性，以便采取適當?shù)男袆雍涂刂苼砭S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)品設計規(guī)范和工程設計需求提供結(jié)構(gòu)化的基礎。

2、穩(wěn)健設計

概念	穩(wěn)健設計（Robust Design）是日本質(zhì)量大師田口玄一博士所提出的概念。它強調(diào)在不消除變異原因的情況下減少產(chǎn)品質(zhì)量的波動。換句話說就是使得產(chǎn)品或流程對變異不敏感。
變異來源	1.內(nèi)部變異：是由于老化（機器磨損和材料老化）造成的。 2.外部變異：來自與環(huán)境條件（溫度，濕度和灰塵）相關的因素。 3.部件間的變異：是由于材料質(zhì)量，工藝規(guī)格和設備校準方面的差異
目的	主要應用在產(chǎn)品概念選擇和設計參數(shù)優(yōu)化上，目的是將變異的影響降至最低。

三次設計法：

系統(tǒng)設計	參數(shù)設計	容差設計
產(chǎn)品方案設計基本的功能架構(gòu)	確定可控參數(shù)的最佳組合，從而使得產(chǎn)品質(zhì)量特性波動小	通過控制誤差影響最大的誤差因素的波動來進一步提高產(chǎn)品質(zhì)量特性的穩(wěn)定性

3、情感化設計（Emotional Design）

設計者用情感化設計方法來激發(fā)消費者的情緒和感受，創(chuàng)造出良好的情感聯(lián)想，讓消費者對產(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。

情感化設計影響評估方法

感性工程學（Kansei Engineering）	該方法用于識別產(chǎn)品中的相關設計要素（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（Sentiment Analysis）	該方法用于了解人們在博客或社交網(wǎng)絡中對產(chǎn)品的評論和觀點，并對這些評論進行分類。可以運用自動化技術來識別評論者在產(chǎn)品特性上表達的意見（正面、中性或負面）。該方法運用了基本貝葉斯和深度學習算法。
神經(jīng)網(wǎng)絡法（Neural Net works）	該方法利用了反向傳播（Back Propagation, BP ）技術來建立產(chǎn)品或形狀參數(shù)與形容詞、意象詞之間的關系，目的是更改設計參數(shù)，直到產(chǎn)品形狀被接受為止。神經(jīng)網(wǎng)絡法把反向傳播和灰色關聯(lián)度分析作為優(yōu)化算法。
微軟反應卡（Microsoft Reaction Card）	該方法用于評估設計或產(chǎn)品的情感反應和期望（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)品或設計相關的卡片，并解釋為什么所選卡片中的詞匯要體現(xiàn)在該產(chǎn)品或設計上，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。
突發(fā)情緒法（Emergent Emotions）	該方法認為情緒是動態(tài)、突發(fā)和遞歸的過程。用戶對設計的反應模式是由評估結(jié)果所驅(qū)動的。情緒反應和對產(chǎn)品特性的期望會受到情緒影響，也會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)絡和非線性動態(tài)建模來解釋消費者的情緒過程，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。