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RDMi® TRIZAI方法
发布时间:2026-04-15

一、基本介绍

“RDMi®TRIZAI”是RDMi®方法论专家团队基于现代TRIZ理论与AI融合的实践经验总结而成的一套用于指导企业解决各类痛点问题的独创创新服务体系。其核心逻辑是:常规方式使用AI处理技术创新问题时,往往会出现方案缺乏创新性、方案泛泛无可操作细节、方案脱离工程实际等问题,无法直接解决企业的痛点、卡点。因此可以先运用现代TRIZ理论提供的强大工具对问题进行科学的拆解和分析,把模糊的问题转化为AI擅长处理的精准的模型化问题,再利用AI的高速大范围检索优势高效生成创新的、可落地的解决方案。大量企业项目实践表明,RDMi®TRIZAI方法可有效发挥专业技术人员与AI工具的协同优势,适用于技术卡点突破、保质大幅降本、专利规避及布局、软件技术问题解决、产品及工艺优化等众多企业痛点问题场景。

二、实施路径

1. 认知系统

破解AI“不了解实际工程场景、无法精准对接工程需求”的痛点,为后续方案生成筑牢坚实基础,具体步骤包括:

(1)初步问题描述;

(2)确定约束条件&项目边界;

(3)拆解系统(组件/工序);

(4)功能分析(装置/过程)。

2. 目标重构&问题转换

解决AI“分不清手段与目的、找不准项目的真正目标”的痛点,引导AI聚焦核心需求,实现问题转换,深挖问题根源,具体步骤包括:

(1)剪裁(组件/工序);

(2)目标重构;

(3)AI辅助因果链分析;

(4)关键问题汇总。

3. 创意生成

解决AI“方案不创新、不落地”的痛点,针对前两个阶段识别出的精确的、具体的问题,进行模型化转换,再运用AI输出具有创新性、可操作性的方案,具体步骤包括:

(1)模型化转换;

(2)AI创意生成。

4. 落地迭代

推动TRIZAI方案从“创意设想”到“工程实践”,依托工程师与AI的深度协同,确保方案兼具可操作性、经济性和可复用性,具体步骤包括:

(1)AI辅助现有产品/技术搜索;

(2)AI辅助方案筛选与优化

(3)AI辅助矛盾问题解决;

(4)反馈迭代。

 

三、主要工具

- RDMi® TRIZAI路线图

- AI大模型

- 5W2H分析法

- 基于装置/过程的功能分析

- 基于装置/过程的剪裁

- 项目目标再定义(顶层缺点识别)

- 因果链分析

- 基于功效的搜索

- 发明原理

- 科学效应库

- 物场模型与标准解系统

- 物理矛盾的分离


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