Kansei mühendislik modeli ile otomobil sürücü koltuğunun tasarımı
Design of automobile driver's seat with kansei engineeringmodel
- Tez No: 717722
- Danışmanlar: PROF. DR. NURAN BAYRAM ARLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri Ürünleri Tasarımı, İstatistik, İşletme, Industrial Design, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 184
Özet
Günümüzde müşteriler, satın alacağı ürünü sadece iyi işlev görmesi değil, aynı zamanda ihtiyaçlarının zamanında karşılanmasını ve ürünün görselliği ile duygusal ihtiyaçlarının karşılanmasını da istemektedir. Müşterilerin ürün için duygusal ihtiyaçlarını ve görsel özelliklerini en iyi birleştiren yöntem Kansei mühendisliğidir. Kansei mühendisliği tüketici duygularına göre yeni ürün tasarımını geliştiren bir yöntemdir. Ayrıca, Kansei mühendisliği müşterinin duygusal ihtiyaçlarını parametrelere dönüştürmede diğer benzer yöntemlere göre daha üstün kabul edilmiştir. Bu çalışmada ele alınan problem, Bursa'da otomotiv endüstrisine koltuk üreten bir şirkette, müşterilerin en çok beğeneceği sürücü koltuk tasarımını, tasarımcı desteğiyle gerçekleştirmektir. Bilindiği gibi her geçen gün sürücü koltuğuna büyük önem verilmektedir. Çünkü iyi bir koltuk sürücüye ve yolculara güvenli, konforlu, sağlıklı ve keyifli yolculuklar sağlar. Bu amaçla çalışmada sürücü koltuk tasarımında müşteri duygularını en iyi karşılayacağı düşünülen Kansei mühendisliği yöntemi uygulanmıştır. Bu nedenle, Schütte Kansei mühendislik modeli ve Kansei tasarım modelinden yararlanarak izlenen altı aşamada, şirketin sürücü koltuk tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kansei kelimelerine göre tasarımcı desteğiyle sekiz koltuk tasarlanmış ve sonra da bu koltukların aldığı Kansei değerleri, Güvenilirlik Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme ve Lojistik Regresyon Analizi gibi istatistiksel yöntemler ile değerlendirilmiştir. En yüksek Kansei değerli kelimeleri bulunduran sürücü koltuğu, tasarım için uygun bulunmuştur. Buna göre çalışmada; krem renkli, deri, hareketli baş desteği, koltuk desteği ve koltuk ayarı olan“5”nolu koltuk modeli sürücülere en yüksek güven hissini verdiğinden tasarım için en uygun bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Today, customers want the product they will buy not only to function well, but also to meet their needs in a timely manner and to meet their emotional needs with the visuality of the product. Kansei engineering is the method that best combines customers' emotional needs for the product and its visual characteristics. Kansei engineering is a method that develops new product design according to consumer emotions. In addition, Kansei engineering has been considered superior to other similar methods in transforming the customer's emotional needs into parameters. The problem addressed in this study is to realize the driver's seat design that the customers will like most, with the support of a designer, in a company that produces seats for the automotive industry in Bursa. As it is known, the driver's seat is given great importance every day. Because a good seat provides the driver and passengers with safe, comfortable, healthy and enjoyable journeys. For this purpose, the Kansei engineering method, which is thought to best meet customer feelings in driver seat design, was applied in the study. For this reason, the company's driver's seat design was carried out in six stages followed by the Schütte Kansei engineering model and the Kansei design model. Eight seats were designed according to Kansei words with the support of the designer, and then the Kansei values of these seats were evaluated by statistical methods such as Reliability Analysis, Explanatory Factor Analysis, Multidimensional Scaling and Logistic Regression Analysis. The driver's seat, which has the highest Kansei value words, was found suitable for the design. Accordingly, in the study, the cream-colored, leather, movable headrest, seat support and seat adjustment seat model“5”was found to be the most suitable for the design as it gives the drivers the highest sense of confidence
Benzer Tezler
- Novel data partitioning and scheduling schemes for dynamic federated vehicular cloud
Dinamik federe araç bulutu için yeni bir görev yükü paylaşımı ve iş planlaması şemaları
WISEBORN MANFE DANQUAH
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Analysis of the in-vitro nanoparticle-cell interactions via smoothing splines mixed effects model
Düzleme çizgileri karma etkiler modeli ile in-vitro nanopartikül-hücre etkileşiminin analizi
ELİFNUR DOĞRUÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DAYANIK
PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Deep learning integration of diverse data types for survival prediction in serous ovarian cancer
Farklı veri tiplerini birleştiren derin öğrenme ile seröz yumurtalık kanserinde sağkalım tahmini
FATMA EZGİ ÖĞÜLMÜŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TURAN
PROF. DR. ALBERT GÜVENİŞ
- Cilt kanserinin siniflandirilmasi için derin öğrenme modellerinin kullanilmasi
Using deep learning architectures for skin cancer classification
BAFREEN ABDULJABBAR MOHAMMED MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ASSOCIATE PROFESSOR. ÖZKAN İNİK
- Investigation of diffusion of redox sensitive elements in nuclear waste in polymer-based barrier systems
Nükleer atıklardaki redoks duyarlı elementlerin polimer bazlı bariyer sistemlerinde difüzyonunun incelenmesi
RÜVEYDA KÜBRA İLERİ DURMUŞ
Doktora
İngilizce
2023
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA ERENTÜRK