| note
| - Traditional problems solving methodologies like brainstorming, synectics, trial and error, etc. find their limits when they are facing inventive problems or problems that could be described like contradictions. A contradiction exists when two different and mutually exclusive requirements, states or conditions in a system, have to be present and act together, with the aim to accomplish same objectives. Trade off is usually the most used way to solve this kind of problem, also characterized by a random search of solutions. These situations have a negative impact over performance, which could be improved by applying other methodologies and tools. The theory of inventive problem solving or TRIZ theory has the capacity to eliminate these negative aspects described above and to produce innovative solutions to contradictions. This approach, which is different from the traditional psychology based approaches, is knowledge based. The particular vision of TRIZ is based on the history of technological evolution. TRIZ considers innovation like a process which can be controlled and deployed systematically. Paradoxically, this knowledge based approach with transversal domain application, does not have the capacity to memorise, which is fundamental for learning. Consequently, knowledge that has been employed and created while solving inventive problems can not be reused. This drawback has a negative effect on problem solving performance while deploying TRIZ. Knowledge management has developed the capacity to identify, store and reuse knowledge. This is the core capacity of several knowledge management methodologies, among them is, the Case-Based Reasoning (CBR). The performance of this problem solving tool, lies essentially in its capacity to offer a pragmatic answer for specific domain problems. CBR systems solve a new problem by identifying its similarity to one or several previously solved problems stored in a memory and by adapting their known solutions. Since CBR application is domain specific, CBR cannot consider the solutions that have already been identified in others domains while solving new problems. This characteristic limits the CBR's capacity to propose innovative solutions to a problem. Besides, a shortcoming is revealed when a CBR system faces a problem that had not been solved in the past. If this situation occurs, the memory cannot find a similar problem and consequently, no solution is proposed. The limits and the complementarity observed between TRIZ and CBR are employed to propose a new model. This model presents an approach that combines the technological vision of TRIZ and the ability developed by CBR to memorize and to reuse knowledge. This synergy allows in the fist place, to steer the creative effort when facing inventive problems and in the second, to reuse knowledge that had been acquired in past problems. The capability of this new approach is illustrated by its application in process engineering and industrial engineering
- Les méthodologies traditionnelles de résolution de problèmes comme le brainstorming, la synectique, la méthode d'essais-erreurs, etc. trouvent leurs limites lorsqu'elles sont confrontées à un problème inventif ou problème contenant une contradiction (conditions sous laquelle deux exigences ou besoins d'un système sont mutuellement exclusives, mais doivent être associés afin d'atteindre un même objectif). Ce type de problèmes est généralement résolu en acceptant un important degré de compromis et avec une direction aléatoire de recherche d'une solution, qui se traduit par une efficacité inferieure à celle atteignable par d'autres méthodes. L'arrivée de la théorie de résolution des problèmes inventifs ou théorie TRIZ a éliminé ces inconvénients. Cette approche, basée sur l'évolution historique des systèmes techniques, a produit une vision où l'innovation est considérée comme une ressource maîtrisable pouvant être appliquée systématiquement. Paradoxalement, cette approche basée sur la connaissance et applicable à n'importe quelle discipline ou domaine, ne possède pas la capacité à mémoriser, ce qui s'avère indispensable pour l'apprentissage. De ce fait, les connaissances qui ont servi et qui ont été créées lors de la résolution d'une contradiction, ne peuvent pas être réutilisées. Cet inconvénient est un facteur négatif pour la performance de TRIZ lors de la résolution d'un problème inventif. Parallèlement, une autre approche a développé la capacité à identifier, stocker et réutiliser la connaissance : la gestion des connaissances. Cette capacité est mise en œuvre dans le raisonnement à partir de cas (RàPC). Cette approche, dont l'efficacité est basée sur l'aspect spécifique au domaine d'application, utilise les expériences acquises pendant la résolution des problèmes passés, afin d'aborder la résolution des problèmes nouveaux. Toutefois, le RàPC, de par sa nature, ne prend pas en considération les solutions qui ont été développées dans d'autres domaines. Cela limite fortement la capacité du RàPC à proposer une solution nouvelle ou innovante. De plus, la mémoire du système ne peut pas apporter une solution pour une situation qui n'a pas été identifiée et résolue auparavant. Les limites et la complémentarité constatées dans les deux approches, ont servi de base pour la proposition d'un nouveau modèle. Ce modèle offre une approche qui combine la vision technologique de la théorie TRIZ et la capacité à mémoriser et réutiliser la connaissance développée par le raisonnement à partir de cas. La synergie entre ces deux approches permet d'un côté, de diriger les efforts créatifs lors de la résolution d'un problème inventif et de l'autre, de réutiliser la connaissance déployée lors de ce processus. La capacité de cette nouvelle approche est illustrée au travers d'études de cas issues du génie des procédés et du génie industriel
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