智能家电交互设计副本

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时间:2018-07-26

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1、智能家电交互设计---美的冰箱触控面板视觉设计研究银小砾MFA6015304023一.研究的背景及意义1.1研究背景时代的发展推动着经济不断地向前发展,在大数据和互联网思维冲击下的设计领域被深深的影响着。在我们的生活中无处不在地渗透着交互设计的思潮,交互是一种研究人行为方式的设计领域,在我们的生活中最常遇到的就是人机交互,而家电产品是一个我们生活中的必需品,然而智能家电在中国刚刚起步,这将是是个很有发展的设计领域。将交互设计的概念融入到家电中,考虑用户体验和设计的合理性将是一个很好的服务于人们生活的研究方向。对于智能家电的兴起,消费者还没有一个清晰的认识,在产品的接受度

2、和实用度上还不能达到一定的高度。寻找设计要点分析数据用户调研市场调研桌面调研调研分析发现问题发现智能冰箱在消费者的购买过程中,消费者的心理无法得到认同感,往往推向市场有很大的局限性。所以在此进行的设计将有着很高的需求度。1.2课题来源本文主要对国内外智能电器的发展现状进行调研,来对于先进的设计理念进行深入的分析和研究,再综合现有的一些设计方法和原则基础,运用到智能家电的设计当中,找到切入点,大胆的提出智能家用电器交互设计的畅想,将交互的理念融入到智能家电的设计当中。从智慧家庭的消费需求看,不管是哪个品牌和怎样的产品,家电设备之间必须是互联互控互通的,这样才能组成真正的智

3、慧家庭。但眼前的状况是,每个品牌基于自身能力的智能方案实为画地为牢,只关注自己能做什么,而无法满足消费者的真实需求。如果消费者想要实现智慧家庭梦想,就只能选择某品牌的整套方案。于是,要么是购买成本太高、要么是厂家也无实力提供全套智慧家庭产品。于是,消费者在日常生活中,需要使用不同品牌的家电产品,但它们却无法互联互通互控。最终,每个家庭都被不同品牌割裂成多个“孤岛”,这样也就失去了智能的效应。1.3研究意义展望未来,今天智能手机步入大众生活,成为最终的控制终端,为智慧家电的普及做足前提。智慧家电将会成为智能家居一个不可或缺的部分,完美融合后,即将具备更有效率的能源应用、互

4、联的家电网络、云端安全。可以预见的是,未来通过物联网传输回来的家电运行数据,可以7×24小时了解家电的工作状态,届时第一个发现家电故障的不再是用户,而是家电企业本身。售后服务也将从以前接到报修电话安排维修人员上门检修的方式,转为可以事先通过分析数据判定故障原因,再选择远程支持或上门维修。这将大大提升了维修效率,缩减人力成本。同时,对于生态环境内所有数据的分析,可以让家电制造企业更好地了解消费者的偏好、使用家电的习惯,找到消费者对产品真正的诉求,从而优化产品设计。二.研究综述2.1智能家电产品的研究综述先有格力和小米掌门人的“10亿豪赌”,后有长虹控股美菱电器抛出的“豪言

5、壮语”,称传统功能型冰箱将在未来10年彻底消失,白电的“智能机时代”将终结“功能机时代”。互联网企业和传统家电企业,正相互逐鹿智能家电市场,抢占行业的“制高点”。在互联网大潮的冲击下,“智能家电”的概念开始兴起。中国家电网发布的《中国高端家电市场报告》显示,已经有40.7%的用户选择了“智能化”这一属性,预计到2015年,这个数据会上涨到60%。目前海尔,三星等家电公司开始与互联网公司进行深度的合作,将智能家电推向市场,使得中国家电领域也获得真正的智能时代。北京洛可可设计公司也在不断地发展智能领域的产品,已经从加湿器到音响多个角度和产品方向设计出了推向市场的智能家电,从

6、小家电到白色家电再到更加智能化的产品未来这将是家电产业新的风尚。LGHomeChatTM与LINE这款流行的应用合作,让用户即便不在家时也可以对家电进行操控。通过一个直观性界面,HomeChatTM让用户与LG智能冰箱,洗衣机或者微波炉之间的互动更像是老友之间的交流。而快捷按键的设计也使得用户可以更快速简便地使用每个家电中最常用的功能,提供了更多便捷。2015,海尔与腾讯,美的与小米已在深度合作,将智能云技术逐步推向市场。2.2智能家电产品交互面板设计综述对于智能家电高端品牌的调研发现,三星电子在国际上对于冰箱洗衣机等方面的家电面板设计有着很好的先驱作用。目前市面上以及

7、国内外智能家电面板的视觉设计理念大多主要分为两类。一类是扁平化的单色设计,一类是采用具象的图像设计成形,采用拟物的手法。三.研究的基本框架3.1研究内容3.1.1美的智能冰箱用户体验及触控点的分析研究,调研部分(1)包括实地卖场的用户调研,使用问卷,访谈(2)对美的集团内部的客户人员,卖场导购进行访谈(3)对已经购买智能冰箱产品的客户进行家访(4)对三星,海尔智能家电的数据进行桌面调研(包括视频截图,说明书下载)(5)对智能家电的分析包括,对于用户需求分析,对于卖场环境的分析。3.1.2.美的智能冰箱用户体验及触控点的分析研究,数据分析部

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