基于TRIZ 理論和Arduino 的考勤系統(tǒng)設計*

王 淦，朱玉杰

（東北林業(yè)大學工程技術學院，黑龍江 哈爾濱 150036）

如今學校采用的考勤方式還是以人工統(tǒng)計為主，其耗時費力、 效率低的問題顯而易見，在信息化時代，淘汰此類考勤方式成為必然。 現有的智能考勤方式，例如采用射頻識別 （Radio Frequency Identification，RFID） 技術的智能考勤系統(tǒng)和采用ZigBee 組網的智能考勤系統(tǒng)，或多或少都存在著一定的弊端，例如組網會伴隨著速率低、 傳輸量小、距離近等問題，在疫情等特殊情況出現時這些考勤方式也難以應對。 目前，將TRIZ 理論應用在考勤終端設計的文獻較少，本文將沿著這個方向進行研究與設計。

1 TRIZ 理論概述

TRIZ 理論是由根里奇·阿奇舒勒提出的尋找發(fā)明問題創(chuàng)新性解的一套理論，在其眼中創(chuàng)新發(fā)明所面對的基本問題在某種程度上具有一定的相似性，在這一思想的指導下，他與其他科學家對數百萬的專利文獻進行整理、 歸納，研究出了TRIZ 理論[1]。該理論的核心理念是在沖突中尋找理想解，讓創(chuàng)新設計變得不再抽象，而是更具象化、 更有操作性[2]。TRIZ 解決問題的一般流程見圖1。

圖1 TRIZ 解決問題的一般流程

2 現有智能考勤方式分析

目前，市場上使用的考勤終端大多以STM32單片機為控制主板，再配以液晶屏來簡單地實現打卡任務，并沒有其他附加功能，不能適應突發(fā)情況下的考勤工作，比如在疫情防控期間不能通過測量體溫來確保人員的安全，而且考勤記錄存儲于機器中，不能實時查看。 STM32 單片機對編程環(huán)境的要求較高，需要特定的編程軟件并熟練掌握才能完成產品的開發(fā)[3]。有的方案是通過ZigBee 無線組網解決原有產品的數據信息傳輸問題，但是面臨著低速率、 連接不穩(wěn)定、 考勤緩慢等問題，還需要租用專門的服務器來保證數據傳輸和終端的運行，成本極高，不利于大規(guī)模推廣[4]。 在疫情防控的特殊時期，人員的身體健康至關重要，一旦出現感染者就會在學校等密集場所迅速傳播，造成極為嚴重的影響，因此有一個能減少接觸、 保證人員健康的考勤系統(tǒng)非常必要。

3 基于TRIZ 理論的創(chuàng)新設計

3.1 沖突分析

在沖突中尋找發(fā)明問題的實際解是TRIZ 理論的核心思想，所以找出技術沖突是進行TRIZ 理論創(chuàng)新設計的基礎。 本文對現有考勤終端進行分析，并結合疫情下高校學生管理實際[5]和機械創(chuàng)新設計的原則[6]得出下列方案。

1） 硬件選擇方面，要設計簡單、 成本低廉，采用Arduino Mega2560 作為主控板。 與其他STM單片機和樹莓派相比，Arduino 配有完善的生態(tài)環(huán)境和開源的集成開發(fā)環(huán)境 （Integrated Deve1opment Environment，IDE） 可進行所需功能的開發(fā)，同時Arduino 的硬件成本和設計成本都相對較低[7]。

2） 程序編寫方面，Arduino 的開發(fā)不需要特定的系統(tǒng)和編程語言，只需要基本的C 語言配合IDE編程軟件就可以進行程序的編寫調試，從而實現特定的功能。

3） 功能方面，采用指紋識別方式進行基本的考勤打卡任務，準確度高、 響應速度快。 除基本的考勤功能外，引入紅外體溫檢測模塊，在實現打卡功能的基礎上對人員的體溫進行檢測，為身體健康提供保障。

4） 數據管理方面，引入Wi-Fi 模塊，將考勤數據和體溫數據通過網絡傳送至物聯網云平臺，在云平臺上對數據進行實時管理。

沖突分析見表1。

表1 沖突分析

3.2 技術矛盾轉化

根據TRIZ 理論，將上述優(yōu)劣勢和39 個通用工程參數進行匹配轉化來表達其技術沖突，見表2。

表2 技術沖突轉化

3.3 基于阿奇舒勒矛盾矩陣的分析

在對考勤機進行技術沖突分析后，本文利用已經轉化后的工程參數并查閱阿奇舒勒沖突矩陣，得出如下矛盾矩陣，詳細參數見表3[8]。

表3 阿奇舒勒矛盾矩陣

矛盾矩陣可以直觀地顯示為解決沖突所需要的發(fā)明原理，即尋找改進參數與惡化參數相對應的行和列，交叉處顯示的序號即為對應的發(fā)明原理的序號。 對發(fā)明原理進行歸納與整理，考勤終端最終采用的發(fā)明原理[9]為： 分割原理、 多用性原理、 動態(tài)性原理、 自服務原理、 替代機械系統(tǒng)原理。

3.4 發(fā)明原理的創(chuàng)新設計

根據上文確定的發(fā)明原理，對考勤終端做出以運行高效、 功能多樣、 數據管理快捷為目的的創(chuàng)新設計方案。

1） 分割原理。 將考勤終端進行模塊化設計，分為Arduino 主控器、 信息收集模塊、 無線Wi-Fi傳輸模塊，見圖2。

圖2 分割原理的模塊化設計

Arduino主控器主要起到對裝置進行總體控制和運行處理的作用，采用Mega2560 的板子，閃存大可以快速實現較為復雜的功能，這也使其具有了良好的擴展性能。 信息收集模塊包含紅外體溫檢測模塊和指紋識別模塊兩部分，該模塊承擔了主要的信息收集任務。 考勤終端具體的電路設計見圖3。

圖3 考勤終端的電路設計原理圖

2） 多用性原理。 通過增加紅外體溫傳感器和Wi-Fi 傳感器并與物聯網云平臺相連，設計出一種帶有體溫檢測功能的智能物聯網考勤終端，在滿足疫情下進行考勤任務的同時對人員的身體健康起到一定的保障作用。 該設計提高了考勤效率，豐富了考勤終端的功能，實現了一機多能和智能化。

3） 動態(tài)性原理。 將裝置的硬件設計為可替換的模塊，便于及時進行硬件的更新和功能的改變，利于裝置的升級更新。 指紋識別是裝置的基本功能，而體溫檢測是針對疫情而附加的特殊功能，目的是監(jiān)測人員是否健康。 將紅外傳感器所在位置與裝置的連接設計為可拆卸、 可變更的，這樣便可以根據不同的應用環(huán)境變更紅外體溫傳感器，例如5G 普及后可將Wi-Fi 模塊更新為5G 網絡通信模塊來提高傳輸效率。

4） 自服務原理。 該原理需要裝置在實現既定功能時實現自我服務。 應用到考勤終端中，是在進行考勤任務時用指紋比對算法來訓練傳感器，使其能夠快速準確地對指紋進行識別與匹配。 對體溫檢測傳感器的算法也要進行實驗，不斷從實驗結果中修正算法，使裝置能夠從手腕部分得到較為準確的實際體溫，以此來保證所收集信息的準確性，裝置的功能也能正常實現。

Arduino 的主程序頭文件如下。

5） 替代機械系統(tǒng)原理。 在疫情期間，為了減少接觸并且實現智能化管理，應將考勤信息實時傳輸到物聯網云平臺，把數據保存到云服務器中，而不是存儲在裝置的機械硬盤中。 這樣不但提高了數據的安全性，而且省去了人為拷貝考勤信息這一環(huán)節(jié)，一定程度上避免了人力資源的浪費。 在物聯網云平臺，處理數據可使用相應的軟件程序，從而更加便捷地對信息進行處理與整合，提高工作效率，也順應了未來的發(fā)展趨勢——萬物互聯。

4 智能考勤系統(tǒng)的測試

4.1 裝置運行

樣機實物及測試見圖4，用戶在使用過程中可以登錄OneNET 官網查看考勤數據。

圖4 樣機實物及測試

為測試裝置的功能能否正常實現以及采集的溫度數據是否準確，讓5 名同學執(zhí)行考勤任務，并使用體溫計進行溫度采集，再與云平臺上的體溫數據進行比較，分析誤差。 預設裝置的體溫測試精度為±0.1 ℃，范圍為35～42 ℃。 測試數據見表4。

表4 體溫測試數據

測試結果顯示裝置存在一定的誤差，但誤差基本都在0.1 ℃范圍內，裝置運行正常，符合實際使用要求。

4.2 裝置的實際應用效果分析

為了驗證基于TRIZ 理論的考勤終端的實際應用效果比普通終端更好，本文采用工業(yè)工程中的模特法（MOD） 對從測量體溫開始到考勤結束整個流程進行分析比對[10]。

使用普通考勤裝置的流程： 一是左手拿起體溫計，右手等待； 二是對準右手胳膊，右手等待； 三是放回體溫計，右手等待； 四是右手放在考勤終端上，左手等待； 五是右手放回，左手等待。 雙手作業(yè)不同步，造成了時間的浪費，整個流程下來共計29 MOD。 在模特法中，1 MOD=0.129 s，代入公式，得到標準時間為3.741 s。

使用創(chuàng)新終端裝置的考勤流程： 一是左手對準體溫傳感器，右手對準指紋傳感器； 二是等待終端結果； 三是雙手放回。 整個流程共計10 MOD，標準時間為1.29 s。

使用兩種裝置的時間差=3.741 s-1.29 s=2.451 s，效率大約提升了66%。

由上述分析可知創(chuàng)新設計的終端將考勤任務由一項一項逐次進行轉化為雙手同時作業(yè)，大幅節(jié)約了時間，提高了考勤效率，減少了考勤擁堵的可能，可認為改善效果較為明顯。

5 結束語

本文以TRIZ 創(chuàng)新設計理論為基礎進行沖突分析，再輔以阿奇舒勒矛盾矩陣得出解決沖突所需的發(fā)明原理，并對考勤系統(tǒng)進行創(chuàng)新設計，得到了功能更豐富、 更智能、 更高效的考勤系統(tǒng)。 為了驗證終端在疫情下的實際效果，采用工業(yè)工程的理論知識，應用模特法進行實際流程分析，得出該考勤系統(tǒng)使考勤流程得到了優(yōu)化和改善。