KANSEİ VE TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ TABANLI BEŞİK TASARIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASI

Year 2019, Volume: 8 Issue: 2, 850 - 856, 31.07.2019

Esra Akgül Yılmaz Delice , Emel Kızılkaya Aydoğan , Cem Sinanoğlu

https://doi.org/10.28948/ngumuh.549037

Abstract

   Ürünlerin müşterilerin ihtiyaçlarını ve
gereksinimlerini karşılayacağından emin olmak için müşterilerle yakın çalışmak
önemlidir. Duygusal tasarım, kullanıcıların ihtiyaç ve deneyimlerine odaklanan
duygusal tepki ve tasarım görünümü arasındaki ilişkidir. Duygusal tasarım,
yalnızca işlev, biçim ve kullanılabilirlik tarzıyla değil, aynı zamanda
kullanıcılar için ihtiyaç ve talepler üzerine odaklanıp müşterinin sesini
yakalayarak, tüketici memnuniyeti sağlayan ürünler tasarlamaktır. Kansei
Mühendisliği, müşterilerin hislerini tasarım parametrelerine dönüştürmek için
kullanılan yöntemlerden birisidir. Müşteri algılarından en çok etkilenen
sektörlerden birisi de mobilya sektörüdür. Literatürde yapılan çalışmalar
incelendiğinde mobilya endüstrisinin anlamlı bir büyüme ivmesi yakalamasına
rağmen, müşterilerin duygusal ihtiyaçlarını dikkate alarak eş zamanlı olarak en
kısa sürede, en yüksek kalitede ve en düşük maliyetle ürün tasarımı yapabilen
bir yapı bulunmadığı anlaşılmaktadır. Yapılan çalışmada mobilya ürünlerinden bebek beşiği tasarım
stratejisinin oluşturulmasında, kullanıcıların genel tercihlerini etkileyen
hisler ve ürünler arasındaki ilişkileri belirlemek için Kansei
mühendisliği ve Temel Bileşenler
Analizi (TBA / Principal Component Analysis - PCA) kullanan bir yapı
önerilmiştir. Önerilen yapıda faktör grupları oluşturularak değişken sayısı
azaltılarak müşteriler ve bebek
beşiği arasındaki algısal ilişkilerin belirlenmesi amaçlanmıştır. 

Keywords

Temel Bileşen Analizi, Kansei Mühendisliği, Mobilya

CREATING OF BABY CRADLE DESIGN STRATEGEY BASED ON KANSEI AND PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS

Abstract

   It is important to work closely with
customers to ensure that products will meet the needs and requirements of
customers. Emotional design is the relationship between the emotional response
and design appearance that focuses on the needs and experiences of users.
Emotional design is to design products that provide consumer satisfaction by
focusing not only on the function, form and usability but also on the needs and
demands for the users and capturing the voice of the customer. Kansei
Engineering is one of the methods used to transform customers' feelings into
design parameters. The furniture sector is one of the most affected by customer
perceptions among other sector. Although the furniture industry has achieved a
significant growth momentum, in the literature, it is understood that there is
no structure that can design products in the shortest time, with the highest
quality and lowest cost by considering the emotional needs of the customers. In
the study, a structure that uses Kansei Engineering and Principal Component
Analysis (PCA) is proposed to determine the relationships between the products
and the feelings affecting the general preferences of the users in developing
the baby cradle design strategy. This study is aimed to determine the
perceptual relationships between the customers and the baby cradle by creating
factor groups which reduce the number of variables.

Keywords

Principal component analysis, Kansei engineering, furniture

References

• 1. ISHIHARA, S., NAGAMACHI, M., SCHÜTTE, S., EKLUND, J. “Affective Meaning: The Kansei Engineering Approach”, In Product Experience, 477-496, 2008.
• 2. HUANG, M., TSAI, H., and LAI, W., "Kansei Engineering Applied to the Form Design of Injection Molding Machines," Open Journal of Applied Sciences, 2, 198-208, 2012.
• 3. NAGAMACHİ, M., “Kansei engineering: a new ergonomic consumer-oriented technology for product development”. International Journal of industrial ergonomics, 15,3-1,1995.
• 4. NAGAMACHI M., “Kansei engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development”, Applied Ergonomics. 33, 289–294, 2002.
• 5. SCHUTTE, S., “Engineering emotional values in product design. Kansei Engineering in development”, PhD thesis (unpublished). Linkoping University, Linkoping, Sweden, 2005.
• 6. W.J. LIU, H. ZHANG, “Quantitative model construction of furniture modelling characteristics”, Journal of the Central South University of Forestry and Technology, 31, 1-6, 2011.
• 7. CHEN Z. J., GUAN H. Y., “Evaluation of Furniture Design Schemes Based on Kansei Engineering”, Journal Of Engineering Graphics, 4, 150-155, 2009.
• 8. ZHONGFENG Z, KAI H, YONGJUN Y., “Research On Furniture Image Modelling Design Based On Kansei Engıneering”, Journal Of Theoretical And Applied Information Technology, 49, 2013.
• 9. YE Y., ZHANG Z., HE R., “Study on design of Chair shaping based on Kansei engineering”, International Journal of Scientific & Engineering Research, 5, 273-276, 2014.
• 10. ZHANG, L., SHEN, W. “Sensory Evaluation of Commercial Truck Interiors”, SAE Technical Paper Series, Michigan, 1999.
• 11. HSU, S.H., CHUANG, M.C., CHANG, C.C., “A semantic diferential study of designers’ and users’ product form perception”, International Journal of Industrial Ergonomics, 25, 375-391, 2000.
• 12. CHUANG, M.C., CHANG, C.C., HSU, S. H., “Perceptual factors underlying user preferences toward product form of mobile phones”, International Journal of Industrial Ergonomics, 27, 247-258, 2001.
• 13. GRIMSAETH, K. “Kansei Engineering-linking Emotions and Product Features,” Norwegian University of Science and Technology, Yüksek Lisans Tezi, 45, 2005.
• 14. HOTELLING, H., “Analysis of a complex of statistical variables into principal components”, Journal of Educational Psychology, 24, 498-520, 1933.
• 15. YILDIZ, K., ÇAMURCU, Y., VE DOĞAN B., “Veri Madenciliğinde Temel Bileşenler Analizi ve Negatifsiz Matris Çarpanlarına Ayırma Tekniklerinin Karşılaştırmalı Analizi”, Akademik Bilişim, 2010.
• 16. Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics. Boston: Allyn and Bacon.
• 17. TEZBASARAN E, GELBAL S, “Temel Bileşenler Analizi ve Yapay Sinir Ağı Modellerinin Ölçek Geliştirme Sürecinde Kullanılabilirliğinin İncelenmesi”, Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 225-252, 2018.
• 18. JOHNSON, R. A., WICHERN, D. W., “Applied multivariate statistical analysis”, New Jersey: Prentice Hall, Inc, 1982.
• 19. BÜYÜKÖZTÜRK, Ş., “Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı”, Kuram ve Uygulamada Egitim Yönetimi Dergisi, 8, 470-483, 2002.
• 20. JACKSON, B.B. “Multivariate Data Analysis An Introduction”, Ilnois , Richard, D. Irwın, Inc., 2004.
• 21. KAISER, H. F., “The Application of Electronic Computers to Factor Analysis”, Educational and Psychological Measurement, 20, 141-51, 1960.