Paola Ceseña por su manera exuberante de alegrarme los días, por su apoyo infinito y por estar siempre a mi lado. Josué Aarón López Leyva, por querer trabajar conmigo y así desarrollar esta tesis, el capítulo del libro y el artículo por su disponibilidad y comprensión en todo momento. Miguel Ponce Camacho, por su apoyo en el desarrollo de este trabajo, su disponibilidad y su colaboración en el capítulo del libro y el artículo que logramos publicar.
Abud Flores Valentín por su ayuda en la redacción del capítulo del libro y del artículo, que ayudaron a desarrollar este trabajo.
Introducción
- Introducción
- Antecedentes bibliográficos
- Planteamiento del problema
- Propuesta de trabajo
- Entregable
- Hipótesis
- Objetivo general
- Objetivos particulares
- Justificación
- Método
- Cronograma
Determinar los principales recursos en el desarrollo de proyectos espaciales que se deben tener en cuenta a la hora de crear la metodología. Implementar cadenas de Markov para obtener una estimación cuantitativa de la probabilidad de éxito de los proyectos. Desarrollo de la metodología para la gestión eficiente de proyectos espaciales basada en el pensamiento de diseño, la ingeniería de sistemas y las cadenas de Markov.
La simulación consiste en simular diferentes escenarios para estimar la probabilidad de éxito de los proyectos.
Marco de referencia
- Introducción
- Ingeniería de sistemas
- Herramientas cualitativas y cuantitativas de la ingeniería de sistemas
- Herramientas cualitativas
- Herramientas cuantitativas
- Deficiencias de las herramientas de la ingeniería de sistemas
- Ingeniería de sistemas espaciales
- Metodologías de la innovación
- Lean startup
- Design thinking
- Metodología de las cadenas de Markov
Un ejemplo de la importancia de la investigación en ingeniería de sistemas es que países como Estados Unidos de América cuentan con su propio centro de investigación en ingeniería de sistemas, como es el “Systems Engineering Research Center” (SERC), que actúa como motor. investigación para el Departamento de Defensa de EE. UU. (Centro de Investigación de Ingeniería de Sistemas, 2014a). Para comprender mejor la matriz de riesgos se ha elaborado la siguiente tabla (ver Tabla 3), en la que se especifica por nivel la consecuencia y probabilidad del riesgo. OR¨ representa el estado en el que ocurrirá el evento si solo ocurre uno o una combinación de los eventos de entrada (Division of Workers Compensation, 2006; Hassani, 2016) (ver Figura 7).
Las herramientas cuantitativas ayudan a obtener una predicción “cuantitativa” de la probabilidad de que ocurra una falla o riesgo de tal manera que pueda prevenirse (Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio, 2016). La desviación estándar de un proyecto es la raíz cuadrada de la suma de las variaciones de las actividades críticas. Las herramientas de ingeniería de sistemas, a pesar de estar muy extendidas y ser muy útiles en la gestión de proyectos, presentan importantes inconvenientes que hay que tener en cuenta a la hora de utilizarlas.
Debe ser una actividad de equipo en la que las personas involucradas sean conscientes de la relación entre las especialidades y su papel en el desarrollo como proceso organizacional (Alves, Abdala, & e Silva, 2007). Consiste en diseñar, construir y gestionar los esfuerzos de gestión de la misión y las operaciones espaciales, es decir, ayuda al equipo a implementar las técnicas necesarias para entregar el proyecto a tiempo y dentro del presupuesto asignado (Massachusetts Institute of Technology, 2007). Como problemas de las líneas de investigación de la ingeniería de sistemas en el sector espacial, existen una serie de cuestiones a las que investigadores expertos esperan encontrar solución.
Dicho de otra manera, lean startup es un marco para el desarrollo eficiente de ideas de negocio que evolucionaron a partir de los principios de lean manufacturing con el sistema de producción de Toyota, que se centró en identificar y minimizar el desperdicio (York, 2018). El término pensamiento de diseño se asocia generalmente con la aplicación de las sensibilidades y métodos de los diseñadores a la resolución de problemas, sin importar cuáles sean; mientras que en realidad es una metodología para la innovación (Lockwood, 2009). Cabe destacar que un modelo matemático es una construcción matemática abstracta que contiene una parte de la realidad y creada para un propósito específico (Bender, 2000).
Esto se debe a que el conocimiento de la probabilidad de éxito de los proyectos es beneficioso, ya que permite analizar inversiones futuras en proyectos de diversos sectores.
Desarrollo
Definición
Esta fase se considera una de las más críticas, ya que de ella depende en gran medida el éxito del proyecto. Paso C (examen); Se sugiere el uso de matrices de riesgo, el árbol de fallas y nuevamente el diagrama de Ishikawa ya que ayudará a identificar posibles causas de riesgo de falla para el proyecto desde las primeras etapas. Paso G (ideación); En esta etapa se puede utilizar cualquier técnica que se considere necesaria, aunque se recomiendan técnicas de lluvia de ideas y mapas mentales.
Etapa H (reunión de revisión); Una reunión de revisión en este punto es importante para aclarar las dudas que hayan podido surgir tras la fase de idea. Etapa J (reunión de revisión); Realizar una reunión después de la fase de prototipo es de suma importancia para poder encontrar posibles mejoras. Se implementó el uso de cadenas de Markov, para lo cual fue necesario nombrar las etapas antes mencionadas como estados y definirlas como se muestra en la siguiente tabla (ver Tabla 7).
Nivel de Definición de Diagrama de Gantt, Diagrama de Ishikawa y Análisis de Modos y Efectos de Fallas. C Etapa de investigación Matriz de riesgos, árbol de fallas y diagrama de Ishikawa D Reunión de revisión. Como parte de la aplicación de cadenas de Markov, se realizó la matriz de transición de esta metodología (ver ecuación 1), donde P es la probabilidad y n es la iteración correspondiente al tiempo, y luego se determinó un vector de probabilidad (ver ecuación 2) que Determina la probabilidad de un determinado estado para un determinado paso del proceso.
Con base en lo anterior, se han desarrollado ecuaciones generales que se utilizarán para calcular la probabilidad de éxito del proyecto. Luego de desarrollar las ecuaciones generales para la transición entre cada estado, se desarrollaron de la siguiente manera:
Comparación con la metodología design thinking convencional
No se pretende ahorrar tiempo ya que promueve cambios bruscos y estos pueden afectar la rentabilidad del proyecto. Es una metodología ordenada donde no se puede ir a un estado que no sea secuencial. No es adecuado para calcular probabilidades de transición porque es una metodología desordenada que implica probabilidades de transición extremadamente bajas.
Su fundamento se basa en un modelo matemático utilizando cadenas de Markov, donde se consideran 3 recursos clave (económicos, materiales y humanos) que permiten estimar cuantitativamente la probabilidad de éxito de un proyecto.
Resultados
El gráfico 2 muestra la matriz de transición para una autoevaluación significativamente buena, como los pesos establecidos como resultado de una autoevaluación de recursos ( 𝑆𝑅𝐻= 𝑆𝑅𝑀= 𝑆𝑅𝐸= 0,85). Los resultados de esta simulación muestran que existen probabilidades de transición de un estado a otro, pero estas probabilidades siguen siendo bajas. El gráfico 3 muestra la matriz de transición para una autoevaluación considerada regular, ya que los pesos establecidos para la autoevaluación de recursos (𝑆𝑅𝐻 = 𝑆𝑅𝑀= 𝑆𝑅𝐸= 0,75).
Los resultados obtenidos son muy similares a los del gráfico 2, pero está claro que la probabilidad de volver a un estado es ligeramente mayor. El gráfico 4 muestra la matriz de transición para una autoliquidación considerada promedio, ya que los pesos establecidos para la autoliquidación de recursos son (𝑆𝑅𝐻 = 𝑆𝑅𝑀= 𝑆𝑅𝐸= 0,65). El gráfico 5 muestra la matriz de transición para una autoevaluación considerada pobre, donde la ponderación de la autoevaluación de los recursos es 𝑆𝑅𝐻= 𝑆𝑅𝑀= 𝑆𝑅𝐸 = 0,5.
La Figura 6 muestra la distribución de las ponderaciones de importancia utilizadas en las simulaciones anteriores. El gráfico 7 muestra un caso donde el recurso humano tiene el mejor peso en la autoevaluación y los recursos materiales y económicos tienen pesos medios (SRH= 1 ; SRM= SRE = 0,5). El gráfico 8 muestra un caso donde el recurso humano tiene un peso medio en la autoevaluación y los recursos materiales y económicos un peso alto (SRH = 0,5; SRM= SRE= 1).
Esto demuestra que, incluso con un muy buen peso en el recurso económico y material, si no se cuenta con un buen recurso humano, las probabilidades de progresar a otro estado son bajas. El gráfico 9 muestra la distribución de los pesos de importancia utilizados en las simulaciones de los gráficos 7 y 8.
Conclusiones y trabajo futuro
Conclusiones
Trabajo futuro
CETyS Universidad, a través de la Coordinación de Vinculación Académica, tiene el agrado de compartir este estudio con el objetivo de realizar un análisis del estado actual de los proyectos de innovación en las empresas. Considera que los empleados de la empresa resuelven problemas en los procesos industriales de forma innovadora. Existe educación y/o capacitación a los empleados de la empresa en temas de innovación tecnológica.
Las soluciones innovadoras a los problemas internos de las empresas están protegidas a nivel nacional o internacional mediante patentes, diseños industriales, modelos de utilidad, derechos de autor, etc. La experiencia/conocimientos en el ámbito de la innovación se tiene en cuenta en el perfil de ingreso de los administradores de empresas. En su experiencia en la empresa, ¿con qué frecuencia se encuentra limitado por la infraestructura de la empresa a la hora de desarrollar algún proyecto?
Antes de iniciar un nuevo proyecto, se verifica que la empresa tenga disponibles todas las herramientas necesarias. Si la respuesta a la pregunta anterior es Sí, responda las siguientes preguntas; de lo contrario, omítalas. Si la respuesta a la pregunta anterior es Sí, por favor responda la siguiente pregunta, en caso contrario omítala.
En la empresa los análisis financieros se utilizan para tomar decisiones sobre proyectos de innovación. Obtenido de https://www.nasa.gov/sites/default/files/atoms/files/nasa_systems_engineering_handbook_0.pdf Nowakowski, W., Ciszewski, T., Młyńczak, J. y Łukasik, Z.
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟏
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟎. 𝟖𝟓
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟎. 𝟕𝟓
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟎. 𝟔𝟓
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟎. 𝟓
Distribución de ponderación de importancia
En particular, la mencionada encuesta forma parte de un proyecto de investigación que se creó durante la maestría en Ingeniería e Innovación. Los datos recopilados en esta encuesta serán tratados de forma confidencial y sólo se utilizarán en la evaluación de la nueva metodología para la gestión eficaz de proyectos. Cuando se implementa un nuevo proyecto en la empresa, si se tienen en cuenta las capacidades de los participantes a la hora de asignar tareas.
Collection of space systems engineering and software development processes based on standards and best practices.
Matriz de transición para 𝑺𝑹𝑯 = 𝟏 ; 𝑺𝑹𝑴 = 𝑺𝑹𝑬 = 𝟎. 𝟓
Distribución de ponderación de importancia utilizada en las gráficas 7 y 8
Design Thinking: A creative and different approach to tackling projects and solving problems that arise in business.