«Процессный» алгоритм

«Процессный» алгоритм

Карев Александр Аврамович

Как правило, исходная ситуация формулируется просто: «Есть такой-то объект, который плохо выполняет то-то и то-то». Это всё, что можно получить от Заказчика. Остальное Решателю предстоит выяснять «по ходу», работая в контакте со специалистом, в ведении которого находится «такой-то объект». Прежде всего, необходимо уяснить, из каких основных узлов состоит «такой-то объект» и каковы их функции. Для начала этого достаточно, т.к. нет необходимости детально изучать весь объект. Если уже делались попытки решить поставленную задачу, то чрезвычайно полезно проанализировать достоинства и недостатки предлагавшихся ранее решений.

Если уже известен плохо работающий узел, то необходимо выяснить его состав и главные функции каждой из частей. Изучение объекта будет продолжаться вплоть до выявления причины нежелательного эффекта (НЭ). Основой любого технического объекта является информационный фрактал («аппаратный» алгоритм), наиболее практичное представление которого - дерево процессов. Процессы в нем либо равны по рангу (когда они совместно обеспечивают выполнение процесса более высокого ранга), либо подчинены один другому. В исходной ситуации Решатель не может представить дерево процессов (прежде его надо выявить) и никто ему этого подсказать не в состоянии. На выявление и построение дерева может потребоваться слишком много времени, поэтому наиболее выгодна следующая стратегия – шаг за шагом (процесс за процессом) пройти по воображаемому дереву процессов от внешнего проявления НЭ до его причины - плохо выполняемого или вообще отсутствующего процесса. Назовем его для определенности «Х-процесс» (икс-процесс). Решатель должен помнить, что он занимается именно поиском Х-процесса (даже если тот и отсутствует).

На рисунке слева упрощенно показано дерево процессов некого условного технического объекта, а на нем красным кружком – НЭ в виде неудачно выбранного разработчиком системы физэффекта. Красной стрелкой показан «маршрут», по которому НЭ проникает на выход системы. Принцип действия «процессного» алгоритма не требует пространных объяснений. Задача Решателя заключается в последовательном выявлении причинно-следственных связей между процессами, составляющими данный «маршрут», но поиск причин НЭ производится в порядке, обратном изображенному на рисунке – от выхода системы к источнику НЭ.

Процесс может быть направлен на увеличение, уменьшение или сохранение значения параметра. Колебания тоже можно рассматривать, как отдельный тип процессов, хотя на самом деле они являются способом сосуществования разнонаправленных процессов. Используемые в названиях процессов физические параметры всегда должны измеряться в конкретных единицах измерения – кг, м, с, В, Вт, А и т.д.

Правило формулирования названия процесса: направление изменения параметра - наименование параметра – название носителя параметра.

Примеры названий процессов: увеличение длины пружины, сохранение координат крышки, снижение температуры жидкости, колебания силы тока.

После выявления Х-процесса возможны лишь два исхода:

1. Существующий Х-процесс выполняется за счет использования физэффекта, и тогда Решатель может подобрать по справочнику более подходящий физэффект или же создать взамен его новую ТС, способную обеспечить выполнение Х-процесса.

2. Нужный Х-процесс отсутствует. Необходимо организовать его выполнение за счет имеющихся ресурсов, физэффекта или создания новой ТС.

Пока что не имеет смысла детализировать эти действия Решателя, поэтому перейдем непосредственно к описанию шагов «процессного» алгоритма:

Шаг 1. Указать параметр объекта, который требуется изменить (сохранить), и препятствующий этому вредный процесс.

Пример: В зимнее время необходимо уменьшить время запуска двигателя автомобиля, находящегося на открытой автомобильной стоянке, но этому препятствует вредный процесс снижения температуры двигателя неработающего автомобиля.

Сокращенное описание проблемы: Ускоренному запуску двигателя препятствует вредный процесс снижения температуры.

Шаг 2. Считать, что объект находится в том из своих состояний, нахождение в котором порождает описываемую на шаге 1 проблему.

Идеальный Конечный Результат (ИКР): Объект САМ препятствует (указать вредный процесс и значимые обстоятельства - время и/или место его протекания).

Пример: Двигатель САМ препятствует снижению температуры (охлаждению) во время стоянки.

Шаг 3. Какой параметр объекта должен был бы измениться (сохраниться), но не может? Это и есть обеспечивающий процесс, существование или отсутствие которого мешает достижению ИКР.

Пример: Отсутствует процесс повышения температуры двигателя Это и есть искомый (хотя и отсутствующий) Х-процесс.

Шаг 4. Любым доступным способом обеспечить (указать обеспечивающий процесс).

Если появляется новая проблема (что-то надо изменить, но существует серьезное препятствие), то перейти на шаг 1 и повторить процедуру.

Если найдено простое и очевидное решение, то приступить к его реализации. Желательно, чтобы решение выполнялось за счет ресурсов самой системы и/или Среды.

Пример: Если бы причиной невыполнения ИКР был существующий обеспечивающий процесс, то пришлось бы вернуться на шаг 1 и решать новую проблему. В данном же примере причиной невыполнения ИКР является отсутствие нужного обеспечивающего процесса, поэтому его необходимо организовать.

Решение: Любым доступным способом обеспечить самопрогрев двигателя. Можно по мере остывания двигателя периодически прогревать его при помощи специального автоматического устройства.

Одной из зарубежных автомобильных фирм предложено решение, не требующее расхода топлива – тепло отбирается у антифриза и накапливается в специальном термосе, заполненном церезином (углеводород, обладающий высокой теплоемкостью). При помощи накопленного за вчерашний день тепла можно в считанные секунды прогреть двигатель. Испытания показывают, что тепла, запасаемого термосом, предостаточно.

Найденное решение может оказаться «сырым», несовершенным. Если в конкретно взятом случае и существуют какие-то критерии оценки качества найденного решения, то они оказываются так или иначе связанными друг с другом, т.е. взаимозависимыми. Чаще всего характер этих зависимостей точно неизвестен и может потребоваться время на их углубленное изучение. Необходимо все же попытаться сразу улучшить найденное решение, последовательно «примеряя» его к линиям развития систем:

1. Инверсия логики. Выбор типа логики определяет информационное содержание обеспечивающего или управляющего процесса. Если в качестве логической единицы принято большее значение параметра (либо наличие инициирующего воздействия), то логика считается «позитивной», если меньшее (либо отсутствие инициирующего воздействия) – то «негативной». Например, при отключении питания электромагнита тормоза ходовое колесо мостового крана заторможено, следовательно, имеет место «негативная» логика работы тормоза. Работа автомобильных тормозов, напротив, основана на «позитивной» логике – колеса заторможены, если нажата педаль тормоза. Выбор типа логики существенно влияет на структуру системы (т.е. на её конструкцию). Система содержит информационную составляющую и в случае, если процесс выполняется САМ, т.к. термин «САМ» подразумевает существование управляющего процесса и, следовательно, логики управления;

2. Инверсия системы (изделие и рабочий орган меняются ролями);

3. Повышение проводимости энергетического канала (изменение параметров или материала рабочего органа и/или изделия, использование искусственной Среды);

4. Повышение устойчивости системы введением (улучшением) обратной связи;

5. Переход к использованию энергоэкономного процесса (дроблением, переходом на микроуровень, переходом по ряду МАТХЭМ, комбинированием полей). Вообще говоря, переход по ряду МАТХЭМ является изменением принципа действия, но это верно только в случае, если речь идет о главном процессе. Изменение же принципа действия какой-либо из подсистем можно считать простым улучшением системы. Например, замену устаревших самолетных приборов современной авионикой нельзя считать изменением принципа действия самолета.

6. Восстановление рабочего органа (расходуемого вещества) непосредственно в процессе работы системы;

7. Использование встроенного источника энергии;

8. Увеличение производительности процесса за счет возрастания скорости (согласованием ритмики, введением дополнительных преобразований энергии) – расширение во времени;

9. Увеличение производительности процесса за счет пространственного роста – расширение системы по линии «моно-би…поли» с последующим объединением («свертыванием») дублирующихся частей;

10. Замена рабочего органа и/или изделия системой (по мере возрастания числа элементов и/или связей надежность системы падает, поэтому может потребоваться дублирование элементов и подсистем) – это линия фрактального роста системы;

11. Повышение функциональности (динамизацией элементов, связей, структуры, состава).

В список направлений развития не включено повышение управляемости, но в этом нет ошибки. Плохая управляемость есть прямое нарушение основополагающего принципа, согласно которому полезный процесс должен выполняться САМ. Достижение ИКР - красная нить процесса создания системы. Отсюда следует, что необходимость автоматизации управления – факт сам собой разумеющийся!

Рекомендация с «примеркой» решения может создать ложное впечатление, что решателю предлагается действовать чуждым ТРИЗ методом проб и ошибок (МПиО). Безусловно, в пределах перечня линий развития дело обстоит именно так, но на это есть свои причины. Ни одна линия развития не может быть оценена в отрыве от вида улучшаемой системы, типа реализуемого процесса, доступных ресурсов и особенностей Среды и в этом смысле все линии развития абсолютно равноценны. Не существует и не может существовать алгоритма выбора «самого правильного» направления развития. Этому препятствует принципиальная невозможность классификации систем, процессов, ресурсов и всего многообразия факторов Среды.

Необходимо сверять результаты «примерки» со «стандартами», соответствующим образом классифицированными в работе Линии развития систем. В данной работе не делается различия между управляющими системами и всеми остальными, как это было принято в оригинале «Стандартов на решение изобретательских задач» Г.С.Альтшуллера.

Что делать далее? Использовать «морфологический ящик» – не лучший выход, т.к. в данном методе присутствует неприкрытый перебор большого числа сочетаний – около трех тысяч (без учета их возможных модификаций). Детализация линий развития приведет к возрастанию этого числа. Более продуктивна рекурсивная стратегия отбора вариантов. Из полученных в результате «примерки» вариантов можно попробовать отобрать два-три лучших и попытаться объединить их. Объединение вариантов возможно, т.к. они являются альтернативными системами, объединение которых приводит к взаимоуничтожению недостатков исходных систем. Получившееся решение можно снова подвергнуть процедуре «примерки», снова отобрать и объединить лучшие и т.д. Предлагаемая стратегия является так называемым генетическим алгоритмом. Сколько же циклов развития надо производить? Совершенству нет предела, но следует помнить, что искусство инженера заключается в умении вовремя остановиться в изучении предмета!

Безусловно, опыт решения изобретательских задач не заменить даже самым совершенным алгоритмом. Для частичной компенсации недостатка опыта (это лучше, чем ничего!) можно воспользоваться приведенными ниже рекомендациями.

Перед выполнением «процессного» алгоритма необходимо описать ситуацию - что выполняется хорошо и что выполняется плохо? Описание необходимо сделать так, чтобы оно было понятным даже для человека, не имеющего специального образования. После этого требование шага 1 не так трудно будет сформулировать на языке процессного анализа. Задача может быть решена либо изменением (дополнением, перестройкой) существующей системы, либо переходом к иному принципу действия, но эту возможность необходимо расценивать, как крайний случай.

На шаге 2 может оказаться, что в системе еще нет объекта, который должен будет САМ препятствовать вредному процессу. В известном алгоритме АРИЗ-85В искомый объект назван «Икс-элементом», но безликий термин вряд ли способствует уменьшению естественного страха Решателя перед задачей. Отсутствующий объект или процесс лучше обозначить более привычным общим термином, наиболее подходящим к ситуации. Процесс решения задачи должен выглядеть, как постепенное выяснение смысла этого термина – такая логика познания соответствует представлениям большинства Решателей.

Для Решателя психологически труднее те задачи, в которых какой-то из параметров должен сохраняться неизменным. Казалось бы, существование подобных «нуль-процессов» прямо противоречит пониманию процесса, как изменения, но это не так. Например, железобетонное изделие с предварительно напрягаемой арматурой самым, что ни на есть, качественным образом отличается от изделия с обычной арматурой, т.к. в системе «арматура-бетон» существует противостояние двух процессов - разнонаправленных напряжений в арматуре и бетоне. Обычно в технических объектах находят свое место оба типа – изменение и сохранение. Внешнее отличие этих процессов заключается в скорости изменения параметра, но каково их физическое содержание? «Нуль-процесс» - свидетельство наличия определенного вида энергии, а «процесс-изменение» - свидетельство ее преобразования. В приведенном выше примере потенциальная энергия системы порождается разностью состояний арматуры и бетона.

Энергия первична, т.е. процессы порождаются или ее наличием, или ее преобразованиями. Не существует изолированных процессов, т.е. правило «одна структура – один процесс» действительно только в отношении полезного процесса и не учитывает существования вредного процесса, реакции Среды, изменения проводимости и т.п. Даже простейшая «бинарная» система – это комплекс процессов, минимум – два разнонаправленных. Смысл существования системы - обеспечение баланса (гармонии) лежащего в ее основе комплекса процессов. Логичным шагом в познании этого комплекса является переход от рассуждений к формулам и числам, т.е., говоря образным языком, «проверка гармонии алгеброй».

Аналогом «процессного» алгоритма послужил рекурсивный алгоритм В.А.Королёва, в котором два шага (поиск свойства и поиск анти-свойства) заменены одним, направленным на причину проявления свойства – процесс. Названия шагов упразднены за ненадобностью. Лаконичность и универсальность «процессного» алгоритма способны шокировать даже специалиста. Секрет его простоты кроется в безупречной логике информационного фрактала. Дерево процессов можно построить (выявить) для любой искусственной системы – от детской игрушки до большого завода или организации (а почему бы и не до государства или объединения государств?). Именно в дереве процессов заключена алгоритмическая суть искусственных систем.

Возможные «точки роста» предлагаемого метода – обработка исходной ситуации, детализация линий развития, ускорение поиска недостатков вариантов, ускорение работы генетического алгоритма.

Список литературы

Для подготовки данной применялись материалы сети Интернет из общего доступа