
TRIZ und KI – Flexibler Ideengenerator für technische Widersprüche
Innovation durch Systematik und Kreativität
Um innovativ zu bleiben und Produkte zu verbessern, bietet die Kombination aus TRIZ (Theorie des erfinderischen Problemlösens) und generativen Modellen wie GPT-4 einen schnellen Ansatz zur Ideengenerierung in der Produktentwicklung.
Was ist TRIZ?
TRIZ ist eine Methodik, die darauf abzielt, systematische Problemlösungen für technologische Herausforderungen zu finden. Entwickelt in den 1950er Jahren von Genrich S. Altschuller und Kollegen, basiert TRIZ auf der Analyse von Patentdatenbanken, um wiederkehrende Muster und Prinzipien der Problemüberwindung zu identifizieren. Eines der Kernwerkzeuge von TRIZ ist die Widerspruchstabelle, die hilft, technische Widersprüche zu identifizieren und durch Anwendung von 40 Innovationsprinzipien zu lösen.
Innovationsprinzipien und Widerspruchstabelle
Die Methode nutzt die Widerspruchstabelle, um festzustellen, welche Innovationsprinzipien angewendet werden können, um einen spezifischen technischen Widerspruch zu überwinden. Ein technischer Widerspruch entsteht, wenn die Verbesserung eines Parameters zur Verschlechterung eines anderen führt. Durch die Analyse des spezifischen Problems können passende Prinzipien herausgefiltert werden, die zur Lösungsfindung beitragen.
Integration generativer KI-Modelle
Die Einbindung von generativen Modellen wie GPT-4 eröffnet neue Dimensionen in der Anwendung von TRIZ. Indem man relevante Daten und das methodisch definierte Vorgehen von TRIZ als Kontext bereitstellt, können generative Modelle automatisiert Ideen generieren, die direkt auf die Ausgangsfragestellung angewendet werden. Die generative KI als Spezialist im Umgang mit abstrakten Innovationsprinzipien generiert durch kreative Interpretation und kontextbezogene Informationen technisch solide und innovative Vorschläge.
Vorteil der Visualisierung über Bilder
Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die Fähigkeit dieser Modelle, Ideen schnell zu visualisieren. Skizzen und Bilder helfen, Lösungen greifbar zu machen und fördern das Verständnis sowie die Akzeptanz der vorgeschlagenen Innovationen. Obwohl die Qualität der Bildvisualisierung zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht auf dem gleichen Niveau der Textgenerierung ist, bietet sie bereits jetzt einen erheblichen Mehrwert, insbesondere da Menschen visuelle Informationen oft schneller und intuitiver erfassen als textbasierte Inhalte.
Die Möglichkeiten der Ideengenerierung und -visualisierung werden sich in Zukunft noch erweitern. Fortschritte in der Videogeneration aus Text, wie sie beispielsweise durch OpenAI’s Demonstrationen mit Sora gezeigt wurden, versprechen, Ideen in dynamische Bewegtbilder umzuwandeln, was das Potenzial hat, die Präsentation und das schnelle Prototyping von Ideen weiter zu revolutionieren.
Anwendungsbeispiel: Ein Garten in der Wüste
Ein praktisches Beispiel für die Anwendung dieser Methode ist die Herausforderung, einen Garten in der Wüste anzulegen. Hierbei wird ein scheinbar unüberwindbarer Widerspruch definiert: die Notwendigkeit, Pflanzen in einer extrem wasserarmen Umgebung anzubauen, ohne ständig Wasser von extern zuführen zu müssen. Durch die Zerlegung des Problems in technische Parameter und die Anwendung von TRIZ-Prinzipien, unterstützt durch GPT-4’s Fähigkeit zur Ideengenerierung und -visualisierung, können innovative Lösungsansätze entwickelt werden, die über das Feld von klassischen Technologien aus den Ursprungspatenten hinausgehen. Die generative KI kann den Input als Problem klar definieren, einen technischen Widerspruch formulieren und diesen in die Widerspruchsparameter überführen. Anschließend können die Innovationsprinzipien aus der Widerspruchsmatrix direkt auf das Problem angewendet und visualisiert werden.
Der folgende Abschnitt zeigt das vollständig automatische Vorgehen für den eingangs formulierten Widerspruchs mit einer visuellen Darstellung der Lösung.
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STEP 1: Define the Problem
The problem is creating a garden in a desert environment to grow vegetables and fruits without using additional water access, importing water, or storing water containers. This requires a solution that addresses the challenges posed by the harsh climate and poor soil conditions typical of desert areas, while also ensuring the sustainability and feasibility of gardening activities.
STEP 2: Formulate a Conflict Statement
„We want to grow vegetables and fruits in a desert environment (which requires adequate water and favorable soil conditions) but not at the expense of using additional water resources, importing water, or storing water containers. “
STEP 3: Identify Features
For the desert garden problem, the best matching worsening feature is „Loss of substance“ (which relates to water loss in this context), numbered 23. The best matching improving feature is „Productivity,“ numbered 39, as the goal is to increase the garden’s productivity under challenging conditions.
STEP 4: Apply Inventive Principles
For the problem of creating a desert garden without additional water access, importing water, or storing water containers, the following inventive principles are suggested:
Mechanics Substitution (28): Substitute the traditional gardening mechanics with alternative methods that do not rely on external water sources. This could involve using principles of hydroponics or aeroponics, where water and nutrients are delivered directly to the roots in a mist form, significantly reducing water usage.
Preliminary Action (10): Prepare the soil or environment in advance to maximize water retention and minimize evaporation. This could involve using super-absorbent polymers that retain water for extended periods or pre-treating the soil with organic matter to improve its water-holding capacity.
Parameter Changes (35): Adjust the parameters of the garden environment to enhance water conservation and plant growth. This could involve selecting drought-resistant plant varieties, altering planting densities, or modifying the garden layout to reduce water loss and optimize shade.
Feedback (23): Implement a feedback mechanism to continuously monitor and adjust the garden’s water usage and soil moisture levels. This could involve using soil moisture sensors connected to an automated irrigation system that precisely controls water distribution based on real-time needs.
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Das Resultat der TRIZ-Methodik und generativer KI empfiehlt für die erfolgreiche Einrichtung und Wartung eines Gartens in der Wüste den Einsatz alternativer Bewässerungstechniken, wie zum Beispiel der Hydroponik. Weiterhin wird vorgeschlagen, die Eigenschaften des Bodens durch den Einsatz von superabsorbierenden Polymeren, die Wasser effizient speichern können, zu verbessern. Zudem sollte die Pflanzenauswahl auf das Wüstenklima abgestimmt sein. Die Überwachung und Steuerung der Bewässerung soll durch ein intelligentes System erfolgen, um eine optimale Wassernutzung zu gewährleisten.
Fazit
Die Kombination aus TRIZ und generativen Modellen wie GPT-4 stellt ein spannendes Hilfsmittel in der Produktentwicklung dar. Sie bietet eine systematische, datengestützte Grundlage für Innovation, ergänzt durch die Kreativität und Flexibilität generativer Modelle. Auch Probleme, die nicht unmittelbar in den klassischen Bereich der Produktentwicklung fallen, lassen sich wie im Beispiel mit der beschriebenen Methode effektiv adressieren. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Technologien von KI können Entwicklungsprozesse schneller und einfacher durchgeführt werden. Durch die intelligente Kombination aus fundiertem Wissen und der Innovationskraft generativer KI-Modelle, beispielhaft hier durch die TRIZ-Methode und GPT-4, werden maßgeschneiderte Lösungen realisierbar, die die Grundfunktionen der Basismodelle deutlich übertreffen.
Bilder: TIM Consulting – KI-generiert

M.Sc. Marius Heil
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Also im Grunde so wie ich in jedem Brainstorming.