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2025年5月19日 星期一

TRIZ實作系列 1 - TRIZ 工具僅是起點,培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵



TRIZ 工具僅是起點,培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵 

過去參加研討會時,曾經有人問我:

TRIZ 有那麼神嗎?真的可以幫企業解決研發難題嗎?」

 

我說:「真的可以,但,別神化。」

 

關鍵字:TRIZ, 創新, 問題模組, 系統思維, 技術脈絡

本文長2800多字,閱讀時間約15分鐘。


TRIZ 是一套強大的創新工具,但它不是解方的終點。

我長期協助企業進行創新產品技術開發,解決困難問題,深知TRIZ 當然是一套有邏輯嚴謹、可系統操作的方法工具。但如果你對工具一知半解、只想看案例、只想模仿操作流程、不懂如何正確使用,卻忽略背後的技術系統脈絡思維與不會解析問題本質,那就很難體會TRIZ應用關鍵—問題建模能力,那 TRIZ 很可能對你來說只是個複雜表格的工具代名詞!

甚至有可能,不但沒幫上忙,還可能讓你一團霧水,甚至用不明就裡的使用發明原則誤導決策,導致失敗,最後認為TRIZ沒用,而束之高閣。


TRIZ 應用的關鍵在於:正確使用問題建模

要能體會TRIZ大用,首先要挑戰解決困難技術問題開始,這個解決困難問題並非僅僅提供創意或概念方案,而是要能進一步找出POC方案,再篩選出具體實施方案,但這一步非常難,如果本身沒有熟悉的技術領域不容易突破,但突破這一層後,就可以踏入產品開發架構設計,甚至根據新產品開發的經驗,進一步了解如何解析商業模式、根據需求開發出適合技術核心的商業模式了。然而根據我多年解決技術問題、新產品開發問題與輔導商業模式開發設計的經驗來看,TRIZ應用的關鍵核心在於正確的使用問題建模!

 

🎯 案例學習有效複製

脫離系統思維與技術脈絡,TRIZ 很容易失靈

 

這幾年我觀察到一個常見現象:

很多人學 TRIZ,是從看案例開始。他們會說:

 • 「這個案例用了矛盾矩陣第 39 20,所以我也可以這樣套用。」

 • 「那家公司用標準解 1-2-1 解決了設計問題,我也試試看。」

 

問題來了——

你知道他為什麼選這個工具嗎?

你知道背後的技術背景、工程參數選擇的條件是什麼嗎?

你知道參數與問題模型的對應本質是否一致?

 

如果不知道,那麼你只是表面模仿,沒有真正理解。

模仿的失敗往往不是工具用錯,而是背景不同,導致效果完全相反。

 

在我過去遇過的案例中,常常看到他人模仿失敗往往不是因為工具用錯,而是背景不同、技術條件與使用工具的方式很有可能會讓效果完全不同!

 

 

工具不是主角,系統思維的技術脈絡才是靈魂

 

TRIZ 最大的價值不在於它有多少張表、多少個發明原則或標準解。

而是:

TRIZ幫助我透過系統性的結構化方式思考描述問題,重構思維框架建立正確的問題模型,選擇適合的思維模式推導出最適合的創新策略。

 

這其中的關鍵步驟,不在工具本身,而在於:

 1. 否理解問題的技術本質?這不是問你知不知道問題痛不痛,而是問你是否知道正確選擇技術系統範圍與限制!

 2. 否正確建構出問題模型?確認系統技術範圍與限制後,確認適合的問題模型以及正確而嚴謹的建立問題模型,例如矛盾在哪?哪一種矛盾層次,相關參數是否可量化或轉換為其他定性描述或結構化的方式組合?

 3. 是否知道什麼時候該用哪個工具、又有哪些工具不能用?我們知道因果鏈CECA挖掘問題很好用,但系統過於複雜的時候,並非適合所有場景,例如多系統層次整合的問題,這時候如何適當的結合其他工具發揮,就很重要!

 

這些TRIZ應用關鍵能力,完全無法靠「看案例」學會,只能靠你在熟悉系統化的技術思維脈絡中實際應用與反覆推演,或可推知一二而學會。

 

TRIZ 的三層操作結構:你在哪一層?

三層 TRIZ 應用架構:

🔧 工具操作層:  懂工具 → 工具操作有效性評估

 

📊 問題建模層:  建構正確模型 → 產生優質方案組合

 

🏗 技術脈絡層:  對接應用背景 → 精準設計架構系統方案策略

───────────────

我通常會把 TRIZ 的應用分成三個層次:

1. 工具理解層,這一層主要是熟悉triz解題工具,了解不同工具的使用範圍與限制,進一步能根據實際情況設計出適合的就提工具組合與應用流程。 這裡我會使用流程設計有效性指標來評估。

2. 問題解析與問題建模層,這一層非常重要,如何選擇並放在適當的應用流程位置,能決定未來概念方案的有效性、方案品質與方案數量。 這裡我會使用問題解析和建模有效性指標來評估。

3. 最後就是技術系統脈絡思維,也可以說是在具體特徵銜接系統架構設計的關鍵,這個需要深入理解技術背景、應用情境場域,否則很容易錯判系統範圍,造成系統分析過於複雜而無法精準鎖定應用有效區間而導致無法使用triz工具或使用失敗。 這裡我會使用系統架構分析模組來進行評估。而這也是最重要的應用技能,決定triz工具是否能應用,但這往往難以透過案例學習,需要透過長期的實務操作經驗累積。

 

TRIZ三層操作架構,你在哪一層?



第三層(技術脈絡層)是最關鍵也最困難的,因為這不僅需要 TRIZ 的工具理解,更仰賴你對技術領域的深刻認知與實戰經驗以及應用技巧組合。

 

 

TRIZ 不能解決的三種情境

 

 1. 問題定義不清楚

如果你還在說「我覺得這是個問題」,那 TRIZ 幫不了你。TRIZ 處理的是明確技術問題,不是模稜兩可的痛點。

 

 2. 🧾沒有具體技術參數可操作

TRIZ 的工具多半需要具備從定性分析到量化或結構化的分析條件,例如「壓力 vs 強度」、「成本 vs 效率」。如果你連這些基本參數都理解不明確,就很難進入工具選用階段。更何況使用複雜參數組合所建立的問題模型矩陣了!

 

 3. 🧪脫離實際工程背景

很多創新方法在白板上都看起來很美好,但一旦離開現場、缺乏脈絡、沒有工程背景經驗,就會像是拿著精密手術刀卻不知道該切哪裡或是手中拿著筷子卻無法在宴會餐桌上夾起任何美食。空談創新方法、缺乏現場經驗,只會讓 TRIZ 成為紙上談兵。

 

 

我在企業實務中的 TRIZ 操作心得

 專利迴避設計:在協助客戶做專利迴避設計時,我從不先選工具,而是先搞清楚客戶實際需求、技術限制與市場競爭定位下的應用範圍。

 研發技術人員卡關:當發現技術人員用問題模型解不了問題,我會回頭檢查:是不是問題描述出問題?是不是選擇的問題模型根本無法對應系統特徵和需求?

 技術專家說問題無解:我也遇過不少「技術專家」說:「這問題沒法解」,但我用不同的解題流程組合對應的建模方式(例如極限模型或矛盾問題模型矩陣)找出突破點。

 

這些都不是工具本身多厲害,而是是否能夠理解深度工具、建構正確問題模型、設計出有效的解題流程與選擇適合解題策略。

 

 

結語:TRIZ 要落地,請帶著「現場智慧」操作

 

TRIZ 不是魔法,更不是萬靈丹。

TRIZ是你在理解技術、正確建構模型、根據需求選擇策略後的高效率創新輔助系統工具組合包。

 

當你真正進入技術問題現場,理解技術背後邏輯與技術限制,再用 TRIZ 工具做搭配時,你會發現它就像打開了系統盲點的一把鑰匙——不是關鍵本身,但能引導你找到關鍵。

 

TRIZ 是打開創新盲點的鑰匙,不是答案本身,卻能指引你找到關鍵。

 

 

📌 你也遇到 TRIZ 落地困難的情況嗎?

 

💬 歡迎留言交流

你是否也曾遇過 TRIZ 落地困難?歡迎分享你的經驗,或是私訊我討論~

讓創新真正發生在研發現場,而不只停留在白板上。

 

作者:汪周禮

TRIZ實戰專家創新顧問

2008年起,累積將近17TRIZ應用輔導企業產品技術與商模創新實務操作經驗,協助企業成功獲得多項創新成果,累積創造超過19億(接近20億)新台幣經濟價值(客戶自評)。

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2025年4月21日 星期一

智慧財(IP)技術迴避設計:數位轉型企業必修

 

2025.04.21 汪周禮

開源協議風險與技術迴避設計:AI數位轉型企業不可忽視的必修課

在企業數位轉型與 AI 落地加速的當下,開源技術成為不可或缺的推進力量。然而,許多企業在享受開源所帶來的便利與效率時,卻忽略了其背後潛藏的法律與技術風險。

對企業而言,開源並不是免費的萬靈丹。若未建立正確的開源風險觀念與技術應對能力,開源反而可能成為阻礙商業創新的絆腳石。

不只是法律風險,更是技術整合風險

開源協議的風險不僅是法律層面的授權爭議,更關鍵的是隱藏在開發流程中的技術風險。許多開源協議如:

  • GPL(General Public License):高度傳染性,要求衍生作品同樣開源,若誤用恐導致整體商業產品授權被迫開放;

  • LGPL(Lesser GPL):傳染性降低,但仍需注意靜態與動態連結的使用方式;

  • MIT / BSD / Apache:較為寬鬆、允許商業應用,但仍存在專利條款或聲明義務。

實際上,多數企業的風險不是來自於協議本身,而是來自於「技術整合時的依賴關係未察覺」:

  • 無意中引入了 GPL 授權的函式庫;

  • 因套件轉包導致使用者未察覺授權變更;

  • 混合使用商業軟體與開源模組,導致專利授權與開源義務衝突。

這些複雜依賴與交叉使用,使得開源協議風險分析變得不僅是法務部門的事,更是軟體技術設計的挑戰

技術迴避設計:真正的風險穿越能力

面對高傳染力的 GPL 類協議,企業除了避開使用之外,更應該具備「技術迴避設計(Avoidance Design)」的能力。這不只是修改架構那麼簡單,而是透過深度理解協議條款與技術系統依賴,重新設計可替代架構與資料流動機制。

我曾在過去於蒙恬科技(PenPower)負責開源風險迴避設計專案,該專案整合了:

  • 法務律師的協議解釋與合規審查

  • 工程人員對實作細節與依賴樹的掌握

  • 技術架構師的系統重構與模組切割能力

三方合作下,才能打造出真正能避開授權限制、合法且穩定可用的商業應用架構。

這樣的協作過程不僅讓產品「合法可用」,更是提升企業軟實力與研發獨立性的關鍵。

AI + 開源時代的挑戰加劇

AI 時代的開源應用更加複雜:

  • 大型語言模型(如 LLaMA、Stable Diffusion)雖標榜開源,但多數附有「不可商用」條款;

  • 開源模型的訓練資料未明確授權,潛藏侵權風險;

  • 模型推論雖不觸碰原始碼,但輸出結果是否算為衍生作品仍具灰色地帶;

  • 許多企業使用開源工具包(如 Hugging Face、Transformers),卻未意識到其依賴鏈中的授權交叉風險。

這些都意味著,AI 的導入不能只是「好用就上」,而是必須先問能不能用、該怎麼合法用,然後再問怎麼技術突破地用

現有工具的不足與未來方向

雖然目前已有如 SBOM(Software Bill of Materials)等工具可協助掃描使用元件、加速比對開源授權,但在實際商業應用與技術判斷層面,作用仍有限

因此,我們建議企業應從以下方向著手:

  1. 強化 OSPO(Open Source Program Office)制度:不只是合規管理部門,更是開發階段的參與者,協助設計開源友善架構。

  2. 建立風險地圖與可視化依賴模型:搭配 SBOM 資料,進一步結合商業目標與合規風險建模。

  3. 設計開源協議迴避設計流程:將技術替代設計模組化、系統化,作為標準化研發流程一部分。

  4. AI 模型風險評估架構:針對訓練資料、權重參數與推論過程,設計合規評估機制與責任切分框架。

結語:開源,不只是開始,更是考驗技術實力的關鍵

開源世界的本質,是分享與自由,但若要轉化為企業價值,就需要具備能「合法使用」、「合規迴避」、「技術突破」的綜合能力。

我們正處於一個AI+開源交疊的新時代,而能否在風險中前行、在限制中創新,將決定企業能否真正掌握未來。

開源不是避風港,而是技術創新的試金石。

未來知識學- 在 AI 輔助創新的時代需要的能力



2025.04.21 汪周禮

在 AI 輔助創新的時代,什麼能力才不會被取代?

解決問題、迴避設計與創新能力,將成為未來知識學的核心


在過去,專業知識與技術能力是個人成長與企業競爭力的核心。但隨著 AI 技術的快速演進,我們正在進入一個全新的時代:大量流程化、重複性、低認知的工作,將被 AI 迅速取代

製造、程式撰寫、資料分析……這些技能過去或許門檻高、價值高,但如今只要掌握幾個工具,每個人都能用 AI 實現原本需要團隊才能完成的任務。那麼,我們該怎麼在這個「AI 隨手可得」的時代中不被邊緣化?

答案是:認知能力的升級與認知技能的重構


世界經濟論壇(WEF)近日針對2030年職場核心技能提出未來職業報告,該報告指出2030年,預計將有六成職場技能將會被取代,以及2030年最重要的十大核心技能,其中認知技能(2,3,4,7,8,10)共6項,前10占比超過50%!


Full report: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf

#AI, #AI輔助創新, #未來知識學, #認知能力, #2030職場技能




🔺 認知能力金字塔:AI 時代每個人都必須培養的三層技能

當技術執行逐漸交由 AI 處理,人類的價值將轉移到思考的層次。我們整理出 AI 輔助創新時代的三大關鍵認知能力,形成一個思維升級的金字塔模型:

1. 解決問題能力:找到「對的問題」才是關鍵

多數人在遇到問題時,第一直覺就是「馬上解決」。但這往往導致解決的只是表層現象,而非真正的根因。

在 AI 助力下,我們可以快速分析資料、建立情境模型,但若缺乏「挖掘本質」與「重新定義問題」的能力,就會誤用資源、錯失機會。

✅ 關鍵技能包括:

  • 問題拆解與邏輯建構

  • 問題樹與假設模型建立

  • 情境分析與再定義

🧠 工具輔助建議:

  • 使用 ChatGPT 建立問題分析流程

  • 讓 AI 幫你模擬不同問題路徑下的潛在因果關係


2. 迴避設計能力:設計一個「不容易出錯」的方案

真正有價值的設計,不是找到一個解法,而是找到一個經得起現實條件考驗的解法

這層能力強調風險意識與周延性。你要能在設計前就預見問題,在設計中消除風險,最終讓方案在變動條件下依然能運作。

✅ 關鍵技能包括:

  • 解法風險分析(如 FMEA)

  • 邊界條件推演與限制參數管理

  • 使用 TRIZ 技術矛盾/物理矛盾進行迴避創新

🧠 工具輔助建議:

  • 用 AI 找出過往類似設計失敗案例

  • 輔助建立風險矩陣與備援機制


3. 創新能力:需求對齊與價值重構的能力

創新不等於靈光乍現,而是一種能動態對齊市場需求、重構資源與價值的認知能力。

這是一種策略性的視角,需要你具備「看穿變化本質」的洞察力,能夠透過重新定義問題與資源配置,在現有限制下創造出差異化解法。

✅ 關鍵技能包括:

  • 對需求的動態建模與再定義

  • 創造差異化價值主張

  • 商業模式思維 × 技術應用思維的整合

🧠 工具輔助建議:

  • 利用 AI 協助進行價值主張設計與使用者旅程圖分析

  • 生成多個創新原型並驗證可行性


🧠 認知能力的養成,才是「未來知識學」的核心

在未來,重點將不再是**「知道什麼知識」,而是「能不能用對認知方法去創造有價值的知識」**。

這種從知識記憶 → 知識結構 → 知識創造的轉變,是一種嶄新的學習觀,也是一種職場永續競爭力的保證

而這三層金字塔的能力,本質上正是未來知識學的三個核心支柱:

  1. 知識解析力(解決問題)

  2. 知識轉換力(設計迴避)

  3. 知識創造力(價值創新)


🚀 小結:AI 正在重新定義「人才」的價值

當 AI 可以寫程式、製造產品、甚至自動設計介面,那麼真正難以取代的,是有能力「問出對的問題、設計不出錯的方案、提出有競爭力的新解法」的人

未來不是沒有工作,而是對「認知力強」的人才需求暴增。

現在,就是你重新思考學習與工作方式的時刻。



📌 你目前的學習與工作,是否正在培養這三種能力?

💡 如果想了解如何導入這套能力培養架構到企業訓練、AI導入或創新流程中,歡迎聯絡與我交流(service@iiiinnovation.com)

下一篇文章我會談談——如何設計一套針對這三層能力的 AI 輔助創新訓練系統

TRIZ實作系列 1 - TRIZ 工具僅是起點,培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵

TRIZ 工具僅是起點,培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵   過去參加研討會時,曾經有人問我: 「 TRIZ 有那麼神嗎?真的可以幫企業解決研發難題嗎?」   我說:「真的可以,但,別神化。」   關鍵字:TRIZ, 創新, 問題模組, 系統思維, ...