基于TRIZ的最终理想结果(IFR)的确定方法

基于TRIZ的最终理想结果(IFR)的确定方法

如图1所示，因为不是每个人都是专家，都能遇到熟悉的问题，以前的经验可能对解决问题没有太大帮助。这种以问题为基础，典型的以问题为导向的方法，往往不知道问题的解决之道在哪里，有点类似于“踩西瓜皮，原地踏步算哪里”的感觉。有时候虽然能解决问题，但效率低，解是否最优可能不知道。

如果采用TRIZ工具-最终理想结果(IFR)，是基于解决问题所追求的结果，目标明确，是典型的结果导向的方法。通过确定系统的最终理想结果(IFR)，可以判断具体问题的解决空间和问题的解决方案。

如图2所示，就像一艘船看到航行灯就在黑暗中航行一样，它的优点是不仅知道解决问题的理想方向，还能找到解决问题的合理起始机会。方向非常明确，这是过去大多数创新方法都不具备的优势。

首先来看看最终理想结果(IFR)的概念。最终理想结果(IFR)是发明问题的最佳解决模型。它在不恶化系统参数的情况下完全消除了系统中的问题，并且对系统的改变最小。它是一个可以指导我们解决发明问题的解决模型。

其次，在定义最终理想结果(IFR)的过程中，要注意系统最终目标与最终理想结果)的区别。

系统的最终目标是指所设计的系统应该达到的结果，即客户的声音。比如顾客需要在不太累的情况下清洗衣物，那么洗衣机的最终目的就是清洗衣物。至于厂商和商家满足客户需求的工作原理和系统组成，会生产不同的系统(产品)。

比如在清洗衣服的时候，可以用灰尘等污垢从衣服上分离出来作为IFR。当然，如果你能做到这一点，系统是一个理想的系统，但这往往是不可能的，否则系统就没有必要了。

既然IFR不容易实现，为什么要这样定义呢？这主要基于以下考虑:

1)在解决问题之初，抛开各种客观限制，以最终理想结果为最终目标；

2)根据问题情况，组合最终理想结果建立各种理想模型，即分析问题的最优模型结构；

3)这样定义的IFR容易在后续分析中达成共识，不会改变和干扰问题解决过程。

这时我们可以在最终理想结果(IFR)和系统问题现状之间不断选择不同的次优结果，从而方便地找到解决问题的出发点。

以清洗衣物为例。如果无法实现从织物本身分离灰尘等污垢的IFR，那么尝试更换工具(或执行器)，这样理想的结果是织物本身可以与灰尘等污垢分离。

此时需要考虑的是衣物纤维能否像荷叶一样自洁，灰尘等污垢不能附着在衣物纤维上，从而达到清洁衣物的目的。

另外，当衣物纤维不具备自清洁功能时，下一个生理结果可以定义为衣物纤维被外力从灰尘等污垢中分离出来，那么问题就变成了用什么力(或场)可以将两者分离，达到清洁衣物的目的。

这样，通过一步一步后退，收敛不同的理想结果(次要的，次要的)更容易找到解决问题的机会...).

可以参照图3所示的收敛过程进行定义，通过对IFR的多重定义和分析，将模棱两可的问题转化为清晰的问题，找到解决问题的出发点。

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