一種面向汽車(chē)個(gè)性化定制的智能交互方法

華爾天 孫琦宗 劉肖健 鐘嘉佶 陳 川

1. 浙江省高端激光制造裝備協(xié)同創(chuàng)新中心，杭州,310014 2. 浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州,310014 3.浙江工業(yè)大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)研究所，杭州,310023

一種面向汽車(chē)個(gè)性化定制的智能交互方法

華爾天1,2孫琦宗2劉肖健3鐘嘉佶2陳 川2

1. 浙江省高端激光制造裝備協(xié)同創(chuàng)新中心，杭州,310014 2. 浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州,310014 3.浙江工業(yè)大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)研究所，杭州,310023

針對(duì)傳統(tǒng)汽車(chē)在線個(gè)性化定制服務(wù)中缺乏有效的交互，且消費(fèi)者隱性需求的獲取和轉(zhuǎn)化研究不足等問(wèn)題，研究了隱性需求的獲取和轉(zhuǎn)化以及產(chǎn)品定制特征的分析和表述，建立了產(chǎn)品特征與用戶需求的映射模型，提出了一種基于組織符號(hào)學(xué)思想的智能交互方法，并采用黃金分割法對(duì)所提方法進(jìn)行了迭代優(yōu)化。最后利用汽車(chē)顏色的定制對(duì)此方法進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，該方法能在一定程度上提高個(gè)性化定制服務(wù)的互動(dòng)性和引導(dǎo)性。

智能交互；個(gè)性化定制；交互問(wèn)答法；隱性需求；組織符號(hào)學(xué)

Abstract:Aiming at the problems that the absence of taking the considerations of the effective interactivity and that of the research on the acquisition and transformation for consumers’ implicit demands in traditional automotive customization services, acquisitions and transformation for implicit demands were conducted, statements and analyses for customization characteristics were researched; and the mapping model between product characteristics and customer requirements was established, a method of intelligent interaction was proposed, which was based on organizational semiotics，then this method was optimized by golden section method. In final, the proposed method was tested by using the example of the customization in automotive colors. The results indicate that the method may improve interaction and the guidance of customization service in some ways.

Keywords:intelligent interaction; personalized customization; method of interactive question answering; implicit demand; organizational semiotics

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，個(gè)性化定制服務(wù)的方式由傳統(tǒng)的線下實(shí)體定制逐漸擴(kuò)展到線上借助互聯(lián)網(wǎng)來(lái)完成跨地區(qū)的更廣泛的定制[1]，個(gè)性化定制服務(wù)具有減少庫(kù)存積壓、降低營(yíng)銷(xiāo)成本、縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期和提高品牌競(jìng)爭(zhēng)力等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)進(jìn)入到了服裝、家具、汽車(chē)、旅游、服務(wù)等行業(yè)。傳統(tǒng)的在線個(gè)性化定制系統(tǒng)大多是按照產(chǎn)品參數(shù)的選擇來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制服務(wù)，如高端品牌汽車(chē)保時(shí)捷[2]、瑪莎拉蒂[3]等，在其官網(wǎng)上，客戶可對(duì)選定的車(chē)型進(jìn)行顏色、材料、性能、配件等定制，此種定制方式需要用戶有一定的專業(yè)基礎(chǔ)，但大多數(shù)定制用戶在定制過(guò)程中，并不清楚用戶需求與產(chǎn)品特征參數(shù)映射關(guān)系，甚至有的用戶不清楚自己需要什么，其定制需求信息是隱性的、模糊的。

在隱性需求的處理方面，日本知識(shí)管理專家野中郁次郎提出了顯性知識(shí)和隱性知識(shí)相互轉(zhuǎn)換的SECI過(guò)程，即知識(shí)轉(zhuǎn)化過(guò)程中的潛移默化(socialization)、外部明示 (externalization)、匯總組合(combination)和內(nèi)部升華 (internalization) 這4種模式[4]。王新海等[5]借鑒系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模的核心思想，提出了隱性需求演化的因果關(guān)系模型，建立了隱性需求層次演化動(dòng)力模型。RONALD等于1973年提出了組織符號(hào)學(xué)(organizational semiotics，OS)[6]，將SAUSSURE-HAUKES等創(chuàng)立的傳統(tǒng)符號(hào)學(xué)從語(yǔ)言學(xué)擴(kuò)展到系統(tǒng)信息學(xué)，從信息系統(tǒng)的角度審視組織中的角色、職能和行為模式。組織符號(hào)學(xué)起初是一個(gè)基于符號(hào)學(xué)原理的組織需求識(shí)別工具，該工具隨后延伸為一種用于提取、分析和識(shí)別用戶需求的商業(yè)系統(tǒng)建模方法[7]。組織符號(hào)學(xué)已被廣泛應(yīng)用在汽車(chē)分享服務(wù)[8]、農(nóng)作物疾病診斷[9]、廣告語(yǔ)義分析[10]、教育管理[11]、協(xié)同工作環(huán)境[12]、工程成本估算[13]等領(lǐng)域。目前國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究還比較少，主要集中在應(yīng)用領(lǐng)域[14-15]。

隨著個(gè)性化定制服務(wù)的興起和人工智能的發(fā)展，交互式系統(tǒng)在改善用戶體驗(yàn)方面扮演著越來(lái)越重要的角色，讓計(jì)算機(jī)產(chǎn)品終端具有智能交互能力是人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的核心和重要目標(biāo)[16]。李敏等[17]在Storm框架的基礎(chǔ)上，建立了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于上下文感知的智能交互模型，提高了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下平臺(tái)交互的實(shí)時(shí)性。曹鳳雪等[18]針對(duì)云消費(fèi)者的云服務(wù)組合請(qǐng)求，提出了一種基于Agent的云服務(wù)組合交互模型，提高了云服務(wù)組合成功率。

本文從提高汽車(chē)個(gè)性化定制系統(tǒng)服務(wù)的交互性和引導(dǎo)性角度出發(fā)，以組織符號(hào)學(xué)為理論基礎(chǔ)，以最大化地滿足用戶定制體驗(yàn)為目的，提出了一種智能交互方法，該方法可以細(xì)化定制過(guò)程，最大限度地滿足客戶的個(gè)性化需求。

1 基于組織符號(hào)學(xué)的定制需求的獲取、分析和處理

對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品，不可能任意部件都讓客戶去定制，這樣既不符合常理，且會(huì)使定制任務(wù)復(fù)雜化，因此在智能交互定制模型研究前期，需要對(duì)產(chǎn)品定制特征及特征參數(shù)進(jìn)行探究，以簡(jiǎn)化定制交互模型。本文利用組織符號(hào)學(xué)原理進(jìn)行需求數(shù)據(jù)的處理。組織符號(hào)學(xué)[19]是利用符號(hào)、文字和文檔等來(lái)詮釋組織。將個(gè)性化定制服務(wù)和定制產(chǎn)品看作是一個(gè)組織系統(tǒng)，并用符號(hào)學(xué)的知識(shí)作為理論基礎(chǔ)，則定制過(guò)程可以看成是個(gè)性化定制模型通過(guò)符號(hào)來(lái)與人進(jìn)行智能交互從而達(dá)到執(zhí)行某種產(chǎn)品的定制目標(biāo)。

1.1 定制需求的獲取

定制需求的獲取以組織符號(hào)學(xué)原理為工具，經(jīng)過(guò)產(chǎn)品分析，產(chǎn)品特征組織符號(hào)學(xué)處理，需求獲取，需求理解與分析，生成需求定制方案并編輯存入文檔，最后確認(rèn)驗(yàn)證。產(chǎn)品分析階段是將定制產(chǎn)品進(jìn)行功能分解，并對(duì)分解所得到的產(chǎn)品特征參數(shù)進(jìn)行分析、分類(lèi)和優(yōu)化。產(chǎn)品特征組織符號(hào)學(xué)處理階段是將產(chǎn)品特征參數(shù)用圖表、圖示、文字、公式等符號(hào)語(yǔ)言表示，此過(guò)程可以清晰地羅列產(chǎn)品各特征參數(shù)之間的聯(lián)系，使產(chǎn)品特征參數(shù)以符號(hào)學(xué)語(yǔ)言的形式形成一個(gè)產(chǎn)品組織系統(tǒng)。需求理解與分析階段是對(duì)獲取的需求進(jìn)行分析、歸類(lèi)等處理，確定產(chǎn)品定制參數(shù)的優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先級(jí)對(duì)產(chǎn)品的定制特別是復(fù)雜產(chǎn)品的定制是不可缺失的，設(shè)定優(yōu)先級(jí)不僅可以處理在資源有限的情況下，應(yīng)該優(yōu)先滿足哪些需求，以最低的成本提供最佳的產(chǎn)品，還可以在同一個(gè)產(chǎn)品的兩個(gè)需求因某種不可抗因素發(fā)生沖突時(shí)，了解客戶需求中哪些最重要，哪些次要，做到權(quán)衡整體。生成需求定制方案階段是對(duì)不同用戶人群的定制方案進(jìn)行細(xì)化，明確產(chǎn)品特征參數(shù)與參數(shù)之間的約束關(guān)系，并將可能的定制方案歸類(lèi)，編寫(xiě)文檔。在驗(yàn)證確認(rèn)階段，如果生成的方案可行性有問(wèn)題，需要根據(jù)特定需求對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行重新分析，因此這些需求開(kāi)發(fā)的活動(dòng)不是線性地、順序性地完成的，實(shí)際上，這些活動(dòng)過(guò)程是交叉反復(fù)進(jìn)行的，其迭代過(guò)程如圖1所示。

圖1 需求捕捉的迭代過(guò)程Fig.1 The iterative process of the demand capture

1.2 隱性需求的處理

對(duì)于智能交互定制模型，外顯化是將用戶模糊不清的隱性需求轉(zhuǎn)譯為可用符號(hào)學(xué)語(yǔ)言清晰表述的顯性知識(shí)的概念化過(guò)程。如圖2所示，從下往上看，客戶隱性需求要經(jīng)過(guò)客觀層、意識(shí)層、認(rèn)識(shí)層和表達(dá)層，最終到達(dá)顯性需求，體現(xiàn)出各層次之間的逐層向上升級(jí)關(guān)系，逐級(jí)向顯性需求靠攏關(guān)系。實(shí)現(xiàn)此過(guò)程，可借助修辭、模型、轉(zhuǎn)化、類(lèi)比和隱喻等一定的技術(shù)手段，例如，對(duì)于產(chǎn)品顏色這一個(gè)定制特征參數(shù)，計(jì)算機(jī)可通過(guò)準(zhǔn)確地識(shí)別顏色的RGB參數(shù)值來(lái)進(jìn)行色彩的搭配，而大多數(shù)用戶不了解某種顏色所對(duì)應(yīng)的RGB值，甚至不了解RGB是什么，用戶只會(huì)簡(jiǎn)單地說(shuō)出需求顏色的大致特性，在此情況下，通過(guò)思想轉(zhuǎn)化，將顏色所對(duì)應(yīng)的RGB值轉(zhuǎn)化為普通用戶所能理解的顏色相關(guān)符號(hào)特征，智能交互定制模型通過(guò)轉(zhuǎn)化后的顏色相關(guān)符號(hào)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)定制。組織符號(hào)學(xué)是將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)的最有力管理工具，隱性知識(shí)的顯性化為智能交互環(huán)境下個(gè)性化定制系統(tǒng)模型的創(chuàng)建提供了基礎(chǔ)條件。

圖2 隱性需求外顯化模型Fig.2 Explicit model of implicit demands

2 客戶需求參數(shù)與產(chǎn)品特征的映射關(guān)系

個(gè)性化定制產(chǎn)品系統(tǒng)要求盡量準(zhǔn)確理解客戶的各種需求，并能做到適當(dāng)引導(dǎo)，將客戶模糊的需求信息表達(dá)成對(duì)產(chǎn)品功能的需求信息，然后再將這些確定的功能需求轉(zhuǎn)化成具體的定制化產(chǎn)品特征屬性變量的取值信息。模糊的客戶需求向產(chǎn)品特征需求轉(zhuǎn)化后，需進(jìn)一步映射為產(chǎn)品結(jié)構(gòu)需求，清楚地將個(gè)性化需求分配到設(shè)計(jì)、制造、裝配服務(wù)中。

將客戶個(gè)性化需求用矩陣表示為

(1)

式中，元素a1j(j=1,2,…,n)為客戶的第j個(gè)需求。

將定制產(chǎn)品的特征用矩陣表示為

(2)

式中，bpk為定制產(chǎn)品的特征k所對(duì)應(yīng)的第p個(gè)特征參數(shù)變量值，bpk允許為0。

3 基于組織符號(hào)學(xué)的表示方法分析

對(duì)于智能交互定制系統(tǒng)，知識(shí)表示就是指將定制產(chǎn)品的需求特征參數(shù)用組織符號(hào)學(xué)原理的思想來(lái)描述，便于理解設(shè)計(jì)過(guò)程和交互式系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。對(duì)于汽車(chē)定制，就是將汽車(chē)各定制特征的相關(guān)參數(shù)編碼成一組計(jì)算機(jī)能高效處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

基于前文研究的需求理解和組織符號(hào)學(xué)的思想，將定制目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行需求分解。在此，假定定制目標(biāo)產(chǎn)品的定制目標(biāo)部件用符號(hào)T(Target的首字母)表示，那么每一個(gè)目標(biāo)定制部件有多個(gè)子部件，子部件用符號(hào)P(Parts的首字母)表示。每個(gè)子部件又可以看成單獨(dú)的新的定制目標(biāo)部件，此時(shí)這個(gè)新的定制目標(biāo)部件又可表示為符號(hào)T，新的定制目標(biāo)部件又有多個(gè)子部件屬性，可表示為符號(hào)P，無(wú)限的分析與分解可將需求細(xì)化。通過(guò)細(xì)化產(chǎn)品特征，可以最大限度地滿足客戶的個(gè)性化定制需求。

用多分樹(shù)形圖結(jié)構(gòu)來(lái)表示這種思想，如圖3所示，其中N的范圍為定制目標(biāo)產(chǎn)品的定制目標(biāo)部件或子部件最大值。

圖3 定制目標(biāo)產(chǎn)品的多分樹(shù)形結(jié)構(gòu)圖Fig.3 The multi-point tree structure of the customized target product

在個(gè)性化定制中，智能交互定制模型根據(jù)每一個(gè)定制特征的屬性值分別與客戶進(jìn)行反復(fù)的交互問(wèn)答，直到此特征滿足客戶要求，客戶確認(rèn)后，進(jìn)入下一個(gè)特征屬性的定制，直到最終個(gè)性化定制產(chǎn)品的生成。用特征矩陣表示這種思想如下：

目標(biāo)部件

(3)

子部件

(4)

整體合并為

(5)

式(3)中，目標(biāo)部件T有N個(gè)一級(jí)子部件，每個(gè)一級(jí)子部件又可以分為次級(jí)子部件，這時(shí)每個(gè)一級(jí)子部件都可看作一個(gè)新的目標(biāo)部件T。p代表部件的屬性值，對(duì)于一個(gè)特定的個(gè)性化定制產(chǎn)品，當(dāng)目標(biāo)部件或子部件的屬性值為特定范圍時(shí)(如產(chǎn)品尺寸)，將其定義域標(biāo)記為[αi，βi]，客戶可在此范圍內(nèi)選取滿足需求的特征值。以汽車(chē)Tc為例，其車(chē)型Pc11、顏色Pc12、車(chē)身大小Pc13和車(chē)門(mén)開(kāi)啟方式Pc14的定制特征參數(shù)表示過(guò)程如下：

目標(biāo)部件

(6)

子部件

(7)

(8)

(9)

(10)

合并為

(11)

4 智能交互方法

4.1 智能交互方法的定義

基于前文研究的需求理解和組織符號(hào)學(xué)的思想，將定制目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行需求分解后，提出了一種智能交互方法，命名為 “Tp+1”交互問(wèn)答法，它是為了提高個(gè)性化定制的引導(dǎo)性和交互性，并解決傳統(tǒng)個(gè)性化定制過(guò)程中，因背景文化差異而出現(xiàn)隱性定制需求時(shí)的系統(tǒng)處理方法。“1”代表智能交互定制中客戶的確認(rèn)過(guò)程。不管某種目標(biāo)產(chǎn)品的個(gè)性化定制工作有多復(fù)雜，總可將其分解成有限種定制子部件，每一個(gè)定制子目標(biāo)又可以細(xì)分成次子部件。對(duì)于不同的客戶和不同的定制特征，總能通過(guò)智能交互定制模型的多次交互問(wèn)答，得到最終的客戶定制結(jié)果。

4.2 “Tp+1”交互問(wèn)答法的求解過(guò)程模型

在個(gè)性化定制中，智能交互定制模型根據(jù)每一個(gè)定制部件特征的屬性值分別與客戶進(jìn)行反復(fù)的交互問(wèn)答，直到此定制部件滿足客戶要求，客戶確認(rèn)后，進(jìn)入下一個(gè)目標(biāo)的定制，直到最終個(gè)性化定制產(chǎn)品的生成。“Tp+1”交互問(wèn)答法的求解過(guò)程模型如圖4所示。

圖4 “Tp+1”交互問(wèn)答法系統(tǒng)求解過(guò)程模型Fig.4 “Tp+1” Interactive question and answer system process model

5 智能交互定制模型問(wèn)答次數(shù)優(yōu)化

將定制特征變量進(jìn)行迭代優(yōu)化，計(jì)算出每一種定制產(chǎn)品特征的交互問(wèn)答次數(shù)，該次數(shù)與智能交互的設(shè)計(jì)有著密切的關(guān)系，數(shù)值迭代收斂的速度越快，迭代次數(shù)就越少，對(duì)應(yīng)的智能交互的問(wèn)答次數(shù)也就越少。個(gè)性化定制服務(wù)系統(tǒng)需要考慮所有客戶的定制可能性，定制部件的交互設(shè)計(jì)需按照此迭代方法計(jì)算出的最大定制問(wèn)答次數(shù)來(lái)備份交互數(shù)據(jù)庫(kù)。常用的迭代方法有牛頓迭代法、梯度下降法、共軛梯度法和黃金分割迭代法，但前三種方法都求解復(fù)雜，黃金分割法是我國(guó)數(shù)學(xué)家華羅庚[20]大力推行的優(yōu)選法，它以最少的試驗(yàn)次數(shù)迅速找到最佳點(diǎn)，可用于目標(biāo)函數(shù)沒(méi)有明顯表達(dá)式的優(yōu)選問(wèn)題中。智能交互方法的對(duì)象是定制產(chǎn)品部件及其屬性值，沒(méi)有明確的函數(shù)表達(dá)式，故本文采用黃金分割法進(jìn)行智能交互方法的優(yōu)化。

5.1 獨(dú)立變量參數(shù)優(yōu)化

設(shè)某個(gè)定制特征是獨(dú)立的，其屬性值的總數(shù)為K，則首先對(duì)此定制參數(shù)進(jìn)行第一次黃金分割。將所有定制參數(shù)分為排序靠前的0.382K個(gè)特征及排序靠后的0.618K個(gè)特征，舍去非定制特征參數(shù)，保留定制參數(shù)，然后對(duì)定制參數(shù)特征再進(jìn)行一次黃金分割，依此類(lèi)推，直到K<2。運(yùn)用黃金分割的次數(shù)記為Q，則Q的最小值為

K×0.382Q<2

(12)

故

(13)

Q的最大值為

K×0.618Q<2

(14)

故

(15)

5.2 有限復(fù)雜變量參數(shù)優(yōu)化

5.2.1二維相關(guān)變量的參數(shù)優(yōu)化

假設(shè)定制特征變量x1與x2是線性相關(guān)的，相關(guān)性系數(shù)為ρ，ρ根據(jù)不同的定制產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)定。設(shè)優(yōu)先級(jí)x1大于x2時(shí)，利用黃金分割法，則將x1看作獨(dú)立變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(16)

x2是與x1線性相關(guān)的變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(17)

5.2.2多維相關(guān)變量的參數(shù)優(yōu)化

假設(shè)定制特征變量x1,x2,…,xn是線性相關(guān)的，兩兩相關(guān)性系數(shù)為ρ1,ρ2,…,ρn，設(shè)優(yōu)先級(jí)x1>x2>…>xn，利用黃金分割法，則：

(1)將x1看作獨(dú)立變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(18)

(2)x2是與x1線性相關(guān)的變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(19)

(3)x3是與x1、x2都相關(guān)的變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(20)

(4)依此類(lèi)推，xn是與x1,x2,…,xn-1都相關(guān)的變量，其定制變量特征參數(shù)的定制問(wèn)答次數(shù)Q的取值范圍為

(21)

6 應(yīng)用實(shí)例

以汽車(chē)產(chǎn)品為應(yīng)用案例，研究開(kāi)發(fā)汽車(chē)個(gè)性化智能交互定制系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)圖形化的操作界面，向用戶提供基于Web的汽車(chē)個(gè)性化智能交互定制系統(tǒng)，客戶可以根據(jù)自己的喜好和需求來(lái)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的個(gè)性化定制設(shè)計(jì)。

6.1 汽車(chē)需求產(chǎn)品參數(shù)設(shè)計(jì)分析

汽車(chē)是一個(gè)復(fù)雜的定制產(chǎn)品，對(duì)汽車(chē)進(jìn)行分析，把汽車(chē)的特征參數(shù)分為共性特征和選擇性特征，共性特征是汽車(chē)設(shè)計(jì)中關(guān)乎安全的特征參數(shù)，這部分特征需要專業(yè)人員進(jìn)行試驗(yàn)后才能更改，定制服務(wù)將對(duì)這一部分特征進(jìn)行限制定制操作，只對(duì)選擇性特征進(jìn)行個(gè)性化定制操作。

汽車(chē)的智能交互定制特征主要包括外觀造型需求、顏色需求、內(nèi)部裝飾需求、性能需求、外延功能需求五大類(lèi)。每一類(lèi)包括很多子定制需求特征，如：外觀造型需求的子定制特征有后備箱、箱體數(shù)、車(chē)型、車(chē)門(mén)開(kāi)啟方式等；內(nèi)飾需求的子定制特征有座椅、材質(zhì)和轉(zhuǎn)向盤(pán)等；性能選擇包括發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)和變速箱參數(shù)等；外延功能選擇包括多媒體、冰箱和兒童座椅等。這些定制特征以文字、符號(hào)、圖表、數(shù)學(xué)公式等符號(hào)的形式相互關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)龐大的組織關(guān)系網(wǎng)。汽車(chē)產(chǎn)品定制需求參數(shù)如圖5所示。

圖5 汽車(chē)產(chǎn)品定制需求參數(shù)Fig.5 Customization requirements for automotive products

6.2 案例實(shí)現(xiàn)

為驗(yàn)證所提方法的有效性，建立了基于Web的汽車(chē)在線個(gè)性化交互定制系統(tǒng)。對(duì)于消費(fèi)者的專業(yè)背景問(wèn)題，本定制系統(tǒng)采用兩種定制渠道，分別為專業(yè)定制和普通定制，汽車(chē)模型的三維預(yù)覽展示采用第三方在線數(shù)據(jù)模型庫(kù)，將SolidWorks建好的汽車(chē)模型用第三方插件進(jìn)行解碼并上傳至在線數(shù)據(jù)庫(kù)，上傳的模型可以在線生成關(guān)聯(lián)代碼，將代碼置入在線個(gè)性化智能交互系統(tǒng)中即可實(shí)現(xiàn)模型的三維展示。模擬用戶關(guān)于汽車(chē)顏色這一定制特征的定制過(guò)程，經(jīng)過(guò)5次的交互問(wèn)答，最終得到了特定用戶客戶定制結(jié)果。

7 結(jié)束語(yǔ)

本文從滿足客戶個(gè)性化需求的角度出發(fā)，解決傳統(tǒng)在線個(gè)性化系統(tǒng)中忽略的隱性需求的問(wèn)題，并將問(wèn)答交互思想融入個(gè)性化定制服務(wù)中，以提高個(gè)性化定制系統(tǒng)的易用性和引導(dǎo)性，從而提高用戶定制服務(wù)的用戶滿意度，對(duì)定制產(chǎn)品的需求開(kāi)發(fā)進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，提出了一種智能交互方法，并用迭代法的思想對(duì)這種方法進(jìn)行了優(yōu)化，最后通過(guò)實(shí)例，驗(yàn)證該方法是可行性的、有效的。本文提出的方法只對(duì)汽車(chē)實(shí)例的部分部件定制進(jìn)行了驗(yàn)證，后續(xù)將研究該方法在其他產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用。

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(編輯袁興玲)

AKindofIntelligentInteractiveMethodforAutomotiveCustomization

HUA Ertian1,2SUN Qizong2LIU Xiaojian3ZHONG Jiaji2CHEN Chuan2

1.Zhejiang Provincial Collaborative Innovation Center of High-end Laser ManufacturingEquipment, Hangzhou,3100142.Key Laboratory of Special Purpose Equipment and Advanced Manufacturing Technology,Ministry of Education, Zhejiang University of Technology, Hangzhou,3100143.Institute of Contemporary Industrial Design, Zhejiang University of Technology, Hangzhou,310023

TP391；TH166

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.19.002

2017-03-09

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71373242)

華爾天，男，1963年生。浙江省高端激光制造裝備協(xié)同創(chuàng)新中心主任，浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化。獲浙江省科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、寧波市科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、浙江省教委科技進(jìn)步獎(jiǎng)1項(xiàng)。出版專著1部。發(fā)表論文40余篇。E-mail：het@zjut.edu.cn。孫琦宗，男，1989年生。浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。劉肖健，男，1972年生。浙江工業(yè)大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)研究所教授。鐘嘉佶，男，1992年生。浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院博士研究生。陳川，男，1986年生。浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院博士研究生。