KANSEİ VE TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ TABANLI BEŞİK TASARIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASI

Öz

   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. 

Anahtar Kelimeler

• Temel Bileşen Analizi,Kansei Mühendisliği,Mobilya

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

Öz

   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.

Anahtar Kelimeler

• Principal component analysis,Kansei engineering,furniture

Kaynakça

1. 1. ISHIHARA, S., NAGAMACHI, M., SCHÜTTE, S., EKLUND, J. “Affective Meaning: The Kansei Engineering Approach”, In Product Experience, 477-496, 2008.
2. 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. 3. NAGAMACHİ, M., “Kansei engineering: a new ergonomic consumer-oriented technology for product development”. International Journal of industrial ergonomics, 15,3-1,1995.
4. 4. NAGAMACHI M., “Kansei engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development”, Applied Ergonomics. 33, 289–294, 2002.
5. 5. SCHUTTE, S., “Engineering emotional values in product design. Kansei Engineering in development”, PhD thesis (unpublished). Linkoping University, Linkoping, Sweden, 2005.
6. 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. 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. 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. 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. 10. ZHANG, L., SHEN, W. “Sensory Evaluation of Commercial Truck Interiors”, SAE Technical Paper Series, Michigan, 1999.
11. 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. 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. 13. GRIMSAETH, K. “Kansei Engineering-linking Emotions and Product Features,” Norwegian University of Science and Technology, Yüksek Lisans Tezi, 45, 2005.
14. 14. HOTELLING, H., “Analysis of a complex of statistical variables into principal components”, Journal of Educational Psychology, 24, 498-520, 1933.
15. 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. 16. Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics. Boston: Allyn and Bacon.
17. 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. 18. JOHNSON, R. A., WICHERN, D. W., “Applied multivariate statistical analysis”, New Jersey: Prentice Hall, Inc, 1982.
19. 19. BÜYÜKÖZTÜRK, Ş., “Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı”, Kuram ve Uygulamada Egitim Yönetimi Dergisi, 8, 470-483, 2002.
20. 20. JACKSON, B.B. “Multivariate Data Analysis An Introduction”, Ilnois , Richard, D. Irwın, Inc., 2004.
21. 21. KAISER, H. F., “The Application of Electronic Computers to Factor Analysis”, Educational and Psychological Measurement, 20, 141-51, 1960.