Уточненный текст диссертационной работы

Аксельрод Борис Моисеевич
Проблемно-ориентированный поиск
по действию: системное применение
в инновационных проектах
Диссертация на соискание квалификации
Мастер ТРИЗ
Научный руководитель:
Мастер ТРИЗ
Литвин Семен Соломонович
Санкт-Петербург
2008
Аксельрод, Б.М.
Проблемно-ориентированный поиск по действию: системное применение в
инновационных проектах. -- Санкт-Петербург, 2007 -- 81с., илл.
Работа посвящена развитию нового современного направления ТРИЗ. Она может
рассматриваться как развитие функционально-ориентированного поиска (ФОП) с
приданием ему новых информационно-аналитических и решательных возможностей.
Основная цель ФОП - поиск решений проблем, сходных с имеющейся проблемой по
выполняемой функции или противоречию.
Проблемно-ориентированный поиск по действию (в английской транскрипции - actionproblem oriented search (APOS)) ставит основной целью поиск решений проблем,
сходных с имеющейся проблемой по действию технической системы (ТС) на ее
объект, взаимодействию (физическому, химическому, информационному,
биологическому и др.) между ними или взаимодействию в какой-либо
конфликтующей паре.
В APOS решены основные методологические проблемы: разработана система
понятий и четкий алгоритм выполнения. Главная идеология процедуры - постепенное
целенаправленное сужение поля поиска с формированием портрета решения в
конце.
APOS расширил парадигму ФОП: это поисково-аналитико-решательный метод. Он
может применяться практически на всех стадиях консалтинговых проектов, включая
этапы поиска скрытых потребительких свойств продукта и новых рыночных ниш.
Систематическое применение APOS в проекте дает системный эффект.
 Б.М.Аксельрод
 Б.М.Аксельрод
2
Содержание
АННОТАЦИЯ ..................................................................................................................... 8
ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................................................ 8
ГЛАВА 1. КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ АСПЕКТОВ РАБОТЫ
................................................................................................................................ 11
1.1. АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОБЗОР ИЗВЕСТНЫХ ПОДХОДОВ ПО ДАННОЙ ПРОБЛЕМЕ
............................................................................................................................. 11
1.2. РАЗВЕРНУТАЯ ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ ..................................................................... 12
1.2.1. Комплекс основных недостатков современного ФОП ............................................................ 12
1.2.2. Анализ проблемы поиска лидирующих областей ................................................................... 13
1.2.3. Анализ проблемы поиска лучших решений ............................................................................ 13
1.2.4. Анализ проблемы обоснования предложенных решений ...................................................... 14
1.2.5. Комплекс поставленных методических проблем .................................................................... 14
1.2.5.1. Методические проблемы .......................................................................... 14
1.2.5.2. Ожидание сверхэффектов ....................................................................... 16
1.2.5.3. Практическая сторона .............................................................................. 16
1.3. ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ .............................................................................................. 16
1.4. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ПРОБЛЕМЫ ......................................................... 16
1.5. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ........................................................... 17
1.6. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ........................................................................................... 18
1.6.1. Применение APOS для совершенствования ТС в консультационных проектах .................. 18
1.6.2. Применение APOS для оценки перспективности венчурного финансирования новых разработок
................................................................................................................................................. 18
1.6.3. Внедрение некоторых идей APOS в средства программной поддержки аналитика-решателя
1.7. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ .............................................. 18
1.7.1. Основные методические инновации APOS ............................................................................. 19
1.7.2. Основные методологические надсистемные результаты ...................................................... 19
1.7.3. Достижения в постановке и решении новых методических задач ......................................... 19
 Б.М.Аксельрод
3
18
1.8. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ МЕТОДА ....................................................................... 20
1.8.1. Эффективность APOS при решении задач ФОП .................................................................... 20
1.8.2. Эффективность APOS при решении задач, в которых ФОП обычно не применяется ......... 20
1.8.3. Применение APOS в проектах других типов ........................................................................... 21
ГЛАВА 2. APOS - ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОИСК ПО
ДЕЙСТВИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАТЕНТНЫХ БАЗ ДАННЫХ.. 22
2.1. БАЗОВЫЕ ИДЕОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ APOS ........................................................ 22
2.1.1. Основные начальные положения ............................................................................................ 22
2.1.2. Понятийный аппарат ................................................................................................................. 23
2.1.2.1. Инициирующий запрос ............................................................................. 23
2.1.2.2. Определение и признаки лидирующих областей ................................... 24
2.1.2.3. Определение и признаки отдаленных областей .................................... 24
2.1.3. Метод сужения поля анализа ................................................................................................... 26
2.1.4. Укрупненная процедура APOS ................................................................................................. 28
2.2. ПОЛУЧЕНИЕ ИСХОДНОГО МАССИВА ДОКУМЕНТОВ...................................... 28
2.2.1. Формирование поискового образа инициирующего запроса. Виды APOS ........................... 28
2.2.2. Получение исходного массива документов ............................................................................. 31
2.3. Процедура выявления лидирующих и отдаленных областей .................................................. 31
2.3.1. Выявление «весомых», «маловесомых» и промежуточных подклассов .............................. 32
2.3.1.1. Выявление «весомых» подклассов ......................................................... 32
2.3.1.2. Выявление «маловесомых» подклассов ................................................. 34
2.3.1.3. Выявление «средневесомых» подклассов ............................................. 34
2.3.2. Выявление лидирующих и отдаленных областей. Анализ распределения документов по
подгруппам. ............................................................................................................................ 35
2.3.2.1. Выявление лидирующих областей 1-го рода ......................................... 36
2.3.2.2. Выявление отдаленных областей 1-го рода ........................................... 36
2.3.2.3. Промежуточные области. «Оптимально усеченный» APOS ................. 37
2.3.2.4. Выявление лидирующих областей 2-го рода ......................................... 38
2.3.2.5. Выявление отдаленных областей 2-го рода ........................................... 39
2.3.2.6. Заключение по выявлению лидирующих и отдаленных областей ....... 42
2.4. ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДМАССИВОВ ВЫСОКОГО ИНТЕРЕСА .................................. 42
2.4.1. Основные идеи процедуры выделения временных зон ......................................................... 43
 Б.М.Аксельрод
4
2.4.2. Под-алгоритм выделения зон подъема заявительской активности ...................................... 45
2.4.3. Под-алгоритм выделения временной зоны, отвечающей последним годам ........................ 45
2.4.4. Резюме по определению подмассивов для дальнейшего анализа ....................................... 46
2.4.5. Замечания о контроле полноты поиска ................................................................................... 48
2.5. «МНОГОФАКТОРНЫЙ» APOS .................................................................................... 49
2.6. ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДИФИКАЦИЯ ПОЛЯ ПОИСКА .................................. 49
2.7. РАЗБОР ПРИМЕРА 1: ПРИМЕНЕНИЕ APOS ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ РЕШЕНИЙ.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ МНОГОФАКТОРНОГО APOS ............................................ 52
2.8. РАЗБОР ПРИМЕРА 2: ПРИМЕНЕНИЕ APOS ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ РЕШЕНИЙ И
КОНЦЕПЦИЙ. НОВАЯ СИСТЕМА ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ОТБЕЛИВАНИЯ ЗУБОВ: ПОИСК
КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ И ИХ ОБОСНОВАНИЕ..................................................... 57
2.8.1. Применение элементов APOS для поиска направлений создания нового продукта ........... 59
2.8.2. Применение элементов APOS для экспресс-проработки и обоснования концепций .......... 64
2.8.2.1. APOS в формировании портрета продукта ............................................ 64
2.8.2.2. Постановка проблем для APOS и план исследования .......................... 66
2.8.2.3. Проблема пролонгированной доставки окислителя из полимерного носителя
...................................................................................................................... 67
2.8.2.4. Проблема адгезии полимерного носителя к поверхности зубов........... 71
2.8.2.5. Выяснение возможности пересечения известных решений по обеим
проблемам ................................................................................................... 77
2.8.2.6. Заключение по исследованию примера 2 ............................................... 81
2.8.2.7. Вывод......................................................................................................... 82
2.9. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ОСНОВНАЯ МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ НОВИЗНА ...................... 86
2.10. ВЫВОДЫ ПО ПРОЦЕДУРЕ APOS ..................................................................... 86
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ APOS В РАЗЛИЧНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ
ПРОЕКТАХ .......................................................................................................... 88
3.1. APOS В КОНСАЛТИНГОВЫХ ПРОЕКТАХ ....................................................................... 88
3.1.1. Определение скрытых потребительских свойств - проблемных параметров ТС ................ 88
3.1.1.1. Алгоритмы поиска скрытых и новых потребительских свойств............. 89
3.1.1.2. Поиск новых потребительских ниш ......................................................... 89
3.1.2. Использование APOS в бенчмаркинге .................................................................................... 90
3.1.2.1. Поиск конкурирующих ТС ......................................................................... 91
 Б.М.Аксельрод
5
3.1.2.2. Сравнительный анализ развития конкурирующих систем (по S-кривой
развития и другим ЗРТС)............................................................................ 92
3.1.2.3. Завершение бенчмаркинга....................................................................... 92
3.1.2.4. Пример эффективного применения APOS при поиске конкурирующих систем
...................................................................................................................... 93
3.1.3. Использование APOS при анализе ТС и построении ее моделей. Выявление скрытых
нежелательных эффектов ..................................................................................................... 93
3.1.4. Поддержка в постановке задач ................................................................................................ 94
3.1.4.1. Выявление ключевых и вторичных задач ............................................... 94
3.1.4.2. Выявление ключевых противоречий ....................................................... 94
3.1.5. Использование APOS при решении задач .............................................................................. 95
3.1.5.1. Поиск ТС - кандидатов на использование при синтезе решений .......... 95
3.1.5.2. Синтез решений ключевых и вторичных задач ...................................... 95
3.1.5.3. Обоснование решений ............................................................................. 96
3.2. ИССЛЕДОВАНИЕ НОВЫХ РАЗРАБОТОК НА ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ ВЕНЧУРНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ 97
3.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ APOS ПРИ ОЦЕНКЕ ПЕРСПЕКТИВ СОТРУДНИЧЕСТВА С ДРУГИМИ ФИРМАМИ 97
3.4. ЭФФЕКТИВНОСТЬ APOS ..................................................................................... 98
3.4.1. Конкретные примеры эффективного использования APOS при выполнении проектов ...... 98
3.4.2. Эффективность как максимизация отношения результативности к трудозатратам ............ 99
3.4.3. Главный резерв дальнейшего повышения эффективности - разработка программного продукта
............................................................................................................................................... 100
4. СИСТЕМНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ХАРАКТЕР APOS И ЕГО МЕСТО В РАЗВИТИИ ТРИЗ
.............................................................................................................................. 102
4.1. СИСТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ APOS В ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТАХ ................... 102
4.1.1. Формирование системного видения проекта ........................................................................ 102
4.2. СИСТЕМНОСТЬ МЕТОДА И ЕГО МЕСТО В РАЗВИТИИ ТРИЗ .......................................... 103
4.2.1. APOS как пример методического подхода к разработке ...................................................... 103
4.2.2. Универсальность применения и сочетаемость с другими методиками ............................. 103
4.2.2. Влияние APOS на развитие некоторых направлений в ТРИЗ ............................................ 104
4.3. ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ ПРЕДЛАГАЕМОГО ПОДХОДА ........................................................ 105
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ ................................................ 106
 Б.М.Аксельрод
6
5.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ ДОСТИЖЕНИЯ APOS КАК ИНСТРУМЕНТА ТРИЗ ................................ 106
5.2. СИСТЕМНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТАХ ........................................ 106
5.3. НАУЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ APOS .................................................................................... 107
ПЕРЕЧЕНЬ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ......................................... 109
Список использованной литературы ............................................................................................... 110
 Б.М.Аксельрод
7
АННОТАЦИЯ
Работа посвящена развитию нового современного направления ТРИЗ. Она может
рассматриваться как развитие функционально-ориентированного поиска (ФОП) с
приданием ему новых информационно-аналитических и решательных возможностей.
Основная цель ФОП - поиск решений проблем, сходных с имеющейся проблемой по
выполняемой функции или противоречию.
Проблемно-ориентированный поиск по действию (в английской транскрипции - actionproblem oriented search (APOS)) ставит основной целью поиск решений проблем,
сходных с имеющейся проблемой по действию технической системы (ТС) на ее
объект, взаимодействию (физическому, химическому, информационному,
биологическому и др.) между ними или взаимодействию в какой-либо
конфликтующей паре.
В APOS решены основные методологические проблемы: разработана система
понятий и четкий алгоритм выполнения. Главная идеология процедуры - постепенное
целенаправленное сужение поля поиска с формированием портрета решения в
конце.
APOS расширил парадигму ФОП: это уже не просто поисковый, а поисковоаналитико-решательный метод. Он может применяться практически на всех стадиях
ТРИЗ-консалтинговых проектов, включая этапы поиска скрытых потребительких
свойств продукта и новых рыночных ниш. Систематическое применение APOS в
проекте дает системный эффект.
Основные надсистемные результаты разработки APOS для ТРИЗ:
 получена современная методика, ориентированная на использование
информационных технологий, но работоспособная и без разработки специального
программного обеспечения.

ФОП получил существенный импульс для своего развития
 Обеспечена база для развития общего подхода к синтезу новых систем на основе
известных
 Некоторые идеи APOS успешно внедрены в экспериментальные программные
продукты.
ВВЕДЕНИЕ
Краткая история вопроса
В истории появления метода проблемно-ориентированного поиска по действию (в
английской транскрипции - Action-Problem Oriented Search - APOS) лежат два
основных фактора:
1. Тесная взаимосвязь между новизной в мышлении и технике, с одной стороны, и
патентным правом, с другой. Эта линия очевидна: она начинается в истоках развития
ТРИЗ и продолжает развиваться.
 Б.М.Аксельрод
8
2. Существование общих черт между различными техническими решениями. Эта
линия также вполне известна.
Первая тема, казалось бы, очевидна: где инновации, там патенты, и наоборот.
Анализ патентов и систематизация изобретательских решений сформировали основу
создания ТРИЗ в целом [1]. Однако методология использования патентной
информации в ТРИЗ до сих пор недалеко ушла со времен Г.С.Альтшуллера. Обычно
патентные базы используются
А) по своему основному назначению: исследование патентной чистоты и
патентоспособности, поиск аналогов при патентовании, разработка стратегии и
тактики патентования в условиях ограничений имеющегося уровня техники и
Б) как источник примеров технических решений, иллюстрирующих ту или иную
методику в ТРИЗ и имеющих большое значение как обучающие и познавательные
примеры.
Кроме того, патентная информация иногда используется в ТРИЗ для анализа ТС по
ЗРТС, или, более углубленно, для построения дерева эволюции ТС. Кроме того, она
используется для обоснования работоспособности концепций.
Как видно из перечисленного, необходимость исследования патентной информации
обычно определяется, исходя из конкретных целей. Однако:

Перечень реальных возможностей, которые может обеспечить патентная
информация, гораздо шире перечисленных;

Более того, систематическое и методичное использование патентной
информации при решении различных проблем часто приводит к системному
эффекту: формированию knowledge landscape и нахождению эффективных
новых решений.
Вторая тема - использование общих черт различных технических решений - также
насчитывает долгую историю.
С одной стороны, объединение систем давно считается общим местом в ТРИЗ. С
другой стороны, до сих пор остается много "белых пятен". Со времени публикации
основных положений этого подхода Г.С.Альтшуллером, например, [2], опубликован
ряд работ на эту тему, однако не многие из них нашли отражение в практической
работе. Следует отметить фундаментальное исследование Т. Кенгерли [3]. Однако
метод аналогии, лежащий в основе его работы, не нашел инструментального
развития. Это дало основания Г.Альтшуллеру выступить с критикой работы [3].
Однако после этого долго не было конструктивных предложений. Известна попытка
С.Литвина разработать банк задач-аналогов [4]. Но работа оказалась огромной, а
результат - недостаточно инструментальным. Затем С. Литвин сформулировал
основные положения функционально-ориентированного поиска (ФОП) [5]. В их
основе лежал поиск аналогов по обобщенным функциям в лидирующих и
отдаленных (от исходной задачи) областях. Этот подход обеспечил определенное
методическое продвижение, однако он долго оставался недостаточно
инструментальным.
Разработка APOS явилась следующим серьезным шагом в этой линии. APOS
инструментально решает большинство методических проблем, не решавшихся в
ФОП. Кроме того, APOS дал ряд методических эффектов, которые вывели его
 Б.М.Аксельрод
9
результаты за рамки отдельной методики. В конечном итоге, положительный
импульс получили и ФОП в целом, и методы синтеза систем, и технология
выполнения инновационных проектов.
Чему посвящена данная работа
Итак, данная работа посвящена:
1. Новому ТРИЗ-инструменту - специфическому методу использования патентной
информации при выполнении консультационных проектов, решении задач и т.д.
2. Систематическому использованию этого метода при выполнении проектов
3. Результирующему системному эффекту.
Чему не посвящена данная работа
Обычные патентные исследования как таковые не являются темой настоящей
работы. Исследования патентоспособности, патентной чистоты, оценка рисков
юридических претензий - все эти исследования должны выполняться патентными
специалистами.
Также встречаются и патенто-ориентированные проекты, например:
- оценка возможности получения патентоспособного решения (см. [6], [7])
- обеспечение патентной чистоты и др.
В таких проектах поиск и анализ патентной информации выполняется на основе
существующих в патентоведении методов. Применение ТРИЗ при этом возможно и
полезно в ряде случаев, в том числе и APOS. Однако исследования, значительная
часть которых находится в области патентоведения, не являются специальной
целью данной работы.
 Б.М.Аксельрод
10
ГЛАВА 1. КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ АСПЕКТОВ РАБОТЫ
1.1. АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОБЗОР ИЗВЕСТНЫХ
ПОДХОДОВ ПО ДАННОЙ ПРОБЛЕМЕ
Выше была кратко показана линия развития проблемы поиска и использования
известных сходных решений для получения новых.
Вначале этот подход понимался довольно неопределенно - как поиск подсказок в
других областях; затем - как использование задач-аналогов, решающих аналогичные
противоречия. Подход, развиваемый в методологии функциональноориентированного поиска [4], существенно более инструментален.
Общепринятая идеология ФОП звучит в общем виде следующим образом:
 необходимо выявить область, лидирующую в выполнении данной функции и
при этом, предпочтительно, далекую от заданной (находящуюся вне кругозора
Заказчика);
 найти в этой области «наилучшее» решение, которое можно успешно
адаптировать к решаемой проблеме, или сформулировать задачу, которую
следует решить, например, методом feature transfer (синтезом альтернативных
систем).
ФОП высоко актуален, так как ориентирован на использование готового ресурса огромного количества существующих технических систем и технических решений при решении технических задач. В перспективе, это может значительно уменьшить
трудозатраты при поиске новых решений. Однако эта перспектива трудно досягаема.
Недостатки существующих подходов
Парадигма ФОП до последнего времени заключалась в следующем:
а) поиск в областях, лидирующих в решении подобных проблем
б) выявление в этих областях наилучшего решения
c) постановка задачи на адаптацию этого решения к рассматриваемой проблеме
или на перенос свойств.
Подразумевается, что подходящий аналог (прототип) может и даже, желательно,
должен принадлежать области, предмет которой далек от рассматриваемой. Поиск
лидирующих областей и прототипа выполняется на основе общности функций или
противоречий с исследуемой задачей.
В идеале, ФОП предполагает нахождение готового решения, наиболее подходящего
для рассматриваемой задачи.
Однако разработанные до настоящего времени методики недостаточно
инструментальны. Это относится как к выявлению лидирующих областей, так и
поиску подходящего прототипа внутри них.
В ряде случаев практическое выполнение методики ФОП становится нереальным
вследствие огромного количества получаемых ссылок. Остаются проблематичными
 Б.М.Аксельрод
11
целенаправленное сужение поля поиска и выход на "лучшие" решения. Это связано с
рядом причин:
 огромное количество областей деятельности человека
 огромный объем информации в каждой из них
 различная специфика решения сходных проблем в разных областях
 отсутствием представительных баз данных, организованных по
функциональному принципу.
Поэтому до сих пор, несмотря на наличие общей идеологии, практическое
выполнение ФОП включает элементы «искусства», а его результаты сильно зависят
от опыта и квалификации аналитика.
По этим же причинам наиболее успешное применение ФОП наблюдается, в
основном, при обосновании уже найденных решений.
Слабость поисково-аналитического обеспечения также привела к тому, что
некоторые из методик, развивавшихся в свое время в ТРИЗ, не получили
достаточного развития. Например, был опубликован ряд блестящих работ,
посвященных синтезу систем на базе аналогов [3, 8, 9]. Однако ни в одной из них не
решалась ключевая проблема применимости предлагавшихся подходов - не было
ответа на вопрос "как искать аналоги". Вероятно, по этой же причине не удавалось
сделать и следующий методический шаг - предложить обобщенную методику
синтеза новых систем на основе известных.
В настоящей диссертационной работе предлагается метод APOS, дающий
принципиальные и конкретные ответы по всем перечисленным вопросам.
1.2. РАЗВЕРНУТАЯ ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
1.2.1. Комплекс основных недостатков современного ФОП
Таким образом, основные недостатки существующего ФОП следующие:
1. Рекомендации недостаточно подкреплены реальным алгоритмом.
2. Целевая направленность поиска затруднена при реальной работе с массивами
информации.
3. Критерии выбора "лидирующих" и "отдаленных" областей недостаточно
объективны.
4. Понятие "лучшего" решения неоднозначно.
5. Проблема полноты поиска практически не исследовалась. Вопрос о том, каким
именно образом можно найти лучшее решение из сотен и даже тысяч (если
речь идет о лидирующих областях), до сих пор не решался на методическом
уровне.
6. Следствие перечисленных недостатков - низкая воспроизводимость результатов.
Кроме того, ФОП помогает искать решения, подходящие для адаптации и переноса
признаков, но не ориентирован непосредственно на генерацию новых решений.
 Б.М.Аксельрод
12
1.2.2. Анализ проблемы поиска лидирующих областей
В действительности, «лучшее» решение совсем не обязательно должно лежать
именно в отдаленной от заданной, но при этом лидирующей области.
 Найденное решение может оказаться и в близкой лидирующей, и в
отдаленной нелидирующей областях.
При этом последние, включающие массу различных решений, при практикуемых
подходах могли вообще выпасть из рассмотрения.
 Ситуация запутывалась еще более отсутствием объективного подхода к понятию
"лидирующая область" и "отдаленная область".
То есть понятия о том и другом типе областей были субъективны.
В то же время, как только мы формулируем цель поиска, мы сразу попадаем в
ситуацию, когда объективно имеются
А) с одной стороны, некие области, реально лидирующие в достижении данной
цели.
Они могут оказаться как отдаленными от рассматриваемой в проекте
(неочевидные для Заказчика), так и близкими к ней, то есть очевидными для
Заказчика.
Б) с другой стороны, некие области, отдаленные от лидирующих.
Эти области также могут оказаться как отдаленными от рассматриваемой
Заказчиком (неочевидные для него), так и близкими к ней, то есть очевидными
для Заказчика.
Такое разделение областей - объективно, в отличие, например, от субъективного
деления на "очевидные для Заказчика = близкие" и на "неочевидные для Заказчика =
отдаленные".
К разрабатываемой методике было предъявлено следующее требование:
Методика должна ориентироваться на объективные критерии определения
лидирующих и отдаленных областей.
1.2.3. Анализ проблемы поиска лучших решений
Второй аспект ФОП - поиск собственно лучших решений. Алгоритм этого поиска
также до сих пор не был определен.
Вопрос о том, каким именно образом можно найти лучшее решение из сотен и
даже тысяч (если речь идет о лидирующих областях), до сих пор решался
экспертным способом. Это не всегда эффективно и оптимально.
Кроме того, понятие "лучшего" решения неоднозначно. Различные решения могут
оказаться передовыми с различных точек зрения. Кроме того, решение совсем
не обязательно берется в «готовом» виде или с небольшой модификацией. Оно
может претерпеть значительные изменения  при адаптации к решаемой проблеме,
 при совмещении с исходной ТС или
 при синтезе новой ТС на основе известных.
Поэтому не всегда целесообразно заранее определять критерии, позволяющие
по формальным признакам, то есть прямо по ходу поиска, отбрасывать
значительное количество решений без потери "лучших".
 Б.М.Аксельрод
13
Таким образом, необходимо добавить следующее требование:
Методика должна обеспечивать полноту поиска.
1.2.4. Анализ проблемы обоснования предложенных решений
Еще один важнейший аспект выполнения проектов - обоснование реализуемости
предложенных решений - до сих пор не решен в достаточной мере. В работе [22]
намечены общие принципы и показана принципиальная возможность эффективного
использования ФОП с этой целью, однако представляется, что практическая
реализация этого возможна только с использованием специально разработанных
программ. Однако создание эффективных программ требует долгосрочных
вложений.
Методика должна быть эффективно применимой без разработки специальных
программ.
1.2.5. Комплекс поставленных методических проблем
1.2.5.1. Методические проблемы
В связи с объективными сложностями выполнения ФОП, первоначально была
поставлена следующая задача: разработать методику поиска,

близкую к ФОП по своей парадигме,

возможно, несколько отличающуюся по подходу,
с возможностью анализа и обработки информации "вручную", в отсутствие
мощных семантических процессоров и функционально-ориентированных баз
данных.
Эта начальная парадигма APOS иллюстрируется Рис.1. В общем, она совпадает с
парадигмой ФОП.

Исходная задача
Исходная поисковая задача
(на поиск ТС или решений
проблем с аналогичными
признаками)
Начало APOS:
атрибуты задачи
 Б.М.Аксельрод
Существующие
современные доступные
средства ИТ
Процедура
APOS
Специальные
современные средства
14 ИТ
ТС (решения),
сходные с исходной
ТС (проблемой) по
заданным атрибутам
Синтез решений
исходной задачи с
использованием
найденных решений
Рис.1. Обобщенная парадигма APOS
Атрибуты поисковой задачи – это набор признаков, по которым производится
поиск решений (технических систем) в соответствии с поисковой задачей. Этот набор
признаков характеризует уровень сходства найденных ТС (решений) с исходной ТС
(проблемой).
Под доступными средствами информационных технологий (ИТ) понимаются
компьютеры, Интернет, сравнительно доступные базы данных.
Для практической применимости методики должны быть обеспечены:
1. алгоритм выявления лидирующих и отдаленных областей человеческой
деятельности.
2. как можно более детальный алгоритм выделения подходящих прототипов из
информационного массива. Этот алгоритм, возможно, приведет не к
единственному подходящего прототипу, а выведет на несколько различных
решений. Однако он должен быть подробным и последовательным хотя бы до
какой-то точки. Это даст возможность целенаправленно и существенно сужать
поле поиска.
При выполнении этих условий будут обеспечены:

направленность и воспроизводимость результатов поиска.
возможность контроля полноты поиска. Другими словами, поисковик должен
понимать, какие сферы информации он охватил, а какие – нет. Это даст
возможность оптимизировать трудозатраты в зависимости от конкретной
ситуации в проекте.
Логика этих рассуждений иллюстрируется рис.2.

Исходная
поисковая задача
Процесс должен быть
воспроизводим!
Но их много.
Что делать?
Начало APOS:
атрибуты задачи
Процедура
APOS
ТС (решения),
сходные с
исходной ТС
(проблемой) по
заданным
атрибутам
Весь процесс должен быть
алгоритмизован
Но как не потерять
подходящие?
Процедура
сужения поля
анализа
Контроль
полноты
анализа
Существующие
Специальные
современные доступные средства ИТ
средства ИТ
Рис.2. Логика проблематики APOS
 Б.М.Аксельрод
15
Процедура
должна быть
направленной
Но должна быть
возможность выбора
степени сужения и
перепроверки
исключенной части!
Под специальными средствами ИТ понимаются специально разработанные
программы, малодоступные коммерческие поисково-аналитические программы
(например, GoldFire фирмы IMCorp, USA) и сравнительно малодоступные
специализированные базы данных. Некоторые крупные фирмы, особенно за
рубежом, их имеют. Но разрабатываемая методика должна ориентироваться на
доступные средства.
Разработанная методика проблемно-ориентированного поиска по действию (APOS)
удовлетворяет приведенным требованиям.
1.2.5.2. Ожидание сверхэффектов
В [10-11] был выдвинут дополнительный критерий реальной эффективности
методических разработок: методические сверхэффекты, в случае их выявления,
подтверждают эффективность новых подходов. Поэтому проверка результатов
разработки APOS на генерацию сверхэффектов рассматривалась как важный фактор
общей оценки.
1.2.5.3. Практическая сторона
Методика должна обеспечивать достижение результата, с одной стороны, при
приемлемых трудозатратах, и, с другой стороны, в отсутствие в обозримом будущем
мощных семантических процессоров, систем поддержки искусственного интеллекта и
функционально-ориентированных баз данных.
1.3. ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ
Поставленная цель соответствовала решению конкретных проблем ФОП:
 разработать инструментальную воспроизводимую методику поиска таких ТС, в
которых решается проблема, аналогичная проблеме исследуемой ТС, причем

ТС.
решение проблемы в найденной ТС подходит для адаптации к исследуемой
Важнейшей проблемой при этом было:

существенно снизить количество изучаемых документов,
 одновременно минимизируя вероятность потери релевантных документов и,
следовательно, возможных решений.
В итоге, должны быть обеспечены небольшие трудозатраты при достоверности
получаемых результатов.
1.4. Методы решения поставленной проблемы
В процессе исследования применялся ряд подходов к исследованию задачи методической проблемной ситуации.
1. Анализ процесса и практических результатов применения существующих методов
поиска информации, включая ФОП.
Этот анализ привел, в частности, к следующим начальным положениям:
 Б.М.Аксельрод
16
1.1. В качестве классификации областей деятельности человека было решено
использовать Международную классификацию изобретений (МКИ).
Эта высоко формализованная система позволяет, в принципе, четко разделять
области прикладной науки и техники, в том числе четко выделять
«лидирующие» и «отдаленные» области (относительно рассматриваемой ТС).
1.2. Было принято решение положить в основу процедуры APOS анализ
распределения заявительской патентной активности по областям МКИ и
времени подачи заявок.
Эти предложения позволили использовать целый ряд преимуществ, которыми
обладает патентная информация. Этот подход позволил выдвинуть ряд правил,
на основе которых удается определять конкретные области анализа
(лидирующие и отдаленные области) и сужать поле исследования.
Учитываются также правила патентных организаций, регламентирующие
временной интервал между подачей заявки и датой ее публикации.
2. Опрос коллег с выяснением их опыта решения подобных методических проблем.
3. Индуктивный метод анализа методической проблемной ситуации - выполнение
поиска по конкретным техническим задачам на каждом этапе разработки, анализ
процесса и результата, выдвижение новых идей и модификация способа выполнения
этого этапа, снова анализ процесса и результата и т.д. - с постоянным итерационным
возвратом, пока результаты этапа не окажутся удовлетворительными.
4. Дедуктивный метод анализа - проверка выдвигаемых общих идей на конкретных
примерах. Итерационное возвращение к проработанным ранее этапам, если
ожидания не оправдываются.
5. Перенос полученных конечных результатов на другие проблемы ТРИЗ и
инновационных проектов для решения методологических задач, не ставившихся
заранее.
1.5. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
1.5.1. Достигнута цель, сформулированная в разделе 1.3.
1.5.2. Получен ряд методических и системных сверхэффектов, существенно
расширяющих инструментальные возможности метода.
1.5.3. По сравнению с существующими возможностями ФОП,

повышена эффективность поиска

развиты решательные возможности метода

расширены области применения метода, в том числе

обеспечена возможность его систематического применения в различных
ТРИЗ-проектах.
1.5.4. Выявлен системный эффект, проявляющийся при систематическом
использовании метода.
1.5.5. Намечены приоритетные пути дальнейшего развития методологии.
 Б.М.Аксельрод
17
1.6. Практика применения
1.6.1. Применение APOS для совершенствования ТС в консультационных проектах
APOS постепенно входит в число инструментов ТРИЗ, используемых в ООО
АЛГОРИТМ (Санкт-Петербург, Россия) на регулярной основе. К настоящему моменту
в открытой печати можно опубликовать (и уже частично опубликован) ряд конкретных
примеров успешного использования метода.
Эффективность применения метода иллюстрируется в подразделе 3.4.1 и
обсуждается в подразделе 3.4.2.
1.6.2. Применение APOS для оценки перспективности венчурного финансирования
новых разработок
В настоящее время элементы APOS постоянно используются при проведении таких
проектов. Они отличаются короткими сроками, и сочетание качества поиска и его
быстроты, достигаемое с помощью APOS, приобретает решающее значение.
Эффективность применения метода иллюстрируется в параграфе 3.1.2.4.
1.6.3. Внедрение некоторых идей APOS в средства программной поддержки
аналитика-решателя
Внедрение некоторых идей уже произошло на практике, по крайней мере, в двух
экспериментальных программных продуктах [18, 19]. К сожалению, у разработчиков
[19] были свои цели, и эти программы не облегчают выполнение собственно APOS.
Но тенденция заслуживает внимания. А вот программа PatentMiner [18] уже
непосредственно реализует некоторые идеи APOS.
Сказанное обсуждается подробнее в подразделе 3.4.3.
Можно заключить, что, несмотря на короткий срок существования, APOS уже
завоевывает свое место под солнцем, хотя и не очень быстро вследствие ряда
объективных и субъективных причин.
1.7. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
В результате проведенных исследований:

введен ряд методологических инноваций

в качестве сверхэффектов, получен ряд надсистемных методологических
результатов,

в том числе, в части постановки новых методологических задач.
 Б.М.Аксельрод
18
1.7.1. Основные методические инновации APOS
1.7.1.1. Предложено использовать классификацию МКИ в качестве классификации
деятельности человека при выявлении лидирующих и отдаленных областей его
деятельности.
1.7.1.2. Предложено в основу поиска положить анализ распределения
заявительской патентной активности по областям МКИ и времени их подачи.
1.7.1.3. Предложена идеология последовательного сужения областей поиска
решений.
1.7.1.4. Предложен метод выделения конкретных областей поиска (лидирующих
и отдаленных) в соответствии с решаемой задачей.
1.7.1.5. При разработке метода был создан единый понятийный аппарат,
обеспечивающий единую логику анализа, однозначность всех шагов методики. В
частности, даны определения лидирующих и отдаленных областей и др.
1.7.1.6. Разработан детальный и воспроизводимый алгоритм выполнения
предложенного метода.
1.7.2. Основные методологические надсистемные результаты
1.7.2.1. Расширена парадигма ФОП: APOS выступает не только как поисковый, но и
как эффективный решательный инструмент.
1.7.2.2. Предложен итерационный "многофакторный" вариант APOS, реализующий
решательные возможности метода.
1.7.2.3. Введено понятие симбиозной1 технической системы, частными случаями
которого являются решения, полученные переносом признака (синтезом
альтернативных систем). Новый поисково-аналитический подход сформировал
основу для разработки и применения методики синтеза симбиозных систем
1.7.2.4. Новый поисково-аналитический подход сформировал основу для разработки
и применения методики синтеза симбиозных систем [16].
1.7.3. Достижения в постановке и решении новых методических задач
Успешная разработка и применение APOS позволили поставить новые методические
задачи.
1.7.3.1. Задачи на применение APOS в ходе консультационных проектов для ряда
целей, для которых ФОП до сих пор не применялся (см. разд.1.8 и глава 3)
1.7.3.2. Задача разработки общего метода синтеза новых ТС на базе двух и более
известных решений - метода синтеза симбиозных систем [16]
Симбиозные ТС - ТС, получаемые путем совмещения определенных особенностей, свойств,
взаимодействий, процессов двух и более различных ТС (технических решений) "симбиогенной" группы. С этой точки зрения, решения, полученные методами синтеза
альтернативных систем или переноса признака, являются частными случаями симбиозных
решений.
1
 Б.М.Аксельрод
19
1.7.3.3. Задача внедрения отдельных подходов из APOS в средства программной
поддержки аналитиков-решателей [18, 19].
Все эти задачи решаются.
1.8. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ МЕТОДА
Практическая ценность APOS определяется широкими возможностями его
применения:

эффективность при решении задач, которые обычно ставятся перед ФОП

эффективность при решении задач, для которых ФОП обычно не применяется

возможность применения в проектах различного типа

эффективность формирования системного видения проекта.
1.8.1. Эффективность APOS при решении задач ФОП
APOS высоко эффективен в любых консалтинговых проектов - от
модернизационных до прогнозных - при выполнении всех этапов, на которых
обычно применяется ФОП:
 бенчмаркинг (включая поиск конкурирующих систем, особенно еще не вышедших
на рынок)

построение S-кривых

поиск ТС, решающих проблемы, аналогичные проблемам исследуемой ТС

поиск решений ключевых задач

обоснование решений и концепций
В настоящее время он является наиболее инструментальным поисковоаналитическим методом.
1.8.2. Эффективность APOS при решении задач, в которых ФОП обычно не
применяется
APOS высоко эффективен в любых консалтинговых проектах для ряда целей,
в которых до настоящего времени ФОП практически не применялся или
применялся с низкой эффективностью:
 выявление скрытых потребительских свойств продуктов и технологий (main
parameters of value)
 поиск новых рыночных ниш для конкретных продуктов и технологий (эти два
свойства также обеспечивают эффективность APOS при анализе рыночного
потенциала новых концепций)
 поиск неочевидных преимуществ и недостатков ТС в сравнении с
конкурирующими ТС, выявление скрытых нежелательных эффектов и противоречий
в исследуемой ТС

синтез новых решений в рамках решательных возможностей APOS [12, 13, 14]
 Б.М.Аксельрод
20
 формирование симбиогенной2 группы технических систем для последующего
синтеза симбиозной системы [16].
Поэтому в консультационных проектах в настоящее время применение APOS, как
правило, более эффективно, чем обычного ФОП:

при решении ключевых и вторичных проблем

при анализе рыночного потенциала технических систем

при выполнении бенчмаркинга

при построении и анализе S-кривых
 при построении причинно-следственных цепочек нежелательных эффектов
(ПСЦНЭ) ТС.
1.8.3. Применение APOS в проектах других типов
APOS часто оказывается высоко эффективным для следующих типов проектов:
 Исследование целесообразности венчурных инвестиций в новую разработку
(Feasibility projects)
 Оценка состояния фирм и перспектив сотрудничества с ними (элементы
конъюнктурной разведки)
Симбиогенные технические решения - решения проблем, аналогичных исследуемой проблеме по
решаемому противоречию или устраняемому недостатку, которые предположительно можно
использовать при разработке решения исследуемой задачи. При этом обязательно условие общности
некоторых свойств объектов - участников конфликта или носителей недостатка. Симбиогенные ТС технические системы, в которых решается проблема, аналогичная проблеме исследуемой ТС - в том
же смысле.
2
 Б.М.Аксельрод
21
ГЛАВА 2. APOS - ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОИСК ПО
ДЕЙСТВИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАТЕНТНЫХ БАЗ ДАННЫХ
2.1. БАЗОВЫЕ ИДЕОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ APOS
Базовые инновации включают:

Основные начальные положения о выборе используемой классификации
областей, типа используемой информации и способа анализа

Комплекс взаимосвязанных понятий

Идеологию постепенного сужения поля анализа

Процедуру в целом, увязывающую все остальное в одну систему.
2.1.1. Основные начальные положения
2.1.1.1. Для классификации областей деятельности человека используется
Международная классификация изобретений (МКИ).
Причины:

эта классификация высоко формализована

она тесно связана с организацией информации в патентных базах данных
(ПБД), которые предлагается использовать в соответствии со второй
базовой идеей.
Идеология классификации документов в МКИ иллюстрируется на рис.3.
раздел класс
группа
A 61 K 05/ 32
подкласс
подгруппа
Рис.3. Терминология патентной классификации
2.1.1.2. Основная анализируемая информация - патентная.
Причины – ее известные достоинства:

широта охвата – все прикладные области деятельности человека
 Б.М.Аксельрод
22

полнота охвата – ПБД содержат информацию практически о всех
технических новшествах

строгая классификация

четкая структура документов, позволяющая легко анализировать их

универсальность этой структуры для разных стран и ПБД

сравнительная полнота технической информации в каждом документе

оперативность – информация о технических особенностях новых решений
появляется в публикуемых заявках на патенты раньше, чем в журнальных
статьях

наличие в патентах разнообразной нетехнической информации и др.
2.1.1.3. В основу процедуры APOS положена идея сужения поля анализа на
основе анализа распределения заявительской патентной активности по
областям МКИ и времени.
Это позволяет эффективно сужать поле анализа, когда в ответ на инициирующий
запрос мы получаем тысячи ссылок на документы. Идеи и процедура выделения
выборки, наиболее вероятно содержащей подходящие решения, изложена ниже.
2.1.1.4. Суть разработанной идеологии сужения поля анализа - в том, что это
сужение производится на основании определенных формальных признаков.
Эти признаки предложены в результате анализа процесса формирования
патентного информационного поля.
Указанные признаки выявляются при обработке информации о распределении
патентных документов по подгруппам МКИ и по годам подачи заявок.
Финальный «усеченный» массив документов, полученный из первоначального
высокообъемного, подлежит более тщательному смысловому анализу.
2.1.2. Понятийный аппарат
Разработан понятийный аппарат, позволяющий однозначно и воспроизводимо
идентифицировать области:

лидирующие в решении исследуемой проблемы

отдаленные от лидирующих по своему предмету

промежуточные.
2.1.2.1. Инициирующий запрос
Поисковый образ инициирующего запроса, посылаемый в патентные базы данных
(ПБД), включает наиболее широкий, но релевантный перечень синонимов атрибутов
поисковой задачи (см. рис.1), связанных логическими операторами.
Атрибуты поисковой задачи выступают как исходный материал для подбора
ключевых слов поискового образа.
Под релевантностью этого набора понимается результат его оптимизации по
критерию "не упустить важное, но и не захватить много "мусора". Запрос
 Б.М.Аксельрод
23
формируется в соответствии с правилами, принятыми в используемой ПБД. При
отсутствии дорогостоящих программ типа GoldFire наиболее функциональна,
вероятно, патентная база DELPHION.
В ответ мы получаем массив данных - перечень патентных документов. Это –
исходный массив документов для последующего анализа. Каждый документ имеет
ряд важных атрибутов, используемых на следующих шагах методики. Это, прежде
всего, дата подачи заявки на получение патента и ее код МКИ.
2.1.2.2. Определение и признаки лидирующих областей
В областях, где исследуемая проблема наиболее актуальна, ее решением
занимается наибольшее количество людей в течение длительного времени. Этим,
как правило, определяется и количество заявок на получение патентов в данной
области. На этом соображении основано определение лидирующей области 1-го
типа.
Лидирующая область 1-го рода – это область, в которой: в течение длительного
промежутка времени перманентно происходит процесс поиска и развития путей
решения соответствующих проблем,
 причем, вследствие достаточной длительности и/или интенсивности работы,
количество найденных решений обычно приобретает некоторую статистическую
значимость.
Признак лидирующей области 1-го рода - высокая заявительская активность,
которая может иметь заметные подъемы и спады во времени.
На численных критериях остановимся позже.
Возможен и другой вариант: какая-то область начала интенсивно развиваться в
последние годы. В этой области пока не накоплено много патентных документов,
однако идет интенсивная работа квалифицированных специалистов. Это неизбежно
сказывается на динамике патентной активности в последние годы.
Лидирующая область 2-го рода - область, в которой наблюдается существенная
активизация исследований в последний период времени. В таких областях наибольшая вероятность появления передовых решений.
Признак лидирующей области 2-го рода - устойчивый рост заявительской
патентной активности в течение последних 4-5 лет.
Таким образом, мы имеем два типа лидирующих областей, имеющих качественно
различные признаки. Однако те и другие выявляются однозначно, с помощью одного
подхода. Разумеется, возможны случаи, когда область удовлетворяет обоим
критериям.
2.1.2.3. Определение и признаки отдаленных областей
Как и в отношении лидирующих, можно выделить отдаленные области двух типов. В
одной из них человек имеет дело с объектами, сходными с целевым объектом, а в
другой - с объектами, существенно отличающимися от целевого.
Отдаленная область 1-го рода – это область, в которой:
 Б.М.Аксельрод
24

рассматриваемая проблема относится к объектам того же типа; при этом она

может не быть в числе основных, но
 присутствует с некоторым постоянством, что приводит к заметной, но не очень
высокой частоте новых патентуемых решений.
В этих областях в качестве объекта действия выступают объекты, сходные по своей
природе с исследуемым. Они даже могут быть того же типа, что и в лидирующих
областях. При этом исследуемая проблема может не попадать в число основных, но
время от времени ее также приходится решать3. Поэтому здесь может оказаться
решение, лежащее вне поля зрения специалистов из лидирующей области.
Заявительская активность, в принципе, отражает частоту возникновения решений
данной проблемы в данной области. Отсюда вытекают определение и признак
отдаленной области 1-го рода как области, в которой заявительская активность по
данной проблеме низка, но заметна.
Признак отдаленной области 1-го рода:

малая, но заметная, более или менее постоянная заявительская активность,
при том что объект может иметь достаточно много общего с объектом в
рассматриваемой проблеме, при условии, что

эта область не является подобластью лидирующих областей 1-го
типа.
Последнее условие оставляет в нашем поле только те области, которые, возможно,
находятся вне кругозора Заказчика и экспертов по лидирующим областям.
Отдаленная область 2-го рода – это область, в которой технология и/или объект
деятельности человека существенно отличаются по своей природе от объектов в
лидирующих областях; причем это отличие настолько велико, что обычные
ассоциативные методы идентификации «сходных» решений не позволяют выйти на
них.
Поэтому решения в этих областях не попадают в поле зрения специалистов из
лидирующих областей.
Признак отдаленной области 2-го рода – принадлежность к разделу или классу
МКИ, отличающемуся от разделов (классов) лидирующих подгрупп. В отдельных
случаях, такая неочевидная для специалиста область может оказаться даже в
пределах одного класса с лидирующей подгруппой – просто в достаточно «далеком»
от нее подклассе.
Таким образом, мы имеем два типа отдаленных областей. Однако, как и в отношении
лидирующих областей, те и другие выявляются достаточно однозначно, с помощью
одного подхода.
Из приведенных определений следует, что, по критерию заявительской активности в
решении данной проблемы, некоторые области, попавшие в результаты
Это может быть связано с какой-то спецификой условий или объекта, вынуждающих
исследователей в этой области искать решения, отличающиеся от принятых в лидирующей
области.
3
 Б.М.Аксельрод
25
инициирующего запроса, должны оказаться промежуточными - между лидирующими
и отдаленными.
Из представленных определений следует, что мы выполняем первое из требований,
предъявленных ранее: предлагаемая методика ориентируется на объективные
критерии определения лидирующих и отдаленных областей.
2.1.3. Метод сужения поля анализа
Так как инициирующий запрос часто приносит слишком много ссылок (тысячи) на
различные изобретательские решения, была разработана идеология постепенного
сужения поля поиска при минимальной вероятности потери подходящих решений.
Процесс в общем виде представлен на рис.4.
После получения исходного массива документов начинается процесс редуцирования
поля анализа.
Отсечение «лишнего» от исходного массива данных происходит в два этапа.
Первый этап – это выделение областей повышенного интереса в пространстве
подразделов МКИ.
Все потенциальное поле анализа – исходный массив документов – разбивается на
некоторые подобласти (домены), отвечающие различной степени удаленности от
лидирующих областей. Затем, на основе конкретных критериев, выделяется
небольшое число доменов, анализ которых наиболее целесообразен
Выделение производится путем анализа распределения документов исходного
массива по подклассам и подгруппам (группам) МКИ. В результате мы получаем
лидирующие, отдаленные и промежуточные области (см. также рис.5). для их
последующего редуцирования на втором этапе.
В зависимости от ситуации (включая ресурсы времени, общее количество
полученных ссылок и цели анализа), для дальнейшего редуцирования исследуемого
поля на 2-ом этапе можно выбрать лидирующие и/или отдаленные и какие-то из
промежуточных областей. Обычно бывает достаточно рассмотреть лидирующие и
отдаленные области (при поиске конкурирующих систем – только лидирующие).
Второй этап – формирование внутри выделенных областей еще более
ограниченных выборок документов при минимальной вероятности утери решений,
потенциально подходящих для решения нашей исходной задачи.
Для этого используется анализ распределения патентной активности во времени для
областей, выбранных на первом этапе.
 Б.М.Аксельрод
26
Важнейшее требование к процедурам усечения исходного массива – минимизация
вероятности потери результатов, которые могут оказаться полезными при решении
исходной задачи. Это требование выполняется за счет реализации определенных
идей в алгоритмах процедур для 1-го и 2-го этапов. Они будут представлены ниже.
Документы из выборки, полученной по итогам 2-го этапа, подлежат более
подробному (дифференцированному) смысловому анализу. При отсутствии
надлежащих семантических анализаторов, следует просто проанализировать
рефераты, попавшие в эту выборку. В итоге выбираются решения (ТС),
предположительно соответствующие исходной задаче наилучшим образом.
Если исходная задача требовала решения ключевой проблемы исходной ТС, то
найденные решения можно использовать для формирования портрета решения этой
проблемы. Если решить проблему таким простым путем не удается, следует ставить
задачу на перенос признака (синтез альтернативных систем) [8] или более
обобщенную – на синтез симбиозных систем [16]. Кроме того, можно применять
любые другие решательные методы с использованием информации, полученной по
результатам APOS.
 Б.М.Аксельрод
27
Если исходная задача состояла в поиске конкурирующих систем, то следует
классифицировать данные о различных ТС, содержащиеся в выборке, полученной на
2-ом этапе.
2.1.4. Укрупненная процедура APOS
Процедура APOS в укрупненном виде включает несколько последовательных блоков
(Рис.5) – в соответствии с содержанием подразделов 2.1.2 и 2.1.3.
Инициирующий запрос.
Получение исходного массива документов
ВЫЯВЛЕНИЕ ЛИДИРУЮЩИХ И ОТДАЛЕННЫХ ОБЛАСТЕЙ – ПОДГРУПП МКИ
Получение промежуточного массива
Метод: анализ распределения заявок по подклассам и подгруппам МКИ
ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДМАССИВОВ ВЫСОКОГО ИНТЕРЕСА
Получение финального массива
Метод: выделение временных зон в выделенных ранее подгруппах
ОТБОР ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ (СИСТЕМ), ПОДХОДЯЩИХ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ИСХОДНОЙ ЗАДАЧИ
Метод: дифференцированный анализ финального массива
Рис.5. Основная последовательность действий в APOS
Из большого количества ссылок на документы, полученных на основе широкого
инициирующего запроса, постепенно и целенаправленно формируется ограниченная
выборка для более тщательного анализа. Обычно эта выборка, получаемая по
итогам 2-го этапа, составляет 5-15% от исходного массива.
2.2. ПОЛУЧЕНИЕ ИСХОДНОГО МАССИВА ДОКУМЕНТОВ
2.2.1. Формирование поискового образа инициирующего запроса. Виды APOS
В соответствии с рис.1 и 2, перед применением APOS должна быть сформулирована
поисковая задача – на основе поставленной перед аналитиком-решателем исходной
задачи.
 Б.М.Аксельрод
28
Помимо научно-технических аспектов, при составлении поисковой задачи
необходимо определить отрезок времени, на котором предполагается анализировать
заявительскую активность. Обычно достаточно выбрать последние 10 лет, но могут
быть и другие периоды.
Согласно поисковой задаче, формируется поисковый образ. Для этого выделяются
атрибуты поисковой задачи – характерные признаки тех систем (решений), которые
требуется найти для выполнения поисковой задачи.
Разнообразие возможных поисковых атрибутов показано на рис.6.
Атрибуты поисковой задачи
Отглагольные формулировки –
характеризуют действие
Действие на объект (окисление, сварка)
Трансформация объекта
(обесцвечивание)
Результирующий процесс
(распространение [поля], передача
[информации], генерация,
восстановление)
Взаимодействие (столкновение,
реакция, растворение)
Результат воздействия (сжатие,
деформация)
Результат процесса (компенсация
[нехватки])
«Глагольные» и «неглагольные» формулировки –
характеризуют условия, характеристики, свойства
действия, его объекта или субъекта
Объект или продукт,
результат процесса (металл,
труба, шов, радиация, поле)
Субъект или источник
действия (взаимодействия)
(сварочная дуга, волна)
Явление (вибрация,
замирание, переотражение,
интерференция, компенсация
[смещения])
Состояние вещества (плазма,
поле)
Свойство в форме
прилагательного или
существительного
(гладкий, надежный,
высокоскоростной,
электродуговой,
электромагнитный;
точность,
направленность)
Рис.6. Варианты атрибутов поисковой задачи
Поисковые атрибуты объединяются с помощью логических операторов или, в
соответствии с возможностями некоторых баз данных (БД), с использованием
«естественного языка запросов». Методы составления поисковых образов известны
и достаточно универсальны, но каждая БД имеет свои особенности, которые можно
выяснить на help-страницах соответствующих сайтов. Эта тема выходит за рамки
настоящей работы.
При формировании поискового образа необходимо указывать поля поиска. В APOS
поиск лучше всего производить в рефератах патентов. При слишком большом
количестве получаемых ссылок (более 7-8 тысяч) обычно можно выделить атрибуты,
которые можно отнести к названию документа без потери потенциально полезных
решений.
 Б.М.Аксельрод
29
Особо значимые ключевые термины можно помещать в поле «формула
изобретения» поискового образа. Иногда целесообразно использовать поле
«описание изобретения».
Разработаны и экспериментально опробованы два типа APOS:
1. APOS по безобъектному действию: поисковый образ состоит из синонимов
глагола, выражающих требуемое действие и т.п. (см. «отглагольные формулировки»
на рис.6). Например: "whiten" («отбеливать»), "reflect" («отражать»).
2. APOS по объективированному действию: поисковый образ включает глагол и
“неглагольную” характеристику типа «объект, субъект, явление» (см.рис.6).
Например: "conduct current" («проводить ток»), "reduce vibration" (снижать
вибрацию»), "absorb shock" («амортизировать удар»), "connect fibers" («соединять
волокна»), "hold corbel" («удерживать консоль»), "connect pipes" («соединять трубы»),
“wave AND propagate” (“распространение волны”), «luminesce AND NOT phosphor”
(«люминесцировать без фосфора»), «излучать ультрафиолет». При этом как глагол,
так и “неглагольная” характеристика задаются рядом синонимов.
APOS каждого из типов, в свою очередь, может быть двух видов:

без проблемно-ориентированной модификации поля поиска и

с проблемно-ориентированной модификацией поля поиска.
Проблемно-ориентированная модификация поиска включает дополнительный учет
свойств или характеристик объекта или субъекта действия или процесса (рис.6).
Например: (weld AND metal AND seam AND (smooth OR reliable)) – отвечает запросу
по сварке металлов с акцентом на гладкость и надежность шва; (“high rate” AND
transmit AND data) – отвечает запросу по высокоскоростной передаче информации.
Примечание. APOS по безобъектному действию также может выполняться с
проблемно-ориентированной модификацией.
Примеры
Примеры поисковых образов инициирующих запросов при использовании ПБД
DELPHION.
1. При выполнении APOS по отбеливанию (безобъектный образ):
((whiten* OR bleach* OR decolor* OR decolour* OR blench* OR depigment* OR discolor*
OR discolour*) <in> TI
2. При выполнении APOS по соединению металлических частей сваркой
(объективированный образ): ((seam OR clump OR interlock OR bind OR join OR joint
OR juncture OR conjugat* OR couple OR connect* OR attach* OR affix OR weld OR
solder OR unite OR butt*) <in> TI) AND (weld AND (steel OR iron OR metal)) <in> AB).
3. При выполнении APOS по соединению труб (объективированный образ):
(((pipe OR piping OR pipework OR tubing OR tubular OR conduit OR "duct" OR "ducts"
OR tube) AND (clump OR interlock OR bind OR join OR joint OR juncture OR fay OR
conjugat* OR couple OR connect* OR attach* OR affix OR weld OR solder OR unite)) <in>
TI)
 Б.М.Аксельрод
30
2.2.2. Получение исходного массива документов
В ответ на широкий поисковый запрос обычно приходит большое количество ссылок
на патентные документы.
Например, размер исходных массивов документов, полученных по приведенным
выше запросам, показан в Табл.1.
Таблица 1. Примеры размеров исследуемых полей
Тема APOS
Тип запроса APOS
Исходный массив,
кол-во документов
Отбеливание
безобъектный
Сварка металлов
объективированный
3,511
6,053
Соединение труб
объективированный
8,536
Столь большое количество ссылок - обычное явление. Невозможно быстро изучить
их в достаточной степени. Но сужение поискового образа без потери потенциально
релевантных находок обычными методами невозможно. Что же делать?
Предлагается целенаправленно сужать область поиска при минимальной
вероятности потери информации, полезной для решения исходной задачи.
Разработанные подходы позволяют делать это эффективно и быстро – при
достаточном навыке или использовании вспомогательных программных средств.
Прежде всего, следует сохранить исходный массив в виде рабочего файла, с
которым далее понадобится работать. В ПБД DELPHION для этого используется
опция Create Work File.
2.3. Процедура выявления лидирующих и отдаленных областей
Эта процедура выполняется путем анализа распределения документов исходного
массива по подклассам и подгруппам МКИ (см. рис.5).
Анализ выполняется с использованием любых доступных программно-технических
средств. Удобно использовать возможности анализа распределения заявок по
областям МКИ, предоставляемые ПБД DELPHION (исследование распределения
документов по подклассам - опцией Snapshot 4 digits и по подгруппам – опцией
Snapshot full code).
Аналогичную возможность предоставляет программный продукт PatentMiner
[18].
Общая идеология
1. Все поле анализа – исходный массив – разбивается на некоторые подобласти
(домены). Критерии разбиения достаточно конкретны и касаются количества
документов исходного массива, попавших в различные подклассы и подгруппы. С
этим связано использование терминов «весомости» выборок. Разные домены
соответствуют различной степени удаленности от лидирующих областей
 Б.М.Аксельрод
31
2. Затем, на основе конкретных критериев, выделяется ограниченное число
доменов, анализ которых наиболее целесообразен.
3. В пределах выделенных доменов выделяется ограниченное число подгрупп
для дальнейшего анализа.
Результат этой процедуры иллюстрируется матрицей, представленной в Табл.2.
Подгруппы
Табл.2. Матрица распределения областей анализа по их представительности в
исходном массиве
Весомые подклассы
Весомые Лидирующие
подгруппы
Средне- Средневесомые
весомые подгруппы, условно
близкие к
лидирующим
Маловесомые
Маловесомые подгруппы, условно
близкие к
лидирующим
Подклассы
Средневесомые
Средневесомые
подгруппы, условно
отдаленные от
лидирующих
Маловесомые
подгруппы, условно
отдаленные от
лидирующих
Маловесомые
Маловесомые
подгруппы,
отдаленные от
лидирующих
Примечание. Степень «весомости» определяется удовлетворением критериям,
определенным для каждого домена. Выбор критериев будет представлен ниже.
2.3.1. Выявление «весомых», «маловесомых» и промежуточных подклассов
2.3.1.1. Выявление «весомых» подклассов4
Это - наиболее представительные подклассы в исходном массиве, в которые
попало количество документов, превышающее некоторый критерий «весомости»,
Замечание о критерии «весомости».
Ориентировочный критерий может быть абсолютным или относительным. Обычно
можно исходить из принадлежности к данному подклассу 90-100 и более
документов из исходного массива5. Иногда критерий может быть другим: 70-80
(обычно – при количестве документов в массиве менее тысячи) или 120-130
документов (если исходный массив включает более 5000 ссылок). Можно также
задаваться и превышением определенного процента от всей выборки. Это – не
При практической работе данный этап иногда бывает избыточен. Обычно можно экономить время и
сразу выполнять п.2.2.2.
4
Здесь и далее следует отметить, что все оценки критериев весомости происходят из опыта
практической работы и требований минимальной статистической значимости (отклонения от
случайности). Поэтому общая идеология обычно может быть применена и в случаях сравнительно
малой статистики.
5
 Б.М.Аксельрод
32
принципиальные вариации, величина которых должна уточняться при расширении
опыта применения APOS; их обсуждение выходит за рамки настоящей работы.
В случае разработки вспомогательных или специализированных программ,
возможно, целесообразнее будет задаваться относительным критерием, но его
величина должна зависеть от величины исходного массива и удельного веса
самых представительных подклассов. Еще более целесообразно использовать
оба критерия; это позволит сделать дополнительные выводы, полезные для
работы.
Средства ПБД DELPHION (опция Создание рабочих файлов и Snapshot)
позволяют сохранять в отдельных файлах интересующие выборки документов как
по отдельности, так и группами.
Мы можем сохранять выборки как отдельно по подклассам, так и для всех
выбранных весомых подклассов вместе. Сохраненные выборки документов
далее, в свою очередь, можно подвергать всем видам анализа с использованием
опций DELPHION.
Рекомендуется выделить и сохранить выборку документов, соответствующую
весомым подклассам.
Аналогичную возможность предоставляет программный продукт PatentMiner
[18].
Пример распределения документов по весомым подклассам, получаемого
средствами ПБД DELPHION, приведен на рис.7.
Рис.7. Пример распределения документов по весомым подклассам (с интерфейса
ПБД DELPHION)
 Б.М.Аксельрод
33
2.3.1.2. Выявление «маловесомых» подклассов
Наименее представительные подклассы относятся к категории «маловесомых».
Эти подклассы определяются одновременно с выявлением «весомых», поскольку
строится общее распределение документов по подклассам.
Замечание о критерии «малой весомости».
Численное значение критерия «малой весомости» подкласса рекомендуется
выбирать от 20 до 30, иногда – до 40.
Пользуясь опциями Сохранение рабочих файлов и Snapshot ПБД DELPHION,
мы можем сохранять выборки как отдельно по подклассам, так и для всех
выбранных маловесомых подклассов вместе. Сохраненные выборки документов
далее, в свою очередь, можно подвергать всем видам анализа с использованием
опций DELPHION.
Рекомендуется выделить и сохранить выборку, соответствующую маловесомым
подклассам.
Аналогичную возможность предоставляет программный продукт PatentMiner
[18].
2.3.1.3. Выявление «средневесомых» подклассов
В категорию «средневесомых» попадают подклассы, объем которых
определяется сверху – критерием «весомости», а снизу – критерием «малой
весомости».
Пример распределения документов по подклассам всех трех категорий,,
получаемого средствами ПБД DELPHION, приведен на рис.8.
 Б.М.Аксельрод
34
Рис.8. Пример распределения документов по подклассам всех трех категорий – от
весомых до маловесомых (с интерфейса ПБД DELPHION)
2.3.2. Выявление лидирующих и отдаленных областей. Анализ распределения
документов по подгруппам.
В данном подразделе исследуется несколько под-алгоритмов, имеющих большие
или меньшие различия. Они разные в связи со спецификой областей разного вида.
Используется ряд опций по анализу распределения документов по подклассам и
подгруппам МКИ, а также по их временным признакам (дате подачи заявки),
предоставляемых ПБД DELPHION. Кроме того, используются возможности:
 формирования рабочих файлов, содержащих ссылки на получаемые массивы
документов;
 получения выборок из имеющихся массивов (рабочих файлов) по заданным
признакам;
 сохранения этих выборок также в виде рабочих файлов;
 логических операций над содержимым рабочих файлов по правилам булевой
алгебры.
Аналогичные возможности предоставляет программа PatentMiner [18].
В конечном итоге, выявляемые лидирующие и отдаленные области выступают в
виде подгрупп МКИ. Поэтому одна из основных используемых операций – получение
распределения документов по подгруппам. Она выполняется с помощью опции
«Snapshot full code».
 Б.М.Аксельрод
35
Пример распределения документов по подгруппам, получаемого средствами ПБД
DELPHION, приведен на рис.9. Здесь представлен весь ряд подгрупп потенциально
значимой весомости («хвост» распределения простирается еще далеко вниз).
Рис.9. Пример распределения документов по подгруппам (с
интерфейса ПБД DELPHION)
2.3.2.1. Выявление лидирующих областей 1-го рода
Прежде всего, выявляем наиболее представительные подгруппы весомых
подклассов. Они определяются как «лидирующие подгруппы». Численное
значение критерия «весомости» подгруппы рекомендуется выбирать примерно
равным критерию весомости подкласса (или чуть ниже).
Подгруппы, выявленные на этом шаге, - это области, лидирующие по
соответствию атрибутам инициирующего запроса (обычно – лидирующие в
выполнении исследуемого действия). Они соответствуют определению
лидирующих областей 1-го рода (параграф 2.1.2.2).
Подгруппы, формально отвечающие критерию весомости, отмечены на рис.9
зеленой полосой. В данном случае этот критерий выбран равным 80.
Пользуясь опцией WorkFiles ПБД DELPHION, мы можем сохранять выборки как
отдельно по подгруппам, так и для всех выбранных весомых подгрупп вместе.
Сохраненные выборки документов далее, в свою очередь, можно подвергать всем
видам анализа с использованием опций DELPHION.
Аналогичную возможность предоставляет программный продукт PatentMiner
[18].
2.3.2.2. Выявление отдаленных областей 1-го рода
Маловесомые подгруппы имеются в подклассах всех трех категорий (см. Табл.2).
 Б.М.Аксельрод
36
В среднем, чем к менее весомому подклассу относится документ, тем более
отличается соответствующая ТС от ТС - объектов в лидирующих подклассах.
Поэтому подгруппы, относящиеся к областям, наиболее удаленным от
лидирующих, попадают в правую нижнюю клетку Табл.2.
В соответствии с рассуждениями параграфа 2.1.2.3, из подгрупп в этой области
следует выделить такие, в которых наблюдается постоянная патентная
активность. Для их идентификации выделяем в этой области подгруппы с
количеством документов выше нижней границы критерия «малой весомости»
(параграф 2.3.1.2).
Итак, последовательность действий при использовании ПБД DELPHION:
А. Используем сохраненную выборку документов маловесомых подклассов
(параграф 2.3.1.2)
Б. Пользуясь опцией Snapshot full code, получаем распределение документов
по подгруппам
В. Выделяем из них те, которые удовлетворяют критерию «малой весомости».
Выделенные таким способом подгруппы – это, предположительно,
отдаленные области 1-го рода. Сохраняем полученный подмассив для
дальнейшего анализа.
На рис.9 красной полосой выделены подгруппы, формально отвечающие
критерию малой весомости (с границами 35 сверху и 20 снизу). Следует помнить,
что многие из попавших в эту зону подгрупп на самом деле относятся к весомым и
средневесомым подклассам. Поэтому реально «отдаленных» подгрупп
существенно меньше, чем попало в эти границы на рис.9.
Пользуясь опцией Create new Work File ПБД DELPHION, мы можем сохранять
выборки как отдельно по подгруппам, так и для всех выбранных маловесомых
подгрупп вместе. Сохраненные выборки документов далее, в свою очередь,
можно подвергать всем видам анализа с использованием опций DELPHION.
Аналогичную возможность предоставляет программный продукт PatentMiner
[18].
Замечание о критерии «малой весомости».
Ориентировочный критерий "маловесомой" подгруппы - принадлежность к ней от
10-20 до 30-40 документов из исходного массива. Критерий следует выбирать
несколько большим, если документы исходного массива соответствуют
временному периоду анализа в 10 и более лет, и несколько меньшим – если
задан анализ за период менее 10 лет. Существуют и другие факторы, влияющие
на выбор критерия.
2.3.2.3. Промежуточные области. «Оптимально усеченный» APOS
Ряд подгрупп весомых подклассов, в соответствии с критериями весомости,
попадут в «средневесомые» подгруппы, а ряд – в «маловесомые». То же
относится и к подгруппам средневесомых подклассов. Эти области соответствуют
левому нижнему квадранту из четырех клеток (доменов) Табл.2. Это области,
 Б.М.Аксельрод
37
формально промежуточные между лидирующими и отдаленными, что отражается
в характеристиках доменов Табл.2.
Прежде всего, количество документов, попадающих в эти области, составляет
значительную часть всего объема исходного массива.
При этом вероятность нахождения решений, интересных для нас, но не попавших
(с другими патентами и заявками) в лидирующие и отдаленные области, в этих
промежуточных областях существенно меньше, чем в лидирующих и отдаленных.
Поэтому исключение этих областей из детального анализа
 с одной стороны, значительно сократит трудозатраты, и
 с другой стороны, незначительно увеличит вероятность пропуска интересного
решения.
Исключение этих доменов (Табл.2) из подробного анализа – одна из существенных
составляющих организации «оптимально усеченного» APOS6 - варианта с
оптимальным отношением вероятности нахождения подходящих решений к
трудозатратам.
Несмотря на то, что мы исключаем промежуточные области из первоначального
анализа, эти области остаются резервом для дополнительного анализа в случае
необходимости.
2.3.2.4. Выявление лидирующих областей 2-го рода
С помощью данной процедуры дополнительно выявляются подгруппы, в которых
демонстрируется выраженный рост заявительской активности за последние годы, но
предыдущая активность в которых не была велика.
Определение и суть лидирующей области 2-го рода даны в параграфе 2.1.2.2.
Некоторые подгруппы, попадающие в категорию лидирующих 2-го рода, могут также
удовлетворять и критерию лидирующей области 1-го рода. Такие документы в любом
случае (об этом будет сказано в разделе 2.4) попадают в финальный массив,
предназначенный для дифференцированного анализа (рис.5). Но некоторые
формально нелидирующие подгруппы могут удовлетворять критерию
лидирующей области 2-го рода. Их нельзя терять.
Эти области, демонстрирующие выраженный рост заявительской активности за
последние 5-6 лет, выявляются дополнительной процедурой.
А. Выделяем из исходного массива массив документов за последние 5-6 лет. Это
можно выполнить двумя путями:

Пользуясь формулировкой поискового образа инициирующего запроса
совместно с ограничением по соответствующим годам или

Применить к сохраненному в рабочем файле исходному массиву опцию
Snapshot Sort by Application Year (с сортировкой по годам подачи заявки).
Б. Пользуясь опцией Snapshot с сортировкой по подгруппам (Snapshot full code),
выделяем наиболее представительные подгруппы по критерию: количество
Впрочем, даже в «оптимально усеченном» варианте APOS предусматривается некоторая работа с
этими областями, например, при поиске отдаленных областей 2-го рода (параграф 2.3.2.5).
6
 Б.М.Аксельрод
38
документов - более 20. Сохраняем выделенный массив в виде нового рабочего
файла.
В. Пользуясь возможностями работы с массивами ссылок (операции управления
рабочими файлами – Work File Administration), предоставляемыми ПБД DELPHION,
«вычитаем» (операция логического вычитания) из полученного массива
документы, соответствующие определенным ранее лидирующим подгруппам
1-го рода и отдаленным подгруппам 1-го рода.
Г. Выделяем из оставшейся выборки наиболее представительные подгруппы с
количеством документов более 15-20 (опция Snapshot full code, sorted by items
count).
Таких подгрупп не бывает много.
Д. Просматриваем каждую такую подгруппу с помощью опции Snapshot sorted by
Application year (с сортировкой по году подачи заявки) и оцениваем, имеется ли
тенденция активизации подачи заявок в последние годы.
Примечание. При оценке этой тенденции учитываем стандартную задержку между
подачей заявки и ее публикацией – 1,5 года.
Е. Если тенденция нарастания активности есть – дополнительная лидирующая
область 2-го рода найдена. Данная выборка (документы данной подгруппы за
последние годы) включается в финальный массив, подлежащий
дифференцированному анализу (см. рис.5).
Примечание. В ходе данной процедуры анализ нарастания активности фактически
охватил весь исходный массив, все домены по Табл.2.
2.3.2.5. Выявление отдаленных областей 2-го рода
Речь идет об областях, существенно отличающихся от области исходной задачи
(параграф 2.1.2.3). Поэтому специалисты не видят возможных аналогий. Эти области
обычно попадают в сеть поиска отдаленных областей 1-го рода по алгоритму
п.2.3.2.2. Однако существуют, по меньшей мере, две причины для разработки
отдельного под-алгоритма поиска таких областей:

иногда бывает очень важной конкретная демонстрация неординарности ТРИЗподходов

иногда статистическая ситуация оказывается такой, что отдаленные области 2-го
рода имеют слишком низкую статистику в подгруппах маловесомых подклассов,
в которых мы до сих пор использовали алгоритм поиска отдаленных областей 1го рода (п.2.3.2.2). Поэтому алгоритм п.2.3.2.2 мог пройти мимо них. С другой
стороны, они могут иметь вполне заметную статистику на уровне
средневесомых подклассов (которые мы не рассматриваем специально в
рамках «оптимально усеченного» APOS) и даже весомых подклассов при
том, что на уровне подгрупп могут удовлетворить не более, чем критерию
малой весомости (в этом случае они также до сих пор выпадали из поля
зрения. В соответствии с параграфами 2.3.2.1, 2.3.2.3, из домена весомых
подклассов рассматривались только весомые подгруппы).
 Б.М.Аксельрод
39
Обычно на диаграммах распределения документов по подклассам (от весомых до
маловесомых) сразу можно увидеть «необычные» для исходной постановки задачи
классы и разделы. Их можно сразу проанализировать на содержание весомых
подгрупп и т.д. – вплоть до вывода о находке отдаленной области 2-го рода.
Если это не удается увидеть сразу, можно провести несколько шагов следующего
мини-алгоритма (рис.10 иллюстрирует ситуацию и идею алгоритма).
Подклассы
Весомые подклассы
Подклассы
лидирующих
подгрупп
Подгруппы
Весомые
Средневесомые
Без
весомых
подгрупп
Маловесомые
Лидирующие
подгруппы
1-го рода
Средне- Ср-весомые
весомые п/группы, усл.
близкие к
лидир.
Мало- Маловес. подвесомые группы, усл.
близкие к
лидир.
Ср-весом. – Средневес. подмогут быть группы, условно
или нет
отдал. от лидир.
Обычно
есть
Маловес. подгруппы, усл.
отдал. от лидир.
Средневес. –
могут быть
или нет
Маловес. –
могут быть
или нет
Отдал.
п/группы
1-го рода
Операторы алгебры логики с
имеющимися выборками
Отдаленные подгруппы 2-го рода
Рис.10. Происхождение отдаленных подгрупп 2-го рода
А. По результатам определения лидирующих областей, имеем подклассы (а
также классы и разделы), к которым относятся лидирующие области.
Б. Из исходного массива «вычитаем» (операция логического вычитания)
документы, относящиеся к подклассам, к которым относятся лидирующие
подгруппы.
При этом используются возможности DELPHION по формированию нужных
выборок: опции Snapshot с сортировкой и отбором по подклассам и подгруппам
МКИ, опции формирования рабочих файлов из выделенных частей больших
массивов, опции логических операций с полученными массивами.
 Б.М.Аксельрод
40
Вследствие того, что многие документы относятся не к одному, а к двум и более
подклассам, общий объем массива-остатка окажется намного меньше исходного.
В. Определяем распределение массива-остатка по подклассам и подгруппам
(Snapshot 4 digits, Snapshot full code).
Г. Выделяем подгруппы с числом документов более 20. Это – с большой
вероятностью, отдаленные области 2-го рода. Добавляем их в финальный
массив для дифференцированного анализа.
Д. Для страховки, проверяем формулировку подклассов, оказавшихся
средневесомыми или весомыми, но ни одна из подгрупп которых не достигла 20
документов. Такая ситуация волне возможна, если, например, 5-8 подгрупп
какого-то подкласса включают (в нашем исходном массиве) в среднем по 10
документов.
Если мы видим, что формулировка этого подкласса имеет существенные отличия от
формулировок других отдаленных подклассов (подгрупп) (что позволяет надеяться
на существенные отличия в методах решения проблем), то добавляем одну-две
наиболее репрезентативные подгруппы этого подкласса к финальному массиву
для анализа.
2.3.2.5.1. Уточнение выборки для отдаленных областей 2-го рода
Инициирующий запрос APOS формируется из атрибутов поисковой задачи –
характерных признаков исходной системы.
Поэтому для отдаленных областей 2-го рода основные признаки систем (технических
решений) могут существенно отличаться от основных атрибутов инициирующего
запроса. Это касается

содержания набора признаков

синонимов ключевых терминов – специфической терминологии в отдаленной
области.
Поэтому, если мы хотим искать эффективные решения в этой области, то бывает
полезно уточнить поисковый образ специально для нее и выполнить
дополнительный поисковый запрос.
Наиболее легкий и достаточно эффективный путь уточнения – просто добавить в
инициирующий поисковый образ дополнительные специфические синонимы
ключевых слов.
Например, при инициирующем запросе по задаче «соединение труб» была
выявлена область «хирургия сосудов и полых органов». Для полноты картины
решений в этой области следует сделать дополнительный запрос, аналогичный
первоначальному, но добавив к синонимам слова «труба» (pipe, tube, tubular, duct)
синонимы понятий «кровеносный сосуд», «полый орган», кишка – vessel, intestine,
gut, bowel.
Если в ответ на дополнительный поисковый запрос мы получаем достаточно
представительную выборку, то далее выполняем ее эффективное усечение по
процедурам, аналогичным работе с лидирующими областями 1-го рода.
 Б.М.Аксельрод
41
2.3.2.6. Заключение по выявлению лидирующих и отдаленных областей
Таким образом, сформулирована четкая процедура выявления лидирующих,
отдаленных и промежуточных областей, основанный на объективном анализе.
В варианте поиска, оптимизированном по трудозатратам, предполагается:

формировать промежуточный массив в пространстве МКИ, включающий выборки
из лидирующих областей 1-го и 2-го рода и отдаленных областей 1-го и 2-го
рода;


при этом выборки, соответствующие заявкам за последние годы в
лидирующих областях 2-го рода, сразу вводятся в финальный массив
документов, предназначенных для детального анализа;
далее подвергнуть этот промежуточный массив дополнительному сужению
путем выделения временных подобластей полученных выборок по
определенным правилам.
Процедура включает четыре под-алгоритма, различающихся для лидирующих
областей 1-го и 2-го рода и для отдаленных областей 1-го и 2-го рода.
Помимо выделения указанных областей, эта процедура позволяет контролировать
степень охвата поля анализа в пространстве областей МКИ. Поэтому, при
необходимости, можно расширять область анализа на промежуточные области, в
которых вероятность нахождения полезных систем (решений) существенно меньше.
При этом можно пользоваться под-алгоритмами, аналогичными приведенным.
Другими словами, предложенная процедура обеспечивает контроль полноты
анализа. Мы всегда знаем, какие области и как именно мы уже исследовали, а какие
– нет.
Выявление в поле МКИ конкретных областей, подлежащих дальнейшему анализу,
можно сравнить с формированием "локационных лепестков" поискового процесса.
При этом суммарная "апертура поля зрения" оказывается весьма широкой, но
система настраивается на "повышенную чувствительность" в направлениях высокой
вероятности появления "цели".
2.4. ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДМАССИВОВ ВЫСОКОГО ИНТЕРЕСА
Итак, на 1-м этапе (раздел 2.3) сужения поля анализа был сформирован
промежуточный массив путем усечения исходного массива в пространстве областей
МКИ (рис.4, 5).
На 2-м этапе достигается дальнейшее сужение поля путем усечения промежуточного
массива. В подгруппах промежуточного массива выделяются зоны высокого
интереса на основе анализа распределения документов по дате подачи заявки в
патентное ведомство.
Производится выделение временных зон особого интереса в подгруппах
промежуточного массива, то есть:
 Б.М.Аксельрод
42

анализ распределения документов подгрупп, выделенных в промежуточный
массив, по дате подачи заявки,

с выделением временных зон по определенным правилам.
В итоге формируется финальный массив

существенно меньшего объема, чем промежуточный,

при сохранении малой вероятности потери решений, подходящих для исходной
задачи.
Предварительное рассуждение
Как правило, удачное техническое решение не остается «в одиночестве». Каждая
работоспособная идея находит свое отражение в целом ряде патентных документов,
относящихся к разным годам и, часто, к различным подгруппам МКИ (далее такие
решения именуются "гомологичными"). Однако для того, чтобы «поймать» суть
решения, полезного для решения конкретной задачи, достаточно выявить хотя
бы одно изобретение из всего ряда документов, использующих данную идею.
Нас сейчас не интересует родоначальник этой серии.
При этом следует помнить, что, если новая идея появилась в последние годы, она
могла еще не успеть отразиться более чем в 1-3 заявках.
Из сказанного следует, что можно использовать особенности динамики подачи
заявок внутри подгрупп МКИ для сужения поля анализа практически без увеличения
вероятности упущения подходящего решения. Это сужение на практике выполняется
путем выделения подмассивов документов с повышенной вероятностью содержания
подходящего решения.
2.4.1. Основные идеи процедуры выделения временных зон
Действия выполняются в следующих предположениях.
Предположение 1.
Эффективные решения, полученные в лидирующих и близких к ним областях,
обычно вызывают заметное количество «гомологичных» заявок. Имеется очень
высокая вероятность того, что члены этого «гомологичного» ряда участвуют в
формировании того или иного подъема заявительской активности в годы, когда эти
подъемы наблюдаются7.
Методическое следствие предположения 1:
Вероятность попадания хорошего решения в выборку, соответствующую году
заметного подъема заявительской активности в лидирующей подгруппе, велика.
Поэтому в лидирующих областях следует выделить заявки, соответствующие
подъемам заявительской активности. Особый интерес представляют:

"острые всплески» активности последние всплески.
Следует отметить, что «гомологи», даже удачные, совсем не обязательно вносят существенный
вклад в подъемы активности. Просто их вероятность оказаться в среди заявок, соответствующих
одному из годов подъема, очень высока.
7
 Б.М.Аксельрод
43
Острые всплески заявительской активности часто связаны с интенсивной работой в
данной области над какой-то передовой идеей.
Последние всплески имеют повышенную вероятность содержания передового
решения.
Примечание. "Острым" всплеском считается превышение количества документов в
подгруппе за какой-то год над их количеством за предыдущий год в 2 и более раз
(возможны и другие критерии).
Предположение 2.
В случаях зарождения гомологичного ряда, задержка между публикацией его
«родоначальника» и вызванным им всплеском активности может составить от 2 до 4
лет (рис.11). Эта задержка, в частности, связана с правилами публикации патентных
документов.
задержка от подачи
«гомологов» до их
публикации
задержка от подачи
заявки до ее
публикации
до 1.5 yrs
до 1.5 yrs
t
подача «прорывной»
заявки
0.5 - 1 yr
период исследований
другими
разработчиками
появление
«всплеска»
заявок
2÷4 yrs
возможная задержка между break-through и
вызванным им всплеском активности
Рис.11. Иллюстрация необходимости анализа документов за
последние 3-5 лет.
Методическое следствие предположения 2:
В лидирующих областях следует дополнительно отдельно проанализировать заявки
за последние 2-4 года.
 Б.М.Аксельрод
44
2.4.2. Под-алгоритм выделения зон подъема заявительской активности
Применение этого алгоритма имеет смысл только при достаточной статистике в
подгруппе. Критерий, исходя из опыта, - от 8-10 и более заявок в среднем за год8.
Поэтому данный алгоритм применяется к

Лидирующим подгруппам 1-го рода

Отдаленным подгруппам 2-го рода, если они набирают достаточно большую
представительность после выполнения уточненного запроса по п.2.3.2.5.1

Опционально – к лидирующим подгруппам 2-го рода, если они достаточно
представительны.
Итак:
А. Выбирается интересующая подгруппа (она содержится в сохраненных ранее
рабочих файлах).
Б. Исследуется распределение заявительской активности в этой подгруппе по
годам (опция ПБД DELPHION Snapshot Sort by Application Year; аналогичные
возможности реализованы в программе PatentMiner [18]).
В. Выявляются годы подъемов и, прежде всего – «острых всплесков».
Г. Отбираются документы, соответствующие выделенным годам
Д. Формируется выборка, соответствующая «всплескам».
Е. Эта выборка включается в финальный массив для дифференцированного
анализа.
2.4.3. Под-алгоритм выделения временной зоны, отвечающей последним годам
Этот под-алгоритм выполняется для интересующей подгруппы:
А. Выбирается интересующая подгруппа (из сохраненных ранее рабочих файлов).
Б. Исследуется распределение заявительской активности в этой подгруппе по
годам
В. Выделяются последние 3-5 лет
Г. Отбираются документы, соответствующие выделенным годам
Д. Формируется выборка, соответствующая заявительской активности в данной
группе за последние годы.
Е. Эта выборка включается в финальный массив для дифференцированного
анализа.
Документы этой зоны важны для всех четырех подгрупп. При этом:

Для лидирующих подгрупп 1-го рода отбор из этой зоны выполняется
одновременно с отбором документов из зон «всплесков» (подраздел 2.4.2).
Имеются в виду годы, предшествующие двум последним годам, так как стандартный промежуток
времени между подачей заявки и ее публикацией – 1,5 года.
8
 Б.М.Аксельрод
45

Для лидирующих подгрупп 1-го рода этот отбор уже выполнен на предыдущем
этапе – см. параграф 2.3.2.4.

Для отдаленных подгрупп 1-го рода этот алгоритм выполняется отдельно –
для сокращения финального массива.

Для отдаленных подгрупп 2-го рода этот алгоритм выполняется отдельно или,
в случае выделения «всплесков» (п.2.4.2), одновременно с ними.
Рис.12 иллюстрирует выбор зон высокого интереса согласно подразделам 2.4.2 и
2.4.3.
Последние 3 года:
подлежат анализу
Острый всплеск:
подлежит анализу
Всплески
Рис.12. Выявление выборки для дальнейшего анализа из
подгруппы D21C 9/10 при выполнении APOS по теме
«Отбеливание»
«Отбеливание»
2.4.4. Резюме по определению подмассивов для дальнейшего анализа
Таким образом, в «оптимально усеченном» варианте APOS выбираются некоторые
домены, а в них - подобласти по четко формализованному и воспроизводимому
алгоритму. В конечном итоге, из всего исходного массива данных выделяется
финальный массив для подробного анализа информации, содержащейся в
рефератах и описаниях патентов поэтапно отобранных выборок.
Состав финального массива иллюстрируется Табл.3.
 Б.М.Аксельрод
46
Подгруппы
Таблица 3. Состав финального массива для «оптимально усеченного» APOS:
подобласти повышенного интереса
Весомые подклассы
Весомые Из всех весомых
подгрупп –
лидирующие 1-го
рода; в них – за годы
«всплесков» и
последние 3-5 лет
Средне- Из всех
весомые средневесомых
п/групп –
лидирующие 2-го
рода (если найдутся):
всплески (если есть)
и за последние годы
Маловесомые
Подклассы
Средневесомые
Маловесомые
-
-
Из всех
средневесомых
п/групп –
лидирующие 2-го
рода (если
найдутся): всплески
(если есть) и за
последние годы
Из всех маловесомых Из всех
п/групп –
маловесомых
лидирующие 2-го
п/групп –
рода (если найдутся): лидирующие 2-го
за последние годы
рода (если
найдутся): за
последние годы
-
Маловесомые
подгруппы,
отдаленные от
лидирующих,
за последние
годы
Документы, попавшие в эти подмассивы, подлежат более тщательному
исследованию. Обычно бывает достаточно просмотреть их рефераты и отобрать
совсем небольшое число для дальнейшего анализа.
Выделение подмассивов наибольшего интереса можно сравнить с формированием
остронаправленных "локационных лепестков" при поиске цели APOS.
В Табл.4 приведены результаты сужения области анализа при выполнении
нескольких исследований с помощью APOS оптимально усеченного вида.
Таблица 4. Размеры исследуемых полей и результаты их сужения для анализа
Тема APOS
 Б.М.Аксельрод
Тип запроса APOS
Исходный массив,
47
Результат сужения:
кол-во документов
выборка для анализа
526 (15%)
540 (11%)
1,018 (12%)
Отбеливание
безобъектный
Сварка металлов
объективированный
3,511
6,053
Соединение труб
объективированный
8,536
Реальное сужение области анализа достигает 5% от исходного массива.
Одна из особенностей APOS состоит в том, что, почти до последней стадии, нам
редко требуется выяснять и учитывать точные названия подклассов и подгрупп (за
исключением выявления отдаленных областей 2-го рода). Для нас достаточно того,
что имеются конкретные выборки, соотнесенные с какими-то конкретными
подгруппами.
Разработка даже простых программных средств поддержки позволит существенно
облегчить выполнение APOS.
2.4.5. Замечания о контроле полноты поиска
В случае, если по каким-то причинам требуется расширить зону анализа, можно
последовательно включать области, исключенные из рассмотрения в оптимальном
варианте APOS.
Модульная структура APOS всегда обеспечивает понимание того, какие зоны
исходного массива уже охвачены анализом, а какие – нет.
Структура APOS, в соответствии с процедурой, имеет модульный характер как при
выделении областей для анализа в пространстве МКИ, так и во временном
пространстве.
Например, при необходимости дополнительного анализа рекомендуется:
1. Если временная зона последних предшествующих лет, в целях экономии
трудозатрат, была ограничена 3 годами – увеличить ее до 5.
2. Добавить в финальный массив, в дополнение к зонам «острых всплесков»
заявительской активности в лидирующих группах, зоны «неострых» подъемов
активности.
3. Выполнить анализ для средневесомых подгрупп весомых и средневесомых
подклассов – по тем же алгоритмам, корые использовались в оптимально усеченном
варианте (в той степени, в которой это позволяет количество документов в
подгруппах).
4. Выполнить то же для маловесомых подгрупп, не охваченных предыдущим
анализом.
Однако в полной мере все это делать нерентабельно и нецелесообразно без
специально разработанного программного обеспечения.
Главное: процедура APOS обеспечивает возможность постоянного контроля полноты
выполняемого поиска.
 Б.М.Аксельрод
48
2.5. «МНОГОФАКТОРНЫЙ» APOS
"Многофакторный" APOS является новым методическим подходом на стыке
поисково-аналитических и решательных методов. Его суть:
1. При решении одной проблемы выявляется не одна, а две и более различных
потенциально симбиогенных систем.
2. Для их поиска могут использоваться разные запросы в базу данных. Поисковые
образы могут различаться задаваемыми действиями, их объектами и,
дополнительно, свойствами объектов.
3. Отобранные симбиогенные системы предпочтительно должны относиться к
областям разного типа: одна - к лидирующим, другая - к отдаленным. В принципе,
если используемые поисковые образы достаточно различаются, отобранные
системы могут относиться и к областям одного типа (но существенно разным,
полученным при обработке разных запросов).
4. На основе отобранных систем формируется портрет решения.
5. Если решение не найдено, применяется процедура синтеза симбиозной системы
из [16]
6. Если решение все еще не найдено, можно взять другую сибиогенную группу9 и
повторить алгоритм для нее.
«Многофакторный» APOS выступает, по отношению к заданной проблеме,
одновременно и как метод поиска "дополняющих" систем к исходной ТС, и как метод
решения заданной проблемы путем синтеза с использованием найденных систем.
Эффективность достигается за счет поиска «дополняющих» (симбиогенных) систем
сразу в двух и более областях и синтезе из них нового технического решения.
Важно отметить, что синтез решения может происходить, фактически, без
участия исходной ТС – только на основе найденных симбиогенных. APOS
создает все предпосылки для этого.
В таком варианте APOS фактически выступает как решательный инструмент,
интегрируя в себе возможности применения различных методик. При этом APOS
остается и мощным инструментом поиска адаптационных решений (аналогично
ФОП), равно как и инструментом постановки задач.
2.6. ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДИФИКАЦИЯ ПОЛЯ ПОИСКА
Общая схема выполнения APOS представлена на Рис.13. Она включает, в
укрупненном виде, все ситуации, которые могут сформироваться при выполнении
APOS.
Вопрос выбора членов симбиогенной группы из нескольких возможных вариантов важен и
методически пока не решен (см. раздел 4.3).
9
 Б.М.Аксельрод
49
Дополнительная проблемно-ориентированная модификация поискового образа
(выделено сиреневым цветом) применяется для дальнейшего сужения поля
поиска путем введения дополнительных ограничений в запрос. Она может быть
полезна, по меньшей мере, в двух случаях:

спецификой исходной задачи требует задания строгих ограничений
 простой запрос по безобъектному или объективированному действию дал
слишком много документов (ссылок), например, более 10 000. Обычно такие случаи
сопряжены с низкой релевантностью полученного массива ссылок.
Методически важен последний случай. Чрезмерно большой массив можно
уменьшить, вводя дополнительно в поисковый образ, по оператору "И", свойства или
характеристики объекта, субъекта действия или процесса. (Как частный случай, это
могут быть и параметры, подобно тому, как это предполагает "параметрический
ФОП".) В результате далее могут сформироваться различные ситуации, требующие
больших или меньших усилий для выполнения основных процедур APOS.
 Б.М.Аксельрод
50
Задание типа APOS
APOS по действию [усеченный]
Разбиение на области в
пространстве подгрупп МКИ
Отдаленные:
исследовать
всегда.
Категории
интереса:
последние
годы,
«всплески»
Лидирующие:
исследовать
всегда.
Категории
интереса:
«всплески» и
последние
годы
Бывает
APOS по паре «действие – объект»
Если приемлемо
Процедура, аналогичная APOS по действию
Осложнение: получение чрезмерного
количества заявок при низкой релевантности
Бывает
Сужение области поиска.
Проблемно-ориентированное
модифицирование поля поиска
Углубленный
поиск в этой
области.
Добавка в
массив для
анализа
Осложнение 1-го типа:
Поиск в прежних
полях дал слишком
маленький массив
заявок
Выявление отдаленной области
2-го рода со специфической
терминологией.
Экономный
путь
Осложнение 2-го типа:
Поиск в прежних полях
[по-прежнему] дал
слишком большой и
нерелевантный массив
Более
полный
путь
Модификация запроса или
ограничений при анализе
 Б.М.Аксельрод
Рис.13. Общая схема выполнения APOS
51
2.7. РАЗБОР ПРИМЕРА 1: ПРИМЕНЕНИЕ APOS ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ
РЕШЕНИЙ. ЭФФЕКТИВНОСТЬ МНОГОФАКТОРНОГО APOS
Была поставлена задача на усовершенствование техпроцесса сварки толстостенных
труб большого диаметра встык. Толщина стенок таких труб достигает 5 см и более
при диаметре около 1 м. Возникает ряд проблем по обеспечению прочности и
герметичности их соединения. В этой области техники разработано множество
решений, но некоторые проблемы остаются.
Рассмотрим по шагам применение алгоритма APOS для поиска способа повышения
качества шва.
Рассмотрим вначале максимально широкую постановку задачи: «соединять трубы».
Такой подход сходен с ФОП. Поисковый образ инициирующего запроса в ПБД при
такой формулировке выглядит следующим образом:(((pipe OR piping OR pipework OR
tubing OR tubular OR conduit OR "duct" OR "ducts" OR tube) AND (seam OR clump OR
interlock OR bind OR join OR joint OR juncture OR conjugat* OR couple OR connect* OR
attach* OR affix OR weld OR solder OR unite OR butt*)) <in> TI). По этому запросу в
базах USPTO, EPO и WIPO за 10 лет, предшествовавших дате поиска, получен
исходный массив из 8,536 заявок.
На рис.14 представлена наиболее представительная часть распределения
полученных документов по подклассам (они все – весомые, в соответствии с
критерием весомости, подраздел 2.3.1). Казалось бы, мы имеем очень много
лидирующих областей. Однако, с учетом распределения документов по подгруппам,
представленного на рис.15, только подгруппы из подклассов F16L, B29C, B21D
целесообразно отнести к лидирующим подгруппам для нашего последующего
анализа. Содержание этих областей соответствует различным методам соединения
труб в промышленности.
Специалисты Заказчика, скорее всего, хорошо ориентируются в лидирующих
областях. Тем не менее, APOS позволяет выявить наиболее прогрессивные из них.
Интересно, что в данном примере для целого ряда формально весомых подклассов
(B23K, E21B, H01J, A61M и др.), несмотря на их интегральную "весомость", не
выполняется критерий "весомости" отдельно ни для одной из их подгрупп.
Подгруппы этих подклассов – кандидаты на отдаленные области 2-го рода.
Сразу можно обратить внимание на важнейший результат данного анализа:
выявлены неочевидные отдаленные области A61M и A61F (последняя не попала
на Рис.15). Помимо технических решений, связанных с соединением различных труб
и трубок, из этих областей в исходный массив попали документы, связанные с
полостной и сосудистой хирургией и с протезированием полых органов и сосудов.
 Б.М.Аксельрод
52
Рис.14. Начальный участок распределения полученных документов по
подклассам (с интерфейса DELPHION)
 Б.М.Аксельрод
53
31
7
F 16L 25/ 00
300
F 16L 37 /084
20
7
250
23
3
200
F1 6L 13/1 4
F16 L 3 5/00
17
15 4
8
14
13 8
13 9
8
F 16L 39 /00
150
100
A6 1F 2/ 06
51
NU MB E R O F PA T E NT D O CS
350
50
0
L ea d in g s ub g ro u ps
A l l these s u b g r o u p s a r e o f F 1 6, B 2 9, B21, B 2 3 c l a s s e s
1st s u bgroup of
r em ot e
areas
Рис.15. Начальный участок распределения полученных документов по
подгруппам
Итак, найдена отдаленная область 1-го типа – хирургия и протезирование органов и
сосудов. Наша цель - использовать решения из этих областей для нашей задачи. В
обычной парадигме ФОП это звучало бы как перенос приема из одной области в
другую. В проблематике многофакторного APOS добавляется еще и симбиоз
решений из обеих областей, то есть взаимоувязанное совмещение решений.
Наиболее распространенные методы в хирургии полых органов - соединение
стыкуемых частей с помощью сшивания нитью или специальной скрепкой. На первый
взгляд, эти методы неприменимы к стыковке труб с толщиной стенки 5 см. И,
разумеется, две рассматриваемые системы никак не относятся к альтернативным.
Но вернемся к этому позже.
Разумеется, можно пытаться "переносить" эти методы непосредственно на
технологию соединения труб встык. Однако, по-видимому, если иметь целью
внедрение "скрепок", то соединение труб не имеет особенностей по сравнению,
например, с соединением любых других металлических частей.
Поэтому для поиска технологических методов, в которые следует попытаться ввести
"скрепки", следует рассмотреть группы указанных технологий - соединения частей
"встык" или соединение металлических частей сваркой. Например, рассмотрим
последнюю из них.
 Б.М.Аксельрод
54
Примечание. Возможно и другое рассуждение с тем же результатом. Так как
Заказчик хорошо знает наиболее развитые методы соединения труб, но твердо
придерживается сварки, следует поискать сравнительно малоизвестные, но
перспективные для нашей задачи методы сварки.
Поэтому выполняем запрос по теме «соединение металлических частей сваркой»:
((seam OR clump OR interlock OR bind OR join OR joint OR juncture OR conjugat* OR
couple OR connect* OR attach* OR affix OR weld OR solder OR unite OR butt*) <in> TI)
AND (weld AND (steel OR iron OR metal)) <in> AB). Полученный исходный массив для
анализа включает 6,053 документа. Выделим лидирующие области и проведем
сужение области поиска по описанному выше алгоритму.
На рис.16 приведены подгруппы МКИ, лидирующие в данной проблеме.
Рис.16. Подгруппы МКИ, лидирующие в решении задачи
«соединение металлических частей сваркой» (с интерфейса
DELPHION)
Рассмотрим наиболее весомую из них – B23K 26/00 К ней относятся 358 документов.
Программные средства DELPHION позволяют узнать распределение заявительской
активности в этой подгруппе по годам (Рис.17).
40
35
31
35
29
30
26
25
23
25
20
15
11
10 10 11
15
8
7
9
10
2
5
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Рис.17. Распределение заявительской активности в подгруппе B23K 26/00 по
годам
Анализ заявок из «острого всплеска» за 1995 год сразу позволил выявить метод
резистивной сварки встык (resistance welding method). Один из вариантов этого
метода следующий: при пропускании сильного тока через границу свариваемых
частей их края нагреваются вследствие повышенного сопротивления на границе.
Приграничные области размягчаются и, при приложении некоторого давления,
герметично свариваются. Чем здесь может помочь какая-либо «скрепка»?
 Б.М.Аксельрод
55
Практически, APOS уже дал нам портрет нового решения, повышающего точность и
прочность соединения.
На основании этого портрета легко прийти к решению, представленному на рис.18.
«Скрепка» в виде, например, «паука» помещается между стенками труб, которые
подвергаются сварке встык методом резистивной сварки. «Скрепка» выполнена из
металла, имеющего более высокую температуру плавления, чем трубы. Поэтому при
разогреве электрическим током она будет постепенно внедряться в размягчающиеся
стенки сближающихся труб. По завершении процесса скрепка придаст шву
дополнительную прочность.
Сближение встык
Область
нагрева
Скрепка"паук"
Скрепка"паук"
Источник
тока
Трубы, свариваемые
резистивной сваркой
Шов
повышенной
прочности
Б)
А)
.
Рис.18. Повышение качества шва при помощи тугоплавкой «скрепки» при
сварке толстостенных изделий методом резистивной сварки. А) – начало
процесса; Б) – шов повышенной прочности.
Итак, мы выполнили процедуру APOS, которая привела непосредственно к новому
решению. Эта процедура имела следующие шаги:
1. Выполнен экспресс-APOS (объективированный) по наиболее широкой
постановке исходной задачи – методам соединения труб. Результат:
получены некоторые выводы по лидирующим областям и их методам, найдена
неочевидная отдаленная область.
2. Выполнен экспресс-APOS (объективированный) по отдаленной области –
хирургии и протезированию полых органов и сосудов. Результат: выявлены
подходы, обычно (по результатам этапа 1) не рассматриваемые для применения
 Б.М.Аксельрод
56
в сварке металлических труб. С другой стороны, эти подходы могут быть
применены в сочетании с некоторыми методами сварки, выявленными на этапе 2.
3. На основе анализа применимости решений из найденной отдаленной области,
поставлена задача по проведению APOS по трансформированному
поисковому образу – сварке металлов.
4. Выполнен объективированный APOS по указанной теме. Результат: выявлены
передовые методы сварки металлических частей, включая резистивную сварку.
5. По результатам пп.2 и 4 получен симбиоз решений из разных областей, в
данном случае - как быстрый результат построения портрета решения. В итоге
получено новое решение.
Примечание. ТРИЗ-совмещение различных решений может выполняться и другими
методами, например, переносом признаков или синтезом альтернативных
систем - если условия задачи позволяют применить эти методы.
Результаты всех выполненных шагов детерминированы структурой представления
информации в ПБД и методически целенаправленным сужением области поиска.
Этим определяется воспроизводимость результата применения APOS. Повторив
эту процедуру, специалист по ТРИЗ может прийти к приведенному решению, а также
и к другим.
Данный пример иллюстрирует так называемый «многофакторный» вариант
применения APOS (раздел 2.5). Многофакторный APOS здесь обеспечил:
 нахождение двух и более частных решений из лидирующих и отдаленных
областей, получаемых по разным инициирующим запросам и подходящих для
использования в решаемой задаче
 формирование портрета решения и, в результате - получение симбиозного
решения.
2.8. РАЗБОР ПРИМЕРА 2: ПРИМЕНЕНИЕ APOS ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ
РЕШЕНИЙ И КОНЦЕПЦИЙ. НОВАЯ СИСТЕМА ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО
ОТБЕЛИВАНИЯ ЗУБОВ: ПОИСК КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ И ИХ
ОБОСНОВАНИЕ
Заказчик поставил следующую задачу: необходимо разработать новый продукт для
массового выпуска, предназначенный для самостоятельного отбеливания зубов.
На момент выполнения проекта массово выпускалась и пользовалась огромной
популярностью система для домашнего отбеливания, включающая каппу,
надеваемую на зубы и наполненную отбеливающим гелем (Рис.19).
 Б.М.Аксельрод
57
Отбеливатель
Каппа
Пигмент
Зуб
Десна
Рис.19. Прежняя система отбеливания зубов: каппа, наполненная
отбеливающим гелем
Эта система обладала рядом недостатков:
Недостатки продукта, выпускавшегося ранее для массового потребления
1. Медленный процесс отбеливания
2. Дискомфорт потребителя при ношении каппы
Физический дискомфорт:
- нарушение прикуса
- невозможность принятия пищи
- затруднение питья
Психологический дискомфорт:
- необходимость привыкания
- затруднение разговора
- нарушения сна
- привязанность к дому
3. Побочные эффекты для здоровья
- повышение чувствительности зубов
- механическое раздражение краев десен
- химическое раздражение слизистой
- раздражение слизистой желудка при попадании в него геля.
Заказчик поставил задачу: необходимо разработать концепции новых продуктов,
которые должны превосходить существующие настолько, чтобы быстро занять
лидирующее положение на рынке и фактически захватить его.
Следует отметить, что подобная задача была поставлена перед нами впервые.
 Б.М.Аксельрод
58
На момент выполнения проекта APOS еще не был разработан, однако его элементы,
еще не оформленные в отдельную методику, уже применялись. В то время еще не
хватала последовательности и целенаправленности в действиях, однако основная
идеология, основанная на последовательном исследовании патентной информации,
в том числе для выявления лидирующих областей, уже формировалась.
Рассмотрим кратко применение алгоритма APOS для решения данной задачи.
Функциональное моделирование показало, что наиболее проблемное действие проникание окислителя к пигментированным участкам зуба. Поэтому был проведен
проблемно-ориентированный поиск по этому действию.
2.8.1. Применение элементов APOS для поиска направлений создания нового
продукта
Исследуем опыт человечества в решении проблем проникания активных веществ.
Формируем инициирующий запрос по объективированному действию: поисковый
образ (образ №1) включает глагол и “неглагольную” характеристику, отражающие
действие "проникать" и объект, который проникает - активное вещество (окислитель).
((((penetrat* OR permeat*) AND (active OR oxid*)) <in> AB) ) AND (PD<=1997-04-01)
Этот запрос принес исходный массив данных - ссылки на 2,177 патентных документа.
Исследуем распределение полученных ссылок по подгруппам и находим наиболее
весомые подклассы (Рис.20) и подгруппы (Рис.21):
Рис.20. Наиболее весомые подклассы, отвечающие инициирующему
запросу.
К весомым подклассам можно отнести следующие:
A61K - Лекарства и медикаменты для терапевтических, стоматологических или
гигиенических целей
H01L - Полупроводниковые приборы; электрические приборы на твердом теле, не
отнесенные к другим классам или подклассам
B01D - Разделение
 Б.М.Аксельрод
59
Рис.21. Наиболее весомые подгруппы, отвечающие инициирующему
запросу
Мы видим, что всего три подгруппы удовлетворяют условному критерию весомости
(свыше 100 единиц). Несмотря на наличие нескольких достаточно весомых
подклассов, документы оказались сильно разбросанными по подгруппам.
Это получилось потому, что примененный нами поисковый образ - очень слабо
направлен, неточен. Однако он имеет и достоинство: статистически значимый
результат обеспечивает широкий охват возможных областей, в которых
человечество имеет большой опыт в выполнении действия, которое нас интересует.
Более точно лидирующие области определяются из содержания наиболее весомых
подгрупп каждого из весомых подклассов:
A61K 8/00 Косметические или подобные туалетные средства
A61K 8/30
..содержащие органические соединения
A61K 8/49
...содержащие гетероциклические соединения
A61K 9/00 Медицинские препараты, характеризуемые специальными
физическими формами
A61K 9/70
.на основе ткани или волокон
A61K 47/00 Лекарственные препараты, отличающиеся используемыми
неактивными ингредиентами, например носителями, инертными добавками
A61K 47/10
...спирты; фенолы; их соли
A61K 47/22
..гетероциклические соединения
 Б.М.Аксельрод
60
A61Q 19/00 Средства для ухода за кожей
B01D - Разделение
B01D 53/00 Разделение газов или паров; извлечение паров летучих
растворителей из газов; химическая или биологическая очистка отходящих газов,
например выхлопных газов, дыма, копоти, дымовых газов, аэрозолей
B01D 53/22 диффузией
B01D 71/00 - Полупроницаемые мембраны для процессов разделения или
устройств, отличающиеся материалом для их изготовления; способы
изготовления, специально предназначенные для этих целей
H01L 21/00 Способы и устройства, специально предназначенные для
изготовления или обработки полупроводниковых приборов или приборов на
твердом теле или их частей
H01L 21/02 .изготовление или обработка полупроводниковых приборов или их
частей
H01L 21/70 .изготовление и обработка приборов, состоящих из нескольких
твердотельных компонентов или интегральных схем, сформированных на общей
подложке или внутри нее, или их особых частей; изготовление приборов на
интегральных схемах или их особых частей
H01L 29/00 Полупроводниковые приборы, специально предназначенные для
выпрямления, усиления, генерирования ….
H01L 29/66 .типы полупроводниковых приборов
Проанализируем наиболее весомые подгруппы весомых подклассов.
В этих подгруппах сосредоточены патенты, отвечающие трем укрупненным
областям:
1. Методы локальной или послойной обработки в производстве
полупроводниковых элементов (подгруппы подкласса H01L).
2. Очистка и выделение газов и паров (подгруппы подкласса B01D).
3. Связанное с доставкой лекарственных и иных веществ в медицине и
косметологии (подгруппы подкласса A61K, A61Q).
Анализ целесообразности дальнейших исследований в этих направлениях может
быть выполнен и без использования патентных баз. Опыт показывает, что в
реальных консалтинговых проектах применение APOS как такового уже не
обязательно. Однако поиск в патентных базах ответов на различные вопросы и
использование полученной информации при системном применении облегчает путь
и повышает достоверность выводов.
В выполненном нами конкретном проекте было сделано именно так..
2.8.1.1. Очистка и выделение газов и паров из газовых смесей (подкласс B01D)
 Б.М.Аксельрод
61
С одной стороны, в данном случае мы имеем ситуацию, когда выявленная область
недостаточно точно соответствует решаемой проблеме по сути используемых
процессов. В частности, у нас по ряду причин исходно предполагается жидкая среда,
а не газовая.
С другой стороны, если взглянуть на проблему шире, мы сразу выходим на
возможность использования газообразного окислителя. Известные решения из
выявленных подгрупп, в связи со спецификой проблемы, еще не дают нам
достаточно близкого решения-аналога. Однако они подсказывают дальнейшие пути
более точного поиска, который можно провести с использованием патентных баз:
- поиск газообразных окислителей, которые можно применить в нашем случае
- поиск способов их продуцирования на месте, с использованием тех или иных
исходных веществ (предшественников)
- поиск готовых решений по полупроницаемым мембранам, если они понадобятся, в
соответствии с выявленными газообразными окислителями и их предшественниками.
2.8.1.1.1. Предварительный анализ области.
Анализ показал, что использование газообразного окислителя может быть
эффективным и, кроме того, может быть реализован в виде дешевого продукта
массового применения. Соответствующая концепция была разработана, но не
получила главного приоритета.
2.8.1.1.2. Результат.
В конечном итоге, такая концепция вошла в число предложенных Заказчику.
Отметим интересное совпадение: две патентные заявки с аналогичной идеей, в
которых использовалась электрохимическая ячейка для генерации газообразного
отбеливателя, были поданы с приоритетом от 7 августа 1997 года - в месяц
презентации нашего проекта Заказчику (ныне оба заявителя получили патенты
US5921251 Brush that delivers beneficial agents и US6135126 Brush that delivers
beneficial agents). Это наглядно иллюстрирует параллельность независимых
исследований.
Таким образом, на верхнем уровне концептуального решения - на уровне
концептуального направления - "сработала" находка из лидирующей, но
отдаленной области деятельности человека (B01D).
2.8.1.2. Локальная или послойная обработка объектов в производстве
полупроводниковых элементов (подкласс H01L)
2.8.1.2.1. Предварительный анализ области.
В данной области практикуется ряд основных подходов.
2.8.1.2.1.1. Избирательное нанесение действующего вещества.
В проекции на нашу проблему это означает нанесение окислителя точно на
пигментированные участки зуба. Именно так выполняется
профессиональное отбеливание высоко концентрированным отбеливателем.
Сразу напрашиваются "умные" сканеры-принтеры, распознающие пятно и
наносящие окислитель точно на него. Но концепции такого типа были
исключены из дальнейшего анализа как слишком дорогие для массового
потребителя.
 Б.М.Аксельрод
62
Примечание. Другой, более высокотехнологичный принцип избирательного
нанесения отбеливателя на пигментированные участки, также может быть
найден с помощью APOS. Однако это выходит за рамки настоящего
примера.
2.8.1.2.1.2. Предварительная защита участков, которые не нужно подвергать
действию окислителей.
В проекции на нашу задачу это означает предварительное покрытие
непигментированных участков зуба и десен защитной пленкой (лаком), а
затем - нанесение окислителя.
Мы не стали рассматривать подобные концепции, так как технология такого
типа слишком сложна для массового потребителя.
2.8.1.2.1.3. Равномерное покрытие всей поверхности пленкой с последующей
обработкой только локально, в необходимых местах. При этом можно
локально активировать окислитель пленки или сформировать в пленке
проходы для окислителя.
В проекции на нашу проблему такая технология будет слишком дорогой,
сложной в применении и не подходящей для массового рынка.
2.8.1.2.2. Результат.
Было принято решение придать этим направлениям низкий уровень приоритета.
2.8.1.3. Доставка лекарств сквозь ткани тела, в том числе сквозь кожу и внутрь
костей (подкласс A61K)
Эта область по всем признакам является лидирующей в выполнении требуемого
действия.
2.8.1.3.1. Предварительный анализ области.
Данная область в наибольшей степени соответствует исследуемой ТС по
качественным характеристикам системы:
- по физическим свойствам (объекта действия - клеточная ткань, костная
структура) и
- по ограничениям (системы, действующие на границе раздела ткани и
окружающей среды).
Системы пролонгированной доставки лекарств активно развиваются; доказана их
эффективность. В этой области на момент выполнения проекта уже выполнено
огромное количество исследований по применению различных материалов и
активных веществ.
Уже была доказана рыночная эффективность систем пролонгированной доставки.
Потребитель фактически был готов к новым системам такого типа.
2.8.1.3.2. Результат.
Было принято решение придать этому направлению первый приоритет.
Вывод
 Б.М.Аксельрод
63
Было принято решение о разработке обоснования концепции для продукта,
аналогичного чрескожным системам доставки лекарств.
Итак, по результатам экспресс-применения APOS по действию "проникание активных
веществ" выбраны два направления 1-го приоритета:
- создать продукт, аналогичный чрескожным системам пролонгированной
доставки лекарств
- создать продукт, в котором для отбеливания пигментных пятен на зубах
используется газообразный окислитель.
Оба указанные концептуальных подхода нашли в последующие годы свое отражение
в патентах различных фирм, хотя Заказчик принял (на текущий момент) к разработке
и внедрению только первое направление из перечисленных.
В настоящей работе далее будет показано, как использовались элементы APOS для
дальнейшей проработки и обоснования этого концептуального направления.
2.8.2. Применение элементов APOS для экспресс-проработки и обоснования
концепций
2.8.2.1. APOS в формировании портрета продукта
Анализ документов из полученного массива, относящихся к подклассу A61K,
показывает, что существуют 3 основных вида пассивных систем пролонгированной
доставки лекарств:
А) системы типа наложенного резервуара со сравнительно толстым слоем жидкого
или вязкого носителя (в том числе издавна применяемые мазевые аппликации,
пропитанные гелем подушечки)
Б) системы типа пластыря, имеющие тонкий адгезивный слой и сравнительно тонкий
слой носителя лекарств, причем эти два слоя часто совмещены (современные
полимерные накладки, несущие активные вещества)
В) тонкий слой, наносимый непосредственно на поверхность (например, кожи) и
образующий пленку после высыхания растворителя или полимеризации носителя
веществ (типа лака).
Продукт, выпускавшийся массово для отбеливания зубов на момент выполнения
проекта, - наполненная гелем каппа - типичный представитель класса А.
ТС, относящиеся к классу В, на рынке были представлены двумя видами продуктов:
 высококонцентрированный отбеливатель, наносимый на зубы при
профессиональном отбеливании. Его наносит дантист, процедура происходит в
течении часа и требует высокой аккуратности. Однако, продукт такого типа в ходе
нашего анализа был признан малопригодным для массового использования.
 отбеливающий карандаш, также уже производившийся одной из фирм в то время.
Но его эффективность была низкой, и он не смог занять значимую нишу.
 Б.М.Аксельрод
64
В итоге, наше внимание привлекли продукты для пролонгированной чрескожной
доставки класса Б - типа тонкой полимерной пленки, несущей активное
действующее вещество в себе или в составе адгезива.
Теперь можно сформулировать портрет продукта - объекта концепции,
реализуемость которой было необходимо обосновать.
Простейший способ реализации этой концепции - система, включающая слой
адгезива на полимерной пленке и окислитель в качестве отбеливающего агента. При
этом адгезив может одновременно выступать и как носитель окислителя.
Такого продукта для отбеливания зубов до момента начала нашего проекта еще не
было. Возможность его высокой эффективности и, следовательно, рыночного успеха
не выглядела очевидной. Вырисовывались по крайней мере две основные и
промежуточная модели системы, представленные в Табл.5.
Таблица 5. Модели требуемой ТС
Модель 1
Модель 2
Полимер-тонкая
Полимер-пористая
инертная основа
система, пропитанная
(наполненная)
отбеливателем
Слой адгезива для
приклеивания пленки к
зубу. Адгезив - носитель
окислителя, с
возможностью его
постепенного
выделения из адгезива
Слой адгезива для
приклеивания полимера
к зубу. Адгезив проводник/носитель
окислителя
Модель 3
Полимер - твердый или
полутвердый носитель
окислителя, постепенно
выделяющегося из
полимера
Слой адгезива для
приклеивания полимера
к зубу. Адгезив проводник/дополнительн
ый резервуар окислителя
Требования к адгезиву:

безвредность при попадании в ротовую полость

достаточно сильная адгезия к поверхности зубов,

при возможности легкого удаления (отклеивания) системы после
использования

устойчивость адгезива к действию окислителя

желательно отсутствие адгезии к деснам
Дополнительное абсолютно необходимое условие: все используемые материалы и
вещества должны быть разрешены к длительному использованию в ротовой
полости.
Первая модель конструктивно выглядит как тривиальная система. Очевидно, что в
принципе ее можно было быстро создать с использованием существовавших
гелевых отбеливающих композиций. Например, на основе широко
использовавшегося карбамида (Carbomide), несущего перекись водорода. Однако
далее возникает ряд вопросов. Например, невозможно быть уверенным априорно,
что этот гель удастся загустить настолько, чтобы он мог выполнять
 Б.М.Аксельрод
65

функции адгезива и удерживать всю систему на зубе;
и чтобы при этом были обеспечены

высокая концентрация окислителя (перекиси водорода) и

эффективный транспорт окислителя в зуб.
Дело в том, что, если бы можно было легко и просто создать такой эффективный
адгезив на основе существующих отбеливателей, это уже должно было быть
сделано. Рассуждение простое: один из главных недостатков системы-прототипа вытекание отбеливателя в ротовую полость, а также затекание слюны под каппу и
разбавление ею отбеливателя. Поэтому, вероятно, дальнейшее загущение
существовавших гелевых смесей было затруднительно реализовать простыми
методами при сохранении высокой эффективности отбеливания.
С другой стороны, скорее всего, это не было еще сделано только потому, что никто
не ставил соответствующую задачу. Именно к такому выводу подталкивают
результаты анализа, который будет показан далее. Фактически, мы увидим, что
уровень техники, существовавший на момент выполнения проекта, позволял
специалистам быстро разработать соответствующий продукт после правильной
постановки задачи. Именно поэтому Заказчик смог наполнить рынок новым
продуктом очень быстро.
Вторая модель выглядит как промежуточная. Принципиальных проблем создания
такой системы не видно, но остается та же самая техническая проблема:

адгезив, эффективно приклеивающий систему к зубам и одновременно

обеспечивающий эффективную доставку окислителя к зубу.
В третьей модели ситуация выглядела сложнее: к проблемам адгезива должны
добавиться проблемы не только с адгезивом, но и с полимерным носителем
окислителя. В частности, возникал ряд вопросов, на которые не было готовых
ответов:
 Удастся ли "вложить" активные вещества - окислители, разрешенные к
применению в массовых продуктах гигиены полости рта, в полимер,

также разрешенный для длительного использования в ротовой полости?
 Удастся ли создать адгезив, удовлетворяющий комплексу требований,
приведенных в Табл.5?
Все эти вопросы - научного плана. Очевидно, что экспертиза не может дать
положительные ответы быстро и уверенно. Требовалась некоторая предварительная
оценка достоверности реализуемости этой концепции.
Поэтому, прежде чем заказывать исследования потенциальной возможности
решения всех этих проблем, был проведен экспрессный проблемноориентированный поиск для предварительного обоснования концепции.
2.8.2.2. Постановка проблем для APOS и план исследования
Следует обратить внимание на постановку исследовательской задачи: это не синтез
новой концепции, а предварительное обоснование ее реализуемости. Из этого
 Б.М.Аксельрод
66
следует, что цель будет достигнута при нахождении хотя бы одного-двух вариантов,
когда обеспечивается требуемое или достаточно сходное действие. Дальнейшие
исследования будут относиться уже к научно-технической разработке.
Для исследования возможности решения указанных проблем следовало начать с
составления достаточно обобщенного, но при этом достаточно конкретного
поискового образа. Как было указано в параграфе 2.1.2.1, основной критерий - "не
упустить важное, но и не захватить много "мусора"".
Выше показано, что имеются две основные проблемы:
1. проблема содержания окислителя в полимерном носителе и его
совместимости с полимерным носителем (при этом полимер может находиться
как в твердом, так и в полутвердом состоянии) и
2. проблема достаточно сильной адгезии этого носителя к зубу, с
возможностью перехода окислителя от носителя в зуб.
Консультационные проекты обычно выполняются в условиях неопределенности
информации. В частности, можно было предполагать, что общепринятые вязкие
отбеливающие гели не способны обеспечить достаточно сильную адгезию
полимеров к зубам. Поэтому мы выдвигаем дополнительное требование:
предполагаемый адгезив должен отличаться от общеизвестных, применяемых в
отбеливании зубов.
Двум основным проблемам должны соответствовать два информационных
исследования с пересечением их результатов.
План исследования.
1. Исследование возможности решения 1-ой проблемы на основе обнаружения
известных способов решения близких проблем.
2. Исследование возможности решения 2-ой проблемы на основе обнаружения
известных способов решения близких проблем.
3. Выяснение возможности пересечения известных решений по обеим проблемам.
2.8.2.3. Проблема пролонгированной доставки окислителя из полимерного
носителя
К моменту выполнения исследования уже сложилось понимание того, что не только
базисная пленка, несущая всю систему, должна быть полимерной, но полимер
должен также выступать и как необходимый ингредиент адгезива.
Кроме того, в любом случае необходимо было рассмотреть возможность реализации
3-ей модели (параграф 2.8.2.1). Поэтому поисковый запрос формировался сразу с
учетом задачи-максимум: использовать сам полимер как носитель окислителя
или его предшественников (или, как часто говорят, как матрицу для
размещения окислителя). При этом полимер-матрица может находиться как в
твердом, так и в полутвердом состоянии.
Таким образом, задача формулируется следующим образом: необходимо найти
полимер, способный выступать как носитель отбеливателя (окислителя) с
возможностью постепенного высвобождения последнего и проникания в ткани тела.
 Б.М.Аксельрод
67
Учитывая дополнительные ограничения (применение в ротовой полости), а также тот
факт, что мы ищем конкретные решения для непосредственного подтверждения
возможности реализации концепции, можно сузить область поиска, ограничившись
лидирующим подклассом A61K.
Все варианты концепции связаны с проблемой эффективной доставки окислителя к
поверхности зуба. Поэтому поисковый запрос должен отражать действия
"проникать", "доставлять", которые вводим в поле "Реферат изобретения".
Необходимым дополнительным атрибутом запроса выступает субъект действия полимер (матрица), несущий активный агент. Для усиления направленности поиска
вводим еще один атрибут запроса - "окислитель" (отбеливатель) в поле запроса
"Формула изобретения".
Итак, поисковый образ, оптимизированный по соотношению "сигнал/шум", то есть
"результат/мусор" (далее поисковый образ №2) выглядит следующим образом:
(((((penetrat* OR permeat* OR deliver* OR release*) AND (active OR oxid* OR
drug OR pharma* OR agent) AND (polymer OR matrix OR matrice) ) <in> AB))
AND ((oxid* OR perox* OR hydroperox* OR whiten* OR bleach*) <in>
CLAIMS) ) AND (PD<=1997-04-01) AND ((A61K*) <in> IC)
Элемент (PD<=1997-04-01) запроса соответствует тому, что исследование
проводилось в конце марта-начале апреля 1997 года.
По данному запросу получен исходный массив из 213 патентных документов.
Применим элементы APOS для быстрого выявления документов, релевантных
поставленной задаче.
Распределение документов по подгруппам представлено на рис.22.
Рис.22. Распределение по подгруппам документов массива, полученного по
запросу №2.
Только одна из подгрупп, A61K9/00, "дотягивает" до статуса весомой (свыше 80
документов)
Исследуем динамику заявительской активности для этой подгруппы (рис.23).
 Б.М.Аксельрод
68
Рис.23. Динамика заявительской активности для наиболее весомой
подгруппы A61K9/00 (82 документа):
В соответствии с принципами выделения временных зон особого интереса
(соответствующие годы отмечены "галочками" на рисунке), из 213 документов
отобраны 38. Среди них выявлены 3 патента, релевантных поставленной нами
задаче:
 WO9528124A2 An adjunctive polymer system for use with medical device, Atrix
Laboratories, Inc.1995-10-26
 WO9524908A1 Use of nitric oxide-releasing polymers to treat restenosis and related
disorders, The United States of America, represented by the Secretary, Department of
Health and Human Services, 1995-09-21
 US4892736 Intra-pocket drug delivery devices for treatment of periodontal diseases,
The Forsyth Dental Infirmary for Children, 1990-01-09
Итак, выявлены 3 документа, отвечающих поставленным требованиям: они содержат
информацию о полимерах, способных нести и постепенно высвобождать окислители.
Эта информация отражена в Табл.6.
Таблица 6. Патентные документы с информацией о полимерах, способных
выступать как носители окислителей. Выделены с применением APOS из
исходного массива по поисковому образу №2.
#
Title
WO9524 Use of nitric
908
oxide-releasing
polymers to treat
restenosis and
related disorders
Используемые полимеры и окислители,
poly (lactide/glycolide) and a polyethylene glycol
polyolefin, a polyether, a polyester, a polyamide, a
polyurethane, a peptide
(полимеры, в которые могут быть включены
функциональные группы N2O2, из которых
высвобождается окись азота NO)
Окислитель: окись азота NO
WO9528 An adjunctive
124
polymer system
for use with
medical device
 Б.М.Аксельрод
Полимеры:
polylactides, polyglycolides, polycaprolactones,
polyanhydrides, polyamides, polyurethanes,
polyesteramides, polyorthoesters, polydioxanones,
polyacetals, polyketals, polycarbonates,
69
polyorthocarbonates, polyphosphazenes,
Polyhydroxybutyrates, polyhydroxyvaleratest
polyalkylene oxalates, polyalkylene succinates,
poly(malic acid), poly(amino acids), poly(methyl vinyl
ether), chitin, chitosan, and copolymers, terpolymers.
Окислитель - benzoyl peroxide
US4892
736
Intra-pocket drug
delivery devices
for treatment of
periodontal
diseases
collagen, cellulosic polymers, glycolic acid polymers,
methacrylate polymers, ethylene vinyl acetate
copolymers, ethylene vinyl alcohol copolymers, and
polycaprolactone, polyurethanes and polylactides,
Окислитель - peroxides
Примечание. Технические решения по двум первым выявленным заявкам
предназначены для применения в медицине, но не относятся к обработке зубов или к
гигиене ротовой полости. Третий документ относится к лечению периодонтита, но не
к отбеливанию зубов. То есть, это типичный результат находок в областях, "чужих"
для разработчиков Заказчика.
Замечание 1 об эффективности APOS
Благодаря использованию APOS, в данном случае для этого потребовалось
просмотреть рефераты только 38 документов из исходного массива в 213, то есть
18% от исходного массива.
Так как сквозной просмотр всех 213 рефератов технически возможен, хотя и
трудоемок, для выяснения эффективности APOS этот просмотр был также выполнен
при подготовке настоящей работы. При этом было выявлено дополнительно только
6-7 документов, отвечающих нашей задаче.
Наличие или отсутствие этих дополнительных материалов никак не влияло на наши
выводы по предварительному обоснованию концепций. При этом была в целом
подтверждена высокая эффективность APOS как метода: он обеспечил быстрое
выявление релевантных документов при их общем очень малом абсолютном
количестве.
Интересно отметить, что в опубликованном техническом решении по заявке
WO9524908A1 Use of nitric oxide-releasing polymers to treat restenosis and related
disorders, опубл. 1995-09-21 окислитель - окись азота - выделяется из полимераносителя при нормальных физиологических условиях. Этот отдаленный аналог
можно также отнести и к концептуальному направлению по п.2.8.1.1 (использование
окислителя в газообразном состоянии), только способ получения газообразного
окислителя другой, чем в упомянутых в указанном пункте патентах.
Вывод по поиску полимеров-носителей окислителя
Две из трех найденных систем не предназначены для использования в стоматологии.
Однако наличие этих патентов подтверждает, что поставленная нами задача
выделения окислителя из полимерной матрицы, с возможностью использования
обоих веществ в ротовой полости, решаема.
 Б.М.Аксельрод
70
2.8.2.4. Проблема адгезии полимерного носителя к поверхности зубов
Очевидно, что принципиально эта проблема ранее была решена в стоматологии для
лечения кариеса, протезирования и др. Но, как правило, - для профессионального
использования: все такие адгезивы токсичны и с трудом поддаются обратной
операции - снятию с зуба.
В разделе 2.8.2.1 были сформированы основные требования к адгезиву:

безвредность
 достаточно сильная адгезия к поверхности зубов при возможности легкого
удаления (отклеивания) системы после использования

устойчивость адгезива к действию окислителя

желательно отсутствие адгезии к деснам.
Возможность использования полимеров, применяемых для гигиены ротовой полости,
несущих отбеливатель на своей поверхности, в порах или в микрорезервуарах (1-я и
2-я модели системы), достаточно очевидна. Однако представлялось, что при
конкретной реализации этих идей могут возникнуть сложности. Они, прежде всего,
могли быть связаны с низкой эффективностью выполнения адгезивом одновременно
ряда функций (см. выше).
Поисковый образ должен отражать основное проблемное действие (явление) адгезию к поверхности зуба.
Формируем соответствующий поисковый образ (далее образ №3):
( ( ((tooth OR teeth) AND (adhe* OR stick*)) <in> AB) AND (PD<=1997-04-01 ) ) NOT (
(tooth-brush OR teeth-brush OR toothbrush OR teethbrush OR "tooth brush" OR "teeth
brush") <in> TI)
По этому запросу получен исходный массив из 957 документов.
Применим подходы APOS для ускоренного поиска документов, отвечающих нашей
цели.
Выявление весомых подклассов
Распределение документов подклассам представлено на рис.24.
Рис.24. Распределение по подклассам документов исходного массива,
полученного по поисковому образу №3.
 Б.М.Аксельрод
71
Цель текущего исследования - не поиск наиболее прогрессивных решений во всех
областях, в том числе отдаленных, а предварительное обоснование концепций,
относящихся к вполне конкретной области, гигиене полости рта. Поэтому для
быстрого выхода на наиболее приемлемые решения мы далее будем рассматривать
документы, относящиеся именно к этой области, то есть к классу A61.
Его подклассы, сколько-либо заметные по статистике (см. Рис.24):

A61C - Стоматология; гигиена полости рта и уход за зубами
 A61K - Лекарства и медикаменты для терапевтических, стоматологических или
гигиенических целей
 A61L - Способы и устройства для стерилизации материалов и предметов вообще;
дезинфекция, стерилизация или дезодорация воздуха; химические аспекты,
относящиеся к бандажам, перевязочным средствам, впитывающим прокладкам, а
также к хирургическим приспособлениям; материалы для бандажей, перевязочных
средств, впитывающих прокладок или хирургических приспособлений

A61Q - Использование косметических или подобных туалетных средств
Рассмотрим лидирующий подкласс A61C (292 документа).
Распределение по подгруппам в этом подклассе представлено на рис.25.
Рис.25. Распределение по подгруппам документом из подкласса A61C.
В этом подклассе оказалась только одна весомая подгруппа - A61C 7/00 (119
документов).
Динамика заявительской активности в этой подгруппе представлена на рис.26, с
выделением годов, представляющих повышенный интерес в соответствии с
критериями APOS.
Рис.26. Динамика заявительской активности в подгруппе A61C 7/00
 Б.М.Аксельрод
72
По критериям APOS выделены и исследованы 44 документа.
Среди них не обнаружено ни одного релевантного нашей задаче. В полученной
выборке представлены только ортодонтические адгезивы и методы крепления.
Рассмотрим в целом динамику во второй по весомости группе A61C13 (89
документов) (рис.27).
Рис.27. Динамика заявительской активности в подгруппе A61C13
По критериям APOS выделены и исследованы 25 документов.
Среди них не обнаружено ни одного релевантного нашей задаче. В этой выборке
оказались только методы и композиции для лечения кариеса и протезирования
зубов.
Рассмотрим в целом динамику в третьей по весомости группе A61C5 (86 документов)
(рис.28).
Рис.28. Динамика заявительской активности в подгруппе A61C5
По критериям APOS выделены и исследованы 31 документ.
Среди них обнаружен один потенциально релевантный нашей задаче:
 US5395241 Solution of stannous and amino fluorides and method of use dental
treatment (filed 1993).
Защищено техническое решение по доставке веществ для лечения
гиперчувствительности зубов. Активные вещества осаждаются на поверхность зуба в
носителе - растворенном в спирте полимере из группы натуральных полимеров
 Б.М.Аксельрод
73
Copals of Manilla and Congo, Damar Batu and East Indies, Sandarac, Yacca, Mastic
and Shellac.
Этот патент интересен тем, что в нем, возможно, обеспечивается преимущественное
осаждение депозита на зубы, а не на слизистую. Хотя уточнить это предположение
можно было только с помощью экспертов, появилась надежда на то, что проблема
избирательности решаема. Этот пример показывает что, несмотря на кажущуюся
низкую эффективность поиска (до сих пор выделен для детального исследования
только один документ), продолжение процедуры имеет смысл.
Рассмотрим вторую лидирующую группу A61K из массива, полученного по
поисковому образу №3.
Распределение по подгруппам представлено на рис.29.
Рис.29. Распределение по подгруппам документом из подкласса A61K.
Выявлены две весомые подгруппы - A61K 6/00 и A61K 6/02.
Выделяем подмассивы повышенного интереса из выборок весомых подгрупп A61K
6/00 (рис.30) и A61K 6/02 (рис.31).
Рис.30. Динамика заявительской активности в подгруппе A61K 6/00.
По критериям APOS выделены и исследованы 50 документов.
 Б.М.Аксельрод
74
Рис.31. Динамика заявительской активности в подгруппе A61K 6/02.
По критериям APOS выделены и исследованы 40 документов.
Выборки составили соответственно 50 и 40 документов, но эти массивы
пересекаются, поэтому в сумме получилось 78 документов.
Быстрый просмотр их рефератов позволил дополнительно выделить два
релевантных документа:
 EP0305083 Method for priming hard tissue, Minnesota Mining and Manufacturing
Company, 1994-10-05
 US4594240 Sheet-shape adhesive preparation, Teikoku Seiyaku Kabushiki Kaisha,
1986-06-10
 EP0321683 Adhesive composition which bonds to collagen and calcium, Dentistry
International Inc.,1989-06-28.
Особого внимания заслуживает европейский патент EP0321683 Adhesive composition
which bonds to collagen and calcium, Dentistry International Inc.,1989-06-28. Он
относится к методам лечения дефектов зубов, и решение обеспечивает высокую
адгезию зубных композитов. Поэтому мы не можем рассматривать его как четкое
доказательство возможности избирательной адгезии плимеров к зубам, но не к
слизистой. Однако в этом патенте четко говорится о том, что можно, в принципе, для
этого использовать конкретные свойства веществ, входящих в ткани зуба, в
частности, кальция и коллагена.
Это можно рассматривать как косвенное обоснование реализуемости избирательной
адгезии полимеров.
Помимо исследованных выше подгрупп и групп, имеющих сравнительно высокую
весомость, целесообразно также исследовать подклассы A61Q (23 документа) и
A61L (24 документа). Они имеют низкую весомость, но относятся к тому же классу
A61, и есть вероятность, что для узких специалистов Заказчика эти подклассы
являются субъективно "отдаленными".
 Б.М.Аксельрод
75
Рассмотрим выборку подкласса A61Q из массива, полученного по поисковому
образу №3.
Анализ рефератов этих 23 патентов позволил отложить в "копилку" дополнительно 3
из них:
 US5538714 Use of polyvinyl pyrrolidone for reducing the adherence of oral bacteria
SmithKline Beecham plc 1996-07-23/1994-08-26
 US5310563 Dental material and method for applying preventative and therapeutic
agents Colgate-Palmolive Company 1994-05-10/1991-10-25
 US5013542 Method to inhibit adhesion of disease-causing microorganisms to teeth
Forsyth Dental Infirmary for Children 1991-05-07/1988-02-08
Особый интерес представляет второй из этих патентов. В первом пункте его
формулы указано, что биоактивное вещество, включенное в полимерную
силиконовую матрицу - это отбеливающий агент.
Рассмотрим выборку подкласса A61L из массива, полученного по поисковому
образу №3.
Анализ рефератов этих 24 патентов позволил отложить в "копилку" еще один
документ, в котором полимеры обеспечивают достаточно сильную, но обратимую
адгезию к зубу:
 EP0200508 Adhesive oral bandags and oral pharmaceutical preparations, Nitto Denko
Corp. ( NITTODENKO ), 1991-10-02 / 1986-04-25
Замечание 2 об эффективности APOS
Если суммировать выборки, выполненные нами за все предыдущие шаги, то с
учетом их пересечений окажется, что всего было назначено к просмотру 195
аннотаций (20% от исходного массива в 957 единиц). В результате получено 7
документов, отвечающих нашей цели.
Для сравнения можно вспомнить (см. выше Замечание 1 об эффективности APOS),
что из 213 документов массива, полученного по поисковому образу №2, APOS
позволил быстро выявить 3 релевантных при их общем крайне малом количестве (910).
На момент исследования вообще существовало очень мало информации,
отвечающей цели нашего исследования, и в том числе патентных документов. Во
время выполнения проекта данные вопросы, в нашей постановке, находились еще на
начальной стадии разработки. Кроме того, соответствующая информация была
широко разбросана по полям возможных поисков. И причина этого заключалась не в
чрезвычайной сложности проблем. Скорее всего, поставленные нами задачи не были
актуальными до того времени или просто не ставились перед учеными и
разработчиками.
 Б.М.Аксельрод
76
Тем более примечательно, что в этих условиях APOS позволил достаточно
эффективно облегчить поиск нужного материала.
Вывод
В приведенном примере APOS показал высокую эффективность в сложной
информационной ситуации.
2.8.2.5. Выяснение возможности пересечения известных решений по обеим
проблемам
В Табл.6 приведена информация о найденных решениях по полимерным носителям
окислителей (отбеливающих агентов). В этой таблице представлены 3 решения,
выявленные при анализе этой проблемы в разд. 2.8.2.3, и дополнительно - патент
US5310563, выявленный при анализе проблемы адгезии в параграфе 2.8.2.4.
В Табл.7 приведена информация о найденных решениях по полимерам, имеющим
хорошую адгезию к зубам.
При этом в Табл.7 выделены подчеркиванием те полимеры, которые присутствуют
также и в Табл.6, то есть гарантированно способные служить матриксом для
окислителей с постепенным высвобождением последних.
 Б.М.Аксельрод
77
Таблица 6. Патентные документы с информацией о полимерах, способных выступать как носители
окислителей. Выделены с применением APOS из исходного массива по поисковому образу №2.
#, год
Название
Заявитель
Используемые полимеры и окислители,
WO9524908,
1995-10-26
Use of nitric
oxide-releasing
polymers to
treat restenosis
and related
disorders
poly (lactide/glycolide) and a polyethylene glycol
Atrix
Laboratories polyolefin, a polyether, a polyester, a polyamide, a polyurethane, a peptide
, Inc.
(полимеры, в которые могут быть включены функциональные группы
N2O2, из которых высвобождается окись азота NO)
Окислитель: окись азота NO
WO9528124,
1995-09-21
An adjunctive
polymer system
for use with
medical device
The United
States of
America
Полимеры:
polylactides, polyglycolides, polycaprolactones, polyanhydrides, polyamides,
polyurethanes, polyesteramides, polyorthoesters, polydioxanones, polyacetals,
polyketals, polycarbonates, polyorthocarbonates, polyphosphazenes,
Polyhydroxybutyrates, polyhydroxyvaleratest polyalkylene oxalates,
polyalkylene succinates, poly(malic acid), poly(amino acids), poly(methyl vinyl
ether), chitin, chitosan, and copolymers, terpolymers.
Окислитель - benzoyl peroxide
US4892736,
1990-01-09
US5310563,
1994-05-10
 Б.М.Аксельрод
Intra-pocket
drug delivery
devices for
treatment of
periodontal
diseases
The Forsyth
Dental
Infirmary for
Children,
collagen, cellulosic polymers, glycolic acid polymers, methacrylate polymers,
ethylene vinyl acetate copolymers, ethylene vinyl alcohol copolymers, and
polycaprolactone, polyurethanes and polylactides
Dental material
and method for
applying
preventative
and therapeutic
agents
ColgatePalmolive
Company
Полимеры:
Окислитель - peroxides
Silicone polymers (polysiloxanes, polydimethylsiloxane, polydimethyl silicone),
Активное вещество: PVP/H2O2 или обычный пероксид карбамида.
Адгезивы - те же, что и носители активного вещества:
PVP или обычный пероксид карбамида обычный пероксид карбамида.
78
Таблица 7. Патентные документы с информацией о решениях по полимерам с хорошей адгезией к зубам.
№ патента, Название
дата публ.
Компания
Адгезивы
Базисный
полимер
системы или
изделие
US4594240,
Sheet-shape adhesive
preparation
Teikoku Seiyaku
Kabushiki
Kaisha
Адгезивный эффект достигается
при использовании в правильных
пропорциях:
А) водорастворимого полимера с
низкой скоростью растворения в
воде*;
Б) водорастворимого полимера с
высокой скоростью растворения в
воде** и
В) водонерастворимого
полимера***.
 nylon, vinylon, etc.,
 lints, papers,
 polyvinyl chloride
film,
 polyurethane film,
 ethylene-vinyl
acetate copolymer
film,
 or other synthetic
polymer films
Adhesive oral bandags
and oral pharmaceutical
preparations
Nitto Denko
Corp. (
NITTODENKO)
soft adhesive film (self-supporting)
consisting of a mixture of (a)
polycarboxylic acid or anhydride,
e.g. acrylic or methacrylic acid
polymer or maleic anhydride
polymer, and (b) a vinyl acetate
polymer.
-
1986-06-10
EP0200508
1991-10-02
Примечание. Polycarboxylic acid or
anhydride, e.g. acrylic or methacrylic
acid polymer - это общепринятые
вещества для использования в
системах отбеливания зубов.
US5013542
1991-05-07
 Б.М.Аксельрод
Method to inhibit
adhesion of diseasecausing microorganisms
Forsyth Dental
Infirmary for
Children
proline rich protein
79
-
to teeth
EP0305083
1994-10-05
US5538714
1996-07-23
US5310563
1994-05-10
US5395241,
1995-03-07
Method for priming hard
tissue
Minnesota
Mining and
Manufacturing
Company
Hydroxyethylacrylate
Hydroxypropylmethacr
ylate,
hydroxyethylmethacryl
ate
Use of polyvinyl
pyrrolidone for reducing
the adherence of oral
bacteria
SmithKline
Beecham plc
polyvinyl pyrrolidone
-
Dental material and
method for applying
preventative and
therapeutic agents
ColgatePalmolive
Company
polyvinyl pyrrolidone/H2O2,
carbamide H2O2
silicone polymers
(polysiloxanes,
polydimethylsiloxan
e, polydimethyl
silicone)
Solution of stannous and
amino fluorides and
method of use dental
treatment
натуральные полимеры Copals of
Manilla and Congo, Damar Batu and
East Indies, Sandarac, Yacca, Mastic
and Shellac.
Примечание: В US4594240 приведены достаточно широкие перечни полимеров:
* A) sodium polyacrylate, ammonium polyacrylate, hydroxyethyl cellulose, sodium carboxymethyl cellulose, sodium
alginate, starch, polyvinyl alcohol and polyvinylpyrrolidone, polyethylene glycol (polyethylene oxide)
** B) gelatin, alubumin, karaya gum, agar and gluten
*** C) vinyl acetate resin, ethyl cellulose, propyl cellulose, ethylmethyl cellulose and cellulose acetate phthalate
 Б.М.Аксельрод
80
2.8.2.6. Заключение по исследованию примера 2
1. Итак, предварительное обоснование важной концепции было выполнено в
короткий срок. Это показало принципиальную возможность решения основных
проблем, сформулированных в параграфе 2.8.2.1:

проблемы пролонгированной доставки окислителя из полимерных систем и

проблемы высокой, но обратимой адгезии этих систем к зубам.
2. Было показано без помощи экспертов, что для этого может быть использован
целый ряд различных полимеров, в том числе не использовавшихся до того времени
в системах отбеливания зубов. Это позволяло рассчитывать на разработку высоко
эффективных композиций.
Кроме того, без помощи экспертов была показана принципиальная возможность
достижения избирательной адгезии к зубам (при ее отсутствии в отношении десен).
3. Методическая особенность: при выполнении предварительного обоснования нас
не интересовали детали. Высокая эффективность определяется:

сопоставлением сведений, полученных различными путями, причем

действия выполняются по методике и потому - достаточно быстро.
4. В итоге, экспертам можно было предложить конкретные варианты, которые могли
оказаться работоспособными. Очевидно, что экспертная проработка должна была
подтвердить также возможность использования ряда других полимеров, в том числе
приведенных в Табл.7, но не выделенных подчеркиванием.
5. Такое предварительное обоснование позволяет более детально продумывать
работу с экспертами и уверенно вести ее.
6. Одновременно с этим при необходимости можно лучше аргументировать свои
замыслы перед заказчиком, который обычно требует постоянного информирования о
ходе выполнения проекта.
7. В настоящее время ситуация позволяет проверить достоверность обоснования,
полученного с применением APOS. В Табл.8 представлен неполный перечень
патентов и заявок Заказчика, в которых используются те же полимеры, что и в
патентах и заявках, найденных в процессе экспресс-обоснования и приведенных в
Табл.7. Это показывает высокую достоверность выполненного предварительного
обоснования и дополнительно - эффективность методики.
8. Фактически, мы показали, что уровень техники, существовавший на момент
выполнения проекта, позволял специалистам быстро разработать соответствующий
продукт после правильной постановки задачи. Именно поэтому Заказчик смог
наполнить рынок новым продуктом очень быстро.
9. На Рис.32 представлена динамика заявительской активности фирмы
Procter&Gamble в области систем для отбеливания зубов. Этот график позволяет
предположить, что наш проект по крайней мере активизировал творческую и
заявительскую активность фирмы Procter&Gamble.
 Б.М.Аксельрод
81
Примечание. Показана "чистая" статистика по документам Американского патентного
ведомства. Заявки, по которым уже получены патенты, исключены из статистики.
Интересны два острых пика активности по приоритету заявок:
 в 1997 году (начиная с июля, когда основная работа над концептуальной частью
проекта была уже завершена)
 в 2002 году, когда Procter&Gamble начала массовые продажи новой системы
отбеливания зубов Whitestrips.
2.8.2.7. Вывод
1. Рассмотренный пример показал высокую эффективность разработанных подходов
использования при

Определении концептуальных направлений решения проблем

Генерации концепций

Обосновании концепций.
2. Продемонстрирована высокая достоверность предварительного обоснования
концепций в сложной информационной ситуации.
 Б.М.Аксельрод
82
Таблица 8. Перечень патентов и заявок Заказчика, в которых используются те же полимеры, что и в патентах и
заявках, найденных в процессе экспресс-обоснования и приведенных в Табл.7
P&G patent or application
Ингредиенты
адгезивов,
соответствующие
нашим экспрессоценкам
Дата
Дата
приорит подачи
ета
заявки
1
2
US6551579 Delivery systems for a tooth whitener
US7122199 Methods for whitening teeth
1997/06/06 2001-05-29
1997-06-06 2005-04-06
3
US20030211056A1 Tooth whitening substances
4
US20070003495A1 Methods for whitening teeth
5
US6682722 Oral compositions providing
enhanced overall cleaning
Polyoxamers
Polyvinylpyrrolidone
polyethylene glycol
poloxamer
polyox resin
Polyvinylpyrrolidone
ethyl cellulose
karaya gum
Polyvinylpyrrolidone
polyethylene glycol
poloxamer
vinyl pyrrolidone
vinyl acetate
6
7
US7048911 Unit dose oral treatment products,
kits and methods
US20040033205A1: Method of whitening teeth
8
US20040120903A1 Tooth whitening strips
 Б.М.Аксельрод
Film forming: solved
organosiloxane resin
Film forming: silicones
polyethylene glycols
polyethylene oxide
polyvinyl pyrrolidone
sodium alginate, agar,
polyvinyl pyrrolidone
hydroxyethyl cellulose
83
Примечание
1997-06-06 2003-04-09 Соответствует методике
US4594240
1997-06-06 2006-09-07 Соответствует методике
US4594240
2001-09-19 2002-09-03 Дальнейшее развитие
методики US4594240 переход от смеси
полимеров к
сополимерам и их
смеси.
2002-04-12 2003-04-11
2002-08-15 2003-08-14
2002-09-1
2003-09-10 Соответствует методике
US4594240
9
US20050019277A1 Tooth whitening products
10 US20050100515A1 Tooth whitening products
11 US20050019275A1 Tooth whitening products
12 US20050137109A1 Emulsion composition for
delivery of bleaching agents to teeth
13 US20070166244A1 Compositions comprising
silicone pressure sensitive adhesives for delivering
oral care substances
 Б.М.Аксельрод
polyvinyl acetate
polyethelene oxide
polyvinyl alcohol
sodium alginate, agar,
polyvinyl pyrrolidone
hydroxyethyl cellulose
polyvinyl acetate
polyvinyl alcohol
polyethylene oxide
sodium alginate, agar,
polyvinyl pyrrolidone
hydroxyethyl cellulose
polyvinyl acetate
polyethelene oxide
polyvinyl alcohol
sodium alginate, agar,
polyvinyl pyrolidone
hydroxyethyl cellulose
polyvinyl acetate
polyethylene oxide,
polyethylene glycol,
polyvinylpyrrolidone,
sodium alginate,
hydroxyethylcellulose,
karaya gum, gelatin
Polydimethylsiloxane
polyethylene oxide,
polyvinylpyrrolidone;
hydroxyethylcellulose
84
2002-09-1
2004-06-30 Соответствует методике
US4594240
2002-09-11 2004-09-08 Соответствует методике
US4594240
2002-09-11 2004-04-08 Соответствует методике
US4594240
2003-12-17 2004-12-08 Содержится
концепция
пролонгированной
доставки из твердого
полимера
2006-01-19 2006-01-19 Технически близок к
US5310563 Dental
material and method for
applying preventative and
therapeutic agents
(Colgate-Palmolive,
приоритет 1994-05-10)
17
17
15
10
5
1
2 1 1
3
1
2 2
0
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Кол-во непересекающихся
документов
20
Год приоритета
Рис.32. Динамика патентной активности фирмы P&G в
области отбеливания зубов
 Б.М.Аксельрод
85
2.9. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ОСНОВНАЯ МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ НОВИЗНА
1. Предложено использовать классификацию МКИ в качестве точной классификации
деятельности человека.
2. Выдвинут критерий заявительской патентной активности как основы определения
лидирующих и отдаленных областей в APOS.
3. Разработан единый понятийный аппарат анализа.
4. Разработана процедура выявления лидирующих и отдаленных областей.
5. Предложена процедура последовательного сужения поля анализа в 5-10 и более
раз. Для детального анализа выделяется выборка документов, в которых
вероятность содержания перспективных решений максимальна. Основные
инновационные моменты включают:
a. формирование широкого исходного поля потенциальных решений,
содержащихся в патентных документах (до нескольких тысяч), и далее b. разбиение этого поля на лидирующие области, области, отдаленные от
лидирующих, и области, близкие к тем и другим
c. выделение подгрупп МКИ основного интереса. Пункты b) и c) выполняются
на основании анализа расределения заявительской активности по
областям МКИ
d. «усечение» подмассивов документов, относящихся к выделенным
подгруппам МКИ, на основе анализа динамики заявительской активности во
времени (выявление подъемов заявительской активности и особое
внимание - последним годам).
6. Детальный и воспроизводимый алгоритм поиска. APOS организован по
модульному принципу. Это усиливает алгоритмичность процедуры и позволяет
контролировать полноту анализа.
7. Перечисленные нововведения позволяют повысить эффективность поиска:
минимизировать вероятность потери подходящих решений, то есть
максимизировать вероятность их нахождения, при минимуме трудозатрат.
8. Предложен подход «многофакторного» APOS, в котором APOS выступает как
направленный итерационный метод поиска симбиозных решений.
9. Показана высокая эффективность использования APOS в выборе
концептуальных направлений решения задач.
10. Продемонстрирована высокая достоверность предварительного обоснования
концепций в сложной информационной ситуации.
2.10. ВЫВОДЫ ПО ПРОЦЕДУРЕ APOS
Основные достоинства метода:
1. Высокие возможности метода в поиске адаптационных решений:
 Целенаправленность, контролируемость и полнота поиска обеспечиваются
четкими критериями выделения областей деятельности.
 Б.М.Аксельрод
86
 Воспроизводимость результата обеспечивается формализованными правилами
выполнения алгоритма.
2. Высокие решательные возможности метода при синтезе симбиозных
решений:
 Системный эффект нового подхода проявился в разработке направленного
итерационного метода поиска, названного "многофакторным APOS" и
выступающим одновременно как метод поиска симбиозных решений заданной
инженерной задачи.
Решательная сила APOS имеет еще один аспект, не рассматриваемый специально в
данной работе. Речь идет о «симбиогенном» APOS [16]. Его суть – в том, что мы
ищем более чем одного кандидата (симбиогенного аналога) на совмещение с
исходной ТС в соответствии с разными проблемами исходной ТС. В этом случае
решение синтезируется на базе исходной системы, так как она является
объединяющим центром для всех найденных.
3. Высокая эффективность использования APOS в выборе концептуальных
направлений на начальном этапе проектов.
Это - дополнительный результат методического подхода к определению лидирующих
областей.
4. Высокая достоверность предварительного обоснования концепций, в том
числе в сложной информационной ситуации.
Это - совокупный результат системности подхода.
5. Методика демонстрирует высокую эффективность системного подхода при
разработке новых методик
 Б.М.Аксельрод
87
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ APOS В РАЗЛИЧНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ
ПРОЕКТАХ
3.1. APOS В КОНСАЛТИНГОВЫХ ПРОЕКТАХ
При выполнении консалтинговых проектов различного назначения разные фирмы и
отдельные решатели используют различные общие схемы проведения проекта
(roadmaps). Вероятно, наиболее полными являются схемы проектов, принятые
АЛГОРИТМом (Санкт-Петербург, Россия) и GEN3Partners (Boston, MA, USA). Иногда
эти схемы оказываются избыточными, но можно выделить ряд комплексов
аналитико-решательных процедур, так или иначе присущих любому инновационноконсалтинговому проекту. В принятой ныне обобщенной логической
последовательности, это будут следующие процедуры.
1. Выявление качеств и свойств ТС, влияющих на потребительский рынок (main
parameters of value)
2. Бенчмаркинг - поиск и анализ конкурирующих систем и систем, сходных по
главной функции (ГФ), включая построение S-кривых, с целью выбора лучших систем
и постановки задач на перенос признака.
3. Анализ ТС по ЗРТС
4. Построение моделей ТС
5. Постановка задач и их переформулирование в проблемы
6. Решение проблем
7. Обоснование решений и концепций.
Во всех указанных процедурах можно систематически и эффективно применять
анализ патентной информации с использованием специфической ТРИЗ-методики APOS.
При активном использовании APOS, рекомендуется на некоторых этапах делать
итерационный возврат к предыдущему этапу для уточнения некоторых выводов. Это
касается, в особенности, первого и второго из указанных этапов.
3.1.1. Определение скрытых потребительских свойств - проблемных параметров
ТС
Любой проект ориентируется на удовлетворение запросов рынка. Большинство
качеств и свойств технической системы, важных для потребителя, очевидно. Столь
же очевидны обычно и свойства технической системы, влияющие на ее рыночные
позиции.
Тем не менее, иногда можно обнаружить "скрытые" потребительские свойства,
способные серьезно влиять на рыночный успех продукта. В случае обнаружения, эти
свойства могут также серьезно повлиять на успех проекта.
Методы APOS позволяют подойти к обнаружению скрытых потребительских свойств
с неожиданной стороны - со стороны анализа патентной информации. Возможны
минимальный и более широкий варианты поиска. APOS оказался удачным
 Б.М.Аксельрод
88
инструментом для выявления потребительских свойств (main parameters of
value) исследуемой ТС, так как в целях многих патентов эти проблемы
показаны в явном виде.
APOS также может применяться для поиска новых рыночных ниш для продуктов.
3.1.1.1. Алгоритмы поиска скрытых и новых потребительских свойств
Укрупненный алгоритм поиска скрытых потребительских свойств ориентирован на
поиск этих свойств в информации о непосредственно конкурирующих системах.
Этот алгоритм следующий:
1. Задаем в поисковом образе назначение системы - достаточно конкретно, ее
взаимодействие с объектом ГФ и иногда - характерные признаки объекта ГФ.
Правила формирования запроса приведены в [12, 13] и разделе 2.2 настоящей
работы. Это может быть как безобъектный APOS, так и объективированный.
2. Выполняем процедуру APOS, постепенно сужая поле завершающего анализа.
3. В документах финальной выделенной выборки анализируем содержание разделов
описания "Уровень техники" (Background, State of the Art).
В этих разделах часто говорится о недостатках системы, причем не только
технических, но и потребительских.
Результат этого анализа - постановка задач на:
 повышение качества обеспечения (параметров) главных потребительских
свойств
 повышение качества обеспечения (параметров) скрытых потребительских
свойств.
Укрупненный алгоритм широкого поиска скрытых потребительских свойств
отличается более широкой формулировкой запроса. Например, она может включать
формулировку взаимодействия ТС с ее объектом в более общем виде, объект ГФ в
более общем виде, какие-то его свойства, или даже просто объект (субъект) ГФ.
Логика сужения поля анализа и анализ финальной выборки - аналогичны
предыдущему. При этом в поле зрения попадут системы, не конкурирующие с
исходной ТС, но имеющие некоторое сходство с ней по целям и/или ее
взаимодействию с объектом ГФ. Эта ситуация подробно рассмотрена в [16].
Результатом этого анализа может оказаться не только выявление скрытых
потребительских свойств, но и открытие новых, которыми система не обладает, но
которые могут быть органично с ней совмещены. В таких случаях немедленно
ставятся неожиданные задачи на придание исходной ТС нового
потребительского свойства, выявленного в неконкурирующей системе.
3.1.1.2. Поиск новых потребительских ниш
Имеются, по меньшей мере, три возможности поиска путей увеличения рыночного
потенциала продукта (концепций) в данном направлении.
 Б.М.Аксельрод
89
1. Новые потребительские ниши открываются в случае обнаружения новых
потребительских свойств, которые можно придать системе - в соответствии с
предыдущим параграфом.
2. При выявлении скрытых потребительских свойств, которые слабо учитывались при
выпуске различных вариантов продукта или организации сервиса, появляется
возможность видоизменения существующих ниш, их более адресного
дифференцирования.
3. Методы APOS позволяют целенаправленно искать новые потребительские ниши
для имеющегося продукта на основе выбранных потребительских свойств. Этот
поиск производится по действию, в котором проявляется соответствующее
потребительское свойство. Методы APOS позволяют определять области спроса на
это свойство (а не на продукт).
Пример.
Была поставлена задача: найти рыночные ниши для устройства, связанного с
тренировкой пальцев.
Непосредственное и быстрое применение метода выделения лидирующих областей
при запросе "тренировка пальцев" вывело на следующие группы товаров (с
соответствующими группами потребителей):

пишущие принадлежности

палочки для еды

парикмахерские инструменты, включая ножницы

устройства для тренировки парикмахеров, маникюрщиц

музыкальные инструменты

клавиатуры

устройства для медицинской пальцевой диагностики
 устройства для диагностики/тестирования с использованием пальцев
испытуемого

устройства для тренировки самоконтроля.
Не все эти группы очевидны.
Примечание. Устройства для физкультуры и спорта сюда не включены как
очевидные.
В ходе этой работы начинается систематическое накопление информации для
последующего анализа исходной ТС по S-curve, ЗРТС и т.д.
3.1.2. Использование APOS в бенчмаркинге
В соответствии со сказанным выше, основные цели этого этапа следующие:
- определение конкурентного окружения (competitive landscape):

типы конкурирующих систем.
 Б.М.Аксельрод
90

непосредственно конкурирующие системы того же типа
- выявление основных параметров для сравнения конкурирующих систем
- сравнение конкурирующих систем
- выявление передовых ТС (по основному свойству/параметру)
- постановка задач на совмещение определяющих свойств и особенностей
передовых систем с исходной ТС.
При этом особое значение в ходе бенчмаркинга приобретает сравнительный анализ
развития конкурирующих систем с точки зрения кривой развития систем.
3.1.2.1. Поиск конкурирующих ТС
Как известно, самый простой способ поиска конкурирующих систем - по обзорным
статьям. Их довольно легко находить в Интернете. Однако обзорные статьи часто
оказываются неполными. Если требуется более тщательный поиск конкурентов, то
возникают методические трудности. В таких случаях применение APOS может
уточнить картину и ускорить процедуру. Выполняется поиск систем в
соответствующих лидирующих областях. При этом в формулировке запроса
отражается назначение ТС, иногда - ее взаимодействие с объектом ГФ, и иногда дополнительные признаки.
1. Выделяем поисковые признаки или характерные особенности исследуемой ТС,
по которым будем искать конкурирующие системы. В этих признаках
обязательно отражается конкретное назначение ТС. Поисковый образ может
включать:

название действия (соответствует безобъектному APOS) и/или

название объекта и/или субъекта действия (соответствует
объективированному APOS) и/или

свойства объекта, субъекта или системы (соответствует проблемномодифицированному APOS).
2. Формируем из этих признаков запрос в соответствии с правилами работы
конкретной патентной базы.
3. Выполняем APOS соответствующего типа. Выявляем области, лидирующие по
использованию данной ТС с заданными признаками. Если в признаки были
включены свойства, важные для потребителя (main parameters) - в полученных
результатах это будет учтено.
4. Сужаем поле анализа - методами APOS.
5. Производим анализ и классификацию систем, попавших в полученную
ограниченную выборку.
Примечание. При этом лидирующие области могут оказаться разными для разных
целевых main parameters (разными на уровне подклассов, групп и подгрупп).
 Б.М.Аксельрод
91
3.1.2.2. Сравнительный анализ развития конкурирующих систем (по S-кривой
развития и другим ЗРТС)
Вопросы использования APOS для этого вида анализа требуют отдельной статьи.
Поэтому сейчас мы только кратко остановимся на основных моментах.
Способы использования патентной информации для анализа развития систем по Sкривой известны. Они делятся на два направления, существенно различающиеся по
способу обработки информации:
- определение этапа развития ТС на основе патентной статистики и
- определение этапа развития ТС и ее перспективности на основе анализа динамики
развития основных технических параметров и оценки пределов их развития.
Первое направление имеет ряд трудно учитываемых нюансов. Тем не менее, на
этом пути можно получить достаточно достоверный результат. Однако техника
такого исследования не проста. С современной точки зрения, второе направление
следует считать более адекватным. Но оно гораздо более трудоемко в применении,
и также требует учета некоторых нюансов.
С учетом очевидных возможностей APOS, целесообразность его применения при
таком анализе очевидна: мы можем существенно снизить трудозатраты, снижая
количество анализируемых патентов. Одновременно мы получаем достаточно
точную (для приближенного анализа) информацию о параметрах технических систем
и об их изменении по мере развития системы.
При этом открывается уникальная возможность достаточно точного определения
времени появления очередного типа ТС: появления нового принципа действия или
другого существенного отличия в функционировании системы.
Здесь следует упомянуть, что еще одним результатом полноты поиска
конкурирующих систем с помощью APOS (раздел 1.8) является простота
последующего анализа их развития по ЗРТС.
3.1.2.3. Завершение бенчмаркинга
Итак, основными результатами применения APOS в бенчмаркинге являются полные
и достаточно быстрые:
1. Формирование конкурентного ладшафта (competitive landscape) и
классификация конкурирующих систем
2. Уточнение основных технических и потребительских свойств, важных для развития
ТС и влияющих на ее перспективность.
3. Выявление линии развития
4. Построение S-кривой линии развития конкурирующих направлений
5. Выявление места исходной и конкурирующих систем на S-кривой
6. Создание базы для последующего переноса признаков из конкурирующих (в том
числе альтернативных) систем: возможность выбора базовой ТС и наращивание
информационного поля
 Б.М.Аксельрод
92
Дополнительный результат использования патентной базы - выявление
конкурирующих фирм и групп разработчиков.
3.1.2.4. Пример эффективного применения APOS при поиске конкурирующих
систем
Требовалось выявить конкурирующие направления в области неинвазивной
диагностики рака толстой кишки. Предварительно проведенный в течении нескольких
дней ФОП выявил целый ряд различных направлений. Проведенный "для страховки"
в течение одного дня APOS неожиданно выявил еще один метод - диагностику этой
болезни по естественным выделениям. Этот новый метод еще не успел найти
достаточное отражение в литературе, но его никак нельзя было сбрасывать со счета
априорно.
При этом APOS не утерял ни одного другого направления. Дополнительно, в этом же
исследовании APOS четко показал, что некоторые методы объединяются в
отдельное направление "минимально инвазивной диагностики".
Этот пример также демонстрирует высокие возможности APOS по сочетанию
быстроты и полноты получения результатов.
3.1.3. Использование APOS при анализе ТС и построении ее моделей. Выявление
скрытых нежелательных эффектов
На этом этапе роль APOS может быть не очень большой, но в ряде случаев он
приносит неоценимую пользу. Наиболее яркая ситуация, когда APOS незаменим это случай отсутствия или ограниченности знаний экспертов.
На данном этапе уже начинает проявляться эффект накопленного массива данных,
если APOS применялся на предыдущих этапах. Полученная ранее патентная
информация, особенно при условии ее систематизации, начинает активно работать
"сама".
Патентная информация - мощный инструмент для выявления достоинств и
недостатков исследуемой ТС. Можно выделить ряд особенностей
функционирования ТС, важных при построении ее модели:

Неочевидные взаимосвязи между различными элементами системы

Неочевидные взаимосвязи между элементами ТС и НС

Неочевидные, но важные свойства/особенности/составные части элементов ТС
 Малоизвестные или трудно находимые параметры элементов ТС (например,
коэффициенты поглощения оптического излучения кожей для разных длин волн).
Такую информацию часто можно получить из патентов по системам, аналогичным
или имеющим сходные черты с исследуемой ТС. Часто удается выявить скрытые
особенности таких решений, слабо отраженные в открытых публикациях.
В описаниях патентов и заявок обычно хорошо проработан раздел "Уровень
техники". Но его содержание часто бывает однобоким, высвечивая выгодные
стороны предлагаемого изобретения. В процессе выполнения APOS обычно
выявляется не один, а ряд различных способов решения поставленной проблемы в
 Б.М.Аксельрод
93
лидирующих областях. Их описания в совокупности дают достаточно полную картину
недостатков существующих решений, включая мало очевидные недостатки.
Помимо скрытых ключевых недостатков, едва ли не еще более эффективен APOS и
в выявлении недостатков следующего уровня, сопряженных с применением решений
- аналогов, найденных по ключевым проблемам. Эти выявленные недостатки
помогают при постановке вторичных задач.
Сам способ использования патентной информации при анализе ТС на этом этапе не
имеет новшеств, но APOS позволяет увеличить эффективность работы при большом
количестве патентных документов, полученных по заданной теме. Кроме того, как
уже сказано, начинает проявляться эффект аккумуляции знаний, получаемых при
систематическом использовании этого метода.
Одновременно по выявленным недостаткам продолжается уточнение проблемных
потребительских свойств исследуемой ТС. В случае выявлении нового
потребительского свойства, следует оценить степень его важности - стоит ли
уточнять результаты предыдущих этапов проекта.
Но наибольшую эффективность APOS приобретает в комбинации с моделированием
схемы обусловленности взаимодействий (СОВ).
3.1.4. Поддержка в постановке задач
Выявление ключевых проблем и постановка ключевых задач - основная цель
построения любых моделей ТС. Поэтому результаты анализа патентной
информации, использованные при построении моделей ТС, немедленно
используются и для постановки задач.
Помимо очевидной роли APOS в постановке задач на адаптацию найденных
решений к исследуемой ТС или на совмещение с ней найденных ТС, специфика
патентной информации позволяет извлечь дополнительную пользу из метода.
3.1.4.1. Выявление ключевых и вторичных задач
Анализ патентной информации часто дает ключевые проблемы непосредственно,
так как в тексте многих патентов эти проблемы показаны в явном виде.
Выявление этих проблем - дополнительный "бесплатный" презультат применения
APOS.
3.1.4.2. Выявление ключевых противоречий
Аналогично нежелательным эффектам и скрытым взаимосвязям, анализ патентной
информации часто непосредственно дает ключевые противоречия, так как в
тексте многих патентов они показаны достаточно ясно.
Выявление этих противоречий - дополнительный "бесплатный" результат
применения APOS.
При низкой статистике APOS как метод выявления проблем и противоречий
"вырождается" в обычный анализ патентной информации. Но он сохраняет значение
в остальных аспектах своего применения.
 Б.М.Аксельрод
94
При систематическом использовании APOS в соответствии с подразделами 3.1.2,
3.1.3, 3.1.4 анализ патентной информации становится эффективным инструментом
формулирования задач, подлежащих решению.
3.1.5. Использование APOS при решении задач
Это - основное назначение APOS, которому полностью посвящена глава 2
настоящей работы. Как было показано, APOS при поиске решений выступает в двух
ипостасях:
- как поисково-аналитический инструмент в рамках парадигмы ФОП (поиск
адаптационных решений и альтернативных ТС для переноса признака) и
- как решательный инструмент в "многофакторном" варианте.
Кроме того, APOS сформировал инструментальную базу для разработки метода
синтеза симбиозных систем - общего подхода к решению задач на основе двух и
более известных решений [16]. В простом варианте этого метода формируется
портрет решения, получаемого при совмещении нескольких симбиогенных решений,
каждое из которых, в свою очередь, найдено с помощью APOS. Затем на основе
этого портрета синтезируется концепция.
В более сложных случаях используется специальная процедура совмещения
симбиогенных систем.
3.1.5.1. Поиск ТС - кандидатов на использование при синтезе решений
В отличие от ФОП, в котором поиск ТС - кандидатов на объединение с исходной
системой - предлагается выполнять по функциям, в том числе обобщенным, в APOS
поиск выполняется по конкретному действию. Иногда формулировка действия может
совпадать с формулировкой функции, иногда - нет. Как указано в главе 2, иногда при
поиске учитывается объект действия и его свойства, иногда - нет. Поиск выполняется
по конкретной проблеме среди конкретного массива документов - патентных
документов. Но первоначальная и основная цель APOS - та же, что и у ФОП: поиск
ТС, решающих проблемы, аналогичные проблеме, подлежащей решению в
исследуемой ТС.
В главе 2 подробно представлены:

понятийный аппарат APOS,
 идеология его применения, включая выделение лидирующих и отдаленных
областей, и

алгоритм выполнения APOS.
3.1.5.2. Синтез решений ключевых и вторичных задач
В настоящее время разработаны два варианта использования APOS, в которых он
выступает как решательный инструмент непосредственно при синтезе решений.
1. «Многофакторный» [12, 13, 14] APOS выступает, по отношению к заданной
проблеме, одновременно и как метод поиска "дополняющих" систем к исходной ТС,
и как метод решения заданной проблемы путем синтеза с использованием
найденных систем. Суть подхода: при решении одной проблемы мы находим две
 Б.М.Аксельрод
95
(или более) дополняющие (симбиогенные) системы в разных областях и синтезируем
новое решение на их основе.
Дополнительная «решательная» новизна заключается том, что синтез решения
может происходить, фактически, без участия исходной ТС – только на основе
найденных симбиогенных. APOS создает все предпосылки для этого.
2. "Симбиогенный" APOS [16], когда мы находим более чем одного кандидата
(симбиогенного аналога) на совмещение с исходной ТС в соответствии с разными
проблемами исходной ТС. В этом случае решение синтезируется на базе
исходной системы, так как она является объединяющим центром для всех
найденных. Построение такого комбинированного портрета иногда дает
синергический эффект, то есть быстро решить сразу несколько проблем за счет
одного технического решения.
В обоих случаях решательная сила APOS определяется тем, что он,

с одной стороны, дает материал для формирования портрета решения,

с другой стороны, помогает формированию системного видения ситуации.
Этих двух факторов часто достаточно для получения решения.
Алгоритмы применения APOS в обоих случаях достаточно подробно изложены в
указанных выше работах.
Следует отметить, что в настоящее время APOS является наиболее эффективным
средством поиска симбиогенных систем. Фактически, именно исследования по
разработке и применению APOS обеспечили возможность разработки метода ССС
[16].
3.1.5.3. Обоснование решений
При обосновании полученных решений APOS имеет ряд преимуществ перед
обычным ФОП, который тоже уже показал свою эффективность [22].
Причины высокой эффективности APOS лежат в преимуществах патентной
информации, и прежде всего, в ее универсальности, широте охвата, полноте и
большей достоверности по сравнению с научными статьями. Кроме того, специфика
патентной информации иногда позволяет оценить степень достоверности
заявленных решений.
При обосновании решений в полную силу проявляется потенциал информационной
базы, накопленной при систематическом использовании APOS в течении всего
проекта. В это информационное поле входит различная информация, эффекты и
явления, связанные с проблемами исследуемой ТС. Кроме того, в рамках этой базы
формируется определенный патентный ландшафт, облегчающий все виды
дальнейших работ, включая работу по защите интеллектуальной собственности.
При обосновании решений созданная информационная структура усиливается
ответами на конкретные проблемно-ориентированные запросы.
В разделе 2.8 на практическом примере достаточно полно показано, насколько
эффективны предлагаемые подходы при обосновании концепций.
 Б.М.Аксельрод
96
3.2. ИССЛЕДОВАНИЕ НОВЫХ РАЗРАБОТОК НА ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ ВЕНЧУРНЫХ
ИНВЕСТИЦИЙ
В свое время автором были разработаны методы использования патентной
информации для выполнения таких проектов [23].
Определяющим фактором для вывода о перспективности является
конкурентоспособность разработки. Для ее исследования выполняется бенчмаркинг,
существенно более специфический и конкретный, чем бенчмаркинг в
консультационных проектах.
Поэтому для таких проектов справедливо все сказанное о применении APOS при
выполнении бенчмаркинга в консультационных проектах (подраздел 3.1.2). При этом
APOS, благодаря специфике патентной информации, иногда получает
дополнительную важность.
Для рассматриваемых проектов также принципиально важно уточнение рыночных
ниш. Поэтому актуально все сказанное о применении APOS в подразделах 3.1.1,
3.1.2.
Существует ряд других преимуществ использования патентной информации для
оценки перспективности разработок. Однако они незначительно усиливаются
методом APOS и потому выходят из рамок настоящей работы.
3.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ APOS ПРИ ОЦЕНКЕ ПЕРСПЕКТИВ СОТРУДНИЧЕСТВА С
ДРУГИМИ ФИРМАМИ
В зависимости от вида планируемого сотрудничества, в центре внимания могут
оказаться различные аспекты деятельности фирм. Если речь идет об инновационном
научно-техническом сотрудничестве, то вопрос особого интереса - научнотехнический потенциал предполагаемого партнера.
Такие проекты имеют много общего с проектами по оценке перспективности новых
разработок. Поэтому становится актуальным исследование конкурентоспособности
разработок фирмы и/или выпускаемой ею продукции. Из этого следует
необходимость проведения точного специфического бенчмаркинга. Об
эффективности использовании APOS для этого было достаточно сказано раньше.
Эта эффективность выражается отношением значимости выводов к
трудоемкости исследования. И выигрыш от использования APOS возрастает в
разы, если требуется проанализировать сразу несколько продуктов, разработок и
других объектов анализа.
Результаты такого анализа усиливаются тем, что попутно из патентной информации
может быть получено много важных сведений:

о применении разработок

о времени завершения разработок

о динамике изменения и/или развития разработок

о юридически-правовом статусе интеллектуальной собственности

о персоналиях - разработчиках и владельцах интеллектуальной собственности.
В комбинации с указанным, аналитик может добавить информацию
 Б.М.Аксельрод
97

О динамике развития фирмы, ее приобретениях, поглощениях, слияниях

О получении фирмой тех или иных инвестиций, наград и т.д.
Все это - полезная информация для формирования выводов.
3.4. ЭФФЕКТИВНОСТЬ APOS
3.4.1. Конкретные примеры эффективного использования APOS при выполнении
проектов
3.4.1.1. С использованием многофакторного APOS было найдено новое решение по
технологии сварки толстостенных стальных труб. Это решение приведено в главе 2
настоящей работы и в [12].
Вначале были найдены два симбиогенных решения: метод резистивной сварки в
лидирующей области и метод хирургического соединения полых органов скрепками в отдаленной. Был сформирован портрет решения, что позволило совместить эти
две технологии и получить симбиозную систему.
3.4.1.2. Применение элементов APOS позволило быстро и с высокой достоверностью
обосновать концепции в важном консультационном проекте (раздел 2.8). Этот проект
позволил Заказчику занять лидирующие позиции на мировом рынке систем для
отбеливания зубов [11, 17].
3.4.1.3. С использованием APOS была найдена малоизвестная разработка источника
УФ-излучения с люминофором, имеющим свойства аномального эффекта Стокса
(уменьшение частоты излучаемой волны относительно частоты возбуждающей).
Выполненный независимо для сравнительного эксперимента ФОП потребовал в
несколько раз больше времени на нахождение этой разработки. В данном случае
причиной низкой эффективности ФОП было то, что никто не предполагал, что такая
разработка существует. При формировании поисковых образов эта возможность
специально не учитывалась, и поэтому поисковики долго "промахивались" мимо нее.
С другой стороны, APOS, результаты которого меньше зависят от субъективных
ошибок, опыта и предварительной информации, выявил соответствующие патенты
закономерно и быстро. Нахождение соответствующей команды разработчиков было
уже технически простым делом, но специфика патентной информации помогла в
этом.
3.4.1.4. При решении задачи о совершенствовании беспроводной локальной
компьютерной сети [15] APOS, после постановки ключевой проблемы (обеспечение
высокой скорости передачи при низком отношении сигнал/шум), практически
мгновенно дал решение [16] - применить узконаправленную сканирующую антенну с
возможностью фиксации ее луча в нужных направлениях.
Следует отметить, что в этом примере показана высокая эффективность сочетания
APOS и метода моделирования ТС с помощью схемы обусловленности
взаимодействий (СОВ) [11, 17].
 Б.М.Аксельрод
98
3.4.1.5. При решении задачи о совершенствовании технологии экстракции целевого
продукта из измельченного сырья APOS привел к применению методики синтеза
симбиозных систем (CCC) [16].
Анализ ТС (методом СОВ) привел к постановке ряда ключевых проблем. Затем с
помощью APOS были найдены потенциально симбиогенные системы и поставлена
задача на их совмещение. В результате был сформирован портрет решения с
использованием от 3-х до 4-х симбиогенных систем, включая исходную ТС. В
результате получено работоспособное, внедренное в промышленность новое
решение. Тот же результат мог быть получен при использовании процедуры синтеза
симбиозной системы [16].
Отметим, что в этом примере показана высокая эффективность сочетания СОВмоделирования, APOS и метода синтеза симбиозных систем (ССС) [16].
Следует также отметить, что этот пример иллюстрирует основные положения [15] о
том, что СОВ-подход формирует стиль использования других методик, в том числе
APOS.
3.4.1.6. В параграфе 3.1.2.4 приведен пример высокоэффективного применения
APOS при поиске конкурирующих систем.
3.4.2. Эффективность как максимизация отношения результативности к
трудозатратам
Выше были показаны примеры эффективного выполнения APOS в сравнении с
применением в тех же целях ФОП.
В данном подразделе обсуждается другой подход к оценке эффективности.
Используемые понятия соответствуют [12, 14] и главе 2 настоящей работы.
Под эффективностью APOS здесь понимается максимизация вероятности
нахождения подходящих решений при оптимизации трудозатрат.
При обычных подходах к поиску трудозатраты сильно зависят от исходного массива
информации - количества ссылок на патентные документы, которое мы получаем в
ответ на первоначальный запрос. Однако APOS обладает рядом возможностей для
значительного снижения затрат при незначительном увеличении вероятности
"промаха".
Прежде всего, мы выполняем усечение поля анализа, используя определенные
формальные признаки. Мы не только не анализируем документы, но до
определенного этапа можем даже не интересоваться в деталях, каково конкретное
содержание (формулировка) выделяемых областей - как лидирующих, так и
отдаленных. Если не требуется уточнить поисковый образ при работе с отдаленной
областью 2-рода (см. параграф 2.3.2.5), нас это может не интересовать вплоть до
этапа анализа документов. Нам достаточно просто отнести соответствующие
выборки к соответствующим подмассивам.
Во-вторых, это - возможность контроля степени полноты поиска. В минимальном
варианте анализу подвергаются только лидирующие и отдаленные области, и этого
обычно достаточно при большом (порядка тысяч) общем количестве ссылок. Полноту
охвата поиска можно наращивать, последовательно включая в анализ
промежуточные области.
 Б.М.Аксельрод
99
При большом количестве ссылок в лидирующих областях можно снижать
трудозатраты, также практически без увеличения вероятности "промаха", еще одним
способом. При обработке временных зон, то есть при выделении временных
подмассивов, можно ограничиться только годами резких всплесков заявительской
активности и 3-мя последними годами. Из анализа исключаются документы,
относящиеся не только к плато и провалам заявительской активности, но и годы
плавных подъемов.
Другие способы регулирования трудозатрат в той или иной степени используют
конкретные особенности полученного массива ссылок. Например, можно
 ограничивать период анализа последними 3-7-10-15 годами, в зависимости от
истории вопроса

использовать более или менее узкий начальный поисковый образ, например:

заданием поиска ключевых слов в заголовке или в реферате документа

исключением из запроса редко употребляемых синонимов, которые при этом
дают много "мусора"
 варьировать численные критерии отнесения подкласса или подгруппы к
лидирующей или отдаленной области, и др.
Заложенные в алгоритм принципы высокой алгоритмичности и модульности
процедуры позволяют максимизировать отношение результат/трудоемкость
практически во всех случаях.
Эффективность APOS особенно наглядна, когда исходный массив насчитывает
тысячи документов. Имеющийся опыт (см. [14] и главу 2) показывает, что поле поиска
обычно удается целенаправленно сузить до 10-15%, иногда до 5% от исходного.
Возможно достижение и большего эффекта.
3.4.3. Главный резерв дальнейшего повышения эффективности - разработка
программного продукта
Эффективность применения APOS резко возрастет, если будут разработаны
соответствующие программные средства, облегчающие чисто техническую часть
работы.
Даже минимальные вспомогательные программы существенно облегчат чисто
техническую часть работы. При этом, даже минимальные вспомогательные
программы могут уже позволить выполнять APOS в полном объеме, что без них
довольно трудоемко.
Внедрение идей APOS в программные продукты уже началось независимо от воли
автора. Это говорит о реальной полезности этих идей.
3.4.3.1. В программном продукте [18], предназначенном для внутреннего применения
в ООО АЛГОРИТМ (Россия, Санкт-Петербург) при анализе патентной информации,
реализованы, по крайней мере, следующие идеи APOS:

идеология последовательного сужения поля анализа
 Б.М.Аксельрод
100
 возможность выполнения анализа распределения полученных выборок
документов по подклассам, группам и подгруппам МКИ;

возможность выделения из полученных выборок части документов в
соответствии с указанным анализом и сохранения этой части для
дальнейшей работы;
 возможность выполнения анализа распределения полученных выборок
документов по годам приоритета или подачи заявки;

возможность выделения из полученных выборок части документов в
соответствии с указанным анализом и сохранения этой части для
дальнейшей работы;
Этих возможностей, в сущности, уже достаточно для выполнения APOS.
3.4.3.2. В поисковом программном продукте, разработанном Roberto Nani из
университета Бергамо (Италия) [19], используются следующие идеи APOS:
 понятие лидирующей области (классы, подклассы, группы, подгруппы),
выделенной в пространстве МКИ по статистике заявительской патентной активности
 идея последовательного сужения поля поиска, последовательного отсекания
"лишних" документов и выделения, в конечном итоге, узкой, наиболее релевантной
группы документов
 идея использования различных запросов для постепенного приближения к цели
исследования (перекликается с идеей «многофакторного APOS).
Авторы этой работы предложили новый метод использования существенно
различающихся запросов с изучением и использованием пересечения их
результатов.
 Б.М.Аксельрод
101
4. СИСТЕМНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ХАРАКТЕР APOS И ЕГО МЕСТО В
РАЗВИТИИ ТРИЗ
4.1. СИСТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ APOS В ИННОВАЦИОННЫХ
ПРОЕКТАХ
Систематическое и методичное использование патентной информации при решении
различных проблем часто приводит к формированию активной информационной
базы по проблемам исследуемой ТС. Эти знания усиливают и дополняют
аналитические модели, которые мы строим в процессе проекта (решения задачи).
В итоге, формируется системное знание о ТС и ее системное восприятие.
В конечном итоге, это проявляется в системном эффекте анализа: повышается
эффективность постановки проблем и облегчается нахождение эффективных
решений проблем.
С вопросом системности применения тесно связана универсальность APOS как
инструмента, который можно применять в самых разных проектах, на
различных их этапах.
4.1.1. Формирование системного видения проекта
APOS позволяет наращивать результаты, полученные при анализе патентной
информации, от одного этапа выполнения проекта к другому.
В связи со спецификой патентной информации, при правильной организации ее
обработки эту информацию легко классифицировать.
Мы используем один метод, фактически один и тот же подход в разных
модификациях а) систематически, на каждом шагу и
б) для получения информации разного рода
При этом полученную информацию легко классифицировать по техническим
признакам:

по назначению объектов или их действий,

по способам реализации конструкций

по принципам действия ТС и др.
в) при этом блоки информации, получаемой на разных стадиях выполнения проекта,
частично пересекаются, а частично дают новое знание. Поэтому понимание проблем
ТС развивается и в глубину, и в ширину во взаимосвязи с предыдущим знанием. В
результате формируется системное видение проекта в целом.
Информацию также легко классифицировать:
 Б.М.Аксельрод
102
 По соответствию ЗРТС. При этом легко выделять законы, наилучшим образом
соответствующие развитию данной ТС;

В том числе с учетом критериев S-curve анализа, что особенно важно в проектах.
Особую ценность для формирования системного видения имеет возможность
использования для анализа нетехнической патентной информации, например:

О времени появления и динамике развития разработок

О фирмах и/или разработчиках

О патентной политике патентовладельцев и др.
Итак, формируется информационное поле решаемой задачи. В это поле входит
систематизированная информация об эффектах и явлениях, связанных с
проблемами исследуемой ТС. Этот системный результат облегчает выполнение всех
работ по проекту.
4.2. СИСТЕМНОСТЬ МЕТОДА И ЕГО МЕСТО В РАЗВИТИИ ТРИЗ
4.2.1. APOS как пример методического подхода к разработке
С точки зрения процесса разработки методик, APOS - пример методического подхода
к этому. Процесс его разработки отвечает классической схеме: была выявлена
потребность в решении конкретных методических проблем, исследованы недостатки
существующих подходов, вскрыты их причины, выдвинуты методические гипотезы по
их преодолению. После этой аналитической части началась "практическая": проверка
гипотез, их уточнение и т.д. - в соответствии с изложенным в разделе 1.4 "Методы
решения поставленной проблемы".
Процесс разработки данной методики продемонстрировал высокую эффективность
научно-методического подхода при разработке новых методик в ТРИЗ.
Вероятно, следствием системного подхода к разработке явился и системный
характер получившейся методики.
Системность метода сказалась, прежде всего, в выходе метода за рамки
первоначально поставленных задач, в частности, в расширении парадигмы ФОП.
4.2.2. Универсальность применения и сочетаемость с другими методиками
Системный характер APOS проявляется также в его универсальности и
эффективном сочетании с другими методиками ТРИЗ.
1. Универсальность применения метода показана в главе 3. Метод может
применяться:

Практически во всех инновационных проектах

Почти на всех этапах консультационных проектов

Для решения широкого круга задач,
 Б.М.Аксельрод
103

Причем задачи могут иметь как технический, так и маркетинговый характер.
2. Метод хорошо сочетается с любыми поисковыми, аналитическими и
решательными методиками.
В частности:

APOS и ФОП хорошо дополняют друг друга

APOS эффективно поддерживает аналитические методы в поиске скрытых
проблем и противоречий, а также в постановке задач

В случаях, когда решение проблемы не обеспечивается собственными
возможностями APOS, его результаты облегчают применение решательных
методов.
Положительные качества APOS, в том числе системные эффекты, значительно
усиливаются при его использовании вместе с новым аналитико-решательным
инструментом - моделированием и анализом ТС с помощью схемы обусловленности
взаимодействий [11, 15, 17].
4.2.2. Влияние APOS на развитие некоторых направлений в ТРИЗ
Системный характер метода проявился также в методических сверхэффектах
верхнего уровня – развитию ряда методик ТРИЗ:

разработан "многофакторный" APOS (раздел 2.5 настоящей работы) [12, 13, 14]
 APOS применен для ряда целей, для которых общепринятый ФОП до сих пор не
применялся (
 APOS стимулировал совершенствование и разработку некоторых методов в
ТРИЗ.
APOS создает методическую базу для развития известных методик ТРИЗ и для
разработки новых, для которых существенным фактором выступает информационноаналитическая часть.
Методическое влияния APOS на развитие некоторых направлений в ТРИЗ уже
проявилось за последние 2 года. Это
 дальнейшее развитие ФОП с учетом достижений APOS. Практически, ФОП уже
получил позитивный импульс для своего развития, о чем говорят работы [18, 20, 21].
 обобщенный метод синтеза симбиозных систем, использующий как
«многофакторный», так и «симбиогенный» APOS (разд. 2.10, §3.1.5.2 настоящей
работы, [16])
 внедрение некоторых идей APOS в средства программной поддержки работы с
проблемно-ориентированными массивами информации. Некоторые идеи уже
внедрены в экспериментальные программные продукты [18, 19, 20, 21], о чем
подробнее сказано в подразделе 3.4.3.
 Б.М.Аксельрод
104
4.3. ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ ПРЕДЛАГАЕМОГО ПОДХОДА
Все перечисленные выше направления, связанные с идеологией APOS, составляют
линию методологического развития в ТРИЗ, связанную с APOS. Эта линия, в свою
очередь, соответствует общим тенденциям развития современных наук:
- использование достижений из других областей знаний (в данном случае, из области
патентного права, а в рамках ТРИЗ - из других методик, например, ФОП [5], синтеза
альтернативных систем [8], main parameters of value analysis [25])
- разработка новых подходов на основе обобщения прежних
- компьютеризация деятельности человека и автоматизация принятия решений.
Дальнейшее развитие APOS и APOS-ориентированных подходов
представляется следующим:

Совершенствование процедуры APOS

Разработка удобной системы формирования базы информации о проблемах,
связанных с исследуемой разработкой

Разработка простых поддерживающих программных средств, облегчающих
выполнение APOS

Разработка специализированных программных продуктов, обеспечивающих
выполнение APOS в полуавтоматическом режиме

Разработка методики выбора дополнительных (симбиогенных) систем среди
найденных разных типов таких систем

Уточнение методики синтеза симбиозных решений

Разработка системы решения проблем и выполнения проектов на основе
комплекса методик схема обусловленности взаимодействий (СОВ) - APOS синтез симбиозных систем (ССС)

Возможная разработка других APOS-ориентированных методик.
 Б.М.Аксельрод
105
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
5.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ ДОСТИЖЕНИЯ APOS КАК ИНСТРУМЕНТА ТРИЗ
5.1.1. Высокие поисково-аналитические возможности метода при поиске
систем - кандидатов на совмещение с исходной системой
Вследствие ряда методологических инноваций, APOS обладает высокими поисковоаналитическими возможностями при решении этой задачи.
Факторы, обеспечивающие эти возможности:
5.1.1.1. Разработанный понятийный аппарат обеспечивает единую логику анализа.
5.1.1.2. Четкие критерии выделения областей деятельности и модульный принцип
построения методики обеспечивает контролируемость поиска по областям и
возможность его полноты.
5.1.1.3. Алгоритмичность процедуры обеспечивает воспроизводимость результатов
всех действий.
5.1.1.4. Целенаправленность алгоритма сужения поля анализа обеспечивает
высокую эффективность применения APOS. Под эффективностью понимается
максимизация отношения результативности к трудозатратам.
5.1.1.5. Системный эффект облегчает анализ конечной выборки документов.
5.1.2. Метод имеет высокие решательныевозможности при синтезе решений
Решательные возможности APOS определяются эффективностью построения
портретов решений. Эта эффективность, помимо чисто методических достоинств
APOS, определяется следующим.
А) При построении портретов решений могут использоваться два варианта портрета
- "многофакторный " и "симбиогенный", - одновременно, усиливая один другого.
Б) в течении всего исследования фактически применяется один метод и
используется единообразное представление информации. Это помогает
формированию системного видения задач.
5.1.3. Метод обеспечивает высокую достоверность предварительного
обоснования концепций и решений при ограниченных временных и экспертных
ресурсах.
5.2. СИСТЕМНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТАХ
5.2.1. Эффективность APOS в консалтинговых проектах в рамках возможностей
общепринятого ФОП
5.2.1.1. APOS высоко эффективен в любых консалтинговых проектах - от
модернизационных до прогнозных - при выполнении всех этапов, на которых обычно
применяется ФОП:

бенчмаркинг

построение S-кривых
 Б.М.Аксельрод
106

поиск ТС, решающих аналогичные проблемы

поиск решений ключевых задач

обоснование решений
Предварительные эксперименты по сравнению эффективности обычного ФОП и
APOS показали, что последний метод более результативен.
В настоящее время он является наиболее инструментальным поисковоаналитическим методом.
5.2.2. Эффективность APOS в консалтинговых проектах за рамками
возможностей общепринятого ФОП
APOS расширяет возможности ФОП как в технических, так и в маркетинговых
аспектах.
5.2.2.1. В технических аспектах проектов:

поддержка в анализе исследуемой ТС и постановке задач: выявление
скрытых нежелательных эффектов и противоречий в исследуемой ТС

синтез новых решений в рамках решательных возможностей APOS

поддержка в анализе известных (конкурирующих и симбиогенных) систем и в
анализе синтезируемых технических решений.
5.2.2.2. В маркетинговых аспектах проектов:

выявление скрытых потребительских свойств продуктов (main parameters of
value)

выявления новых потребительских свойств и рыночных ниш, определения
областей спроса на имеющиеся потребительские свойства продукта.
Кроме того, APOS позволяет косвенно оценивать степень важности различных
потребительских свойств.
5.2.3. Эффективность APOS в проектах других типов
APOS эффективен в инновационных проектах различных типов, например,
 При исследовании новых разработок на перспективность (для определения
целесообразности венчурных инвестиций)

при поиске потенциальных партнеров для сотрудничества.
5.2.4. Формирование системного подхода
При систематическом применении APOS в проекте формируется активная
проблемно-ориентированная информационная база. Она содержит
систематизированную информацию об эффектах и явлениях, связанных с
проблемами исследуемой ТС. Это обеспечивает, в конечном итоге, системную
постановку задач и синтез решений [14].
5.3. НАУЧНОЕ ЗНАЧЕНИЕ APOS
С научно-методической точки зрения, APOS:

является примером методического подхода к процессу разработки методик
 Б.М.Аксельрод
107

показал, как решение научно-методических проблем может завершиться
созданием практической эффективной методики

универсален по областям применения и решаемым проблемам

эффективно сочетаем с другими методиками ТРИЗ


как в плане их поддержки, так и

в плане использования их результатов.
стимулировал совершенствование и разработку некоторых методов в ТРИЗ.
Полученные методические и системные сверхэффекты имеют значение для
развития:
 поисково-аналитических методов в целом (в частности, ФОП, а также методов
исследования информации в патентных базах данных, поиска скрытых
нежелательных эффектов и противоречий, поиска и анализа потребительских
свойств ТС и др.)
 аналитико-решательных методов, а именно подходов к формированию портретов
решений и синтезу новых систем на основе известных решений

схемы выполнения (roadmap) инновационных проектов

компьютеризации труда аналитиков-решателей.
Из приведенных выводов следует рекомендация: для повышения
эффективности выполнения инновационных ТРИЗ-проектов следует внедрять
систематическое применение APOS.
Однако, учитывая ряд чисто технических сложностей применения APOS, его
полномасштабное применение может быть обеспечено только после развития
вспомогательных технических средств. Первоочередные из них (см. раздел
4.3):

Разработка простых поддерживающих программных средств, облегчающих
выполнение APOS

Разработка удобной системы формирования базы информации о проблемах,
связанных с исследуемой разработкой.
 Б.М.Аксельрод
108
ПЕРЕЧЕНЬ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Аксельрод Б.М. Проблемно-ориентированный поиск по действию с
использованием патентных баз данных: новый поисково-решательный инструмент.
Журнал ТРИЗ, 2007. В печати
2. Аксельрод Б.М. Проблемно-ориентированный поиск по действию с
использованием патентных баз данных: новый поисково-решательный инструмент //
Конференция МАТРИЗ TRIZfest-2006, С-Петербург, Россия, 13-20 октября 2006 г. 9
стр.
3. B.Axelrod. New search and problem-solving TRIZ tool: Methodology For Action &
Problem Oriented Search (APOS) Based On The Analysis Of Patent Documents // TRIZ
Future 2005. Graz, Austria. 2005, November 16-18. University of Leoben. pp.325-345.
4. Аксельрод, Б.М. Синтез симбиозных систем (ССС), или добавим технике
плюрализма // Конференция МАТРИЗ TRIZfest-2007, июль 2007, Москва, Россия,
с.91-100.
5. Аксельрод Б.М. Анализ обусловленности взаимодействий как системообразующий
подход при исследовании ситуаций и систем // Доклад на Саммите разработчиков
ТРИЗ 2007. Москва, 2007, с.17-30.
6. Аксельрод Б.М. Схема обусловленности взаимодействий как инструмент анализа
ситуаций и постановки задач (единая методика анализа конструкций и технологий).
Журнал ТРИЗ. N. 1 (14). 2005. С.40-47. (English version: B.Axelrod. Interactions
Causality Scheme as a Tool For Situation Analysis and Problem Statement. Journal of
TRIZ, 2005, October, N.1 (14), pp.44-51.)
7. B.Axelrod. Express-analysis of systems and new systems synthesis based on
interactions causality scheme. Unified approach to designs and technologies //
Proceedings of "TRIZ-Future 2006" ETRIA Conference. Kortrijk, Belgium 2006, October 911. 10p.
8. B.Axelrod. Systems approach: modeling engineering systems using Interactions //
Proceedings of "TRIZ-Future 2007" ETRIA Conference. Frankfurt, Germany, November, 6–
8, 2007, pp.131-138.
9. Аксельрод Б.М. Конструкции и технологии: единая методика ранжирования
функций и свертывания элементов. Журнал ТРИЗ. 1995. N.1. С.58-62.
10. Аксельрод Б.М. Методика экспертизы разработок на предмет содействия их
коммерциализации // Научно-практическая конференция Международной ассоциации
ТРИЗ. Великий Новгород, 11-12 июля 2001 г. С.135-137.
 Б.М.Аксельрод
109
Список использованной литературы
1. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретений. Москва, Московский рабочий, 1973.
2. Альтшуллер Г.С. Найти идею. Новосибирск, Наука, 1986.
3. Кенгерли Т. А. Перенос технических решений в изобретательском творчестве / Т.
А. Кенгерли // Баку : Рукопись, 1973 (OCR http://www.metodolog.ru/00635/00635.html )
4 Литвин С.С. Фонд задач-аналогов. Журнал ТРИЗ. 1995. N.1. с. 47-50.
5. Litvin S. New Triz-Based Tool — Function-Oriented Search // ETRIA World Conference:
TRIZ Future 2004. November 2-5, 2004, Florence, Italy.
6. Яковенко C. Применение ТРИЗ для построения стратегии защиты
интеллектуальной собственности. Автореферат диссертации на получение
квалификации Мастер ТРИЗ. 2006. http://www.matriz.ru/ru/section.php?docId=5240
7. Шпаковский Н.А. Дерево технологической эволюции. Автореферат диссертации на
получение квалификации Мастер ТРИЗ. 2006.
http://www.matriz.ru/ru/section.php?docId=5239
8. Литвин С.С., Герасимов В.М. "Зачем технике плюрализм?", Журнал ТРИЗ, 1990,
№1, с.11-26
9. Прушинский В., Зайниев Г., Герасимов В. Успехи гибридизации // Материалы
конференции TRIZCON2001
10. Аксельрод Б.М. Конструкции и технологии: единая методика ранжирования
функций и свертывания элементов. Журнал ТРИЗ, 1995, n.1., с.58-62.
11. Аксельрод Б.М. Схема обусловленности взаимодействий как инструмент анализа
ситуаций и постановки задач (единая методика анализа конструкций и
технологий). Журнал ТРИЗ. N. 1 (14). 2005. С.40-47. (English version: B.Axelrod.
Interactions Causality Scheme as a Tool For Situation Analysis and Problem
Statement. Journal of TRIZ, 2005, October, N.1 (14), pp.44-51.)
12. Axelrod B. New search and problem-solving TRIZ tool: Methodology For Action &
Problem Oriented Search (APOS) Based On The Analysis Of Patent Documents // TRIZ
Future 2005. Graz, Austria. 2005, November 16-18. University of Leoben. pp.325-345.
13. Аксельрод Б.М. Проблемно-ориентированный поиск по действию с
использованием патентных баз данных: новый поисково-решательный инструмент //
Конференция МАТРИЗ TRIZfest-2006, С-Петербург, Россия, 13-20 октября 2006 г. 9
стр.
14. Аксельрод Б.М. Проблемно-ориентированный поиск по действию с
использованием патентных баз данных: новый поисково-решательный инструмент.
Журнал ТРИЗ, 2007. В печати
15. Аксельрод Б.М. Анализ обусловленности взаимодействий как
системообразующий подход при исследовании ситуаций и систем // Саммит
разработчиков ТРИЗ 2007. Москва, 2007, сс.17-30.
16. Аксельрод, Б.М. Синтез симбиозных систем (ССС), или добавим технике
плюрализма // Конференция МАТРИЗ TRIZfest-2007, июль 2007, Москва, Россия,
сс.91-100.
 Б.М.Аксельрод
110
17. Axelrod B. Express-analysis of systems and new systems synthesis based on
interactions causality scheme. Unified approach to designs and technologies. Proceedings
of "TRIZ-Future 2006" ETRIA Conference. Kortrijk, Belgium 2006, October 9-11.V.2.
pp.181-191
18. Кручинин А.А., Колчанов С.А. Алгоритм редуцирования информации при анализе
вспомогательного информационного фонда // Конференция МАТРИЗ TRIZfest-2007,
июль 2007, Москва, Россия.
19. Nani R., Regazzoni D. Practice-based methodology for effectively modeling and
documenting search, protection and innovation // Proceedings of "TRIZ-Future 2006"
ETRIA Conference. Kortrijk, Belgium 2006, October 9-11., V.1 pp.45-55.
20. Колчанов С.А., Рубин М.С., Соколов Е.Л. Концепция автоматизированной
системы функционально – ориентированного поиска // Конференция МАТРИЗ
TRIZFest-2007, июль 2007, Москва, Россия.
21. Колчанов С.А., Рубин М.С., Соколов Е.Л. О методике использования
автоматизированной системы функционально –ориентированного поиска //
Конференция МАТРИЗ TRIZFest-2007, июль 2007, Москва, Россия.
22 Litvin S. Substantiation of Function-Oriented Search Derived Solutions // Конференция
МАТРИЗ TRIZfest-2007, июль 2007, Москва, Россия.
23. Аксельрод Б.М. Методика экспертизы разработок на предмет содействия их
коммерциализации // Научно-практическая конференция Международной ассоциации
ТРИЗ. Великий Новгород, 11-12 июля 2001 г. С.135-13
24. Malinin L. The Method for Transforming a Business Goal into a Set of engineering
Problems // TRIZ Future 2006 ETRIA Conference, Kortrijk, Belgium, October 2006.
25. Системный анализ и принятие решений. Под ред. В.Н.Волковой и В.Н.Козлова.
Москва, Высшая школа. 2004.
 Б.М.Аксельрод
111