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Modelo de evaluación de proyectos de innovación.

pretenderelacionar la teoría de los sistemas adaptativos complejos con la gestión de calidad en el proceso de innovación
by

Sayumi Aizawa

on 20 November 2012

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Transcript of Modelo de evaluación de proyectos de innovación.

Modelo de evaluación de
proyectos de innovación basado en la teoría de sistemas adaptativos complejos, enfocado al proceso de innovación, utilizando gestión de calidad como base, para la programación no lineal convexa. Conceptos Útiles Objetivos Justificación Marco Histórico Modelos de Innovación Modelo Alcances y Limitaciones Conclusiones Actualmente a causa de la globalización,se han visto grandes cambios tecnológicos, sociales, culturales y políticos, muchos de estos debidos a proyectos innovadores que cambian los paradigmas actuales e imponen nuevos modelos mentales. Debido a esto, se genera la necesidad de tener una evaluación eficiente y efectiva de estos proyectos, para obtener indicadores de viabilidad que nos digan de qué forma se afecta al entorno y nos apoyen en la toma de decisiones para el desarrollo de estos proyectos. este modelo está desarrollado con la teoría de los sistemas adaptativo complejos para así tener la habilidad de adaptarse a cualquier tipo de proyecto. No se pretende construir el modelo, puesto que para esto se requeriría de expertos que determinarán los impactos que pueda causar la implementación en los diferentes entornos, sin embargo se pretende definir si el modelo es factible para su posterior desarrollo y así conocer las limitaciones de la idea antes de ponerla en marcha. Para la cohesión de los diferentes términos en un sólo modelo, la investigación se orientó hacia la búsqueda de una metodología que permitiera el establecimiento desde diferentes ámbitos, la posibilidad de que siga siendo aplicado. La innovación permitió la cohesión esperada hacia la obtención de un sistema adaptativo complejo aplicado a la gestión de calidad donde la aplicabilidad de la programación no lineal convexa se estableció a partir de los modelos de oferta-demanda en la cuál se obtenía el modelo de ese tipo de programación, aunque este modelo permite la aplicabilidad hacia diferentes ámbitos. Administración Comprende:
Un análisis a nivel científico del comportamiento de las organizaciones.
Un conjunto de conocimientos de operación aplicables a la obtención eficiencia en las distintas áreas de las organizaciones.
(Kliksberg, 1971, pag 20). Gestión de calidad Su objeto es suministrar a las fuerzas operativas los medios para obtener productos que puedan satisfacer las necesidades de los clientes
(Jurán, 1990, pág 9) Sistemas Adaptativos Complejos Son sistemas compuestos por una gran variedad de agentes distintos y componentes no estáticos que no mantienen una configuración fija, sin un órgano central de planeación o dirección pero que en conjunto desarrolla una identidad única y mantiene un patrón estable y coherente a lo largo del tiempo. (Holland). Modelo Es una representación de la realidad que contiene las características generales de algo que se va a realizar.
En base de datos, esta representación la elaboramos de forma gráfica.
Cuando el enfoque son los datos se entiende como modelo una colección de herramientas conceptuales para describir los datos, las relaciones que existen entre ellos, semántica asociada a los datos y restricciones de consistencia. (Espinosa) Innovación Es el resultado de un proceso, entendido como el esfuerzo sistemático realizado a lo largo de una serie de etapas concatenadas que abarcan, desde los primeros trabajos para la concepción de nuevo producto (idea), hasta su introducción en el mercado, satisfaciendo así una determinada necesidad. (Sidro, 1988). General Generar un modelo que cumpla la función de evaluar en el proceso de innovación, recibiendo variables jurídicas, políticas, económicas, socioculturales, tecnológicas y medioambientales, para así obtener como resultado indicadores de viabilidad basándose en la gestión de calidad y posteriormente testear e implementar la idea. Específicos El modelo lineal de innovación Basado:
Investigación básica
Investigación aplicada y el desarrollo
Producción y la diseminación a la empresa La Triple Hélice Postula que la interacción entre Universidad-Estado-Empresa es la clave para mejorar las condiciones para la innovación en una sociedad del conocimiento. El Modo 2 Producción del conocimiento científico se genera en un contexto transdisciplinar, económico y social, bajo esto los problemas a solucionar corresponden a un contexto de aplicación. Además plantean la necesidad de comunicar la ciencia en dos vías entre los científicos y el público lego. Esta discusión pública de la ciencia se ha centrado en los riesgos científicos y tecnológicos de: la energía nuclear, el deterioro de la capa de ozono, daños potenciales derivados de la biotecnología y la ingeniería genética. ENFOQUE SISTEMICO APLICADO AL MODELO Entorno entradas procesos salidas ENFOQUE SISTEMICO APLICADO AL MODELO INNOVACIÓN ENFOQUE SISTÉMICO APLICADO AL MODELO ENTORNO Al estar trabajando en un modelo aplicado a los proyectos de innovación, los entornos son los mismos en todos los proyectos: Políticos, Socioculturales, Económicos y Ambientales. De esta forma, podemos delimitar nuestro macrosistema y las variables que influyen en nuestro modelo. ENTRADAS Nuestro modelo debe procesar un gran número de factores, los cuales se van a agregar en las variables, socio-cultural, el económico, el político, el jurídico y el ecológico, siendo las variables de cada una de estos entornos las entradas del sistema, para así poder cuantificar el impacto y poder desarrollar el algoritmo. Dado que nuestro modelo busca más que la viabilidad económica, se tuvieron en cuenta parámetros ya establecidos para determinar la viabilidad. PROCESOS Los procesos de este modelo tienen como función, transformar cada una de las variables de entrada en datos computables para así normalizarlos y aplicarlos en ecuaciones que finalmente se convertirán en la salida del sistema. SALIDAS El objetivo principal del modelo es apoyar a los proyectos de innovación en la toma de decisiones con respecto a la viabilidad de estos mismos, de esta forma se ha decidido generar finalmente indicadores de viabilidad que cumplan con este cometido. LA GESTIÓN DE CALIDAD EN EL MODELO La gestión de calidad nos da como aporte la integración a las organizaciones y proyectos de unas reglas mínimas que determinan un estándar llamado “calidad” la cual se convierte en un atributo de productos, servicios y de las mismas organizaciones. Para nuestro modelo estas reglas mínimas están integradas en los algoritmos, los cuales determinan si el proyecto las cumple o no, adquiriendo la propiedad de juzgar las variables entrantes y determinar si cumplen con los mínimos de calidad establecidos, sin importar cual sea el país o las leyes que rigen los estándares de calidad. COMPONENTES O SUBSISTEMAS DEL MODELO Este es el subsistema encargado de transformar todas las variables que entran en el sistema a variables computables que finalmente saldrán como indicadores de viabilidad, las partes comprendidas en este subsistemas son los algoritmos de decodificación y las ecuaciones de viabilidad que transforman las variables de viabilidad en indicadores. Subsistema de producción Subsistema de Adapatación Es el encargado de hacer que el sistema se adapte según los cambio del entorno, este subsistema es inherente al modelo ya que esta diseñado para aceptar infinidad de variables por parte del entorno teniendo en cuenta todos los entornos que afectan a los proyectos de innovación. Subsistema de Manutención La manutención es la encargada de sostener al sistema como tal, siendo en este caso el encargado de conservar el modelo. Esta labor es desempeñada por el algoritmo que convierte las variables del entorno en variables que pueden ser procesadas, de esta forma mantiene la estructura del modelo sin importar que tipo o cantidad de variables entren en el sistema. Plantear un modelo base, desde la teoría general de sistemas, para la obtención de resultados en la innovación.

Hacer parte del proceso de la innovación, en la etapa de evaluación para determinar la viabilidad de la nueva idea-

Identificar los factores del entorno que afectan los proyectos de innovacion para asi determinar cómo repercute en la calidad. ESPECIFICOS Usar un modelo de sistema adaptativo complejo para que asi pueda ser sustentable y sostenible a lo largo del tiempo.

determinar cuales son los indicadores de viabilidad necesarios para que un proyecto de innovación sea sostenible y viable en su desarrollo. Subsistema de apoyo En este modelo el apoyo es dado por el proveedor de información, en este caso seria el investigador y los expertos (estadistas, sociólogos, psicólogos, ingenieros, etc...) que escogen las variables del entorno pertinentes para el proyecto que estén desarrollando. Subsistema de Dirección La dirección está dada por el vínculo entre los diferentes algoritmos dentro del modelo, el que está encargado de vigilar tanto las entradas y el paso de información entre cada uno de los procesos internos hasta llegar a la salida de información DESARROLLO DEL MODELO PSEUDOCODIGO Inicio Entrada: Entorno; variable política, variable económica, variable sociocultural, variable ecológica
Cuantificación: Este es el proceso encargado de la transformación de las variables de entorno a términos numéricos permitiendo la modelación de los diferentes valores que afectan al sistema.
Evaluación: Se encarga de la valorar el impacto positivo o negativo que estas variables traen consigo, su objetivo es orientar la tendencia del sistema. Ejecución; Ingreso de variables a la ecuación de viabilidad, permitiendo establecer los rangos de variabilidad.

Resultados: Obtención de indicadores que muestran, la dirección y complejidad de las variables ingresadas al sistema

Salida: Indicador costo-tiempo, sostenibilidad-tiempo, adaptabilidad

Fin PSEUDOCODIGO DIAGRAMA Gracias por su atención
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