浅析基于互联网大数据时代下的工业设计

2021-03-31 06:57曹子淳
西部皮革 2021年3期
关键词:痛点特斯拉产品设计

曹子淳

(河南轻工职业学院,河南 郑州 450001)

1 互联网大数据时代下的工业设计新趋势

工业产品设计的传统模式中,在设计前期设计人员会进行繁琐的市场调研工作,耗费大量人力物力,得到的数据反馈对于发掘设计痛点并不直观,无法反映出用户的消费理念,不能高效的帮助设计师设计出满足消费者需求的产品。而依托互联网大数据引擎技术这种时下高效的新趋势,可以转变产品的设计模式,设计不只是被动的依赖于用户反馈的数据开展,而是基于第三方收集用户的行为和习惯,并将无规律的数据进行筛选与归类,借此发掘潜在的用户痛点与需求,为产品创新设计提供鲜活且持续的源源动力。

一款成功的工业产品设计需要满足人们生活中的某一痛点,这些痛点有时不仅仅是生活中的刚需。随着时代的发展,物质生活的充盈使得人们对精神层面的追求日益增多,情感化、情趣化、交互化的产品逐步占领市场成为都市人群的新宠。如何有效的挖掘情感需求,依靠的不仅仅是传统的调研模式——即通过线下走访、调查问卷等方式主观的搜罗定向信息,得到的少量、随机的抽样数据,而是需要通过新的互联网思维和数字技术才能从纷繁复杂的大数据中筛选出更精准、真实和多维度的信息资产,从而进行设计创新。例如来自中国品牌华为2020 年7 月30 日发布了其运动手环的新一代产品B6,该产品可以通过表壳背面的传感器收集分析有关用户走路、慢跑或者其他运动的数据例如该用户每天行走的步数、爬楼的层数等,从而提供专业的健康监测,包括心率、睡眠、压力、血氧以及女性生理周期,然后结合这些监测数据与健康记录来检测用户的健康情况并且提出科学合理的改善解决建议。同时,从用户身体反馈的健康或运动信息数据也会被传输到华为数据信息中心,可以用来得知用户的使用习惯、从而洞悉用户的使用需求和痛点。华为手环B6 还加入了301 医院发起的心脏健康研究计划,支持心率失常检测以及了解睡眠呼吸风险。支持9 种运动模式,实时数据监测、专业数据分析,这些功能都离不开大数据分析及互联网信息技术。诸如此类的案例证明利用传统小数据调研分析进行工业产品设计,获取的信息量维度有限且得出的数据难免会受主观因素的影响,因而设计出的产品不一定能够有效的贴合市场,满足消费者需求。而运用大数据分析,得出的数据会更加的高效和直观,能够快速有效的利用到工业产品的某一痛点,更好的解决消费者多元化多维度的需求。互联网大数据时代下的工业设计正朝着更加信息化、交互化、多元化的趋势发展。

2 互联网大数据时代下的工业设计新思维

在大数据时代下,工业产品不再是局限于其本身功能的孤岛式产物,产品与产品,产品与人的交互概念正被逐渐重视起来,物联网的应用正处在日新月异的时代背景下。用户在使用产品时,生产商可以通过物联网的信息收集及传递功能,将用户的使用习惯和行为方式转化为信息数据,高效的利用这些信息,可以帮助设计者和企业挖掘出乎意料的创新与创意。用户与企业之间的交互和交易行为会产生海量动态信息,发掘和研究这些动态信息,能够调动用户与产品的交互性,使用户间接的投入到产品的创新研究及需求调研中,增加产品落地的可能性。特斯拉公司是这方面的典范,他们将大数据技术运用到了其电动汽车的产品的优化和创新中。特斯拉公司通过对大数据的收集、存储、以及处理分析,依据用户使用时产生的痛点需求开发其首当其要的功能。用户在驾驶首款特斯拉电动车时,会产生大量的驾驶习惯和需求数据,行驶的车辆会持续地更新驾驶员的驾车行为、这种行为会实时的反馈车辆的驾驶速度、刹车、电池状态和车辆位置等信息。这不仅对驾驶员提供帮助,而且数据也会及时传回特斯拉研发团队那里,以了解用户的驾驶习惯,包括何地、如何以及何时进行充电。即便是当前车辆在停止状态上,特斯拉的行车系统也会实时将车辆状态包括电池、胎压、位置等信息传送至用户的手机上。特斯拉以用户为中心的大数据应用环境涵盖诸多益处,依托大数据和信息技术可以拓宽新型产品的创新途径同时也提供了更多元化的协作方式。用户实时掌握有益的驾驶信息,同时特斯拉的研发人员收集关于驾驶行为的数据,以了解用户,为产品改良制定可行的计划,并开展更新迭代的新产品研发。

3 互联网大数据时代下的工业设计新模式

早期的工业产品设计通常着力于产品的功能以及外观设计,产品从使用到废弃的整个过程都由用户独立完成,服务商在整个过程中没有参与甚至是脱节的,缺乏了对用户体验的感知和洞察,是针对用户购买产品的一次性行为,用户接受的服务也相对局限。而要想设计出一款增强用户体验与交互的产品就要了解用户的需求,那么大数据就是最理想获取用户需求的方式。在这种大数据时代背景下,满足用户的需求是产品创新设计的重心,在设计开始前要进行一系列市场调研、产品趋势走向判断、消费者心理研究,这些都对产品创新的方向和商业发展具有非凡的意义。运用互联网大数据处理技术分析和筛选信息,可以快速和准确的挖掘有效信息作为参照依据,为设计师产生更多的新奇创意和设计灵感提供动力,并为企业研发新产品降低风险,提升产品落地的可能性,更准确高效地对产品进行定位,协助企业在创新设计上正确决策和引领趋势,同时增强了产品的交互性,用户的参与程度和体验感也得到了显著提升。

工业产品设计应该不局限于硬件、功能、外观的设计,还应贯穿于产品的更新迭代、交互体验、后期维护等整个产品生命周期中,实现工业设计服务化。工业设计服务化是以物质条件充盈为前提,立足于非物质的服务设计。而互联网大数据技术的兴起和使用则为纯粹的工业产品设计转变为智慧服务设计提供了可行性。可以说,通过大数据技术作为桥梁,实现了企业的批量生产与用户的个性多元化需求相连接。因此,现代工业设计不再是单纯的产品设计,其属性与功能更多的是挖掘用户的潜在需求,同时考虑用户与产品的交互性,丰富产品的体验方式,是一套服务型的系统设计。互联网大数据技术的应用可以增强工业设计的服务性,使得工业产品更加的人性化、智能化。例如海尔的U+智慧生活空间,为海尔品牌家电用户使用其产品时产生的各式需求服务,比如使用电烤箱的用户不但可以通过其产品掌握烘焙的各项基础功能,而且也可以通过其APP 等交互平台获得更加多元化的烘焙配方、食谱,以及与其他烘焙爱好者分享和沟通,以上这些需求均能够在U+智慧生活空间中实现,而海尔也凭此从传统的家电设计生产商过渡成为智能生活服务供应商。

虽然用互联网大数据技术可以帮助设计师更有效的挖掘用户的潜在需求,可以使设计更加的人性化、智能化,增强产品交互体验、提升产品的服务性。但是我们不能盲目的使用大数据。一方面是因为大数据的信息量庞大且多元化,也正因为如此未经筛选的数据大部分是无用的数据。设计师必须要根据用户的需求,大浪淘沙出我们想要的金子,这也将耗费大量的人力物力。另一方面是因为我们生长在一个有数据造假传统的土壤中,数据一旦出现了偏差,那得出的结论也会失之毫厘而差之千里。

小结

互联网大数据应用技术使得工业设计迈向了更加人性化、智能化、精细化的的发展方向。高效、人性化的大数据技术的运用,可以精准、充分的挖掘出用户的真实与潜在需求,增强工业产品设计研发的用户参与度,增强产品的交互性体验,使产品的服务可以系统化的贯穿于用户的使用中。互联网大数据技术的应用,使得工业设计从硬件设计转化为服务设计。运用互联网大数据分析和处理海量信息,能够帮助企业更加高效的挖掘用户的潜在需求,并在产品的使用周期中发挥作用,增强人机交互性,令产品更加智能化、人性化。将互联网大数据思维方式运用到现在工业产品设计上,势必会加速工业产品设计的多维度发展。

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