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2020年5月17日 星期日

如何突破慣性思考 (一) - 創新第一步




創新第一步

TRIZ創新工具發展七十多年,不論是古典TRIZ或是現代TRIZ,TRIZ創新工具最重要的核心就是突破慣性思考的限制!


創新障礙

要突破慣性思考的限制,首先要了解慣性思考的類型。
要了解慣性思考的類型,我們可以先從一些常遇到的慣性思考用語來判斷,比如說,你可能會聽到下面的句子:

1. 我想這需要更多研究!
2. 我覺得可以先做個調查看看!
3. 先開會討論一下!
4. 先等社會經濟改善再說吧!
5. 我覺得客戶不會想要! 
6. 客戶應該沒這種需求!
7. 這方案推測老闆不會想要!
8. 這我不會啦!
9. 這太簡單了吧!
10. 這是最好的方案嗎?
11. 喔!拜託,這是我聽過最笨的方案! 
12. 老實說不知道作法!
13. 這個我覺得我做不到! 
14. 這會被別人笑死吧!
15. 唉唷!創新是屬於特定天賦的人!我很普通用不到創新!
16. 這個我覺得不實際!
17. 這個做過!
18. 沒聽過以前有人做過!
19. 有其他人做過嗎? 
20. 這行不通的!
21. 別人經驗告訴你這問題要避開啦! 
22. 這工作不需要創新!
23. 這和工作無關! 
24. 那問題和我們無關!
25. 我們都是這樣做的!
26. 為什麼我們要做? 
27. 創新是研發的工作!


創新障礙類型

如果細心一點,我們可以發現,思維慣性是有些類型可以從上面的描述中進一步區分出來,例如:

限制類(資源限制、環境限制、物理限制等等)、規範類(文件、契約、行業、法規)、條件類(系統條件)、前提類(超系統限制)、需求類、技能/能力 類型、經驗類型、職責類型等等。

限制類型: 包括資源限制、物理限制、技術限制、能量限制、資訊限制等等。例如:這個沒有資源,比如說:人力不足、設備不構、材料極限、方法有限、空間環境不族等等資源限制,或是說存在物理限制(材料形狀大小屬性等等)。

規範類型: 公司規範、政府規範, 契約規範, 產業規範等等。

條件類型: 缺乏價錢成本時間等符合理想性的條件。例如:需要更多時間研究。其他還有例如:成本太高、體積太大、操作複雜等等。

前提類型(超系統限制類型): 先做個調查! 先等等不急! 先開會討論一下! 先等經濟改善再說吧!。目前環境不適合!   

需求類型: 沒需求! 不必要! 不用! 客戶不需要! 客戶沒需求! 推測老闆不會想要! 

技能或能力類型: 不會, 太簡單, 太難了, 這是最好的方案嗎?這是我聽過最笨的方案! 不知道作法!我覺得我做不到! 會被別人笑!創新是屬於特定天賦的人!我很普通用不到創新。

經驗類型(自己、他人、企業、產業、社會):不實際!沒做過!過去沒有人做過! 為何過去沒人做過? 有其他人做過嗎? 行不通的!沒聽過!別人已經告訴你這問題要避開! 這工作/技術/領域/公司不需要創新!

職責類型: 和工作無關! 那問題和我們無關! 我們都是這樣做的! 為什麼我們要做? 創新是研發的工作!


創新第一步

如果我們想要解決慣性思考的障礙,首先第一步我們需要將障礙變成問題描述,問題的描述越清楚越好,這就是所謂的定義問題步驟。

創新的認知歷程主要可以粗分為兩階段四個過程,這包括了定義問題階段中的發散過程與收斂過程以及解決問題階段的發散過程和收斂過程,每種過程都有不同的創新工具可以使用,為了提高創新效率,因此要注意的是每個過程的操作順序和對應的使用工具要盡量一致性。

根據自身接觸不同創新工具經驗,以下整理出一個表格給大家參考。


在定義問題的階段與過程中,我們如果能把障礙從問題描述提升到問題模型的層次,那麼幾乎可以說已經把創新基礎打好了。

下一期介紹:10種以上的不同問題模型類型
 
2020© 汪周禮 (Jou-li Wang) @智合創新



2020年5月8日 星期五

解密企業競爭力 – 專利資訊情報分析


專利情報資訊分析




專利就是企業競爭力

 專利作為組織優越競爭力來源案例不勝枚舉,且具有多元化的策略成效。(*1)
2000 掌管兩百億美金市值的Xerox CEO THOMAN(IBM財務長)就曾說過,” Increasingly, companies that are good at managing IP will win. The ones that aren’t will lose”
(逐漸地,那些善於管理智慧財產的企業將會贏得市場,而那些不擅長的企業將會失去市場)


如何運用專利提高企業競爭力,根據過去成功案例,通常有幾個面向可以操作。以下列舉四種(*)

第一‧企業透過專利特有的合法排他權利,可以有效排除市場競爭。
Xerox開創性的靜電複印技術壟斷市場20多年,為Xerox帶來持續性的利潤成長。Amazon運用其”one-click patent”專利技術,擊敗市場對手(AMAZON vs. Barnes Noble),奠定現在網路購物霸主地位。
  
第二‧運用專利組合提高技術與商業競爭門檻。

戴爾電腦(DELL)藉由42件專利申請案包覆其獨特的接單生產商業模式,並且與IBM達成為期七年價值160億美金包括專利交互授權的技術協議(*2)


第三‧提升研發能力並創造品牌形象。

結合產品與專利整合的資訊分析可以讓企業充分挖掘分析比對自己與市場現有產品技術的競爭優劣勢,進一步根據優勢打造相關產品,營造更優於其他競爭對手的品牌創新形象。日立根據自身專利策略,從專利組合中,進一步開發可為企業創造市場競爭優勢的產品。(*3) 


第四‧善用專利情報資訊洞悉市場競爭態勢

專利當然還有其他更多可以提升企業競爭力的面向,但要能持續挖掘更多面向,這就考驗企業智慧財產管理能力,而其中在專利管理領域中,最重要的就是專利資訊的處理。

如何將專利公開/公告資訊轉換為企業可用的競爭情報,首推專利資訊分析。專利資訊分析是企業專利情報的基礎,專利情報作為企業管理層決策使用,因此完整的企業專利情報,可不是僅引把資訊分析的結果利用視覺化圖表告知管理層就可以簡單交差了事,作為專業的專利資訊情報分析人員,需要進一步根據企業需求,設定適當的檢索範圍與應用對應的檢索方法,將取得的專利資訊,例如專利管理圖或技術功效矩陣圖等等,再進行多層次解譯與加工,轉換為企業管理層所需要的參考資訊才行。因此傳統的視覺化專利地圖,面對企業實務應用上,需要專業專利資訊情報專家再進一步的強化。


專利資訊寶藏

現今全球專利資料庫之地位可比公元前全世界最大的亞歷山大圖書館,甚至過之而無不及,其中蘊藏豐富千變萬化各行各業技術資訊。因此,企業如何挖掘專利資訊寶藏為己用,有賴培養具有專業專利資訊檢索與分析能力的人才。


根據世界智慧財產權組織(WIPO,World Intellectual Property Organization)委託學者的研究報導中指出:專利資訊含有90%~95%的研發成果,且其中80%的資訊尚未揭露在其他雜誌期刊中。因此善用專利資訊,可縮短研發60%的時間,解省40%研究經費”(*4)


PATENT SEARCH IS AN ART


專利檢索分析真的是門技藝(ART)! 
你知道嗎?
結合 PDCA 手法與專利檢索分析經驗,經過歸納整理後發現:完善的專利檢索分析流程可以超過 101 個步驟 !!!

為什麼會有這麼多的檢索步驟,一開始我自己也不太敢相信,但是老實說,這是彙整筆者10多年來在企業親自執行過數百件專利檢索分析專案(包括超過百件的FTO專案)後,整理出來的結果。經歷過這麼多的檢索分析專案,讓我擁有累積超過四萬件以上專利分析經驗(*5),為了提高檢索與分析效率與成果,逐漸累積經驗不斷完善所開發來的步驟。回想過往,這也可以說是一部眼睛職業傷害的血淚史。

整合這些海量專利資訊分析經驗後,筆者進一步整理資料初步發現,這些檢索分析步驟,原來是由 7大類35種類型專利資訊分析專案,以及將近階段50種專利資訊應用方式所逐漸累積堆砌而成。

至於實際的專利檢索分析專案是否需要用到這樣多步驟,答案是不用

專利檢索分析專案會根據需求與目的來設計出適合的檢索流程與步驟,上面所列出的這些步驟雖然很多,但是也可以讓自己在作業時同時參考與評估是否有遺漏或需要調整,簡單說,就是一個完整的專利檢索流程S.O.P

高強度的FTO,根據筆者的經驗,整體的步驟可是會超過前面所說的101個步驟喔!!


 2020© 汪周禮 智合創新
*:耿筠, 專利加值運用與策略 p.31, 智慧財產培訓學院教材
*1: “Discovery new value in Intellectual Property” Harvard Business Review (Rivette, Kevin & David Kline) p.54-66
*2: IBM, Dell Announce $16 Billion Technology Agreement
*3: Hitachi's R&D and Intellectual Property Report 2005, page 3, patent strategy
*4: TIPO(Taiwan Intellectual Property Office)專利商品化宣導網- 翻轉從專利開始,利用專利檢索開啟技術知識寶盒
 *5: 2005-2015年專利分析經驗,包括超過百件的FTO專案,專利分析也不是將檢索出來的專利從頭到尾都要看完整,而是有好幾種層次的篩選分析步驟,這個以後有機會專文介紹。

AI 與人類:輔助共生而非競爭取代

  AI 即使發展到AGI (通用人工智慧) 也不會取代人類,只要人類繼續學習成長不斷提升。AI 學習到的資料,也只是人類已經完成的知識,真正的創造力,是突破不同情況的需求限制所展現於當下的新知識,這一塊,還是需要靠人腦才能完成。 AI不會取代人,只會取代那些不會使用AI的人。 ...