रूपात्मक विश्लेषण(रूपात्मक विश्लेषण की विधि) - समस्या के अलग-अलग हिस्सों (डिवाइस की विशेषता बताने वाली तथाकथित रूपात्मक विशेषताएं) और उनके संयोजन (संयोजन) की बाद की व्यवस्थित प्राप्ति के लिए संभावित समाधानों के चयन पर आधारित है। अनुमानी पद्धतियों को संदर्भित करता है।

रूपात्मक विश्लेषण का उद्देश्यसमाधान के लिए खोज क्षेत्र का अधिकतम विस्तार करना और समस्या को हल करने के सभी संभावित तरीकों को शामिल करते हुए विकल्पों का सबसे पूरा सेट तैयार करना है।

रूपात्मक विश्लेषण की मूल योजनाएँ:

रूपात्मक बॉक्स विधि (बड़ी और जटिल वस्तुओं के लिए सबसे उपयुक्त)। इसमें किसी समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित मापदंडों को निर्धारित करना, एक मैट्रिक्स बनाना और सर्वोत्तम संयोजन विकल्प चुनने से पहले विभिन्न संयोजनों का विश्लेषण करना शामिल है।

अध्ययन के तहत प्रणाली के सहायक तत्वों की पहचान करने और समाधान विकल्पों के संयोजन के साथ काम करने की विधि; (गुलदस्ता विधि)

निषेध एवं निर्माण की विधि. रूपात्मक विश्लेषण की यह विधि तैयार किए गए विचारों को विपरीत विचारों के साथ बदलने और विसंगतियों के विश्लेषण पर आधारित है;

इस विधि को तथाकथित संकलित करके कार्यान्वित किया जा सकता है रूपात्मक मानचित्र, जिसमें एक ओर, इच्छित और अपेक्षित परिणाम को दर्शाने वाले आवश्यक मापदंडों की एक सूची होती है, और दूसरी ओर, निर्णय विकल्प होते हैं जिनमें से परिणाम प्राप्त करने के लिए एक विकल्प बनाया जाना चाहिए।

ऐसे पैरामीटर हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, निष्पादन की समयबद्धता, कार्यभार की एकरूपता, गतिविधियों की नवीनता, कार्य की गुणवत्ता। ये सभी नियंत्रण पैरामीटर हैं. उनका कार्यान्वयन निष्पादन का नियंत्रण, आदेशों की स्पष्टता, लोड लेखांकन, लोड मानक, सूचना समर्थन, कार्य योजना, कार्मिक वितरण, कार्मिक प्रशिक्षण, प्रदर्शन प्रेरणा, गुणवत्ता मानदंड, गुणवत्ता प्रेरणा इत्यादि जैसे कारकों पर निर्भर करता है। ये सभी कारक संभावित समाधान निर्धारित करते हैं . लेकिन निर्णय महत्वपूर्ण और गौण, मध्यवर्ती और अंतिम हो सकते हैं। निर्णयों का चयन और औचित्य एक रूपात्मक मानचित्र आपको बनाने की अनुमति देता है। निर्णय में इन सभी कारकों को शामिल किया जाना चाहिए और उन कार्यों का एक सेट प्रतिबिंबित होना चाहिए जो स्थिति को बदल सकते हैं।

रूपात्मक विश्लेषण पद्धति में निम्नलिखित मुख्य चरण होते हैं:

1. चयन मानदंड की सबसे संपूर्ण सूची का निर्धारण।

प्रत्येक मानदंड को पसंद का "सरलतम" लक्ष्य माना जाता है और कार्यों के वांछित विशेष परिणाम का वर्णन करता है। कुल मिलाकर, सभी चयन मानदंड एक निर्णय लक्ष्य बनाते हैं, जिसकी उपलब्धि समस्या के कारण को समाप्त कर देती है।

2. "आंशिक" समाधानों का निर्धारण जो प्रत्येक सूचीबद्ध चयन मानदंड को पूरा करते हैं।

इस चरण के परिणामस्वरूप, एक रूपात्मक मानचित्र या तालिका बनती है, जिसकी प्रत्येक पंक्ति में "आंशिक" समाधान होते हैं जो व्यक्तिगत चयन मानदंडों को पूरा करते हैं (तालिका 4.1)। आदर्श रूप से, सभी संभावित "आंशिक" समाधानों को मानचित्र पर दर्शाया जाना चाहिए। ऐसी प्रविष्टि तब की जा सकती है जब तालिका की प्रत्येक पंक्ति में एक अतिरिक्त तत्व प्रदान किया जाता है, जिसका अर्थ है "अन्य साधन"।

3. समस्या के सभी संभावित समाधानों का विकास।

प्रत्येक विकल्प में एक श्रृंखला होती है जिसमें बिल्कुल एक "आंशिक" समाधान होता है, जो प्रत्येक "सरल" लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए पर्याप्त होता है। तालिका संबंधित "आंशिक" समाधानों की श्रृंखला के रूप में एक ऐसा विकल्प दिखाती है। फिर विकल्पों की कुल संख्या को सभी "आंशिक" समाधानों की कुल संख्या के उत्पाद के रूप में परिभाषित किया गया है जो विभिन्न चयन मानदंडों को पूरा करते हैं।

रूपात्मक विश्लेषण की विधि में दर्ज किए गए विभिन्न डेटा के साथ एक मैट्रिक्स का निर्माण शामिल है।
एक मैट्रिक्स एक तालिका के रूप में बनाया गया है:

इसके अलावा, कॉलम A1-B1, A1-B2, इत्यादि के प्रतिच्छेदन पर, समस्या के कारणों को संगठन के आंतरिक कारकों और बाहरी पर्यावरणीय कारकों के आधार पर दर्ज किया जाता है, और कॉलम समाधान के तरीकों को भी सूचीबद्ध कर सकते हैं। विशेष समस्या, उदाहरण के लिए, आउटसोर्सिंग, बेंचमार्किंग आदि का उपयोग। विधियों को दोहराया जा सकता है, इस प्रकार समस्या को हल करने के लिए सबसे इष्टतम विकल्प, एक विकल्प की पहचान की जा सकती है।

रूपात्मक विश्लेषण विधि (कभी-कभी रूपात्मक बॉक्स विधि भी कहा जाता है)वर्गीकरण विधि और सामान्यीकरण विधि का एक संयोजन है। इसका सार समस्या को उसके घटक तत्वों में विघटित करने, इस योजना में संपूर्ण समस्या के सापेक्ष इसके समाधान के सबसे आशाजनक तत्व की खोज करने में निहित है।

हालाँकि, रूपात्मक विश्लेषण में सरल अपघटन शामिल नहीं है, अर्थात। संपूर्ण का उसके घटक भागों में विघटन, लेकिन कार्यात्मक महत्व और भूमिका के सिद्धांतों के अनुसार तत्वों का चयन, अर्थात्। समग्र समस्या पर किसी तत्व या उपसमस्या का प्रभाव, साथ ही बाहरी वातावरण (कभी-कभी सुपरसिस्टम भी कहा जाता है) के साथ प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष संबंध।

आइए कार्यों के वितरण की समस्या को एक उदाहरण के रूप में लें। प्रबंधक ने देखा कि प्रबंधन प्रक्रियाओं में निर्णय लेने, दस्तावेज़ तैयार करने या आदेशों (संकल्पों) का जवाब देने में अक्सर देरी होती है। कई लोग इस स्थिति की व्याख्या विभागों के बीच कार्यों और शक्तियों के असफल वितरण और असमान कार्यभार से करते हैं।

आप इन उचित स्पष्टीकरणों के आधार पर स्थिति को ठीक कर सकते हैं, लेकिन प्रबंधक को यह समझना चाहिए कि कारण गहरा हो सकता है और इसमें कर्मचारियों के प्रभावी प्रदर्शन में कई कारक शामिल हो सकते हैं। मौजूदा स्थिति के गहन और व्यापक विश्लेषण के आधार पर समस्या को व्यापक रूप से हल करना आवश्यक है। ऐसा करने के लिए, कार्यों के वितरण की समस्या का रूपात्मक विश्लेषण करना आवश्यक है।

तो, रूपात्मक विश्लेषण की प्रारंभिक स्थिति समस्या का निरूपण है। अगला, इसका अपघटन किया जाता है, अर्थात। घटकों में विभाजन. उदाहरण के तौर पर, हम प्रबंधन प्रणाली की संरचना, कार्मिक व्यावसायिकता, गतिविधियों की प्रेरणा, कार्य की श्रम तीव्रता, भार लेखांकन आदि की समस्याओं का नाम दे सकते हैं।

लेकिन समस्याओं का विघटन न केवल "नीचे की ओर", बल्कि "ऊपर की ओर" भी किया जाना चाहिए। आखिरकार, कार्यों का वितरण न केवल प्रबंधन प्रणाली की आंतरिक स्थिति पर निर्भर करता है, बल्कि इसके कामकाज के बाहरी कारकों पर भी निर्भर करता है: प्रतिस्पर्धा, आर्थिक स्थिति, विशेषज्ञों के लिए बाजार, प्रशिक्षण प्रणाली, राज्य विनियमन, आदि। आंतरिक और बाहरी का अपघटन कारक.

इस प्रकार, समस्याओं का एक रूपात्मक आरेख बनाया जाता है, और इसके आधार पर, मुख्य समस्या को खोजने और उसे दूसरों के साथ जोड़ने के लिए प्रत्येक समस्या का विश्लेषण किया जाता है। समस्याओं का विश्लेषण करते समय, आप अन्य शोध विधियों, जैसे विचार-मंथन, सिनेक्टिक्स आदि का उपयोग कर सकते हैं।

एक रूपात्मक योजना के ऊपर और नीचे के विकास की सीमा समस्याओं के किसी अन्य वर्ग में संभावित संक्रमण है, जो इस योजना को अनंत बना देगी।

रूपात्मक योजना का सही ढंग से निर्माण करने के लिए, की एक श्रृंखला ऑपरेटरों, जिसके माध्यम से आप जाँच सकते हैं कि कोई समस्या एक या दूसरे पदानुक्रमित स्तर से संबंधित है या समस्याओं को विघटित करते समय एक स्तर से दूसरे स्तर पर जा सकती है। ये ऑपरेटर मौजूद हैं प्रमुख प्रश्नों के रूप में, जिसका उत्तर समस्या को रूपात्मक योजना के एक नए चरण में स्थानांतरित करना संभव बनाता है।

किसी भी समस्या को प्रारंभिक कार्रवाई के रूप में तैयार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, फ़ंक्शंस का वितरण बदलें। यह मूल समस्या (आईपी) है.

रूपात्मक विश्लेषण का पहला संचालक: इसकी आवश्यकता क्यों है? लक्ष्य सेटिंग (टीएस): एक अभिनव माहौल बनाएं, गतिविधियों की व्यावसायिकता बढ़ाएं, काम की लय सुनिश्चित करें।

रूपात्मक विश्लेषण का दूसरा संचालक: यह कैसे किया जा सकता है? समस्या समाधान तंत्र (एमपी): एक सामान्य आदेश जारी करें, नेतृत्व संरचना बदलें (कर्मियों का पुनर्वितरण करें), कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करें, प्रबंधन प्रणाली की संरचना बदलें, कर्मियों को प्रशिक्षित करें।

रूपात्मक विश्लेषण और समस्याओं के कारणों के विघटन को शामिल करना और कारणों को बाहरी और आंतरिक में अलग करना महत्वपूर्ण है। प्रश्न: समस्या (वीपी) क्यों उत्पन्न हुई? हमारे उदाहरण में, यह सूचना की संरचना, विकास लक्ष्य, प्रबंधन शैली, नकारात्मक परंपराओं का उद्भव, प्रबंधन तकनीकों का तर्कहीन उपयोग और पेशेवर स्तर में कमी में बदलाव हो सकता है। बाहरी कारणों में शहरीकृत जीवन का सामाजिक-मनोवैज्ञानिक अधिभार, कंप्यूटर उपकरणों की कमी या उच्च लागत और मानसिकता में सामान्य परिवर्तन शामिल हो सकते हैं।

रूपात्मक विश्लेषण समस्या की सामग्री को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है और न केवल इसका समाधान ढूंढता है, बल्कि साधनों और तरीकों, कारणों और परिणामों को ध्यान में रखते हुए सबसे सफल समाधान भी चुनता है।

एक प्रकार का रूपात्मक विश्लेषण एक अन्य शोध पद्धति है - "समस्याओं का गुलदस्ता" विधि.यह समस्या के ऐसे सूत्रीकरण की खोज पर आधारित है जो उसका समाधान खोजने में अधिक अनुकूल हो।

तथ्य यह है कि किसी भी समस्या का समाधान काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कैसे प्रस्तुत किया जाता है, ऐसे प्रश्न कैसे तैयार किए जाते हैं जो इस समस्या के सार को दर्शाते हैं। किसी प्रश्न का सही सूत्रीकरण हमेशा उसे हल करने के तरीके के ज्ञान को दर्शाता है। "समस्याओं का गुलदस्ता" पद्धति इसी पर बनी है। इस पद्धति का उपयोग करने की तकनीक में कई चरण शामिल हैं (चित्र 2.13):

1. समस्या का विवरण जैसा कि वास्तविक प्रबंधन अभ्यास में प्रस्तुत किया गया है। उदाहरण के लिए, प्रबंधक की गतिविधियों में कंप्यूटर का उपयोग कैसे करें?

2. समस्या का सामान्यीकरण, उसे सामान्य रूप में प्रस्तुत करना। सामान्यीकरण के कई सूत्रों और स्तरों का उपयोग यहां किया जा सकता है। हमारे उदाहरण में, यह प्रबंधन गतिविधियों की उत्पादकता बढ़ाने, प्रबंधन की व्यावसायिकता सुनिश्चित करने, प्रबंधक के अधिकार को बढ़ाने आदि के लिए है। सामान्यीकरण हमें समस्या की श्रेणी, इसकी उत्पत्ति और इसे चुनने में मुख्य बात निर्धारित करने की अनुमति देता है। समाधान।

चावल। 2.13. रूपात्मक विश्लेषण की विधि ("समस्याओं का गुलदस्ता" विधि) का उपयोग करने की तकनीक

3. एक एनालॉग समस्या की परिभाषा. इन कार्रवाइयों में गतिविधि के अन्य क्षेत्रों या प्राकृतिक क्षेत्रों में समान समस्याओं की खोज करना शामिल है। ऊपर बताई गई समस्या (प्रबंधक की गतिविधियों में कंप्यूटर का उपयोग कैसे करें) के आधार पर, हम निम्नानुसार एक एनालॉग तैयार कर सकते हैं: "दूसरा सिर बढ़ाएं", "विचार की गति बढ़ाएं", "अस्तित्व सुनिश्चित करें", आदि। यह विरोधाभासी लगता है, लेकिन शोध में विरोधाभासों से डरने की जरूरत नहीं है। वे सफल समाधान सुझा सकते हैं, समस्या को हल करने की आवश्यकता के बारे में आश्वस्त कर सकते हैं, उसका महत्व दिखा सकते हैं, वे समस्या के प्रति दृष्टिकोण निर्धारित करते हैं और आपको मूल समस्या को एक नए दृष्टिकोण से देखने की अनुमति देते हैं।

4. अन्य समस्याओं के समूह में समस्या की अंतःक्रिया की भूमिका और सिद्धांत स्थापित करना। हो सकता है कि आप समस्या को अकेले नहीं, बल्कि किसी अन्य समस्या को हल करके हल कर सकें, यानी। मूल समस्या का समाधान किसी अन्य समस्या के समाधान का परिणाम होगा। उदाहरण के लिए, हमारे उदाहरण में, यह एक प्रबंधक को किसी अन्य व्यक्ति के साथ प्रतिस्थापित करना हो सकता है जिसके पास कंप्यूटर है, प्रबंधन प्रणाली में कार्यों और शक्तियों के वितरण को बदलना ताकि प्रबंधक को व्यक्तिगत कंप्यूटर स्वामित्व की आवश्यकता न हो, एक निजी सहायक की स्थिति बनाना एक ऐसे प्रबंधक के लिए जो बेहद सरल कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करने वाले कंप्यूटर उपकरण आदि का मालिक है।

5. व्युत्क्रम समस्या का निरूपण. यह बहुत उपयोगी हो सकता है, क्योंकि ऐसी समस्या समाधान सुझा सकती है और शोधकर्ता को एक सफल विकल्प की ओर ले जा सकती है। आइए हमारे विकल्प पर विचार करें। किसी प्रबंधक की गतिविधियों का कम्प्यूटरीकरण प्रबंधन के मानवीय कारक के प्रभाव को कम कर देता है, और यह उसके तकनीकी उपकरणों के किसी भी स्तर पर प्रबंधन की प्रभावशीलता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है। व्युत्क्रम समस्या का यह निरूपण हमें असफल निर्णयों के खतरे को देखने और सफल निर्णयों के चयन के लिए मानदंड स्थापित करने की अनुमति देता है।

रूपात्मक मानचित्र यह सुनिश्चित करते हैं कि किसी समस्या का कोई भी संभावित समाधान छूट न जाए। साथ ही, इन कार्डों को भरने में अधिक समय नहीं लगता है। रूपात्मक विश्लेषण के मुख्य लाभ हैं:

विश्लेषित वस्तु के सभी तत्वों की समानता;

कार्य के निरूपण में अधिकतम स्पष्टता;

अध्ययन के तहत वस्तु के तत्वों के विश्लेषण में प्रतिबंध हटाना;

नए प्राप्त करने या मौजूदा विचारों को विकसित करने का अवसर।

हालाँकि, रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करते समय किसी को कई कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है:

सबसे पहले, मुख्य कठिनाई मानदंडों का एक सेट निर्धारित करना है जो महत्वपूर्ण होना चाहिए, एक-दूसरे से स्वतंत्र होना चाहिए, असंख्य नहीं होना चाहिए, लेकिन साथ ही हल की जा रही समस्या के सभी पहलुओं को कवर करना चाहिए। ये कठिनाइयाँ उन समस्याओं के समान हैं जो विकल्पों के मूल्यांकन के लिए विशिष्ट प्रदर्शन संकेतकों का चयन करते समय उत्पन्न होती हैं।

दूसरे, "आंशिक" समाधान खोजते समय भी ऐसी ही कठिनाई उत्पन्न होती है। उनकी सूची इतनी पूर्ण होनी चाहिए कि समस्या को हल करने के सभी तरीकों को कवर कर सके, लेकिन इतनी छोटी होनी चाहिए कि संयोजनों की संख्या को सीमित किया जा सके। इसलिए, उनके बीच के छोटे-मोटे अंतरों को छोड़कर, "व्यापक" विकल्पों के स्तर पर बने रहना महत्वपूर्ण है।

तीसरा, विकल्प बनाते समय, एक-दूसरे के साथ व्यक्तिगत "आंशिक" समाधानों की असंगति की जांच करना और उसे ध्यान में रखना आवश्यक है। इस कारक के लिए समस्या के सार की गहरी समझ और निर्णय लेने की प्रक्रिया में उच्च योग्य प्रतिभागियों की आवश्यकता होती है।

चौथा, आयामीता की समस्या को दूर करना बहुत महत्वपूर्ण है, जो इस तथ्य के कारण उत्पन्न होती है कि मानदंड और "आंशिक" समाधानों की संख्या बढ़ने पर संयोजनों की संख्या बहुत तेज़ी से बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, एक 10x10 तालिका पहले से ही 10 अरब संयोजन देती है। आयामीता में कमी विभिन्न प्रतिबंधों को लागू करके प्राप्त की जाती है जो उन विकल्पों को त्यागना संभव बनाती है जो विचार के अधीन नहीं हैं।

रूपात्मक विश्लेषण का नुकसान यह है कि चयन मानदंड विकसित करने और "आंशिक समाधान" के स्वीकार्य संयोजन खोजने के लिए समस्या की संरचना का अच्छा ज्ञान आवश्यक है, जिसे विधि स्वयं प्रकट नहीं करती है।

विधि का लाभ यह है कि यह निर्णय लेने वाले को समस्या को अधिक गहराई से समझने में मदद करता है और उसे समाधान खोजने के दायरे का विस्तार करने के लिए मजबूर करता है।

संक्षेप में, रूपात्मक विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसमें किसी समस्या को भागों में विघटित (टूटकर) किया जाता है, आगे चर्चा की जाती है, और इस समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित विकल्पों की पहचान की जाती है।

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कई अन्वेषकों के मन में एक आकर्षक विचार आया है: क्या प्रत्येक समस्या के लिए सभी संभावित समाधानों की एक सूची प्राप्त करना संभव है? आख़िरकार, ऐसी सूची होने पर, आपको कुछ भी छूटने का जोखिम नहीं है।

1942 में, स्विस खगोलशास्त्री एफ. ज़्विकी ने तकनीकी समस्याओं का समाधान खोजने के लिए एक विधि प्रस्तावित की, जिसे उन्होंने कहा रूपात्मक (टाइपोलॉजिकल) विश्लेषण (रूपात्मक- उपस्थिति या संरचना से संबंधित, यानी। प्रपत्र)। इस पद्धति का उपयोग करके, थोड़े ही समय में वह रॉकेट विज्ञान में महत्वपूर्ण संख्या में मूल तकनीकी समाधान प्राप्त करने में सफल रहे, जिससे उनकी कंपनी के प्रमुख विशेषज्ञों और प्रबंधकों को बहुत आश्चर्य हुआ।

विधि का सार- कई रूपात्मक (विशिष्ट, प्रजाति, विशिष्ट) विशेषताओं (पैरामीटर) की पहचान जो समस्या को हल करने के लिए महत्वपूर्ण हैं, और इन विशेषताओं के सभी संभावित संयोजनों का संकलन।

सुविधाओं को एक तालिका के रूप में व्यवस्थित किया जा सकता है जिसे कहा जाता है रूपात्मक बॉक्स (मैट्रिक्स). यह आपको समस्या के समाधान के लिए खोज क्षेत्र की बेहतर कल्पना करने की अनुमति देता है।

लक्षित और व्यवस्थित विश्लेषण के परिणामस्वरूप, नई जानकारी उत्पन्न होती है, जो विकल्पों की सरल गणना के दौरान ध्यान से बच जाती है।

किसी समस्या के मापदंडों के रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करके उसे हल करने के चरण।

1. हम उन सभी मापदंडों का चयन करते हैं जो समस्या को हल करने के प्रत्येक विकल्प के लिए महत्वपूर्ण हैं।

2. प्रत्येक पैरामीटर (कारक) के लिए महत्व का पैमाना निर्धारित करें।

3. हम चयनित पैमाने के भीतर प्रत्येक कारक के महत्व का विशेषज्ञ रूप से मूल्यांकन करते हैं।

4. हम सभी मापदंडों के लिए विशेषज्ञ आकलन जोड़ते हैं और अंकों के योग के आधार पर यह निर्धारित करते हैं कि कौन सा विकल्प बेहतर है।

उदाहरण। रूपात्मक विश्लेषण की विधि का उपयोग करके स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद एक पेशा (या विशेषता) चुनने की समस्या का समाधान करना। मान लीजिए कि एक छात्र तीन व्यवसायों में रुचि रखता है: 1) विमान डिजाइन इंजीनियर, 2) कंप्यूटर तकनीशियन, 3) इंटरसिटी उड़ानों पर ट्रक ड्राइवर। हम पेशे के विकल्पों की इन संख्याओं को रूपात्मक मैट्रिक्स में लिखेंगे (देखें पृष्ठ 40)। हर पेशे के अपने फायदे और नुकसान होते हैं। आपको किसे चुनना चाहिए?

समस्या को हल करने के लिए, हम सबसे महत्वपूर्ण (किसी दिए गए छात्र के लिए) मापदंडों का चयन करेंगे और उन्हें रूपात्मक मैट्रिक्स में लिखेंगे। हमने पांच पैरामीटर चुने हैं, लेकिन कई और भी हो सकते हैं।

दूसरे कॉलम में हम महत्व पैमाना (स्कोर) लिखेंगे जिसके द्वारा हम मापदंडों का मूल्यांकन करेंगे। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि उदाहरण में दिए गए प्रत्येक पैरामीटर का अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग महत्व है। इसलिए, तालिका को स्वयं भरते समय, पैरामीटर मान भिन्न होंगे।

हमारे उदाहरण में, सबसे महत्वपूर्ण पैरामीटर वेतन की राशि है, दूसरे स्थान पर प्रतिष्ठा है और तीसरे स्थान पर रचनात्मक कार्यों में संलग्न होने का अवसर है। शेष मापदंडों का मूल्यांकन निम्न पैमानों पर किया जाता है।

हम चयनित पैमानों के भीतर सभी तीन व्यवसायों का विशेषज्ञ रूप से मूल्यांकन करते हैं। सभी मापदंडों के लिए विशेषज्ञ आकलन के योग को जोड़ने के परिणामस्वरूप, हम यह निर्धारित करते हैं कि सबसे पसंदीदा पेशा एक विमान डिजाइन इंजीनियर है।

आवेदन पत्र।तकनीकी, संगठनात्मक और अन्य समस्याओं के कई संभावित समाधानों में से किसी एक की तुलना या चयन करने के लिए, किसी समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित विकल्पों की सूची संकलित करने के लिए रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है।

विधि का नुकसान- विकल्पों की बहुतायत, जिनमें से सर्वश्रेष्ठ चुनना मुश्किल है। इसके अलावा, रूपात्मक विश्लेषण हमें यह निर्धारित करने की अनुमति नहीं देता है कि सभी संभावित विकल्पों पर विचार किया गया है या नहीं।

रूपात्मक (टाइपोलॉजिकल) विश्लेषण, रूपात्मक (विशिष्ट) विशेषताएँ (पैरामीटर), रूपात्मक बॉक्स (मैट्रिक्स), विशेषज्ञ आकलन।

व्यावहारिक कार्य।

रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करते हुए, इसके लिए महत्वपूर्ण मापदंडों की एक तालिका बनाएं:

• 3-4 सबसे आकर्षक पेशों में से एक उपयुक्त पेशा चुनना;
• कोई उत्पाद (मल, टाई) बनाना।

रूपात्मक विश्लेषण की विधि.

शब्द "आकृति विज्ञान" (रूप का अध्ययन, जीआर। मोर्फे - रूप और लोगो - अध्ययन) 1796 में गोएथे द्वारा पेश किया गया था, जो जीवों की आकृति विज्ञान के संस्थापक थे, पौधों और जानवरों के रूप और संरचना का अध्ययन। इसके बाद, मनुष्यों, मिट्टी आदि की आकृति विज्ञान सामने आया। परंपरागत रूप से, विज्ञान में आकृति विज्ञान को एक निश्चित प्रणाली की संरचना और संरचना के अध्ययन के रूप में समझा जाता है।

रूपात्मक विश्लेषण- यह सिस्टम समस्याओं को हल करने का एक प्रभावी तरीका है जिसके लिए मूल समाधान की आवश्यकता होती है; वर्गीकरण पर आधारित है, जो आपको सामग्री को व्यवस्थित करने, इसे दृश्य और सुलभ बनाने की अनुमति देता है। यह विधि उन सभी संभावित तत्वों की पहचान करती है जिन पर किसी समस्या का समाधान निर्भर हो सकता है, इन तत्वों के संभावित मूल्यों को सूचीबद्ध करता है, और फिर इन मूल्यों के सभी संभावित संयोजनों की खोज करके विकल्प उत्पन्न करने की प्रक्रिया शुरू करता है। रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है तकनीकी, संगठनात्मक और अन्य समस्याओं के कई संभावित समाधानों में से किसी एक की तुलना या चयन के लिए, किसी समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित विकल्पों की एक सूची संकलित करें।

यह विधि 1930 के दशक में स्विस खगोलशास्त्री फ्रिट्ज़ ज़्विकी द्वारा विकसित की गई थी, जिन्होंने 20वीं सदी के मध्य में संयुक्त राज्य अमेरिका में काम किया था। मॉर्फोलॉजिकल विश्लेषण का उपयोग पहली बार 1942 में तकनीकी समस्याओं को हल करने के लिए किया गया था, जब एफ. ज़्विकी ने एयरोगेमन इंजीनियरिंग कॉर्पोरेशन में रॉकेट इंजन विकसित करना शुरू किया था। इस पद्धति का उपयोग करके, थोड़े ही समय में वह रॉकेट विज्ञान में महत्वपूर्ण संख्या में मूल तकनीकी समाधान प्राप्त करने में सक्षम हो गए। आजकल मानव गतिविधि के विभिन्न क्षेत्रों में रूपात्मक विश्लेषण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। विधि के विकास ने एक अलग दिशा बनाई - आविष्कारशील समस्याओं को हल करने का सिद्धांत (जी.एस. अल्टशुलर द्वारा TRIZ)।

विधि का सार- कई रूपात्मक (विशिष्ट, प्रजाति, विशिष्ट) विशेषताओं (पैरामीटर) की पहचान जो समस्या को हल करने के लिए महत्वपूर्ण हैं, और इन विशेषताओं के सभी संभावित संयोजनों का संकलन। फिर आपको रूपात्मक विशेषताओं को अलग से लिखना चाहिए और वस्तु (उत्पाद) के साथ संबंध के बिना उनके (अवतार) के बारे में जानकारी लिखनी चाहिए, अर्थात। अन्य समान उत्पादों पर रूपात्मक विशेषताओं को लागू करें। प्राप्त विकल्पों के विश्लेषण से उन संयोजनों का पता चलता है जो सामान्य खोज के दौरान छूट सकते हैं। सुविधाओं को एक तालिका के रूप में व्यवस्थित किया जा सकता है जिसे मॉर्फोलॉजिकल बॉक्स (मैट्रिक्स) कहा जाता है, जो आपको किसी समस्या को हल करने के लिए खोज क्षेत्र की बेहतर कल्पना करने और विभिन्न अवधारणाओं और कारकों को जल्दी और सटीक रूप से नेविगेट करने की अनुमति देता है। लक्षित और व्यवस्थित विश्लेषण के परिणामस्वरूप, नई जानकारी उत्पन्न होती है, जो विकल्पों की सरल गणना के दौरान ध्यान से बच जाती है। रूपात्मक विधि का संशोधन-मैट्रिक्स तरीके.

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि रूपात्मक विश्लेषण करने के लिए, विचाराधीन प्रणाली के लिए समस्या का सटीक निरूपण आवश्यक है। परिणामस्वरूप, विशेष समाधानों के सभी संभावित प्रकारों की खोज करके अधिक सामान्य प्रश्न का उत्तर दिया जाता है, इस तथ्य की परवाह किए बिना कि मूल समस्या केवल एक विशिष्ट प्रणाली से संबंधित थी।

रूपात्मक विश्लेषण के लाभ:

· विश्लेषित वस्तु के सभी तत्वों की समानता;

· कार्य के निरूपण में अधिकतम स्पष्टता;

· अध्ययन के तहत वस्तु के तत्वों के विश्लेषण में प्रतिबंध हटाना;

· नए प्राप्त करने और/या मौजूदा विचारों को विकसित करने का अवसर।

विधि का नुकसान- विकल्पों की बहुतायत, जिनमें से सर्वश्रेष्ठ चुनना मुश्किल है। बड़ी संख्या में तत्वों और कई विकल्पों वाली वस्तुओं के लिए, तालिका बोझिल हो जाती है और विधि श्रम-गहन हो जाती है। इसके अलावा, रूपात्मक विश्लेषण हमें यह निर्धारित करने की अनुमति नहीं देता है कि सभी संभावित विकल्पों पर विचार किया गया है या नहीं।

रूपात्मक विश्लेषण की मूल योजनाएँ:

अध्ययन के तहत प्रणाली के सहायक तत्वों की पहचान करने और समाधान विकल्पों के संयोजन के साथ काम करने की एक विधि;

निषेध एवं निर्माण की विधि. रूपात्मक विश्लेषण की यह विधि तैयार किए गए विचारों को विपरीत विचारों के साथ बदलने और विसंगतियों के विश्लेषण पर आधारित है;

रूपात्मक बॉक्स विधि (बड़ी और जटिल वस्तुओं के लिए सबसे उपयुक्त)। इसमें किसी समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित मापदंडों को निर्धारित करना, एक मैट्रिक्स बनाना और सर्वोत्तम संयोजन विकल्प चुनने से पहले विभिन्न संयोजनों का विश्लेषण करना शामिल है।

2.3. सिनेक्टिक्स विधि का प्रयोग किया जाता हैसमस्याओं को हल करना और सादृश्यों का उपयोग करके और समस्याओं को विभिन्न क्षेत्रों और क्षेत्रों में मौजूद तैयार समाधानों में स्थानांतरित करके नए विचार ढूंढना। सिनेटिक्स- यहसमस्याओं को स्थापित करने और हल करने की प्रक्रिया में असमान और कभी-कभी असंगत तत्वों का संयोजन।

सिनेटिक्स विधि कई वर्षों के कार्य के परिणाम के रूप में 1950 के दशक की शुरुआत में सामने आया विलियम गॉर्डनविचार-मंथन पद्धति में सुधार लाने पर। इस पद्धति की एक महत्वपूर्ण विशिष्ट विशेषता यह है इसका उपयोग विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है और इसका उद्देश्य विभिन्न प्रणालियों के विकास के वस्तुनिष्ठ पैटर्न का उपयोग करना नहीं है।और प्रशिक्षित विशेषज्ञों के कमोबेश तैयार और स्थायी समूह को इसके अनुप्रयोग पर काम करना चाहिए (इसके बावजूद, एक सामान्य व्यक्ति, खुद को सिनेटिक्स की तकनीकों से परिचित करके, अपनी कुछ समस्याओं और कार्यों को हल करने के लिए कुछ तकनीकों को अपनाने में सक्षम होगा) . इस अर्थ में, सिनेक्टिक्स एक पेशेवर गतिविधि है, और विचार-मंथन सिर्फ एक सामूहिक पहल है। यह भी ध्यान देने योग्य है कि, विचार-मंथन के विपरीत, पर्यायवाची में आलोचना की अनुमति है। मुख्य विशेषता सिनेक्टिक्स पद्धति का सार है - तुलना और उपमाओं का उपयोग।

इस पद्धति के सार को अधिक स्पष्ट रूप से समझाने के लिए, आप सिनेक्टिक्स के संस्थापक विलियम गॉर्डन द्वारा इसके अनुप्रयोग के उदाहरण का उल्लेख कर सकते हैं, जिन्होंने इसका उपयोग प्रिंगल्स चिप्स बनाने के लिए किया था।

केलॉग कंपनी (नाश्ता अनाज की एक प्रसिद्ध अमेरिकी निर्माता) को एक अघुलनशील समस्या का सामना करना पड़ा - आलू के चिप्स कैसे बनाएं और पैकेज करें ताकि पैकेज में भरी हवा की मात्रा को कम किया जा सके, साथ ही इसे और अधिक कॉम्पैक्ट बनाया जा सके और टूटने से बचाया जा सके। उत्पाद। इस समस्या को हल करने के लिए, विलियम गॉर्डन को लाया गया, जिन्होंने 1961 में अपनी प्रसिद्ध पुस्तक, "सिनेक्टिक्स: डेवलपिंग द क्रिएटिव इमेजिनेशन" लिखी और कुछ समय बाद कंपनी सिनेटिक्स इंक बनाई, जो रचनात्मक सोच सिखाती है और विकास के लिए सेवाएं प्रदान करती है। नवीन विचार (आज कंपनी के ग्राहक निगम जैसे आईबीएम, जनरल इलेक्ट्रिक, ज़िंगर और कई अन्य)। नए चिप्स बनाने के लिए सादृश्य के रूप में, गॉर्डन ने गिरी हुई पत्तियों को प्लास्टिक की थैली में रखने की प्रक्रिया को चुना। यदि थैले में रखी पत्तियाँ सूखी हैं, तो कुछ कठिनाइयाँ आती हैं - वे टूट जाती हैं और उड़ जाती हैं, लेकिन जब पत्तियाँ गीली होती हैं, तो वे नरम हो जाती हैं और आसानी से पड़ोसी पत्ती का आकार ले लेती हैं। यदि आप बारिश के बाद पत्तियां हटाते हैं, तो आपको कुछ कचरा बैग की आवश्यकता होगी, क्योंकि कच्ची पत्तियां अपने बीच बहुत कम हवा छोड़ती हैं और अधिक कॉम्पैक्ट रूप से पैक की जाती हैं। इस सादृश्य ने प्रिंगल्स चिप्स को जन्म दिया - सूखे आलू के आटे को ढालने और गीला करने से पैकेजिंग की समस्या हल हो गई।

नए विचार उत्पन्न करने के लिए 5-7 लोगों का एक समूह बनाया जाता है, जिन्होंने प्रारंभिक प्रशिक्षण प्राप्त किया हो। सिनेक्टर- व्यापक दृष्टिकोण वाला व्यक्ति, जिसके पास, एक नियम के रूप में, दो विशिष्टताएँ होती हैं, उदाहरण के लिए, एक मैकेनिक डॉक्टर, एक रसायनज्ञ-संगीतकार, आदि। सिनेक्टरों का समूह बनाने की प्रक्रिया में तीन चरण शामिल हैं:

1. समूह के सदस्यों का चयन. विशेष परीक्षणों का उपयोग किया जाता है, विभिन्न प्रकार के ज्ञान, सामान्य विद्वता, शिक्षा का पर्याप्त स्तर, प्रयोगात्मक गतिविधियों में अनुभव और सोच के लचीलेपन की उपस्थिति पर ध्यान दिया जाता है। सिनेक्टरों को विभिन्न व्यवसायों के लोगों में से चुना जाता है और अधिमानतः दो असंगत विशिष्टताओं वाले लोगों में से, उदाहरण के लिए, एक चिकित्सक-भौतिक विज्ञानी, एक अर्थशास्त्री-इंजीनियर या एक संगीतकार-रसायनज्ञ।

2. सिनेक्टरों का प्रशिक्षण। रूस में, सिनेक्टिक्स पद्धति ने जड़ नहीं ली है (वहां कोई अपना शैक्षिक और पद्धतिगत विकास नहीं है, और मौजूदा विश्व अनुभव को शायद ही कभी नजरअंदाज किया जाता है), लेकिन पश्चिम में, छोटी कंपनियां और बड़े निगम दोनों अपने विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करने पर बहुत पैसा खर्च करते हैं। विशेष संस्थाएँ. उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, सिनेक्टिक समूहों का प्रशिक्षण लगभग एक वर्ष तक चलता है और इसमें पूर्णकालिक और पत्राचार सत्र शामिल होते हैं। पहले प्रशिक्षण केंद्रों में किया जाता है, और फिर छात्र सैद्धांतिक और व्यावहारिक समस्याओं को हल करते हुए अपनी कंपनियों में व्यावहारिक प्रशिक्षण लेते हैं।

3. अंतिम चरण समूह का वास्तविक वातावरण में परिचय है। एक कंपनी जिसने अपने विशेषज्ञों को प्रशिक्षण के लिए भेजा है या एक तैयार टीम का आदेश दिया है (यह एक बार या नियमित सहयोग हो सकता है) उसे अपनी परियोजनाओं पर काम करने के लिए कुछ शर्तों के तहत प्राप्त होता है।

सिनेक्टिक्स के विकास के इतिहास से पता चलता है कि उद्यमों में रचनात्मक सोच के अनुप्रयोग और विशेष इकाइयों के उपयोग से तालमेल के प्रभाव को प्रदर्शित करते हुए समस्या सेटिंग और समस्या समाधान के क्षेत्र में सफलता की संभावना बढ़ जाती है।

सिनेक्टिक प्रक्रिया के लिए बनाई गई विशेष स्थितियाँ क्या हैं:

· समस्याओं और कार्यों से प्रतिभागियों का अनिवार्य प्रारंभिक अमूर्तन।

· विचारों पर संयम रखना और अंतिम निष्कर्ष निकालने से इंकार करना।

· चर्चाओं में स्वाभाविकता और सहजता, स्थिति को निभाने और उसका अनुकरण करने की प्रवृत्ति।

· निर्णयों में तर्कसंगतता की अभिव्यक्ति. तार्किकता केवल सिन्थेटिक प्रक्रिया के अंतिम चरण में ही प्रकट होती है। इसके पहले बिंब, रूपक और उपमाओं का प्रयोग होता है।

सिनेक्टर तैयार करते समय, उन्हें विचारों की खोज की प्रक्रिया में निम्नलिखित चार प्रकार की उपमाओं का उपयोग करना सिखाया जाता है:

1. प्रत्यक्ष सादृश्य- यह कोई समानता है जिसमें सिस्टम या ऑब्जेक्ट में खोजने योग्य तत्व होते हैं जो समान समस्याओं का समाधान करते हैं। प्रत्यक्ष सादृश्य प्रायः प्राकृतिक या तकनीकी सादृश्य होता है। उदाहरण के लिए, फर्नीचर की पेंटिंग के तरीकों में सुधार के लिए एक सीधा सादृश्य फिल्म, कागज को रंगने या पक्षियों, फूलों या खनिज पत्थरों के रंग पर विचार करने की प्रक्रिया होगी। चमकदार सिनेक्टिक्स विधि का उदाहरण और प्रत्यक्ष उपमाओं के उपयोग को इसाम्बर्ड ब्रुनेल का आविष्कार माना जा सकता है - पानी के नीचे संरचनाओं के निर्माण की कैसॉन विधि। इंजीनियर को लकड़ी में छेद करने वाले एक कीड़े को देखकर ऐसा करने के लिए प्रेरित किया गया, जो लकड़ी में ड्रिलिंग करते समय एक ट्यूबलर चैनल बनाता है।

2. प्रतीकात्मक सादृश्यआपको रूपकों और विभिन्न तुलनाओं का उपयोग करके समस्या के सार को व्यक्त करने और परिभाषित करने की अनुमति देता है, और इसमें परिचित और समझने योग्य तथ्यों में विरोधाभासों और संघर्षों का पता लगाना शामिल है। इस प्रकार की सादृश्यता "असामान्य में सामान्य" और इसके विपरीत - "सामान्य में असामान्य" की खोज के लिए एक मूल्यवान उपकरण है। मूलतः, इसमें किसी विषय की अप्रत्याशित परिभाषा (आमतौर पर दो शब्दों से बनी) होती है, जो इसे एक दिलचस्प और विवादास्पद पक्ष से दिखाती है। चित्रित घटनाओं या पात्रों के विरोधाभासी सार को प्रकट करने और इसे शीर्षक में प्रतिबिंबित करने के लिए, इस पर्यायवाची सादृश्य ने सिनेमा और साहित्य सहित कई क्षेत्रों में खुद को अच्छी तरह से साबित कर दिया है: "द लिविंग डेड", "ड्राई आइस", "गिल्टी विदाउट गिल्ट" , आदि.

3. पर्यायवाची का व्यक्तिपरक या व्यक्तिगत सादृश्यइसमें स्वयं को एक ऐसी वस्तु के रूप में कल्पना करना शामिल है जिसकी जांच की जा रही है और सुधार किया जा रहा है (उसका हिस्सा या विवरण)। इसके लिए डेवलपर को पुनर्जन्म लेने में सक्षम होना आवश्यक है, क्योंकि किसी वस्तु के कार्यों को आजमाने के लिए, किसी आध्यात्मिक वस्तु की भूमिका में अभ्यस्त होने के लिए, आपके पास एक ज्वलंत कल्पना होनी चाहिए। व्यक्तिगत सादृश्य का मुख्य कार्य हमें अध्ययन की जा रही समस्या की ऐसी बारीकियों पर विचार करने की अनुमति देना है जिन्हें सरल प्रतिबिंब के माध्यम से देखा और महसूस नहीं किया जा सकता है। साथ ही, व्यक्त की गई उपमाएँ बिल्कुल हास्यास्पद हो सकती हैं; यहाँ मुख्य बात नए, पहले से न देखे गए पहलुओं और पहलुओं को महसूस करना और नोटिस करना है जिन्हें तार्किक तर्क का उपयोग करके नहीं समझा जा सकता है।

4. अद्भुत सादृश्यपिछली पर्यायवाची उपमाओं की तरह, पर्यायवाची को रचनात्मक सोच और रचनात्मक स्वतंत्रता विकसित करने की आवश्यकता होती है। प्रतिभागी मौजूदा भौतिक कानूनों से अलग विचाराधीन वस्तुओं, वस्तुओं और घटनाओं की कल्पना करते हैं और वास्तविकता की परवाह किए बिना उनकी कल्पना करते हैं जैसे वे उन्हें देखना चाहते हैं। अक्सर, किसी समस्या को हल करने के लिए, अंतिम परिणाम निर्धारित करने के लिए, सिनेक्टर एक जादू की छड़ी या अन्य परी-कथा विशेषता का उपयोग करते हैं। यह माना जा सकता है कि विज्ञान कथा लेखक, अपनी रचनाएँ लिखते समय, पर्यायवाची पद्धति और, विशेष रूप से, इस प्रकार की सादृश्यता का पूरा उपयोग करते हैं।

यह तथ्य कि मौजूदा उपमाएँ लोगों के अनुभव और विचारों को पूरी तरह से कवर करती हैं, अधिक समझ में आ जाएगी यदि इस वर्गीकरण को निम्नानुसार समझाया जाए: प्रत्यक्ष और शानदार वास्तविक और अवास्तविक उपमाएँ हैं, और व्यक्तिपरक और प्रतीकात्मक भौतिक और अमूर्त हैं। हालाँकि, हम उनकी मौलिक प्रकृति के बारे में बात नहीं कर रहे हैं, क्योंकि सिनेक्टिक्स पद्धति का उपयोग करने का नियमित अभ्यास धीरे-धीरे उपकरणों की सीमा का विस्तार करता है और वस्तुओं और घटनाओं के गहन अध्ययन और विश्लेषण के लिए अधिक से अधिक नई तकनीकों को विकसित करना संभव बनाता है।

सिनेक्टिक्स विधि के चरण, विधि के निर्माण के क्षण से शुरू होकर, लगातार सुधार और संशोधित किए गए थे। यदि हम सिनेक्टिक प्रक्रिया के चरणों को लेते हैं जैसा कि डब्ल्यू गॉर्डन ने अपनी पुस्तक "सिनेक्टिक्स: क्रिएटिव इमेजिनेशन का विकास" में वर्णित किया है, तो वे इस तरह दिखते हैं:

1. समस्या जैसी दी गई है। इस चरण की ख़ासियत यह है कि सिनेक्ट सत्र में प्रतिभागियों में से कोई भी (नेता को छोड़कर) कार्य की विशिष्ट स्थितियों और आवश्यक परिणाम के बारे में नहीं जानता है। ऐसा माना जाता है कि समस्या की प्रारंभिक परिभाषा आपको विचार की सामान्य प्रक्रिया से भागने की अनुमति नहीं देगी और अमूर्तता को जटिल बना देगी। यहां किसी समस्या, घटना या वस्तु को सरलता से प्रस्तुत किया जाता है।

2. अपरिचित को परिचित में बदलना। पहले अनदेखे तत्वों की खोज की जाती है - समस्या कई भागों में विभाजित हो जाती है और अपरिचित से अधिक सामान्य समस्याओं की श्रृंखला में बदल जाती है।

3. समस्या जैसी समझ में आती है। समस्या पर विचार किया जाता है और उसे व्यवस्थित किया जाता है क्योंकि पिछले चरण में जो हुआ उसके आधार पर समूह के सदस्यों द्वारा इसे समझा जाता है।

4. परिचालन तंत्र. इस स्तर पर, रूपकों के साथ एक खेल होता है, समस्या से संबंधित उपमाओं का उपयोग किया जाता है और समस्या, जैसा कि समझा जाता है, और भी अधिक प्रकट होती है।

5. किसी परिचित चीज़ से कुछ अपरिचित बनाएं। यह हमें पहले से समझी और समझी गई समस्या पर एक अलग दृष्टिकोण से नए रूप में विचार करने की अनुमति देता है।

6. मनोवैज्ञानिक अवस्था. यह चरण समस्या के प्रति एक विशेष मनःस्थिति को दर्शाता है, जैसा कि समझा जाता है, उस पर चिंतन होता है। सभी प्रकार की उपमाओं का प्रयोग किया जाता है।

7. समस्या से जुड़ना. इस स्तर पर, सबसे उपयुक्त सादृश्य की तुलना समझी गई समस्या से की जाती है। समझी गई समस्या अपने पुराने कठोर स्वरूप से मुक्त हो जाती है।

8. दृष्टिकोण. इस चरण में सादृश्य से एक विशिष्ट समाधान, विचार की ओर संक्रमण होता है। विचार समस्या में "जैसा दिया गया है वैसा ही स्थानांतरित किया जाता है।"

9. अंतिम निर्णय लेना एवं अनुसंधान कार्य करना। एक महत्वपूर्ण तत्व विशेषज्ञों द्वारा विचारों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करना और उसे व्यवहार में लाना है।

वर्तमान में, सिनेक्टिक्स विधि के चरण सरल हो गए हैं और अधिक समझने योग्य लगते हैं। हालाँकि वास्तव में इस विधि का उपयोग करना बहुत कठिन है। यदि किसी बड़े उद्यम का मालिक इस पद्धति का उपयोग करने का निर्णय लेता है, तो उसे किसी तरह अनुभवी विशेषज्ञों को खोजने की आवश्यकता होगी जो कर्मचारियों को सिनेटिक्स की सभी विशेषताओं में प्रशिक्षित करेंगे। एक सामान्य व्यक्ति रचनात्मक समस्याओं को हल करने के लिए उपमाओं का उपयोग कर सकता है, जो पर्यायवाची पद्धति का एक महत्वपूर्ण उपकरण है।

2.4. तरीका ए नालिज़ा और पदानुक्रम (एमएआई) - निर्णय लेने की समस्याओं को हल करने के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण के लिए एक गणितीय उपकरण। एमएआई निर्णय निर्माता को कोई "सही" समाधान नहीं बताता है, बल्कि उसे अंतःक्रियात्मक रूप से एक विकल्प (विकल्प) खोजने की अनुमति देता है जो समस्या के सार और उसके समाधान के लिए आवश्यकताओं की उसकी समझ के लिए सबसे उपयुक्त हो। यह विधि 1970 के दशक में अमेरिकी गणितज्ञ थॉमस एल. सैटी द्वारा विकसित की गई थी, जिन्होंने इसके बारे में किताबें लिखीं, सॉफ्टवेयर उत्पाद विकसित किए और 20 वर्षों से आईएसएएचपी संगोष्ठी का आयोजन कर रहे हैं। विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया पर अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी). यह विधि सक्रिय रूप से विकसित की जा रही है और दुनिया भर के वैज्ञानिकों द्वारा अभ्यास में इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

एमएआई में निर्णय लेने की समस्या का विश्लेषण एक पदानुक्रमित संरचना के निर्माण से शुरू होता है, जिसमें लक्ष्य, मानदंड, विकल्प और पसंद को प्रभावित करने वाले अन्य कारक शामिल होते हैं।यह संरचना निर्णय निर्माता की समस्या की समझ को दर्शाती है। पदानुक्रम का प्रत्येक तत्व हल की जा रही समस्या के विभिन्न पहलुओं का प्रतिनिधित्व कर सकता है, और सामग्री और अमूर्त दोनों कारकों, मापने योग्य मात्रात्मक मापदंडों और गुणात्मक विशेषताओं, उद्देश्य डेटा और व्यक्तिपरक विशेषज्ञ आकलन को ध्यान में रखा जा सकता है। दूसरे शब्दों में, एमएआई में निर्णय चुनने की स्थिति का विश्लेषण तर्क-वितर्क की उन प्रक्रियाओं और तरीकों से मिलता जुलता है जिनका उपयोग सहज स्तर पर किया जाता है। विश्लेषण का अगला चरण युग्मित तुलना प्रक्रिया का उपयोग करके निर्मित पदानुक्रमित संरचना के तत्वों के सापेक्ष महत्व या प्राथमिकता का प्रतिनिधित्व करने वाली प्राथमिकताओं को निर्धारित करना है। आयामहीन प्राथमिकताएं असमान कारकों की उचित तुलना की अनुमति देती हैं, जो एएचपी की एक विशिष्ट विशेषता है। विश्लेषण के अंतिम चरण में, पदानुक्रम पर प्राथमिकताओं का एक संश्लेषण (रैखिक घुमाव) किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप मुख्य लक्ष्य के सापेक्ष वैकल्पिक समाधानों की प्राथमिकताओं की गणना की जाती है। अधिकतम प्राथमिकता मान वाला विकल्प सर्वोत्तम माना जाता है।

पदानुक्रमित विश्लेषण पद्धति का उपयोग न केवल वस्तुओं की तुलना करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि प्रबंधन, पूर्वानुमान आदि की अधिक जटिल समस्याओं को हल करने के लिए भी किया जा सकता है। यह गणित के साथ-साथ मनोवैज्ञानिक पहलुओं पर भी आधारित है। एमएआई आपको एक जटिल निर्णय लेने की समस्या को पदानुक्रम के रूप में स्पष्ट रूप से और तर्कसंगत रूप से तैयार करने, वैकल्पिक समाधान विकल्पों की तुलना और मात्रात्मक मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। इस पद्धति का उपयोग दुनिया भर में विभिन्न स्थितियों में निर्णय लेने के लिए किया जाता है: अंतरराज्यीय स्तर पर प्रबंधन से लेकर व्यवसाय, उद्योग, स्वास्थ्य देखभाल और शिक्षा में क्षेत्रीय और निजी समस्याओं को हल करने तक। MAI के कंप्यूटर समर्थन के लिए, विभिन्न कंपनियों द्वारा विकसित सॉफ़्टवेयर उत्पाद हैं।

मुख्य एमएआई की गरिमा अत्यधिक बहुमुखी है - इस पद्धति का उपयोग विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है: किसी स्थिति के विकास के लिए संभावित परिदृश्यों का विश्लेषण करना, संसाधन आवंटन, ग्राहकों की रेटिंग करना, कार्मिक निर्णय लेना आदि।

पदानुक्रम विश्लेषण पद्धति का नुकसान विशेषज्ञों से बड़ी मात्रा में जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है। यह विधि उन मामलों के लिए सबसे उपयुक्त है जहां विभिन्न मौजूदा विकल्पों में से सर्वोत्तम समाधान चुनने की प्रक्रिया में अधिकांश डेटा निर्णय निर्माता की प्राथमिकताओं पर आधारित होता है।

2.5 कार्ड के उपयोग पर आधारित विधियाँ (सोच को सक्रिय करने के तरीके भी हैं), आपको समूह कार्य में प्रतिभागियों की गुमनामी प्राप्त करने की अनुमति मिलती है, इसलिए इनका उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब समूह में विचारों को आगे बढ़ाने में संघर्ष होता है। संघर्ष निर्णयों की रचनात्मक, सृजनात्मक प्रकृति को प्रकट नहीं होने देते। इसके अलावा, मौखिक विवरण प्रतिभागियों को अपने विचारों को संक्षेप में व्यक्त करने की आवश्यकता के द्वारा अनुशासित करते हैं, और उन्हें विचारों को उत्पन्न करने की प्रक्रिया की कल्पना करने की अनुमति देते हैं, जिससे धारणा के अतिरिक्त चैनल जुड़ते हैं और अतिरिक्त जुड़ाव बनते हैं।

कार्ड का उपयोग करने की विधियों में निम्नलिखित शामिल हैं:

- क्रॉफर्ड प्रश्नावली विधि -यह विचार-मंथन पद्धति का एक लिखित संस्करण है। इसे दो तरीकों से लागू किया जा सकता है:

ए) कार्ड का उपयोग करना। इस मामले में, विचारों को छोटे कार्डों पर लिखा जाता है और प्रतिभागियों के बीच प्रसारित किया जा सकता है (हालांकि विधि इसकी अनुमति नहीं देती है) ताकि संबंधित विचारों को जोड़ा जा सके या पहले व्यक्त किए गए विचार को नए तत्वों को जोड़कर विस्तारित किया जा सके;

बी) स्टैंड का उपयोग करना। इस मामले में, विचारों को बोर्डों या स्टैंडों पर लिखा जाता है। प्रतिभागी गैलरी की तरह उनके साथ चलते हैं, और संबंधित विचार जोड़ते हैं या नए तत्व जोड़कर पहले बताए गए विचारों का विस्तार करते हैं।

- विधि 635इसमें यह तथ्य शामिल है कि प्रत्येक प्रतिभागी (आदर्श रूप से, उनमें से छह हैं) को एक कार्ड (कागज की शीट) दिया जाता है जिस पर एक प्रश्न लिखा होता है। अगले पांच मिनट में, प्रतिभागी समस्या को हल करने के लिए तीन विकल्प तैयार करता है, फिर अपना कार्ड बाईं ओर के पड़ोसी को सौंपता है, और दाईं ओर के पड़ोसी से, बदले में, प्रत्येक प्रतिभागी से तीन अन्य प्रस्तावों के साथ अपना कार्ड प्राप्त करता है। आदर्श रूप से, वह उनसे प्रेरित होता है और अगले पांच मिनट में उनमें तीन नए विचार जोड़ता है, फिर कार्ड को बाईं ओर आगे बढ़ा देता है। सत्र तब समाप्त होता है जब प्रत्येक प्रतिभागी प्रत्येक शीट पर नोट्स बना लेता है - लगभग आधे घंटे के बाद। इस दौरान समस्या के 6 x 3 x 6 = 108 समाधान सामने आने चाहिए। मूल्यांकन उसी प्रकार किया जाता है जैसे विचार-मंथन के दौरान किया जाता है।

- सामान्य समानता आरेख (या "एफ़िनिटी आरेख") समस्या समाधान की एक विधि है जिसमें विचारों को कार्डों पर लिखा जाता है, जिन्हें फिर समूहीकृत, वर्गीकृत, नाम दिया जाता है और मतदान और चयन के अधीन किया जाता है।
1960 के दशक में जापान में मानव विज्ञान के प्रोफेसर जिरो कावाकिटो द्वारा विकसित, इसे अक्सर उनके नाम पर केजे पद्धति कहा जाता है। यह विधि आधुनिक जापानी गुणवत्ता प्रबंधन की सात प्रबंधन और योजना विधियों में से एक बन गई है। विधि का उद्देश्य- व्यक्तिगत विचारों और समाधानों के बीच संबंधों की पहचान करना जिनमें पहली नज़र में कोई समानता नहीं है। यह विचारों और समाधानों को समूहीकृत करके और परिणामी समूहों के बीच गहरे संबंधों की पहचान करके प्राप्त किया जाता है। इस पद्धति का उपयोग करने के लिए प्रतिभागियों के रचनात्मक दृष्टिकोण और व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। यह विधि प्रभावी टीम वर्क को बढ़ावा देती है: सभी विचारों और विचारों को गैर-टकराव के आधार पर व्यक्त, स्पष्ट, सारांशित और प्राथमिकता दी जाती है; समूह के निर्णयों पर सबसे अधिक बातूनी या प्रभावशाली सदस्यों के प्रभाव को कम करता है।

- तकनीक« विच्छेदन"मुख्य रूप से मूर्त वस्तुओं को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका सार अध्ययनाधीन वस्तु को उसके घटक भागों में विघटित करना और प्रत्येक भाग के मुख्य गुणों, विशेषताओं या गुणों का अलग-अलग विश्लेषण करना है। साथ ही, संभावित प्रतिस्थापन, काटने या जोड़ने के दृष्टिकोण से प्रत्येक भाग का उसके आकार, आकार, रासायनिक संरचना, ताकत, उपस्थिति आदि के लिए अध्ययन किया जाता है। इस पद्धति को डॉ. रॉबर्ट पी. क्रॉफर्ड (यूएसए) ने अपनी पुस्तक "क्रिएटिव थिंकिंग टेक्निक्स" में विकसित और विस्तार से वर्णित किया है। इस विधि में चार क्रमिक चरण होते हैं। सबसे पहले, सुधार किए जाने वाले डिज़ाइन के सभी घटकों (वस्तु, सेवा, उत्पाद, आदि) को अलग-अलग कार्डों पर दर्ज किया जाता है। फिर, प्रत्येक कार्ड पर, संबंधित भाग की विशिष्ट विशेषताओं की अधिकतम संख्या क्रमिक रूप से सूचीबद्ध होती है। इसके बाद, इस भाग के कार्यों के लिए प्रत्येक विशेषता के अर्थ और भूमिका का मूल्यांकन करना आवश्यक है (क्या उन्हें अपने कार्यों के कार्यान्वयन के दृष्टिकोण से अपरिवर्तित रहना चाहिए)। फिर आपको विश्लेषण किए गए भाग की उन विशेषताओं को अलग-अलग रंगों में उजागर करना चाहिए जिन्हें बिल्कुल नहीं बदला जा सकता है, जिन्हें केवल निर्दिष्ट सीमाओं के भीतर बदला जा सकता है, और जिन्हें किसी भी सीमा के भीतर बदला जा सकता है। अंत में, सभी कार्ड एक ही समय में मेज पर रखे जाते हैं और प्रयास के एक सामान्य क्षेत्र के रूप में उनका विश्लेषण किया जाता है।

मॉर्फोलॉजिकल विश्लेषण 1942 में स्विस खगोलशास्त्री एफ. ज़्विकी द्वारा विकसित किया गया था, जो इस अवधि के दौरान अमेरिकी कंपनी एयरोजेट इंजीनियरिंग कॉर्पोरेशन में रॉकेट अनुसंधान और विकास के शुरुआती चरणों में शामिल थे। मॉर्फोलॉजिकल बॉक्स विधि का उपयोग करते हुए, एफ. ज़्विकी द्वारा बनाई गई रूपात्मक विश्लेषण की सभी विधियों में से सबसे विकसित, वैज्ञानिक रॉकेट विज्ञान में महत्वपूर्ण संख्या में मूल तकनीकी समाधान प्राप्त करने में थोड़े समय में कामयाब रहे, जिसने प्रमुख विशेषज्ञों और प्रबंधकों को बहुत आश्चर्यचकित किया। कंपनी का। प्रस्तावित समाधानों में से कई को बाद में लागू किया गया।

रूपात्मक विश्लेषण ने ही सिस्टम अनुसंधान के युग को परिभाषित किया और आविष्कार के क्षेत्र में सिस्टम दृष्टिकोण का पहला उल्लेखनीय उदाहरण बन गया। एफ. ज़्विकी के अनुसार, रूपात्मक बॉक्स विधि का विषय सामान्य रूप से समस्या (तकनीकी, वैज्ञानिक, सामाजिक, आदि) है। उनका मानना ​​है कि किसी समस्या का सटीक निरूपण स्वचालित रूप से सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों को प्रकट करता है जिस पर इसका समाधान निर्भर करता है, और ऐसे प्रत्येक पैरामीटर को कई मानों में विभाजित किया जा सकता है। इसके अलावा, पैरामीटर मानों का कोई भी संयोजन मौलिक रूप से संभव माना जाता है।

विश्लेषण का सार इस प्रकार है. एक बेहतर तकनीकी प्रणाली में, कई विशिष्ट संरचनात्मक या कार्यात्मक रूपात्मक विशेषताएं प्रतिष्ठित होती हैं। प्रत्येक विशेषता, उदाहरण के लिए, सिस्टम की कुछ संरचनात्मक इकाई, उसके कुछ कार्य, सिस्टम के संचालन के कुछ तरीके, यानी सिस्टम के पैरामीटर या विशेषताएं, जिस पर समस्या का समाधान और मुख्य की उपलब्धि होती है, को चिह्नित कर सकती है। लक्ष्य निर्भर.

प्रत्येक पहचानी गई रूपात्मक विशेषता के लिए, उसके विभिन्न की एक सूची

विशिष्ट विकल्प, विकल्प, तकनीकी अभिव्यक्ति। सुविधाओं को उनके विकल्पों के साथ एक तालिका के रूप में व्यवस्थित किया जा सकता है जिसे रूपात्मक बॉक्स (मानचित्र, मैट्रिक्स) कहा जाता है, जो आपको खोज क्षेत्र की बेहतर कल्पना करने की अनुमति देता है। चयनित सुविधाओं के लिए वैकल्पिक विकल्पों के सभी संभावित संयोजनों से गुज़रकर, उस समस्या को हल करने के लिए नए विकल्पों की पहचान करना संभव है जो एक साधारण खोज के दौरान छूट सकते थे।

कार्य योजना. इस विधि में पाँच चरणों में कार्य करना शामिल है:

1. हल किये जाने वाले कार्य (समस्या) का सटीक निरूपण।

यदि प्रारंभ में प्रश्न एक विशिष्ट प्रणाली के बारे में उठाया जाता है, तो विधि सीधे समान संरचना वाले सभी संभावित प्रणालियों के लिए अनुसंधान को सामान्यीकृत करती है और अंततः एक अधिक सामान्य प्रश्न का उत्तर प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, सभी प्रकार के वाहनों की रूपात्मक प्रकृति का अध्ययन करना और बर्फ पर परिवहन के लिए एक उपकरण - एक स्नोमोबाइल के लिए एक नया प्रभावी डिजाइन प्रस्तावित करना आवश्यक है।

2. सभी रूपात्मक विशेषताओं, अर्थात् वस्तु की सभी महत्वपूर्ण विशेषताएँ, उसके पैरामीटर, जिन पर समस्या का समाधान और मुख्य लक्ष्य की उपलब्धि निर्भर करती है, की एक सूची संकलित करना।

अध्ययन के तहत सिस्टम (उपकरणों) के वर्ग का सटीक सूत्रीकरण और परिभाषा उन मुख्य विशेषताओं या मापदंडों को प्रकट करना संभव बनाती है जो नए समाधानों की खोज को सुविधाजनक बनाते हैं। एक वाहन (स्नोमोबाइल) के संबंध में, रूपात्मक विशेषताएं हो सकती हैं: ए - इंजन; बी प्रणोदन इकाई है, सी केबिन सपोर्ट है, जी नियंत्रण है, डी रिवर्स गियर प्रदान कर रहा है, इत्यादि।

3. एक मैट्रिक्स संकलित करके प्रत्येक रूपात्मक विशेषता (विशेषता) के लिए संभावित विकल्पों का खुलासा।

प्रत्येक n विशेषताओं (पैरामीटर, रूपात्मक विशेषताएं) में एक निश्चित संख्या में विभिन्न विकल्प, स्वतंत्र गुण, एक विशिष्ट अभिव्यक्ति के रूप होते हैं। उदाहरण के लिए, एक स्नोमोबाइल के लिए विकल्प हैं: A1 - आंतरिक दहन इंजन; A2 - गैस टरबाइन, AZ - इलेक्ट्रिक मोटर, A4 - जेट इंजन, इत्यादि; बी1 - प्रोपेलर, बी2 - ट्रैक, बीजेड - स्की, बी4 - स्नो ब्लोअर, बी5 - बरमा वगैरह; बी1 - बर्फ पर केबिन का समर्थन, बी2 - इंजन पर, वीजेड - प्रणोदन उपकरण पर, इत्यादि। एक रूपात्मक चरित्र के संभावित वेरिएंट में से एक का प्रत्येक चरित्र के अन्य लोगों के साथ संयोजन संभावित तकनीकी समाधानों में से एक देता है।

एक तकनीकी प्रणाली की संरचना को रूपात्मक विशेषताओं द्वारा व्यक्त किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, दिए गए उदाहरण में - एबी-आईओपी फॉर्मूला...), लेकिन उनके विशिष्ट विकल्पों का संयोजन (उदाहरण के लिए, ए1 बी2 बी1 जीजेड डी4) केवल सिस्टम की कानून संरचना से उत्पन्न होने वाले कई तकनीकी समाधानों में से एक विशिष्ट।

सभी संभावित विकल्पों का सेट, सूचीबद्ध रूपात्मक विशेषताओं में से प्रत्येक, एक मैट्रिक्स के रूप में व्यक्त किया गया है, जो इस मामले में समाधानों की कुल संख्या निर्धारित करना संभव बनाता है।

यदि उपरोक्त उदाहरण में हम स्वयं को केवल नामित रूपात्मक विशेषताओं तक सीमित रखते हैं, तो संभावित समाधानों की संख्या निम्नानुसार निर्धारित की जाएगी:

एन = 4x5x3x...x...

यदि हम एक एन-आयामी स्थान का निर्माण करते हैं (जहाँ n रूपात्मक विशेषताओं की संख्या है) और किसी एक विशेषता से संबंधित प्रत्येक अक्ष पर, हम इसके सभी संभावित वेरिएंट को प्लॉट करते हैं, तो हमें एक "रूपात्मक बॉक्स" (एक उपयुक्त नाम) मिलता है त्रि-आयामी स्थान के लिए, यानी तीन विशेषताओं के लिए)। इसके प्रत्येक बिंदु पर, n विशिष्ट निर्देशांक द्वारा विशेषता, एक संभावित तकनीकी समाधान है।

यह बहुत महत्वपूर्ण है कि इस बिंदु तक किसी विशेष समाधान विकल्प की व्यावहारिक व्यवहार्यता और मूल्य का प्रश्न नहीं उठाया जाता है। इस तरह का समय से पहले मूल्यांकन रूपात्मक पद्धति के निष्पक्ष अनुप्रयोग के लिए हमेशा हानिकारक होता है। हालाँकि, सभी संभावित समाधान प्राप्त करने के तुरंत बाद, आप उनकी तुलना स्वीकृत मानदंडों की किसी भी प्रणाली से कर सकते हैं।

4. सभी परिणामी समाधान विकल्पों के कार्यात्मक मूल्य का निर्धारण।

यह विधि का सबसे महत्वपूर्ण चरण है। बड़ी संख्या में निर्णयों में भ्रमित न होने के लिए और

भागों, उनकी विशेषताओं का मूल्यांकन सार्वभौमिक और, यदि संभव हो तो, सरल आधार पर किया जाना चाहिए, हालांकि यह हमेशा एक आसान काम नहीं होता है।

रूपात्मक तालिका की संरचना से उत्पन्न होने वाले समाधानों के सभी एन वेरिएंट पर विचार किया जाना चाहिए और किसी दिए गए तकनीकी प्रणाली के लिए सबसे महत्वपूर्ण संकेतकों में से एक या अधिक के अनुसार तुलना की जानी चाहिए।

5. सबसे तर्कसंगत विशिष्ट समाधानों का चयन। तकनीकी प्रणाली के सबसे महत्वपूर्ण संकेतक के सर्वोत्तम मूल्य का उपयोग करके इष्टतम विकल्प की खोज की जा सकती है।

रूपात्मक विश्लेषण बुनियादी संरचनात्मक विशेषताओं, सिद्धांतों और मापदंडों की श्रेणियों में प्रणालीगत सोच का आधार बनाता है, जो इसके अनुप्रयोग की उच्च दक्षता सुनिश्चित करता है। यह शोध का एक संगठित तरीका है जो किसी बड़े पैमाने की समस्या के सभी संभावित समाधानों का व्यवस्थित अवलोकन करने की अनुमति देता है। विधि इस तरह से सोच का निर्माण करती है कि उन संयोजनों के संबंध में नई जानकारी उत्पन्न होती है जो कल्पना की अव्यवस्थित गतिविधि के दौरान ध्यान से बच जाती हैं।

यद्यपि सोचने का रूपात्मक तरीका इस विश्वास में निहित है कि सभी समाधान लागू किए जा सकते हैं, स्वाभाविक रूप से, उनमें से कई अपेक्षाकृत तुच्छ साबित होते हैं। रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करने में कठिनाई इस तथ्य में निहित है कि किसी विशेष समाधान विकल्प की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए अभी भी कोई व्यावहारिक और सार्वभौमिक तरीका नहीं है। यदि यह पाया गया, तो केवल सैद्धांतिक विचारों के आधार पर, प्रत्येक डिज़ाइन किए गए डिवाइस के लिए तत्वों का इष्टतम संयोजन चुनना संभव होगा। इस प्रकार, आविष्कार की प्रक्रिया को वैकल्पिक विकल्पों के प्रत्यक्ष विश्लेषण द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा, जो एक कंप्यूटर कर सकता है। अक्सर, निश्चित रूप से, यह पता चलता है कि तत्वों के पहले से अज्ञात संयोजन के आधार पर डिवाइस की प्रदर्शन विशेषताएँ कमोबेश अनिश्चित हैं।

आवेदन पत्र।रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग तकनीकी विचारों और समाधानों की खोज के पहले चरण में और खोज के अंतिम चरण में किया जा सकता है, जब आवश्यकताओं को पूरा करने वाला एक नया तकनीकी विचार पाया जाता है। इस मामले में, रूपात्मक विश्लेषण की तकनीकों का उपयोग पाए गए विचार के उपयोग के दायरे का विस्तार करने और इसे विकसित करने और सुधारने के लिए पाए गए विचार को लागू करने के लिए विभिन्न विकल्प खोजने के लिए किया जा सकता है।

उनकी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, रूपात्मक विश्लेषण तकनीकों का उपयोग विभिन्न प्रकार की तकनीकी समस्याओं को हल करते समय खोज के विभिन्न चरणों में किया जा सकता है, न केवल विचारों की खोज करते समय, बल्कि अन्य प्रकार की इंजीनियरिंग गतिविधियों में भी, उदाहरण के लिए, प्रबंधन के लिए सामग्री तैयार करते समय , प्रशिक्षण और अन्य में। इसलिए, इंजीनियरों के कार्य अभ्यास में इन तकनीकों का परिचय सामान्य रूप से उनके काम की दक्षता को बढ़ा सकता है।

सामान्य डिज़ाइन समस्याओं को हल करते समय रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग करना सबसे उचित है: मशीनों को डिज़ाइन करते समय और लेआउट या सर्किट समाधानों की खोज करते समय। उदाहरण के लिए, किसी शहर में एक नए प्रकार के व्यक्तिगत परिवहन का प्रस्ताव करना, पानी के नीचे (नीचे) परिवहन का तर्कसंगत डिज़ाइन चुनना इत्यादि आवश्यक है। इस पद्धति का उपयोग सरल आविष्कारों को अंजाम देने के लिए किया जा सकता है, साथ ही तकनीकी प्रणालियों के विकास की भविष्यवाणी करते समय, भविष्य के आविष्कारों को "ब्लॉक" करने के लिए एक अमूर्त रूप या किसी अन्य में बुनियादी मापदंडों के संयोजन को पेटेंट करने की संभावना का निर्धारण करते समय किया जा सकता है।

हालाँकि, इसका उपयोग विश्लेषण की जा रही तकनीकी वस्तु के एनालॉग्स के बारे में कुछ प्रारंभिक जानकारी की उपस्थिति को मानता है।

रूपात्मक विश्लेषण का उपयोग अनुभवजन्य स्तर पर संभव है, जब प्रारंभिक जानकारी को औपचारिक मानदंडों के अनुसार संसाधित किया जाता है, और प्राकृतिक स्तर पर, जिसमें वस्तुओं के पूरे वर्ग की प्रकृति का खुलासा करना शामिल होता है, जिससे विश्लेषण की वस्तु संबंधित होती है।

रूपात्मक विश्लेषण की तकनीकों में महारत हासिल करने से न केवल एक इंजीनियर की खोज क्षमता बढ़ सकती है, बल्कि नई तकनीक के विकास और सुधार से संबंधित उसकी सभी गतिविधियों की दक्षता बढ़ाने में भी मदद मिलती है।

एरिज़

बड़े पैमाने पर तकनीकी रचनात्मकता के अभ्यास में वैज्ञानिक रूप से प्रमाणित और अच्छी तरह से सिद्ध तरीकों में से एक तकनीकी समस्याओं को हल करने के लिए सॉफ्टवेयर विधि है, जो आविष्कारक जी.एस. अल्टशुलर द्वारा बनाई गई है। उन्होंने इसे आविष्कारशील समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम (ARIZ) कहा। यह तकनीक विरोधाभास के सिद्धांत पर आधारित है। एक एल्गोरिथ्म क्रमिक रूप से निष्पादित क्रियाओं (चरणों, चरणों) का एक सेट है जिसका उद्देश्य एक आविष्कारशील समस्या को हल करना है ("एल्गोरिदम" की अवधारणा का उपयोग यहां सख्त गणितीय में नहीं, बल्कि व्यापक अर्थ में किया जाता है)। समाधान प्रक्रिया को तकनीकी विरोधाभास को पहचानने, स्पष्ट करने और दूर करने के लिए संचालन के अनुक्रम के रूप में माना जाता है। आदर्श अंतिम परिणाम (आईएफआर), यानी आदर्श समाधान, विधि, उपकरण पर ध्यान केंद्रित करने से सोच की स्थिरता, दिशा और सक्रियता प्राप्त होती है।

एक बेहतर तकनीकी वस्तु को एक अभिन्न प्रणाली के रूप में माना जाता है जिसमें सबसिस्टम, इंटरकनेक्टेड तत्व शामिल होते हैं, और साथ ही यह इंटरकनेक्टेड सिस्टम से युक्त सुपरसिस्टम का हिस्सा होता है। किसी तकनीकी वस्तु से जुड़ी सीधी समस्या को हल करने से पहले, वे सुपरसिस्टम (बाईपास समस्याओं) में समस्याओं की खोज करते हैं और सबसे उपयुक्त रास्ता चुनते हैं।

ARIZ में समस्या निर्धारित करते समय, इस तथ्य को ध्यान में रखा जाता है कि मनोवैज्ञानिक जड़ता का स्रोत तकनीकी शब्दावली और वस्तु का स्थानिक-लौकिक प्रतिनिधित्व है। इसलिए, जो करने की आवश्यकता है उसकी आवश्यकताओं के बजाय किसी स्थिति के अवांछनीय प्रभाव या मुख्य कठिनाई को तैयार करने की अनुशंसा की जाती है।

आरवीएस ऑपरेटर (आयाम - समय-लागत) का उपयोग करके मनोवैज्ञानिक जड़ता के प्रभाव को भी कम किया जाता है, जिसका सार किसी वस्तु के आयामों को दिए गए मान से 0 और फिर ∞ तक बदलने के लिए विचार प्रयोगों की एक श्रृंखला आयोजित करना है। वस्तु की क्रिया का समय (गति) दिए गए मान से 0 और फिर ∞ तक और वस्तु का मान दिए गए मान से 0 और फिर ∞ तक। समस्या की स्थितियों का निरूपण एक गैर-विशेषज्ञ के लिए सुलभ शर्तों में एक निश्चित योजना के अनुसार दिया जाता है।

ARIZ के अनुसार आविष्कारशील समस्या को हल करने की रणनीति (चित्र 7) इस प्रकार है। मूल समस्या (आईपी) को सामान्य रूप में तैयार करें। इस और अन्य क्षेत्रों में मनोवैज्ञानिक जड़ता (VI) के वेक्टर और तकनीकी समाधानों की कार्रवाई को ध्यान में रखते हुए इसे संसाधित और स्पष्ट किया जाता है।

समस्या की स्थितियों को बताएं, जिसमें तकनीकी प्रणाली के तत्वों और तत्वों में से किसी एक द्वारा उत्पन्न अवांछनीय प्रभाव को सूचीबद्ध करना शामिल है। फिर वे एक निश्चित आईएफआर योजना के अनुसार तैयार करते हैं। यह उस दिशा में एक दिशानिर्देश (बीकन) के रूप में कार्य करता है जिसमें समस्या को हल करने की प्रक्रिया चल रही है (आईएफआर तैयार करते समय, आपको यह सोचने की ज़रूरत नहीं है कि इसे कैसे प्राप्त किया जाएगा)।

वास्तविक तकनीकी वस्तु के साथ आईकेआर की तुलना करने पर, एक तकनीकी विरोधाभास सामने आता है, और फिर इसका कारण एक भौतिक विरोधाभास होता है (चित्र 16 में, आईकेआर और 30 के बीच विरोधाभास को खोज के विमान पर उनके बीच की दूरी से चित्रित किया जा सकता है) मैदान)।

तकनीकी विरोधाभास की अवधारणा इस तथ्य पर आधारित है कि किसी भी तकनीकी प्रणाली, मशीन या प्रक्रिया को परस्पर संबंधित मापदंडों के एक सेट द्वारा चित्रित किया जाता है: वजन, शक्ति, और इसी तरह। ज्ञात विधियों का उपयोग करके किसी समस्या को हल करते समय एक पैरामीटर में सुधार करने का प्रयास अनिवार्य रूप से कुछ अन्य पैरामीटर में गिरावट का कारण बनता है। इस प्रकार, संरचनात्मक ताकत में वृद्धि वजन में अस्वीकार्य वृद्धि, गुणवत्ता में अस्वीकार्य गिरावट के साथ उत्पादकता में वृद्धि, लागत में अस्वीकार्य वृद्धि के साथ सटीकता में वृद्धि आदि से जुड़ी हो सकती है।

ARIZ का अर्थ है, आदर्श और वास्तविक की तुलना करके, एक तकनीकी विरोधाभास या उसके कारण - एक भौतिक विरोधाभास - की पहचान करना और अपेक्षाकृत कम संख्या में विकल्पों से गुजरकर उन्हें खत्म करना (हल करना)।