El concepto de incertidumbre asociado al ciclo de vida de un producto

información disponible y la calidad de la misma, en situaciones donde se deben tomar decisiones. Según el diccionario de la RAE, la incertidumbre es la “falta de certidumbre”, es decir, la falta de “conocimiento seguro y claro de algo”. Para los decisores, la incertidumbre se manifiesta cuando la información disponible es demasiado vaga, ambigua o imprecisa para que pueda caracterizarse con una medida de probabilidad. La incertidumbre se puede definir como la duda que se tiene sobre lo que va a suceder en un evento futuro. Es decir, no hay seguridad de cuál va a ser el resultado de ese evento.

45 Se puede afirmar que la economía fue el primer campo donde se empezó a estudiar y desarrollar el concepto de incertidumbre que interesa en el presente trabajo. Los problemas económicos de una organización o de un individuo de cuánto producir, cuánto consumir o cuánto invertir para maximizar el beneficio o minimizar el coste, conllevan a un problema de toma de decisiones. A partir de las ideas de incertidumbre utilizadas por los economistas, se puede establecer que la incertidumbre, como falta de seguridad o duda sobre lo que sucederá en un evento futuro, puede modelarse con probabilidades o sin ellas. Es evidente que esa duda sobre el resultado futuro puede deberse a diferentes factores relacionados con la información que se posee. Por ejemplo, la información puede ser ambigua, o puede desconocerse qué sucederá o también el entorno desconocido genera incertidumbre o ésta es producida por el comportamiento de los decisores.

Antes de proseguir, es necesario establecer los tipos de incertidumbre que se pueden considerar para después centrarse en la que interesa para el presente trabajo. Teniendo en cuenta el trabajo de Thunnissen (2005), se puede constatar que en función del campo o contexto de la incertidumbre, existen un buen número de clasificaciones de incertidumbre. La mayoría de las clasificaciones de incertidumbre tienen similitudes y cada clasificación pone el énfasis en el aspecto de la incertidumbre que más interesa a cada campo. Un problema de estas clasificaciones de incertidumbre es que se utilizan definiciones diferentes para las mismas palabras y a veces se utilizan diferentes palabras para las mismas definiciones. Thunnissen realiza una descripción pormenorizada de las clasificaciones y definiciones de incertidumbre en los campos de las ciencias sociales, las ciencias físicas y la ingeniería que considera más importantes para el desarrollo de su trabajo. Posteriormente, introduce una clasificación que sintetiza toda la información y se adapta al diseño de sistemas complejos. Thunnissen (2005) clasifica la incertidumbre en las cuatro categorías siguientes: incertidumbre por ambigüedad, incertidumbre aleatoria, incertidumbre de interacción e incertidumbre epistémica.

La incertidumbre por ambigüedad es propia de la comunicación entre las personas, donde el lenguaje utilizado suele estar lleno de imprecisiones y vaguedades. Esto se entiende en el sentido de establecer con la claridad y exactitud apropiadas las afirmaciones donde es necesario cuantificar o especificar datos. Realmente, esta imprecisión propia del lenguaje ha sido en parte resuelta mediante la lógica borrosa. La incertidumbre aleatoria tiene relación con la variabilidad de los sistemas o del entorno que se considera y recibe múltiples denominaciones en cada campo de la física o ingeniería que se estudie. Así, también se la conoce como incertidumbre inherente, incertidumbre estocástica,

46 incertidumbre intrínseca, ruido, riesgo, entre otras. Normalmente se modela mediante una distribución de probabilidad. Un caso particular de esta incertidumbre es la incertidumbre de medida que está asociada al error de medición y proporciona la dispersión de los valores que podrían asignarse a la magnitud que se mide. Es una incertidumbre muy relacionada con las medidas en la física y en la ingeniería pero no es de interés en el presente trabajo. La incertidumbre de interacción surge cuando muchos eventos o disciplinas interactúan, lo cual se da en el diseño de sistemas complejos. En el diseño de estos sistemas se tienen muchos subsistemas, variables y expertos que producen interacciones entre sí. Puede darse, por ejemplo, cuando existe un desacuerdo entre los expertos sobre la incertidumbre debida a un diseño o un requerimiento y sólo son posibles las estimaciones subjetivas o se descubren nuevos datos que pueden actualizar las estimaciones anteriores. La incertidumbre epistémica se puede definir como la falta de conocimiento o información en cualquier fase o actividad del proceso de modelado. Lo más característico de esta definición es que la causa fundamental de incertidumbre es la información incompleta o el conocimiento incompleto de algunas características del sistema o del entorno. La incertidumbre epistémica también se conoce como incertidumbre reducible, incertidumbre subjetiva, incertidumbre de la forma del modelo, estado del conocimiento, entre otras. Las fuentes de la incertidumbre epistémica pueden ser el modelo matemático del sistema, la fenomenología del sistema y el comportamiento de los individuos u organizaciones. En la mayoría de los casos, los individuos poseen un conocimiento limitado de un proceso. Por lo tanto, existe un conocimiento limitado para la estimación de la probabilidad de determinados eventos (Oberkampf et al., 2001). La incertidumbre epistémica es la que interesa en el presente trabajo debido a sus implicaciones en la toma de decisiones durante el ciclo de vida de un producto.

Como ya se vio con anterioridad, la incertidumbre está muy presente en la etapa inicial del ciclo de vida de un producto en el contexto del desarrollo de nuevos productos. Por ello, tanto la información como los datos que maneja la PLM en el inicio de vida de un producto, pueden ser incompletos en mayor o menor grado, generando riesgo e incertidumbre en la toma de decisiones. En el proceso de diseño, dentro del inicio de vida de un producto, son determinantes en el diseño final las actividades de análisis y propuesta de requerimientos, generación de conceptos así como evaluación y selección de conceptos. Debido a la incertidumbre, los resultados habidos tras las actividades mencionadas son impredecibles. Algunos trabajos relacionados con la incertidumbre y la PLM son comentados brevemente en el siguiente párrafo.

47 Engelhardt et al. (2011) presentan una metodología para analizar las incertidumbres a lo largo de todo el ciclo de vida de un producto técnico. El enfoque de esta metodología se basa en el proceso de gestión de riesgos de la economía de la empresa y los autores proponen un modelo para identificar y describir de una manera sistemática las incertidumbres y sus causas. Afshari y Peng (2015) analizaron los cambios inciertos durante el ciclo de vida del producto para identificar las incertidumbres en el proceso de diseño de un producto. Uno de las fuentes de incertidumbre son los cambios en los requerimientos iniciales antes del diseño final del producto. Estos autores persiguen cuantificar los cambios en las preferencias de los clientes durante la vida útil del producto, lo cual permitirá al diseñador proporcionar soluciones adecuadas en la etapa de diseño del producto. Por último, se cita el trabajo de Lukas et al. (2017), donde se estudia la decisión de invertir en el desarrollo de nuevos productos ya que es uno de los aspectos clave para la supervivencia de las empresas. Los autores analizan la inversión en una nueva tecnología de producto considerando el tiempo de inversión y la elección de la capacidad en función de la incertidumbre del ciclo de vida del producto. Por lo tanto, estudian una situación en la que una empresa tiene que decidir si invertir o no en instalaciones para la producción de una nueva tecnología que de otro modo se obtendría de un proveedor.