Appunti dalle lezioni di Progettazione Robusta
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Appunti dalle lezioni di Progettazione Robusta
FACOLTÀ DI ARCHITETTURA “LUIGI VANVITELLI” Seconda Università degli Studi di Napoli Corso di Laurea Specialistica in DISEGNO INDUSTRIALE A.A. 2008/09 PROGETTAZIONE ROBUSTA A.A. 2008/09 ~ ing. Michele STAIANO PhD ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA AEROSPAZIALE Università di Napoli FEDERICO II P.le V. Tecchio, 80 - 80125 NAPOLI (IT) Tel. +39 081 76 82354 FAX +39 081 76 82187 mail: [email protected] ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Laurea Specalistica in DISEGNO INDUSTRIALE A.A. 2008/09 Modulo di PROGETTAZIONE ROBUSTA Cos’è la PROGETTAZIONE ROBUSTA LEZ. 3 27 novembre ing. Michele Staiano Docente incaricato dalla Facoltà di Architettura “Luigi Vanvitelli” della SUN Corso di Design per la mobilità sostenibile EMOZIONE kansei è una parola giapponese che indica il complesso di emozioni e sensazioni che l’utente prova quando entra in contatto con un prodotto kansei engineering (KE) è detto il paradigma progettuale che, con un insieme di tecniche analitiche e sperimentali, mira ad introdurre i valori emozionali direttamente nella progettazione modi di vedere Il nostro modo di vedere le cose è influenzato da ciò che sappiamo o crediamo. Nel Medioevo, quando gli uomini credevano nell’esistenza fisica dell’Inferno, la vista del fuoco aveva probabilmente un significato diverso da quello attuale. Il loro concetto d’Inferno doveva, però, essere strettamente correlato alla vista del fuoco che consuma e delle ceneri che rimangono; nonché all’esperienza del dolore provocato dalle bruciature. Quando si è innamorati, la vista della persona amata ha una pienezza che nessuna parola e nessun abbraccio riescono ad eguagliare: una pienezza che soltanto l’atto del fare l’amore può temporaneamente raggiungere. Eppure questo vedere che viene prima delle parole, e di cui esse non riescono mai a dare del tutto conto, non dipende dalla reazione meccanica a uno stimolo. John Berger, Questione di sguardi, Il Saggiatore KANSEI il kansei è una sensazione interna strettamente correlata ad una percezione esterna i sensi veicolano l’input che è richiesto per produrre il kansei e reagiscono concordemente questo principio è utilizzato nel KE, laddove è misurato il significato emozionale conseguente ad uno stimolo esterno KANSEI il kansei non può mai quantificato o featureesserelearning algorithm extraction compiutamente descritto learning set: class vs. signal KE usa segnali fisici o developmentcome il esterni operation comportamento delle persone, heart rate azioni, parole, espressioni feature temperature facciali e posture o extraction skin resistance parametri fisiologici (numero battiti, EMG, EEG...) object 3 VR integration object 2 object 1 eye tracker classifier classification process object filter result evaluation KANSEI 1 Il KANSEI nel design di prodotti industriali Introdurre significati emozionali nel progetto di oggetti industriali non è un!idea originale: per molto tempo diversi produttori lo hanno fatto. Metodi come il Quality Function Deployment (QFD) tecniche di brainstorming ed altre sono state sviluppati con l!intento di integrare in nuovi prodotti significati emozionali. Altri metodi catturano, valutano ed aggregano le emozioni che gli utenti mostrano di fronte ad un certo prodotto (ad esempio: focus gruop, interviste, sondaggi...) questionari! Questo dimostra che gli sviluppatori del prodotto hanno sbagliato nell!interpretare correttamente la voce del cliente piuttosto che definire specifiche tecniche errate. ! Product Experience Hendrik N. J. Schifferstein, Paul Hekkert Pubblicato da Elsevier, 2007 Il ruolo che il designer gioca nel servirsi di tali tecniche è combinare insieme le richiesta del cliente e di tutti gli altri portatori d!interesse (stakeholders) soluzioni tecniche (eventualmente originali) e le sue idee personali in prodotti nuovi ed innovativi. In molte industrie questo obiettivo è ricercati fidando sull!esperienza ed il gusto dello staff di sviluppo e sulla personale interpretazione che i suoi membri hanno delle esigenze del cliente. Spesso tale processo è considerato più un!arte che un lavoro d!ingegneria o un metodo scientifico. Questo dipende dal fatto che non sono documentate regole su “come fare” e che una volta raggiunto il risultato è difficile mettere in discussione il metodo. Peggio ancora il prodotto può risultare in un fallimento economico se la traduzione dei bisogni del cliente è basata su di un!errata assunzione riguardo ad essi. D!altra parte molti prodotti che non hanno avuto successo sono poi stati riconosciuti in anticipo rispetto al momento opportuno di rilascio nel mercato (non ancora maturo per recepirli). and the particular experiment design. In order to control validity, the representative product samples were chosen in such a way that a certain product property were presented by at least two different product samples. 2.2. Span the semantic space Using the domain definition above as a point of departure, the products in the domain are described semantically. The procedure is documented in several other sources (Nagamachi, 1997; Ishihara, 2001; Schütte, 2002). In this study, the semantic space (Osgood et al., 1957) was spanned using three standardized steps according to Schütte (2002): Step 1: Word Collection. The rocker switches were described in words (in Swedish), mainly adjectives. These words were collected from different sources such as the internet, literature, newspapers, manuals, etc. in order to achieve the most complete semantic description possible. Step 2: Reduction of the Number of Words. Since some words were similar, had identical meanings or were considered to be less important for the ongoing evaluation, the number of words was reduced without losing any crucial information. The method used in this study was an affinity diagram grouping the semantic descriptions according their affinity (Bergman and Klefsjö, 1994), carried out by experts from the companies involved and researchers from Linköping University. As mentioned before, three different companies were involved in the project. Beside the general words chosen for this study, words expressing the companies’ image were added to the original set of Kansei words. Step 3: Final Selection of Kansei Words. The affinity diagram delivered groups of words belonging together in several aspects. From this, representative words were finally chosen, hereafter, called Kansei words. KANSEI 2 scale SD Per evitare questi errori molti produttori sono alla ricerca di metodologie più affidabili per catturare e tradurre la comprensione dei valori emozionali del cliente in concrete soluzioni progettuali. Product Experience Hendrik N. J. Schifferstein, Paul Hekkert Elsevier, 2007 2.4. Synthesis In the next step, the synthesis, the interactions between the two spaces were analysed. semantic differential scales (Osgood et al., 1957) were used here. Scales with thedel twoKANSEI extremes ‘‘not at all’’ and ‘‘very La tecnica ENGINEERING è much’’ as anchors and a Kansei word on top were specificamente mirata presented to the subjects (Fig. alla 2). traduzione dei The participants in the were parametri supposed to rate valori emozionali in study concreti di the product samples on a scale for one Kansei word progetto del prodotto. each. Both the order of appearance of the product samples and the order the Kanseiil pilastro words were Per raggiungere taleof obiettivo randomized. Portable computers with special software centarle nellemedium tecniche were used asutilizzato the presentation for theKansei scales and sono le scale differenziali for automatic data semantiche collection. The data collection was performed (scale SD). Sviluppate negliwith annia sub-group "40 e "50 of participants using VAS and with another sub-group da Charles E. Osgood, su di using 7-point scales, in order misurano to identify differences una scala 5 punti modo in cui between theseascale types. ilFig. 2 presents theun two scale types used. Moreover, the data collection was individuo percepisce un determinatocarried out in two rounds with one year in between, giving the oggetto. Robust Not at all Very much X Robust Not at all X Very much Fig. 2. Examples of the two semantic differential scales used in the study, showing the Kansei word ‘‘Robust’’. I valori ricavati da questo tipo di scale possono essere utilizzati come dati per applicazioni statistiche (come l!analisi fattoriale) per estrarre i “meccanismi” con cui l!oggetto è percepito. In tal modo si ottiene un!informazione utile per migliorare la percezione dell!oggetto. KANSEI KE Tipo 1 Classificazione categorica: una strategia di prodotto ed un segmento di mercato vengono individuati e sviluppati mediante una struttura ad albero che identifica i bisogni emozionali del cliente. Questi valori emozionali sono empiricamente connessi alle caratteristiche del prodotto. KANSEI KE Tipo 2 KE System: solitamente un sistema informatizzato che usa motori inferenziali e archivi kansei. La connessione tra valori emozionali e le caratteristiche del prodotto è trovata utilizzando metodi matematico-statistici lknldfkh shgfslfs hlslkhk KANSEI KE Tipo 3 Hybrid KE System: anche questo si serve di un sistema informatizzato che usa archivi kansei. A differenza del KE di tipo 2, non solo suggerisce caratteristiche del prodotto a partire da un kansei desiderato ma consente anche di predire il kansei che un dato prodotto stimola (ad es. attraverso un moke-up) kansei caratteristiche del prodotto KANSEI KE Tipo 4 Modellazione KE: è incentrato sulla costruzione di un modello matematico previsionale. Modelli di tal tipo sono verificati più approfonditamente di quelli utilizzati per il KE di tipo 2 e 3. KANSEI KE Tipo 5: integra le tecniche di realtà virtuale (VR) accanto ai sistemi tradizionali di raccolta dei dati. In tal modo la presentazione del prodotto reale è sostituita dall’interazione con esso in un ambiente virtuale KANSEI KE Tipo 6: mirato alla progettazione cooperativa. Grazie al fatto che il database è accessibile tramite internet, i gruppi di lavoro e le attività di concurrent engineering possono realizzarsi in maniera collaborativa xamined the shape coding of switches and Jack ealt with the tactile coding of buttons. Other ooked at the efficiency of interaction and the on the user’s mind. Hawkins, 1986 focused on ct of symbology of knobs on the user and Valk dentified problems with feedback and its on user efficiency in using tough screen Verhoef (1988) on the other hand, looked for bjective issues when examining the influence the themselves and button menus have on decision by vending machines users. theless, the studies described above are very ed and are only of limited value for any specific application on rocker switches. Especially older ealt with ergonomic rather than affective topics. od which can evaluate the affective aspects in design is Kansei Engineering. It can take up and impressions users have about a product and them into concrete designs (Nagamachi, 1997). ast to many other methods, Kansei Engineering e semantic description and the physical properher by creating mathematical models predicting ective perception of new product concepts achi, 1994). The idea of evaluating the Kansei nd connecting it to button design has been only two studies on the affective aspects of key Rydman and Sandin (2000) and Nakatsu (2001). ore, three major Swedish vehicle manufacBT Industries AB, Saab Automobile AB and AB in cooperation with Linköping University are described from two different perspectives; a semantic and a physical perspective. These two descriptions span one space each, which in some cases can be defined mathematically as a vector space (Osgood et al., 1957). Subsequently, the interactions between these spaces are analysed in the synthesis phase in order to identify KE: il processo spazio semantico Choice of Domain Span the Semantic Space Span the Space of Properties spazio delle caratteristiche sintesi: come? verifica modello update Synthesis Test of Validity Model Building Fig. 1. Kansei Engineering process (Schütte, 2002). update