一匹“更快的马”

本文探讨了在设计过程中,如何正确理解用户需求与期望,避免陷入只关注期望而忽视需求,或盲目跟随用户需求而缺乏创新的问题。通过案例分析,强调了卓越设计师在满足用户需求的同时,引导需求,实现商业价值最大化。
先来看一个老掉牙的故事:福特说,我在设计汽车之前,到处去问人们“需要一个什么样的更好的交通工具?”,几乎所有人的答案都是 ── 一匹“更快的马”。
“更好的交通工具”代表用户的“需求”;“更快的”是用户对于解决这个“需求”的“期望值”;“马”是用户对于解决这个“需求”的自假设“功能”。

一个初级的设计者,被用户牵着鼻子走。听到“更快的马”以后,会马上去设计一匹“马”。这个时候,无论在“马”上如何做创新,思路已经框死,结果很难突破。最终只能出来平庸的设计,很难长久很容易被模仿和超越,实现不了多大的商业价值。

一个合格的设计者,和用户一起走。听到“更快的马”以后,会考虑“更快的”这个“期望值”,围绕着它突破“马”的局限,去做设计。最终可能会出来很好的设 计,但他们把“需求”本身跑道了脑后,最终只能简单的满足期望实现需求,而无法引导需求。他们可以做出来成功的产品,但随着用户期望的增长,这样的产品很 难有取得用户的长久青睐,也很难取得商业上长久的成功。

一个卓越的设计者,自己会作为用户的一部分深入了解他们,并带着用户一起走。听到“更快的马”以后,他们会先去考虑需求是“更好的交通”工具,然后再结合 “更快的”这个主要期望。用对用户最有价值的方式在满足期望的超越期望(把“马”这件事抛到脑后),从而引导需求,并获取更丰厚更长久的商业利益,和用户双赢。
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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