1. 1
Jay B. Brockman Introduction to Engineering. Modeling and Problem Solving. U.S.A.:
John Wiley & Sons, Inc. (2009).
Prefacio:
Cuatro ideas que recorren el libro de Brockman (ix):
 La ingeniería puede ser divertida.
 La ingeniería es inherentemente multidisciplinaria.
 El modelar es la clave para hacer buenas decisiones de ingeniería.
“La solución de problemas de ingeniería no es solamente cosa de prueba y
error. La buena ingeniería –donde ´bueno´ significa que una solución alcanza
sus objetivos técnicos, es entregada a tiempo y dentro de presupuesto-
depende de la habilidad de hacer predicciones precisas usando una variedad
de modelos. Los modelos pueden ser tan simples como cálculos hechos al
reverso de un sobre, o tan complejos como simulaciones detalladas de
computadora. Los ingenieros usan modelos teóricos basados en las leyes de
la naturaleza o modelos empíricos basados en datos experimentales, así
como una combinación de los dos (p. x).”
 La ingeniería es más que matemáticas y ciencia aplicadas.
"Una idea errónea de la ingeniería comúnmente sostenida en algunos sitios
de los campi de las facultades y escuelas es que la ingeniería es ´solamente´
matemáticas y ciencia aplicada. En cierta medida, los mismos programas de
ingeniería tienen algo de responsabilidad por esto."
¿Cuáles son los tópicos de un currículum de ingeniería que son distintos de
los de la ciencia natural? En 1968, Herbert Simon, en una serie de
conferencias en el MIT, recogidas luego en The Sciences of the Artificial1
,
afirmaba que “la lista debería incluir al menos las siguientes: evaluación de
los diseños, la lógica formal del diseño, la búsqueda de alternativas, la teoría
de la estructura y organización del diseño, y la representación de los
problemas de diseño.”
En pocas palabras, el libro “pretende proveer un fundamento común compartido por los
ingenieros de todas las disciplinas. Pretende ver el mundo a través de los ojos de un
ingeniero, observando cómo los ingenieros aplican la ciencia y la tecnología para resolver
los problemas que enfrenta la sociedad (p. 4).”
Capítulo 1 Ingeniería y Sociedad.
1.1 Introducción:
1
Hay traducción al español:

2. 2
El mundo está lleno de cosas de dos tipos: las naturales y las hechas por el hombre o
artificiales (hechas por el trabajo humano o el arte) (p. 3). Las primeras están moldeadas
por los procesos de la naturaleza; las segundas son todas diseñadas y construidas con un
propósito: satisfacer los complejos deseos y necesidades de la humanidad. A las últimas las
llamamos artefactos. La principal ocupación de la ingeniería es aplicar la tecnología en
concierto con los fenómenos naturales para desarrollar estas cosas que necesitamos o
deseamos (p. 4). Mientras que las ciencias naturales tradicionalmente buscan descubrir
cómo son las cosas, la ingeniería se centra en la pregunta
 ¿Qué forma deberíamos dar a esta cosa de tal manera que ella sirva efectivamente a
su propósito?
La ingeniería es una profesión tan diversa como las necesidades de la sociedad.
Los ingenieros reúnen y generan información, y toman decisiones críticas usando esa
información: ¿Fallará una estructura sometida a una carga dada? ¿Puede un sistema de
computación propuesto para un centro de datos ser enfriado por aire o necesita ser enfriado
mediante un líquido para funcionar confiablemente? (p. 4). Los ingenieros, en los
laboratorios de investigación de las universidades, gobierno o corporativos de las empresas,
crean nuevo conocimiento2
que puede ser aplicado para producir productos, procesos y
servicios nuevos o mejorados.
1.2 El método de la ingeniería:
"La palabra "ingeniero" se deriva del latín ingenium, la cual se refiere al propio genio
nativo, a la propia habilidad para diseñar o crear cosas (p. 5). Ya que los ingenieros aplican
la tecnología para desarrollar las cosas que necesitamos, requieren una sólida formación en
las ciencias y la matemática. La ciencia y la matemática, sin embargo, son sólo parte del
entrenamiento técnico de un ingeniero. Así como el currículum de la ciencia enseña el
método científico, el currículum de la ingeniería necesita también enseñar el método de la
ingeniería."
"La mayor parte de los problemas de la ingeniería son abiertos, en el sentido de que no
tienen una única solución. Sin embargo, sólo porque un problema tiene más de una solución
posible, esto no necesariamente lo hace más sencillo de resolver, sino al contrario, muchas
veces el que existan múltiples soluciones aceptables aumenta su dificultad. Con frecuencia,
los nuevos estudiantes de ingeniería encuentran los problemas abiertos increíblemente
frustrantes. Una razón es que la mayor parte de la formación de los niveles previos en
matemáticas y ciencias enfatiza el llegar a la respuesta “correcta” de un problema, y aún
más, cultiva una expectativa de que esa respuesta "correcta" deberá también tener una
forma simple y elegante. En segundo lugar, en los problemas abiertos, con frecuencia el
enunciado del problema no provee la información suficiente para aplicar una técnica
familiar, como se da al resolver una ecuación. Para salvar esta dificultad, con frecuencia es
necesario hacer suposiciones, y el conocer qué suposiciones hacer y determinar si éstas son
razonables, con frecuencia se da sólo con la experiencia. Para complementar su estudio de
2
El subrayado es del traductor.

3. 3
las ciencias naturales y de las matemáticas tradicionales, los ingenieros y otros estudiantes
de las ´ciencias artificiales` necesitan también aprender habilidades como:
 Cómo representar un problema de diseño
 Cómo hacer suposiciones (establecer supuestos)
 Cómo generar posibles ideas para los diseños
 Cómo conducir efectivamente la búsqueda de una solución
 Cómo planear y calendarizar actividades
 Cómo hacer un uso eficiente de los recursos
 Cómo organizar los componentes y las actividades de un proyecto de diseño de
equipo."
1.2.1 La ciencia, las matemáticas y la ingeniería:
"La ingeniería, la ciencia y las matemáticas han crecido una junto a otra, y cada una de ellas
se ha beneficiado del desarrollo de la otra. En el fondo, sin embargo, sus objetivos y
métodos son diferentes. Richard Feynman, quien enseñó física en primer año en el
Tecnológico de California (Caltech) y recibió un premio nobel en 1965 por sus
contribuciones al entendimiento de las partículas subatómicas, comparó el proceso del
descubrimiento científico al intento de determinar las reglas del ajedrez a través de la
observación. El conjunto de reglas que el científico trata de deducir son las ´leyes´
fundamentales del ajedrez. Después de observar unos pocos juegos, él o ella podrían
formular una ley de la conservación de los alfiles, estableciendo que cada jugador tiene dos
alfiles, uno que siempre está confinado a los recuadros rojos y otro que siempre está
confinado a los recuadros negros. Luego, un día, el científico se incorpora a un juego en
desarrollo y ve dos alfiles blancos en los recuadros negros. Lo que sucedió y lo que el
científico no vio, fue que un alfil fue capturado, un peón fue coronado y se convirtió en un
alfil que se desplaza sobre el mismo color que el otro alfil. En lugar de desesperarse, el
científico cambia la ley y se mantiene observando con la esperanza de encontrar un
mecanismo que le ayude a explicar el cambio (p. 6). Extendiendo la analogía de Feynman,
un matemático podría desarrollar un lenguaje preciso para describir un tablero de ajedrez y
las piezas en él, así como las reglas de cómo las piezas se mueven. Sin un lenguaje como
éste, los científicos encontrarían extremadamente difícil el discutir con precisión las leyes
que hubieran descubierto. Por analogía, un ingeniero podría usar las leyes que encontró el
científico, descritas en el lenguaje de los matemáticos, para formular una estrategia para
ganar el juego de ajedrez. Este ejemplo simple ilustra algunos de los desafíos
fundamentales de la ingeniería: los científicos podrían no haber formulado todas las reglas
del juego y, aún si lo hubieran hecho, es todavía realmente difícil ganar en el ajedrez contra
un buen oponente.
Como profesionales, los científicos trabajan ampliamente en ingeniería, y los ingenieros, a
su vez, contribuyen grandemente a la ciencia básica. (...)
1.3 Redes y Sistemas:
1.3.1 Todo está conectado con todo.

4. 4
"Hoy en día reconocemos cada vez más que nada sucede en aislamiento. La mayoría de los
eventos y fenómenos están conectados, son causados por, y se encuentran interactuando
con un gran número de otras piezas de un complejo rompecabezas universal. Hemos
llegado a apreciar que vivimos en un mundo pequeño, donde todo está ligado con todo lo
demás. Somos testigos de una revolución en curso, en la medida en que los científicos de
todas las diferentes disciplinas descubren que la complejidad posee una arquitectura
estricta. Hemos llegado a hacer nuestra la importancia de las redes (p. 10)3
.”
Esta cualidad de interconexión, el que ´todo depende de todo´, caracteriza la forma de los
problemas y las soluciones de la ingeniería en todos los niveles. Cuando observamos
debajo del cofre de un auto, o un puente, un circuito integrado, o una planta procesadora
química, una de las primeras cosas que nos impactan es la complejidad de todas las partes
interconectadas. Las conexiones entre las personas que constituyen los equipos de
ingeniería que diseñaron y construyeron estos artefactos exhiben la misma clase de
complejidad, como lo muestran las relaciones entre los miembros de la sociedad que usan
estos productos y las regiones del ambiente natural y sociopolítico en el cual viven y
trabajan. Los artefactos mismos forman una clase de vínculo entre las necesidades y los
deseos de la sociedad y sus capacidades técnicas, incluyendo el ingenio, las herramientas y
los materiales a su disposición. Como lo saben los arqueólogos, desde los primeros
agricultores de Mesopotamia hasta los constructores de casinos en el desierto de Nevada,
podemos aprender mucho de una sociedad estudiando sus conexiones con los artefactos que
produce.
Los diagramas nos ayudan a visualizar las situaciones complejas y lo que hacemos
típicamente es dibujar redes usando un tipo de diagrama que los matemáticos llaman grafo,
como se ilustra en la Figura 1.6(a). Un grafo consiste de un conjunto de nodos dibujados
típicamente como círculos o cajas, conectados mediante fronteras o vínculos dibujados
como líneas. Los nodos en un diagrama de red como éste podrían representar muchas cosas
posibles: gente, lugares, eventos, piezas de hardware, o simplemente ideas. (...) En general,
un vínculo representa algo compartido. Tal cosa podría ser una conexión física entre
objetos, tales como el cable que conecta dos componentes en un circuito eléctrico o un birlo
que une dos elementos en una estructura del tipo armadura. También podría ser un flujo de
información como sería una conversación entre dos personas. Finalmente, un vínculo
podría representar un recurso ambiental -tal como un abastecimiento de agua, un campo de
petróleo, o la atmósfera- compartido por la población de un planeta que viene a estar cada
vez más y más hacinado.
1.3.2 Una Telaraña de Innovación.
La telaraña de conexiones que circundan a cualquier proyecto de diseño plantea algunos de
los más grandes retos a los ingenieros, pero también algunas de las más grandes
oportunidades. En esta sección, damos un vistazo a cómo una red de innovación en
expansión ha producido el tremendo crecimiento en la tecnología de la computación y de
las comunicaciones que atestiguamos el día de hoy.
3
Albert-Lázlo Barabási. Linked. Plume, New York, 2003.

5. 5
La ley de Moore. En todo su complejo comportamiento, profundamente adentro, un
microprocesador es una red de pequeños interruptores llamados transistores. En 1965,
Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, sugirió que el número de transistores que
podrían ser integrados sobre un simple chip de trabajo se doblaría cada dos años. Como la
Figura 7 lo muestra, esta predicción se ha mantenido por más de 30 años. El aspecto más
fascinante de la "Ley de Moore" -como esta predicción ha sido llamada- es que no es tanto
una "ley" sino un punto de confluencia de una industria entera que ha motivado a un grupo
diverso de ingenieros y científicos a innovar a un ritmo impresionante. Cada punto en la
Figura 1.7 representa un ciclo completo que incluye concebir la idea para un nuevo
producto, luego diseñarlo, manufacturarlo, mercadearlo, y distribuirlo cada dos de años.
Aunque Moore estuvo al timón de Intel durante gran parte de este periodo, él no piloteó por
sí solo esta tendencia, como tampoco la historia detrás de esto es sólo la de la tecnología de
Intel. Más bien, la progresión durante 35 años es el resultado de una red vasta y en
expansión de ideas y de individuos que incluyó mucho más que la tecnología de hacer
pequeños interruptores a partir del silicón.
En adición a los avances en la tecnología de los semiconductores, el sostener un
crecimiento exponencial en la complejidad de los procesadores por más de tres décadas
requirió avances en el diseño de los sistemas de cómputo, del software, de las aplicaciones
y de otras áreas. La Figura 1.8 muestra sólo una parte de la telaraña de tecnologías que
rodea a los transistores. Las innovaciones en una tecnología al extremo de un vínculo
facilitan las innovaciones en la tecnología en el otro extremo. No existen ni “huevo” ni
“gallina” en esta red; la red entera funciona junta, en donde los cambios en un área
conducen a cambios en otra. Es interesante notar que algunas compañías que tienen
vínculos directos con Intel en el proceso de encoger los transistores también tienen otros
importantes negocios, como Nikon, la cual provee tecnología que establece patrones en la
fotografía. Otras compañías tienen una relación más distante, pero aún juegan un papel
importante en el proceso de crecimiento mediante las innovaciones.
Del Supercómputo a los Videojuegos: Aplicaciones y Tecnología Computacional.
Kristi Maschhoff tuvo buenos resultados en sus clases de matemáticas y ciencias en la
Preparatoria, pero según ella, no habría considerado la ingeniería como una opción en la
universidad si no le hubieran dado sus padres un fuerte “empujón”. En los primeros años de
los 80´s, la ingeniería no era una opción popular para las mujeres en la universidad. Ella
estudió ingeniería eléctrica4
en la Universidad de Nuevo México –y jugó mucho futbol
soccer- pero no estaba altamente motivada o entusiasmada por sus clases. Una estadía
durante un verano en la Base de la Fuerza Aérea Kirtland después de su primer año,
seguida por un puesto de tiempo parcial como ayudante de ingeniería en la compañía de la
planta eléctrica local durante sus dos últimos años, le ayudaron a despertar un nuevo interés
en la modelación y simulación matemática, en particular en los algoritmos usados para
resolver los grandes sistemas de ecuaciones que se requerían. Kirtland la proveyó de una
introducción a la simulación de los sistemas físicos mediante computadoras –en este caso
los científicos estaban modelando láseres- y Kristi tuvo la singular experiencia de correr
4
N. del T.: En los E. U., el nombre del programa se refiere tanto a Ingeniería Eléctrica como a Ingeniería
Electrónica.

6. 6
simulaciones en uno de las primeras computadoras Cray. a partir de esta experiencia, ella
escogió estudiar Matemáticas Aplicadas en los estudios de posgrado.
Ahora ella es una Líder de Proyecto Técnico en Cray, Inc., una compañía que desde los
70´s ha diseñado y manufacturado algunas de las más potentes supercomputadoras del
mundo. La mayor parte de los negocios de Cray hoy en día se enfocan en proporcionar
sistemas de cómputo para los cálculos masivos requeridos para la seguridad y la defensa
nacional, la investigación científica, y el modelado de los pronósticos del tiempo y del
clima. Otra aplicación de las supercomputadoras que está naciendo es el modelado de la
mecánica de las moléculas, tal como de qué manera se doblan las moléculas de las
proteínas –un concepto clave para entender y con fortuna descubrir la cura de las
enfermedades genéticas como el Alzheimer, el Parkinson, y la enfermedad de las Vacas
Locas. Kristi describe la relación simbiótica que han tenido éstas y otras aplicaciones
científicas de gran importancia con las industrias de la computación y la microelectrónica.
Los avances en la tecnología de la microelectrónica han hecho posible sistemas de cómputo
más grandes y rápidos, lo cual a su vez permite a los científicos incluir más complejidad, y
mejor precisión en sus modelos, lo cual puede hacer la diferencia en la predicción tanto de
la trayectoria como de la intensidad de un huracán antes de que entre a tierra. Por otro lado,
las necesidades de los climatólogos y otros científicos han ayudado a fortalecer la demanda
de computadoras más poderosas, lo cual a su vez, ha ayudado a mantener la Ley de Moore.
Mientras que las necesidades de la ciencia y el comercio sigan alentando el crecimiento de
la tecnología de la computación y la información, uno de sus más grandes vectores hoy en
día es la electrónica personal. Desde sus raíces en los 1880´s, con la producción de equipo
para tabular los datos del censo usando tarjetas perforadas, la compañía IBM ha seguido
produciendo algunos de los más avanzados sistemas computacionales para los negocios y la
investigación. Aunque la compañía aún se enfoca en las “máquinas de negocios”, hoy los
videojuegos son también un negocio serio para IBM y de 2007, las tres más importantes
plataformas de videojuegos –la XBOX 360 de Microsoft, la Playstation 3 de Sony, y el
Nintendo Wii- hacen uso de la tecnología del microprocesador de IBM. Para ser exitosos en
el mercado de la electrónica personal, los chips de juego requieren un balance exquisito de
bajo consumo de energía, alto desempeño y bajo costo. Mientras que la experiencia de la
IBM en el desarrollo de computadoras centrales ha disminuido en beneficio de los
microprocesadores “embebidos”, sus recientes esfuerzos por satisfacer las desafiantes
limitantes del mercado de juegos han engendrado nuevas ideas que se han filtrado a sus
sistemas de cómputo científicos y de negocios.
John Cohn es uno de los ingenieros que han ayudado a hacer la tecnología de la IBM
asequible para una amplia variedad de productos, incluyendo los videojuegos. En la
Preparatoria, John era un “nerd” y algunas décadas después, todavía lo es. Con su cabello
chino y barba gris, John parece tal y dedica gran parte de su tiempo libre a hacer
presentaciones a los estudiantes del último año de la Preparatoria que los familiaricen con
la ingeniería. Habiendo crecido en Houston durante los 1960´s, hogar del Centro de la
NASA para los vuelos espaciales tripulados, John fue inspirado –como fuimos muchos de
nosotros ingenieros a cierta edad- por la búsqueda de llevar gente a la luna. Durante la
Preparatoria jugueteó en su casa con los equipos para armar de electrónica y luego siguió
en el MIT la carrera de Ingeniería Eléctrica. Más tarde, John regresó a la escuela de

7. 7
graduados en Carnegie Mellon, donde se especializó en diseño de circuitos integrados
asistido por computadora (CAD).
En IBM, John y su equipo están desarrollando herramientas y estándares de diseño de CAD
que permitirán a los ingenieros compartir bloques constructivos en nuevas formas para
crear productos únicos, y luego simular sus diseños para asegurar que trabajarán
adecuadamente antes de mandarlos manufacturar. De esta manera, compañías como las que
hacen videojuegos y diseñan servidores, así como compañías que establecen redes pueden
todas usar componentes comunes para diseñar completamente diferentes chips que
satisfagan sus necesidades específicas mientras que se adhieren a calendarios y
presupuestos extremadamente restringidos.
Globalización. En tanto se expande la población del mundo y obliga a una proximidad más
estrecha a la gente, las innovaciones en la tecnología de las comunicaciones refuerzan las
conexiones entre nosotros. Cuando el territorio de los E. U. estaba siendo poblado en los
siglos dieciséis y diecisiete, a las noticias de la colonia les tomaba semanas o meses llegar a
Europa. Hoy en día, a través de la comunicación inalámbrica y las tecnologías de redes
tales como la Internet y la Red mundial, la gente en todas partes del globo puede
intercambiar vastas cantidades de información casi instantáneamente. Esta revolución en la
tecnología de la información impacta tremendamente la forma como nuestros sistemas
artificiales – sociales y políticos, así como tecnológicos- operan.
Con las comunicaciones que se expanden a través de la Internet, y con una creciente
computarización de los procesos de la ingeniería y de los negocios, las naciones en
desarrollo –en particular India y China- han llegado a ser socios importantes en la economía
técnica global. Más aún, como señala un estudio de la Academia Nacional de Ingeniería,
los ingenieros de estos países “están dispuestos y son capaces” de desempeñar trabajos
técnicos con sueldos mucho más bajos que sus contrapartes en las naciones
industrializadas. Estas naciones han invertido fuertemente en educación, y ahora China
gradúa tres veces más ingenieros por año que los Estados Unidos.
En los 1970´s, equipos pequeños de ingenieros que trabajaban en oficinas adyacentes
diseñaron la mayor parte de los IC chips, los cuales fueron entonces fabricados, empacados
y probados en instalaciones cercanas o en el mismo sitio. Para la mitad de los 1980´s, llegó
a ser común que parte de los procesos de manufactura se localizaran en el extranjero. Hoy
en día, todos los aspectos de los proceso de la ingeniería, desde el diseño y desarrollo hasta
la manufactura y el soporte técnico, son compartidos en forma rutinaria por equipos que se
encuentran en todo el mundo. Las ciudades indias de Bangalore y Hidebarad han venido a
ser centros mayores de desarrollo de hardware y software para las computadoras y las
comunicaciones, y para 2006, Intel, Microsoft, y Cisco habían invertido o planeaban
invertir más de un $ 1 billón de dólares cada una para abrir instalaciones de ingeniería en la
India.
La tendencia hacia las prácticas de negocios globales continuará y, a través de la
tecnología, éstas vendrán a ser más eficientes. De acuerdo a Shekhar Borkar de Intel, el
único obstáculo real a la productividad de los equipos de ingeniería globales es que “la
gente todavía tiene que dormir”. Debido a las diferencias de tiempo, por ejemplo, una

8. 8
reunión de proyecto puede ser programada a las 9 PM tiempo de California, 1 PM tiempo
de Manila, 7 AM tiempo de Jerusalén, y 10:30 AM tiempo de Bangalore. Shekar cree que
en la próxima década, se pondrá una fuerte atención sobre los aspectos de la calidad de
vida, de tal manera que los ingenieros puedan balancear mejor su trabajo y sus vidas en
casa. En particular, las redes de comunicación de banda ancha, junto con las
teleconferencias mejoradas y el software para proyectos en colaboración, permitirán que
más gente trabaje desde la casa –o donde quiera que ellos se encuentren- sin tener que
trasladarse a la oficina. Shekar hace notar que él se volvió especialmente consciente de esto
mientras mandaba y recibía correos electrónicos durante un vuelo entre California y
Frankfurt, Alemania, mientras cruzaba el casquete de hielo polar. En 2006, existe ya una
fuerte evidencia de que la gente se encuentra más confortable colaborando en línea con
otros a través del globo, como ha sido demostrado por el éxito de los sitios de chateo y de
blogs, las comunidades de juegos, y las ventas internacionales de eBay.
1.3.3 Sistemas
Haciendo Manejables a los Diseños La extensión de la red vinculada a un problema dado
de ingeniería puede ser verdaderamente abrumadora, y los ingenieros y científicos dedican
gran parte de su esfuerzo intelectual a tratar de hacer sentido en la información que les
ofrece. La más poderosa herramienta que usan para organizar la vasta red de información es
la noción de sistema. De acuerdo con el Diccionario Inglés Oxford, un sistema es "un
conjunto o ensamble de cosas conectadas, asociadas, o independientes, de tal forma que
constituyen una unidad compleja." El pensar en términos de sistemas nos permite dibujar
un anillo alrededor de una parte de una red y considerarla como una sola entidad. Como se
ilustra en la Figura 1.9, el anillo es llamado frontera del sistema y la región fuera de la
frontera es llamada el ambiente. Los componente al interior de un sistema podrían ellos
mismos ser llamados sistemas o subsistemas. Por ejemplo, podríamos pensar un
reproductor portátil MP3 como un sistema que contiene una tarjeta madre y un hardware
lector, y el lector como un subsistema que contiene un motor, los platos y otras partes. Este
patrón podría continuar a través de muchas capas, dentro del motor y sus componentes, y
así en adelante.
Comúnmente encontramos este arreglo en todos los tipos de diseños de ingeniería. A
primera vista, no parece haber ninguna razón física por la cual los sistemas tengan que estar
organizados de esta forma. Por ejemplo, es concebible que pudiéramos encontrar una forma
de construir un automóvil que no estuviera organizada en distintos subsistemas -usted sólo
pisa el acelerador y mediante un mecanismo complejo y embrollado, el auto se mueve. De
hecho, a las personas no familiarizadas con los subsistemas de un automóvil, cuando se
asoman bajo el cofre de un auto les podría parecer que está organizado exactamente de esa
manera. Pero la experiencia nos dice que debemos buscar una organización sistemática y si
no vemos inmediatamente una, sentimos que se nos ha escapado algo.
Los sistemas predominan en los diseños de ingeniería tanto por una razón psicológica como
física. La razón psicológica es que la clásica organización de "cajas dentro de cajas" de los
sistemas de ingeniería refleja directamente la forma como las personas resuelven los
problemas, la cual, a su vez, refleja la forma en que organizamos y recuperamos la
información en nuestras mentes. Como veremos en el capítulo 2, las personas sólo pueden
hacer malabarismos con tal cantidad de información, y el romper un problema complejo en

9. 9
subproblemas, o el integrar un diseño a partir de susbsistemas nos permite esconder los
detalles y enfocarnos en un número pequeño de conceptos a la vez. Aún más, esto provee a
un equipo de personas una manera de trabajar simultáneamente en diferentes partes de un
diseño. Brevemente, diseñamos sistemas de esta manera para hacerlos intelectualmente
manejables, y vemos la huella de este rasgo de la resolución de problemas humana en casi
cada uno de los artefactos producidos.
La justificación física para los sistemas es que los diseños organizados de esta manera
tienden a ser más robustos. Esto es verdad para los sistemas hechos por el hombre como
también para los que ocurren naturalmente; encontramos la organización de "cajas dentro
de cajas" en los organismos vivos también, con subsistemas circulatorios, digestivos,
músculo esqueletales, y otros. Simon explica este escenario utilizando una parábola de dos
relojeros, uno que fabrica relojes empacando todas las partes dentro de la carcaza de una
vez, y el otro quien ha encontrado una forma de organizar el diseño dentro de subsistemas
estables -quizás usando algunas partes más- que pueden ser combinadas juntos después.
Cada vez que suena el timbre de la puerta, los relojeros se pone de pie para ir a ver quién
es, y la pieza del diseño en la que están trabajando en ese momento salta a un lado.
Mientras que el primer relojero necesita volver a empezar a ensamblar el reloj desde el
principio, el segundo solamente pierde un subensamblaje, y con el tiempo, completará
exitosamente muchos más relojes que el primero. Más aún, los relojes construidos con
subsistemas estables serán más fáciles de diagnosticar y de reparar cuando se
descompongan.
Más que la suma de las partes El comportamiento total de un sistema es típicamente más
que solo la suma de los comportamientos de sus partes. Nosotros algunas veces decimos
que el comportamiento del sistema emerge cuando los componentes funcionan juntos. Un
ejemplo de un sistema como éste es un equipo de futbol soccer en el cual los
"componentes" individuales son atletas habilidosos. En el contexto del sistema, ellos juegan
diferentes roles, tales como portero, defensa, mediocampista, o delantero. Como un equipo,
sus objetivos son anotar goles y defenderse contra las ofensiva del oponente, y ellos hacen
esto en patrones coordinados o jugadas. Sería imposible discernir este comportamiento, sin
embargo, mirando a los atletas individualmente; sólo emerge cuando el equipo trabaja junto
como un sistema. Observamos el mismo efecto en un sistema ingenieril como el de un
aeroplano. Dos de los comportamientos importantes de un aeroplano son la integridad
estructural -que puede soportar las fuerzas impuesta sobre él sin romperse, y la
aerodinámica -que puede volar. La responsabilidad para proporcionar estos
comportamientos, sin embargo, se encuentra distribuida entre cada uno de los componentes
estructurales mayores de un aeroplano incluido el fuselaje, las alas, el estabilizador, el
rudder, y el tren de aterrizaje. de modo contrario, el cambiar el diseño de uno de estos
componentes estructurales afectará tanto a la integridad estructural como a la aerodinámica
del sistema entero.
Fronteras e interfaces Un sistema interactúa con su ambiente mediante los vínculos que
cruzan la frontera. Algunas veces, es inmediato el decidir dónde dibujar la frontera de un
sistema, mientras que otras veces es menos obvio. Claramente hace sentido, por ejemplo, el
localizar la frontera de un sistema biológico en la pared de una célula o en la piel de una
persona. Con el software de cómputo, por otro lado, puede ser difícil determinar dónde

10. 10
están las fronteras; ellas no están necesariamente restringidas a la concha de la cubierta de
la computadora, ya que algunos programas podrían depender de que el sistema esté
conectado a internet.
Cuando las cosas van mal en el diseño de un sistema complejo, se debe con frecuencia a
una equivocación en situar la frontera. Hay muchas formas de desagregar un problema de
diseño, y con algunas es más fácil de trabajar que con otras. En general, una buena forma
de desagregar un sistema es una en la cual cada uno de los componentes puede ser diseñado
independientemente, o al menos tan cerca de lo independiente como es posible. De esta
forma, es posible hacer decisiones considerando el diseño de una parte sin preocuparse
cómo esa decisión afectará a otra. Como un ejemplo, consideremos el problema de diseñar
un automóvil. Si quisiéramos dividir esta tarea entre tres diseñadores, un posible
desagregado podría ser el tener un diseñador trabajando en la porción delantera del
parabrisas , otra persona trabajando en el compartimento de los pasajeros, y la tercer
persona trabajando en todo lo que se encuentre detrás del compartimento de los pasajeros,
como se muestra en la Figura 1.10. Desagregando el problema de diseño de esta manera,
con toda probabilidad traerá problemas. La razón de esto es que el diseño de cada uno de
los componentes depende muy fuertemente del diseño de cada uno de los otros. Tanto física
como conceptualmente, muchas conexiones naturales entre las piezas se rompen por esta
forma de partirlo, y hubiera sido muy difícil guardar las interfaces entre las partes en forma
consistente si fueran desarrolladas de forma independiente.
Un mejor desagregado podría separar el diseño en subsistemas -tales como el chasis, el tren
de potencia, lo eléctrico- como se muestra en la Figura 1.11. Los subsistemas aún dependen
uno del otro, pero las conexiones entre ellos son menos complejas y más fáciles de manejar,
física como conceptualmente. Además, el subsistema diseñado por un miembro del equipo
es parte del ambiente de alguien más. Las decisiones que toma cada miembro del equipo
pueden impactar los diseños de los otros y la parte más difícil de un proyecto de equipo
grande es negociar los intercambios para mejorar el sistema como un todo.