Opracowanie na podstawie artykułu Nikołaja Szpakowskiego, Heleny Nowickiej.

Jednym z celów działalności konstruktorów i technologów w przemyśle jest poprawa warunków produkcji. Zwykłe standardowe sytuacje problemowe rozwiązuje się prędzej czy później zwykłymi inżynierskimi metodami. Ale bywają sytuacje, gdzie nie da się poprawić niczego zwykłymi, tradycyjnymi sposobami. Takie sytuacje, wywołane złożonym problemem, można rozwiązać tylko na poziomie wynalazczości.

Sam zaś projekt staje się wynalazczym, innowacyjnym problemem. W czasie praktycznej pracy nad projektami wynalazczymi (w pierwszej kolejności, dla koncernu Samsung) przeanalizowano mnóstwo znanych algorytmów rozwiązywania zadań, poszczególnych metod i narzędzi. Każde z nich było wygodne dla jakiegoś określonego celu. Ale pełnowartościowe wsparcie projektu mógł dać tylko zbiór wszystkich metod. Niemniej ważne były reguły kolejności ich stosowania.

Należy zauważyć, że ekspert TRIZ projektem nad pracuje razem z przedstawicielami przemysłu. Ludzie z tej grupy powinni rozumieć, co się robi na każdym etapie projektu, jaka informacja od nich jest potrzebna, jakich ocen się od nich oczekuje. Potrzebny był jakiś jeden ogólny algorytm rozwiązywania zadań wynalazczych, jeden dla wszystkich ich rodzajów, wskazujący porządek stosowania potrzebnych metod i pojęć tak dla TRIZ - ekspertów, jak i dla personelu firmy zamawiającej. Po wykonaniu pierwszej dziesiątki projektów zaczęła wypracowywać się pewna kolejność działań, z lekka podobna do ogólnego algorytmu. Pierwsza próba jego metodycznego zbudowania była podjęta wtedy, kiedy w SAIT Samsung rozpoczęto planowe i masowe kształcenie pracowników w TRIZ [1]. Akurat wtedy autorzy artykułu, przy współudziale W.A. Leniaszyna, opracowali algorytm pracy z wynalazczymi projektami, który z uwagi na swoją postać graficzną został nazwany „choinką [2]. Stał się on podstawą dla zdalnego (w technice komputerowej, z wykorzystaniem Internetu) programu nauczania TRIZ-trener.

Pierwsza wersja algorytmu miała jeszcze rezerwy na dalsze ulepszanie. Algorytm szczegółowo opisywał rozwiązywanie zadań, już zdefiniowanych na podstawie wyjściowej, problemowej sytuacji, ale nie udało się jeszcze sformalizować samej analizy sytuacji. Dlatego praca nad algorytmem przedłużyła się. W tej pracy pomocne okazały się artykuły H.S. Altszullera „Proces rozwiązywania wynalazczego zadania: podstawowe etapy i mechanizmy”, w których autor opisuje systemowe podejście do pracy z zadaniem: przejście od sytuacji wynalazczej do zadania, zasadnicze rozwiązywanie zadania i przejście do technicznego i obliczeniowego rozwiązania. Poniżej przedstawiono ulepszony algorytm, którego ilustracją jest schemat na rysunku 03. Składa się on z dwóch części, dolna pokazuje pracę z problemem, górna – ze zdefiniowanym zadaniem. Na szczycie schematu znajduje się IWK – idealny wynik końcowy. To jedno z ważniejszych kryteriów oceny zaproponowanych rozwiązań. Dla każdego decydującego ruchu w pracy nad wynalazczym projektem wypracowano różne innowacyjne metody i minialgorytmy. Zaproponowany algorytm organizuje je w jedyną strukturę, pokazuje miejsce każdego narzędzia w pracy nad projektem, tworząc swego rodzaju system sterowania procesem myślenia.

Etap 1. Analiza sytuacji problemowej (tu wyjaśnienie w podręczniku mówi się o innowacyjnej sytuacji)

Innowacyjna sytuacja – to sytuacja z niepożądanym efektem. Niepożądany efekt to następstwo jakiegoś konfliktu między częściami systemu. Należy określić miejsce, czas i przyczyny powstania konfliktu. Dla poprawy sytuacji trzeba usunąć, albo osłabić konflikt, to jest zmienić system, rozwiązując zadanie innowacyjne. Niekiedy okazuje się, że konflikt jest pozorny, na przykład, z powodu niedostatecznej informacji, albo niewystarczającego rozumienia sytuacji. Wtedy sytuacja może być rozwiązana bez zmiany systemu.

Krok 1.1. Określić kluczowy system

Wejście: w sytuacji istnieje niepożądany efekt.

Działanie: badanie sytuacji innowacyjnej.

Narzędzia: wieloekranowy schemat (analiza 3D), komponentna analiza, strukturalna analiza, funkcjonalna analiza, analiza strumieni, funkcjonalno-wartościowa analiza.

Wyjście: zdefiniowany system, w którym najprawdopodobniej pojawia się konflikt.

Komentarz:
Sytuacja, w której zachodzi niepożądany dla użytkownika efekt, zwykle wypełniona jest jakąś zawartością: uczestniczą w niej ludzie, uzbrojenie techniczne, zachodzą procesy itp. Właśnie ci „uczestnicy” sytuacji (komponenty) generują jakieś zjawiska, które przejawiają się jako niepożądany efekt. Należy zrozumieć, które z komponentów mogą wpływać na pojawienie się niepożądanego efektu, wydzielić system z ich udziałem i zbadać go. Dla określenia zestawu i struktury systemu, a także dla zbadania funkcjonowania jego komponentów można zbudować model technicznego systemu i przeanalizować go według schematu operatora systemowego, zastosować komponentą, strukturalną i funkcjonalną analizę, w razie konieczności – analizę strumieni. Kompleksową metodą analizy jest funkcjonalno - wartościowa analiza.

Krok 1.2. Zdefiniować konflikt

Wejście: określony system, w którym najbardziej prawdopodobnie pojawia się konflikt.

Działanie: badanie kluczowego systemu.
Narzędzia: przyczynowo-skutkowa analiza, „dywersyjna” analiza, „szkodliwy system”, wskaźnik typowych miejsc powstania konfliktów; Prawa Rozwoju Technicznego Systemu, metody aktywizacji twórczego myślenia, inżynierskie doświadczenie, analogia.
Wyjście: w systemie nie ma poważnego konfliktu > przechodzimy do ulepszonej sytuacji; w systemie istnieje konflikt, wymagający usunięcie > przechodzimy do kroku 1.3 (sformułować hipotezę usunięciu konfliktu i sformułować zadania).

Komentarz:
Niepożądany efekt w sytuacji – to następstwo konfliktu istniejącego w systemie. Należy znaleźć miejsce, czas, określić charakter tego kluczowego konfliktu. Najbardziej znanym i dostatecznie efektywnym narzędziem dla tego zadania jest przyczynowo - skutkowy łańcuch. W niektórych sytuacjach konflikt ma głębsze przyczyny, i znalezienie jego nie jest łatwe. Wtedy potrzebne są bardziej skuteczne instrumenty: „dywersyjna analiza” i „szkodliwy system”. Można uprościć poszukiwanie konfliktu, jeżeli weźmiemy pod uwagę typowe miejsca jego powstania. Po definiowaniu konfliktu koniecznie trzeba przeanalizować: Czy w rzeczywistości istnieje niepożądany efekt, czy też ulegliśmy jakiemuś złudzeniu, albo nie jest to niebezpieczne zjawisko; na ile ważny jest niepożądany efekt, żeby tracić resursy na usunięcie konfliktu, albo czy ten niepożądany efekt można w danej sytuacji zlekceważyć. W prostych przypadkach do oceny wystarczy po prostu zdrowy rozsądek. Ocenę złożonej sytuacji lepiej przeprowadzać z zastosowaniem Prawo Rozwoju Systemów Technicznych, a w pierwszej kolejności prawa podniesienia idealizacji. Należy zbudować model pożądanej sytuacji, niepożądany efekt w tym modelu nie wystąpi, albo będzie osłabiony do dającego się przyjąć poziomu. Następnie, z wykorzystaniem inżynierskiego doświadczenia i zasady analogii, należy ocenić koszty, pracę i czas, konieczne do całkowitego usunięcia konfliktu w systemie i podjąć decyzję, czy rzeczywiście warto je tracić.

Krok 1.3. Sformułować hipotezy usunięcia konfliktu i sformułować zadania

Wejście: usunięty konflikt w systemie.
Działanie: sformułowanie hipotez dotyczących metod usunięcia konfliktu i transformacja ich do postaci zadania.
Narzędzia: wieloekranowy operator systemowy, doświadczenie inżynierskie, analogia, metody aktywizacji twórczego myślenia (stymulatory Stecewicza); zasady wstępnej aranżacji zadań.
Wyjście: sformułowanie warunków zadania (zadań).

Komentarz:
Hipotezy można sformułować na podstawie doświadczenia inżynierskiego i analizy zadań analogicznych. Efektywnym instrumentem formułowania hipotez może być wieloekranowy schemat (operator systemowy), zgodnie, z którym konflikt można usunąć przed jego powstaniem, w czasie jego istnienia i po (usunąć następstwa konfliktu). Przy formułowaniu hipotez można przyjąć dowolną metodykę, aktywizującą twórcze myślenie, w tym i burzę mózgów, operator RSP, metodę „złotej rybki”. Szczególnie ważne są wypracowane nawyki walki z psychologiczną inercją. Kiedy mamy już zestaw hipotez, to na ich podstawie można sformułować zadania. Jeśli jest dużo zadań, to należy określić kolejność ich rozwiązania – uporządkować je według określonych kryteriów.

Etap 2. Rozwiązanie sformułowanego zadania
Najbardziej poglądowo proces rozwiązywania wynalazczego zadania ilustruje „pagórkowaty” schemat na rys. 1. Podstawową jego ideą – jest transformacja realnego zadania do modelu, zmiana tego modelu na uogólnionym (abstrakcyjnym) poziomie i otrzymanie realnego rozwiązania.

  Przy zastosowaniu pojedynczego modelu można rozwiązywać stosunkowo proste zadania. Do rozwiązywania złożonych zadań koniecznie jest użycie kilku modeli. W rezultacie schemat przyjmuje postać pokazaną na rys. 2 i przedstawia sobą kilka „pagórków”, rozmieszczonych nad sobą. Trajektoria przejścia od problemu do rozwiązania powtarza się kilkakrotnie, z coraz większym stopniem uogólnienia stosowanych modeli. W naszym algorytmie proponujemy 4 kroki iteracyjne pracy z czteroma różnymi modelami zadania.

Iteracja 1. Sformalizowany model zadania

Krok 2.1. Zbudować sformalizowany model zadania

Wejście: sformalizowane warunki zadania.
Działanie: wydzielenie z warunków zadania istotnej informacji.
Narzędzie: główna użyteczna funkcja, operacyjna strefa, operacyjny czas, resursy, zasady formułowania idealnego wyniku końcowego
Wyjście: sformalizowany model zadania.

Komentarz.
Formalny opis zadania pozwala uściślić, czy cała konieczna informacja znajduje się już w warunkach zadania i wykluczyć niepotrzebne szczegóły [2]. W tym kroku należy wydzielić główną korzystną funkcję badanego systemu (żeby nie zgubić jej podczas rozwiązania); określić, jakie parametry komponentów systemu można zmieniać i w jakich granicach. Innymi słowami, sformułować ograniczenia dla metod rozwiązywania zadania. Należy ustalić, jakie komponenty wchodzą w strefę konfliktu i jak one oddziaływają na siebie, tj, określić operacyjny czas i operacyjną strefę konfliktu. Także konieczne jest zestawienie spisu dostępnych resursów. Należy ustalić główny cel: idealny wynik końcowy.

Krok 2.1.1. Przekształcenie sformalizowanego modelu zadania w abstrakcyjny model zadania

Wejście: sformalizowany model zadania.
Działanie: przekształcenie modelu zadania w model rozwiązania.
Narzędzie: zadania-analogie, inżynierskie doświadczenie, metody aktywizacji twórczego myślenia.
Wyjście: abstrakcyjny (uogólniony) model zadania.

Komentarz.
Przejście od modelu zadania do modelu decyzji w tym kroku iteracyjnym, można wykonać różnymi drogimi. Najbardziej oczywiste jest wykorzystanie inżynierskiego doświadczenia i zadań - analogów z zastosowaniem różnych metod aktywizacji twórczego myślenia.

Krok 2.1.2. Budowa «portretu» resursu, koniecznego do rozwiązania zadania

Wejście: abstrakcyjny model zadania.
Działanie: określenie wymagań dla resursów.
Narzędzie: prawidła budowy spisu wymagań dla resursów.
Wyjście: spis wymagań dla resursów.

Komentarz:
Spis wymagań dla resursów, to precyzyjnie opisany portret resursu. Spis taki buduje się w pierwszym kroku iteracyjnym, a potem uzupełnia na każdym następnym.

Krok 2.1.3. Znaleźć resurs i wygenerować ideę rozwiązania

Wejście: abstrakcyjny model zadania + spis wymagań do resursu.
Działanie: formułowanie idei.
Narzędzia: zasady poszukiwania w dostępnych resursach i w bazie informacji, efekty, metody aktywizacji twórczego myślenia i metody walki z psychologiczną inercją.
Wyjście: jeżeli jest koncepcja (lub wiele koncepcji) wstępnego rozwiązania - przejście do kroku 2.6 (zbudować ostateczne rozwiązanie); nie ma koncepcji rozwiązania zadania - przejście do kroku 2.2 (zbudować parametryczny model zadania).

Komentarz:
Abstrakcyjny model rozwiązania, opisujący przekształcenie elementów w systemy w granicznie uogólnionej postaci, konkretyzuje się i wypełnia się treścią, w formie różnych szkiców obiektów. W tekst opisu abstrakcyjnego modelu wchodzą wybrane resursy. Dla analizy i wyboru konkretnego resursu wykorzystuje się „portret” resursów. Jeśli resursu nie da się zastosować w pierwotnej postaci, to dla jego przekształcenia można wykorzystywać różne efekty: fizyczne, chemiczne itp.

Iteracja 2. Parametryczny model zadania

Krok 2.2. Zbudować parametryczny model zadania

Wejście: koncepcja wstępnego rozwiązania z pierwszej iteracji + formalizowany model zadania.
Działanie: ujawnienie sprzeczności pomiędzy parametrami systemu.
Narzędzia: zasady budowy technicznej sprzeczności.
Wyjście: parametryczny model zadania (techniczna sprzeczność).

Komentarz.
Jeśli rozwiązanie uzyskane po pierwszej iteracji, nie zadawala nas w pełni, to przechodzimy do następnego modelu zadania – parametrycznego. W TRIZ ten model nazywa się techniczną sprzecznością (sprzeczność pomiędzy parametrami).

Krok 2.2.1. Przekształcić parametryczny model zadania w abstrakcyjny model rozwiązania

Wejście: parametryczny model zadania.
Działanie: przekształcenie modelu zadania w model rozwiązania.
Narzędzie: 40 elementarnych zasad rozwiązywania technicznej sprzeczności, tabela sprzeczności i analogia narzędzi.
Wyjście: abstrakcyjny model rozwiązania.

Komentarz.
Przekształcenie modelu zadania w model rozwiązania, na tym etapie iteracji można zrealizować z pomocą elementarnych zasad rozwiązywania technicznych sprzeczności, opracowanych w TRIZ. Dla uproszczenia ich wyboru wykorzystuje się specjalne tabele, na przykład, opracowane przez m.in. G.S. Altszullera [1]

Krok 2.2.2. Budowa „portretu” resursu, koniecznego dla rozwiązania zadania

Analogicznie jak w pierwszej iteracji (z udziałem informacji, już zgromadzonej w spisie wymagań do resursu)

Krok 2.2.3. Znaleźć resurs i sformułować ideę rozwiązania

Analogicznie jak w pierwszym kroku iteracji, z wyjątkiem „wyjścia”

Wyjście: jest już sformułowana koncepcja (koncepcje) wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.6 (budowa ostatecznego rozwiązania) nie ma sformułowanej koncepcji wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.3.1 (zbudować strukturalny model zadania).

Iteracja 3. Strukturalny model zadania

Krok 2.3. Zbudować strukturalny model zadania

Wejście: koncepcja wstępnego rozwiązania poprzednich iteracji + sformalizowany model zadania.
Działanie: schematyzować strefę operacyjną

Instrumenty: zasady modelowania wepolowego, zasady NDO ( Narzędzie - Działanie – Obiekt), metodę modelowania małymi ludzikami, komponentne modele.
Wyjście: strukturalny model zadania.

Komentarz.
W tym kroku staramy się bardziej dokładnie opisać operacyjną strefę. Można to zrobić różnymi sposobami: budując wepolowy model, NDO-model, model z małych ludzików albo komponenty model.

Krok 2.3.1. Przekształcić strukturalny model zadania w abstrakcyjny model rozwiązania

Wejście: strukturalny model zadania.
Działanie: przekształcenie modelu zadania w model rozwiązania.
Narzędzia: 76 standardów rozwiązań zadań wynalazczych, system przekształceń NDO-modeli, zasady przekształcenia małych ludzików, strukturalna analogia.
Wyjście: abstrakcyjny model rozwiązania.

Komentarz.
Dla każdego rodzaju modelu istnieją właściwe dla niego instrumenty przekształceń: dla wepolowych modeli lepiej zastosować 76 standardowych rozwiązań, dla NDO-modelu – przekształcenia według linii rozwoju, dla przekształcenia komponentnych modeli dobrze pasuje metoda strukturalnej analogii itp.

Krok 2.3.2. Zbudować portret resursów, koniecznych do rozwiązania zadania

Analogicznie jak w pierwszej iteracji (z udziałem informacji już zgromadzonych w spisie wymagań dla resursów )

Krok 2.3.3. Znaleźć resurs i wygenerować ideę rozwiązania

Analogicznie jak w pierwszej iteracji, z wyjątkiem „wyjścia”

Wyjście: jeżeli jest zadowalająca koncepcja (koncepcje) wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.6 (zbudować ostateczne rozwiązanie);
jeżeli nie ma zadowalającej koncepcji wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.4 (zbudować model zadania typu: „fizyczna sprzeczność”).

Iteracja 4. Model zadania „fizyczna sprzeczność”

Krok 2.4. Budowa modelu zadania typu: „fizyczna sprzeczność”

Wejście: koncepcja wstępnego rozwiązania poprzednich iteracji + sformalizowany model zadania.
Działanie: ujawnienie i formułowanie fizycznej sprzeczności.
Narzędzie: zasady budowy fizycznej sprzeczności.
Wyjście: model zadania w postaci fizycznej sprzeczności.

Komentarz.
Fizyczną sprzeczność buduje się po uściśleniu strefy konfliktu w granicach jednego komponentu systemu. Istota fizycznej sprzeczności polega na tym, że dla jednego komponentu systemu, albo dla jego części, formułuje się przeciwstawne wymagania, wzajemnie wykluczające się.

Krok 2.4.1. Przekształcić model zadania typu „fizyczna sprzeczność” w abstrakcyjny model rozwiązania

Wejście: model zadania w postaci fizycznej sprzeczności.
Działanie: przekształcenie modelu zadania w model rozwiązania.
Narzędzie: elementarne zasady rozwiązywania fizycznych sprzeczności.
Wyjście: abstrakcyjny model rozwiązania.

Komentarz.
Żeby otrzymać model rozwiązania fizycznej sprzeczności, trzeba skorzystać z elementarnych zasad usuwania fizycznych sprzeczności, opracowanych w TRIZ.

Krok 2.4.2. Zbudować portret resursu, koniecznego do rozwiązania zadania
analogicznie jak w pierwszej iteracji (z uwzględnieniem informacji, już zgromadzonej w spisie wymagań dla resursu)

Krok 2.4.3. Znaleźć resurs i sformułować ideę rozwiązania
Analogicznie jak pierwszej iteracji, za wyjątkiem wyjścia

Wyjście: jest zadowalająca koncepcja (koncepcje) wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.6 (zbudować ostateczne rozwiązanie);
nie ma zadowalającej koncepcji wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.5 (obliczyć brakujące koncepcje wstępnych rozwiązań).

Krok 2.5. Ujawnić brakujące koncepcje wstępnych rozwiązań

Wejście: koncepcje wstępnych rozwiązań, otrzymane w iteracjach 1 do 4.
Działanie: rozszerzenie spektrum wstępnych rozwiązań.
Narzędzie: linie rozwoju, drzewa ewolucji.
Wyjście: jeżeli jest zadowalająca koncepcja (koncepcje) wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 2.6 (zbudować ostateczne rozwiązanie); jeżeli nie ma zadowalającej koncepcji wstępnego rozwiązania > przejście do kroku 1.3. (budujemy nowe hipotezy, aby usunąć konflikt).

Komentarz:
Jeśli podczas rozwiązywania zadania przejdziemy wszystkie etapy iteracji, to nagromadzimy dużą ilość wstępnych rozwiązań. Dla analizy tych wszystkich wstępnych rozwiązań, rozszerzenia pola poszukiwania i generacji nowych idei stosujemy linie rozwoju technicznych systemów i drzewa ewolucji.

Krok 2.6. Budowa ostatecznego rozwiązanie

Wejście: wszystkie koncepcje wstępnych rozwiązań.
Działanie: zbudowanie ostatecznego rozwiązania.
Narzędzie: metody porównania koncepcji, łączenie alternatywnych systemów.
Wyjście: ostateczne rozwiązanie.

Komentarz.
Koncepcje wstępnych rozwiązań – to roboczy materiał do zbudowania ostatecznego rozwiązania. Początkowo należy wybierać najbardziej perspektywiczne koncepcje. Rozwiązanie ostateczne buduje się za pomocą łączenia wszystkich lub niektórych wstępnych rozwiązań lub ich dodatnich cech, w jedną organiczną całość. Może być do tego zastosowana metodyka łączenia alternatywnych systemów.

Etap 3. Analiza zmienionej sytuacji

Algorytm kończy się sprawdzającym etapem. Trzeba wyraźnie zrozumieć, jak zmieniła się sytuacja problemowa i czy zmiany są dostatecznie pozytywne. Na etapie sprawdzania trzeba przekształcić końcowe rozwiązanie w konkretną techniczną propozycję i sprawdzić, czy usuwa ona konflikt i poprawia sytuację. To sprawdzenie można wykonać zarówno na końcu zadania, jak i na życzenie, na dowolnym etapie.

Krok 3.1. Sformułować techniczną propozycję

Wejście: ostateczne rozwiązanie.
Działanie: opisać przekształcony system w technicznej terminologii.
Narzędzie: DOE, planowanie eksperymentu, metoda Taguchi, komputerowe modelowanie.
Wyjście: techniczna propozycja (szkic dokumentacji)

Komentarz.
Na podstawie końcowego rozwiązania formułowana jest techniczna propozycja, czyli, konkretny opis zmienionego systemu, uczestniczącego w sytuacji. Przy zbudowaniu opisu przeprowadzone są myślowe lub realne eksperymenty, specjalistyczna ocenę rozwiązania. Do tego stosuje się szereg metod: DOE – design of experiment, metoda Taguchi, planowanie wieloczynnikowego eksperymentu, komputerowe modelowanie.

Krok 3.2. Ocenić jakość wypracowanej metody usunięcia konfliktu w systemie

Wejście: techniczna propozycja.
Działanie: ocena czy zaproponowana decyzja usuwa konflikt w systemie.
Narzędzie: ocena ekspertów, „dywersyjna analiza”, inżynierskie doświadczenie; TRTS, metody aktywizacji twórczego myślenia, inżynierskie doświadczenie, metoda analogów.
Wyjście: usunięty konflikt w systemie > przejście do ulepszonej sytuacji; nieusunięty konflikt w systemie > przejście do kroku 1.3 (wysunąć hipotezy usunięcia konfliktu i sformułować nową postać zadania).

Komentarz.
Na tym etapie powinniśmy sprawdzić, czy rzeczywiście proponowana zmiana systemu usuwa niezadowalające nas wzajemne oddziaływanie między komponentami. Pomoże w tym inżynierskie doświadczenie i ocena ekspertów. W złożonych i szczególnie odpowiedzialnych wypadkach zaleca się zastosować „dywersyjną analizę”, żeby sprawdzić niezawodność rozwiązania. Dalej sprawdzamy, czy polepszyła się sytuacja. Działania w tym kroku i w kroku 1.2. pod wieloma względami analogiczne. Należy zbudować pożądany model ulepszonej sytuacji zgodnie z prawami rozwoju technicznych systemów i ocenić stopień przybliżenia realnej sytuacji do pożądanej. Jeśli stopień przybliżenia jest dostatecznie wysoki, to konflikt można uważać za zlikwidowany, otrzymaliśmy poprawioną, zadowalającą nas sytuację. Projekt jest pomyślnie zakończony. Jeśli zmieniona sytuacja daleka jest od pożądanej, to znaczy konflikt nie jest usunięty. Brak pozytywnego rezultatu może mieć cztery przyczyny: niepoprawnie wybraliśmy kluczowe zadanie; niedostatecznie dobrze je rozwiązywaliśmy; dopuszczono błędy przy formułowaniu zadania z hipotezy; hipoteza, jak można usunąć konflikt, nie jest prawdziwa.

Należy wtedy wybrać zadanie, sformułowane na podstawie innej hipotezy, albo wysunąć nową hipotezę usunięcia konfliktu i powtórzyć cały cykl.

                                 Rys 3. Rozwinięty schemat algorytmu

Opis do rysunku:

1. – zasady budowy fizycznej sprzeczności;

2. – elementarne zasady likwidacji fizycznej sprzeczności

3. – 76 standardów rozwiązywania zadań innowacyjnych; system przekształceń; SAO-model; zasady przekształcania modeli z małych człowieczków; strukturalna analogia

4. – linie rozwoju; drzewo ewolucji

5. – zasady budowy spisu wymagań resursów

6. – zasady poszukiwania dostępnych resursów; efekty; metody aktywizacji twórczego myślenia; metody walki z psychologiczną inercją

7. – metody oceny koncepcji; łączenie systemów alternatywnych

8. – design eksperyment (eksperyment konstruktorski); planowanie eksperymentu; metoda Taguchi; modelowanie komputerowe

9. – ocena ekspertów; analiza dywersyjna; prawa rozwoju technicznych systemów; metody aktywizacji twórczego myślenia; doświadczenie inżynierskie;

10. – przyczynowo-skutkowa analiza; analiza dywersyjna; samobójczy system; prawa rozwoju technicznych systemów; inżynierskie doświadczenie; zadania analogi

11. – wieloekranowy schemat; komponenta analiza; analiza strukturalna; analiza funkcjonalna; analiza strumieni; funkcjonalno – kosztowa analiza

12. – wieloekranowy schemat; doświadczenie inżynierskie; badania analogii; metody aktywizacji twórczego myślenia; zasady formułowania i porządkowania sytuacji wejściowej zadania

13. – główna funkcja użytkowa; strefa operacyjna; czas operacyjny; resursy; idealny końcowy wynik

14. – zadania analogi; inżynierskie doświadczenie; metody aktywizacji twórczego myślenia

15. – zasady budowy sprzeczności technicznych;

16. – 40 elementarnych zasad usuwania technicznych sprzeczności; tablica tych elementarnych zasad

17. – model wepolowy; SAO model; modelowanie małymi ludzikami; model komponentny

Wnioski
Proponowany algorytm opisuje cały proces innowacyjnego projektu ulepszenia problemowej sytuacji. W algorytmie pokazano kolejność zastosowania podstawowych innowacyjnych metod. Nowe metody łatwo wpisują się w strukturę algorytmu. Uniwersalność algorytmu zapewnia różnorodność włączonych do niego metod i racjonalna metodyka ich stosowania. Daje to możliwość adaptacji algorytmu w zależności od typów zadań i preferencji innowatora.

Literatura:

1. Mikołaj Szpakowskij, Wasyl Leniaszyn, Kim Chie Dżun. Strukturalny schemat decyzji zadania z zastosowaniem TRIZ.
2. Mikołaj Szpakowskij.  Wykorzystanie instrumentów klasycznej TRIZ w diagramie choinka