总结的技术系统的10个进化模式成为TRIZ的理论基础。结合TRIZ中的一些工具和方法，如40个发明原理、冲突矩阵、物质一场分析等，TRIZ理论在技术创新领域得到了广泛的应用。
2 应用TRlZ进T预测
按照技术系统的定义，企业的一种产品、产品系列、生产线、一种技术都可以称为技术系统，因此本文用技术系统来统称企业的产品、技术等。应用TRIZ进行技术预测的步骤为：分析当前系统，确定系统在生命周期S一曲线的位置。根据分析结果，作出相应的决策，改进现有系统或者开发新一代系统。一旦作出改进现有技术还是开发新一代技术的决策，就可以应用系统进化规律预测系统的发展方向，通过解决相关冲突，实现系统的改进或更新。
图1表示了产品技术成熟度预测后的两种结果。如果产品处于婴儿期或成长期，则需要对产品进行渐进创新与优化，以改善已有的S一曲线；反之，则需要产品激进创新，以产生新的核心技术，替代已有的核心技术，即使产品转入新的S-曲线。
2.1 系统分析
阿奇舒勒认为，技术系统与生物系统一样具有产生、成长、成熟和衰退的生命周期，图2即为描述系统生命周期的S-曲线图。
应用TRIZ进行技术预测的第一步是评估当前系统的状况，了解当前系统所处生命周期的位置，即所处S-曲线的位置。阿奇舒勒提出采用性能、专利数量、专利级别和利润率4个尺度变量来评估系统所处S-曲线的位置。每个尺度变量都有自己的特征曲线（以时问为横坐标）。在图3中，用3条虚线把横坐标划分为婴儿期、成长期、成熟期、退出期4个阶段，从图中可以看出系统在这4个阶段上的4个尺度变量的变化。
在实际应用中，可以通过收集相关数据描绘系统相应的4个变量的曲线图，并与尺度变量的特征曲线进行比较，得出系统所处S-曲线的位置。选择系统的一个或两个核心功能作为系统性能的代表，从公司内部或外部获取相关数据。对于发明的数量和级别，可以从专利局获取一段时间内相关专利，根据阿奇舒勒的发明级别得到发明的数量和级别。
2.2 决策与预测
通过系统分析，决策者了解系统所处S一曲线的位置，根据系统所处的不同阶段，作出相应的决策。当系统处于成熟或退出阶段时，TRIZ建议决策者采取开发新一代系统（对企业来说即开发新一代产品或研究新的核心技术）策略；当系统处于婴儿或成长阶段时，TRIZ建议决策者采取优化现有系统（对企业来说即改进现有产品或技术）策略。一旦作出决策就可以应用TRIZ中技术系统进化规律来预测系统的进化趋势。
2.3 解决冲突
当系统从一个阶段进化到下一个阶段时必然会伴随着一些冲突的发生。例如，通过引进新物质来改进系统的柔性，这将会与设计简单化的要求相冲突。因此，在系统的进化发展过程中必须解决增加柔性与设计简单化之问的冲突，TRIZ提供了解决冲突的工具和方法，如冲突矩阵和40个发明原理等。
3 石化企业知识管理系统预测
知识管理就是企业对其所拥有的知识资源进行管理的过程，而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识，从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时，也能享用他人的知识，是企业知识管理必需解决的问题。
由于知识管理系统非常复杂，需要很长的开发周期。因此，在早期的预算和政策制订时要非常谨慎，方向性错误造成技术的偏差不仅会导致企业短期利润的损失，还有可能给企业带来长期的致命损失。所以，预测技术对知识管理系统有着至关重要的作用。本文应用TRIZ理论对用于石化企业知识管理系统进行技术预测，为石化企业知识管理系统的开发与建设提供策略。
3.1 分析系统
运用4个尺度变量分析石化企业知识管理系统所处S-曲线的位置。由于石化企业知识管理系统涉及的技术面非常广，关于其专利技术很难收集，从而很难根据专利级别对这些专利的创新程度进行分类。在本文中，我们主要采用对104家企业问卷调查的结果，采用MAKE （MAKE全称是“the Most Admired Knowledge Enterprise”，直译为“最受尊敬的知识型企业”）模型进行量化分析，从而得到普遍问题的梳理与分析结果。
（1）评估维度设计
中国石化知识管理评估模型的四个维度（见上图）。素，每个评估要素设置相应的问题以方便量化评估。
（3）评估结果
●员工认知维度
优势：员工对知识管理的需求强烈，对知识管理了解程度高，工作中获取知识的意愿和总结经验的意愿较高。
需进一步优化：知识管理的概念、活动、价值的理解和接受程度有待一步加强，促进员工主动贡献知识和获取、应用知识，使之成为工作中的一部分。
结论：对知识管理的了解程度有待进一步加强，实际工作中贡献知识、利用知识缺乏主动性，但知识沉淀积累意识明确，分享和总结的意愿较强，知识管理的需求很迫切。
●知识应用维度
优势：已建立相应的管理制度、流程和组织保障知识采集、存储、管理和应用等活动，员工已利用知识管理系统进行采集、存储、维护和应用，整体知识应用水平较高，能够满足工作需要。
需进一步优化：知识的存储规范性及知识质量控制方面需进一步加强。
结论：通过知识管理专项工作来使知识应用整体水平较高、基础好，知识应用的保障体系保障知识的持续良性应用，有效提升了企业核心竞争力。
●系统功能维度
优势：生產、科研过程中的最终工作成果已利用统一的知识管理平台进行存储、管理和搜索，且存储方式及手段高效、安全，检索等应用功能完善，准确率较高，能够满足员工业务开展。
需进一步优化：需进一步加强对中间成果的存储、管理的功能支撑。
结论：知识管理系统能够提供高效、安全的知识存储、知识检索等服务，对员工工作有有效的支撑。
●支撑体系维度
优势：建立了正式的知识管理组织，制定了完备的知识管理制度体系且贯彻实施效果良好；激励措施有效的支持了知识管理各项活动的开展，调动了员工的积极性。
●成熟度梯级评估
总体上看，目前长岭分公司知识管理处于管理等级，员工分享知识和总结经验的意愿强，知识应用、系统功能、管理支撑等方面也都达到了很高的水平；由雷达图分析可知，长岭分公司在知识管理建设方面取得成效源于知识管理支撑体系的建设和坚持。
3.2 决策与预测
通过以上比较分析可以发现，石化企业知识管理系统的建设与应用处于成长阶段。根据提高理想度法则、动态进化法则、子系统的不均衡进化法则，可以通过对现有的知识管理系统进行提升和完善来解决现有的问题。
技术进化模式是指技术系统在发展过程中所呈现出的复杂进化趋势。通过对大量专利的分析，阿奇舒勒发现产品通过不同的技术路线向理想解方向进化，并提出了8条产品进化定律：①组成系统的完整性定律；②能量传递定律；③交变运动和谐性定律；④增加理想化水平定律；⑤零部件的不均衡发展定律；⑥向超系统传递的定律；⑦宏观向微观传递定律；⑧增加物质-场的完整性定律。技术系统的进化路线是指一个系统从结构进化的特点描述产品核心技术所处的状态序列。目前已经发现的产品进化路线有300多条，典型的进化路线有20条。要开发新的核心技术，必须预测下一代核心技术的发展趋势，利用TRIZ的技术系统进化模式可以很好地进行预测。
按照上述的分析以及相关技术的发展，对知识管理系统的技术进化预测如下：
（1）知识管理系统研究应向集成化方向发展，集成、云计算、终端移动化将成为知识管理系统的主导方向。（2）知识管理将与众多新兴学科相结合。其中：组件构建技术、知识收集技术、知识的存贮与展示技术、通信组件技术、全文检索技术、工作流技术和安全体系设计等内容。激励机制、数据挖掘技术将成为技术关键。
4 结束语
本文以TRIZ技术成熟度预测理论为基础，介绍了TRIZ理论的技术进化预测方法。以知识管理系统技术预测为例，详细论述了应用TRIZ理论进行产品技术进化预测的方法与过程。在市场竞争越来越激烈的今天，企业不仅需要了解当前产品的技术状况，更要把握其未来的发展趋势。因此，准确可靠地进行产品技术预测具有越来越重要的意义。企业的决策层如能掌握这些理论，将使企业的研发决策更加科学合理，从而增加企业的创新能力及市场竞争能力。