專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)體系構(gòu)建及影響因素分析

楊利峰，王金鳳

(1.開封大學(xué) 財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 開封 475000；2.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院，河南 鄭州 450001)

專利地圖與TRIZ作為兩種行之有效的創(chuàng)新工具，雖然二者應(yīng)用的側(cè)重點(diǎn)不同，但均建立在專利信息檢索和挖掘的基礎(chǔ)上。融合專利地圖與TRIZ兩種創(chuàng)新工具開展技術(shù)創(chuàng)新工作，具有良好的理論基礎(chǔ)。目前針對專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的研究成果，既有理論層面的探討，也有實踐應(yīng)用層面的嘗試。

理論探討層面的研究主要集中于專利地圖和TRIZ的內(nèi)在聯(lián)系分析，探索專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法的可行性等。馮立杰等[1]提出基于TRIZ和專利地圖的技術(shù)創(chuàng)新模式，并將其應(yīng)用于礦用潛水電泵的創(chuàng)新設(shè)計。彭茂祥等[2]探討了大數(shù)據(jù)時代背景下TRIZ、數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)同創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)中的應(yīng)用，并提出構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和TRIZ理論的高效智能化專利技術(shù)開發(fā)運(yùn)營模式。張雷等[3]提出基于TRIZ與專利分析的綠色產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計方法，并以冰箱的降噪設(shè)計為例驗證了方法的可行性。江屏等[4]以提高新產(chǎn)品設(shè)計起點(diǎn)為目標(biāo)，應(yīng)用TRIZ理論方法構(gòu)建待規(guī)避專利技術(shù)的原理解模型，并以完井工具封隔器為例驗證方法的可行性。李輝等[5]將TRIZ創(chuàng)新方法與專利組合設(shè)計思想進(jìn)行集成，構(gòu)建基于企業(yè)核心技術(shù)的專利組合設(shè)計模型。胡正銀等[6]通過分析面向TRIZ的專利技術(shù)挖掘需求和現(xiàn)有工具的不足，構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)挖掘系統(tǒng)的體系架構(gòu)，并將其應(yīng)用于大口徑光學(xué)元件領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)挖掘，以驗證可行性。

實踐應(yīng)用方面的研究主要集中于嘗試將專利地圖和TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法運(yùn)用于工程實踐問題的解決和技術(shù)預(yù)測。馮立杰等[7-8]將TRIZ理論、專利管理地圖應(yīng)用于止推軸承創(chuàng)新設(shè)計和煤層氣開采技術(shù)研究，探索了專利地圖和TRIZ應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新的可行性。李睿等[9]將TRIZ思維方式應(yīng)用于新能源汽車充電技術(shù)的專利文本挖掘，以期為該領(lǐng)域發(fā)明人指明創(chuàng)新向?qū)?。張亞斌等[10]運(yùn)用TRIZ理論識別我國物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)專利的發(fā)展現(xiàn)狀，并預(yù)測物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展進(jìn)化路徑。LI等[11]將TRIZ應(yīng)用于按照發(fā)明等級對動態(tài)磁信息存儲或檢索相關(guān)專利進(jìn)行分類。丁志坤等[12]將TRIZ理論應(yīng)用于分析典型的建筑模板類專利文獻(xiàn)，用以識別最常用的通用工程參數(shù)和發(fā)明創(chuàng)造原理。

現(xiàn)有關(guān)于專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的研究，初步梳理了專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法的思路，驗證了綜合運(yùn)用兩種工具進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的可行性，而深入剖析專利地圖與TRIZ之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)過程，挖掘?qū)＠貓D與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素及其關(guān)鍵指標(biāo)的研究成果尚未見到。

有鑒于此，本文綜合前人研究成果，構(gòu)建出較為完善的專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素指標(biāo)體系，設(shè)計運(yùn)用粗糙集理論識別專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素的步驟，并通過實證研究驗證方法的可行性，以期為企業(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新資源利用率，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力提供指導(dǎo)。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的思路

專利地圖是技術(shù)分析和預(yù)測的重要工具，是一種對某技術(shù)領(lǐng)域的專利技術(shù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)源檢索、數(shù)據(jù)歸納和統(tǒng)計，制作出來的包含可解讀專利信息情報的圖表。

TRIZ理論是一套通過對專利文獻(xiàn)的大量檢索、搜集整理和歸納提煉，總結(jié)出專利發(fā)明共同性和思維邏輯特點(diǎn)，以具體應(yīng)用為主題，能夠從系統(tǒng)角度解決發(fā)明創(chuàng)造問題的理論體系和具體方法。專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新充分發(fā)揮了兩種方法的優(yōu)勢，實現(xiàn)了方法與工具的完美結(jié)合。運(yùn)用TRIZ理論對某一技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠貓D數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域已有技術(shù)存在的矛盾或空白區(qū)域,以實現(xiàn)有目的的技術(shù)創(chuàng)新。依據(jù)專利地圖和TRIZ各自特點(diǎn)和應(yīng)用范圍，結(jié)合現(xiàn)有關(guān)于專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的研究成果，本文對專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法的思路進(jìn)行了梳理，如圖1所示。

圖1 專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新思路圖Figure 1 The idea of technological innovation of patent map and TRIZ integration

1.2 專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素指標(biāo)體系

專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法是一種充分利用專利地圖海量數(shù)據(jù)信息和TRIZ科學(xué)理論進(jìn)行創(chuàng)新的方法，其創(chuàng)新效果受專利地圖質(zhì)量和TRIZ理論工具應(yīng)用效果的雙重影響。

TRIZ理論是企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動的有效工具，其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，主要通過企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提高和創(chuàng)新能力的提升等反映技術(shù)創(chuàng)新效果的因素間接表現(xiàn)出來。反映技術(shù)創(chuàng)新效果的因素眾多，例如，有學(xué)者認(rèn)為反映技術(shù)創(chuàng)新效果的因素應(yīng)細(xì)化到產(chǎn)品創(chuàng)新率、創(chuàng)新產(chǎn)品銷售率、產(chǎn)品創(chuàng)新工藝數(shù)等具體方面；也有學(xué)者認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新效果主要體現(xiàn)在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益增長、市場占有率提高、生產(chǎn)制造能力提升和創(chuàng)新管理水平提升等方面[13]。在參考前人研究的基礎(chǔ)上本文作者分析了TRIZ理論推廣應(yīng)用特點(diǎn)，將技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益、技術(shù)創(chuàng)新管理能力和技術(shù)產(chǎn)出水平，作為衡量企業(yè)應(yīng)用TRIZ進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新效果的主要方面[14]。

專利地圖是有效揭示和形象化表示專利信息的各種表格、分布圖等，能夠為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，專利地圖的質(zhì)量是制約企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果的基本影響因素[15]。專利地圖的質(zhì)量既受專利數(shù)據(jù)源完整性和準(zhǔn)確性等數(shù)據(jù)因素的影響，同時也受專利數(shù)據(jù)源分析方法和工具的影響，而專利數(shù)據(jù)源分析方法和工具對專利地圖質(zhì)量的影響主要表現(xiàn)在專利數(shù)據(jù)檢索策略、專利分類科學(xué)性、專利文獻(xiàn)分析研究能力、專利信息解讀能力和專利分析結(jié)果有效性等方面[16-17]。因此，從專利地圖視角，本文作者認(rèn)為影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素主要包括專利數(shù)據(jù)源完整性、專利數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確性、專利數(shù)據(jù)檢索策略、專利分類科學(xué)性、專利文獻(xiàn)分析研究能力、專利地圖信息解讀能力和專利分析結(jié)果有效性7個方面。

綜上所述，本文構(gòu)建的專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素指標(biāo)體系見表1。

表1 專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)體系Table 1 Technical innovation index system of patent map and TRIZ integration

2 基于粗糙集的影響因素分析方法

依據(jù)專利地圖與TRIZ在技術(shù)創(chuàng)新方面的應(yīng)用特點(diǎn)，專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法建立在海量專利信息檢索和挖掘的基礎(chǔ)上，整個技術(shù)創(chuàng)新過程任務(wù)復(fù)雜、影響因素眾多，各因素與技術(shù)創(chuàng)新之間作用關(guān)系復(fù)雜且呈現(xiàn)較強(qiáng)的模糊性。此外，TRIZ理論對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，主要通過反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果的因素間接表現(xiàn)出來，而對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動成效的評價既有定量指標(biāo)，又有定性指標(biāo)，評價結(jié)果受評價者主觀因素影響較大?，F(xiàn)有用于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響因素分析的因子分析法、支持向量機(jī)等方法不能消除數(shù)據(jù)模糊性和不確定性對計算結(jié)果的影響。

粗糙集作為一種能夠有效分析處理模糊、不完備信息的定量分析工具，僅利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不需要任何先驗知識，且計算結(jié)果較為客觀，針對模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，能夠顯著提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和有效性，其屬性重要度思想常被用于分析研究對象指標(biāo)重要性[18]。

2.1 粗糙集基本理論

信息系統(tǒng)S=(U,A,V,f)，其中U=(x1,x2,…,xm)稱為論域，表示對象的非空有限集合；A=C∪D={a1,a2,…,an}是屬性集合，且C∩D=φ，C={c1,c2,…,cn}稱為條件屬性集，D=j5i0abt0b稱為決策屬性集；f:U×A→V是信息函數(shù)，它為每個對象的每個屬性賦予一個信息值。可辨識矩陣為m×n階矩陣，其第i行第j列元素tij為[18]

對于一個可辨識矩陣TD(ij)=(tij)m×n，屬性a∈A，則屬性a在A中的重要度為[19]

其中，|tij|表示tij包含屬性個數(shù)；當(dāng)atij時，λij=0；當(dāng)a∈tij時λij=1。

通過可辨識矩陣計算公式可以看出，表明屬性a∈A在A中的重要性是由A中去掉{a}后所引起的信息量變化的大小來度量的。可辨識矩陣中某項的長度越短，該項對分類所起的作用就越大，且該項出現(xiàn)得越頻繁，該項就越重要[18]。因此，屬性在可辨識矩陣中出現(xiàn)的次數(shù)越多，出現(xiàn)的項越短，則屬性的重要度越大。

2.2 專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素分析步驟

設(shè)X=[x1,x2,x3,· ····,xn]T為采用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法進(jìn)行創(chuàng)新的企業(yè)的組合，n為正整數(shù)，分析方法如下：

步驟1確定屬性分類規(guī)則。根據(jù)所研究問題，將研究對象屬性按照一定規(guī)則分為條件屬性C和決策屬性D兩類。

步驟2構(gòu)建指標(biāo)體系。根據(jù)所選擇的屬性分類規(guī)則，篩選條件屬性和決策屬性，構(gòu)建研究對象指標(biāo)體系，設(shè)為影響因素的組合，m為正整數(shù)。

步驟3決策屬性特征化。選用合適的特征值表示決策屬性，將企業(yè)運(yùn)用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的創(chuàng)新能力劃分為s個等級，對應(yīng)的評語集為D=[d1,d2,· ····,ds]，其中s為不小于2的正整數(shù)。

步驟4數(shù)據(jù)收集處理。針對研究對象指標(biāo)體系收集數(shù)據(jù)，選用合適的方法對指標(biāo)數(shù)據(jù)C′=[c1′ ,c2′ ,···cm′ ]進(jìn)行歸一化處理，歸一化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)集合用C=[c1,c2,···cm]表示，則A=C∪D={a1,a2,···,an}為所收集數(shù)據(jù)的集合；對企業(yè)運(yùn)用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的創(chuàng)新能力及影響因素所組成的數(shù)據(jù)集合A=C∪D=[a1,a2,···,an]進(jìn)行離散化處理。

步驟5根據(jù)式(1)構(gòu)建可辨識矩陣TD，在此基礎(chǔ)上采用式(2)計算屬性a在A中的重要度f(a)，依據(jù)各屬性重要度，判定企業(yè)運(yùn)用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵影響因素。

3 實證研究

3.1 數(shù)據(jù)收集處理

選取河南省高新技術(shù)企業(yè)中的12家典型企業(yè)為研究對象，邀請行業(yè)內(nèi)具有權(quán)威和代表性的專家組成專家小組，采用10分制方法對指標(biāo)打分，并對打分?jǐn)?shù)值進(jìn)行離散化處理，將分值劃分為[9,10)，[8,9)，[7,8)，[0,7) 4個區(qū)間，分別用離散化數(shù)據(jù)3、2、1、0表示各分值區(qū)間。同時，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力分為優(yōu)、良、中、差4個等級，并分別用離散化數(shù)據(jù)3、2、1、0表示。數(shù)據(jù)離散化處理結(jié)果見表2。

表2 數(shù)據(jù)離散化信息決策表Table 2 Data discretization information decision table

3.2 指標(biāo)重要度計算

依據(jù)表2和式(1)構(gòu)建可辨識矩陣，結(jié)果見表3。

由式(2)計算各指標(biāo)重要度，結(jié)果見表4。

3.3 結(jié)果分析

由表4可知，各指標(biāo)重要度排序為：專利分析結(jié)果有效性f7＞技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益f1＞專利數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確性f5＞專利數(shù)據(jù)源完整性f4＞專利文獻(xiàn)分析研究能力f8＞專利分類科學(xué)性f9＞專利數(shù)據(jù)檢索策略f6＞技術(shù)產(chǎn)出水平f3＞技術(shù)創(chuàng)新管理能力f2＞專利地圖信息解讀能力f10。

表3 可辨識矩陣Table 3 Discernible matrix

表4 指標(biāo)重要度計算結(jié)果Table 4 Calculation results of index importance

從指標(biāo)重要度計算結(jié)果來看，各影響因素對專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新的影響作用并不相同。專利分析結(jié)果有效性、技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益、專利數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確性、專利數(shù)據(jù)源穩(wěn)定性、專利文獻(xiàn)分析研究能力、專利分類科學(xué)性、專利數(shù)據(jù)檢索策略等因素對技術(shù)創(chuàng)新的影響作用較強(qiáng)，其中專利分析結(jié)果有效性對技術(shù)創(chuàng)新影響作用最大，其重要度為f7=6.1365。而技術(shù)產(chǎn)出水平、技術(shù)創(chuàng)新管理能力、專利地圖信息解讀能力等因素對技術(shù)創(chuàng)新的影響作用相對較弱，其中專利地圖信息解讀能力對技術(shù)創(chuàng)新的影響作用最小，其重要度為f10=4.4976。研究結(jié)果符合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實際情況，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動提供理論指導(dǎo)。

4 結(jié)論

本文在構(gòu)建專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，將粗糙集應(yīng)用于專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新影響因素分析，識別各影響因素的重要度，得出的結(jié)論主要有如下兩點(diǎn)。

1) 企業(yè)運(yùn)用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的影響因素眾多，且各影響因素對技術(shù)創(chuàng)新效果的重要性表現(xiàn)出一定的差異，專利數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確性、完整性，專利分析結(jié)果有效性以及技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響作用較大，其他影響因素對技術(shù)創(chuàng)新的影響相對較弱。

2) 將粗糙集理論應(yīng)用于專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法影響因素分析，能夠提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確度和有效性，具有方法上的可行性。

研究結(jié)果對于企業(yè)提高自身技術(shù)創(chuàng)新能力和效率具有重要的啟示意義：企業(yè)在運(yùn)用專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動過程中，首先要以經(jīng)濟(jì)效益為主導(dǎo)，其次應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注專利數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和專利分析結(jié)果的有效性。最后要保證所選用方法和工具的科學(xué)性、有效性。同時，本研究也存在一定的不足之處，在對專利地圖與TRIZ融合技術(shù)創(chuàng)新方法影響因素進(jìn)行識別時，選取樣本僅為河南省的12家高新技術(shù)企業(yè)，樣本數(shù)據(jù)量較小，研究結(jié)果的普適性有待進(jìn)一步提高。