TRIZ软件：如何突破思维局限？AFD在几个项目中的实际应用与思考
作为一个有着研发背景的工程师，无论是设计新系统做失效预测，还是在问题发生后做失效分析，都是需要日常开展的功课。
设计新系统时，我们常用FMEA进行失效预测，把专家知识库形成表格，只能够防止我们已经见过、发生过的大部分问题。这个过程中有3个问题：
1.系统是对现实世界的抽象模型，表格中查不到的超系统资源在现实中存在，因此很难突破思维的局限。
2.FMEA对失效风险排序来自经验库，很少考虑系统实际运行环境资源。
3.我们得到一些潜在的失效风险，但是解决问题的方案还需要设计。
所以设计出来的系统总是让我们措不及防，通常认为会发生的问题其实很少发生，真实发生的问题大都出乎意料，因为系统就是自己设计和实现，虽然我们防住了系统级的异常、模块级的异常、函数级的异常，却很难防范住超系统资源引起的异常，即使我们知道了这些异常，也很难设计出解决方案进行提早应对。
AFD（anticipatory failure determination）则可以解决上述2个问题，它用创新的思路突破思维局限，以“反过来，如何让问题最大程度发生”的角度发散idea，再结合实际资源，筛选最容易发生的方案进行预防。
在多个项目中应用后，我发现：AFD其实就是“寻找反转、放大的方案”。“反转”突破了思维的局限，“放大”筛选出最可能发生的风险，再反转回来就得到解决方案。
例如：一个在专利构思阶段，用AFD对专利进行破解和增强的项目。
这是一个算法类的专利构思，在提出来之后，我们搜索发现一篇跟新专利解决相同问题的重要专利，都是想用最小代价，通过算法获得一系列数据的精确结果。
1.用IWB工具对专利独权进行分析，发现它主要的解决思路，就是一个“逐步累加获得最终正确结果”。
2.聚焦到关键问题“在累加的时候，前一基准不准确”。
3.“反转、放大”问题之后就成了“如何让每次累加都引入误差”。
4.专利搜索发现，很多保护隐私场景，故意引入干扰“让每次累加都引入误差”。
5.从现有系统中寻找“引入误差干扰”的资源，发现资源“统计功能”。
6.对“统计功能引入误差干扰”进行验证，证明方案的确会引入误差。
7.反过来应用此方案，“引入小部分特别准确的先验数据”，形成新专利。
在这个例子中，AFD用作失效预测，针对原专利，一方面发现现有资源就会导致的失效风险，另一方面使用原有资源就修复了漏洞，得出一个理想的解“既不付出成本又能够减少缺陷”。
又例如：一个在问题定位时，用AFD找到问题根因的项目。
发生问题的是一个复杂软件的子系统，软件分应用层和基础设施层，子系统位于基础设施层，我们用AFD分析过程如下。
1.问题发生时，用户通过应用层下发指令，调用子系统完成一项数据压缩功能，然后检查执行结果，发现压缩后数据反而变大了。
2.聚焦到关键问题，其实是“数据压缩后变大”，如果用一般思路定位，就会打开子系
统分析各模块输入输出是否正常，耗时长久。
3.“反转、放大”问题之后就成了“如何让每次压缩数据后都变大”。
4.搜索现有解决方案，在硬盘数据备份恢复领域，经常需要恢复出不需要的文件。
5.从现有系统中，发现存在“已被标记为删除但是没有清零”的资源。
6.马上进行验证，的确存在这个问题。
7.反过来，在应用层对“已被标记为删除但是没有清零”进行处理，就是解决方案。
在这个例子中，AFD用作失效分析，针对问题一开始就不要被困于现有的系统内去寻找答案，而是直接通过“反转、放大”突破思维局限，把超系统资源纳入筛选分析，定位问题找到解决方案，一举两得。
文丨熊志宏
审核丨姜台林
排版丨Zizi
法思诺创新 Fasinno
法思诺拥有一支超强实力的创新顾问团队。如技术创新领域，汇聚了两位华人TRIZ五级大师（含全球首位华人TRIZ五级大师），四位TRIZ四级专家；在产品创新领域，拥有一位设计思考大师和三位设计思考教练；在研发和管理创新方面，拥有三位六西格玛黑带大师和精益管理大师。
法思诺拥有自主知识产权的专业创新课程体系，其中的TRIZ Talk课程更是成为华为、美的、中石油等企业内部指定创新课程。
法思诺提供的创新咨询产品和服务：
技术创新战略规划
产品创新战略规划
数字化转型和创新赋能
专精特新企业技术创新策略
创新型中小企业产品创新策略
敏捷式新产品开发
客户忠诚度强化设计
旗舰店创新体验设计
产品成本降低设计
专利破解与强化设计
客户洞见挖掘
创新产品设计
创新服务设计
真创新，不平凡！
联系我们
400电话：4008199008
法思诺网站：http://www.fasinno.com
法思诺创新投稿及建议：newidea@fasinno.com
