Ключевое слово: «compinno-triz»

Проектный опыт авторов показывает, что приемы разрешения противоречий являются удобным и понятным инструментом для реализации проектов широким кругом специалистов, работающих на промышленных предприятиях и не являющихся профессиональными «тризовцами». Однако при всей своей универсальности, классическая Таблица содержит пробелы, что приводит к определенным трудностям у неопытных решателей. В статье освещены темы развития и актуальности таблицы разрешения противоречий, особенности дополненной таблицы с моноприемами и таблицы с би-поли приемами. Рассматриваются проблемы, связанные с простотой и доступностью традиционных методов ТРИЗ, сложностью решения комплексных задач, недостаточной эффективностью классической таблицы Альтшуллера, а также попытки автоматизации процесса решения. Описаны методы заполнения пробелов в таблице, проверка ее валидности через расчеты на случайных матрицах и существующих таблицах, а также использование нормирования для балансировки результатов. Также авторами раскрывается функционал модуля Compinno-TRIZ, в котором таблица приемов разрешения противоречий автоматизирована в 4 режимах: классическая, дополненная, би-поли для техники и би-поли для бизнеса.

В статье рассматриваются две принципиальные стратегии взаимодействия теории решения изобретательских задач (ТРИЗ) и искусственного интеллекта (ИИ): «ТРИЗ+ИИ» и «ИИ+ТРИЗ». На примере программных комплексов Compinno-TRIZ и AutoTRIZ демонстрируются их возможности и ограничения. Предложена методика оценки уровня изобретательского мышления ИИ на основе компонентной модели ТРИЗ. Показано, что современные ИИ-модели, такие как GPT, демонстрируют уровень изобретательского мышления, сопоставимый со студентом второго курса, при этом наиболее перспективными областями их применения являются этапы анализа задачи и доработки решений, в то время как этап генерации принципиально новых решений остается за человеком-экспертом.

This paper is dedicated to the work of the International Association "TRIZ Developers Summit" (TDS), which continues the traditions of the Public Laboratory for Inventive Methodology (OLMI) and the Petrozavodsk Seminars founded by G.S. Altshuller. It examines the organisation's goals and mission, aimed at developing TRIZ as a scientific discipline, training specialists, and applying methods of inventive thinking across various fields. The structure of the association, stages of TRIZ development, and criticism of distortions in the modern interpretation of the methodology are described. Particular attention is paid to the Compinno-TRIZ software package, the glossary of terms, and the certification system. The paper emphasises the importance of preserving the scientific and methodological legacy of G.S. Altshuller and the further development of TRIZ in an international context, as well as countering attempts to simplify and degrade it through the process of commercialisation. It presents the key achievements of the organisation since 2005 and strategic directions for its future work.

The authors’ project experience demonstrates that contradiction resolution principles serve as a practical and accessible tool for a wide range of specialists in industrial companies, who are not professional TRIZ experts. However, despite its versatility, the classical matrix has gaps that can pose challenges for inexperienced users. The paper discusses the development and relevance of the contradiction resolution matrix, along with the characteristics of the augmented matrix of mono principles and the matrix of bi-poly principles. The challenges of traditional TRIZ methods–such as their complexity and limited accessibility, difficulties in solving complex problems, the limited effectiveness of the classical Altshuller matrix, and efforts to automate the solution process–are discussed. The methods for filling gaps in the matrix, validating its accuracy through calculations on random and existing matrixes, and applying normalisation to standardise the results are described. The authors also showcase the functionality of the Compinno-TRIZ module, where the matrix of contradiction resolution principles is automated in four modes: classical, augmented, bi-poly for engineering, and bi-poly for business.

The article discusses two fundamental strategies for integrating the Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) and Artificial Intelligence (AI): “TRIZ+AI” and “AI+TRIZ”. Using the Compinno-TRIZ and AutoTRIZ software packages as examples, their capabilities and limitations are demonstrated. The authors propose a methodology for assessing the level of inventive thinking in AI based on the component model of TRIZ. It is shown that modern AI models, such as GPT, demonstrate a level of inventive thinking comparable to that of a second-year university student. The most promising areas of their application are the stages of problem analysis and refinement of solutions, whereas the generation of fundamentally new solutions remains the domain of the human expert.