AI+因果链分析，寻找关键缺点,创新atAI,在 TRIZ（发明问题解决理论）中，因果链分析（Causal Chain Analysis） 是一种系统性分析问题根源的工具，通过追溯问题的因果关系链条，识别隐藏的关键因素，从而找到更有效的解决方案。它帮助我们超越表面现象，深入挖掘问题背后的多层次原因，甚至发现尚未被察觉的潜在问题或矛盾。 因果链的本质：任何问题的发生都不是孤立的，而是由一系列因果关系串联而成的链条。每个结果都有其直接原因，而这个原因又可能是更上游原因的结果，形成 “链式反应”。 •正向链：从初始问题（结果）向上追溯原因，形成 “问题→直接原因→间接原因→根本原因” 的链条。 •反向链：从根本原因向下推导可能引发的后果，评估问题的潜在影响。 因果链由一系列有序事件构成，每个事件既是上一事件的结果，又是下一事件的原因，最终形成从初始问题到末端缺点的完整逻辑链。 因果链分析的核心是通过追问“为什么该缺点存在”逐步拆解问题，直至触及物理、化学、几何等基础学科的极限。 筛选因果链中的‌关键缺点‌，优先解决易处理或影响显著的节点‌。‌缺点找到的越多，则解决问题的思路也越多！ 本节课将详细介绍因果链分析，并结合AI工具（DeepSeek、chatGPT等）展示因果链分析的具体应用。 适用人群：希望提高创新能力，对技术创新和问题解决有强烈需求的：工程师、研发人员、发明人、创新管理者或学生。