基于可拓设计的产品个性化定制方法

朱上上，楼晓霏，李文杰，董烨楠

(浙江工业大学 设计与建筑学院，浙江 杭州 310023)

0 引言

随着社会的进步，物质生活水平提高，市场环境开始从合理主义过渡到个性主义，客户需求日趋多样化与个性化。全面获取客户个性化需求，定制符合客户偏好的产品，已成为现代企业关注的重要课题。近年来，针对产品个性化定制方法的创新研究多集中于机械领域，胡东方等[1]提出将客户个性化需求通过质量屋转换为工程特性，结合人工免疫系统(Artificial Immune System, AIS)达到定制产品的高效智能精准的快速设计；王海军等[2]利用数学方法解决客户个性化需求动态配置问题，并用优化工具得到最优变量配置方案与符合客户个性化偏好的定制信息；赵燕伟等[3]将可拓变换用于鞋类产品的个性化定制，通过定量与定性分析得出符合顾客个性化需求的产品。以上研究在一定程度上推动了产品个性化定制领域的发展，但有关产品造型的研究还存在一定的缺失。造型作为传递产品信息的首要因素，也是客户与设计师沟通的桥梁[4]，其作用是将客户的隐性情感认知转化为显性几何特征。目前，工业设计领域常用统计学[5]、感性工学[6]和遗传算法[7-8]等方法，将客户需求与产品造型的映射关系进行量化，为产品造型层面的研究做出了大量贡献，但仍然存在以下不足：

(1)对客户需求信息获取不够全面，缺乏与产品造型之间系统的相关性分析。由于客户需求的多维性、模糊性、隐蔽性与不完整性[9]，在获取时往往存在片面且不够准确的情况。已有研究中表示客户需求与产品造型之间的映射模型主要集中在通过推理需求信息得出产品造型特征，但如何从产品造型中体现客户的个性化需求还存在一定的缺失。

(2)关于造型层面研究不够深入，缺乏对部件的拓展分析，未能体现产品整体与部件的关联度，无法很好地指导产品整体造型设计。产品造型通过几何特征传递给客户的心理感觉，是由具体的设计部件共同影响的，而不同设计部件的多种维度对客户的影响存在一定差异，这在当前运用较多的模块化设计[10]、参数化设计[11]和实例推理[12]等设计方法中均未很好地体现。

(3)未考虑到客户需求的动态性。互联网时代，信息变化日新月异，客户认知及需求存在动态性与不确定性，现有研究大多局限于获取客户当前需求，很少通过关注客户动态需求来预测客户目标时间内的偏好[13]，因此很难形成一套可持续的设计方法。

可拓设计[14]是以可拓学理论[15]为基础，将设计中的矛盾问题通过形式化建模，再进行定性定量分析的智能现代设计方法[16]。该研究方法主要包括可拓设计建模、可拓设计聚类、可拓设计推理和可拓设计变换等方式，由于其方法的多样性与综合性，可以为设计系统、设计对象、设计过程中产生的不同矛盾问题提供借鉴与参考，为解决上述问题提供有效思路。如DOU等[17]提出基于问题导向的可拓工业设计方法，指导学生通过形式化和模块化方法完成户外雨伞系统的设计；赵亚男等[18]将可拓学理论与感性设计相结合，对扶手壳体特征与用户情感进行可拓推理;陈香等[19]基于可拓语义对有轨电车造型与文化进行定性定量分析，设计出更符合地域文化的产品。上述研究成果运用可拓设计在不同程度上解决了产品设计中的矛盾问题，推动了工业设计领域产品造型设计的发展，但在个性化定制层面还缺乏较深入的研究。

因此，本文提出一种基于可拓设计的产品个性化定制方法。首先，通过调研目标产品造型特征定性研究客户的需求信息，将客户需求分为基本需求与感性需求；其次，分别对两类需求信息进行可拓设计建模，通过风格特征评估实验结合联合分析量化两者关系；分析具体设计元素的拓展性，建立产品可拓设计元素库，进而构建面向客户需求的产品个性化推荐机制；最后，构建产品个性化定制系统，并通过实例进行验证，证明了该方法的可行性与有效性。

1 基于可拓设计的产品个性化定制方法

在定制环境下，准确全面地把握客户需求信息是保证企业可持续发展的重要前提。通过对目标产品的调研，定性分析客户需求，提取产品显性的造型特征与隐性的风格特征分别对应的客户基本需求与感性需求。其中显性的产品造型特征与隐性的产品风格特征在可拓学范畴属于设计矛盾问题，本文运用可拓设计中的知识建模来形式化表达矛盾问题，将其抽象成有序的三元组(物元、事元与关系元)，即B=(O,C,V)，其中O表示研究对象，C表示特征，V表示O关于C的可拓性。通过对客户需求信息进行可拓设计建模得到产品部件设计元素集与风格特征元素集；基于风格特征评估实验结合联合分析量化两者之间的映射关系，计算产品设计元素对应风格特征的可拓量值；建立产品可拓设计元素库；构建面向客户需求的产品个性化推荐机制。最终通过构建个性化定制系统，生成匹配客户个性化需求的最优设计方案，实现产品造型特征与风格特征之间的双向推理。此外，系统评价模块有利于企业把握客户需求的动态性，可用于及时优化个性化推荐机制。具体方法研究框架如图1所示。

1.1 客户需求提取与表征

分析目标产品的造型特征，获取客户的基本需求与感性需求。其中：基本需求对应的是产品显性的造型特征，如颜色、材质、尺寸等；感性需求对应的是产品隐性的风格特征，是客户的的主观认知行为，通常以一系列产品风格特征词汇来表达他们的心理感受[20]。

为保证客户需求信息获取的全面性与准确性，本文采用焦点小组与数据挖掘相结合的方法。焦点小组由企业相关人员组成，由于客户对产品的专业知识认知有限，所表达的需求信息往往是片面、不完善的，因此通过焦点小组的形式来全方位获取客户需求信息，并结合已有文献及著作提取产品相关的专业知识，保证信息的准确性与有效性。此外，信息化时代，网络评价作为获取客户需求的反馈机制，能反应出当下客户对目标产品的情感倾向及需求分布[21]，结合数据挖掘技术获取相关内容既能提升信息的全面性，也保证了时效性。

1.2 产品可拓设计元素库

产品可拓设计元素库为后期设计实践提供的资源路径，由产品部件设计元素集与风格特征元素集共同组成。在建立产品可拓设计元素库前，需要对产品造型特征与风格特征分别进行处理。

将前期提取到的产品风格特征词汇进行知识建模，得到产品风格特征元素集。为系统性地研究产品造型特征与风格特征之间的映射关系，运用形态层次分析法将产品拆分成不同部件，并结合可拓变换工具将部件转换为具体的设计元素。进行可拓变换的方式有多种，如置换、分解、增加与删减等，通过分析部件形态特征应用适合的变换方式，将得到部件设计元素进行知识建模，从而得到产品部件设计元素集。

根据可拓学中物的虚实共轭原理[22]，实部产品部件设计元素集与虚部产品风格特征元素集具有相关性。通过语义差异法进行风格特征评估实验，分析不同产品部件设计元素的可拓性，最终得到产品可拓设计元素库。

1.3 个性化推荐机制

在产品可拓设计元素库的基础上构建个性化推荐机制。得到风格特征评估实验的数据后，结合统计学中的联合分析[23-24]，将实验数据输入SPSS，可获得影响产品风格特征的设计部件所占权重及具体部件设计元素的贡献率，基于数据分析结果，构建多维线性模型，通过代入权重及贡献率指标，量化风格特征与产品部件设计元素之间的映射关系。

根据以上量化模型，结合可拓设计元素库，即可建立匹配客户需求的个性化推荐机制，基于量化模型可根据客户风格特征需求推导出对应的产品部件元素设计组合方案，实现个性化设计方案的推荐；也可计算不同产品部件设计元素组合而成的定制方案在某种风格特征上的评价分值，实现双向推理。

1.4 面向客户需求的产品个性化定制系统

个性化定制系统基于个性化推荐机制建立，结合现代计算机技术实现快速、精准、智能生成匹配客户需求的产品设计方案。根据定制需求程度的差异性，定制功能可分为局部定制与全新定制，局部定制是客户根据现有产品进行局部调整生成符合自己需求的产品，全新定制即客户输入需求参数，后台根据个性化推荐机制计算得出适配的产品设计方案，客户可根据偏好调整至满意为止。

此外，设计评价作为反映客户需求的重要内容，其功能不应局限于验证与审核设计方案的可行性[25]。系统将合理运用评价模块把握客户动态的需求信息，定期邀请客户对系统中定制产品方案进行评价，储存有效评价数据，用于对个性化推荐机制的迭代更新。随着评价数据量的累积，一方面可以提升系统个性化推荐机制的合理性与精准性，另一方面有助于把握目标时间内客户的动态需求，使企业达到可持续发展。系统具体使用流程如图2所示。

2 实例应用

2.1 确定研究产品

自17世纪以来，我国传统红木家具历经了几百年的生产和创造，其匠心独具的工艺，经久不衰的造型，科学精巧的榫卯结构已成为宝贵的文化遗产，红木材质稳定性高经久耐用，在市场上仍备受青睐。目前市面上生产的红木家具大多延续了明清时期的固有造型[26]，极少考虑当代客户的个性化需求。因此，本文以条案的正面视角为例(正面视角包含大部分造型设计元素)进行实例应用研究。由于红木家具类别较多，构造复杂，对所有类别同时展开研究的难度较大，后续可对其他产品类别进行延伸拓展应用。

2.2 客户需求信息提取与表征

在进行产品个性化定制之前，邀请某红木家具公司的管理人员、销售人员与专家设计师组建焦点小组，分析条案造型特征并对客户的需求进行分类。其中，基本需求为客户对条案整体造型的期望，包含材质、尺寸、纹样与工艺；感性需求受条案造型中题材典故、社会背景等多维因素的影响，需结合文化历史背景及情感认知进行综合分析。为此，焦点小组从红木家具相关著作及文献中提取有关的风格特征词汇，借助Python对各大电商平台红木家具客户的评论数据进行爬取，应用贝叶斯方法对前期焦点小组调研得到的风格特征词汇进行验证，最终筛选出6组风格特征词汇——S1：简约—复杂、S2：朴实—华丽、S3：轻巧—厚重、S4：现代—古典、S5：精致—粗犷、S6：百搭—个性。生成条案风格特征元素集为：

S=S[S1,S2,S3,S4,S5,S6]。

根据基元理论模型三元组B=(O，C，V)进行量化描述，

(1)

其中：O为研究对象即条案;C为条案的风格特征;V为风格特征量值。

2.3 条案部件设计元素集

产品的风格特征是产品造型中不同部件的共同作用，在研究产品造型特征与风格特征的映射关系之前，需要分析条案的造型特征。从网络、文献、著作以及实体店中搜集条案样本82例，去掉特殊案例及品牌标识，经红木专家设计师对条案产品的正面形态进行层次分析后，总结得到不同的设计部件：案面、牙子与案腿。

借助可拓设计变换实现条案设计部件具体元素的二维图形表达，以条案O为例，鉴于条案的对称性，以中点为基准线，提取正面一半形态特征线进行表示，具体流程如下：

(1)分解变换

首先对条案O进行分解变换，即TB(分解变换，条案，PT)，得到式(2)：

(2)

PT为条案部件集合,PT=[PTA,PTB,PTC]，筛选出具有代表性的案面部件设计元素，表示为

PTA=[PTA1,PTA2,PTA3,PTA4,PTA5,PTA6]。

(2)增删变换

由于条案中的牙子PTB部分包含角牙、牙条等不同构造类型(根据内部结构需要，不影响最终展示效果)，因此需要对其进行增删变换进行统一表达。T2B(增删变换，牙子，PTB),如表1所示。

表1 部件牙子增删变换

根据表1所述步骤，对筛选出的所有牙子相关部件进行增删变换，得到牙子部件设计元素集

PTB=[PTB1,PTB2,PTB3,PTB4,PTB5,PTB6]。

条案中的案腿PTC部分多有线脚修饰，但对产品正面形态影响较小，因此对该部分进行删变换，即T3B(删变换，案腿，PTC),如表2所示。

表2 部件案腿删变换

根据表2所述步骤，对筛选出的案腿进行删变换，得到案腿部件设计元素集：

PTC=[PTC1,PTC2,PTC3,PTC4,PTC5]。

综上所述，对得到的所有部件设计元素进行编码，得到条案部件设计元素集，如表3所示。

表3 条案部件设计元素集

2.4 基于风格特征评估的个性化推荐机制

2.4.1 风格特征评估

借助语义差异法对红木条案设计风格进行评估测试，实验流程如下：

(1)样本选择 由焦点小组从搜集到的条案产品中选取出具有差异化的典型样本25款。结合表3，每款产品均可表达为相应的设计部件编号组合。

(2)被试选择 邀请30名被试者，其中男女各15人，由红木专家设计师、销售人员及红木家具爱好者组成。

(3)实验过程 基于上述风格特征词汇设计7点量表调查问卷，要求被试者对25款红木条案样本的风格特征进行匹配度评价。其中每组词汇左端对应“-3”，右端对应“3”，中点为“0”。以“简约—复杂”为例，左端“-3”表示非常简约，中间“0”表示中等，右端“3”表示非常复杂。

将实验得到的评估数据输入SPSS进行联合分析，得到各部件设计元素在风格特征评估中的权重与贡献率如表4所示。

表4 各部件在风格特征评估下的权重与各设计元素的贡献率

续表4

为更好地指导条案整体造型的个性化定制，需要对部件设计元素进行可拓分析。将条案部件基元表示为式(3)，在部件权重Vx与部件设计元素对应风格特征的贡献率Vy的基础上计算可拓量值V，即V=(Vx，Vy)，其中：Vx为各部件权重，指对风格特征的影响程度，Vx越大表示该部件对条案风格特征的影响越大；Vy为具体部件设计元素对应风格特征的贡献率。

(3)

根据V=VxVy，计算不同部件设计元素在不同风格特征下的可拓量值，以条案案面元素A1为例，如表5所示。

表5 A1设计元素风格特征的可拓量值

即

(4)

其余设计元素按上述方法依次计算，得到的可拓量值用于辅助后期推荐方案的验证。结合前面得到的条案部件设计元素集与风格特征元素集，共同组成条案可拓设计元素库，为后续个性化定制系统提供资源路径。

2.4.2 个性化推荐机制

根据联合分析结果，获得影响具体条案风格特征的设计部件所占权重Vx及具体部件设计元素贡献率Vy(如表4)，在此基础上可得到客户对条案在某风格特征上的具体评价分值S，结果通过多维线性模型的形式进行量化表达，如式5所示。运用多维线性模型可根据客户风格特征需求推导出对应的条案部件元素设计组合方案，即风格特征与部件设计元素之间的映射关系，以此实现个性化设计方案的推荐。

(5)

根据以上量化模型，结合可拓设计元素库，建立匹配客户感性需求的个性化推荐机制，进而构建面向客户需求的个性化定制系统。通过系统进行产品定制时，一方面后台根据不同的部件设计元素组合，计算出其所对应的某一风格特征下的对应匹配分值；另一方面根据客户风格特征需求，调用匹配度高的部件设计元素组合呈现为最佳的推荐设计方案，实现双向推理。

2.5 面向客户需求的个性化定制系统

基于Solidworks和Visual C++进行二次开发，生成面向客户需求的红木家具个性化定制系统。当客户输入需求参数，后台自动调用算法，基于产品可拓设计元素库映射生成匹配客户个性化需求的产品定制方案，将部件设计元素的二维特征线对称复制并快速生成三维模型，提升对设计需求的响应效率。系统主要分为首页、定制、评价及我的4大模块。

(1)首页模块 红木家具按不同品类进行展示，客户可根据需求选择相关品类浏览，如图3所示。

不同品类下对应的产品分为传统产品与定制产品两大类，客户点击图片进入产品详情页查看更多信息。如通过功能按钮编辑部件跳转至定制界面进行局部定制，可对现有产品进行局部调整，如图4所示。

(2)定制模块 客户输入需求参数与风格评价后，后台根据个性化推荐机制调用相应设计方案编码进行组合，生成推荐的条案设计方案，以三维模型的形式进行可视化展示。此外，部件设计元素区域允许客户在推荐方案的基础上进行局部部件设计元素的替换，直至获得满意方案，定制模块如图5所示。

(3)评价模块 存储企业的个性化定制方案，定期邀请客户对定制家具进行风格评价或建议，掌握客户动态需求的同时，实现系统的动态推理能力。将获取到的评价信息储存到系统后台，随着评价数据量的累积，定期迭代更新系统的个性化推荐机制，使得系统推荐的面向客户个性化需求的定制方案愈发精准且符合客户动态需求及社会发展趋势，系统评价模块如图6所示。

(4)我的 帮助企业进行信息化管理，销售人员记录客户的相关信息会在该模块进行展示，包括客户基本资料、订单进程、定制方案等。

3 结束语

本文提出了基于可拓设计的产品个性化定制方法，通过调研目标产品造型特征，分析了客户基本需求与感性需求，对两类需求信息分别进行可拓设计建模；经联合分析量化两者间的映射关系，建立了产品可拓设计元素库，进而构建面向客户需求的个性化推荐机制；最终通过构建个性化定制系统，智能生成匹配客户个性化需求的最优方案，实现了产品造型特征与风格特征之间的双向推理，并定期邀请客户通过评价模块获取评价数据用于迭代更新系统的个性化推荐机制，以适应客户的动态性需求。当前研究仅对目标产品的正面视角进行分析，后期还将扩展到其他视角进行探讨与应用，并结合大数据技术提升系统推荐匹配的精准率。