Este documento discute la ingeniería de sistemas en las decisiones bajo conflictos de intereses. Explica brevemente la ingeniería de sistemas y las decisiones complejas que involucran múltiples partes interesadas. Luego clasifica varios enfoques para estudiar decisiones bajo conflictos, incluyendo un solo decisor con objetivos múltiples, la formación de coaliciones, y teorías sobre distancias de conflicto. El objetivo es presentar un estado del arte sobre cómo la ingeniería de sistemas puede ayudar a analizar decisiones
Este documento describe la Metodología de Sistemas Suaves de Checkland, desarrollada para abordar problemas complejos con un fuerte componente social y político. La metodología consta de 7 etapas: 1) Investigar los hechos de la situación problema, 2) Expresar la situación con diagramas, 3) Seleccionar una visión y definir el problema central, 4) Construir modelos conceptuales de cada definición, 5) Comparar los modelos con la realidad. Checkland desarrolló esta metodología para abordar problemas "suaves
La Metodología de Sistemas Blandos (SSM) es una técnica cualitativa desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con componentes sociales, políticos y humanos. SSM aplica los principios de los sistemas estructurados a organizaciones sin asumir que el problema es un sistema simple. El proceso de SSM incluye investigar el problema, expresarlo gráficamente, definir sistemas relevantes, comparar modelos conceptuales con la situación real y proponer cambios deseables.
Este documento presenta los cuatro enfoques principales sobre la estrategia empresarial: el enfoque clásico, evolucionista, procesualista y sistémico. Cada enfoque ofrece una perspectiva diferente sobre para qué sirve la estrategia y cómo se diseña. El enfoque clásico la ve como un proceso racional de planificación a largo plazo, el evolucionista sostiene que surge de la selección natural del mercado, el procesualista argumenta que emerge de procesos pragmáticos, y el sistémico
Unidad 6 Metodologia de los Sistemas BlandosIngAbraham
Este documento describe la Metodología de Sistemas Blandos (SSM) desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social, político y humano. La SSM aplica enfoques de sistemas a situaciones problemáticas mediante cinco pasos: 1) percepción no estructurada de la situación, 2) percepción estructurada, 3) definiciones básicas de sistemas relevantes, 4) modelos conceptuales, y 5) comparación de modelos con la realidad.
Este documento describe los sistemas suaves y la metodología de Lancaster de sistemas suaves. Explica que los sistemas suaves se aplican a problemas mal definidos que están en constante cambio. Luego describe las 7 etapas de la metodología, incluyendo situación no estructurada, situación estructurada, definiciones básicas, modelos conceptuales, comparación, cambios factibles y deseables, e implementación de cambios. Finalmente, discute la relación entre sistemas suaves e ingeniería de sistemas.
El documento presenta una aplicación de la Metodología de Sistemas Blandos para mejorar la enseñanza de matemáticas en una institución educativa. La MSB se describe como una técnica cualitativa para abordar problemas no estructurados que involucran actividades humanas. El documento explica conceptos clave de la MSB como sistemas contenedores de problemas, sistemas solucionadores de problemas, y sus diferentes etapas como situación no estructurada, situación estructurada y elaboración de definiciones básicas y modelos conceptuales.
Unidad 6. Metodología de los Sistemas BlandosIngAbraham
Este documento describe la Metodología de Sistemas Blandos (MSB) desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social, político y humano. La MSB aplica enfoques de sistemas a situaciones no bien definidas mediante la discusión de diferentes perspectivas. El documento explica los orígenes de la MSB, sus pasos clave como la percepción de la situación y la elaboración de definiciones básicas de sistemas, y cómo puede usarse la MSB para analizar problemas.
El pensamiento de sistemas blandos permite considerar diferentes puntos de vista para llegar a soluciones que tengan en cuenta factores sociales y culturales, no solo los técnicos y económicos. Se refiere a modelos conceptuales que se construyen para analizar sistemas conceptuales en vez de concretos. Puede aplicarse para tomar decisiones que afectan a diversos grupos, como la implementación de tecnología en pequeñas empresas o proyectos en zonas rurales, ayudando a prevenir conflictos sociales.
Este documento describe la Metodología de Sistemas Suaves de Checkland, desarrollada para abordar problemas complejos con un fuerte componente social y político. La metodología consta de 7 etapas: 1) Investigar los hechos de la situación problema, 2) Expresar la situación con diagramas, 3) Seleccionar una visión y definir el problema central, 4) Construir modelos conceptuales de cada definición, 5) Comparar los modelos con la realidad. Checkland desarrolló esta metodología para abordar problemas "suaves
La Metodología de Sistemas Blandos (SSM) es una técnica cualitativa desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con componentes sociales, políticos y humanos. SSM aplica los principios de los sistemas estructurados a organizaciones sin asumir que el problema es un sistema simple. El proceso de SSM incluye investigar el problema, expresarlo gráficamente, definir sistemas relevantes, comparar modelos conceptuales con la situación real y proponer cambios deseables.
Este documento presenta los cuatro enfoques principales sobre la estrategia empresarial: el enfoque clásico, evolucionista, procesualista y sistémico. Cada enfoque ofrece una perspectiva diferente sobre para qué sirve la estrategia y cómo se diseña. El enfoque clásico la ve como un proceso racional de planificación a largo plazo, el evolucionista sostiene que surge de la selección natural del mercado, el procesualista argumenta que emerge de procesos pragmáticos, y el sistémico
Unidad 6 Metodologia de los Sistemas BlandosIngAbraham
Este documento describe la Metodología de Sistemas Blandos (SSM) desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social, político y humano. La SSM aplica enfoques de sistemas a situaciones problemáticas mediante cinco pasos: 1) percepción no estructurada de la situación, 2) percepción estructurada, 3) definiciones básicas de sistemas relevantes, 4) modelos conceptuales, y 5) comparación de modelos con la realidad.
Este documento describe los sistemas suaves y la metodología de Lancaster de sistemas suaves. Explica que los sistemas suaves se aplican a problemas mal definidos que están en constante cambio. Luego describe las 7 etapas de la metodología, incluyendo situación no estructurada, situación estructurada, definiciones básicas, modelos conceptuales, comparación, cambios factibles y deseables, e implementación de cambios. Finalmente, discute la relación entre sistemas suaves e ingeniería de sistemas.
El documento presenta una aplicación de la Metodología de Sistemas Blandos para mejorar la enseñanza de matemáticas en una institución educativa. La MSB se describe como una técnica cualitativa para abordar problemas no estructurados que involucran actividades humanas. El documento explica conceptos clave de la MSB como sistemas contenedores de problemas, sistemas solucionadores de problemas, y sus diferentes etapas como situación no estructurada, situación estructurada y elaboración de definiciones básicas y modelos conceptuales.
Unidad 6. Metodología de los Sistemas BlandosIngAbraham
Este documento describe la Metodología de Sistemas Blandos (MSB) desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social, político y humano. La MSB aplica enfoques de sistemas a situaciones no bien definidas mediante la discusión de diferentes perspectivas. El documento explica los orígenes de la MSB, sus pasos clave como la percepción de la situación y la elaboración de definiciones básicas de sistemas, y cómo puede usarse la MSB para analizar problemas.
El pensamiento de sistemas blandos permite considerar diferentes puntos de vista para llegar a soluciones que tengan en cuenta factores sociales y culturales, no solo los técnicos y económicos. Se refiere a modelos conceptuales que se construyen para analizar sistemas conceptuales en vez de concretos. Puede aplicarse para tomar decisiones que afectan a diversos grupos, como la implementación de tecnología en pequeñas empresas o proyectos en zonas rurales, ayudando a prevenir conflictos sociales.
Abordo los fundamentos y origen de la Metodología de los Sistemas Blandos, de una manera didáctica y resumida para aquellas personas que desean sumergirse en el mundo de la investigación y solución de problemas.
La Metodología de sistemas blandos (SSM por sus siglas en inglés) de Peter Checkland es una técnica cualitativa que se puede utilizar para aplicar los sistemas estructurados a las situaciones sistémicas.
La Metodología de Sistemas Blandos de Checkland se desarrolló para abordar problemas complejos con un alto componente social y humano que los enfoques de sistemas duros no podían manejar. Consiste en 7 pasos: 1) percepción no estructurada del problema, 2) percepción estructurada, 3) definición de sistemas relevantes, 4) elaboración de modelos conceptuales, 5) comparación de modelos con la realidad, 6) ejecución de cambios factibles, y 7) implantación de cambios en el mundo real. A
La dinámica de sistemas fue creada por Jay Forrester y se basa en el modelado matemático de sistemas complejos. Se enfoca en entender las organizaciones como redes de relaciones causales dinámicas mediante el uso de realimentación negativa y ciclos de retroalimentación. Esto permite explicar y dirigir el comportamiento de una organización hacia sus objetivos ideales.
La dinámica de sistemas es una metodología para entender el comportamiento dinámico de sistemas complejos mediante la simulación por computadora. Fue desarrollada originalmente en 1950 por Jay Wright Forrester para ayudar a las empresas a mejorar su comprensión de procesos industriales. La dinámica de sistemas se basa en reconocer que la estructura de un sistema es tan importante como sus componentes individuales para determinar su comportamiento. Se usa actualmente en sectores públicos y privados para el análisis y diseño de políticas.
Presentación que introduce la Dinámica de Sistemas y el Pensamiento Sistémico, así como el uso del software de modelación matemática STELLA para resolver este tipo de problemas. Se presentan dos ejercicios introductorios sobre el pensamiento sistémico, que no requieren el uso de software para su solución.
La dinámica de sistemas es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo, lidiando con ciclos de realimentación interna y retrasos. Jay Wright Forrester es considerado el padre de esta disciplina, mientras que Donella Meadows, John Morecroft, Peter Senge y John Sterman también han contribuido al desarrollo de la dinámica de sistemas. Su uso en el análisis de sistemas ecológicos, sociales y económicos la ha hecho indispensable en la toma de decisiones. El
Los sistemas duros se identifican como aquellos en los que interactúan personas y máquinas, y donde se les da mayor importancia a los aspectos tecnológicos sobre los sociales. En los sistemas duros, el comportamiento humano sólo se considera desde una perspectiva estadística y no de explicación, y se cree que los problemas consisten en encontrar la mejor solución técnica para alcanzar un estado deseado.
1. La dinámica de sistemas es una metodología para estudiar sistemas complejos de retroalimentación mediante la modelación y simulación. Se usa para entender cómo cambian los sistemas a través del tiempo.
2. El proceso involucra identificar el problema, desarrollar una hipótesis dinámica mediante diagramas de causalidad, y construir un modelo de simulación en la computadora.
3. El modelo es testeado y usado para diseñar y probar políticas alternativas que puedan aliviar el problema originalmente
Soft Systems Methodology (SSM) fue desarrollado por Peter Checkland a finales de los años 60 como una herramienta de modelado, pero más tarde se ha visto como una herramienta de aprendizaje y desarrollo. SSM utiliza sistemas de normas y principios para estructurar el pensamiento sobre el mundo real sin pretender representarlo de manera descriptiva o normativa. La investigación SSM clásica tiene siete etapas que comparan el mundo tal como es con modelos conceptuales para lograr una mejor comprensión y ideas para la mejora.
Este documento presenta una descripción detallada del método de análisis estructural, que es una herramienta para analizar sistemas complejos. El análisis estructural implica listar las variables clave de un sistema, describir las relaciones entre las variables a través de una matriz, e identificar las variables más influyentes y dependientes. Esto ayuda a comprender la dinámica de un sistema y determinar las variables estratégicas más importantes.
Este documento describe las 7 etapas de la Metodología de Sistemas Blandos, la cual fue creada por Checkland para hacer frente a situaciones problemáticas difíciles de definir que tienen un gran componente social y político. Las 7 etapas son: 1) Situación no estructurada, 2) Situación estructurada, 3) Elaboración de definiciones básicas, 4) Elaboración de modelos conceptuales, 5) Comparación de los modelos vs la situación, 6) Cambios factibles y deseables, y 7) Implantación de camb
Este documento describe los fundamentos y aplicaciones de la dinámica de sistemas en el análisis estratégico de calidad. Explica que la dinámica de sistemas permite modelar el comportamiento dinámico y no lineal de los sistemas a través del tiempo mediante la simulación. Los modelos dinámicos capturan las retroalimentaciones que dominan la toma de decisiones en una organización. La dinámica de sistemas puede ayudar a identificar las causas profundas de los problemas de calidad y probar alternativas estrat
Este documento describe varios módulos del pensamiento estructurado para analizar un sistema, incluyendo la creación de un glosario, bibliografía, mapas mentales, cosmogonía, cosmovisión, cronología, cronograma, análisis de escenarios y mapas de procesos. Explica que estos módulos ayudan a entender todos los elementos de un sistema así como sus fuentes de consulta y la evolución del sistema a través del tiempo.
Es una metodología para la construcción de modelos de simulación para sistemas complejos, como los que son estudiados por las ciencias sociales, la economía o la ecología.
La Dinámica de Sistemas aplica métodos de sistemas duros, básicamente las ideas de realimentación y sistema dinámico, junto con la teoría de modelos en el espacio de estados y procedimientos de análisis numérico. Por tanto, sería una metodología más entre las de sistemas duros.
La dinámica de sistemas es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo. Algunas personas que han contribuido a este campo incluyen a Jay Forrester, Donella Meadows y John Sterman. La dinámica de sistemas se basa en modelos conceptuales sistémicos y lidia con ciclos de realimentación interna y retrasos en el tiempo.
Este documento describe varias aplicaciones de la teoría general de sistemas, incluyendo la cibernética, la teoría de la información, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, el análisis factorial, la ingeniería de sistemas e investigación de operaciones. Cada una se describe brevemente, con ejemplos de sus usos.
Este documento presenta un resumen de la Teoría General de Sistemas y sus aplicaciones. Explica que la Teoría General de Sistemas trata de evitar la simpleza científica al emplear modelos transferibles entre disciplinas. Luego describe brevemente algunas aplicaciones como la cibernética, la teoría de la información, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, el análisis factorial y la ingeniería de sistemas. Concluye que la Teoría General de Sistemas permite identificar principios universales aplic
El documento explica la Metodología de Sistemas Blandos (SSM), desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social y humano. El SSM aplica enfoques de sistemas estructurados a organizaciones humanas sin asumir que el tema es un sistema simple. Consiste en 7 pasos que incluyen investigar el problema, expresarlo gráficamente, definir sistemas relevantes, crear modelos conceptuales y compararlos para identificar cambios factibles. El SSM ofrece una estructura para analizar problemas organizacional
Este documento presenta una introducción al tema de los Sistemas de Información Gerencial (SIG) para estudiantes de Administración de Empresas. Explica brevemente la importancia de los SIG en los negocios modernos y la razón para estudiar este tema. A continuación, introduce el primer tema sobre la Teoría General de Sistemas, describiendo sus orígenes y principios clave como marco para entender los sistemas de una manera holística e interdisciplinaria.
Presentación - Teoría General de los SistemasRaimonPea
Este documento presenta diferentes enfoques para el estudio de sistemas complejos, incluyendo el enfoque reduccionista, el paradigma cartesiano y el enfoque de sistemas. También describe características clave del enfoque de sistemas como ser interdisciplinario, cualitativo y cuantitativo, organizado y pragmático. Por último, menciona algunas tendencias como la cibernética, la teoría de la información y la investigación de operaciones que buscan aplicar la teoría general de sistemas de manera práctica.
Abordo los fundamentos y origen de la Metodología de los Sistemas Blandos, de una manera didáctica y resumida para aquellas personas que desean sumergirse en el mundo de la investigación y solución de problemas.
La Metodología de sistemas blandos (SSM por sus siglas en inglés) de Peter Checkland es una técnica cualitativa que se puede utilizar para aplicar los sistemas estructurados a las situaciones sistémicas.
La Metodología de Sistemas Blandos de Checkland se desarrolló para abordar problemas complejos con un alto componente social y humano que los enfoques de sistemas duros no podían manejar. Consiste en 7 pasos: 1) percepción no estructurada del problema, 2) percepción estructurada, 3) definición de sistemas relevantes, 4) elaboración de modelos conceptuales, 5) comparación de modelos con la realidad, 6) ejecución de cambios factibles, y 7) implantación de cambios en el mundo real. A
La dinámica de sistemas fue creada por Jay Forrester y se basa en el modelado matemático de sistemas complejos. Se enfoca en entender las organizaciones como redes de relaciones causales dinámicas mediante el uso de realimentación negativa y ciclos de retroalimentación. Esto permite explicar y dirigir el comportamiento de una organización hacia sus objetivos ideales.
La dinámica de sistemas es una metodología para entender el comportamiento dinámico de sistemas complejos mediante la simulación por computadora. Fue desarrollada originalmente en 1950 por Jay Wright Forrester para ayudar a las empresas a mejorar su comprensión de procesos industriales. La dinámica de sistemas se basa en reconocer que la estructura de un sistema es tan importante como sus componentes individuales para determinar su comportamiento. Se usa actualmente en sectores públicos y privados para el análisis y diseño de políticas.
Presentación que introduce la Dinámica de Sistemas y el Pensamiento Sistémico, así como el uso del software de modelación matemática STELLA para resolver este tipo de problemas. Se presentan dos ejercicios introductorios sobre el pensamiento sistémico, que no requieren el uso de software para su solución.
La dinámica de sistemas es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo, lidiando con ciclos de realimentación interna y retrasos. Jay Wright Forrester es considerado el padre de esta disciplina, mientras que Donella Meadows, John Morecroft, Peter Senge y John Sterman también han contribuido al desarrollo de la dinámica de sistemas. Su uso en el análisis de sistemas ecológicos, sociales y económicos la ha hecho indispensable en la toma de decisiones. El
Los sistemas duros se identifican como aquellos en los que interactúan personas y máquinas, y donde se les da mayor importancia a los aspectos tecnológicos sobre los sociales. En los sistemas duros, el comportamiento humano sólo se considera desde una perspectiva estadística y no de explicación, y se cree que los problemas consisten en encontrar la mejor solución técnica para alcanzar un estado deseado.
1. La dinámica de sistemas es una metodología para estudiar sistemas complejos de retroalimentación mediante la modelación y simulación. Se usa para entender cómo cambian los sistemas a través del tiempo.
2. El proceso involucra identificar el problema, desarrollar una hipótesis dinámica mediante diagramas de causalidad, y construir un modelo de simulación en la computadora.
3. El modelo es testeado y usado para diseñar y probar políticas alternativas que puedan aliviar el problema originalmente
Soft Systems Methodology (SSM) fue desarrollado por Peter Checkland a finales de los años 60 como una herramienta de modelado, pero más tarde se ha visto como una herramienta de aprendizaje y desarrollo. SSM utiliza sistemas de normas y principios para estructurar el pensamiento sobre el mundo real sin pretender representarlo de manera descriptiva o normativa. La investigación SSM clásica tiene siete etapas que comparan el mundo tal como es con modelos conceptuales para lograr una mejor comprensión y ideas para la mejora.
Este documento presenta una descripción detallada del método de análisis estructural, que es una herramienta para analizar sistemas complejos. El análisis estructural implica listar las variables clave de un sistema, describir las relaciones entre las variables a través de una matriz, e identificar las variables más influyentes y dependientes. Esto ayuda a comprender la dinámica de un sistema y determinar las variables estratégicas más importantes.
Este documento describe las 7 etapas de la Metodología de Sistemas Blandos, la cual fue creada por Checkland para hacer frente a situaciones problemáticas difíciles de definir que tienen un gran componente social y político. Las 7 etapas son: 1) Situación no estructurada, 2) Situación estructurada, 3) Elaboración de definiciones básicas, 4) Elaboración de modelos conceptuales, 5) Comparación de los modelos vs la situación, 6) Cambios factibles y deseables, y 7) Implantación de camb
Este documento describe los fundamentos y aplicaciones de la dinámica de sistemas en el análisis estratégico de calidad. Explica que la dinámica de sistemas permite modelar el comportamiento dinámico y no lineal de los sistemas a través del tiempo mediante la simulación. Los modelos dinámicos capturan las retroalimentaciones que dominan la toma de decisiones en una organización. La dinámica de sistemas puede ayudar a identificar las causas profundas de los problemas de calidad y probar alternativas estrat
Este documento describe varios módulos del pensamiento estructurado para analizar un sistema, incluyendo la creación de un glosario, bibliografía, mapas mentales, cosmogonía, cosmovisión, cronología, cronograma, análisis de escenarios y mapas de procesos. Explica que estos módulos ayudan a entender todos los elementos de un sistema así como sus fuentes de consulta y la evolución del sistema a través del tiempo.
Es una metodología para la construcción de modelos de simulación para sistemas complejos, como los que son estudiados por las ciencias sociales, la economía o la ecología.
La Dinámica de Sistemas aplica métodos de sistemas duros, básicamente las ideas de realimentación y sistema dinámico, junto con la teoría de modelos en el espacio de estados y procedimientos de análisis numérico. Por tanto, sería una metodología más entre las de sistemas duros.
La dinámica de sistemas es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo. Algunas personas que han contribuido a este campo incluyen a Jay Forrester, Donella Meadows y John Sterman. La dinámica de sistemas se basa en modelos conceptuales sistémicos y lidia con ciclos de realimentación interna y retrasos en el tiempo.
Este documento describe varias aplicaciones de la teoría general de sistemas, incluyendo la cibernética, la teoría de la información, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, el análisis factorial, la ingeniería de sistemas e investigación de operaciones. Cada una se describe brevemente, con ejemplos de sus usos.
Este documento presenta un resumen de la Teoría General de Sistemas y sus aplicaciones. Explica que la Teoría General de Sistemas trata de evitar la simpleza científica al emplear modelos transferibles entre disciplinas. Luego describe brevemente algunas aplicaciones como la cibernética, la teoría de la información, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, el análisis factorial y la ingeniería de sistemas. Concluye que la Teoría General de Sistemas permite identificar principios universales aplic
El documento explica la Metodología de Sistemas Blandos (SSM), desarrollada por Peter Checkland para abordar problemas complejos con un alto componente social y humano. El SSM aplica enfoques de sistemas estructurados a organizaciones humanas sin asumir que el tema es un sistema simple. Consiste en 7 pasos que incluyen investigar el problema, expresarlo gráficamente, definir sistemas relevantes, crear modelos conceptuales y compararlos para identificar cambios factibles. El SSM ofrece una estructura para analizar problemas organizacional
Este documento presenta una introducción al tema de los Sistemas de Información Gerencial (SIG) para estudiantes de Administración de Empresas. Explica brevemente la importancia de los SIG en los negocios modernos y la razón para estudiar este tema. A continuación, introduce el primer tema sobre la Teoría General de Sistemas, describiendo sus orígenes y principios clave como marco para entender los sistemas de una manera holística e interdisciplinaria.
Presentación - Teoría General de los SistemasRaimonPea
Este documento presenta diferentes enfoques para el estudio de sistemas complejos, incluyendo el enfoque reduccionista, el paradigma cartesiano y el enfoque de sistemas. También describe características clave del enfoque de sistemas como ser interdisciplinario, cualitativo y cuantitativo, organizado y pragmático. Por último, menciona algunas tendencias como la cibernética, la teoría de la información y la investigación de operaciones que buscan aplicar la teoría general de sistemas de manera práctica.
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Presentacion de la exposicion- aplicacion de la teoria general de sistemas Luis Fernando Henriquez
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EC1 F1 Act 1 introducción aspectos básicos de IORamonArmas1
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Es una investigación que es una propuesta administrativa útil y valida relacionada con el entorno de la urbanización que esta a su vez facilita la relación humanista empresarial y que permite la aplicación de modelos diferentes para problemas diferentes.
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Este documento describe la Metodología de Sistemas Blandos (SSM) de Peter Checkland. La SSM es una técnica cualitativa que se puede utilizar para aplicar los enfoques de sistemas a situaciones complejas con un alto componente social, político y humano. La SSM utiliza siete etapas para analizar problemas no estructurados, incluida la investigación del problema, la expresión de la situación del problema y la selección de una visión raíz de la situación a través de definiciones que describen el sistema de actividad humana.
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El documento resume la historia de la minería en México durante la época colonial y su relación con el Camino Real de la Plata. Explica que el Camino Real de la Plata se extendió 2600 km desde la Ciudad de México hasta Nuevo México y fue fundamental para el transporte de la plata extraída de las minas hacia el sur. Durante los siglos XVI y XVII se descubrieron importantes yacimientos en Taxco, Zacatecas, Guanajuato y Pachuca. La minería impulsó la colonización y el desarrollo económic
Este documento discute la importancia de la geomecánica petrolera profunda para caracterizar el comportamiento mecánico de las rocas sedimentarias. Explica cómo la geomecánica involucra una variedad de escalas, desde la interacción granular microscópica hasta la tectónica regional. También describe algunas aplicaciones clave de la geomecánica en la industria petrolera como la estabilidad de pozos, efectos de compactación, control de producción de sólidos, y optimización de fracturamiento hidráulico. Presenta tres ejemplos que il
Este documento describe la tecnología de Captura, Uso y Almacenamiento de CO2 (CCUS) y su aplicación utilizando Registros Geofísicos de Pozos. Explica que la tecnología CCUS consiste en capturar el CO2 de procesos industriales, transportarlo, almacenarlo o usarlo, por ejemplo, en proyectos de Recuperación Mejorada de Hidrocarburos (EOR). Los Registros Geofísicos de Pozos proveen información sobre las propiedades físicas de las formaciones que permit
Este documento propone un modelo conceptual para pronosticar el funcionamiento del sistema de drenaje de la ZMVM ante tormentas. El modelo consiste en una base de datos con resultados de simulaciones hidráulicas para diferentes condiciones de lluvia y políticas de operación, permitiendo determinar rápidamente la mejor política ante una tormenta pronosticada. El objetivo es aprovechar la infraestructura existente de monitoreo de lluvias para enviar instrucciones de operación oportunas y proteger a la población.
La energía radiante es una forma de energía que
se transmite en forma de ondas
electromagnéticas esta energía se propaga a
través del vacío y de ciertos medios materiales y
es fundamental en una variedad naturales y
tecnológicos
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdfraulnilton2018
Cuando las excavaciones subterráneas son desarrolladas de manera artesanal, se conceptúa a la excavación como el “ que es una labor efectuada con la mínima sección posible de excavación, para permitir el tránsito del hombre o de
cémilas para realizar la extracción del material desde el
frontón hasta la superficie
Cuando las excavaciones se ejecutan controlando la sección de excavación, de manera que se disturbe lo menos posible la
roca circundante considerando la vida útil que se debe dar a la roca, es cuando aparece el
concepto de “ que abarca,
globalmente, al proceso de excavación, control de la periferia, sostenimiento, revestimiento y consolidación de la excavación
LA INGENIERÍA DE SISTEMAS EN LAS DECISIONES BAJO CONFLICTOS DE INTERÉS
1. LA INGENIERIA DE SISTEMAS EN LAS DECISIONES BAJO CONFLICTOS
DE ENTERES
4t
por el
DR. JESIJS ACOSTA FLORES
PRESENTADO ANTE LA ACADEMIA DE INGENIERIA
1979
2. 2
LA INGENIERIA DE S!STEMAS EN LAS DECISIONES EAJO
CONFLICTOS DE INTERES
J. Jesús Accsta Flores.
El objeto de este trabajo es presentar un estado del arte de
la participación del enfoque de sistemas en las decsiores -
bajo conflictos de interés.
Para tal fin, s" c¿racteriza brevemente tanto la Ingeniería-
de Sistemas como las decisiones bajo conflictos de interés,-
enfatizando su complejidad. Un ejemplo de esta complejidad -
lo constituye el estudio para colocar un hombre en la luna,-
que aunque se tuvieron dificultades técnicas sin embargo no-
existieron grupos que estuvieran interesados en que el alun
zaje fuera en el mar de la tranquilidad o en algún otro si--
tio, que ejercieran interactuardo su influencia o poder. Y -
en la mayorra de los estudios de proyectos ro será posible
desl igar los aspectos técnicos de las situaciones en confl ic
to con riesgo de quizá llevarlos a un justo fracaso
Posteriormente, para presentar una ntr'oducción a los estu--
dios realizados se clasificaron considerando l- Un decisor-
único con problemas donde existe incertidumbre y un solo ob-
jetivo, 2- La situación anterior pero con objetivos múlti--
pIes, 3- Coaliciones, 4.- Conflictos de interés, 5..- Grupos
o partidos y funciones ccectivas de preferencia.
3. 1. INGENIERIA DE SISTEMAS
Se caracterizará a la Ingeniería de Sistemas siguiendo a --
Quade (16) como un enfoque sistémico para ayudar a un deci-
sor a elegir un curso de acci6n investigando su problema --
completo, sus objetivos y alternativas y comparándolas en -
funci6n de sus consecuencias, uti 1 izando una estructura - -
apropiada lo ms analítica posible - empleando el juicio -
de los expertos y la intuición para tratar el problema.
Se considera como enfoque sistémico la api icación del méto-
do científico a los diferentes sistemas. Caracterizando a -
los sistemas los aspectos siguientes:
Sus objetivos y més especrficamente sus medidas de fun--
ci onam i ento
El ámbito del sistema, es decir todo lo que afecta al --
sistema, pero que no es afectado por éste: las restric--
ci ones.
Los recursos del sistema.
Los componentes del sistema, sus actividades, metas y m
didas de funcionamiento.
El anél isis del sistema para después hacer su síntesis.
Ar
La administración del sistema.
3
4. ri
2. DECISIONES BAJO CONFLICTOS DE INTERES.
Siguiendo el pensamiento de Lindblom (15) se considera que -
una de sus características importantes es su complejidad y -
desorden aparente. lina poirtica es en algunas ocasiones el -
resultado de un compromiso entre personas, ninguna de las
cuales terJa en su mente totalmente el problema del cual la-
política convenida es la softciór. Ciertas veces surgen és--
tas de nuevas oportunidades, no solo de problemas. Y en oca-
siones las políticas no son resultado de una decisión, pero-
no obstante acontecen. Se miran entonces las decisiones bajo
confl ictos de interés como un conjunto complejo de fuerzas,-
que todas juntas producen efectos 1 lamados pol íticas.
Considerando exclusivamente el aspecto de información, uno -
puede imaginarse este proceso como una pirémide donde la ba-
se compuesta por la mayoría de la población, en general tie-
ne poca información pero posee sus opiniones y preferencias-
que transmite al estrato inmediato superior. Al ir ascendien
do en la pirámide esta información se iricrementa aunque el -
número de personas disminuye. Ademós debido a la variedad de
la información esto produce a su vez la especialización. De-
arriba hacia abajo los participantes més informados, mós ac-
tivos o ms responsables transmiten información, anÉil isis y-
consejo permitiendo a quienes lo reciben corregir su posición
(Fig. 1). Esta transmición debido a la especialización, no -
solo es vertical sino también horizontal.
5. 5
INFORMACION, ANALISIS Y CONSEJO
t
OPINIONES Y PREFERENCIAS
4 # 4 4
FIGURA 1
FUERZAS
QUE
INTER-
ACTUAN
DEC 1 SONS
BAJO
CONFLICTO DE
IN TE RES
t I
CONJUNT
FACTIBLE 1
DE
A LT ERN A
TIvAs/
/ t2 /
/
/
'1
1
/
/
FIGURA 2
6. el
3. PARTICIPACION DE LA INGENIERIA DE SISTEMAS
En esta participación podemos decir junto con Churchman (6)
que uno de los primeros 1 ibros famosos sobre la ciencia de-
los sistemas es la República de Platón donde el autor inten
ta disefiar la estructura de un estado y luego hace algunas-
inferencias sobre la justicia, tópico muy importante en es-
ta ciencia de los sistemas.
Puede considerarse también el tratado de la República de Ci
cerón (5) donde sus personajes, todos juntos investigan - -
cuéles son las condiciones de la vida polrtica, cómo debe -
estar constituída una nación, de dónde procede la grandeza-
del Imperio romano, y por q ué sabias móximas, qué institu--
clones y qué leyes se le podré mantener, proteger y perpe--
tuar
También con este enfoque en 1944 Von Neumann y Morgenstern-
(23) consideran que el desarrollo analítico que había teni-
d0 la economía y las ciencias sociales no era suficiente y-
eso se debía a que deberra establecerse un instrumento mate
mético ad-hoc para manejar estos problemas de comportamien-
to y crean la Teoría de Juegos. La importancia de esta obra
es tan grande que algunos autores la citan como el inicio -
de una nueva época, por ejemplo Anatol Rapoport menciona: -
"Antes de que la Teoría de Juegos apareciera en el horizon-
te científico, el cientrfico social orientado matemóticamen
te solo tenra dos tipos de herramientas a su disposición: -
7. el Análisis Csico y la Teoría de la Probabilidad".
Ahora bien, si se tratara de mencionar todos los trabajos y
los autores que han participado con enfoque sistmico estu-
dj ando las decisiones en situaciones con conflicto, ésto so
lo llenarra un libro, lo cual no es el objetivo de este ar-
tículo, por ese motivo surge la necesidad de ser selectivo-
y clasificarlos segón los aspectos particulares que estu----
dian.
3.1. Considerando un decisor ónico con problemas donde exis
te incertidumbre pero con un solo objetivo.
En este caso Raiffa (17) y iones (12), exponen la metodolo-
gía para elegir un curso de a';ci6n Los dos presentan ejem-
plos donde una persona tiene que tomar ciertas decisiones -
donde está involucrado un grupo. (Pugnar por la presidencia
o vicepresidencia del grupo, efectuar o no una encuesta pa-
ra conocer cómo votarían por él, tamaño de la encuesta, con
fiabilidad, ec.).
3.2. Considerando un decisor ónico con problemas donde exis
te incertidumbre con objetivos militiples.
Keeney y Raiffa (13) discuten esta situación y establecen -
las condiciones para que la función utilidad que serviró pa
ra hacer la selección de la mejor alternativa sea de tipo -
aditivo. Posteriormente van permitiendo que algunas de es--
tas condiciones no se cumplan, lo q ue varía la cantidad ne-
7
8. cesaria de información para representar la función uti 1 idad-
con atributos múltiples. Surge asr la función uti 1 idad multi
lineal y la función utilidad con un solo atributo indepen---
diente, lo cual ampl ra mucho su rango de api icación. Pero --
¿qué hacer cuando ninguna de las condiciones se cumple?
Aun en este caso, que serra extremo, existen muchas formas -
de atacarlo: una transformación de atributos, evaluación di-
recta, investigando las condiciones para funciones aditivas,
multiplicativas o con un solo atributo independiente sobre -
subconjuntos bien hipótesis més débi les sobre la estructu-
ra de preferencias.
1
Estas hipótesis ms débiles incluyen-
la inver5ión de preferencias, generalización de independen--
cia en utilidad (8) y dependencia paramétrica (14)
Al incrementarse el número de objetivos aumenta la dificul-»-
tad técnica al escoger la mejor alternativa, pero teóricamen
tees posible hacerlo.
33. Coaliciones.
Debido a que los aspectos donde intervienen més de dos dcci-
sores son de considerable interés para los cientrficos del -
comportamiento, se han Fecho varios intentos para construir-
1 Por estructura de preferencias entendemos la existencia de
una relación de preferencia, es decir que dos alternativas
cualesquiera siempre sean comparables, y ademés que esta -
relación de preferencia sea transitiva.
9. modelos que los reflejen La situación més interesante es -
aquel la en la que los participantes pueden formar coal icio--
nes y lo que se desea es determinar qué coal ición se formará,
cuól seró su pago y cómo se distribuiré entre los miembros -
1 I
ae ia coalicion.
En este aspecto han surgido varias teorías:
Coal iciones ganadoras mínimas: Vor. Neumann y Morgenstern-
(23)
Coaliciones de tamaFo mínimo: Riker (19)
Proposición de Negociación: Leiserson (25)
Rango Mínimo: Leiserson y Axelrod (24)
Distancia de Conflicto: de Swann (7)
La noción bésica del método de Distancia de Conflicto es que
un actor se emplea enérgicamente en ser incluído en una coa-
lición ganadora que él espera adopte una política, lo ms --
cercana a su po1 ítica predi lecta. Esto impl ¡ca que las consi
deraciones de confl icto son las principales en las mentes de
los actores. Las coal iciores se evalcían acorde a la proximi-
dad de su polrtica esperada con el programa del grupo. De la
interacción de los actores basada en estas preferencias es -
més probable que ciertas coaliciones surjan en lugar de - --
otras, es decir, las que "no son dominadas". Tales coal icio-
nes no son necesariamente mínimas ya que pueden incluir miem
hrcis innecesarios. Agunas veces la coal ición de todos los -
actores puede ser un resultado.
La distancia de conflicto se define en función de pesos y po
10. Es
siciones de los participantes; los otros conceptos de la teo
ría también tienen su lugar en la estructura general. La es-
tructura de ia Teoría permite la aplicación de los conceptos
de solución en juegos. Como tal la técnica parece un mecanis
mo atractivo para tomarse en cuenta en la formación de coali
ciones
Las hipótesis de ccmportamiento de la teoría de Distancia de
Conf 1 icto son:
) Un actor se esfuerza por estar en una coal ición ganadora,
la cual espera que adopte una política que esté tan cerca
na como sea posible, en una escala a su política predilec
ta
Esta aseveración presupone que un actor sea capaz de colo
can la política esperada en una coalición dentro ¿e la es
cala política de tal manera que pueda hacer las comparado
nes requeridas cor otras coal ¡ciones así como asignar su-
preferencia entre ellas.
Primero debe tenerse una escala para colocar en el la las-
pol íticas predí lectas de los actores o al menos situarlas
con un cierto orcen.
b) Existe un orden completo de las posiciones políticas de -
los actores de tal manera que la política preferida por -.
un actor esté a la derecha o a la izquierda de la políti-
ca predi lecta de otro actor.
11. A fin de definir el lugar de la política esperada de una-
coalición en este rango de políticas de grupo son necesa-
rios algunos conceptos que especifiquen quó es lo que lo-
determ i na.
Se introducen en este punto dos conceptos. Primero se di-
rá que un actor es el "Pivote" en una coal ición cuando la
diferencia absoluta entre los pesos combinados de los - -
miembros a su derecha y de los miembros a su iz q uierda no
sea mayor que su propio peso: El actor puede cambiar el -
voto del grupo o mantener el balance.
La pol ítica predi lecta de un actor está ms cercana a la-
polrtica esperada de una coalición en la que cl es el pi-
vote, que a la pol rtica esperada de una coal ición en la -
que no lo es.
El concepto siguiente es el de "Exceso de una coal ición":
Representa la diferencia en ios pesos combinados de los -
miembros a la izquierda del actor pivotal menos los de --
los miembros a su derecha.
De dos coal iciones con el mismo actor pivotal, la coal
ci6n con el mayor exceso tiene una pol rtica esperada que-
se coloca ms a la izquierda en la escala, que la polrti-
ca esperada de la otra coal ición.
Ya oque el actor pivotal como coal ición de un solo hombre
tiene un exceso igual a cero, su política esperada como -
12. 12
coal ¡ci6n consiste en su pol ítica predi lecta como actor.
Las coal iciones para las que este actor es pivotal. y con
exceso negativo deben tener una pol ítica esperada situa-
da a la derecha del actor pivotal en la escala polrtica.
Mientras mayor es el exceso, el ala izquierda en la coa-
lición predomina sobre el ala derecha. Cuando el exceso-
es negativo el ala derecha domina y cuando el exceso es-
cero ambas alas estón balanceadas, por ejemplo en la coa
lición de un solo hombre puesto que no existen alas.
La hipótesis siguiente va ms al i. del ordenamiento simple-
de coaliciones y actores que se obtiene de las tres últimas
hipótesis. Permite que un actor específico compare todas --
las coal iciones para las que es pivote aún si una está a su
izquierda •y la otra a su derecha. En contraste con los su--
puestos b a d, los cuales establecen un ordenamiento que es
el únco para todos los actores, la hipótesis e) da lugar a
un ordenamiento "Subjetivo" que es especrfico para cada ac-
tor.
e) Mientras mós diminuto es el exceso absoluto de una coali
ción, ms pequeFia es la distancia entre la política espe
rada de la coalición y la polrtica predilecta del actor-
pi vota 1
Ahora bien, para poder api icar esta teoría es necesario me-
dir el poder de cada individuo dentro del grupo para lo - -
13. 13
cual Hofshi y Korsh
co que asigna pesos
describe el poder o
cionanao pesos nume
dida de este poder.
(18) han desarrollado un modelo matemti
• 1 1
numericos a caaa inaiviouo. El mooe o --
la influencia dentro de un grupo propor-
ricos que pueden interpretarse como la me
De Swann aplicó estas teorías a Noruega, Dinamarca, Suecia,-
Finlandia, Israel, Italia y Francia, val idndo las estadísti-
camente y encontrando que dependiendo de las situaciones par
ticulares unas son mejores que otras,
3,4. Conflictos de lnters
Los conflictos de interés se presentan cuando dos o ms per-
sonas tienen diferentes grados de control en una situación y
por tanto preferencias diferentes.
Este proceso de anl isis de confl ictos ha sido estudiado por
Alexander y Saaty (1). Ellos consideran que la resolución de
confl ictos es la búsqueda de un resultado que representa una
mejoría para algunos participantes y ningún menoscabo para -
los restantes.
Estudian y proponen el mótodo de jerarquías y eigenvectores-
para evaluar las soluciones posibles de un conflicto propor-
cionando conocimientos val iosos sobre los objetivos de los -
partidos y la forma con la que las estructuras políticas ad-
misibles podría satisfacer estos objetivos. Efectúan su - -
aplicación al caso de Irlanda del Norte (2) Saaty y Bennett
14. 'ji
(20) ¡ lustran la misma técnica con un ejemplo atractivo.
Normalmente se han criticado los modelos de juegos para com-
prender este tipo de confl ictos, arguyendo que la leoría de-
Juegos constituye ura estructura analítica demasiado rrgida.
Con tal motivo y para refutar dichas críticas Gil lespie y --
Zinnes (9), examinan el problema de confl ctos regionales me
diante el anl isis do ¿uegos de control óptimo.
Es interesante hacer notar que en estas situaciones donde la
persuación juega un papel muy importante, no siempre es ven-
tajoso poseer iniciativa, conocimientos o libertad de elec--
ción lo cual conduce la teorra de juegos reorientárdola ha--
cia una teoría de decisiones interdependientes (21).
3.5. Grupos.
En muchas situaciones no es un individuo, sino un conjunto -
de personas quienes colectivamente tienen la responsabilidad
de elegir entre diversas alternativas. Ial caracterización -
se conoce como un problema de decisión de grupo. Dentro de -
cada decisión de grupo existe la metadecisión de elegir un -
procedimiento por medio del cual se forne la resolución del -
grupo. lina estrategia general podría ser obtener primero las
preferencias individuales para después combinarlas de una ma
nera razonable para tener la preferencia del comité. Un ejem
plo de esta metadecisión está dado por Bal inski y Voung (3).
Otro procedimiento emplea rrodelos de tipo causal (10,11) pa-
15. ra estudiar el comportamiento de sus integrantes. Existen --
también estudios de programación lineal (22) que partiendo-
de los anteriores asignan los recursos incluyendo al tiempo,
en los diferentes medios para tratar de cambiar estos compon
tamientos de manera que se ajusten a un objetivo preestable-
c i do
Funciones Colectivas de Preferencia
Se ha discutido ampliamente la obtención de una función co--
lectiva de preferencia que refleje los deseos y valores de -
la comunidad, Farris y Sage (26) presentan el estado del ar-
te en este aspecto, sin embargo an no se ha podido determi-
nar de manera satisfactoria esta función que servirra para -
poder elegir entre diferentes proyectos que afectan tanto en
bereficio como en costo a la sociedad.
La situación del inciso 2 concebida por Cicerón y descrita -
mediante conjuntos por Von Neumann y Morgenstern y grafos --
por l3erge (27) tiene Irmites que no estón perfectamente deli
mitados tanto en sus objetivos ms o menos vegos como en el-
contenido de sus conjuntos de información. Es este aspecto -
donde los 1 rmites de preferencia y desinformación son tan bo
rrosos donde se intuye que tendró aplicación amplia la Teo--
rra de los Conjuntos Difusos (4) pero aún falta mucho por in
vest i gar
16. LI
4. CONCLUSIONES
No obstante que los estudios que se han realizado han sido -
ampl ios, todavra existe mucho por hacer y se presenta una re
sistencia al anl isis debido a los obstáculos siguientes:
Complejidad e informaci6n inadecuada
Dificultades para erganizar las metas o valores
En ciertas ocasiones el comportamiento de las personas no
es totalmente racional
Desconfianza en los estudios.
Lo anterior permite afirmar que e;<iste un reto para resolver
de manera sistmica esta serie de problemas tan importantes-
y que la Irigenierra de Sistemas necesitará de un esfuerzo --
continuado para poder responder a éste de manera eficaz que-
es lo que demanda an en mayor grado nuestro pars en vras de
desarrol lo.
17. 5. REFERENCIAS
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Ber3e Claude "Theode b, Gruphes t 'se ¡ccto" DJ !
ÍE]