Читаем Алгоритм изобретения полностью

Представьте себе, что некто зашел в тупик. И вот вам предлагается пройти дальше по этому тупику. Что и говорить — занятие малоцелесообразное! Надо поступить иначе: сначала отойти к исходной точке, а затем пойти в правильном направлении. К сожалению, задачи чаще всего формулируются так, что они настоятельно (хотя и незаметно) толкают в тупик.

Чтобы понять, почему это происходит, посмотрим, как появляется формулировка изобретательской задачи.

Производство ежечасно, ежеминутно ставит самые различные задачи. Каждый день на любом заводе главный инженер, конструкторы, технологи, мастера, рабочие решают множество технических задач. Чаще всего их можно решить в рабочем порядке, используя общеизвестные приемы и способы. Нередко приходится сталкиваться с задачами, для решения которых нужны элементы технического творчества. Это — рационализация: творчество проявляется в том, чтобы найти нечто уже известное в данной отрасли техники и приспособить применительно к конкретным условиям. Иными словами, надо найти один из наиболее подходящих ключей и подогнать его по замку. Решение же изобретательской задачи — это тот случай, когда вообще нет готового ключа.

Намного проще сделать ключ заново, чем возиться с переделкой плохой, подчас вообще неисправимой заготовки. Между тем чаще всего изобретателю приходится начинать именно с такой плохой заготовки.

Как это получается?

В процессе производства возникла задача. Сначала решение ее искали в рабочем порядке, применяя широко известные средства, но они оказались непригодными. Попытались решить задачу на рационализаторском уровне, однако и это не привело к успеху. Тогда начались попытки найти решение по-изобретательски, то есть придумать нечто новое. Если это удалось, задача не попадает в темники.

Допустим теперь, что придумать новое не удалось; те, кто первыми столкнулись с задачей и попытались решить ее на изобретательском уровне, зашли в тупик. Они обратились к помощи других изобретателей и сформулировали условия задачи. При этом были две возможности: либо изложить задачу так, как она рисовалась при первой встрече, либо сформулировать то, на чем пришлось остановиться. В подавляющем большинстве случаев, предпочитают последнее. Намерения при этом самые благие: «Ведь уже пройдено полдороги, зачем же начинать сначала?» Действительно, расстояние пройдено — и подчас немалое. Но пройдено-то оно не в ту сторону!

В условиях задачи, как мы видели, есть два указания: какова цель (что надо достичь) и каковы средства (что надо сделать, улучшить, изменить). Цель почти всегда выбирается правильно. А средства почти всегда указываются неверно. Та же цель может быть достигнута и другими средствами.

Пожалуй, это самая распространенная ошибка при постановке задачи. Для достижения какого-то результата изобретателя ориентируют на создание новой машины (процесса, механизма, прибора и т. д.). Внешне это выглядит логично. Есть машина, скажем, М1

дающая результат Р1. Теперь нужно получить результат Р2, и, следовательно, нужна машина М2. Обычно Р2 больше Р
1 поэтому кажется очевидным, что М2 больше М1.

С точки зрения формальной логики здесь все верно. Но логика развития техники — это логика диалектическая. Чтобы получить, например, двойной результат, вовсе не обязательно использовать удвоенные средства.

Некоторое время назад был объявлен конкурс на лучшее предложение по механизации погрузки тарных грузов (мешков) в железнодорожные вагоны. При ручной погрузке рабочий берет из штабеля (в складе) мешок и несет его в вагон, где снова укладывает в штабель. Передвижение груза от склада до вагона легко механизируется, например, применением транспортеров. Однако нет портативных машин, которые могли бы штабелировать грузы в вагоне. Автопогрузчики, перевозящие на поддонах по 6—10 мешков, с трудом разворачиваются внутри вагона и не обеспечивают нужной скорости погрузки. В условиях конкурса задача формулировалась так: усовершенствовать транспортеры или автопогрузчики, чтобы полностью устранить ручной труд.

Правильно ли поставлена задача?

Конечно, нет. Ее пытались решить, используя известные средства (транспортеры, автопогрузчики). Зашли в тупик. И предложили задачу именно в этой «тупиковой» формулировке: надо усовершенствовать транспортеры или автопогрузчики...

Условия задачи сужены. Проблема состоит в том, чтобы обеспечить высокопроизводительную погрузку тарных грузов в вагон. И недопустимо заранее подменять эту общую задачу другой, более узкой: усовершенствовать транспортеры или автопогрузчики. Ведь не исключено, что задача будет решена вообще без применения этих машин.

Чтобы правильно сформулировать задачу, необходимо учесть тенденции развития данного технического объекта. В частности, главная тенденция в развитии погрузочно-разгрузочных работ состоит в том, чтобы оперировать большими «блоками» грузов. Грузить не по одному мешку (как на транспортере) и не по 6—10 мешков (как на автопогрузчике), а «блоками» в 50 или 70 мешков — вот в чем правильная задача.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Теория струн и скрытые измерения Вселенной
Теория струн и скрытые измерения Вселенной

Революционная теория струн утверждает, что мы живем в десятимерной Вселенной, но только четыре из этих измерений доступны человеческому восприятию. Если верить современным ученым, остальные шесть измерений свернуты в удивительную структуру, известную как многообразие Калаби-Яу. Легендарный математик Шинтан Яу, один из первооткрывателей этих поразительных пространств, утверждает, что геометрия не только является основой теории струн, но и лежит в самой природе нашей Вселенной.Читая эту книгу, вы вместе с авторами повторите захватывающий путь научного открытия: от безумной идеи до завершенной теории. Вас ждет увлекательное исследование, удивительное путешествие в скрытые измерения, определяющие то, что мы называем Вселенной, как в большом, так и в малом масштабе.

Стив Надис , Шинтан Яу , Яу Шинтан

Астрономия и Космос / Научная литература / Технические науки / Образование и наука
Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию
Ошибки в оценке науки, или Как правильно использовать библиометрию

Ив Жэнгра — профессор Квебекского университета в Монреале, один из основателей и научный директор канадской Обсерватории наук и технологий. В предлагаемой книге излагается ретроспективный взгляд на успехи и провалы наукометрических проектов, связанных с оценкой научной деятельности, использованием баз цитирования и бенчмаркинга. Автор в краткой и доступной форме излагает логику, историю и типичные ошибки в применении этих инструментов. Его позиция: несмотря на очевидную аналитическую ценность наукометрии в условиях стремительного роста и дифференциации научных направлений, попытки применить ее к оценке эффективности работы отдельных научных учреждений на коротких временных интервалах почти с неизбежностью приводят к манипулированию наукометрическими показателями, направленному на искусственное завышение позиций в рейтингах. Основной текст книги дополнен новой статьей Жэнгра со сходной тематикой и эссе, написанным в соавторстве с Олесей Кирчик и Венсаном Ларивьером, об уровне заметности советских и российских научных публикаций в международном индексе цитирования Web of Science. Издание будет интересно как научным администраторам, так и ученым, пребывающим в ситуации реформы системы оценки научной эффективности.

Ив Жэнгра

Технические науки