14、家电干燥周期创新案例研究

家电干燥周期创新案例研究

1. 引言

创新是一个复杂的过程,对组织的成功至关重要。近几十年来,随着国际竞争的加剧和产品开发周期的缩短,创新的压力不断增大。企业的创新需求体现在将知识转化为新产品、新流程和新服务,同时要满足客户的需求。

创新可分为渐进式创新和激进式创新。渐进式创新常被视为一种“模仿”,而激进式创新则需要工程师和技术人员拓展创造力,寻找能大幅改变产品日常形象的技术解决方案。然而,由于“心理惯性”,工程师往往只在自己熟悉的范式或“企业领域”内思考,导致寻找解决方案的过程压力大且不一定成功。因此,需要新的方法来从问题的通用模型出发,高效地找到最佳技术解决方案。

本文将通过一个工业案例,展示TRIZ理论如何帮助技术人员系统地解决矛盾,找到有效的创新思路。该案例围绕家电的干燥阶段展开,与欧洲家电市场领先企业Indesit Company合作进行。

2. 现代企业的创新驱动力

如今,工业生产和消费品设计中的产品创新愈发重要。企业不断努力保持产品竞争力,增加市场份额。虽然标准产品生命周期管理中尚未普遍采用系统的创新方法,但越来越多旨在生成新产品概念的创新项目正在兴起。

常见的创新项目有“市场驱动项目”和“技术驱动项目”,主要借助研究人员、设计师、营销人员的头脑风暴会议和消费者测试这两种工具。创新的关键在于明确客户和市场需求,并将这些需求转化为创新的技术解决方案。但消费者测试结果往往不明确,概念越创新,越难获得消费者的积极反馈。

头脑风暴是一种激发创造力、克服心理惯性的方法,但对于高难度问题,其效果不佳,容易导致长时间的无效搜索。因此,企业需要引入新的创意生成方法,TRIZ理论应运而生。TRIZ理论能够以结构化的方式进行创意生成,激发创造力,帮助企业避免发明过程中的典型错误,还能提高专利文献分析的有效性。

3. 家电创新驱动力:干燥周期

干燥过程是洗碗机、洗烘一体机和烘干机等家电的常见环节,目的是将洗涤后的衣物或餐具脱水至目标湿度,恢复初始状态。该阶段的潜在改进对消费者具有吸引力,常见问题包括:
- 洗烘一体机的能源消耗占总周期的40 - 50%。
- 洗碗机的干燥时间占总周期的40%。
- 消费者需重复操作衣物的装卸。
- 干燥后负载的湿度分布不均匀。
- 洗碗机结束后开门会有“雾气”等不良影响。

本分析主要关注降低能源消耗和缩短干燥周期。研究发现,“即穿即用”的衣物对大多数消费者吸引力不大,专门消除熨烫工序的特定周期被视为针对低质量衣物的“小众”功能。

此外,产品创新还需考虑设计和工程方面的限制,如不能大幅增加成本、影响现有生产流程和降低产品可靠性。在本案例中,传统的成本、质量或流程优化等驱动因素已不适用,需要更激进的创新,以提高产品性能、实现新功能和新设计。

4. 测试案例
4.1 方法

常见的清洁工具通常使用水和洗涤剂的溶液与物品直接接触来去除污渍,水是污渍颗粒的载体。清洁工具的目标是使物品恢复清洁干燥的初始状态,可分为洗涤剂水激活模式(洗涤或漂洗)和水提取模式。

从TRIZ的角度看,家用洗衣机的主要功能是洗涤,水提取是辅助功能;而烘干机的主要功能就是水提取。烘干机利用热气流循环,通过热对流和热传导使水改变物理状态从而去除水分;洗衣机则通过滚筒旋转的机械离心力排水,衣物最终湿度较高。

洗烘一体机的出现满足了消费者减少洗涤和熨烫时间的需求,其水提取功能与洗涤功能同样重要。但这种产品通常是对现有技术的优化,不利于研究人员和工程师突破固有框架寻找新解决方案。

因此,本案例采用TRIZ模型,遵循矛盾和资源最大化利用的原则,从问题的通用模型出发,以在商用洗衣机中引入“干燥模块”为目标,寻找适用于所有具有干燥周期的家电的通用技术解决方案。在引入新组件之前,先优化系统内已有的资源,并通过“矛盾矩阵”克服问题,同时利用专利文献分析辅助测试。

4.2 资源分析

以洗衣机为测试起点,可识别的资源及其参数如下表所示:
| 资源 | 参数 |
| — | — |
| 水 | 数量(升)、温度(°C) |
| 衣物(材料) | 洗涤材料的数量(千克)、纤维类型 |
| 洗涤剂 | 物理状态(粉末或液体)、化学成分 |
| 电能 | 功率消耗(kW) |

水的数量和温度对洗涤效果和能耗有重要影响;衣物的数量和纤维类型因客户需求而异;洗涤剂的物理状态和化学成分会影响洗涤效率;电能是目前最常用的能源。在分析过程中,仅考虑洗涤阶段后系统内已有的资源,因为利用现有资源赋予其辅助功能可能是有效的技术解决方案,只有在资源耗尽或无法利用时,才考虑引入新的设计元素。

4.3 技术问题解决:矛盾矩阵

确定系统主要参数后,使用“矛盾矩阵”进行矛盾分析。将干燥阶段视为技术过程,分析参数之间的矛盾。例如,“水量”与“物质数量”相关,减少水量虽有利于水提取,但可能影响洗涤效果;满载洗涤时,大量的水会增加功率消耗、能源消耗和干燥时间。水的温度与衣物纤维类型和洗涤剂配方密切相关,提高水温虽有助于水从衣物纤维中排出,但可能损害衣物纤维并消耗大量功率。

矛盾分析结果总结如下表:
| | 能源(19 - 20) | 时间浪费 | 有害影响 | 功率(21) | 物质数量(26) |
| — | — | — | — | — | — |
| 水量 | 3, 35, 31 | 35, 38, 18, 16 | 3, 35, 40, 39 | | |
| 温度(17) | 2, 14, 17, 25 | | | 22, 35, 2, 24 | |

通过对发明原理的分析,可将有趣的技术解决方案分为三类:
- 更好地利用干燥阶段的资源
- 改变灵活性程度(35):根据衣物的数量和纤维类型调整水量,减少功率消耗。
- 使用物体的必要部分(或属性)(2):创建与特殊洗涤周期相关的特殊干燥周期,消费者可根据衣物纤维类型选择。
- 使用物体的多层排列(17):例如在干燥阶段分离已干燥和仍需处理的衣物。
- 使用“略少”或“略多”的相同方法(16):精确确定目标湿度水平。
- 应用不同的物理场(机械振动或热现象)
- 改变物体的物理聚集状态(35):如通过热气流改变水的物理状态。
- 从直线运动变为旋转运动,利用离心力(14):可优化洗衣机的旋转周期。
- 倾斜或重新定向物体(17):优化衣物在干燥阶段开始时的位置,提高干燥效率。
- 使用组合的超声波或电磁场振荡(18):以更高效的方式向水分子传递振动能量,促进水的提取。
- 干燥阶段后废物资源的再利用
- 利用有害因素实现积极效果(22):如从热气流中冷凝提取热水,用于加热冷水。
- 使物体通过执行辅助功能为自身服务(25):
- 使用废物资源、能源或物质(25):

对于衣物、洗涤剂和电能参数,未进行矛盾分析。衣物数量和纤维类型因客户需求而异,企业可通过设置特定的洗涤和干燥周期来减少这种变异性;洗涤剂可通过放热反应促进水的物理状态改变,但涉及公司外部的市场产品;电能可纳入上述已确定的技术解决方案中。

综上所述,分析得出的三种问题解决方法可同时实施。这些解决方案基于通用方法,适用于所有具有干燥周期的家电,且矛盾分析在项目启动会议中能有效帮助应对技术问题。

4.4 概念设计中专利文献的使用

TRIZ的优势在于其以专利搜索和分析为获取知识的来源。矛盾矩阵和发明原理只是为工程师提供寻找解决方案的方向,问题解决者需要根据具体情况解释和应用这些建议。

在确定了足够多的矛盾解决方案后,进行了两次专利文献搜索。第一次在分析开始时,使用如“干燥”“除水蒸发”和“湿度降低”等关键词,虽结果较多但有助于缩小研究范围;第二次在矩阵矛盾分析后,使用技术矛盾解决方案中出现的词汇,进一步缩小分析范围。

企业致力于在创新项目的前期阶段更深入地参与专利文献分析,通过系统引入基于TRIZ的方法,可在创意生成阶段从专利分析中获得有价值的输出。创新的核心在于解决问题,避免妥协是创新的关键。通过TRIZ矛盾矩阵,本案例找到了有趣的解决方案方向,经评估后获得了一组创新且可行的概念,以提高家电干燥阶段的能源效率。

5. 结论

本文通过工业案例展示了TRIZ理论的潜力。利用TRIZ矛盾矩阵,确定了三种不同类型的解决方案,可用于解决家电干燥阶段能源效率提升的问题。这些解决方案适用于所有具有干燥周期的家电。

公司技术部门对提出的技术解决方案进行了深入评估,其中两个方案正在评估中,相关内部项目正在开展以评估其技术可行性。此外,Indesit Company考虑组织创意生成会议,提高创新部门工程师的参与度,并进一步深入研究专利搜索。为充分发挥TRIZ理论在工业中的潜力,还需对该理论及其方法进行更深入的分析,并实施更多案例研究。

家电干燥周期创新案例研究

6. 解决方案的实施与展望

确定的三种解决方案方向为家电干燥周期的创新提供了新的思路。在实施过程中,企业需要综合考虑技术可行性、成本效益和市场接受度等因素。

对于更好地利用干燥阶段资源的方案,企业可以进一步优化洗衣机的传感器技术,更精准地根据衣物的数量和纤维类型调整水量和干燥参数。例如,开发更智能的负载传感器,能够实时监测衣物的重量和湿度,自动调整干燥周期和温度,以达到最佳的干燥效果和能源效率。同时,设计特殊的干燥分区,将不同纤维类型的衣物分开干燥,提高干燥的均匀性。

应用不同物理场的方案具有较大的创新潜力。机械振动和热现象的应用可以打破传统干燥方式的局限。例如,研发基于超声波技术的干燥设备,通过高频振动加速水分子的运动,提高水的蒸发速度。或者利用离心力和热气流的协同作用,设计新型的干燥结构,使衣物在旋转过程中均匀受热,减少干燥时间和能源消耗。

废物资源再利用的方案符合可持续发展的理念。企业可以开发热回收系统,将干燥过程中产生的热空气进行回收和再利用,用于预热冷水或为其他设备提供能源。此外,还可以探索将废水进行处理和净化,用于后续的洗涤或其他工业用途。

为了确保这些解决方案的顺利实施,企业需要加强跨部门的合作。研发部门负责技术的创新和产品的设计,生产部门负责将设计转化为实际产品,市场部门负责了解客户需求和推广新产品。同时,企业还需要与供应商和合作伙伴建立紧密的合作关系,共同推动技术的进步和产业的发展。

7. 创新过程中的挑战与应对策略

在实施创新方案的过程中,企业可能会面临各种挑战。以下是一些常见的挑战及相应的应对策略:

7.1 技术难题

新的技术方案可能涉及到复杂的物理和化学原理,研发过程中可能会遇到技术瓶颈。例如,超声波技术在干燥领域的应用需要解决能量传输和均匀性的问题,热回收系统需要解决热交换效率和设备稳定性的问题。

应对策略:企业可以加强与高校和科研机构的合作,引进外部的科研力量,共同攻克技术难题。同时,建立内部的研发团队,加强技术创新能力的培养,鼓励员工进行技术探索和创新。

7.2 成本压力

创新方案可能需要投入大量的研发资金和设备改造费用,增加了企业的成本压力。例如,开发新型的干燥设备需要购买先进的生产设备和测试仪器,建立热回收系统需要进行管道改造和设备安装。

应对策略:企业可以通过优化生产流程、降低生产成本来缓解成本压力。例如,采用先进的制造技术,提高生产效率,降低原材料的消耗。同时,与供应商进行谈判,争取更优惠的采购价格,降低采购成本。此外,企业还可以通过市场推广和销售,提高产品的附加值,增加销售收入,从而弥补成本的增加。

7.3 市场接受度

创新产品可能与消费者的传统认知和使用习惯存在差异,市场接受度可能较低。例如,消费者可能对新型的干燥方式不熟悉,担心干燥效果和产品质量。

应对策略:企业需要加强市场调研,了解消费者的需求和偏好,针对性地进行产品设计和市场推广。例如,通过举办产品体验活动,让消费者亲身体验创新产品的优势和特点。同时,加强品牌建设,提高品牌知名度和美誉度,增强消费者对产品的信任和认可。

8. 总结

通过对家电干燥周期创新案例的研究,我们可以看到TRIZ理论在解决复杂技术问题和推动产品创新方面具有巨大的潜力。通过系统地分析问题、利用矛盾矩阵和资源最大化的原则,我们找到了三种不同类型的解决方案,为家电干燥周期的创新提供了新的方向。

这些解决方案不仅可以提高家电的能源效率和干燥效果,还可以满足消费者对环保、节能和便捷的需求。在实施过程中,企业需要克服技术难题、成本压力和市场接受度等挑战,加强跨部门的合作和技术创新能力的培养。

未来,随着科技的不断进步和消费者需求的不断变化,家电行业的创新将不断涌现。我们期待更多的企业能够采用创新的方法和技术,推动家电产品的升级和换代,为消费者提供更加优质、高效和环保的产品。

以下是整个创新过程的mermaid流程图:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(确定创新目标):::process --> B(资源分析):::process
    B --> C(矛盾分析):::process
    C --> D(确定解决方案方向):::process
    D --> E(技术研发):::process
    E --> F(产品设计):::process
    F --> G(生产制造):::process
    G --> H(市场推广):::process
    H --> I(收集反馈):::process
    I --> J{是否满足目标}:::process
    J -- 是 --> K(项目结束):::process
    J -- 否 --> C(矛盾分析):::process

整个创新过程形成了一个闭环,通过不断地收集反馈和调整方案,确保最终的产品能够满足创新目标和市场需求。同时,企业可以根据这个流程,有针对性地进行资源配置和风险管理,提高创新的成功率。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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