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关键词：老年产品设计 BM-KANO模型 JACK虚拟仿真 舒适度 人机分析
引言
在老龄化趋势加剧的背景下，越来越多的老年人开始关注身体日常保健和慢性病预防。置于社区公共空间的智能体检小屋，因其方便、便宜的方式，为老年人提供基础的健康体检服务，并通过数据分析的方式对老年人进行健康评估。虽然它可以提供多种便捷的服务功能，但复杂的结构和功能、不合理的人机设计等问题降低了老年用户的满意度。而国内大多数老年产业和老年产品聚焦在改善老年住宅和养老设施方面，面向老年受众群体的老年产品设计研究存在较大的局限性[1] 。
目前，关于用户需求信息的处理及满意度方面的研究相对较完善，而结合用户行为分析产品需求属性较少。石元伍等[2] 将QFD和KNAO模型结合，通过对顾客需求优先级的确定来设计医疗服务机器人造型;刘兴中[3] 提出將熵值法与模糊Kano模型进行结合，通过计算重要度调整函数，对普通乘客与运营企业需求的综合考虑，对最终需求重要度进行排序;刘大帅[4] 为了确定用户需求综合重要性排序，引入将模糊理论、Kano 模型、逼近理想解排序法和熵权法进行集合，通过集成模糊理论与重要性排序法，指导产品的开发与设计。李珺等[5] 从老年人的生理心理特性出发，关联老年人的需求因素，提出老年用户的导航仪设计要素;另一方面，国内外学者对产品设计的人机研究多集中在工业操作及驾驶领域，结合老年人重要度需求及人机操作分析的老年产品设计还具有一定的局限性，需要坚持以人为核心，考虑人的需求及物的功能合理性[6] 。李永锋[7] 通过田口质量观的方法建立需求模型，计算出需求权重后对老年人产品进行用户体验评价。刘小路[8] 对用户的舒适度分为两类：知觉舒适性和行为舒适性，在对每一类舒适性需求进行深层次的细化及分析后，使其与产品的性能进行对应，从而构建舒适性评价体系。李晓英[9] 采用Jack动态模拟和有限元分析结合的仿真方法，对手术转移床不同场景下人机适配的关键部位进行优化，使其更具有舒适性。赖李李[10] 在分析老年人使用轮椅的舒适度时，采用JACK人因仿真软件中的相关工具，对影响老年人的舒适度相关因素进行分析，包括下背部受力分析、静态强度分析、工作姿势分析、新陈代谢分析等，通过分析性各项指标的数据，对轮椅的舒适性进行优化再设计。
本文以智能体检小屋的使用为例，首先结合BM-KANO模型分析法，计算得到用户需求类型，挖掘出用户的重点需求。以智能体检小屋为例，计算获得用户对舒适度属性优化的需求，运用人机工程仿真软件JACK对老年人使用体检小屋的行为过程进行舒适性分析，并提出改进设计建议。
一、基于BM-Kano模型的智能体检小屋用户需求分析
（一）用户行为地图
用户行为地图法（Behavioral Mapping，BM）[11] 是 1970年由伊特尔松（W.H.littlelson）等人提出并发展的重要设计方法，最早用于建筑设计中，是从时间和空间角度，系统研究行为的方法。在产品设计过程中，李冉冉[12] 将行为导向设计理念运用到婴幼儿启智产品的设计中;姚湘[13] 从用户使用产品时的行为出发，获得对用户的潜在需求，并对应产品设计的关键部件进行创新设计。
（二）BM-Kano模型
Kano模型[14] 是1984年由狩野纪昭教授提出的模型，该模型的提出最早是受到行为科学家赫兹伯格的双因素理论的启发，他为了准确的找到用户的满意度与不同质量需求层次之间的关系，将产品的客观性和用户的主观性联系到了一起，该方法的提出对指导产品设计的准确性和满意度具有十分重要的意义。该模型包含了5个因素：必备需求（M）、魅力型需求（A）、期望型需求（O）、无差异需求（I）和反向型需求（R）。
BM-Kano模型，则将用户行为地图法与Kano需求分析法相结合，对用户和产品的交互行为过程中的行为需求进行分类编码。具体流程如下：首先基于BM法对用户在使用产品的交互行为进行分解，通过时段和行为轨迹对用户行为进行归类，在不同时段和不同行为的需求分析过程中，结合Kano模型来计算用户需求权重，对满意度最低的用户需求进行优化，使其符合用户期望[15] 。研究流程如图1：
图1 BM-Kano模型研究流程
（二）基于BM-Kano模型的智能体检小屋用户需求分析
置于社区卫生服务中心或社区公共场所的一站式智能体检小屋，具备血压测量、心电测量、身高体重测量、体温测量、在线问诊、评估建议等功能。社区老人可通过智能体检小屋实现自助式的健康体检服务，只需刷身份证进入，按照界面提示进行测量即可获得体检反馈。该设备一定程度上减轻了医院卫生院的医疗负担，但由于该集成设备具有机电一体化的特征，复杂的界面设计和操作流程给许多老年人带来了认知负荷，需要通过对用户需求进行分析以优化产品设计。最初智能体检小屋模型设计方案，如图2所示。
通过分析智能体检小屋健康检测的流程图，自助老人从进入智能体检小屋开始做检测准备，然后检测身高、血压、血氧、心电等数据，也可以在线问诊。检测结束后获得评估报告，并转身离开智能体检小屋，任务完成。使用流程图整理出老年用户在智能体检小屋中检测前、检测时、检测后三个时间段内的行为特征，有助于提炼出用户在使用产品过程中可能存在的需求点。检测前，用户顺利通行进入智能体检小屋，通过界面的操作引导做好检测准备;检测时，用户以坐姿坐于数字化屏幕面前，在界面提供的视觉信息和语音信息的提示下，开始操作。操作过程中设备的功能齐全、操作简洁、尺寸合适、布局合理、信息易读、色彩和谐、舒适安全等因素，都是用户需求的重要体现。检测后，机器是否容易学习，也是老人们是否愿意再次使用的主要因素。
如图3所示，通过BM法整理分析出的12项用户需求，并对需求进行编号：F1顺利通行、F2操作引导、F3语音提示、F4坐姿合理、F5操作简洁、F6功能齐全、F7尺寸合适、F8布局合理、F9信息易读、F10色彩和谐、F11不易疲劳、F12容易学习。 （三）结合Kano模型确认需求属性
根据需求设计社区老年人使用该健康检测产品的调查问卷，然后通过志愿者在社区进行调查问卷发放，调查的主要用户涵盖年龄层从50岁到70岁，健康状况良好，对智能产品有一定使用经验的老年人。通过发放100张问卷调查填写后，对收回的78份调查问卷进行分析统计，运用KANO模型的计算规则，把按图4方法总结的用户需求分成四大类：A（魅力型需求）、M（基本型需求）、O（期望型需求）、I（无差异型需求）。使用最大隶属度原则对用户需求进行分类，并确定用户需求的最终分类类型，初步统计结果如表1：
（四）用户满意度排序
计算并分析魅力型需求A、期望型需求O、基本型需求M三类需求在四类需求中出现的频率，并确定用户属性。计算此三种需求在78份调查问卷中的所占权重，得出用户满意度S、用户不满度D，以公式表示为式（1），然后可据式（2）计算出用户满意度Ti。
Kano问卷调查时，对不同需求类别的魅力、期望、基本和无关需求倾向的用户人数分别用字母A，O，M，I表示。统计结果，结合上述公式得出用户满意度Ti，计算结果如表2所示：
用户满意度Ti向量：
nC=（0.12，0.11，0.10，0.08，0.09，0.11，0.08，0.09，0.09，0.09，0.08，0.09）
由此将各项用户需求按满意程度排序为：F1通行顺利> F2操作指引>F6功能齐全>F3语音提示>F9信息易读>F10色彩和谐> F5操作简洁> F12容易学习>F7尺寸合适> F8布局合理>F4坐姿合理>F11不易疲劳
根据满意度排序分析发现，健康体检一体机产品的尺寸、环境的布局、操作任务的坐姿、使用者疲劳度几项需求的满意度排名比较靠后，这几项指标与智能体检小屋的舒适度有关。这里参考刘红杰[16] 对人机尺度关系状况的分类，用合格性、舒适性来描述人机尺度关系。合格性与尺寸、伸及、视域等因素有关;舒适性除了与人体姿势有关还与身体受力、疲劳度等因素有关。因此分析健康亭舒适人机舒适度需要分析以下各因素，如图4。
二、智能体检小屋人机工程仿真分析
通过对用户需求调查研究后，需要对影响智能体检小屋的舒适度因素进行分析。本文采用Jack虚拟仿真软件对虚拟数字人行为进行仿真分析[17] 。因智能体检小屋的用户群体是社区老年人，根据胡海滔关于老年人人体测量的相关数据创建仿真数字人体模型[18，19] ，并取50百分位的老年人数据建立精确尺寸数字人，再通过对不同的产品属性中人的任务性质，使用仿真工具对数字人的通行尺寸、可视域、可达域、下背部受力、工作姿势、疲劳时间因素进行仿真分析，最终获得人机评价。
（一）通行尺寸
如图5所示，在进入或离开智能体检小屋时，需考虑到小屋设置的通行尺寸。必须考虑到轮椅通行的情况，轮椅的参考尺寸为长1220mm，宽760mm，最小回轉空间尺寸为长1525mm，宽1525mm。通过仿真发现，设计方案里智能体检小屋的入口回转空间仅为1200mm，宽1200mm，因此轮椅无法在小屋内顺利回转。
（二）可视域分析
使用Jack仿真软件中的视角、视锥测量工具对数字人进行分析。数字人舒适坐姿下，第一视角所观察到的测量显示屏的范围为视角;从仿真老人的眼睛为出发点，一般40°的立体圆锥角展示范围为最为理想的视觉范围，在该范围内，老人可清楚地辨析屏幕的信息。如图6、图7显示，老人以坐姿平视的角度在智能体检小屋内观看屏幕时，视距为54cm，在58cm～76cm的参考标准以外。显示屏幕虽处于视觉的正中间，但是在54cm的视觉距离下，40°的圆锥视角未能覆盖整个屏幕。因此，智能体检小屋的屏幕虽然处于老人的视野范围中心，但是由于视距较小使屏幕超出了40°圆锥角的视觉覆盖范围，因此老人在观看的屏幕的时候感觉不舒适。
（三）可达域分析
在智能健康体检小屋内，老年人需要以坐姿完成一系列的体检行为，如血压、血氧、心率等检测行为。通过测量上肢可达域，可评估老年人的血压设备和心电设备的设置是否合理。使用JACK中的可达域工具进行分析。如图8所示，老人在测血压时，左手上臂无法到达血压测量的位置，可见血压测试仪在智能体检小屋布局中的位置需要改进;如图9所示，老人检测心率、血氧、体温及操作屏幕等动作时，手臂可握住握杆的位置，属于可达范围之内。
（四）下背部分析
该工具可分析老年人在体检操作行为中的人体脊椎受力对下背部的影响，判断该操作任务是否在NIOSH（National Institute forOccupational Safety and Health） 标准推荐的压力极限（3400 N）范围之内。由此判断出哪些任务具有下背部受力过大的健康隐患，并对存在健康隐患的任务进行改进。在智慧体检小屋执行健康检测任务过程中，通过仿真分析数字人在坐姿完成检测任务过程中的下背部和脊椎的受力情况，如图10所示，脊椎受力不到2000 N，远小于推荐压力极限 3400 N，可以表明：老人在执行检测任务时的脊柱受力健康，老年人的韧带、背部肌肉和骨间受力在正常范围内，老人的体检姿势处于健康状态
（五）工作姿势分析
在仿真分析中，工作姿态分析工具用来评估老年人在使用体检小屋检测时，背部、手臂、腿关节等负载的力度，通过数据分析来判断老年人的检测姿势是否处于健康状态。工具中采取级别评估工作姿势的分数，可以快速判断某种检测姿势是否造成损伤或者伤害的可能性大小。该工具采用级别区分：级别1：姿势是正常的，没有纠正的必要;级别2：姿势可能有一定的不良影响，虽不需要立即采取行动，但也应近期调整;级别3：姿态有不良影响，应尽快纠正;级别4：姿势非常有害，必须立即纠正。经仿真分析，老人在该健康亭内的坐姿环境下处于级别3，也就是检测姿态有不良影响，需尽快纠正。 （六）疲劳恢复分析
通过该工具评估完成一次检测任务是否给予老人足够的时间休息。在使用BM法分析老人检测过程时，对老人使用智能体检小屋的检测设备完成检测血压、血氧、心率等指标的整个过程的时间做了记录，从老人进入体检小屋到走出体检小屋的平均时间为15分钟，接着分析在这个过程中所有动作造成的肌肉疲劳度所需恢复时间是否超过健康亭的使用时间。如果超过则表明该操作会使了老人产生一定的肌肉疲劳，则需要对流程进行设计优化。整改过程中，老人检测时间为：走进检测亭5秒，坐下准备2秒，测量心率62秒，测量血压52秒，起身2秒，走出检测亭5秒。JACK分析可知，剩余恢复时间为834秒而需要疲劳恢复需要1075秒。结果表明：使用体检小屋的过程会对老人造成一定的肌肉疲劳，建议优化使用流程。
三、智能体检小屋设计优化建议
通过BM-Kano模型分析法对用户需求进行排序，得出智能体检小屋的舒适度因素较大影响了用户对智能体检小屋的评价。使用JACK仿真工具对智能体检小屋的舒适性因素进行分析并优化，优化结果如下：（1）在尺寸方面，由于智能体检小屋的通行空间不足以轮椅进行回转，没有达到无障碍要求，因此可适当增加入口区域的面积，使轮椅可轻松进出并回转进入体检小屋;（2）在伸及方面，基于上肢可达域分析结果，可将检测台上的电子血压仪向屏幕方向旋转约45°角，并且向前和向上调整至老人正右偏前约20°与上臂齐高的位置，与屏幕、心率检测握杆等以环绕式的布局放置于老人的周围，如图11所示;（3）在視域方面，可将体检小屋中的屏幕尺寸缩小10%左右，以确保老人在该视距下屏幕有效范围处于40°圆锥视角之中;（4）在受力方面，如图12所示，可将心率检测握杆下调，使老人能够在舒适坐姿情况下把握握杆中间进行心率检测，以减少下背部受力;（5）在姿势方面，通过对智能体检小屋操作姿势分析，发现老人在该健康亭内的检测姿态有不良影响，应尽快纠正，即调整血压计和握杆的角度和距离，以方便老人以舒服的姿势进行检测;（6）基于疲劳方面，基于疲劳恢复时间分析结果，可延长老人使用体检小屋各功能的时间间隔，给予老人足够的休息时间来完成肌肉疲劳恢复，从而减少老人的肌肉疲劳。通过对原有设计模型进行优化后，可提升体检小屋内检测行为的舒适性，从而达到提高用户满意度的目的。
结论
确定用户需求是产品设计和开发的重要阶段，本文以社区智能体检小屋为例，构建了BM-Kano模型，分析用户行为需求及满意度排序，获得了优先对小屋设计的人因舒适度改进的需求排序。并通过Jack仿真软件对该健康亭舒适度因素进行分析，最后提出了优化建议，调整设计以符合用户期望。该方法在一定程度上弥补了传统用户需求优先度确定中的不足，增加产品开发设计和开发的成功概率。然而，本文通过Jack软件研究的是自助老人群体使用健康亭时的需求和人机舒适度，因此下一阶段的研究重点将分别从自助老人、介助老人和介护老人，三类老人使用智能体检小屋的行为和需求进行综合分析，以提升研究的全面性。
引言
在老龄化趋势加剧的背景下，越来越多的老年人开始关注身体日常保健和慢性病预防。置于社区公共空间的智能体检小屋，因其方便、便宜的方式，为老年人提供基础的健康体检服务，并通过数据分析的方式对老年人进行健康评估。虽然它可以提供多种便捷的服务功能，但复杂的结构和功能、不合理的人机设计等问题降低了老年用户的满意度。而国内大多数老年产业和老年产品聚焦在改善老年住宅和养老设施方面，面向老年受众群体的老年产品设计研究存在较大的局限性[1] 。
目前，关于用户需求信息的处理及满意度方面的研究相对较完善，而结合用户行为分析产品需求属性较少。石元伍等[2] 将QFD和KNAO模型结合，通过对顾客需求优先级的确定来设计医疗服务机器人造型;刘兴中[3] 提出將熵值法与模糊Kano模型进行结合，通过计算重要度调整函数，对普通乘客与运营企业需求的综合考虑，对最终需求重要度进行排序;刘大帅[4] 为了确定用户需求综合重要性排序，引入将模糊理论、Kano 模型、逼近理想解排序法和熵权法进行集合，通过集成模糊理论与重要性排序法，指导产品的开发与设计。李珺等[5] 从老年人的生理心理特性出发，关联老年人的需求因素，提出老年用户的导航仪设计要素;另一方面，国内外学者对产品设计的人机研究多集中在工业操作及驾驶领域，结合老年人重要度需求及人机操作分析的老年产品设计还具有一定的局限性，需要坚持以人为核心，考虑人的需求及物的功能合理性[6] 。李永锋[7] 通过田口质量观的方法建立需求模型，计算出需求权重后对老年人产品进行用户体验评价。刘小路[8] 对用户的舒适度分为两类：知觉舒适性和行为舒适性，在对每一类舒适性需求进行深层次的细化及分析后，使其与产品的性能进行对应，从而构建舒适性评价体系。李晓英[9] 采用Jack动态模拟和有限元分析结合的仿真方法，对手术转移床不同场景下人机适配的关键部位进行优化，使其更具有舒适性。赖李李[10] 在分析老年人使用轮椅的舒适度时，采用JACK人因仿真软件中的相关工具，对影响老年人的舒适度相关因素进行分析，包括下背部受力分析、静态强度分析、工作姿势分析、新陈代谢分析等，通过分析性各项指标的数据，对轮椅的舒适性进行优化再设计。
本文以智能体检小屋的使用为例，首先结合BM-KANO模型分析法，计算得到用户需求类型，挖掘出用户的重点需求。以智能体检小屋为例，计算获得用户对舒适度属性优化的需求，运用人机工程仿真软件JACK对老年人使用体检小屋的行为过程进行舒适性分析，并提出改进设计建议。
一、基于BM-Kano模型的智能体检小屋用户需求分析
（一）用户行为地图
用户行为地图法（Behavioral Mapping，BM）[11] 是 1970年由伊特尔松（W.H.littlelson）等人提出并发展的重要设计方法，最早用于建筑设计中，是从时间和空间角度，系统研究行为的方法。在产品设计过程中，李冉冉[12] 将行为导向设计理念运用到婴幼儿启智产品的设计中;姚湘[13] 从用户使用产品时的行为出发，获得对用户的潜在需求，并对应产品设计的关键部件进行创新设计。
（二）BM-Kano模型
Kano模型[14] 是1984年由狩野纪昭教授提出的模型，该模型的提出最早是受到行为科学家赫兹伯格的双因素理论的启发，他为了准确的找到用户的满意度与不同质量需求层次之间的关系，将产品的客观性和用户的主观性联系到了一起，该方法的提出对指导产品设计的准确性和满意度具有十分重要的意义。该模型包含了5个因素：必备需求（M）、魅力型需求（A）、期望型需求（O）、无差异需求（I）和反向型需求（R）。
BM-Kano模型，则将用户行为地图法与Kano需求分析法相结合，对用户和产品的交互行为过程中的行为需求进行分类编码。具体流程如下：首先基于BM法对用户在使用产品的交互行为进行分解，通过时段和行为轨迹对用户行为进行归类，在不同时段和不同行为的需求分析过程中，结合Kano模型来计算用户需求权重，对满意度最低的用户需求进行优化，使其符合用户期望[15] 。研究流程如图1：
图1 BM-Kano模型研究流程
（二）基于BM-Kano模型的智能体检小屋用户需求分析
置于社区卫生服务中心或社区公共场所的一站式智能体检小屋，具备血压测量、心电测量、身高体重测量、体温测量、在线问诊、评估建议等功能。社区老人可通过智能体检小屋实现自助式的健康体检服务，只需刷身份证进入，按照界面提示进行测量即可获得体检反馈。该设备一定程度上减轻了医院卫生院的医疗负担，但由于该集成设备具有机电一体化的特征，复杂的界面设计和操作流程给许多老年人带来了认知负荷，需要通过对用户需求进行分析以优化产品设计。最初智能体检小屋模型设计方案，如图2所示。
通过分析智能体检小屋健康检测的流程图，自助老人从进入智能体检小屋开始做检测准备，然后检测身高、血压、血氧、心电等数据，也可以在线问诊。检测结束后获得评估报告，并转身离开智能体检小屋，任务完成。使用流程图整理出老年用户在智能体检小屋中检测前、检测时、检测后三个时间段内的行为特征，有助于提炼出用户在使用产品过程中可能存在的需求点。检测前，用户顺利通行进入智能体检小屋，通过界面的操作引导做好检测准备;检测时，用户以坐姿坐于数字化屏幕面前，在界面提供的视觉信息和语音信息的提示下，开始操作。操作过程中设备的功能齐全、操作简洁、尺寸合适、布局合理、信息易读、色彩和谐、舒适安全等因素，都是用户需求的重要体现。检测后，机器是否容易学习，也是老人们是否愿意再次使用的主要因素。
如图3所示，通过BM法整理分析出的12项用户需求，并对需求进行编号：F1顺利通行、F2操作引导、F3语音提示、F4坐姿合理、F5操作简洁、F6功能齐全、F7尺寸合适、F8布局合理、F9信息易读、F10色彩和谐、F11不易疲劳、F12容易学习。 （三）结合Kano模型确认需求属性
根据需求设计社区老年人使用该健康检测产品的调查问卷，然后通过志愿者在社区进行调查问卷发放，调查的主要用户涵盖年龄层从50岁到70岁，健康状况良好，对智能产品有一定使用经验的老年人。通过发放100张问卷调查填写后，对收回的78份调查问卷进行分析统计，运用KANO模型的计算规则，把按图4方法总结的用户需求分成四大类：A（魅力型需求）、M（基本型需求）、O（期望型需求）、I（无差异型需求）。使用最大隶属度原则对用户需求进行分类，并确定用户需求的最终分类类型，初步统计结果如表1：
（四）用户满意度排序
计算并分析魅力型需求A、期望型需求O、基本型需求M三类需求在四类需求中出现的频率，并确定用户属性。计算此三种需求在78份调查问卷中的所占权重，得出用户满意度S、用户不满度D，以公式表示为式（1），然后可据式（2）计算出用户满意度Ti。
Kano问卷调查时，对不同需求类别的魅力、期望、基本和无关需求倾向的用户人数分别用字母A，O，M，I表示。统计结果，结合上述公式得出用户满意度Ti，计算结果如表2所示：
用户满意度Ti向量：
nC=（0.12，0.11，0.10，0.08，0.09，0.11，0.08，0.09，0.09，0.09，0.08，0.09）
由此将各项用户需求按满意程度排序为：F1通行顺利> F2操作指引>F6功能齐全>F3语音提示>F9信息易读>F10色彩和谐> F5操作简洁> F12容易学习>F7尺寸合适> F8布局合理>F4坐姿合理>F11不易疲劳
根据满意度排序分析发现，健康体检一体机产品的尺寸、环境的布局、操作任务的坐姿、使用者疲劳度几项需求的满意度排名比较靠后，这几项指标与智能体检小屋的舒适度有关。这里参考刘红杰[16] 对人机尺度关系状况的分类，用合格性、舒适性来描述人机尺度关系。合格性与尺寸、伸及、视域等因素有关;舒适性除了与人体姿势有关还与身体受力、疲劳度等因素有关。因此分析健康亭舒适人机舒适度需要分析以下各因素，如图4。
二、智能体检小屋人机工程仿真分析
通过对用户需求调查研究后，需要对影响智能体检小屋的舒适度因素进行分析。本文采用Jack虚拟仿真软件对虚拟数字人行为进行仿真分析[17] 。因智能体检小屋的用户群体是社区老年人，根据胡海滔关于老年人人体测量的相关数据创建仿真数字人体模型[18，19] ，并取50百分位的老年人数据建立精确尺寸数字人，再通过对不同的产品属性中人的任务性质，使用仿真工具对数字人的通行尺寸、可视域、可达域、下背部受力、工作姿势、疲劳时间因素进行仿真分析，最终获得人机评价。
（一）通行尺寸
如图5所示，在进入或离开智能体检小屋时，需考虑到小屋设置的通行尺寸。必须考虑到轮椅通行的情况，轮椅的参考尺寸为长1220mm，宽760mm，最小回轉空间尺寸为长1525mm，宽1525mm。通过仿真发现，设计方案里智能体检小屋的入口回转空间仅为1200mm，宽1200mm，因此轮椅无法在小屋内顺利回转。
（二）可视域分析
使用Jack仿真软件中的视角、视锥测量工具对数字人进行分析。数字人舒适坐姿下，第一视角所观察到的测量显示屏的范围为视角;从仿真老人的眼睛为出发点，一般40°的立体圆锥角展示范围为最为理想的视觉范围，在该范围内，老人可清楚地辨析屏幕的信息。如图6、图7显示，老人以坐姿平视的角度在智能体检小屋内观看屏幕时，视距为54cm，在58cm～76cm的参考标准以外。显示屏幕虽处于视觉的正中间，但是在54cm的视觉距离下，40°的圆锥视角未能覆盖整个屏幕。因此，智能体检小屋的屏幕虽然处于老人的视野范围中心，但是由于视距较小使屏幕超出了40°圆锥角的视觉覆盖范围，因此老人在观看的屏幕的时候感觉不舒适。
（三）可达域分析
在智能健康体检小屋内，老年人需要以坐姿完成一系列的体检行为，如血压、血氧、心率等检测行为。通过测量上肢可达域，可评估老年人的血压设备和心电设备的设置是否合理。使用JACK中的可达域工具进行分析。如图8所示，老人在测血压时，左手上臂无法到达血压测量的位置，可见血压测试仪在智能体检小屋布局中的位置需要改进;如图9所示，老人检测心率、血氧、体温及操作屏幕等动作时，手臂可握住握杆的位置，属于可达范围之内。
（四）下背部分析
该工具可分析老年人在体检操作行为中的人体脊椎受力对下背部的影响，判断该操作任务是否在NIOSH（National Institute forOccupational Safety and Health） 标准推荐的压力极限（3400 N）范围之内。由此判断出哪些任务具有下背部受力过大的健康隐患，并对存在健康隐患的任务进行改进。在智慧体检小屋执行健康检测任务过程中，通过仿真分析数字人在坐姿完成检测任务过程中的下背部和脊椎的受力情况，如图10所示，脊椎受力不到2000 N，远小于推荐压力极限 3400 N，可以表明：老人在执行检测任务时的脊柱受力健康，老年人的韧带、背部肌肉和骨间受力在正常范围内，老人的体检姿势处于健康状态
（五）工作姿势分析
在仿真分析中，工作姿态分析工具用来评估老年人在使用体检小屋检测时，背部、手臂、腿关节等负载的力度，通过数据分析来判断老年人的检测姿势是否处于健康状态。工具中采取级别评估工作姿势的分数，可以快速判断某种检测姿势是否造成损伤或者伤害的可能性大小。该工具采用级别区分：级别1：姿势是正常的，没有纠正的必要;级别2：姿势可能有一定的不良影响，虽不需要立即采取行动，但也应近期调整;级别3：姿态有不良影响，应尽快纠正;级别4：姿势非常有害，必须立即纠正。经仿真分析，老人在该健康亭内的坐姿环境下处于级别3，也就是检测姿态有不良影响，需尽快纠正。 （六）疲劳恢复分析
通过该工具评估完成一次检测任务是否给予老人足够的时间休息。在使用BM法分析老人检测过程时，对老人使用智能体检小屋的检测设备完成检测血压、血氧、心率等指标的整个过程的时间做了记录，从老人进入体检小屋到走出体检小屋的平均时间为15分钟，接着分析在这个过程中所有动作造成的肌肉疲劳度所需恢复时间是否超过健康亭的使用时间。如果超过则表明该操作会使了老人产生一定的肌肉疲劳，则需要对流程进行设计优化。整改过程中，老人检测时间为：走进检测亭5秒，坐下准备2秒，测量心率62秒，测量血压52秒，起身2秒，走出检测亭5秒。JACK分析可知，剩余恢复时间为834秒而需要疲劳恢复需要1075秒。结果表明：使用体检小屋的过程会对老人造成一定的肌肉疲劳，建议优化使用流程。
三、智能体检小屋设计优化建议
通过BM-Kano模型分析法对用户需求进行排序，得出智能体检小屋的舒适度因素较大影响了用户对智能体检小屋的评价。使用JACK仿真工具对智能体检小屋的舒适性因素进行分析并优化，优化结果如下：（1）在尺寸方面，由于智能体检小屋的通行空间不足以轮椅进行回转，没有达到无障碍要求，因此可适当增加入口区域的面积，使轮椅可轻松进出并回转进入体检小屋;（2）在伸及方面，基于上肢可达域分析结果，可将检测台上的电子血压仪向屏幕方向旋转约45°角，并且向前和向上调整至老人正右偏前约20°与上臂齐高的位置，与屏幕、心率检测握杆等以环绕式的布局放置于老人的周围，如图11所示;（3）在視域方面，可将体检小屋中的屏幕尺寸缩小10%左右，以确保老人在该视距下屏幕有效范围处于40°圆锥视角之中;（4）在受力方面，如图12所示，可将心率检测握杆下调，使老人能够在舒适坐姿情况下把握握杆中间进行心率检测，以减少下背部受力;（5）在姿势方面，通过对智能体检小屋操作姿势分析，发现老人在该健康亭内的检测姿态有不良影响，应尽快纠正，即调整血压计和握杆的角度和距离，以方便老人以舒服的姿势进行检测;（6）基于疲劳方面，基于疲劳恢复时间分析结果，可延长老人使用体检小屋各功能的时间间隔，给予老人足够的休息时间来完成肌肉疲劳恢复，从而减少老人的肌肉疲劳。通过对原有设计模型进行优化后，可提升体检小屋内检测行为的舒适性，从而达到提高用户满意度的目的。
结论
确定用户需求是产品设计和开发的重要阶段，本文以社区智能体检小屋为例，构建了BM-Kano模型，分析用户行为需求及满意度排序，获得了优先对小屋设计的人因舒适度改进的需求排序。并通过Jack仿真软件对该健康亭舒适度因素进行分析，最后提出了优化建议，调整设计以符合用户期望。该方法在一定程度上弥补了传统用户需求优先度确定中的不足，增加产品开发设计和开发的成功概率。然而，本文通过Jack软件研究的是自助老人群体使用健康亭时的需求和人机舒适度，因此下一阶段的研究重点将分别从自助老人、介助老人和介护老人，三类老人使用智能体检小屋的行为和需求进行综合分析，以提升研究的全面性。