Variety Steering Concept for Mass Customization

In this paper we make the distinction between subjective and objective customer needs. The subjective needs are the individually realized and articulated requirements, whereas the objective needs are the real ones perceived by a fictive neutral perspective. We show that variety in mass customization has to be orientated on the objective needs. In order to help mass customizers better evaluate the degree to which they can fulfill the objective needs as well as their internal complexity level we have developed a key metrics system model. We also present a conceptual application showing how to use this model to support decision making related to the introduction or reduction of product variants.Variety Management; Complexity; Production/Operations Management

An Investigation into 2D and 3D Shapes Perception

Numerous research results support the finding that a product\u27s visual appearance is important. In particular, end products or services that have a direct product-user interaction have to be developed in accordance with the taste of the user and the market. The user-centered product should be designed and created according to both the technical requirements and the customer needs, but it should also differentiate itself from the competition. The shape of a product, whether we observe it in 2D or 3D, should communicate various intangible meanings. Our aim was to investigate whether the meaning of bipolar adjectives varies when observing samples of 2D and 3D shapes. The study was conducted using 2D shape contour samples and interactive 3D extruded models that could be rotated in virtual space. In order to determine the relationship between the shape and the user\u27s perception of it, Kansei engineering methodology was used. We collected data with Semantic differential survey using five level Likert scale. The results revealed minor deviations in the users’ perceptions of the 2D and 3D sample shapes

Meta-KANSEI modeling with Valence-Arousal fMRI dataset of brain

Background: Traditional KANSEI methodology is an important tool in the field of psychology to comprehend the concepts and meanings; it mainly focusses on semantic differential methods. Valence-Arousal is regarded as a reflection of the KANSEI adjectives, which is the core concept in the theory of effective dimensions for brain recognition. From previous studies, it has been found that brain fMRI datasets can contain significant information related to Valence and Arousal. Methods: In this current work, a Valence-Arousal based meta-KANSEI modeling method is proposed to improve the traditional KANSEI presentation. Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) was used to acquire the response dataset of Valence-Arousal of the brain in the amygdala and orbital frontal cortex respectively. In order to validate the feasibility of the proposed modeling method, the dataset was processed under dimension reduction by using Kernel Density Estimation (KDE) based segmentation and Mean Shift (MS) clustering. Furthermore, Affective Norm English Words (ANEW) by IAPS (International Affective Picture System) were used for comparison and analysis. The data sets from fMRI and ANEW under four KANSEI adjectives of angry, happy, sad and pleasant were processed by the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. Finally, a defined distance based on similarity computing was adopted for these two data sets. Results: The results illustrate that the proposed model is feasible and has better stability per the normal distribution plotting of the distance. The effectiveness of the experimental methods proposed in the current work was higher than in the literature. Conclusions: mean shift can be used to cluster and central points based meta-KANSEI model combining with the advantages of a variety of existing intelligent processing methods are expected to shift the KANSEI Engineering (KE) research into the medical imaging field

Understanding and modeling of aesthetic response to shape and color in car body design

This study explored the phenomenon that a consumer's preference on color of car body may vary depending on shape of the car body. First, the study attempted to establish a theoretical framework that can account for this phenomenon. This framework is based on the (modern-) Darwinism approach to the so-called evolutionary psychology and aesthetics. It assumes that human's aesthetic sense works like an agent that seeks for environmental patterns that potentially afford to benefit the underlying needs of the agent, and this seeking process is evolutionary fitting. Second, by adopting the framework, a pattern called “fundamental aesthetic dimensions” was developed for identifying and modeling consumer’s aesthetic response to car body shape and color. Next, this study developed an effective tool that is capable in capturing and accommodating consumer’s color preference on a given car body shape. This tool was implemented by incorporating classic color theories and advanced digital technologies; it was named “Color-Shape Synthesizer”. Finally, an experiment was conducted to verify some of the theoretical developments. This study concluded (1) the fundamental aesthetics dimensions can be used for describing aesthetics in terms of shape and color; (2) the Color-Shape Synthesizer tool can be well applied in practicing car body designs; and (3) mapping between semantic representations of aesthetic response to the fundamental aesthetics dimensions can likely be a multiple-network structure

Development of Kansei Engineering-Based Method for Service Improvement in Hotel Operations

The purpose of this study is to develop or improve the Kansei engineering-based method for designing service improvement used in previous studies. Kansei engineering can be integrated with other relevant methods or techniques so that a better method can be produced. This study proposes the development of Kansei engineering-based method that is suitable for designing service improvements in hotel operations by integrating Kansei engineering, text mining, service blueprint, SERVQUAL, Kano model, and QFD. Text mining is used to collect Kansei words by utilizing online customer reviews. Service blueprint is used to determine the service attributes, and SERVQUAL to evaluate current service quality. Kano model is used to classify service attributes into Kano categories. QFD is used to determine customer needs and translate these customer needs into technical characteristics and specifications. The method developed in this study was applied in hotel services in Bali. The results of determining service improvement priorities obtained in this study indicate that service improvements should be focused on the hotel technical requirements which consist of hotel cleanliness standards, availability of housekeeping equipment, professional hotel interior and exterior designers, personnel management, general affair management, employee education and training, and customer relationship management. This method has been successfully applied in the hotel sector. In addition to the hotel sector, this method can also be applied in other service sectors

Implementasi Kansei Engineering Pada Aplikasi Kontrol Gula darah Mandiri Untuk Membantu Pasien Diabetes Tipe 2 Non Insulin

Prosentase penderita penyakit diabetes di Indonesia adalah sebesar 6.9 % dari keseluruhan populasi. 90 % diantaranya termasuk ke dalam diabetes tipe 2. Dalam usahanya untuk membantu penanganan diabetes, International Diabetes Foundation (IDF) memiliki suatu program yang disebut dengan Self-Monitoring of Blood Glucose (SMBG). Program tersebut dirancang untuk mengetahui informasi terkait dengan level gula darah pada waktu tertentu, dimana hasil informasi akan digunakan sebagai acuan dalam penentuan diet makanan serta aktivitas fisik yang harus dilakukan penderita dalam usahanya menurunkan level gula darah mereka. Di Indonesia, sistem self-monitoring belum diimplementasikan secara merata dikarenakan banyaknya hambatan dalam penggunaan aplikasi. Salah satunya adalah kemampuan penderita untuk menginterpretasikan level gula darah yang dicek dan penggunaannya dalam menentukan diet makanan yang harus dilakukan. Melihat perkembangan penggunaan smartphone dan internet pada beberapa tahun terakhir, media informasi dan teknologi dapat dijadikan salah satu solusi kesuksesan implementasi SMBG di Indonesia. Untuk penyelesaian permasalahan yang ada, digunakan metode Kansei Engineering sebagai upaya dalam menangkap suara customer terkait aplikasi tersebut untuk kemudian ditranslasikan ke komponen-komponen rancangan baru pada aplikasi. Penggunaan Kansei Engineering pada penelitian diakibatkan oleh kemampuannya dalam menangkap atribut tersembunyi dalam produk. Analisa statistik yang digunakan untuk mendukung penggunaan Kansei Engineering merupakan Factor Analysis dan Partial Least Squares (PLS). Hasil dari analisa statistik menunjukkan terdapat empat (4) komponen kansei terpilih, diantaranya konsistensi pencatatan data (data record persistence), kemudahan penggunaan (ease of use), tampilan data (data presentation), dan tampilan visual (visual attractiveness). Dari Partial Least Analysis, empat komponen ini kemudian dijadikan konsep rancangan dasar dalam pembuatan rancangan baru aplikasi. ================================================================================================================== The proportion of people having diabetic in Indonesia is 6.9% of Indonesia population, and 90% of the diabetic population is including in Type 2 Diabetes. To control diabetes, International Diabetes Foundation (IDF) has a program named Self-Monitoring of Blood Glucose (SMBG). It is designed to gather detail information about the blood glucose on the certain time that will be used to adjust dietary habit and physical activity. In Indonesia, self-monitoring have not been done widely, because there are many obstacles in its application. One of them is patient’s ability to read blood glucose level they have recorded, and use it to determine their food consumption. Seeing the rapid development of smartphone and internet in recent years, information and technology can become a solution for the success of SMBG in Indonesia. To solve this problem, Kansei Engineering method is used to translate the customer / patient’s perception of the application into design elements. Kansei Engineering usage in this research is based on the ability of this method to catch the impression of the product that usually hidden. Statistical analysis which are Factors Analysis and Partial Least Squares (PLS) Analysis are used to support Kansei Engineering. From the statistical analysis, there are four selected Kansei components which are data record persistence’, ‘ease of use’, ‘data presentation’, and ‘visual attractiveness’. From Partial Least Analysis, these new concepts were transferred to new design specifications that became the basic design concepts

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding

Case-based reasoning for product style construction and fuzzy analytic hierarchy process evaluation modeling using consumers linguistic variables

Key form features are relative to the style of a product and the expression style features depict the product description and are a measurement of attribute knowledge. The uncertainty definition leads to an improved and effective product style retrieval when combined with fuzzy sets. Firstly, a style knowledge and features database are constructed using fuzzy case based reasoning technology (FCBR). A similarity measurement method based on case-based reasoning and fuzzy model of the fuzzy proximity method may be defined by the Fuzzy Nearest-Neighbor (FNN) algorithm obtaining the style knowledge extraction. Secondly, the Linguistic Variables (LV) are used to assess the product characteristics to establish the product style evaluation database for simplifying the style presentation and decreasing the computational complexity. Thirdly, the model of product style feature set, extracted by FAHP and the final style related form features set, are acquired using LV. This research involves a case study for extracting the key form features of the style of high heel shoes. The proposed algorithms are generated by calculating the weights of each component of high heel shoes using FAHP with LV. The case study and results established that the proposed method is feasible and effective for extracting the style of the product

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding.Postprint (published version

Haptic Hybrid Prototyping (HHP): An AR Application for Texture Evaluation with Semantic Content in Product Design

The manufacture of prototypes is costly in economic and temporal terms and in order to carry this out it is necessary to accept certain deviations with respect to the final finishes. This article proposes haptic hybrid prototyping, a haptic-visual product prototyping method created to help product design teams evaluate and select semantic information conveyed between product and user through texturing and ribs of a product in early stages of conceptualization. For the evaluation of this tool, an experiment was realized in which the haptic experience was compared during the interaction with final products and through the HHP. As a result, it was observed that the answers of the interviewees coincided in both situations in 81% of the cases. It was concluded that the HHP enables us to know the semantic information transmitted through haptic-visual means between product and user as well as being able to quantify the clarity with which this information is transmitted. Therefore, this new tool makes it possible to reduce the manufacturing lead time of prototypes as well as the conceptualization phase of the product, providing information on the future success of the product in the market and its economic return