高餐大舉辦系統性創新競賽 培育中學生用 TRIZ 邏輯翻轉未來 - 環球日報社
高雄餐旅大學舉辦系統性創新競賽,引導中學生透過 TRIZ 邏輯方法識別問題矛盾、提出解法,藉由競賽情境讓年輕學子提前接觸結構化創新思維框架,是將 TRIZ 方法論向下扎根的具體嘗試。
TRIZ × 多角色 Agent
40 發明原則 × 263 矛盾矩陣,多角色 AI 協作解題
TRIZ(Theory of Inventive Problem Solving)是俄國工程師 Altshuller 從 200 萬筆專利中歸納出的發明問題解決理論 —— 所有重大發明都遵循少數幾種解題模式。 這套理論在傳統製造業(豐田、三星、現代)行之有年,但傳統 TRIZ 工具操作門檻高、需專家陪伴。
我們把整套 TRIZ 知識體系(40 原則、39 參數、263 矩陣、4 分離原理、Oxford Effects、AutoTRIZ Cases) 建成 RAG 向量庫,再以多角色 AI Agent 協作完成 「描述問題 → 識別矛盾 → 推薦原則 → 生成解法」四階段, 把專家門檻降到一段對話。
Knowledge Base
完整 TRIZ 體系,6 組向量資料、可即時檢索
Altshuller 從 200 萬筆專利中萃取的解題模板。每條原則含 169 個副原則 + 應用案例,讓 AI 能精準推薦對應問題的解法。
描述系統的可量化屬性 — 重量、強度、穩定性、能耗、可靠性…等,是發現矛盾的基本詞彙。
當改善 A 參數會惡化 B 參數時,矩陣告訴你最常用哪幾個發明原則來解。是 TRIZ 的核心查表工具。
物理矛盾的 4 種拆解:時間分離、空間分離、條件分離、系統層級分離。
科學效應資料庫 — 把物理 / 化學 / 生物效應對應到工程功能,跨領域借力。
自動化案例庫,AI 可從歷史案例中學習解題模式並遷移到新問題。
Multi-Role AI Flow
每個角色獨立 SYSTEM_PROMPT、由主協調函數 onStep callback 即時回報進度
使用者用自然語言敘述工程或設計問題
AI 抽取技術矛盾或物理矛盾,映射到 39 工程參數
查 263 矛盾矩陣,推薦 2–4 條最相關發明原則
多角色 AI 套用原則 + Effects 庫,產出可行解法方案
Architecture
React + Vite 前端 / Express + SQLite 後端 / 三階段 RAG 管線
Issue Tracking
自動追蹤與本服務相關的最新議題,由 AI 蒐集公開新聞並對照本系統的設計觀點。
高雄餐旅大學舉辦系統性創新競賽,引導中學生透過 TRIZ 邏輯方法識別問題矛盾、提出解法,藉由競賽情境讓年輕學子提前接觸結構化創新思維框架,是將 TRIZ 方法論向下扎根的具體嘗試。
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