Improving TRIZ 40 Inventive Principles Grouping in Redesign Service Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, different studies have been conducted in order to create or redesign services by using the systematic innovation method known as TRIZ – the theory of inventive problem solving. TRIZ has a range of powerful tools to solve problems and the most widely tool used to identify and solve contradictions in the system are the 40 inventive principles (IPs). Only a few studies have grouped the 40 IPs in terms of service context to overcome the problem of consuming time and effort while the designer endeavors to find the best principle(s) that may help to solve a service problem. This study enhanced and refined the previous grouping of the 40 IPs under five service redesign approaches (SRA): self-service, direct service, pre-service, bundled service and physical service. The methodology used to group these principles was by mapping between the principles hints, which have been developed to interpret the TRIZ principles in service context, and each characteristic of the SRA. A comparison between TRIZ contradiction matrix and proposed grouping for a problem case study has been conducted, and it has demonstrated and verified the feasibility of grouping of the 40 principles according to the SRA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».