זיהוי הזדמנויות לפיתוח, שיפור או תיקון תקלה במערכת

כמה פעמים יצא לכם לקחת חלק באירוע סיעור מוחות, שבסופו ההרגשה היתה שעוד פעם הגעתם לאותם רעיונות ולמעשה בזבזתם את זמנכם?

הנטיה הטבעית של מרביתינו, כאשר אמו עומדים בפני אתגר, היא להתנפל על הבעיה ולהציע מייד פתרונות, העיקר לא לחשוב ולתכנן יותר מידי. זו הסיבה שטכניקת סיעור מוחות הצליחה לצבור קהל משתמשים גדול, הנחת המוצא היא ששילוב המוחות יציף פתרונות מכלל המשתתפים תוך הפריה הדדית ויגדלו הסיכויים לאתר פתרון יעיל, בפועל מרחב הפתרונות בסיעור מוחות מוגבל לצרוף נסיון החיים של משתתפי האירוע, יתרה מכך ברוב המקרים לחצים חברתיים שונים מונעים מהדיון להתפרש ולמצות באמת את כל פוטנציאל הידע בחדר, תופעות מגבילתו נפוצות כוללות בין היתר:

1. הטית הדיון לכיוון הרעיונות הראשונים שעולים או לכיוון האדם הדומיננטי בחבורה ולמעשה כיווני חשיבה אחרים בכלל לא נבדקים.
2. כאשר עולה הצעה לפתרון, נטיית כלל המשתתפים, פרט למציע ההצעה, היא לשלול את הרעיון בטענות שונות ולא לפתחו לפתרון יישים.
3. הבעיה הגדולה מכולן - האתגר אינו מוגדר היטב ולכן גם הפתרונות העולים חלקיים ביעילותם ולעיתים אף מזיקים. לדוגמה: הארגון נכנס לקשיים ונאלץ להקטין עלויות, הפתרון האופייני הוא חיתוך ללא הבחנה בהוצאות ובכח אדם. פתרון כזה מוביל כמעט תמיד גם לירידה בביצועים שמקשה על הארגון לצמוח חזרה.
   הגדרת בעיה מושכלת יותר מאפשרת הקטנת עלויות תוך שמירה על הביצועים (גם וגם - וזו בעצם הליבה של פתרון המצאתי של אתגרים).

לפיכך, כאשר נגשים לאתגר יש מספר תהליכי הכנה אותן יש לבצע, ככל שנבצען טוב יותר הפתרונות יגיעו מהר יותר ואיכותם תעלה. למעשה כל מי שלמד אי פעם לפתור בעיה במטמטיקה למד לפתור בשיטה הנ"ל, ראשית מגדירים מה הבעיה ומה יש לפתור, לאחר מכן רושמים את כל המשאבים העומדים לראשותינו - משתני הבעיה, מגדירים באילו נוסחאות או אסטרטגיות מתמטיות ניתן להשתמש ורק אז מתחילים לחפש פתרון. כמובן שניתן לפעול אחרת - נציב מספרים, נבדוק את התוצאה וככה לאט לאט נתקדם לעבר הפתרון. תסכימו עימי שדרך זו ברוב הגדול של המקרים אינה יעילה, אבל בעת פתרון אתגרים משום מה זו הדרך בה מרבית האנשים בוחרים לעבוד. אפילו LEAN Startup זה בעצם קידוש של התהליך הנ"ל.

ראשית ניתן להבחין כי מרחב הבעיות הקשורות למערכות ניתן לחלוקה לשתי קטגוריות: 

1. פיתוח ושיפור המערכת ע"י שיפור פונקציה לרמת ביצוע גבוה יותר או הוספת פונקציה חדשה - במצב זה עלינו להבין אילו חסרונות קיימים במערכת הנוכחית בין אם הם באים לידי ביטוי בהווה או שהם שעתידים להופיע בעתיד. 
2. תיקון תקלה במערכת - משהו השתנה במערכת ופוגע בביצועיה, יש לאתר את הכשל להחזיר את המערכת למצב תפקוד גבוה וכן למנוע או להקטין למינימום את הנזק הנגרם על אותו כשל.

במסגרת העולם של חשיבה המצאתית, פתרון בעיות ושיפור תהליכים ניתן למצא מגוון רחב מאוד של כלי ניתוח שמטרתם לבצע את המשימות למעלה, כדוגמאת: Value Steam Mapping, Spaghetti Model, Flow Analysis, Root Cause Analysis ועוד רבות נוספות.

TRIZ מוסיף לארסנל עוד מספר כלי ניתוח יעילים במיוחד כמו: 

1. Advanced Root Cause Analysis
2. Functional Modeling המתחלק בעצמו לשני חלקים:
   1. מודל מוצר (תמונת סטילס) - Product Analysis
   2. מודל תהליך (סרט) - Process Analysis

בדרך כלל כאשר אני ניגש למערכת חדשה, הדרך המהירה ביותר להבין אותה הוא בבנית מודל פונקצינאלי לאחר מכן בשילוב עם ARCA ניתן להציף חסרונות מובנים במערכת.