diseño conceptual de productos asistido por ordenador_01jcb16de16

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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Departamento de Proyectos de Ingeniería Diseño conceptual de productos asistido por ordenador: Un estudio analítico sobre aplicaciones y definición de la estructura básica de un nuevo programa Tesis presentada por Jairo Chaur Bernal para optar el título de Doctor en Ingeniería Director de la tesis: Dr. Joaquím Lloveras Macià Director del Programa de doctorado en Proyectos de Innovación Tecnológica en la Ingeniería del Producto y del Proceso Barcelona, Diciembre de 2004

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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Departamento de Proyectos de Ingeniería

Diseño conceptual de productos asistido por ordenador: Un estudio analítico sobre

aplicaciones y definición de la estructura básica de un nuevo programa

Tesis presentada por Jairo Chaur Bernal para optar el título de Doctor en Ingeniería

Director de la tesis: Dr. Joaquím Lloveras Macià Director del Programa de doctorado en Proyectos de Innovación

Tecnológica en la Ingeniería del Producto y del Proceso

Barcelona, Diciembre de 2004

AGRADECIMIENTOS

Indudablemente, ésta es la parte más difícil de escribir. Son muchas las personas que han contribuido a que este momento llegase, que seguramente dejaré de mencionar a algunas de ellas. Disculpas de antemano para ellas. Pero quiero expresar mi gratitud por todo el apoyo incondicional, el ánimo y el aliento, los consejos y la participación de: Mi director de tesis, Dr. Joaquim Lloveras. Su contribución y apoyo, aún a consta de su apretada agenda, fueron indispensables para concluir esta investigación. La Dra. Rosario Vidal Nadal, de la Universidad Jaime I de Castellón, por sus consejos y opiniones que fueron muy valiosos para lograr mis objetivos. Realmente la considero codirectora de esta tesis. De la misma universidad, también debo agradecer a Elena Mulet, quien me orientó en la definición de detalles de la fase experimental.

Mis compañeros de doctorado. En especial a Paco (“Paquito”, ahora) quien me alentó en todo momento. Y a Shorn, por su alegría contagiosa, que levanta el ánimo aún en los momentos más difíciles. Y a Oscar, siempre dispuesto a colaborarme.

Las firmas que facilitaron la licencia de los diferentes programas de ordenador para efectuar las evaluaciones.

La Universidad Distrital Francisco José de Caldas, por haberme concedido el tiempo y el apoyo para realizar mi doctorado, y a mis compañeros de trabajo en Colombia, quienes confiaron en mi capacidad para dedicarme a la investigación. Todos mis amigos que se interesaron por mi investigación y que, aún sin entenderla del todo, nunca se mostraron aburridos cuando les comentaba los detalles. En particular recuerdo a Jordi e Isabel, Ángel e Isabel, Orlando y

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Carmen, Ruthy y Pere, Ruth de la Mata. Fue muy importante sentir su apoyo e interés. Toda mi familia en Colombia, porque aún en la distancia, en todo momento estuvieron pendientes de nosotros. A mi madre por sus oraciones, a mi padre, por su apoyo y consejo.

Alan y Doris Treffeisen, cuya colaboración ha sido vital para llegar a este punto. Sin ellos, ni siquiera me hubiese planteado hacer el doctorado. Mis hijos, por su comprensión y cariño incondicional. Siempre me animaron y se constituyeron en la motivación principal para terminar mi doctorado. Dani, tu colaboración ha sido definitiva. Vales mucho. Juancho, tu energía desbordante siempre son un reto para mí. Laura, tu cariño y tus mimos son la alegría de mi vida. Finalmente, Ruth, mi esposa, amante, amiga y “compinche” en todas mis aventuras. En ésta, has estado fenomenal. Solo tú sabes lo que ha costado este trabajo que hoy finalizo. Es también tu obra.

A todos ¡muchas gracias!

a Jesucristo

RESUMEN Dentro de los campos de interés actual en la ingeniería está la investigación en diseño, suscitada por la creciente presión de la sociedad que demanda productos, ya no solo que funcionen con fiabilidad, sino además, que marquen diferencias, es decir, que sean innovadores. Esto ha significado una redefinición del papel que juega el ingeniero en el desarrollo de productos, de tal manera que sus posibilidades de intervención van ahora más allá de garantizar una correcta determinación dimensional y geométrica del producto, una buena selección de sus materiales y una definición acertada del proceso de fabricación. Al ingeniero actual se le está demandando que sea, además de un buen «calculista», un proyectista «ingenioso», que proponga soluciones nuevas, realizables y útiles. En otras palabras, que sea creativo. Se puede afirmar la existencia de consenso entre los investigadores, alrededor de las tres fases del proceso de diseño de productos: la definición del problema, la generación de conceptos para su solución y desarrollo de la mejor alternativa. Y, aunque se reconoce que la generación de ideas es una actividad común en las tres fases, es en la «síntesis» o etapa divergente (como se denomina a la segunda fase mencionada), donde se suele dar la máxima expresión de creatividad del ingeniero de diseño. De esta manera se define el tema alrededor del cual gira la presente investigación: «la creatividad en la fase conceptual del diseño de productos» y su orientación es hacia la aplicación del ordenador como herramienta de asistencia al ingeniero de diseño. Es importante señalar que aquí se adopta la posición de que el ordenador debe ser visto solamente como un instrumento de apoyo al ingeniero y no como un ente creativo por sí mismo. Esta percepción es denominada por Wang (2002, p.983): «creatividad en diseño con enfoque humano». Es claro, por lo dicho, que la hipótesis fundamental de esta investigación es la afirmación de la posibilidad de asistir al ingeniero de diseño en la etapa de generación de ideas conceptuales durante el proceso de desarrollo de productos, mediante el uso de «software creativo», entendido, como aquel que implementa técnicas, metodologías y herramientas de la creatividad. La valoración objetiva de ese tipo de software puede lograrse mediante la adopción o la generación de un modelo adecuado para tal propósito. Esta es la segunda hipótesis. La tercera, afirma que la estructura que debe tener un programa de ese tipo, debe incluir tres tipos de componentes: uno que estimule la generación y organización de ideas, otro que

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contenga bases de datos de conocimiento y, finalmente, un diseño adecuado de la interfaz. La cuarta hipótesis sustenta que la definición de las características particulares de cada uno de aquellos componentes, se puede obtener mediante evaluaciones experimentales, contrastadas con el conocimiento, la práctica, la experiencia y los métodos de trabajo de ingenieros de diseño. El objetivo principal de esta tesis es obtener la estructura de un software para asistir al ingeniero de diseño durante el proceso de generación de ideas creativas en la fase de conceptualización de nuevos productos. Para lograrlo se requiere, por un lado, una respuesta a la duda sobre la utilidad que tienen los programas ofrecidos actualmente para esa tarea, por otro, un método de evaluación adecuado, en tercer lugar, las características que más influyen en el ingeniero de diseño durante el desarrollo de conceptos de solución y, finalmente, las técnicas que demuestren ser más eficaces para estimular ideas creativas. La metodología necesaria para lograr aquellos objetivos se centra en el desarrollo de un trabajo experimental, previa revisión detallada de resultados de investigaciones anteriores y previa definición del modelo de valoración. La revisión de la literatura científica realizada, cubre en esencia cuatro temas: la ingeniería del diseño, la creatividad técnica, el papel de la informática en diseño y creatividad, y los modelos para representar y valorar estos dos procesos. • En el primero, se parte de precisar el concepto de diseño adoptado en esta investigación: aquel que lo considera como el conjunto de actividades que conduce al desarrollo de una idea de producto; en lugar de aceptar la definición parcial que lo limita al significado formal o adjetivado del producto. A partir de allí, se hizo una revisión de los métodos y modelos que se han propuesto para estudiarlo, agrupándolos en cuatro tipos: descriptivos, prescriptivos, cognitivos y computaciones. La argumentación de la importancia de la fase de conceptualización, también ocupa la atención en esta revisión, al igual que la descripción de las herramientas o técnicas de diseño que están siendo utilizadas actualmente: QFD, AMFE, análisis funcional, DfX, etc. Este primer tema, cubierto en el Capítulo 2, termina con la descripción de varios grupos de investigación en diseño reconocidos a nivel mundial y de sus actuales líneas de desarrollo. El segundo tema se inicia presentando la definición de creatividad técnica, como aquella que produce dos resultados complementarios: novedad y utilidad. A partir de allí, se presentan varios de los modelos que se han propuesto para describir el proceso creativo.

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La descripción de los diferentes enfoques para el desarrollo de herramientas computacionales aplicadas al diseño creativo, ocupa parte importante del Capítulo 3. Allí se toca el tema de la inteligencia artificial como un campo prometedor para el diseño creativo, pero aún por madurar. Finalmente se presentan algunas técnicas de creatividad que son desarrolladas en el software que será sometido a evaluación experimental dentro de esta misma investigación. • La revisión de las características de aquel software, así como del comúnmente conocido como CAD/CAM/CAE, es el objeto del tercer tema del estudio del estado del arte actual. La identificación de sus características y de las tendencias que se están siguiendo por parte de los principales desarrolladores de este tipo de software, permite ver que las críticas de Ullman (2002) en relación con su enfoque al diseño de piezas antes que al diseño de conjuntos, aún siguen siendo válidas. Por ello, se puede afirmar que la fase del análisis que caracteriza al diseño de detalle, sigue siendo privilegiada con respecto a la fase de síntesis o diseño conceptual. En este mismo tercer tema, también se presentan los resultados de un estudio preliminar sobre los tipos y las características del software creativo actualmente disponible. La revisión de más de cincuenta programas permite tener un panorama claro sobre lo que existe y lo que no, llegando a la conclusión de que ninguno reúne todas las características deseables para este tipo de programas, sugeridas por Kletke (2001). De aquellos, se hace una selección de cuatro programas representativos que desarrollan metodologías como brainstorming, sinéctica, mapas mentales y TRIZ; cada uno con varias técnicas de estímulo a la creatividad, mediante asociación, exploración y transformación de conceptos. • El cuarto tema revisado fue el de los modelos para valorar la creatividad y el proceso de diseño, con el objetivo de seleccionar aquellos que fuesen los más convenientes para aplicarlos en el estudio experimental. Estos modelos se clasifican en tres dimensiones diferentes: la persona, el proceso y el producto. Para el primer caso se seleccionó el test CREA (Corbalán, 2003), teniendo en cuenta que, por sus características, se adecuaba más a las condiciones particulares de este estudio, específicamente, por el hecho de que su validación se hubiese realizado con personas iberoamericanas, y no con anglosajones, como ocurre con todas los demás pruebas disponibles. Para la valoración de la creatividad del proceso de diseño se estudiaron cuatro diferentes aproximaciones: la de Wang y Xiao (2001), que se sustenta en el mecanismo caótico del pensamiento del diseñador; la de Buglione y Abran (2001), orientada a la medición de la creatividad «corporativa»; la de Tang y Gero (2002) que desarrolla el modelo Genoplore (Finke, Ward y Smith, 1992) para medir la creatividad potencial del diseño con una perspectiva

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cognitiva; y la de Redelinghuys (1997) que tiene un enfoque de calidad creativa en el desarrollo de productos. Para construir el modelo propio para medir la creatividad durante el proceso de desarrollo de productos, se tuvo en cuenta la necesidad de una métrica adecuada para cuantificar en forma objetiva las ideas intermedias y no solo la final. Para ello, utilizando los criterios propuestos por Shah (2003), se definieron cuatro índices útiles para cuantificar las características de la creatividad: flexibilidad, fluidez, elaboración y originalidad. Con esos datos se construyen gráficas indicadoras del proceso que facilitan la comparación entre casos, de las siguientes variables: tiempos por actividad y por módulo de software, número total de ideas, flujo de ideas por unidad de tiempo, origen de ideas, índices de creatividad y trayectoria creativa. De esta manera, el modelo desarrollado permite un análisis exhaustivo del proceso. Para la fase experimental se utiliza el método de estudio de protocolo, aunque se hacen algunas modificaciones para adecuarlo a las condiciones de evaluación sugeridas por un estudio exploratorio realizado preliminarmente. Así, se decide capturar la secuencia de acciones del diseñador en el ordenador, utilizando un software que funcionando paralelamente, las graba. De esta manera se obtiene el protocolo seguido por el participante a partir de cuatro fuentes diferentes: vídeo de la sesión, dibujos realizados sobre papel, archivo generado en el software evaluado y secuencia grabada con el software de captura de pantallas. El factor de diseño experimental es el tipo de software, con cinco niveles diferentes (los cuatro programas y un testigo sin programa). Se realizaron cuatro repeticiones por cada nivel, para un total de 20 pruebas, y se asumió un error tipo I del 5%. Cada sesión tuvo una duración de dos horas, con un receso intermedio de 10 minutos y los participantes fueron ingenieros y diseñadores, estudiantes de doctorado de la Universidad Politécnica de Cataluña. Los resultados obtenidos y su respectivo análisis mediante la aplicación del modelo desarrollado, han permitido identificar las características relevantes de cada programa evaluado, que influyeron sobre los participantes y, obviamente, en los resultados logrados. Algunos demostraron ser muy fáciles de aprender dada su configuración, las técnicas que implementan y el diseño de su interfase. Otros, en cambio, requieren mucho más tiempo para lograr manejarlos con solvencia, lo cual causó desconcierto en algunos participantes. Algunos distraen mucho al usuario con actividades de edición que no aportan nada a la solución, otros facilitan la generación rápida de ideas. Pero en general, se puede afirmar que el software creativo sí propicia la generación de ideas mediante asociaciones, en algunos casos, transformaciones en otros y exploraciones en otros. En

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el grupo testigo, o sea aquel que no utilizo software, aunque la cantidad de ideas no fue muy diferente que en los anteriores, se puede decir que la aparición de ideas se supedita a las experiencias y al conocimiento que posea el ingeniero. Como desventaja del uso del software se puede decir que demanda mucha atención del usuario, lo cual se nota principalmente al inicio de la sesión, cuando el flujo de ideas es comparativamente bajo con respecto al trabajo sin software. Sin embargo, posteriormente tal limitación desaparece y las ideas fluyen con mayor estabilidad. También se puede decir que el uso de software, por ser de carácter genérico, es decir, por no tener una orientación específicamente técnica (con excepción del TRIZ), requiere de algún medio para catalizar o traducir aquellos estímulos al problema que se quiere resolver. Por ello, fue muy frecuente la necesidad de manipular objetos buscando una interpretación adecuada de sus ideas. Una diferencia notable entre el uso y no uso de software creativo, fue la flexibilidad exhibida para explorar el espacio de diseño. El trabajo convencional, sin software, se centró en unos pocos principios físicos, mientras que con el software se estimuló la exploración más amplia de posibilidades. Con la identificación de todas estas características, se desarrolló la propuesta de estructura de un nuevo software, orientado específicamente a asistir al ingeniero de diseño en la fase de conceptualización de nuevos productos. Tal propuesta, presentada como resultado tangible de esta investigación en forma de «maqueta», se sustenta, en primer lugar, en el modelo FBS (Umeda, 1990) para construir el proceso evolutivo del diseño, centrado en la «función» con sus tres roles en diseño: medio de modelación de los requerimientos del cliente, medio de articulación entre los requerimientos y el objeto, e instrumento de evaluación del valor del objeto diseñado. En segundo lugar, en la forma de representación del modelo de evolución funcional propuesto por Takeda (1996), con un cuerpo de función, modificadores funcionales y estructuras de solución. Y, en tercer lugar, en el estímulo al desarrollo cíclico de etapas divergentes y convergentes, tratando de seguir la descripción de Liu et. al. (2003). A partir de esta estructura básica, se articulan dos tipos de herramientas de asistencia al proceso de diseño: técnicas de creatividad y bases de datos de conocimiento. Las técnicas creativas propuestas se corresponden con aquellas identificadas por el estudio experimental como las más eficientes, tanto por el flujo de ideas, como por las preferencias de los diseñadores, evidenciadas por la intensidad de utilización. Destacan entre ellas, las siguientes: figuras y palabras aleatorias, mapas mentales, juegos de rol y manejo de contradicciones. Mientras que las bases de datos, buscan servir de extensión a la memoria del diseñador, de tal manera que disponga siempre de fuentes adecuadas

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para traducir o procesar, las ideas generadas con las técnicas de creatividad, convirtiéndolas en ideas útiles para solucionar el problema de diseño. En concreto, se proponen bases de datos para la identificación y caracterización de recursos del sistema, acceso a bases de datos de patentes y de funciones, una que facilite la captura y almacenamiento de información de la competencia y de proveedores (para hacer benchmarking secundario) y un banco de ideas propias, que sirva de memoria técnica empresarial, al recoger las propuestas que día a día se desarrollen en la solución de problemas con la asistencia del software. Se concluye esta investigación, afirmando el cumplimiento de los objetivos planteados y la verificación de las hipótesis de partida.

CONTENIDO 1 INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 3

1.1 Justificación .........................................................................................................3 1.2 Hipótesis ..............................................................................................................6 1.3 Objetivos ..............................................................................................................7 1.4 Metodología .........................................................................................................8 1.5 Alcance y contribución de la tesis......................................................................10 1.6 Estructura de la tesis .........................................................................................10

2 INGENIERÍA DEL DISEÑO ....................................................................................... 15 2.1 Introducción .......................................................................................................15 2.2 El concepto de «diseño»....................................................................................16 2.3 Metodologías de diseño.....................................................................................18 2.4 Diseño conceptual .............................................................................................34 2.5 Herramientas de diseño actuales ......................................................................37 2.6 Quiénes investigan en diseño y sobre qué temas? ...........................................41 2.7 Conclusiones del capítulo ..................................................................................48

3 CREATIVIDAD EN LA INGENIERÍA DEL DISEÑO................................................... 51 3.1 Introducción .......................................................................................................51 3.2 Una aproximación al concepto de creatividad ...................................................52 3.3 Modelos del proceso creativo ............................................................................54 3.4 Herramientas computacionales de diseño conceptual creativo.........................58 3.5 Técnicas de creatividad .....................................................................................62 3.6 Conclusiones del capítulo ..................................................................................67

4 SOFTWARE DE DISEÑO, DE INGENIERIA Y DE CREATIVIDAD. ESTADO DEL ARTE .................................................................................................... 71

4.1 Introducción .......................................................................................................71 4.2 Software de Diseño (CAD/CAM/CAE) ...............................................................72 4.3 Software de Ingeniería del Producto..................................................................83 4.4 Software de Creatividad.....................................................................................88 4.5 Conclusiones del capítulo ..................................................................................97

5 MODELOS PARA VALORAR EL DISEÑO Y LA CREATIVIDAD........................... 101 5.1 Introducción .....................................................................................................101 5.2 Creatividad en el Individuo...............................................................................102 5.3 Creatividad en el proceso ................................................................................104 5.4 Creatividad del producto ..................................................................................112 5.5 Conclusiones del capítulo ................................................................................117

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6 DISEÑO Y REALIZACIÓN DEL EXPERIMENTO ....................................................121 6.1 Introducción .....................................................................................................121 6.2 Objetivo de la fase experimental .....................................................................122 6.3 Selección del software a evaluar .....................................................................124 6.4 Definición de las condiciones experimentales .................................................125 6.5 El método experimental: estudio de protocolo.................................................131 6.6 Diseño del experimento ...................................................................................135 6.7 Preparación del experimento...........................................................................140 6.8 Realización del experimento............................................................................146 6.9 Conclusiones del capítulo................................................................................148

7 MODELADO DE RESULTADOS DE LA FASE EXPERIMENTAL ...........................151 7.1 Introducción .....................................................................................................151 7.2 Modelos para representar el proceso de diseño .............................................151 7.3 Procesamiento de datos experimentales.........................................................156 7.4 Datos derivados de la trascripción y codificación ............................................159 7.5 Interrelación de las ideas.................................................................................160 7.6 Validez de las ideas.........................................................................................163 7.7 Adecuación del modelo de Shah y Vargas......................................................164 7.8 Conclusiones del capítulo................................................................................177

8 ANÁLISIS DE RESULTADOS POR PROGRAMA ...................................................181 8.1 Introducción .....................................................................................................181 8.2 Axon Idea Processor©.....................................................................................182 8.3 Brainstorming Toolbox© ..................................................................................195 8.4 CREAX Innovation Suite© ...............................................................................206 8.5 ThoughtPath Problem Solver™ .......................................................................217 8.6 Sin utilizar software..........................................................................................227 8.7 Conclusiones del capítulo................................................................................234

9 ANALISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS.......................................................237 9.1 Introducción .....................................................................................................237 9.2 Análisis de tiempos..........................................................................................238 9.3 Análisis de cantidades .....................................................................................240 9.4 Análisis de calidad creativa .............................................................................247 9.5 Análisis de la creatividad global.......................................................................259 9.6 Análisis de producción de ideas ......................................................................261 9.7 Conclusiones del capitulo ................................................................................262

10 MODELO DE UN SOFTWARE PARA DISEÑO CONCEPTUAL CREATIVO ..........269 10.1 Introducción .....................................................................................................269 10.2 Modelo teórico estructural del software ...........................................................270 10.3 Etapas del proceso ..........................................................................................273

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10.4 Módulos de estímulo creativo ..........................................................................284 10.5 Bases de datos ................................................................................................293 10.6 Elementos de usabilidad..................................................................................302 10.7 El problema de la elaboración de dibujos básicos...........................................311 10.8 Conclusiones del capítulo ................................................................................313

11 CONCLUSIONES .................................................................................................. 317 11.1 Introducción .....................................................................................................317 11.2 Conclusiones de la exploración teórica y de la experimentación ....................317 11.3 Estructura del software propuesto ...................................................................329 11.4 Verificación de hipótesis ..................................................................................332 11.5 Conclusión final................................................................................................335 11.6 Recomendaciones para futuros desarrollos ....................................................336

REFERENCIAS .................................................................................................. 341

ANEXOS ..…………………………….………..……………………………….357

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ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1 Modelo Descriptivo ..........................................................................................22

Figura 2.2 Núcleo y especificaciones del proceso de diseño ...........................................24

Figura 2.3 Modelo de Pahl y Beitz....................................................................................25

Figura 2.4 Los tres niveles de la modelación del diseño ..................................................26

Figura 2.5 Actividades de diseño en el modelo de estructura cognitiva...........................28

Figura 2.6 Modelo general de re-representaciones..........................................................29

Figura 2.7 Razonamiento en el ciclo de diseño................................................................30

Figura 2.8 Proceso de diseño según Takeda. ..................................................................31

Figura 2.9 Esquema de evolución del metamodelo..........................................................32

Figura 2.10 Esquema del simulador de diseño de Takeda et al. (1990) ..........................33

Figura 2.11 Modelo co-evolucionario del diseño ..............................................................34

Figura 2.12 Tendencias de factores de durante el proceso de desarrollo de productos..35

Figura 2.13 Etapas del diseño conceptual........................................................................36

Figura 3.1 Ciclo de síntesis del proceso creativo .............................................................55

Figura 3.2 Estructura dinámica de la creatividad..............................................................55

Figura 3.3 Modelo de relación simétrica entre problema y solución de diseño ................56

Figura 3.4 Modelo dual (generación/prueba) de creatividad en diseño............................57

Figura 3.5 Estructura de un mapa mental típico...............................................................64

Figura 3.6 Principio básico de la metodología TRIZ.........................................................66

Figura 4.1 Módulos en los que el proyecto divide el proceso de diseño conceptual.......86

Figura 5.1 Matriz CA (Creativity – Aplication).................................................................105

Figura 5.2 Relación E, Sc, y Q .......................................................................................108

Figura 5.3 Relación E, Sc, y Q variable..........................................................................109

Figura 5.4 Ejemplo de la Curva de creatividad...............................................................112

Figura 6.1 Problema asignado a los participantes en la fase experimental ...................143

Figura 6.2 Instrucciones generales para la sesión experimental....................................145

Figura 6.3 Diferentes clases de información recopilada en una sesión experimental....147

Figura 7.1 Ejemplo de representación gráfica de los elementos FBS para el caso B-3.158

Figura 7.2 Ejemplo del tiempo dedicado a cada acción de diseño, caso T-1, 1ª parte ..159

Figura 7.3 Ejemplo de gráfica del número de ideas por módulo de software (caso T-1)160

Figura 7.4 Ejemplo del cuadro de datos FBS para el caso C-4......................................162

Figura 7.5 Árbol genealógico de un conjunto de ideas...................................................167

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Figura 7.6 Ejemplo de estructuras para cumplir la función de plegado ......................... 170

Figura 7.7 Árbol genealógico del modelo de Shah y Vargas (2003) aplicado un conjunto de ideas................................................................................................................... 170

Figura 8.1 Distribución porcentual del tiempo por actividad........................................... 184

Figura 8.2 Origen de ideas, para Axon Idea Processor©............................................... 188

Figura 8.3 Flexibilidad durante el proceso, usando Axon Idea Processor©................... 190

Figura 8.4 Fluidez durante el proceso, usando Axon Idea Processor©......................... 190

Figura 8.5 Elaboración durante el proceso, usando Axon Idea Processor©.................. 191

Figura 8.6 Índice de originalidad para el caso de Axon idea processor© ...................... 192

Figura 8.7 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso Axon idea Processor©................................................................................................................................ 193

Figura 8.8 Distribución porcentual del tiempo por actividad........................................... 197

Figura 8.9 Origen de ideas, para Brainstorming Toolbox©............................................ 200

Figura 8.10 Flexibilidad durante el proceso, usando Brainstorming toolbox© ............... 201

Figura 8.11 Fluidez durante el proceso, usando Brainstorming toolbox©...................... 202

Figura 8.12 Elaboración durante el proceso, usando Brainstorming toolbox© .............. 203

Figura 8.13 Índice de originalidad para el caso de Brainstorming toolbox© .................. 203

Figura 8.14 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso Brainstorming toolbox©................................................................................................................................ 205

Figura 8.15 Distribución porcentual del tiempo por actividadpara CREAX innovation suite© ...................................................................................................................... 208

Figura 8.16 Origen de ideas, para CREAX innovation suite©........................................ 211

Figura 8.17 Flexibilidad durante el proceso, usando CREAX innovation suite©............ 213

Figura 8.18 Fluidez durante el proceso, usando CREAX innovation suite© .................. 213

Figura 8.19 Elaboración durante el proceso, usando CREAX innovation suite©........... 214

Figura 8.20 Índice de originalidad para el caso de CREAX innovation suite©............... 214

Figura 8.21 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso CREAX innovation suite© ...................................................................................................................... 216

Figura 8.22 Distribución porcentual del tiempo por actividad......................................... 219

Figura 8.23 Flexibilidad durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™... 222

Figura 8.24 Fluidez durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™ ......... 223

Figura 8.25 Elaboración durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™.. 224

Figura 8.26 Índice de originalidad para el caso de ThoughtPath Problem Solver™...... 224

Figura 8.27 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso ThoughtPath Problem Solver™................................................................................................................... 226

Figura 8.28 Flexibilidad durante el proceso, sin usar software ...................................... 230

Figura 8.29 Fluidez durante el proceso, usando Sin software ....................................... 230

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Figura 8.30 Elaboración durante el proceso, sin utilizar software ..................................231

Figura 8.31 Índice de originalidad para el caso sin software..........................................231

Figura 8.32 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso sin software ............233

Figura 9.1 Diagrama de caja del número total de ideas para cada tratamiento .............241

Figura 9.2 Diagrama de caja para la variable flujo de ideas...........................................242

Figura 9.3 Número de ideas por fuente ..........................................................................244

Figura 9.4 Porcentaje de ideas producidas por módulo en cada programa ...................245

Figura 9.5 Comparación de la flexibilidad del proceso entre tratamientos .....................248

Figura 9.6 Comparación de la fluidez del proceso entre tratamientos ...........................251

Figura 9.7 Comparación del índice de elaboración entre tratamientos ..........................254

Figura 9.8 Diagrama de cajas para la variable índice de elaboración............................255

Figura 9.9. Comparación de la originalidad entre tratamientos .......................................257

Figura 9.10 Diagrama de cajas para la variable índice de originalidad ..........................258

Figura 9.11 Diagrama de cajas para la variable creatividad global ................................260

Figura 9.12 Curvas comparativas entre los tratamientos con software con respecto al tratamiento sin software...........................................................................................262

Figura 10.1 Etapas múltiples divergentes-convergentes en el proceso de diseño conceptual ...............................................................................................................271

Figura 10.2 Ejemplo de representación de evolución funcional .....................................272

Figura 10.3 Diagrama del proceso de diseño conceptual asistido por el software propuesto.................................................................................................................274

Figura 10.4 Modelo funcional del enunciado del problema ............................................275

Figura 10.5 Cuadro de control con la lista de chequeo de recursos del sistema ...........276

Figura 10.6 Redefinición del problema a resolver por cambio de enfoque. ...................277

Figura 10.7 Modelo de la interfase en el proceso de redefinición del problema ............277

Figura 10.8 Proceso de evolución hacia el resultado final ideal, RFI .............................280

Figura 10.9 Cuadro de ayuda para buscar solución ideal mediante uso de recursos del sistema ....................................................................................................................281

Figura 10.10 Representación del proceso de evolución funcional controlada ...............284

Figura 10.11 Interfase cuando se utiliza el generador de figuras aleatorias. .................286

Figura 10.12 Ejemplo de la interfase para aplicar la técnica de palabras aleatorias......287

Figura 10.13 Ejemplo de la interfase para aplicar la técnica de SCAMPER ..................288

Figura 10.14 Tipos y niveles de personajes que intervienen en el sistema ..................289

Figura 10.15 Ejemplo de la interfase aplicando la técnica de juegos de rol...................289

Figura 10.16 Ejemplo de la interfase aplicando la técnica de pregunta ........................290

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Figura 10.17 Ejemplo de la interfase para la aplicación de la matriz de contradicciones................................................................................................................................ 292

Figura 10.18 Ejemplo de la interfase para la base de datos de Recursos y Energías... 295

Figura 10.19 Ejemplo de la interfase para la base de datos de funciones y atributos ... 296

Figura 10.20 Ejemplo de la interfase de búsqueda de patentes .................................... 299

Figura 10.21 Ejemplo de la interfase para búsqueda de catálogos de productos ......... 300

Figura 10.22 Ejemplo de la interfase del «banco de ideas» .......................................... 301

Figura 10.23 Curva de aprendizaje de software típica (a) y deseable (b)...................... 304

Figura 10.24 Forma de representación de las funciones. .............................................. 309

Figura 10.25 Forma de representación de los modificadores funcionales..................... 309

Figura 10.26 Forma de representación de las estructuras de solución ......................... 310

Figura 10.27 Interfase general propuesta para el software............................................ 311

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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1.1 Esquema comparativo de la estructura de la tesis y una investigación experimental típica.....................................................................................................11

Tabla 2.1 Historia de los métodos de diseño....................................................................21

Tabla 2.2 Una clasificación de técnicas de modelación conceptual.................................37

Tabla 3.1 Una clasificación de técnicas de creatividad ....................................................63

Tabla 4.1 Familia de productos Autodesk, Inc...................................................................74

Tabla 4.2 Soluciones ofrecidas por Product Development Technology, PTC Inc. ...........76

Tabla 4.3 Productos ofrecidos por Dassault Systèmes ....................................................79

Tabla 4.4 Productos ofrecidos por UGS...........................................................................80

Tabla 4.5 Listado de programas de creatividad................................................................92

Tabla 6.1 Software preseleccionado ..............................................................................124

Tabla 6.2 Distribución de las prácticas del caso de estudio ...........................................128

Tabla 6.3 Características del método de protocolo modificado......................................134

Tabla 6.4 Factores experimentales ................................................................................136

Tabla 6.5 Asignación de software y distribución de sesiones para cada participante....139

Tabla 7.1 Código de acciones genéricas........................................................................157

Tabla 7.2 Identificación de los módulos de cada programa ...........................................157

Tabla 7.3 Códigos de los orígenes de ideas ..................................................................163

Tabla 7.4 Principios físicos y de trabajo desarrollados durante la fase experimental ....169

Tabla 7.5 Flexibilidad total calculada para cada participante de la sesión experimental172

Tabla 7.6 Valores máximos obtenidos para cada índice de calidad creativa .................175

Tabla 8.1 Tiempos globales para Axon Idea Processor© ..............................................183

Tabla 8.2 Distribución media de tiempos por actividad ..................................................184

Tabla 8.3 Tiempo por módulo. Axon Idea Processor©...................................................185

Tabla 8.4 Cantidad total de ideas para Axon Idea Processor©......................................186

Tabla 8.5 Flujo de Ideas, caso Axon Idea Processor©...................................................186

Tabla 8.6 Origen de ideas, para las sesiones de Axon Idea Processor© ......................188

Tabla 8.7 Origen de ideas dentro del programa Axon Idea Processor©........................189

Tabla 8.8 Índice global de creatividad para el caso de Axon idea processor© .............192

Tabla 8.9 Tiempos globales para Brainstorming Toolbox©...........................................196

Tabla 8.10 Distribución media de tiempos por actividad, para el caso de Brainstorming Toolbox© .................................................................................................................196

Tabla 8.11 Tiempo promedio por módulo. Brainstorming Toolbox© ..............................197

xvi

Tabla 8.12 Cantidad total de ideas para Brainstorming toolbox©.................................. 198

Tabla 8.13 Flujo de Ideas, caso Brainstorming toolbox©............................................... 199

Tabla 8.14 Origen de ideas, para las sesiones de Brainstorming toolbox©................... 199

Tabla 8.15 Origen de ideas dentro del programa Brainstorming toolbox© ................... 200

Tabla 8.16 Índice global de creatividad para el caso de ................................................ 204

Tabla 8.17 Tiempos globales para CREAX innovation suite© ....................................... 207

Tabla 8.18 Distribución media de tiempos por actividad, para CREAX innovation suite©................................................................................................................................ 208

Tabla 8.19 Tiempo promedio por módulo. CREAX innovation suite© ........................... 209

Tabla 8.20 Cantidad total de ideas para CREAX innovation suite© .............................. 210

Tabla 8.21 Flujo de Ideas, caso CREAX innovation suite© ........................................... 211

Tabla 8.22 Origen de ideas dentro del programa CREAX innovation suite©................. 212

Tabla 8.23 Índice global de creatividad para el caso de CREAX innovation suite© ...... 215

Tabla 8.24 Tiempos globales para ThoughtPath Problem Solver™ .............................. 218

Tabla 8.25 Distribución media de tiempos por actividad, para el caso de ThoughtPath Problem Solver™ .................................................................................................... 218

Tabla 8.26 Tiempo promedio por módulo. ThoughtPath Problem Solver™................... 220

Tabla 8.27 Cantidad total de ideas para ThoughtPath Problem Solver™...................... 220

Tabla 8.28 Flujo de Ideas, caso ThoughtPath Problem Solver™ .................................. 221

Tabla 8.29 Origen de ideas, para las sesiones de ThoughtPath Problem Solver™. ..... 221

Tabla 8.30 Origen de ideas dentro del programa ThoughtPath Problem Solver™........ 221

Tabla 8.31 Índice global de creatividad para el caso de ................................................ 225

Tabla 8.32 Tiempos globales sin usar software ............................................................. 227

Tabla 8.33 Distribución media de tiempos por actividad, sin uso de software............... 228

Tabla 8.34 Cantidad total de ideas sin usar software .................................................... 228

Tabla 8.35 Flujo de Ideas, caso sin software ................................................................. 229

Tabla 8.36 Origen de ideas, para las sesiones de sin software..................................... 229

Tabla 8.37 Índice global de creatividad para el caso sin software ................................. 232

Tabla 9.1 Porcentaje de tiempo empleado en diversas actividades para todos los programas ............................................................................................................... 239

Tabla 9.2 Número total de ideas generadas en cada repetición para cada programa .. 240

Tabla 9.3 Análisis de varianza para el número total de ideas........................................ 242

Tabla 9.4 Flujo de ideas (ideas/min) .............................................................................. 242

Tabla 9.5 Análisis de varianza para el flujo de ideas ..................................................... 243

Tabla 9.6 Número y porcentaje de ideas generadas por módulo de todos los programas................................................................................................................................ 247

xvii

Tabla 9.7 Índice de flexibilidad para cada repetición y cada tratamiento .......................250

Tabla 9.8 Análisis de varianza para el índice de flexibilidad ..........................................250

Tabla 9.9 Índice de fluidez por participante para cada tratamiento ................................252

Tabla 9.10 Análisis de varianza para el índice de fluidez...............................................253

Tabla 9.11 Índice de elaboración de cada participante para cada tratamiento ..............255

Tabla 9.12 Análisis de varianza para el índice de elaboración, con valor atípico eliminado .................................................................................................................256

Tabla 9.13 Originalidad de cada participante para cada tratamiento .............................258

Tabla 9.14 Análisis de varianza para el índice de originalidad........................................259

Tabla 9.15 Índice global de creatividad ..........................................................................260

Tabla 9.16 Análisis de varianza para el índice global de creatividad ............................260

Tabla 9.17 Índice de creatividad absoluta ......................................................................261

Tabla 10.1 Ejemplos de sustancias ................................................................................294

Tabla 10.2 Modelo de valoración de calidad de software de McCall..............................303

Tabla 10.3 Grado de dificultad de aprendizaje del software evaluado ...........................307

Tabla 10.4 Información preliminar solicitada por cada programa...................................308

CAPÍTULO 1

INTRODUCCIÓN, HIPÓTESIS Y

OBJETIVOS

Capítulo 1. Introducción

3

1 INTRODUCCIÓN

1.1 Justificación Esta investigación está motivada por el interés en lograr una mejor comprensión del papel que desempeña la creatividad dentro del proceso de desarrollo de nuevos productos y, en particular, en la etapa de conceptualización. A partir de allí, interesa poder determinar el uso potencial del ordenador como herramienta de asistencia al ingeniero de diseño en esas fases iniciales del proceso, teniendo como premisa de partida la realidad de una oferta actual de aplicaciones informáticas casi exclusivamente orientada a ofrecer asistencia en las etapas posteriores a la conceptualización, como son la determinación geométrica y dimensional de piezas, el diseño de ensambles, la elaboración de listas de materiales, el análisis de esfuerzos y deformaciones de elementos y, en general, todas aquellas etapas que conforman lo que comúnmente se denomina diseño de detalle. En la ingeniería del diseño se suele identificar tres campos principales de interés: la educación, la práctica y la investigación. Evidentemente, el campo objetivo central que aquí se desarrollará tiene que ver con la investigación en diseño, pero manteniendo siempre en mente que los resultados deberán estar orientados a la práctica. Se hace esta precisión por dos razones. Primero debido al reconocimiento cada vez más evidente a nivel empresarial, principalmente en las pequeñas y medianas empresas, de la importancia que la ingeniería de diseño como factor diferenciador y potenciador de la innovación tecnológica, incluso por encima de la investigación básica interna (CORDIS, 2002). En segundo lugar, debido a la realidad comentada por Horvath (2000), de que no obstante los avances académicos logrados en la comprensión de la creatividad y su papel en el diseño, la industria continua utilizando metodologías intuitivas, de prueba–error o adoptando soluciones evidentes y con nivel de creatividad bajo, para abordar la conceptualización de nuevos productos, debido entre otros factores, a la tendencia de la academia de introducir modelos abstractos y técnicas altamente especializadas que buscan la automatización, mientras la industria precisa modelos con bajo nivel de abstracción y un nivel de uso intensivo del conocimiento. Por aquellas razones, no se pretende con esta investigación caer en el campo de la especulación sobre la creatividad, sino más bien, tomar como punto de partida el hecho de que aunque el concepto de creatividad se encuentra en proceso de construcción y de definición, no existe impedimento para que se explore la utilidad que puedan llegar a tener algunas de las herramientas que se proponen para aplicarla en la práctica; de manera que los propios resultados que se logren, contribuirán al proceso de aclaración

Capítulo 1. Introducción

4

del alcance que puede esperarse de la creatividad en el desarrollo de productos innovadores. La revisión de la literatura sobre los modelos que se han propuesto para representar el proceso de diseño permite afirmar que existe consenso en la participación de tres fases principales: identificación y definición de la situación problemática a resolver, generación de conceptos de solución, y evaluación y selección de la alternativa a utilizar. La segunda fase mencionada, también se suele denominar «síntesis» o «etapa divergente» del proceso, en la que se explora el espacio de diseño en búsqueda de respuestas a la situación planteada. Aunque investigaciones realizadas demuestran que la generación de ideas es una actividad común en todas las fases del diseño, es en la síntesis donde se suele circunscribir la expresión máxima de creatividad del ingeniero de diseño. De esta manera se puede definir el tema alrededor del cual gira la presente investigación: «la creatividad en la fase conceptual del diseño de productos». Evidentemente se trata de un tema complejo y muy amplio; conviene, por lo tanto, acotarlo un poco más. El marco que se escoge tiene que ver con la informática como instrumento que permite la aplicación de técnicas de creatividad en el proceso de diseño. A este respecto existen tres posiciones reportadas en al literatura. La primera, señala la gran vulnerabilidad de los diseñadores que se apoyan en el ordenador como herramienta. Su argumento se centra en el riesgo de valorar equívocamente los resultados obtenidos, debido a un sentido de falsa seguridad que puede desarrollar el usuario al creer que el ordenador conduce per se a un buen diseño (Pugh, 1990). La segunda posición sustenta todo lo contrario, es decir, que la informática puede alcanzar tal nivel de desarrollo que llegue a considerarse como creativa por sí misma (Boden, 1999; Van der Becke, 2000; López de Mantara, 2000). Respaldan tal afirmación en el crecimiento del conocimiento y dominio de la inteligencia artificial. Entre estas dos se encuentra una posición sustentada en varias aproximaciones realizadas al tema de la aplicación de los ordenadores en la potenciación de la creatividad (MacCrimmon y Wagner, 1992; Edwards, 2000; Paniagua, 2001), que demuestran las posibilidades de aplicar la informática como herramienta que asista al usuario en actividades demandantes de creatividad. La conclusión de Paniagua (2001) recoge la inquietud que subyace a la presente investigación referente a la interconexión entre dos ramas de actividad humana, aparentemente dicotómicas, o al menos aparentemente opuestas, como son la creatividad (el pensamiento creativo) y la tecnología (pensamiento técnico y racional), indicando que no solo es posible tal interconexión, sino que es «totalmente aconsejable» (p.179).

Capítulo 1. Introducción

5

En esta investigación se toma como punto de partida esta posición intermedia, es decir, se parte del supuesto básico de que el ordenador puede utilizarse como una herramienta de asistencia para el ingeniero de diseño en la fase de conceptualización o de síntesis de candidatos de soluciones, pero sigue siendo éste el protagonista del proceso. Esta posición es la que Wang (2002) denomina como la «creatividad en diseño con enfoque humano» (p.983). La revisión realizada a la oferta comercial de software con aquel enfoque, desvela la existencia de más de cincuenta programas que incorporan diferentes técnicas de creatividad (Chaur, 2002). Sin embargo las pocas valoraciones reportadas de este tipo de software han empleando solamente una visión filosófica que enfatiza únicamente en las entradas y las salidas (cajas negras). Advierte Kletke (2001) que no existen investigaciones sobre la relación entre las variables de los programas, y entre estas y los usuarios del software, siendo que tales relaciones podrían indicar cuál es la arquitectura del software que facilite y potencie el proceso de solución creativa de problemas de los individuos y de las organizaciones. Esta carencia es aún más evidente cuando se hace referencia a la aplicación de este tipo de software en actividades de diseño de productos. Bajo las consideraciones anteriores el problema de investigación que aquí se aborda se puede definir de la siguiente manera: A pesar del reconocimiento que se hace de la importancia de la ingeniería de diseño para la innovación tecnológica y para la ventaja competitiva de las firmas, particularmente de las pequeñas y medianas empresas, se aprecia poco apoyo a las necesidades que tienen tales empresas para potenciar el diseño creativo como actividad central de la innovación. Aunque existe una proliferación de herramientas informáticas desarrolladas con el propósito de asistir el proceso de diseño, denominadas genéricamente como CAD/CAE, es evidente que existe un desequilibrio en el apoyo a la generación de las ideas necesarias en la fase de conceptualización, donde la creatividad es fundamental. Se reconoce que en los últimos años se han desarrollado programas de ordenador que buscan potenciar la creatividad del usuario mediante la integración de técnicas conocidas, pero orientadas principalmente a aplicaciones dentro de campos tales como la educación, la publicidad y la literatura y no a la solución de problemas técnicos. A la fecha no existe una evaluación objetiva de ese tipo de herramienta, de ahora en adelante referida como «software creativo», que pueda tomarse como punto de referencia para determinar su utilidad verdadera y sus limitaciones prácticas,

Capítulo 1. Introducción

6

particularmente en la etapa de búsqueda de alternativas de conceptos de diseño en ingeniería. Por tal motivo, no se han identificado las características relevantes que debiera tener un programa específicamente orientado para tal propósito, que sirva como marco de referencia para plantear futuros desarrollos en la ingeniera del diseño asistida por ordenador. De este planteamiento surge la motivación de esta investigación, la cual parte de las siguientes preguntas iniciales: • ¿Es útil el software creativo para asistir al ingeniero en la fase de conceptualización

de soluciones de diseño?.

• ¿Cuáles son las características que debe poseer un programa de ordenador para que resulte efectivo a la hora de apoyar los procesos de generación de ideas creativas en la fase de diseño conceptual de productos?.

• ¿Podría esta clase de programas asociarse con el software comercial disponible y utilizado actualmente en ingeniería de diseño, de tipo CAD, de manera que se logre una integración de todo el proceso de diseño?.

• ¿Cuáles son la técnicas de creatividad que pueden ser incorporadas en forma efectiva en un programa de este tipo?.

• ¿Qué avances de los alcanzados en la investigación en diseño que se realiza en universidades y centros de investigación podrían incorporarse en forma sencilla en un ambiente que apoye a la fase creativa dentro del diseño conceptual de nuevos productos?.

1.2 Hipótesis Las preguntas de investigación planteadas sugieren las hipótesis de partida que a continuación se relacionan: • Posibilidad. La generación de ideas dentro de la etapa de conceptualización del

proceso de diseño en ingeniería puede ser asistida por ordenador, de manera que se obtengan soluciones novedosas y apropiadas. Su utilización permitirá explorar y ampliar el espacio de diseño, de manera que se genere mayor número de ideas y de mejor calidad.

Capítulo 1. Introducción

7

• Efectividad. La efectividad práctica de tal tipo de programa puede ser evaluada mediante la definición o adopción de un modelo para la medición del grado de novedad y viabilidad del producto diseñado.

• Estructura. Un programa de ordenador orientado a apoyar la etapa de generación de

ideas conceptuales en ingeniería de diseño debe incluir al menos tres componentes centrales: estímulo para la generación y organización de ideas, bases de datos de conocimientos y diseño adecuado de la interfaz. Deberá orientar el proceso de diseño, pero de ninguna manera forzar o restringir la manera particular que el usuario tenga de abordar el problema. Para ello deber tener un alto grado de flexibilidad.

• Método. A partir de evaluaciones experimentales de software creativo aplicado a la

resolución de problemas de diseño, de la experiencia, de los conocimientos y métodos de trabajo de ingenieros de diseño y de los resultados de investigaciones recientes sobre diseño, creatividad técnica y gestión del conocimiento, es posible identificar elementos relevantes y características particulares de los tres componentes mencionados en la hipótesis anterior, así como técnicas y métodos creativos, que debe contener un programa de ordenador para potenciar la generación creativa de ideas y para que pueda utilizarse con más efectividad y eficiencia en ingeniería de diseño.

1.3 Objetivos

1.3.1 Objetivo General El objetivo principal de esta investigación es obtener la estructura de un software para asistir al ingeniero de diseño durante el proceso de generación de ideas creativas en la fase de conceptualización de nuevos productos, tomando como base un análisis experimental, objetivo y crítico, del software creativo genérico ofrecido comercialmente en la actualidad. Tal modelo de software deberá incluir elementos de estimulación de ideas creativas técnicas, acompañado de administradores de conocimientos, capturadores de información y otros elementos que se consideren necesarios para garantizar su eficacia.

Capítulo 1. Introducción

8

1.3.2 Objetivos específicos • Una respuesta objetiva a la duda sobre la utilidad del «software creativo» actual para

asistir al ingeniero de diseño en la generación de ideas creativas para la solución de problemas técnicos. La utilidad se entiende en términos de cantidad y calidad de ideas que pueden proponerse a partir del uso del software.

• Una descripción de las tendencias y características generales de los programas CAD más utilizados actualmente que identifique sus debilidades y potencialidades para la generación ideas conceptuales en diseño.

• Un método de evaluación de la efectividad del «software creativo» cuando se utiliza en actividades de diseño conceptual de productos. Debe tratarse de un método que facilite la cuantificación de la efectividad de manera que, a partir de datos experimentales, su aplicación conduzca a conclusiones objetivas.

• Las características más importantes del «software creativo» que influyen, ya sea positiva o negativamente, en el ingeniero de diseño durante el desarrollo de la fase de conceptualización de nuevos productos.

• Las técnicas creativas que, implementadas en este tipo de software, demuestren ser más eficaces para estimular la generación de ideas durante el proceso de diseño.

1.4 Metodología Esta investigación se desarrolla en cuatro etapas principales, que se centran en un trabajo experimental buscando con ello que las propuestas que se presenten estén sustentadas no solamente en apreciaciones subjetivas sino, principalmente, en resultados validados estadísticamente. Estas etapas se describen a continuación.

1.4.1 Fundamentos teóricos En esta etapa se hace una revisión crítica de los elementos teóricos necesarios en la investigación. Se hace una exploración del estado del arte en diseño conceptual y en creatividad, así como en las tendencias de desarrollo en software CAD y software creativo. A partir de allí se revisan varios modelos propuestos para analizar el proceso creativo en diseño y se hace una selección de los más adecuados. De estos se realizan las modificaciones necesarias para poderlos aplicar a las especificidades de la investigación.

Capítulo 1. Introducción

9

1.4.2 Trabajo experimental Como se mencionó, ésta es la fase central de la investigación, con la que se pretende obtener resultados estadísticamente representativos. Dadas las limitaciones y características propias de la investigación, se realiza el trabajo experimental bajo condiciones controladas de laboratorio, empleando como base uno de los métodos más representativos actualmente en investigación del diseño como lo es el denominado «análisis de protocolo». El método originalmente consiste en la observación, captura y análisis de las actividades cognitivas desarrolladas por el sujeto experimental durante una sesión, las cuales deben ser expresadas verbalmente, en lo que se suele denominar pensar en «voz alta» (Cross, 1996). En este caso se ha aplicado algunas variantes que permiten obtener datos de las acciones realizadas en la operación del software evaluado, de los esquemas o dibujos y en los gestos o acciones físicas. Tales variantes se introducen con propósito de adecuar el método a las características particulares de esta investigación y para contrarrestar algunas de las debilidades comentadas en la literatura (Mulet, 2003) en relación con las dificultades del sujeto para expresar verbalmente sus acciones cognitivas. El experimento se diseñó de tal manera que se tuviese un número adecuado de repeticiones (cuatro) para cada caso estudiado (cinco), para que los resultados pudieran ser procesados estadísticamente.

1.4.3 Análisis de resultados Los resultados obtenidos en la fase experimental son procesados mediante la aplicación del modelo de análisis previamente seleccionado, para obtener los valores de variables representativas de las ideas en diseño conceptual: cantidad, calidad, tiempo empleado, origen y evolución. A partir de ellas se hace una comparación entre los diferentes programas evaluados teniendo en cuenta las variaciones producidas en las repeticiones realizadas.

1.4.4 Propuesta de la estructura de software creativo para el diseño Basados en los resultados de las tres etapas anteriores, se sustenta la propuesta de la estructura que debe tener un software que asista al ingeniero de diseño en la generación de ideas durante la conceptualización de nuevos productos.

Capítulo 1. Introducción

10

1.5 Alcance y contribución de la tesis Aunque se ha avanzado en el desarrollo de conocimiento sobre las actividades cognitivas del diseñador y sobre teorías de la creatividad aplicada al diseño, existen muchos espacios aún por cubrir. Uno de ellos es el estudio sobre la aplicación de técnicas de creatividad en la fase conceptual de diseño, en particular utilizando el ordenador como herramienta. Por ello, el alcance de esta investigación pasa por la definición de una metodología para evaluar objetivamente este tipo de herramientas en aquel tipo de aplicación, pero no llega a la pretensión de cubrir temas específicos de la psicología cognitiva. Dentro de la metodología deberá definirse un modelo para la determinación de los parámetros relevantes para la medición de su efectividad en la generación de ideas. La validación del modelo se hará experimentalmente en la comparación entre varios programas de ordenador comercialmente disponibles, y que sean representativos de las varias opciones existentes. El aporte de la investigación se puede resumir en dos elementos centrales: Primero, la evaluación de un tipo de software que comienza a tener relevancia, como es el caso del software creativo, pero del que no se conoce ninguna valoración comparativa y objetiva sobre su efectividad. Segundo, la identificación de los elementos importantes y la definición de una arquitectura básica de un software específicamente orientado a asistir al ingeniero de diseño en la fase de generación de conceptos. No se llegará a la codificación ni a la elaboración de tal software.

1.6 Estructura de la tesis Esta tesis sigue una estructura del tipo mostrado por investigaciones experimentales. La Tabla 1.1 ilustra la correspondencia existente entre cada una de las etapas de la investigación y el capítulo relacionado. En el capítulo 2 se presentan los principales aspectos de la investigación en ingeniería del diseño, partiendo de la definición del término diseño, pasando por lo métodos y modelos más relevantes que se han propuesto para describir y para prescribir el proceso de diseño en general primero y luego enfatizando en la fase conceptual del diseño. También se hace una descripción breve de algunas de las herramientas que se utilizan actualmente, y se concluye con la presentación de algunos grupos de investigación alrededor del mundo, describiendo las principales líneas y proyectos que desarrollan.

Capítulo 1. Introducción

11

Tabla 1.1 Esquema comparativo de la estructura de la tesis y una investigación experimental típica

Etapas de una investigación experimental

Capítulo de la tesis

Planteamiento del problema

Capítulo 1: Introducción

Antecedentes y Estado del arte

Capitulo 2: Ingeniería del diseño

Capitulo 3: Creatividad en la ingeniería del diseño

Capítulo 4: Software de diseño, de ingeniería y de creatividad

Modelo teórico Capítulo 5: Modelos para valorar el diseño y la creatividad

Capítulo 7: Modelado de resultados de la fase experimental

Diseño experimental Capítulo 6: Diseño y realización del experimento.

Resultados experimentales

Capítulo 8: Análisis de resultados por programa.

Capítulo 9: Análisis comparativo de resultados.

Aplicación de resultados Capítulo 10: Propuesta del nuevo modelo de software.

Conclusiones Capitulo 11: Conclusiones.

El capítulo 3 trata el tema de la creatividad en el diseño. Para ello, se hace una aproximación al concepto de creatividad antes de presentar algunos de los modelos que se reportan en la literatura para explicar su papel en la ingeniería del diseño. Luego se presenta una revisión de las herramientas computacionales para apoyar el diseño conceptual, las cuales tienen más un enfoque orientado a la automatización de la fase conceptual del diseño, que a la asistencia al diseñador humano. Se llega entonces a la conclusión de falta de estudios que enfaticen la aplicación de la informática en técnicas de creatividad para el desarrollo de productos. El capítulo finaliza con una explicación breve de las técnicas de creatividad presentes en el software utilizado en la fase experimental de la investigación. En el capítulo 4 se hace una presentación del «estado de la técnica» del software de diseño, de ingeniería y de creatividad. Allí se presentan los principales productos ofrecidos por las cuatro grandes firmas de desarrollo de software CAD, así como cuatro

Capítulo 1. Introducción

12

de los principales programas de apoyo a la ingeniería del producto. El capítulo presenta además el estudio realizado sobre la oferta comercial actual en software creativo, como parte de esta investigación. Los modelos para valorar el diseño y la creatividad son el objetivo del capítulo 5. Se divide el capítulo en los tres enfoques de valoración: la del individuo, la del proceso y la del producto. En cada caso se muestran las principales propuestas reportadas en la literatura y se argumenta la selección de las que se aplican en la investigación actual. El tema del capítulo 6 es la fase experimental. Allí se hace una descripción de todo el proceso preparatorio del experimento, desde la selección del software a evaluar, el método experimental seleccionado, el diseño del experimento y la preparación y ejecución del mismo. En el capítulo 7 se hace la presentación del modelo completo de evaluación, ajustado de acuerdo a las condiciones y objetivos de la investigación. Se definen las variables y los tipos de resultados que se pueden obtener. Aunque evidentemente este capítulo es de tipo descriptivo del modelo de análisis de datos, se decidió presentarlo después de la explicación del experimento, con el fin de facilitar la comprensión de la terminología y, principalmente, de la filosofía que lo envuelve. Si se hubiese presentado antes de explicar el experimento hubiese sido complicado comprenderlo. La presentación de resultados se ha dividido en dos capítulos. En el 8 se hace un análisis detallado por cada tipo de programa evaluado, mientras que en el 9 se hace un análisis de tipo comparativo entre todos ellos. De esta manera se quiere dar una visión completa de los resultados obtenidos, que son los que soportan las conclusiones conducentes a la fase final de la investigación. Las variables presentadas en estos dos capítulos son: el tiempo empleado, las cantidades de ideas, la calidad creativa del proceso y las tendencias de convergencia y divergencia de todo el proceso. En el capítulo 10 se utilizan los resultados y sus conclusiones logradas en los capítulos precedentes, así como lineamientos obtenidos de casos de estudios puntuales reportados en la literatura, de algunas entrevistas y acercamientos a procesos desarrollados por ingenieros y diseñadores y pautas generales de diseño de software (usabilidad, por ejemplo) para definir la estructura de software que se propone como aporte en esta investigación. Se finaliza presentando una maqueta de la interfaz de esta estructura. Finalmente, en el capítulo 11 se hace una recopilación de las principales conclusiones logradas y se dan lineamientos para futuros desarrollos alrededor de este tema.

CAPÍTULO 2

INGENIERÍA DEL DISEÑO

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

15

2 INGENIERÍA DEL DISEÑO

2.1 Introducción En este capítulo se presenta el tema de la ingeniería del diseño, mostrando los diferentes matices del concepto y haciendo una revisión detallada del estado del arte. El diseño como tarea consiste en pensar (idear) y describir una estructura que aparece como una portadora de características deseadas (particularmente funciones); el diseño como proceso consiste en trasformar información de las condiciones, necesidades y requisitos a la descripción de una estructura que las satisfaga. De esta manera, se podría entender al individuo que diseña, como un medio de trasformación de información, que proviene inicialmente del cliente, pero que se alimenta también de conocimiento propio del diseñador y conocimiento adquirido durante el proceso, para dar lugar a una estructura imaginada que una vez hecha realidad, confirma las características con las que se pensó. El hecho de la intervención cognitiva del individuo además de elementos subjetivos que se unen en un sistema a los elementos técnicos, confieren a la ingeniería del diseño una complejidad elevada. Su estudio ha cobrado relevancia en las últimas décadas, generando un movimiento de investigación importante. Hoy día se habla del diseño como una ciencia (Hubka y Eder, 1992) y se reconoce la interacción de un gran conjunto de características dentro de su definición, como por ejemplo: solución de problemas, toma de decisiones, creatividad, búsqueda heurística, evolución, aprendizaje, negociación, conocimiento, optimización, organización, satisfacción de necesidades, etc.; todos ellos necesarios, pero no suficientes por si solos (aisladamente). Los estudios sobre el proceso de diseño, entre otras cosas, ha dejado como resultado un sin número de propuestas para representarlo (modelos descriptivos), para realizarlo (modelos prescriptivos), para entenderlo (modelos cognitivos) y para «automatizarlo» (modelos computacionales); además de la gran cantidad de técnicas y herramientas que sirven para asistirlo. Aún así, se puede afirmar que el desarrollo ha sido desequilibrado. El proceso de diseño se suele subdividir en dos clases de acciones mentales: el análisis y la síntesis. Los sistemas de apoyo al diseño se han centrado especialmente en el análisis, incluso se puede decir que los currículos académicos de la ingeniería se sesgan hacia esa misma tendencia, dejando a la síntesis un tanto en el aire, bajo el supuesto de que la experiencia y el conocimiento del ingeniero de diseño son suficientes para desarrollarla con éxito. Sin embargo, las exigencias del mundo globalizado actual, por productos cada vez más competitivos, más creativos, más innovadores, han desvelado la necesidad de que la etapa de síntesis, aquella en la que la creatividad juega papel

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

16

fundamental, sea mejor asistida. Este reconocimiento ha dado lugar a nuevas tendencias de las investigaciones en la ingeniería de diseño. En este capitulo se pretende recoger aquellas tendencias, exponiendo resultados que se han estado proponiendo en los últimos años. Para ello se ha dividido en cuatro partes principales. Se comienza con la definición del concepto de diseño, con el propósito de marcar con claridad el campo en el que se sitúa la presente investigación. En segundo lugar se hace una recopilación de los principales métodos y modelos del diseño que se han propuesto para integrar todas las acciones realizadas durante el proceso de diseño. Allí se muestran las principales propuestas de modelos descriptivos, prescriptivos, cognitivos y computacionales. En la tercera parte se hace una presentación de técnicas y herramientas modernas de ayuda al proceso de desarrollo de nuevos productos, como por ejemplo la técnica de despliegue de la función calidad, el análisis modal de fallos y efectos, el diseño por factores, etc. Finalmente, en la cuarta parte se presentan algunos de los grupos de investigación más representativos a nivel mundial, mostrando sus principales líneas de investigación y los proyectos que actualmente adelantan. Allí se habla entonces de los centros de investigación de universidades de gran prestigio internacional como el MIT, Stanford, la de Sydney, la de Delf, etc. señalando sus logros y expectativas en la investigación de la ingeniería del diseño.

2.2 El concepto de «diseño» Conviene iniciar este capítulo aclarando la diferencia conceptual del término «diseño» bajo la perspectiva hispanoparlante y la anglosajona. Tal como lo señalan Alcaide, Diego y Artacho (2001a, p.18) diseño en castellano tiene un significado limitado a lo formal o adjetivado, hasta el punto de que se habla de «objetos de diseño», haciendo referencia a las característica externas (formas, texturas, colores, etc.) del artefacto, pero no al artefacto en su conjunto. Entre tanto, el termino anglosajón «design» hace referencia a toda la actividad de desarrollo de una idea de producto, de tal manera que se acerca más al concepto castellano de «proyecto», entendido como el conjunto de planteamientos y acciones necesarias para llevar a cabo y hacer realidad una idea. Es importante decir que en esta investigación se asume el concepto de diseño tal como lo entendería un anglosajón, es decir, en el sentido amplio de su significado y no en el

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

17

sentido limitado de la forma del producto. Esta aclaración es importante porque se quiere establecer un vínculo entre dos disciplinas académicas que siendo naturalmente afines, se han considerando esencialmente diferentes, como son el diseño industrial y la ingeniería, hasta el punto de generar el imaginario equivocado de que el diseño industrial se preocupa únicamente por la forma del producto (y es vista como una disciplina de corte “artístico”) y de que el diseño en ingeniería se preocupa únicamente por los cálculos de los elementos que conforman el producto. Las diferentes definiciones de diseño que se encuentran en la literatura evidencian el concepto antes explicado. Por ejemplo, Pugh (1990) lo define bajo el término “diseño total” como la actividad sistemática desarrollada para satisfacer una necesidad y que cubre todas las etapas desde la identificación de la necesidad hasta la venta del producto. Pahl y Beitz (1995) lo definen como una actividad que afecta a casi todas las áreas de la vida humana, utiliza leyes de la ciencia, se basa en una experiencia especial y define los requisitos para la realización física de la solución. La vinculación del dominio funcional al dominio físico es el objetivo del diseño según Suh (1990), lo cual implica una continua interacción entre lo se quiere conseguir y la forma como se consigue. Mientras que Hubka y Eder, citado por Alcaide (2001a, p.20) define la actividad de diseñar como la reflexión y descripción de una estructura que potencialmente incorpora unas características deseadas. Dym (2002, p.9) después de revisar muchas de las definiciones que se han dado a diseño en ingeniería, propone la siguiente: «es la generación y evaluación sistemática e inteligente de especificaciones para artefactos cuya forma y función alcanzan los objetivos establecidos y satisfacen las restricciones especificadas». El ICSID (2004) define diseño como «una actividad creativa cuyo propósito es establecer las cualidades multifacéticas de objetos, procesos, servicios y sus sistemas, en todo su ciclo de vida. Por lo tanto, es el factor principal de la humanización innovadora de las tecnologías, y el factor crítico del intercambio cultural y económico» Se podría seguir mencionando muchas otras definiciones de diseño. Sin embargo las expuestas aquí son una muestra representativa del significado moderno del término y recoge los principales elementos inherentes a él. Así, se pude hablar de que el diseño busca la satisfacción de una necesidad, es decir, aborda la solución a una situación problemática. Un segundo elemento importante es que para lograr obtener tal solución se debe tener en cuenta el entorno en el que se aplicará y las interrelaciones entre sus componentes, es decir, tener un enfoque sistémico, lo cual implica una actuación

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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multidisciplinaria y la consideración de todo el ciclo de vida del producto. La tercera consideración tiene que ver con las limitaciones impuestas por factores externos de orden físico, económico, social y funcional, a lo que comúnmente se le denomina restricciones. Y el cuarto elemento que define al diseño es su identificación como una actividad creativa por excelencia, en la que se tiene la posibilidad de desplegar en toda su magnitud esta característica inherente del ser humano. En resumen, el diseño se entiende como el desarrollo de una estructura o un sistema que sea portador de características deseadas (particularmente, funciones) y que logra básicamente por la trasformación de información sobre condiciones, necesidades, demandas, requisitos y exigencias, en la descripción de una estructura capaz de satisfacer esas demandas, que pueden incluir no solo los deseos del cliente, sino también requisitos de todo el ciclo de vida, esto es, de todos los estados intermedios por los que pasa el producto.

2.3 Metodologías de diseño Nigel Cross define metodología de diseño como «el estudio de los principios, prácticas y procedimientos de diseño en un sentido amplio. Su objetivo central está relacionado con el cómo diseñar, e incluye el estudio de cómo los diseñadores trabajan y piensan; el establecimiento de estructuras apropiadas para el proceso de diseño; el desarrollo y aplicación de nuevos métodos, técnicas y procedimientos de diseño; y la reflexión sobre la naturaleza y extensión del conocimiento del diseño y su aplicación a problemas de diseño» (Lloyd, 2004). Conviene en este punto precisar la diferencia entre los términos método, técnica, modelo y metodología, ya que ellos son utilizados de diferentes maneras en la literatura y puede prestarse a confusión. A este respecto Cross (1984, p.vii) trascribe las palabras de Christopher Alexander (1971), que traducidas dicen lo siguiente: «Si usted llamara a eso: ¡una buena idea para aplicar!, me sentiría feliz. Si lo llamara ¡un método!, igual me gustaría, pero comenzaría a cambiar de opinión. Si lo denomina ¡una metodología!, yo no querría hablar más del tema». Palabras que saliendo de uno de los líderes de las metodologías de diseño, llaman a la precaución sobre el verdadero significado de tales términos y la necesaria distinción de su significado.

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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De acuerdo con las definiciones formales1 de estos términos (Salvat, 1997; RAE, 2002), se puede entender que la relación entre ellos se da a diferentes niveles. Así, método hace referencia a la manera cómo una persona (un ingeniero de diseño, en este caso), realiza su tarea (diseñar); las técnicas son las herramientas que utiliza tal persona para aplicar su método; el modelo es la forma de representar el método, con el fin de estudiarlo y comprenderlo; la metodología es el estudio formal del método. De esta manera, mientras que las técnicas son herramientas para el método, el modelo lo es para la metodología. Se presenta a continuación una breve recopilación de los modelos, métodos y teorías de diseño más relevantes en la actualidad, para dar un marco teórico a la investigación que aquí se adelanta.

2.3.1 Métodos de diseño Tal como lo señala Julian (2002) existe una tendencia a aceptar la necesidad de métodos que muestren el camino a recorrer durante el diseño de de productos y de modelos que los representen, citando a Doesburg y Gropius, quienes desde principios del siglo XX afirman esta necesidad, aunque fue solo a finales de los 50 y principios de los 60 que el tema de los métodos de diseño cobran relevancia como respuesta a la creciente complejidad del proceso de desarrollo de productos. Jones, en su comunicación “A Method of Systematic Design” en la primera conferencia de métodos de diseño realizada en el año 62 en el Imperial Collage, formaliza el inicio de la época de las “metodologías” de diseño (Jones, 1984). Cross (1984) hace una recopilación de los diferentes métodos de diseño desarrolladas en los siguientes 20 años (1962-1982), partiendo precisamente de la propuesta de Jones, pasando por Alexander, Archer, Darke y Ritter, para citar solamente las más conocidas. En su compilación, Cross identifica cuatro periodos, el primero comprendido entre 1962-67, en el que se refleja el intento por aplicar nuevos métodos y técnicas desarrolladas en la segunda guerra mundial, en la estructuración y gestión de todo el proceso de diseño,

1 Método: modo de decir o hacer con orden una cosa. Modo de obrar o proceder; hábito o costumbre que cada uno tiene y observa.

Modelo: ejemplo o forma que uno sigue en la ejecución de una obra artística o en otra cosa. Esquema teórico, de un sistema o de una realidad compleja, que se elabora para facilitar su comprensión y estudio de su comportamiento.

Técnica: relativo o perteneciente a las aplicaciones de las ciencias y de las artes. Conjunto de procedimiento y recursos de que se sirve una ciencia o un arte.

Metodología: estudio formal de los procedimientos utilizados en la adquisición o exposición del conocimiento científico. Ciencia del método.

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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intento que, se puede afirmar, fracasó. El segundo periodo entre 1966-73, se describe como aquel en el que se intenta entender la complejidad de los problemas de diseño, habida cuenta del fracaso en los intentos previos de estructurar el proceso. Otro enfoque de la complejidad del tema se aborda tratando de entender la forma cómo los diseñadores abordan el proceso tradicional de diseño, para lo cual se recurre desde entrevistas abiertas hasta laboratorios controlados, enfoque este que tuvo su máximo interés a finales de los 70. Entre 1972-82 se define el cuarto periodo en el que emerge un enfoque más filosófico del diseño, que busca comprender y asimilar las experiencias ganadas en los años anteriores. La historia de los métodos de diseño se resume hasta la década de los 90’s como aparece en la Tabla 2.1.

2.3.2 Modelos de diseño En general se entiende como modelo de diseño la forma de representación del proceso que desarrolla el diseñador en su labor. Los modelos y métodos de diseño se pueden enmarcar dentro del campo que los expertos califican como «investigación en diseño»2, cuyo objetivo genérico es establecer nuevas formas o recomendaciones que potencien la eficiencia en el diseño. Cross (1999) clasifica los modelos de diseño en dos grupos: descriptivos y prescriptivos, mientras que Takeda (1990) citando a Finger y Dixon (1989) adiciona dos más: cognitivos y computacionales. Los modelos descriptivos muestran la secuencia de actividades que ocurren en diseño, dentro de los cuales se puede mencionar el modelo básico y el modelo de French. Los prescriptivos, como su nombre lo indica, prescriben un patrón de actividades de diseño, como lo intentan Archer, Pahl y Beitz, el modelo alemán VDI 2221, el de March y el de Pugh entre otros. Mientras que los cognitivos, explican el comportamiento del diseñador y los computacionales, expresan la forma en que un ordenador podría desarrollar la tarea de diseño. Conviene hacer una breve presentación de estos modelos con el fin de identificar las diferentes etapas y fases que se desarrollan en el proceso de diseño.

2 Según Reymen (2001), en el mundo del diseño puede identificarse tres áreas de trabajo: el diseño en la práctica, la educación en diseño y la investigación en diseño.

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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Tabla 2.1 Historia de los métodos de diseño

Autores Representativos

Descripción

Asimow (1962) Dos etapas: • Planeación y Morfología • Diseño detallado.

Jones (1963) La intuición y los aspectos no-racionales tienen el mismo rol que los lógicos y los procedimientos sistemáticos.

Archer (1963),

Listas de chequeo (¡más de 229 items!), para verificar tres fases:

• Análisis. • Creatividad • Ejecución.

Alger y Hays (1964) Énfasis en la valoración de alternativas del proyecto.

Alexander (1964) Análisis riguroso del problema. Adaptación del programa de diseño al problema específico División del problema complejo en subgrupos de problemas.

Luckman (1967) Método AIDA, tres fases: • Análisis • Síntesis • Evaluación.

No son lineales sino interactivas. Levin (1966) Caracterización de propiedades de sistemas.

Relación causa – efecto (controlables y no controlables) Gugelot (1963)

Burdel (1976)

Información sobre necesidades del usuario. Aspectos funcionales Exploración de posibilidades funcionales Decisión Detalle: cálculos, normas, estándares. Prototipo.

Jones (1970) No es un método, pero expone dos tendencias: Caja negra: la parte más importante del diseño se realiza en el subconsciente del diseñador, no puede ser analizada. Caja de cristal: todo el proceso se hace transparente.

Jones (1971)

Alexander

Tudela

Contracorriente: Los métodos de diseño destruyen la estructura mental del diseñador. Se produce una abolición de la racionalidad funcional.

Manuri (1974) No es correcto proyectar sin método. Indica que primero se hace un estudio sobre materiales y procesos, que alimentan la generación de ideas.

Maldonado (1977)

Dorfles (1977)

Deben integrarse al proceso de diseño los factores: funcionales, simbólicos o culturales, de producción.

Bonsiepe (1985) Dos métodos: Reducción de la complejidad de Alexander. Búsqueda de analogías o Sinéctica de Gordon.

Quarante (1992) Para cada problema hay un método. No universalidad de métodos.

Fuente: Elaboración propia a partir de Julian et al (2002) y Cross (1984).

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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a. Modelos descriptivos del diseño El modelo lineal del proceso de diseño, aunque resulta muy básico, permite identificar las fases del diseño que son comúnmente aceptadas por la mayoría de investigadores. La Figura 2.1 muestra las fases de diseño conceptual, preliminar y detallado. En la primera fase se buscan conceptos o principios de solución al problema, para la cual se analiza el problema identificado, se sintetiza una o varias posibles soluciones y se evalúan con respecto a restricciones (especificaciones) impuestas. Algunos la denominan fase de «síntesis» del diseño. En esta fase se generan principios de solución, pero no se obtienen estructuras de solución lo suficientemente válidas (o acabadas) como para materializar la respuesta al problema. Sin embargo, es la etapa que demanda del diseñador una alta dosis de abstracción y de creatividad, caracterizada por la incertidumbre del éxito y por la dinámica de la evolución hacia estructuras válidas.

Figura 2.1 Modelo Descriptivo lineal del diseño En la fase de diseño preliminar se avanza en la concretización de una solución al problema, determinando componentes e interacciones con el suficiente grado como para poderla evaluar objetivamente. Se obtienen formas específicas, materiales propuestos y planos de conjunto con dimensiones generales, que representan al producto como un conjunto organizado de piezas, componentes, enlaces y acoplamientos. Se puede decir, que esta fase es más «comprendida» por los ingenieros de diseño que la anterior, dada la formación curricular específica. La fase de diseño de detalle corresponde a la generación de todas las especificaciones necesarias para la producción del producto-solución. La elaboración de planos de detalle, la determinación de etapas de fabricación, la identificación de proveedores, etc., son típicas actuaciones en esta fase, que es la mejor desarrollada a nivel empresarial, dado su interés particular y su organización orientada a la materializar soluciones. Así, estas fases, además de describir el proceso, evidencian la diferenciación de intereses en la práctica del diseño. La primera, suele ser de interés para los investigadores de diseño que buscan mejores métodos para abordar la tarea. La

Identificación de la necesidad

Fase 1: Diseño conceptual

Fase 2: Diseño preliminar

Fase 3: Diseño detallado

Diseño final: Solución

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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segunda, interesa especialmente a los académicos que quieren forjar profesionales capaces de concretar soluciones, y la tercera, es de interés de la industria o del nivel empresarial que quiere materializar productos innovadores. Existen otros modelos descriptivos mucho más elaborados, como el de French (1999), pero en esencia sigue existiendo un acuerdo en la predominancia de aquellas tres fases descritas. b. Modelos prescriptivos Como se mencionó, los modelos prescriptivos además de describir, dan pautas para desarrollar cada una de las fases y etapas del proceso de diseño. En esta categoría existe una gran variedad de propuestas, siendo las más conocidas las de Archer, VDI21, March, Pugh y Pahl y Beitz (Cross, 1999). Se presenta a continuación los dos últimos por ser representativos de las tendencias en la definición de modelos prescriptivos de diseño. El modelo denominado «Total Design» propuesto por Pugh (1990) está basado en un núcleo descriptivo del proceso, compuesto de actividades genéricas (válidas para cualquier producto que se diseñe) tales como: análisis de mercado, diseño conceptual, diseño de detalle, fabricación y venta. Aparte del núcleo, que se representa en la Figura 2.2, existirán las “especificaciones de diseño” que son aquellas características particulares que rodean al caso concreto que se esté abordando y que delimitan el campo de actuación del núcleo del diseño. Pero las principales características de este modelo son: la necesaria interacción de tantas disciplinas como sea necesario para resolver el problema, sean estas disciplinas técnicas o no; la definición clara de las especificaciones de diseño, que serán tenidas en cuenta durante todo el proceso y que definen la “frontera del diseño”; y el continuo acercamiento a la solución mediante la retroalimentación que conduce a estadios intercalados de divergencia (generación de conceptos) y convergencia (evaluación sistemática). Esta aproximación gradual a la solución es denominada por Pugh como «método de convergencia controlada» y utiliza una matriz de valoración que enfrenta a las alternativas de solución contra los criterios previamente establecidos. El método de Pahl y Beitz utiliza la teoría de sistemas para sustentar la propuesta de trabajo a través de funciones y subfunciones, que combinan los efectos físicos con las características geométricas y los materiales, para que surja el principio de solución (Alcaide, Diego y Artacho, 2001).

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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Figura 2.2 Núcleo y especificaciones del proceso de diseño

El método centra su atención en el denominado «embodiement design» (diseño de conjunto), pero para ello, propone un desarrollo de proyecto por módulos funcionales separados, lo cual tiene como ventaja la simplificación del análisis, pero la desventaja de que puede llegarse a una propuesta de conjunto muy compleja (Syed, Agarwal y Malik, 2000). Es uno de los métodos más utilizados en el diseño mecánico y su estructura se muestra en la Figura 2.3. Algunos críticos del tema sugieren que los modelos no son aplicables tal como se presentan en forma teórica. Por ejemplo Rasmussen (1994) indica que en lugar de tales modelos secuenciales, que pretenden mostrar al diseño como un proceso ordenado, se debe percibir el diseño como una compleja interacción entre las diferentes personas y de estas con el ambiente, de manera que se considera al diseño como un proceso variable y oportunista, que no puede ser predecible y, además, cuyas decisiones se toman bajo la perspectiva particular que el diseñador reconoce dentro de ese contexto. Al analizar cada uno de los métodos de diseño aquí expuestos se puede concluir que a pesar de las diferencias que pueden existir entre ellos, muestran algunas coincidencias que llevan a afirmar el reconocimiento de etapas comunes, como es el caso concreto de la etapa de generación de conceptos de diseño, esto es, de alternativas de solución al problema que se aborda en un momento determinado y en el cual la creatividad es protagonista principal.

Funcionamiento

Proceso de fabric

Peso Mantenimiento

Ergonomía Tiempo

Mercado

Especificaciones

Diseño conceptual

Fabricación

Diseño de detalle

Venta

Coste Tamaño

Estética Empaque

Candidad Competencia

Materiales Instalación

Disposición final Política

Frontera del diseño

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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Figura 2.3 Modelo de Pahl y Beitz

Fuente: Adaptado de Cross (1999 p.37)

Por ejemplo, Manuri (Julian, 2002) denomina esta etapa como Creatividad: elaborar una síntesis. French, por su parte la relaciona dentro del Diseño conceptual, apuntando que es la fase que impone mayores demandas al diseñador y donde hay más oportunidades de cambios (Cross, 1999). Archer (1999) habla de ella explícitamente como Fase Creativa que comprende análisis, síntesis y desarrollo. Pugh (1994) la llama Diseño conceptual e incluye en ella la generación y evaluación de ideas que cumplan con los parámetros de diseño. Palh y Beitz (1995) las sitúa dentro de la fase preliminar de Aclaración de la Tarea, llamándola definición y selección de ideas de producto. Gómez-Senet en su teoría de las dimensiones del proyecto, la propone como una de las Fases: fase creativa (Alcaide, Diego y Artacho, 2001). Tate y Nordlund (1996) en su propuesta, que busca desarrollar el modelo de Suh, la denominan generación y selección de conceptos. Rassmussen también toca el tema de la creatividad indicando que es

Necesidad

Clarificar el problema y Elaborar la especificación.

Identificar problemas esenciales Establecer estructuras funcionales Buscar principios de solución Combinar y confirmar en variantes de conceptos Evaluar por criterios técnicos y económicos.

Desarrollar arreglos preliminares y diseños de forma. Seleccionar Refinar y evaluar por criterios técnicos y económicos

Especificación

Concepto

Arreglo preliminar

Optimizar y completar los diseños preliminares Verificar Preparar lista de partes y documentos de producción

Arreglo definitivo

Finalizar detalles Completar dibujos y documentos de producción Verificar documentación

Documentación

Solución

Act

ualiz

ar y

mej

orar

D

iseñ

o de

det

alle

s

D

iseñ

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Info

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ción

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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precisamente la fase no normativa, aquella en la que el diseñador hace una búsqueda de soluciones que pueden ser factibles y que él denomina exploraciones del «mundo del objeto» (Rasmussen, 1994). Esta conclusión es importante para la investigación que aquí se presenta, toda vez que queda claro que la fase de generación de ideas creativas es algo reconocido, pero a la vez, poco tratado en la literatura de ingeniería de diseño. Como una segunda conclusión importante de esta discusión, se puede afirmar que los modelos de diseño pueden ser útiles en la medida que reúnan dos condiciones básicas: • Que se tenga claridad total de lo que hay detrás, es decir, una visión de que el

modelo no es otra cosa que una herramienta que puede orientar un proceso, pero que no lo debe limitar ni subyugar. El método representado estará sometido al proceso y no al contrario.

• El solo modelo no es suficiente para garantizar un correcto diseño, principalmente debido a la incapacidad de representar el contexto del proyecto como un sistema y un sistema con interacciones complejas.

c. Modelos cognitivos Los modelos cognitivos buscan hacer una descripción formal de la forma de actuación del conocimiento del individuo que diseña. Existen algunos trabajos que buscan identificar los procesos cognitivos del proceso de diseño, como el de Akin (1979) y Jeffries (1981), pero el tema sigue siendo de difícil tratamiento. Tal como lo comenta Feijó (1991), la representación del proceso de diseño será siempre incompleta, y estará enmarcada en los dos niveles más simples de modelación, tal como lo muestra en la Figura 2.4.

Figura 2.4 Los tres niveles de la modelación del diseño Fuente: Feijó (1991)

Diseño

Representació

n cognitiva del diseño

Representaciones descriptivas y prescriptivas del diseño

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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La dificultad de construir modelos que representen la actividad cognitiva del diseñador obedece, entre otras cosas, a que el diseñar es una clase de aprendizaje en la que las habilidades y las capacidades son adquiridas después de aprender técnicas, de asimilar conocimiento específico y general, y de inspeccionar experiencias exitosas del pasado (Suwa et al., 1998); tales habilidades y capacidades suelen ser tácitas y ni aun los diseñadores más experimentados son concientes de las acciones cognitivas que hay detrás de sus trabajos. Una de los primeras aproximaciones realizadas para clasificar las acciones cognitivas fue la de Suwa y Tversky citada por Suwa et al. (1998). En ella, las actividades se dividen principalmente en información visual y no-visual, las primeras se subdividen en elementos descritos (esquematizados) con sus características percibidas y relaciones espaciales; tal tipo de modelo se basa en la distinción cognitiva del qué y del dónde. Mientras que la información no-visual se clasifica en «pensamientos funcionales» y en conocimiento. De esta manera, todo el contenido del proceso de diseño puede relacionarse con alguna de estas subdivisiones. Esta primera aproximación es complementada posteriormente por el mismo autor al dividir las acciones cognitivas de los diseñadores en cuatro categorías: físicas, preceptúales, funcionales y conceptuales. Se sustenta esta división en el hecho de que la información es procesada por el individuo primero sensorialmente, luego perceptualmente y al final, semánticamente; de manera que las acciones físicas corresponden al nivel sensorial, las preceptúales al nivel perceptual, y las funcionales y conceptuales al nivel semántico. Es posible, por lo tanto, identificar y representar el proceso de diseño bajo estas cuatro categorías. El modelo “reflectivo” presentado por Valkenburg (1998) basado en la teoría de la práctica reflectiva de Schön, muestra una estructura del proceso cognitivo en el diseño, tal como se muestra en la Figura 2.5. Clasifica las actividades de diseño en cuatro categorías: nombramiento, estructuración, movimiento y reflexión. El diseñador inicia el proceso nombrando (identificando) los aspectos relevantes de la situación, pasando a estructura el problema en cierta manera, haciendo movimientos hacia un solución y reflexionado en esos movimiento y la estructura construida. Tal reflexión es una acción consciente y racional que puede conducir a replantear la estructura del problema, al desarrollo de nuevos movimientos o a fijar la atención en nuevos aspectos del problema.

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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Figura 2.5 Actividades de diseño en el modelo de estructura cognitiva

Fuente: Tsumaya et al. (2001)

Oxman (1997) propone la concepción del diseño como un proceso secuencial de descripción y re-descripción en el que la representación gráfica es el elemento central del diseño. El modelo se muestra en la Figura 2.6. Citando a Schön dice que el diseñador desarrolla una conversación gráfica con el diseño (p.329). Su argumento se sustenta en las modificaciones y re-modificaciones de las representaciones del diseño, señalando que las operaciones cognitivas incluyen relaciones estructurales de las imágenes que representan el objeto diseñado. Por su parte, Chakrabarti (2001) argumenta que un modelo ideal debe reunir al menos tres requisitos: representar la actividad de diseño en cualquier campo de aplicación, desde diseño rutinario hasta el innovador; en segundo lugar debe asistir la fase de síntesis conceptual; en tercer lugar debe facilitar la evolución de los conceptos por los diferentes estadios de detalle. Por ese motivo, critica los tres enfoques tradicionales sobre el razonamiento funcional en diseño y propone uno nuevo. El modelo de Freeman y Newell, representa esencialmente un proceso de avance a través de los diferentes niveles de detalle del diseño, pero no da ningún tipo de ayuda para superar la frecuente dificultad de encontrarse en un punto donde ninguna estructura propuesta satisface completamente los requerimientos funcionales.

Nombramiento

Movimiento

Reflexión

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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Figura 2.6 Modelo general de re-representaciones

El segundo, denominado modelo paradigma, representa el proceso de modificación de componentes de la estructura de solución para satisfacer requerimientos funcionales, en una forma cíclica. Para ello se asume que es posible identificar y aislar los componentes equivocados, que se tienen los criterios suficientes para satisfacer una solución y que es posible modificar monotónicamente una solución provisional, es decir, que la satisfacción de un requerimiento implica un avance en la solución. El tercer modelo criticado por Chakrabarti es el modelo sistemático, el cual no restringe el campo de aplicación, por lo que puede utilizarse para resolver problemas de cualquier naturaleza. No es claro su potencial de apoyo a la elaboración de estructuras a través de los diferentes niveles de detalle. Sin embargo, propone elaborar adecuadamente la estructura funcional global antes de trabajar con las sub-funciones.

Selección de la restricción

inicial

Selección de la estrategia

inicial

esquema

componente

Selección del primer nivel de

abstracción representacional

tipología

topología

formal

Selección de la operación asociada

Especialización/ generalización

Inserción/ eliminación

paramétrico

Evaluar

Identificar restricciones

Asignar prioridades

Donde algunos niveles de abstracción y de esquematización, son:

Esquema tipológico Topología Sistema Formal

Prototipos relaciones tamaño Concepto

Ejes, engranajes, rodamientos Central, lineal, axial Interno externo

Grande pequeño

Refinamiento Especialización Generalización

Insertar eliminar

Operaciones paramétricas

Escalado y ajuste

paramétrico

Sistema formal Operaciones

simetría

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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El nuevo modelo de Chakrabarti es conceptualmente semejante al modelo co-evolucionario de Maher (2001) que se presenta más adelante, en el sentido que el problema inicial se va modificando en la medida que las soluciones parciales que se van obteniendo incorporan nuevos requerimientos y modifican el problema inicial. Mientras tanto, Takeda et al. (1990) proponen un modelo cognitivo basado en cinco sub-procesos dentro del ciclo de diseño: apropiación del problema, sugerencias de conceptos clave para la solución, desarrollo de alternativas, evaluación y, finalmente, conclusión. Estos ciclos se repiten las veces que sea necesario para resolver el problema en forma completa y pueden enlazarse entre sí en cualquiera de los subprocesos (no son consecutivos). La Figura 2.7 ilustra este modelo.

Figura 2.7 Razonamiento en el ciclo de diseño

Fuente: Takeda et al. (1990) Este modelo se basa en el empleo de tres clases de razonamiento en el diseño: deducción, abducción y circunscripción. La primera se da cuando la solución se deriva de las especificaciones y del conocimiento previo. Evidentemente para la mayoría de problemas de diseño (mal estructurados) esta clase no resulta suficiente. La abducción, entendida como el proceso por el cual se generan hipótesis3, permite refinar las soluciones mediante la retroalimentación. Por otra parte, la circunscripción busca resolver el problema de la falta de bases de conocimientos completas, bajo la premisa de que cualquier pieza de conocimiento es válida solamente bajo ciertas situaciones, pero su aplicabilidad solo es detectada por las contradicciones que se pueden presentar. 3 Nubiola (2001) presenta el concepto de Abducción, acuñado por Peirce, como opuesto a la deducción y a la inducción, en el sentido de que es a través de él que se generan hipótesis o propuestas para explicar los hechos que son sorpresivos. «Es un tipo de inferencia caracterizada por su probabilidad: la conclusión que se alcanza es siempre conjetural, es solo probable, pero al investigador le parece del todo plausible» (p.5).

Sugerencias de conceptos clave

Desarrollo de alternativas

Evaluación

Conclusión

Apropiación del problema

Abducción

Deducción

Circ

unsc

ripci

ón

Ope

raci

ón d

e co

noci

mie

ntos

y

obje

tivos

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

31

d. Modelos computacionales En general se acepta que la actividad de diseño se divide en dos categorías de procesos mentales y de acciones: el análisis y la síntesis. El desarrollo de herramientas informáticas para el diseño se ha centrado en particular en los procesos de análisis, mientras que la síntesis ha tenido muy poco desarrollo. Aún así, hay investigaciones sobre el tema, principalmente orientadas a la definición de estructuras informáticas que permitan construir herramientas de apoyo a la actividad de diseño. Takeda et al. (1990) presentan la Teoría General del Diseño (GTD) como una formulación del proceso de diseño para explicar cómo se desarrolla en términos de manipulación de conocimiento y sobre la cual se construye una propuesta de modelo computacional, que utiliza el modelo cognitivo de deducción-abducción-circunscripción descrito en el numeral anterior. El GTD se basa en tres axiomas y siete teoremas, y explica el diseño como el proceso de transformación o mapeo entre un espacio función y un espacio de atributos, donde la especificación de diseño corresponde a un punto del primer espacio y la solución de diseño a un punto del segundo, como se representa en la Figura 2.8.

Figura 2.8 Proceso de diseño según Takeda.

Fuente: Takeda et al.(1990) Ese mapeo no es simple y directo sino que es un proceso de refinamiento paso a paso en el que un «metamodelo» (descripción del objeto de diseño independiente del contexto) va

Diseño como un proceso paso a paso de

refinamiento

Espacio Función, en términos de

fenómenos físicos

Espacio de Atributos medibles por reglas

físicas.

Espacio del Metamodelo o de fenómenos físicos y características

físicas

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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evolucionando por la adición de información y conocimiento, que surge a partir de la ejecución de escenarios de diseño (procedimientos y reglas) que crean un contexto C, cuyos contenidos son entonces evaluados contra el metamodelo actual Mi, de manera que si existe consistencia (cumplimiento de restricciones) entre ellos, el metamodelo se transforma a un estadio superior (evoluciona) Mi+1 y así continua el proceso hasta que los requerimientos iniciales son completamente satisfechos. La Figura 2.9 ilustra el proceso descrito.

Figura 2.9 Esquema de evolución del metamodelo

El modelo computacional de Takeda se sustenta en esta teoría y en el modelo cognitivo ya explicado. Si se asume que el proceso de diseño cambia su estado paso a paso, cada uno de estos pasos puede formularse como:

c c cDs Ko P∪ (2.1)

Donde:

cDs es la descripción del diseño actual

cKo el conocimiento disponible en el estado actual

cP , las propiedades del diseño actual. Durante el subproceso de sugerencias de aspectos clave se trata de encontrar Dsc a partir de Pc y Koc, en un proceso de abducción. Los subprocesos de desarrollo y evaluación, son desarrollados por deducción. La arquitectura del simulador propuesto por Takeda et al. (1990) y que se muestra en la Figura 2.10 consiste en dos partes principales: el sistema de inferencias a nivel acción y el sistema de inferencia a nivel objeto. Este último consiste en el espacio de trabajo definido por , ,Ds P Ko y los tres

subsistemas cognitivos (deducción, abducción y circunscripción). El conocimiento que se aplica en este sistema es aquel relacionado con el objeto del diseño, mientras que en el sistema a nivel de acción el conocimiento es aquel que determina cómo diseñar (prescripción del diseño).

Especificación funcional

Diseño solución

Mi Mi +1 Ci e

M: Metamodelo e: Evaluación C: Contexto

retroalimentación

V

F

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

33

Figura 2.10 Esquema del simulador de diseño de Takeda et al. (1990)

La propuesta de Suh en la formulación del llamado Diseño Axiomático (Suh et al., 1996; Tate, 1996; Engelhart, 2000; Alcaide, Diego y Artacho, 2001), define el diseño como el relacionamiento entre los requerimientos funcionales del dominio funcional y los parámetros de diseño del dominio físico, y la sustenta a través de dos axiomas fundamentales (de ahí el nombre de la teoría): independencia e Información. El primero condiciona el diseño a la independencia de los requerimientos funcionales, mientras el segundo se refiere al diseño óptimo como aquel diseño funcionalmente desacoplado (el que cumple el axioma 1) que requiere mínima información. A partir de estos axiomas Suh propone siete corolarios (reglas) y siete teoremas, que fundamentan su propuesta de formulación del proceso de diseño mediante la expresión:

{ } [ ]{ }FR A DP= (2.2)

en la que FR es el vector de requerimientos funcionales, DP el de parámetros y A la matriz de diseño (Alcaide, Diego y Artacho 2001, p.35). Posteriormente Harutunian et al. (1996) proponen una primera versión de un software basado en la propuesta de Suh, que permitiría evaluar la matriz de diseño [A]. Tate y Nordlund (1996) dan un aporte adicional al presentar un esquema del proceso de diseño bajo el contexto del diseño axiomático. El modelo computacional y cognitivo de Maher (2003) asume la existencia de dos espacios paralelos de búsqueda (espacio del problema y espacio de solución), de manera que durante el proceso de diseño se hace iterativamente una búsqueda en cada espacio utilizando el otro como base para refinar la función cuando se evalúan las

Inferencia a nivel de objeto Abducción-deducción-circunscripción

Espacio de trabajo

Ds P Ko

Inferencia a nivel de acción

Espacio de trabajo

Condiciones Operaciones

Base de conocimiento de cómo diseñar

Base de conocimiento de objetos

Capítulo 2. Ingeniería del diseño

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alternativas de diseño. La Figura 2.11 muestra el modelo, cuyo nombre lo toma de la similitud con el proceso de interacción natural entre dos especies, tan íntima que para su evolución dependen mutuamente. El modelo computacional busca mostrar cómo un mecanismo para el diseño puede incluir razonamiento tanto sobre el problema como sobre la solución, en forma paralela. En el modelo computacional se utiliza un algoritmo genético que utiliza conceptos de espacios de búsqueda y representación de individuos por genotipo/fenotipo, que interactúan con operadores de cruzamiento, mutación, selección, reproducción y refinamiento.

Figura 2.11 Modelo co-evolucionario del diseño

Fuente: Maher (2003)

Otra de los métodos propuestos recientemente es el llamando “Design Method based on Structured Reflection (DMSR)”, basada en un proceso de alternación entre las etapas de diseño y de reflexión, de manera que durante esta última, se pueda procesar la información generada en la etapa precedente. Este método es fruto de la investigación que se realiza en el Stan Ackermans Institute de Eindhoven, Holanda (Reymen, 2001; Ivashkov y Van Overveld, 2002), actualmente en curso. Se puede decir, para concluir, que las propuestas de modelos computacionales para el diseño aun es un campo en desarrollo que no muestra resultados concretos prácticos, pero que los avances realizados permite afirmar que en poco tiempo habrá resultados importantes.

2.4 Diseño conceptual Ya se ha explicado que la fase inicial de desarrollo de un producto se suele denominar como diseño conceptual o etapa de síntesis del diseño. Ésta es considera como la etapa

P1 P2 P3

S1 S2 S3

Capitulo 2. Ingeniería del diseño

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donde la creatividad juega un papel determinante y, dados los objetivos de esta investigación, conviene precisar algunos elementos que ayuden a comprenderla mejor. En primer lugar es necesario decir que hay un acuerdo general en los investigadores que el diseño conceptual es una fase crucial en el desarrollo de productos, en particular cuando se trata de diseñar productos innovadores o cuando se quiere generar un diseño completamente nuevo de un producto ya existente (Research Opportunities in Engineering Design, 1996; Horváth, 2000; Wang et al., 2002; Mulet, 2003). El impacto de las decisiones tomadas en esta fase son determinantes para el resto del proceso, hasta el punto que un pobre concepto de un producto es prácticamente imposible de mejorar en etapas posteriores. La Figura 2.12 muestra el comportamiento de diversos factores del proceso de diseño.

Figura 2.12 Tendencias de factores de durante el proceso de desarrollo de productos.

Fuente: Research Opportunities in Engineering Design (1996) Desde el punto de vista metodológico, se entiende como la fase más temprana del desarrollo de un producto en la que se obtienen soluciones abstractas, generalmente incompletas, pero que se espera que satisfagan los requerimientos y especificaciones iniciales del problema. Su objetivo, por lo tanto, es explorar las mejores alternativas para obtener uno o más conceptos de diseño que puedan utilizarse como base para desarrollar el producto en las subsiguientes fases. Su significado epistemológico se deriva del latín conceptus: noción general sobre un conocimiento, impresión mental, idea abstracta y generalizable de un objeto o sistema. Mientras que la palabra concepción: comienzo del proceso de existencia, derivación o

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formación de una idea. Es claro, entonces, que el término diseño conceptual hace referencia a la etapa donde se conciben o donde nacen las idea del sistema o elemento que solucionará un problema identificado. Se acepta que esta fase depende de la creación de asociaciones contextuales entre conceptos intuitivos y aprendidos (contenidos en «paquetes» de conocimientos), de la aplicación de la intuición y la heurística en la solución cuasi-racional en un área determinada y de la exteriorización de las imágenes mentales en representaciones observables. En el diseño conceptual se inicia con las especificaciones que circunscriben al producto deseado, los requerimientos técnicos, las condiciones de realización u las restricciones. Todo ello se trasforma en ideas funcionales, primeros principios de físicos y de trabajo, organizaciones estructurales y representación de las formas materiales para contrastarlas contra los requerimientos y efectuar pre-selecciones. Todo ello representado en la Figura 2.13, no sucede necesariamente en forma secuencial aunque sí mediante una sinergia difícil de analizar. Aunque se ha avanzado en muchos aspectos de la comprensión de estas actividades aun quedan muchas preguntas por contestar (Horvát, 2000).

Figura 2.13 Etapas del diseño conceptual

Se han desarrollado algunas técnicas que apoyan estas actividades, las cuales son expuestas en el siguiente apartado, como por ejemplo el FAST, el QFD, los diagramas de bloques funcionales, etc., pero aún parecen poco articuladas entre sí y no describen con prestancia la sinergia que un ingeniero de diseño desarrolla en su interior. De la misma manera las herramientas computacionales de diseño creativo que se están desarrollando sobre la base de cuatro tipos de tecnología (estrategias de solución de problemas, algoritmos genéticos, razonamiento basado en casos y agentes), que parecen dar luces al respecto, pero que aun están en fase de consolidación y, sobre todo, lejos de ser reconocidos industrialmente como herramientas cotidianas.

Clarificación de las especificaciones de ingeniería

Establecimiento de estructuras funcionales

Búsqueda de principios apropiados físicos y de trabajo y sus combinaciones

Evaluación de alternativas conceptuales

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2.5 Herramientas de diseño actuales Se presenta aquí un breve resumen de las técnicas, métodos y herramientas que se han estando proponiendo como elementos de ayuda al desarrollo de productos. No siendo el objeto de esta investigación profundizar en ninguno de ellos, la presentación se limitará a explicar la parte formal de las principales tendencias actuales.

Tabla 2.2 Una clasificación de técnicas de modelación conceptual

Categorías Técnicas o herramientas

Modelación funcional

• Multinivel • Basada en procesos • Basada en flujo de información • Basada en aspectos formales

Modelación basada en la gramática

• Por formas gramaticales • Por categorías de principios • Por catálogos de solución • Por catálogos de patentes

Modelación cualitativa de procesos

• “Bond Graphs”4 • Redes de Petri5 • Cualitativa física

Modelación cuantitativa de procesos

• Matemática • Simulación física

Modelación estructural simbólica

• Gráfica de atributos • Por relaciones espaciales • Por esquemas simbólicos • Cinemática

Modelación geométrica

• Esquemas asistidos por ordenador • Basadas en “esqueletos” • Modelación rápida de superficies • “Virtual Claying”6 y “real claying”

Técnicas de ideación

• Basada en casos • Basada en restricciones • Basada en características • Basada en analogías

Fuente: Horváth (2000)

4 Los Bond Graphs son representaciones gráficas de un modelo físico dinámico que se utiliza como elemento de entrada para generar un código fuente que simula el comportamiento y entrega resultados (Kofman 2000). 5 Las Petri-Net son consideradas una herramienta para el estudio de los sistemas. Con su ayuda se puede modelar el comportamiento y la estructura de un sistema, y llevar el modelo a condiciones límite, que en un sistema real son difíciles de lograr o muy costosas. La teoría de PN ha llegado a ser reconocida como una metodología establecida en la literatura de la robótica para modelar los sistemas de manufactura flexibles (Gonzales s.f). 6 Virutal Claying es un modelado discreto de piezas que simula el comportamiento del modelo físico elaborado con arcilla para aplicar deformaciones o cargas y simular el comportamiento del elemento (Ruzák 2002)

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Tal como lo señala Wang et al. (2002, p.983) existen dos enfoques o aproximaciones para clasificar las herramientas de diseño: el orientado al diseñador y el orientado al ordenador. En ambos casos el reto común es asistir la combinación de principios de trabajo para generar soluciones factibles, pero se diferencian en la manera de desarrollar el proceso. En el primero, el diseñador tiene el control del proceso y utiliza las herramientas bajo sus propios criterios. En el segundo enfoque, el ordenador simula la acción humana en forma cuasi-autónoma o autónoma de acuerdo a los principios de operación de su configuración. Horváth (2000) presenta una grafica que representa las diferentes tendencias en el desarrollo de técnicas para el diseño conceptual, la cual se reproduce en forma de listado en la Tabla 2.2. Esas técnicas o herramientas están agrupadas en siete categorías diferentes en función del modo de operación de cada una de ellas. Evidentemente los métodos conocidos a nivel empresarial corresponden a combinaciones de algunas de aquellas técnicas y en esta sección se hace una rápida prestación de las más representativas dentro del enfoque orientado al diseñador, dejando para el capítulo 3 la presentación de técnicas enfocadas al ordenador.

2.5.1 Diseño colaborativo Se puede reconocer una tendencia muy actual hacia el denominado «diseño colaborativo», este es, el diseño desarrollado por un equipo interdisciplinario tanto en ambientes presénciales como virtuales. Allí se aprecia la necesidad de ampliar la base del conocimiento que normalmente ha sido muy específico a la disciplina del diseñador, para requerirse ahora una base de conocimiento de dominio no específico o «domain-independent design knowledge», que logre integrar en forma eficiente las diferentes disciplinas que intervienen en el proceso de diseño. Indudablemente, que esta tendencia se acentuará en el futuro inmediato, habida cuenta del rápido desarrollo de las TIC, como herramienta de comunicación. Se trata de una respuesta obvia a la complejidad y demanda creciente que implica el diseño de productos competitivos a nivel internacional, al interés de las empresas por racionalizar sus actividades y por tener una cobertura mundial. Una de las respuesta más evidente es la tendencia de todos los productores de software CAD de integrar herramientas para la gestión del diseño colaborativo en red, tal como será presentado en el capítulo 4.

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2.5.2 QFD El QFD es el acrónimo de «quality function deployment» o despliegue de la función calidad, es un método desarrollado en 1972 por Yogi Asao en Kobe, Japón, aunque solo a partir del año 1986 se hace conocido a nivel europeo y norteamericano. Su objetivo es establecer una forma sistemática de capturar y procesar las necesidades reales del mercado de tal manera que conduzcan todo el proceso de diseño. Su trasfondo filosófico se suele resumir en la frase «la voz del cliente» como elemento fundamental del diseño. Para su desarrollo se conforman cuatro matrices principales: la planificación del producto (la más conocida, llamada «la casa de la calidad»), la planificación de piezas, la planificación del proceso y el control de calidad. La primera busca hacer una traducción de las demandas del cliente a términos técnicos, y lógicamente se inicia con la recolección de información de los clientes (regularmente por encuestas) para luego clasificarlas (o estructurarlas) por prioridades. Aquella estructura jerarquizada de necesidades es convertida a parámetros técnicos cuantificables y luego se establece el grado de relación entre ellas. La segunda matriz busca relacionar los requerimientos del producto con los subsistemas y piezas que pueden conformar un concepto de solución. Esto significa que entre la primera matriz (la casa de la calidad) y ésta segunda se desarrolla la etapa de conceptualización del diseño, incluyendo una primera fase de evaluación y selección de alternativas. En la tercera matriz se realiza la planificación del proceso de fabricación, donde también debe realizarse una selección de alternativas, mientras que en la cuarta y última se hace una planificación de los procesos de control de calidad. Existe mucha literatura actualmente que trata el tema (Alcaide, Diego y Artacho, 2001; Barba, 2001; QFD Institute, 2000), por lo que aquí solo nos limitamos a esbozar sus principios y su relación con ingeniería del diseño.

2.5.3 Análisis funcional y del valor El método de análisis funcional propuesto inicialmente por Lawrence Miles con el fin de reducir costes, busca identificar e independizar la acción que debe ejecutar el producto del producto mismo. Con ello se pretende encontrar otras formas de realizar la función. Es claro que los productos en general buscan cada vez más cumplir múltiples funciones. Además, las funciones que los usuarios perciben como útiles generalmente están subordinadas a otra serie de funciones que se suelen llamar funciones técnicas. Esto

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significa que el método además de identificar las funciones debe clasificarlas. Todo ello conduce a la construcción del llamado árbol de funciones, que no es otra cosa que la representación gráfica de las funciones y de su interrelación. Algunos prefieren utilizar otro tipo de gráfico denominado diagrama FAST (análisis funcional de sistemas técnicos), el cual facilita la identificación de relaciones y dependencias entre funciones. El análisis del valor, por su parte, tiene como objetivo mejorar el valor percibido del producto mediante el análisis de sus funciones y los costes asociados a cada una. Se sustenta el método en la filosofía de que el cliente no busca un producto determinado sino la satisfacción de una necesidad, la cual se logrará mejor si el valor percibido del producto (entendido como la relación entre los beneficios aportados frente a sus costes) es más grande.

2.5.4 Análisis modal de fallos y efectos, AMFE Es un método desarrollado inicialmente en los ámbitos militares y que posteriormente se adopto a nivel empresarial. Su objetivo es evaluar la fiabilidad de un producto y determinar el efecto de los fallos de los diferentes componentes. Asociado a la actividad de diseño, un fallo significaría el no cumplimiento de alguna especificación de diseño. Aunque se suele realizar en las etapas finales del proceso de diseño, resulta conveniente familiarizarse con el concepto de fallo desde las etapas tempranas, donde las decisiones pueden ser revaluadas sin necesidad de recurrir a grandes trasformaciones. El AMFE debe tener como propósito que el equipo de diseño pueda identificar los componentes críticos en la obtención de un producto seguro, fiable y de calidad.

2.5.5 Diseño por factores, DfX Los métodos DfX (del ingles «design for X») se proponen con el fin de centrar el objetivo del diseño en algún factor X que la empresa considere relevante. En general el concepto de DfX suele estar relacionado con estrategias de la ingeniería concurrente. Se suele hablar de diseño para: la fabricación, el ensamblaje, el mantenimiento, la fiabilidad, la seguridad, el medio ambiente, la reutilización, el reciclaje; para mencionar solamente los más relevantes. Con ello se enfatiza en el enfoque que la empresa quiera darle a sus productos como elemento diferenciador de la competencia y de valor añadido, además de reducción de costes y aumento de flexibilidad en los procesos de producción.

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2.6 Quiénes investigan en diseño y sobre qué temas? Se presenta a continuación algunos de los centros o grupos de investigación en ingeniería del diseño más importantes del mundo, con el objetivo de mostrar las tendencias de investigación. No se trata de una lista acabada con todos los centros relevantes, sino solo una muestra de los más representativos.

2.6.1 Design Methodology Group Este grupo de investigación que hace parte de Departamento de Innovación y Gestión del Producto de la TU Delf University (Lloyd, 2004), desarrolla investigaciones en todos los aspectos del proceso de diseño, y muchos de sus trabajos se han convertido en referentes a nivel mundial. Es el caso de los estudios empíricos de diseñadores usando el método de análisis de protocolo, catapultado como el método de investigación experimental más utilizado actualmente gracias al «workshop» de 1994 organizado por uno de los integrantes de este grupo, el profesor Nigel Cross, que dio origen al libro Analysing Design Activity (Cross, 1996) utilizado como referencia en la mayoría de las investigaciones sobre diseño, incluyendo ésta misma. También se pueden señalar como trabajos de referencia mundial los realizados por los profesores Norbert Roozenburg y Johan Eekels recopilado en el libro Product Design: Structure and Methods (1991) y, más recientemente, la organizada por Meter Lloyd y Henri Christiaans (2002). La línea de investigación que este grupo adelanta actualmente es la de «Comunicación en diseño y práctica reflexiva», que se centra en la actividad del diseño en el nivel social, particularmente en aspectos de la comunicación del diseño. Se enfatiza en la idea de la práctica “reflexiva” como la manera de mirar la acción práctica del diseño. Se han definido cuatro contextos dentro del proceso de diseño de producto: • Contexto creativo. Se analizan la función de las reuniones creativas tales como el

brainstorming y la visión por escenarios, para potenciar el ciclo de aprendizaje y de compartición de la comprensión y visión del diseño durante la fase creativa del proceso.

• Contexto de diseño. Se estudian los mecanismos de comunicación entre diseñadores durante el proceso de desarrollo del producto. Allí confluyen aspectos tales como la forma narrativa de descripción, la toma de decisiones, los aspectos éticos y la percepción estética. Se estudia cómo tales aspectos se relacionan con la experiencia en diseño.

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• El contexto del negocio. Se observan las estructuras conceptuales que los equipos de diseño utilizan en la práctica, la forma de compartir su visión y comprensión y enfoque de solución del problema de diseño.

• El meta-contexto. Se examinan los conceptos teóricos de diseño y la manera en que los diseñadores los usan cuando debaten sobre el tema.

2.6.2 Key Centre of Design Computing and Cognition Se encuentra adscrito a la Escuela de Arquitectura de la Universidad de Sydney y es reconocido internacionalmente como un centro de investigación y enseñanza en campos de diseño por ordenador y cognición en diseño, siendo sus principales representantes los profesores John Gero y Mary Lou Maher, ampliamente conocidos en el mundo del diseño (KCDC, 2003). Actualmente el grupo está compuesto por doce investigadores. Ha publicado más de 40 libros y 600 comunicaciones en congresos y reportes en revistas internacionales. Publica una revista especializada denominada «International Journal of Design Computing» (KCDC, 1997). Desde el año 1995 el grupo ha organizado un gran número de eventos internacionales («workshops», conferencias, simposios, etc.) en temáticas que varían desde el razonamiento visual-espacial en diseño, diseño asistido por ordenador, modelos computacionales de diseño creativo, diseño en la red, diseño y cognición e inteligencia artificial en diseño. Las líneas de investigación de este grupo son, principalmente: • Inteligencia artificial en diseño. • Soporte informático para el diseño colaborativo. • Cognición en diseño. • Arquitectura virtual.

2.6.3 Knowledge-as-Media Reserach Group, KasM Este grupo de investigación se encuentra adscrito al Instituto Nacional de Informática de Japón. Su objetivo principal es investigar temas relacionados con el intercambio de conocimiento, tanto en la comunidad de ingenieros, como en la ontología y los meta-datos en ingeniería. Su base filosófica tiene que ver con el hecho de que el conocimiento

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no es algo que deba mantenerse en la mente del individuo, sino algo que la persona consigue a través de su interacción con otros (National Institute of Informatics, 2004). En la actualidad el grupo está compuesto por siete investigadores, dentro de los que destaca el profesor Hideaki Takeda, quien ha realizado aportes importantes en el campo de la modelación de la etapa de síntesis dentro del proceso de diseño. Sus principales proyectos actuales son: • Semblog. Consiste en el desarrollo de un software tipo suite para publicación de

conocimiento, que provea un ambiente integrado para la distribución de pequeños contenidos y para facilitar la interrelación entre profesionales.

• CICSS: Colección e integración de conceptos de sistemas mediante la semántica de webs. El objetivo es proveer una infraestructura que pueda utilizarse para generar nuevos requerimientos para conceptualización mediante la combinación de sistemas conceptuales ya existentes. Con ello podría plantearse una solución a problemas como por ejemplo la clasificación inteligente de la gran cantidad de información a la que se puede acceder por Internet.

• Soporte al diseño por abducción creativa. Se busca establecer una estructura para el proceso de diseño. Para ello se investiga la fase de síntesis del diseño, relacionándolo con la abducción, con lo cual es posible traducir el modelo para soportar el proceso con ordenador.

2.6.4 Center for Design Research, CDR El CDR es un centro de investigación adscrito a la Universidad de Stanford, Ca., enfocado en la comprensión y el desarrollo de la innovación en ingeniería y la educación en diseño (Standord University, 2004). Sus objetivos se orientan a potenciar la creatividad individual, comprender el proceso de diseño en equipo y desarrollar herramientas avanzadas y métodos que promuevan el diseño de productos. Está dirigido por personas de alto nivel como son Larry Leifer, Mark Cutkosky, Sheri Sheppard, entre otros. Algunas de las empresas patrocinadoras de este grupo son: Apple computers, BMW, Boeing, Ford Motor, General Electric, Hewlett-Packard, IBM, etc., lo cual es un indicador de la relevancia del centro. Para el desarrollo de sus funciones cuenta con cinco laboratorios de investigación altamente especializada: investigación en diseño, bio-mimética, educación en ingeniería, diseño dinámico, disección mecánica.

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El laboratorio de investigación en diseño desarrolla actividades relacionadas con teorías y metodologías de diseño, y educación en la ingeniería y el diseño. Está dotado con todos los elementos necesarios para observar los procesos desarrollados por equipos de diseñadores in-situ. Los estudios que realiza se enfocan en la dinámica de equipos, liderazgo, espacios de diseño, tecnología colaborativa para la administración, el intercambio y la reutilización del conocimiento. Es posible realizar mediciones objetivas del comportamiento de los diseñadores individuales o en equipo, bajo varias condiciones metodológicas y utilizando una variedad de herramientas informáticas. Las líneas de investigación del CDR son: • Evaluación de la integridad estructural de sistemas. • Modelación de sistemas. • Ambientes virtuales de diseño. • Robots biomimeticos. • Telemanipulación. • Dinámica de vehículos. • Sistemas de asistencia a la conducción. Algunos de sus proyectos actuales son: • iLoft. Proyecto que consiste en el desarrollo de un espacio físico de alta tecnología

para soportar equipos que trabajen bajo el enfoque de ingeniería distribuida.

• DIDET: «digital libraries for global distributed innovative design, education and teamwork ». Proyecto que busca desarrollar, implementar y utilizar una celda de pruebas para mejorar la el proceso enseñanza-aprendizaje de estudiantes que participan en proyectos basados en equipos globales y combinar el uso de librerías digitales con estudios virtuales de diseño.

• CAEE: «Center for the advancement of engineering education». Como lo indica su nombre busca incrementar el uso de pedagogías efectivas en las aulas de clase de ingeniería, que potencien el liderazgo y la investigación de los estudiantes.

• RISE: «Robotics in scansorial enviroments». Es un proyecto colborativo con las universidades de Michigan, Carnegie Mellon, U. de California en Berkeley, Lewis y Clark y la empresa Boston Dynamics. El objetivo es desarrollar un robot que pueda escalar ágilmente, basado en principios biológicos de animales que pueden hacer esta función.

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2.6.5 Design Institute, ID Adscrito a la Universidad de Illinois, este instituto se reconoce como líder en la enseñanza sistémica del diseño centrado en el usuario, para lo cual trabaja alrededor de cuatro tipos de factores humanos: físicos, congnitivos, sociales y culturales (Illinois Institute of Technology, 2003). Líneas de investigación: • Teoría y metodología general del diseño y sus aplicaciones.

• Suporte a la definición temprana del producto.

• Sistemas interactivos: interfases re-configurables e interacción física.

• Modelo de representación de los factores culturales en sistemas interactivos de diseño.

• Comprensión del procesamiento de información a través del estudio del usuario.

• Búsqueda de información.

• Uso de información multimodal.

• Aprendizaje a través de la información.

2.6.6 Design Concept Group Perteneciente al Instituto tecnológico de Massachussets, el DCG desarrolla proyectos de investigación de alto nivel en diseño, de los cuales destacan: • Viper. El objetivo de este proyecto es estructurar el proceso visual en la búsqueda y

construcción de espacios digitales compartidos entre representaciones del usuario y los datos requeridos para el proceso. Se sustenta en principios fisiológicos y cognitivos de la visión y la memoria para construir una estructura que permita extender el espacio de visión.

• Wall. Este proyecto está relacionado con el desarrollo de un procedimiento informático que configure un espacio adecuado de intercambio de conocimiento.

• WPoF Database. Esta investigación explora posibles mejoras a los ambientes de trabajo cooperativos que tomen ventaja de los avances en las tecnologías de la información.

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• Boeing Interior design. Se trata de crear un diseño interior de los aviones que sea flexible y adaptable, que responda de manera inteligente a los comportamientos de los individuos teniendo en cuenta los contextos sociales y climáticos.

2.6.7 Clemson’s Research in Engineering Design and Optimization Este grupo de investigación pertenece a la Universidad de Clemson en Carolina del Sur (Clemson University, 2004) y desarrolla investigaciones en dos áreas principales: metodología y optimización del diseño y prototipado rápido y virtual. Algunas de los tópicos de sus investigaciones son: • Metodología del diseño • Diseño colaborativo y distribuido. • Herramientas de diseño por realidad virtual. • Diseño multimaterial. • Optimización de diseño multicriterio, multiobjeteivo y multidisciplinario. • Prototipado rápido. • Diseño de vehículos.

2.6.8 Ideas Lab, Centre for Product Design and Manufacturing Este laboratorio de investigación se encuentra adscrito al Centro para el diseño del producto y la manufactura (CPDM) del Instituto Indio de la Ciencia (Indian Insitute of Science, 2004). Sus temas de acción están relacionados con la creatividad en diseño y la innovación, el prototipado virtual y físico, la administración de conocimiento y la sostenibilidad en diseño. Sus líneas de investigación son: • Diseño para el medio ambiente • Creatividad • Diseño colaborativo • Bio-imitación • Eco-diseño Actualmente desarrollan proyectos investigación relacionados con la creatividad en el diseño conceptual, diseñó colaborativo distribuido, síntesis de sistemas mecánicos por bio-imitación y evaluación temprana del impacto ambiental de productos.

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2.6.9 Grupo de Ingeniería del Diseño Este grupo de investigación se encuentra adscrito a la Universidad Jaime I, de Castellón, España (Universitat Jaume I, 2003). Sus temas de investigación giran en torno al proceso de diseño y al eco-diseño. Ha publicado un número importante de artículos y ponencias en congresos internacionales especializados. Dentro de los proyectos que actualmente desarrolla se puede citar: • Desarrollo e implementación de una arquitectura multiagente para la asistencia en el

diseño de productos. • Modelización descriptiva y análisis experimental de la efectividad del proceso de

diseño creativo. • Diseño de muebles más respetuosos con el medio ambiente. • Desarrollo de bases de datos y herramientas gráficas para el ecodiseño de muebles.

2.6.10 Centro CID El Centro de Innovación y Desarrollo Conceptual de Nuevos Productos se encuentra adscrito a la Universidad de Girona. Aunque no se puede identificar como un centro de investigación propiamente dicho, tiene algunas líneas que tiene relación directa con el estudio del diseño. Estas son: • Diseño conceptual y de sensaciones. • Proceso de diseño y desarrollo de producto. • Innovación competitiva de productos de consumo. Salvo la primera, las otras son de tipo genérico y básicamente de apoyo a la prestación del servicio de diseño ofrecido a las empresas de la región.

2.6.11 Equipo Generador de Ideas Del Departamento de Proyectos de la Universidad Politécnica de Cataluña, este equipo tiene por objetivo el apoyar proyectos de innovación de producto propuestos por el sector productivo, en particular pequeñas y medianas empresas. Su metodología de trabajo incluye la realización de sesiones con aplicación de técnicas de creatividad que permitan llegar a propuestas con un alto componente de novedad, que sean patentables y representen para la empresa un valor diferenciador en el mercado.

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Otro objetivo es el de estimular la creación de equipos generadores de ideas (EGI) dentro de las propias empresas, ya no para realizar acciones puntuales, sino como un equipo establecido de funcionamiento continuo (Lloveras, 2001).

2.7 Conclusiones del capítulo Se ha presentado un panorama global de las tendencias de investigación en ingeniería de diseño. Para ello se partió de la definición conceptual del diseño, con el fin de centrar el tema y aclarar que el significado que se utiliza en esta investigación está más cercano al significado anglosajón tradicional, en el que diseño significa desarrollo completo del producto y no solamente desarrollo de la forma exterior del producto. Lo modelos de diseño se han clasificado en cuatro categorías, es decir, se ha ampliado la presentación tradicional de modelos que se limita a los descriptivos y prescriptivos, agregando los modelos cognitivos, entendiendo la importancia de la participación del individuo diseñador y los modelos computacionales, abriendo el espacio a la integración del ordenador como herramienta de asistencia en el proceso. Se debe decir que las tendencias tanto en la definición de los modelos, de los cuales solo se ha presentado una muestra, y de las líneas y proyectos de investigación de centros especializados, muestran una incorporación de tres elementos muy importantes: el conocimiento (tanto de cómo diseñar como del objeto a diseñar), la participación en grupos interdisciplinarios y la importancia de la síntesis como etapa determinante del éxito del proceso. Alrededor de estos tres ingredientes se está trabajando actualmente en la mayoría de las investigaciones a nivel mundial, como una respuesta a la comprensión de la complejidad del proceso de diseño y a la demanda creciente que sociedad hace de productos innovadores. Los efectos de estas investigaciones deben trascender no solo al ámbito productivo sino también al educativo, de manera que las universidades comiencen a integrar aquellos nuevos factores (el humano, el cognitivo, el computacional, la gestión del conocimiento, el trabajo en equipos) dentro de sus esquemas pedagógicos en la enseñanza de la ingeniería.

CAPÍTULO 3

CREATIVIDAD EN LA INGENIERÍA DEL DISEÑO

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3 CREATIVIDAD EN LA INGENIERÍA DEL DISEÑO

3.1 Introducción Dentro de las conclusiones obtenidas durante el congreso sobre oportunidades de investigación en la ingeniería del diseño para el siglo XXI, desarrollado en la Universidad de Arizona y en el que participaron los más representativos investigadores de esta ciencia, se citan cuatro líneas de actuación principales (Research Opportunities in Engineering Design, 1996): • Herramientas y técnicas para diseño colaborativo. • Métodos y modelos prescriptivos. • Infraestructura y herramientas de integración sistémica • Sistemas de apoyo a la información y gestión del conocimiento. Dentro de la segunda línea se identifican entre otros los siguientes temas a investigar: técnicas de creatividad y de generación de ideas; metodología de diseño: herramientas y ambientes para su desarrollo, y generación rápida de conceptos. Esto apunta al reconocimiento de la necesidad de investigar más profusamente sobre el papel de la creatividad en el diseño, tema que se desarrolla en este capítulo, formando parte junto con el anterior y el siguiente de lo que se considera una revisión sistemática del estado de la técnica de los temas relevantes en esta investigación. Con este propósito, el capítulo está estructurado en cuatro secciones principales. En la primera se aborda la conceptualización de la creatividad con el fin de explicar sus principales rasgos y la manera como los diferentes investigadores han tratado el concepto, para concluir con una definición que se centra en las características reconocidas por la mayoría de ellos. La segunda parte presenta algunos de los modelos descriptivos del proceso creativo, centrando la atención en aquellos que buscan explicar su relación con el proceso de diseño. La descripción de algunas de las herramientas computacionales que se proponen para asistir al diseñador en la fase conceptual del proceso es tratada en la tercera parte. Allí se muestran las principales tendencias que se pueden identificar en la literatura. Finalmente, en la cuarta parte se hace una breve presentación de las técnicas de creatividad, en particular de aquellas cuatro que serán utilizadas durante la fase de evaluación experimental de esta investigación.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3.2 Una aproximación al concepto de creatividad Indudablemente que abordar el tema de la creatividad aplicada a la ingeniería del diseño es un asunto complejo, dado que tanto la creatividad como el diseño mismo fase de investigación y de teorización, sin negar los grandes avances logrados en el campo del diseño, de lo cual ya se ha comentado en el capítulo anterior. La creatividad por su parte, no se encuentra suficientemente estudiada. En ese aspecto se puede decir que su conocimiento aun es inmaduro, no obstante el gran interés que ha despertado en ámbitos como la publicidad o el arte, y los consecuentes desarrollos de técnicas para aplicarla. La sola definición es tema de polémica (al igual que la definición de diseño). Se han propuesto muchas definiciones pero como advierte Rodrigo (2000, p.16), la creatividad es «un término tan resbaladizo que los propios psicólogos advierten de que es mucho más fácil detectar que definir». Algunos autores eluden un compromiso con la definición de la creatividad y más bien tratan el tema de la evolución en la conceptualización. Así por ejemplo González (1999, p.3) habla de la forma como el concepto de creatividad se ha movido hacia un pensamiento «comprensión integrativa, interaccionista, a partir de la cual la creatividad sólo es entendible como una resultante de agentes y recursos diversos en su naturaleza», y cita cuatro de los principales investigadores de creatividad, como lo son Csikszentmihalyi (1990), quien argumenta a la creatividad como una función que muestra la interacción entre la persona, el campo y los sistemas de dominio; Woodman (1990), muestra la misma posición, pero incluyendo los antecedentes, la persona, la situación, la conducta y las consecuencias; Amabile (1983), que trata la creatividad como la suma de dos componentes: la habilidad del individuo o del grupo en un dominio específico y la habilidad en la creatividad, todo ello catalizado por el estímulo, el cual es elemento central de la propuesta de esta investigadora; Stenberg y Lubart (1991), por su parte y luego de revisar más de 100 investigaciones, proponen también una acción integradora entre seis recursos diferentes: procesos intelectuales, conocimientos, estilos intelectuales, personalidad, motivación y ambiente. Se pueden distinguir, por lo tanto, tres escuelas que tratan de conceptualizar la creatividad. La escuela psicológica, que la trata como el resultado de procesos mentales y de las características del individuo; la escuela historico-sociológica, que la trata como un sistema donde los individuos y los grupos sociales a los que pertenecen, son responsables del comportamiento creativo; y la escuela “incluyente”, que la asocia con el comportamiento individual pero inmerso dentro de un contexto.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Partiendo de que estas son solo una pequeña muestra de la diversidad de criterios aplicados para proponer una definición de creatividad, se puede estar de acuerdo con Sosa (2001) y afirmar que la creatividad es un sistema complejo y adaptativo, en el que actúan muchos elementos con un efecto emergente7. Las interacciones dentro de un sistema de este tipo debería verse como complejo por la cantidad de elementos y, principalmente, por la forma en que pueden interactuar entre sí (individuos, grupos sociales, ambiente externo, motivación, experiencia, formación, etc.). Además, tales interacciones y los efectos emergentes no son estáticos sino cambiantes, lo que confiere la característica de adaptabilidad a las condiciones y ambientes del entorno (que es dinámico). Esta definición concuerda de hecho con la posición, ya comentada de Rasmussen, Pejtersen y Goodstein (1994) sobre la complejidad y la dinámica de las interacciones del proceso de diseño. En esas interacciones, la creatividad se puede entender asociándola a dos objetivos centrales:

• La introducción de originalidad como respuesta en un ambiente específico. • La influencia sobre la comunidad que hace parte de tal ambiente, de modo que se

pueda reinterpretar y resolver el problema que se plantea en un momento determinado.

De esta manera se abordan las dos condiciones sobre las que existe consenso entre la comunidad investigadora para definir un objeto creativo (Boden, 1990; Rosenman y Gero, 1993; Partridge y Rowe, 1994; Stenberg, 1988, 1999): «novedad y utilidad». Condiciones éstas que son las que confieren la especial relevancia a la creatividad dentro del proceso de diseño y como característica del producto resultante, para la innovación tecnológica, que se constituye en el eje de esta investigación. Resulta, por lo tanto, razonable adoptar la definición simple y concisa dada por Saunders (2002, p.5): «creatividad es la habilidad de producir trabajo nuevo y apropiado», entendiendo como nuevo algo: original, inesperado o sorprendente; y por apropiado, algo: útil, valioso, adaptado; enmarcada bajo las características señaladas de ser un proceso complejo y adaptativo, cuyos efectos son emergentes. Aunque es necesario decir que tampoco hay mucho acuerdo sobre la comprensión de estos dos elementos que caracterizan la creatividad, tal como lo señala Huey (2000).

7 Sosa (2001) atribuye Lewes la distinción de dos tipos de efectos: resultantes y emergentes. Estos últimos son producto de la configuración total de un sistema y no de sus componentes por separado. Poseen al menos tres características: No son aditivos, no son predecibles por el estudio de sus componentes y no se puede descomponer entre resultados individuales.

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3.3 Modelos del proceso creativo El estudio de la creatividad se ha abordado desde tres perspectivas diferentes: la psicometría, que busca medir la capacidad creadora de los individuos; la cognitiva, que enfatiza en las diferencias del proceso cognitivo individual en relación con el comportamiento creativo; y la psicología social, que estudia la correlación e influencias del ambiente sobre la creatividad de la persona. Desde la óptica de esta investigación, sin embargo, conviene más que adentrar en las diferentes posiciones surgidas de aquellas perspectivas mencionadas, revisar las diferentes propuestas que se han hecho para modelar el proceso creativo, debido a que el interés se centra en la actividad y sus resultados y no en las características del individuo y su comportamiento.

3.3.1 Modelos descriptivos de la creatividad Dentro de los modelos que representan el proceso creativo, es obligatorio presentar al que se puede considerar como pionero, este es el propuesto por Wallas (1926), conocido con el nombre de modelo de cuatro etapas: preparación, incubación, iluminación y verificación. Dicha propuesta tiene las implicaciones de que el pensamiento creativo es un proceso subconsciente que no puede ser dirigido y que el pensamiento creativo y analítico son complementarios entre sí. Esta concepción de modelo influyó en muchas otras propuestas, como la de Koberg y Bagmall (1981) de ocho etapas: aceptar el reto, analizar, definir, idear, seleccionar, implementar y evaluar; la de Simonton (1988) quien dice que las ideas creativa emergen de un proceso darviniano de variación aleatoria y selección natural; la de Parnes (1992) conocido como el modelo de solución creativa de problemas, CPS; la de Osborn (Davis, 1998) con su modelo de siete pasos: orientación, preparación, análisis, ideación, incubación, síntesis y evaluación; la de Van Oech (2003) que propone un proceso de siete etapas, agrupados en dos fases: fase germinal (motivación, búsqueda, manipulación, incubación e iluminación) y la fase práctica (evaluación y acción). Los conceptos que sustentan las propuestas enunciadas han quedado plasmados en el modelo que Plsek (1996) llama el ciclo de síntesis del proceso creativo y que se muestra en la Figura 3.1.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Figura 3.1 Ciclo de síntesis del proceso creativo Fuente: Plsek 1996

Otros modelos buscan integrar factores externos (sociales y culturales) como influyentes en la creatividad. Un ejemplo de esta clase de modelos es el conocido como el triangulo de Csikszentmihalyi (1990), representado en la Figura 3.2.

Figura 3.2 Estructura dinámica de la creatividad

Fuente: Csiksentmihalyi (1988) Todos ellos corresponden a modelos de tipo descriptivos, que buscan más que representar con exactitud un proceso complejo como el creativo, describir las diferentes instancias que se pueden identificar en ese tipo de proceso, en forma muy simple sin llegar a tener en cuenta todos los factores que participan en su compleja interacción.

II. Imaginación

III. Desarrollo

IV. Acción

I. Preparación

Evaluación

Mejoramiento

Recolección

Generación

Análisis

Observación

Vivir con el resultado

Implementación

Sistema social

Sistema cultural

Campo: Organización

social del Dominio

Dominio: sistema procesamiento

información

Persona

Aspectos genéticos y de experiencias

Retiene variables seleccionadas

Trasmite información estructura y acción.

Produce variación

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3.3.2 Modelos de creatividad en diseño Conviene centrar la discusión de la creatividad aplicada específicamente a las tareas de diseño, como objeto central de esta investigación. Evidentemente la creatividad tiene su máxima expresión cuando aborda problemas abiertos sobre los que se construye el proyecto de diseño, dadas las características de éste: la participación activa del las estrategias del ingeniero de diseño para conducir, detener y evaluar el problema, la combinación alternada de pensamiento convergente y divergente, la aplicación de abducción y la deducción como estrategias de búsqueda hacia delante y atrás, la flexibilidad para descomponer y jerarquizar los elementos del problema y la evolución del problema y la reinterpretación que ésta comporta, entre otras características. Sosa (2001) presenta un breve resumen de los modelos que se han propuesto para explicar o al menos describir la creatividad en el diseño, dentro de los cuales cita a (p.11): Navinchandra, quien la relaciona con la introducción de nuevas variables o la modificación de las existentes; Christianns quien la propone como la forma de relacionar los requerimientos iniciales y los procesos de externalización de las ideas de solución; Herbert, Goodman y Verstijnen quienes buscan su relación con las representaciones externas de soluciones, tales como los bocetos, modelos y maquetas; Gero que la explica en función de la exploración o búsqueda, los procesos emergentes y las analogías entre diferentes dominios, incluso, dominios aparentemente lejanos; y a Maher y Poon quienes proponen la existencia de un paralelismo entre el diseño creativo y la evolución biológica.

Figura 3.3 Modelo de relación simétrica entre problema y solución de diseño

Fuente: Cross 1997 Cross(1997) identifica el «salto creativo» en el proceso de diseño (la solución inesperada, que ubica la solución a un problema en una perspectiva nueva), más que como un salto, como un puente entre el problema y la solución, donde antes no existía, es decir, un respuesta encontrada en una zona inexplorada del espacio de diseño. Por ello habla de exploración como un término más apropiado que el de búsqueda. Propone la existencia de cinco procedimientos que pueden dar lugar a una respuesta creativa en diseño: combinación, mutación, analogía, primeros principios y emergencia, de los cuales, los

Problema global Solución global

Sub - Problemas Sub-soluciones

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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primeros cuatro fueron propuestos originalmente por Rosenman y Gero (1993). Tales procedimientos son los que posibilitan la construcción del puente entre el problema y la solución, entre el análisis y la síntesis. Liu (2000) propone la idea de que el proceso de generación y evaluación se realiza integrando niveles personales, sociales y culturales, apoyando de esta manera la argumentación de Csikszentmilhayi (1990). La Figura 3.4 muestra esa estructura dual de la creatividad en diseño.

Figura 3.4 Modelo dual (generación/prueba) de creatividad en diseño

Fuente: Lui (2000)

El modelo de Liu (2000) aunque reconoce la existencia de interacciones entre los tres niveles, no explica la forma de desarrollo de tales interacciones entre sus componentes. Una propuesta que intenta abordar esas relaciones es la de Findlay y Lumsden (1988), que denominan «modelo co-evolutivo genético-cultural de la creatividad», aunque este no está muy bien relacionado con la actividad del diseño.

Noguchi y Nagai (2002) proponen un modelo que representa la trayectoria del pensamiento durante el proceso de diseño creativo, en el que argumentan la importancia de la búsqueda, como estrategia fundamental en el diseño.

Aunque Sosa (2001) argumenta dentro de su investigación que ninguno de los modelos propuestos cubre la complejidad del proceso, se afirmar que el problema de interacción de la creatividad en el diseño no se puede abordar como la falta de modelos explicativos,

si

no

Persona: Generación y reconocimiento personal de soluciones creativas.

Campo: Reconocimiento social-cultural de ideas creativas, por personas autorizadas.

Identificar problema

Test de creatividad

Genera

no

Dominio:

Fuentes de datos iniciales y conocimiento

en el dominio

si

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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sino en el cómo interpretar y cómo validar tales modelos, lo cual entrega elementos clave a tener en cuenta durante el proceso metodológico que se seguirá.

3.4 Herramientas computacionales de diseño conceptual creativo Los modelos computacionales de creatividad pueden tener tres enfoques diferentes, según Elton (1995): • Producir sistemas computacionales que desarrollen trabajo nuevo y apropiado.

• Contribuir a la ciencia cognitiva de manera que se pueda comprender mejor los mecanismos involucrados en el pensamiento creativo.

• Proveer modelos abstractos de creatividad que no pertenezcan a un dominio específico del conocimiento para poder estudiar la creatividad en su sentido más amplio.

Boden (1999), quien explica con detalle el primero de aquellos objetivos señalando que la psicología utiliza la inteligencia artificial (AI) como herramienta para formular sus teorías y para verificar datos empíricos, propone la existencia de dos clases de creatividad: p-creatividad (p de psicológica) y h-creatividad (h de histórica). Sustenta esta clasificación en el hecho de que el resultado creativo suele ser reconocido solamente tiempo después de haber surgido y por ello habla de la creatividad histórica-sociológica. Incluso la creatividad psicológica no podría definirse como un concepto científico, en el sentido que está asociada con el valor y éste es un concepto relativo, sujeto a negociación entre los sujetos. De acuerdo con Boden (1999) los modelos de creatividad en general se pueden dividir en dos categorías. La primera es la creatividad «combinacional», aquella que surge por la combinación o asociación entre ideas conocidas; mientras que la segunda es «exploratorio-transformacional», que surge dentro de un espacio conceptual enriquecido, por actividades de exploración y transformación de conocimiento dentro de un dominio específico; por ello, ésta puede considerarse compuesta de dos tipos de creatividad: la exploratoria y la transformacional. Hay varias propuestas de modelos basados en búsqueda y en el descubrimiento como la de Campbell, Cagan y Kotovsky (2003) que muestra cuatro aspectos del proceso de búsqueda, comenzando por la descripción del problema de diseño y sus especificaciones para luego iniciar la búsqueda y seguir en un proceso iterativo de generación de alternativas, evaluación y ajuste.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Chakrabarti (2002) las clasifica de acuerdo a la forma de aproximar la síntesis en: composicional y adaptativa. En la primera el diseño se desarrolla por combinar estructuras básicas, mientras que en la segunda, se realizan modificaciones sobre soluciones ya existentes para adaptarlas a las nuevas condiciones del nuevo problema o para generar nuevas aproximaciones más innovadoras (Mulet, 2003). Saunders (2002), por su parte, clasifica estos modelos en tres categorías diferentes en función de la estructura de la acción creativa, las cuales se presentan a continuación: basados en reglas, de descubrimiento y de generación/evaluación. El primero tiene que ver con la codificación del conocimiento basada en reglas que producen resultados apropiados dentro de un estilo previamente determinado. Un ejemplo citado por Saunders (2002, p.8) es el desarrollo de un modelo de acuerdo al estilo de diseño de las llamadas «casas de la pradera de Wright» el cual se obtiene luego de un cuidadoso análisis de los elementos de diseño y de sus complejas relaciones para trasformarlas en reglas. En el segundo se ubican aquellos modelos de descubrimiento científico-matemático como el Dendral (Lindsay, 1993) o el Bacon, por algunos considerado como realmente creativas, pero por otros criticada bajo el argumentos de que un programa creativo debería producir soluciones nuevas y no solamente reproducir procesos para originar nuevas propuestas (Langley, 1987; Csikszentmihalyi, 1988). EURISKO es otro ejemplo interesante que utiliza un enfoque meta-heurístico para generar nuevas heurísticas. Este programa tuvo considerable éxito en generar innovaciones, pero no se ha utilizado ampliamente por la dificultad de utilización (Boden, 1999, p.366). Una tendencia actual es la utilización del lenguaje de programación lógico-inductivo (ILP) que parece exitoso cuando se aplica a dominios específicos (Colton y Stel, 1999). Estos son solo algunos ejemplos de esta clase de programas. Los sistemas basados en procesos de generación-evaluación contienen una función de generación que produce un determinado número de soluciones para seleccionar luego la mejor de todas utilizando una segunda función de evaluación. A esta clase pertenecen los denominados «algoritmos evolutivos» (Bentle, 1999), que utilizan operadores genéticos para generar representaciones de diseños. Hay muchos ejemplos de aplicación de estos algoritmos (también conocidos como sistemas de diseño evolutivo) en diseño mecánico, electrónico, de muebles, edificios, etc. (Saunders, 2002). Una taxonomía bien elaborada de los diferentes enfoques usados en el desarrollo de herramientas de apoyo al diseño conceptual es sustentada en su tesis por O'Sullivan (1999), quien las clasifica en seis categorías, que se presentan a continuación como marco para la descripción de algunas herramientas computacionales.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3.4.1 Enfoque basado en funciones Se basa este enfoque en el objetivo de todo diseño de cumplir funciones esperadas por el cliente. La identificación de tales funciones y su desarrollo evolutivo dentro del proceso de diseño son las bases para las herramientas de este tipo. Pueden obedecer a dos formas de identificación y desarrollo funcional: los pares verbo-sustantivo, llamada «función simbólica» y las trasformaciones entrada-salida, conocida como «función I/O». La primera es más flexible y el diseñador puede manejar niveles de abstracción elevados mientras que la segunda es más sistemática. Una tercera aproximación dentro del enfoque funcional es el modelo FBS (function-behaviour-structure) que será presentado con detalle en el capítulo 5. Algunos ejemplos de sistemas que utilizan el enfoque funcional I/O son: DICAD-Entwurf (Lossack, Umeda y Tomiyama, 1998) y FuncSION (Chakrabarti, 1996), que desarrollan un modelo funcional a partir de unidades I/O, configuradas de tal manera que permiten desarrollar una descripción funcional completa de un producto por medio de un flujo de transformaciones. Su inconveniente es que su aplicación se restringe a un dominio de aplicación particular.

3.4.2 Enfoque basado en representaciones del dominio El diseño se interpreta como la progresión a través de un espacio bidimensional, en el que una de las dimensiones representa el avance de la comprensión abstracta hacia una solución concreta del problema, mientras la otra, el avance de una especificación simple de la solución hacia una detallada. Aquí aparece la que Monges (1992) denomina la «Teoría de los dominios» argumentando que un diseño mecánico puede tener cuatro dominios diferentes: proceso, función, órganos y partes. O'Sullivan (1999, p.13) cita como otro ejemplo al «Modelo de artefacto» con tres dominios: función, solución y estado; los cuales en conjunto constituyen un modelo completo del diseño de un producto.

3.4.3 Enfoque gramático Se trata de definir lenguajes de diseño que permitan representar las ideas conceptuales. Se distinguen dos categorías gramaticales (de formas y de grafos) con las que se especifica un conjunto de elementos en términos de las transformaciones que se pueden emplear para generarlos. Los sistemas CAD frecuentemente usan este tipo de aproximación para validar la forma geométrica de las piezas.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3.4.4 Enfoque basado en métodos geométricos Este enfoque busca hacer representaciones geométricas limitadas a los detalles críticos del producto, de tal manera que se deja libertad para expresar ideas conceptuales rápidamente y sin establecer compromiso con alguna alternativa. Se basa en la posibilidad de representar funciones mediante características factibles de describir geométricamente. Van Elsas y Vergeest (1998) reportan varias posibilidades de aplicar este enfoque para modelar el diseño conceptual. También se encuentra en aplicaciones de diseño colaborativo donde las características son representadas desde varios puntos de vista dependiendo de la disciplina particular de cada participante. En algunas aplicaciones se combina con geometría paramétrica y con modelación variacional para representar esquemas conceptuales.

3.4.5 Enfoque ontológico Entendiendo la ontología como el conjunto de términos y conceptos comunes que son lo suficientemente generales para describir diferentes tipos de conocimiento en diferentes dominios, pero suficientemente específicos para aplicarlos a un problema particular (Hsu y Woon, 1998, p.379), se ha usado este enfoque para muchos propósitos generales en el desarrollo de producto, como por ejemplo en la ampliación de normas y procedimientos de diseño electrónico (Mentor Graphics, 1997). Otro ejemplo es el YMIR que es una ontología de tipo genérico (dominio independiente) para representar el conocimiento en ingeniería del diseño (Alberts, 1993).

3.4.6 Enfoque basado en el conocimiento En la conceptualización del diseño se usa una variedad amplia de conocimiento: sobre la función a desempeñar, las tecnologías que puedan conducir a aquella función, coste, ciclo de vida, etc. Las herramientas que usan este enfoque son capaces de asistir al diseñador en muchos aspectos relevantes en la etapa de conceptualización. Algunas están orientadas a un campo específico de la técnica (diseño de vehículos, de edificios, etc.) y otras buscan tener un carácter genérico, como el caso de «Design model» (Keat, Tan y Mathur, 1995). La utilización de ejemplos de diseños anteriores siempre ha sido un recurso valioso para el ingeniero, por ello hay una tendencia a desarrollar bases de datos flexibles capaces de almacenar información de diversa índole, así como colección de diseños y librerías de modelos complejos.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Un ejemplo conocido de aplicación es el llamado SchemeBuilder (Counsell, s.f), originalmente desarrollado para el diseño conceptual mecatrónico, por la Universidad de Lancaster y que ha demostrado ser útil tanto en aplicaciones académicas como industriales. Otro ejemplo, menos conocido, pero que maneja este mismo tipo de enfoque es el KIEF que interconecta el modelo de diseño FBS (Umeda, 1990) con bases de datos que almacenan información requerida para modelar las funciones (Yoshioka, 2004).

3.5 Técnicas de creatividad Ya se mencionó que las herramientas de asistencia al diseñador se pueden entender bajo dos escuelas de desarrollo: aquella que se orienta al ordenador, es decir, que sea el ordenador el que desarrolle conceptos válidos, creativos y útiles en forma autónoma o cuasi-autónoma y las que se orientan al usuario mantiene el control sobre el proceso en todo momento. En el anterior apartado se presentaron las tendencias de ésta última orientación y ahora se presentará en forma también resumida las denominadas genéricamente técnicas de creatividad. La literatura reporta muchos tipos de taxonomía de las técnicas de creatividad. Por ejemplo (Zuzman y Zlotin, 1999) propone una clasificación basada en los métodos utilizados, en siete categorías de técnicas: de condicionamientos, motivación y organización; aleatorias; de enfoque; sistemáticas; algorítmicas; evolutivas; y basadas en el conocimiento. (Simón, 2003) los clasifica de acuerdo con el índice de utilización, luego de hacer un estudio en más de 40 empresas suizas, cuyo resultado indica que la técnica de Brainstorming es de lejos, la más conocida, seguida por las listas de chequeo, los cuestionarios, analogías, futuros escenarios, etc. La clasificación que aquí se usará es la propuesta por Mulet y Vidal (2001) elaborada con base en la propuesta de Zuzman (1999) y en las categorías definidas por Roozenburg y Eekels (1995). En ella se agrupan las técnicas en cinco categorías: asociación, confrontación creativa, reorganización de la información, exploración exhaustiva del problema y suposiciones. La Tabla 3.1 muestra la clasificación con una lista de ejemplos de técnicas de creatividad. Esta clasificación servirá como estructura para presentar algunas de las técnicas más representativas, particularmente aquellas que han sido incorporadas en el software que se utiliza para realizar la fase experimental de esta investigación.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Tabla 3.1 Una clasificación de técnicas de creatividad

Tipo de técnica Ejemplos

Asociación

• Brainstorming: Brainstorming con alternancias. Brainwriting: pool; 6-3-5; 6-3-5 (V). Brainsketching. Otras variantes.

• Mindmaps • Lotus • Relaciones forzadas

Confrontación creativa

• Sinéctica • Biónica • Relaciones forzadas

Reorganización de la información inicial

• Duda metódica • Cuadro morfológico • Abanico de conceptos

Exploración exhaustiva del

problema

• Ingeniería del pensamiento • Listas de chequeo • Listas de atributos • TRIZ

Revisión de supuestos

• SCAMPER • Why?

Fuente: (Mulet y Vidal, 2001)

Aunque existe una gran cantidad de técnicas creativas reportadas (Cave, 1997; De Bono, 1998; Fundación Opera Prima, 1998), a continuación solamente se presentará una breve descripción de las más representativas y que fueron las utilizadas en el proceso de evaluación experimental de esta investigación.

3.5.1 Tormenta de ideas (brainstorming) Es la técnica de creatividad más conocida y utilizada, desarrollada por Osborn en los años 50. El principio es aprovechar la sinergia que genera la participación en equipos para encontrar una solución a un problema mediante la acumulación de todas las ideas proporcionadas de manera espontánea y libre de juicios. Se pretende así ampliar el dominio del problema. El brainstorming convencional se desarrolla en grupos y se aplican reglas específicamente orientadas a evitar valoraciones que inhiban la proposición de ideas, aunque aquellas, en un principio no tengan relevancia para el problema. Esto es lo que

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se denominan «aplazamiento del juicio» haciendo referencia al hecho de que el filtrado de ideas solamente se realiza después de agotar todas las posibilidades de nuevas ideas. A partir de este modelo se han propuesto variantes como estas: brainstorming con alternancias, brainstorming con alternancias y comentarios, brainwriting, brainstorming 6-3-5, entre otras (Lloveras, 2001).

3.5.2 Mapas mentales Es una técnica desarrollada por Tony Buzán, que se sustenta en la representación gráfica de las ideas para organizar la información de tal manera que quede plasmada en un solo vistazo, siguiendo una estructuras que trata de simular las conexiones neuronales, como se muestra en la Figura 3.5. A partir de la idea central se irradias ideas secundarias, terciarias y de más niveles, interconectándose entre sí de acuerdo con su tipo de dependencia.

Figura 3.5 Estructura de un mapa mental típico

Tal tipo de representación también tiene por objeto eliminar los obstáculos que se tienen con la representación escrita y propiciar una rápida comprensión y organización mental de la situación que se analiza.

3.5.3 Sinéctica Es un método propuesto originalmente por William Gordon que busca potenciar el pensamiento analógico para explorar y desarrollar ideas y soluciones. Se sustenta en estimular una separación entre la persona y el problema para lograr altos niveles de

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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novedad. Sinéctica es una palabra que se origina del griego sinekticos y significa unión de elementos diferentes y, en principio, contradictorios o irrelevantes. La sinéctica considera que el cerebro es un gran “almacén” de experiencias y conocimientos, y que por lo tanto si se logra que el subconsciente efectúe conexiones entre aquellos, será posible encontrar soluciones novedosas a los problemas. La técnica se basa en dos estrategias fundamentales: convertir lo extraño en familiar y lo familiar en extraño. Lo primero se logra haciendo un análisis de aquello extraño, para lograr descubrir en sus partes algo familiar (análisis). Lo segundo es algo más complicado pero a la vez lo más interesante de la sinéctica. Se trata de buscar nuevos puntos de vista, nuevos enfoques sobre algo conocido. Se usa entonces las analogías o las conexiones entre elementos conocidos con otros aspectos, entornos o posibilidades remotas. En general las analogías que se pueden desarrollar son de cuatro tipos. La primera es la directa, cuando se busca una relación entre el problema y alguna situación semejante para enfocarlo bajo otra perspectiva. La analogía personal hace que el individuo se identifique con el objeto, como si estuviese vivo, de manera que “piense” como el objeto. La simbólica utiliza lenguaje poético para buscar relaciones nuevas. Por último, la analogía fantástica, basada en las teorías de Freud sobre el papel que juega el subconsciente alimentado por los deseos y necesidades.

3.5.4 TRIZ TRIZ es el acrónimo en ruso de la «teoría para la resolución técnica de problemas inventivos», metodología desarrollada por Genrich Altshuller sustentado en la ciencia y el conocimiento que se concentra para resolver contradicciones en los sistemas. La revisión de más de 200 mil patentes permitió a su creador identificar las tendencias de la evolución de la técnica, que es el principio fundamental del TRIZ aplicadas en forma sistemática para proponer respuestas a problemas técnicas con un alto grado de innovación. Como resultado de su investigación Altshuller propuso la existencia de ocho leyes del desarrollo de sistemas de ingeniería: ciclo de energía más corto, dinamización, multiplicación, transición de nivel macro a micro, sincronización, cambio de escala, desarrollo desigual de las partes, automatización. La Figura 3.6 enseña la filosofía que envuelve esta metodología, consistente en efectuar una traducción del problema específico a resolver a una de las formas abstractas de

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problemas reconocida por medio de las leyes de desarrollo de la ingeniería (problema genérico o estándar), para buscar una solución innovadora sustentada en las bases de conocimientos de patentes y de tendencias de la evolución, y de allí traducir la respuesta estándar a la forma específica que se espera.

Figura 3.6 Principio básico de la metodología TRIZ

Para efectuar tales «traducciones» se proponen varios principios. La definición del sistema técnico, es uno de ellos, que parte del hecho de que cualquier elemento que desarrolle una función se considera un sistema técnico, el cual está inmerso en un sistema mayor (super-sistemas) y al que pertenece sistemas menores (sub-sistemas). El análisis de estos tres niveles del sistema (el actual, el super y el sub) permite identificar recursos y restricciones que pueden dar origen a ideas de solución. Otra herramienta es la denominada tendencia a la idealidad, la cual indica que todo sistema técnico tiene a ser más fiable, simple y efectivo, y al mismo tiempo menos costoso, más pequeño y con menor consumo de energía. Esto significa que un sistema que aproveche al máximo los recursos disponibles tenderá a ser más ideal. En muchas ocasiones esa evolución a la idealidad comporta la aparición de contradicciones (físicas y técnicas). La metodología propone una serie de 40 principios que permiten eliminar o replantear tales contradicciones y 72 estándares o reglas estructuradas para la síntesis y reconstrucción de sistemas técnicos. Así mismo el algoritmo para la solución de problemas técnicos ARIZ, propone el desarrollo sistemático del proceso para la solución del problema. Cada una de estas herramientas ha sido desarrollada en detalle y se reportan muchos documentos explicando el procedimiento para su aplicación (Kaplan, 1996; Altov, 1997; Terninki, Zuzman, et al., 1998; Aguayo, 2002; Alcalde, 2001b).

Problema específico a resolver

Solución al problema específico

Problema genérico Solución al problema genérico

Abstracción Especialización

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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3.6 Conclusiones del capítulo Se ha presentado el tema de la creatividad en el diseño. Para ello se partió de una definición sustentada principalmente en dos características: novedad y utilidad; alrededor de las cuales hay consenso entre las muchas definiciones reportadas en la literatura. Se identificaron los modelos que representan la creatividad, modelos estos de tipo descriptivo, encontrando que aunque con variantes y nombres diferentes, aun sigue vigente el viejo modelo de Wallas de cuatro etapas (preparación, incubación, iluminación y verificación). Los modelos de creatividad en diseño tratan de explicar y desarrollar aquella fase de la iluminación, entendiendo que es en ella donde se generan las diferentes opciones conceptuales de la respuesta de diseño. La otra escuela que busca entender y desarrollar la creatividad en diseño, es la escuela computacional, que busca simular el proceso creativo. La inteligencia artificial ha sido la ciencia más utilizada para esta simulación y se ha llegado a obtener algunas propuestas interesantes, pero aun sin llegar a la etapa de madurez necesaria como para ser adoptadas por la industria. La crítica de O’Sullivan (1999) en el sentido de que los desarrollos académicos no llegan a la industria siguen siendo por ahora válidos. Se puede decir que existen tres tendencias al respecto del uso de los ordenadores en actividades que demandan creatividad. La primera posición, es escéptica a tal posibilidad, argumentado que el ordenador no es otra cosa que una máquina que responde exactamente como se programó y que por lo tanto no es capaz de realizar o proponer soluciones nuevas, soluciones creativas. La segunda posición, indica que si bien es cierto, la tecnología está limitada por la capacidad de programación del hombre, si puede utilizarse como herramienta para apoyar las actividades creativas, haciendo uso de los hallazgos que se han realizado sobre los mecanismos del proceso de creatividad. La tercera posición, sostiene que la máquina misma puede llegar a ser creativa, lo cual significa que se puede tomar no solo como una herramienta de apoyo, sino que va más allá, hasta el punto de que es o podrá ser creativa en sí misma. De las tres posiciones señaladas, en esta investigación se asume la segunda, es decir, la posición intermedia, en la que se prevé la utilidad de los programas de ordenador como herramienta de ayuda a actividades que demanden creatividad, como es el caso de la generación de conceptos de diseño en ingeniería, pero solamente como eso, como herramienta y no como actor principal del proceso creativo, y esto no es debido a alguna clase de escepticismo sobre los alcances que pueda lograr la ciencia y la tecnología en un futuro cuando los ordenadores tengan características aun más avanzadas, sino porque interesa aplicar lo que ya existe para el beneficio de la empresa.

Capítulo 3. Creatividad en la ingeniería del diseño

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Por ello la tercera vertiente que se abordó en este capítulo fue la de las llamadas técnicas de creatividad, centradas en el apoyo y estimulo del individuo como eje creativo, como elemento teórico de respaldo a los programas de ordenador que se evaluarán y que son presentados con detalle en el capítulo siguiente.

CAPÍTULO 4

SOFTWARE DE INGENIERÍA, DE DISEÑO Y DE CREATIVIDAD.

ESTADO DEL ARTE

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

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4 SOFTWARE DE DISEÑO, DE INGENIERIA Y DE CREATIVIDAD. ESTADO DEL ARTE

4.1 Introducción La utilización de los ordenadores como instrumentos de ayuda a las diferentes actividades humanas ha cobrado tal importancia que hoy resulta casi inconcebible subsistir en un mundo tan competitivo sin su uso. Se puede decir que su aplicación ha cubierto todas las esferas de la actividad humana, si bien es cierto, algunas veces se perciben aplicaciones informáticas un tanto banales o innecesarias. Es previsible que el uso de ordenadores vaya en aumento cada vez más. De hecho las estadísticas (Comunidad de Madrid, 2001) muestran que en la Unión Europea ya en el año 2000 el 25% de su población utilizaba ordenadores en forma habitual (siendo los países nórdicos los que llevan la iniciativa con cerca del 45%). Esas cifras son suficiente argumento para sostener la importancia que tiene la investigación sobre el mejor uso de tales instrumentos. Por ello, en este capítulo se aborda el tema del software como herramienta de asistencia al ingeniero o al diseñador en el desarrollo de productos, con el propósito de mostrar el estado del arte actual. Con ello se pretende aclarar el punto de partida hacia nuevas propuestas que logren dar un paso más hacia delante en la evolución de esta clase de herramientas. Para lograrlo, se hace una revisión de la historia evolutiva del software utilizado en diseño, seguramente con cierto sesgo hacia el diseño mecánico, inevitable por la formación y experiencia profesional propia del que realizó este estudio. La presentación del capítulo se ha dividido en tres grandes apartados. El primero muestra específicamente el tema del software tipo “CAX”, término que aquí se utiliza para hacer referencia a la denominación que ha recibido comercialmente este tipo de programas y que comprende básicamente tres grandes grupos: CAD, CAE y CAM. Es necesario mencionar que dada la tendencia que muestra este tipo de software hacia el desarrollo de la ingeniería colaborativa, resulta imposible catalogarlo como exclusivamente software tipo CAD, así que en la presentación de este primer apartado se incluirá el portafolio de productos de las principales empresas que se han identificado con software CAD pero que en este momento ofrece herramientas de tipo integral de manejo del ciclo de producto. El segundo bloque de programas que se presentan está asociado con la implementación de herramientas de gestión modernas de la ingeniería tales como QFD, ingeniería

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

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concurrente, análisis de valor, etc., es decir, aquellos programas que no son CAD pero que pueden asistir al ingeniero de diseño en el desarrollo de productos. En el tercer apartado se aborda el tema del software de creatividad, presentando aquí una revisión de las características de los principales programas comerciales encontrados, e identificando sus atributos que puedan darle una potencial aplicación como instrumentos que complementen el software de diseño. La presentación de estos programas se hace en un principio sustentada sobre la información suministrada por las propias empresas desarrolladoras y, cuando existe la información, sobre evaluaciones y críticas encontradas en diferentes fuentes. Con ello se espera cubrir el abanico amplio de oferta actual, mostrando sus potencialidades y también sus debilidades, buscando descubrir la forma en que la creatividad y el desarrollo conceptual de productos son abordados por cada uno de ellos.

4.2 Software de Diseño (CAD/CAM/CAE) Para apoyar la gran mayoría de actividades de diseño se cuenta con una oferta comercial de software, ampliamente reconocido y aceptado por su aporte y beneficios demostrados en la práctica. Por ejemplo se encuentran muchas opciones de paquetes tipo CAD, algunos de los cuales ofrecen versiones especializadas para los diferentes tipos de aplicaciones en ingeniería, que dan un soporte muy importante en el área de diseño de detalle, particularmente en lo relacionado con el dibujo de piezas, ensamble de conjuntos, verificación dimensional, cálculo del volumen de materiales, etc. También se pueden mencionar los programas de análisis de elementos finitos (FEA) que han dado agilidad al proceso de cálculo de los elementos mecánicos, por ejemplo, permitiendo incorporar en forma efectiva procesos de optimización. Este tipo de software se complementa con el concepto denominado genéricamente como “manufactura asistida por ordenador” (CAM), de manera que se ha logrado integrar una cadena dentro del proceso de diseño y producción de elementos. A esto se puede sumar las investigaciones más recientes que han llevado a nuevas propuestas como la evaluación de diseños mediante técnicas de realidad virtual y de realidad ampliada. El estudio de la evolución de la tecnología informática revela el protagonismo que ha tenido el desarrollo de sistemas CAD. Técnicas tales como el diseño vectorial, la organización por capas, la automatización de tareas, el manejo de diseño en 3D, etc., tienen su origen en el desarrollo de programas CAD. Aunque en un principio este tipo de programas estuvo limitado por las capacidades inherentes al hardware, cuando aparecen

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

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los circuitos electrónicos que permite la integración de funciones a gran escala y los lenguajes de alto nivel, el CAD adquiere su verdadera dimensión, convirtiéndose en instrumente estratégico a nivel productivo industrial con altos índices de utilización. Históricamente se puede situar el surgimiento del CAD como herramienta de alta demanda con el nacimiento de la empresa Autodesk en el año 1982, cuyo objetivo se centró en desarrollar CAD a un precio competitivo, teniendo en cuenta que las propuestas que hasta esas fechas se manejaban, eran poco viables para la mayoría de las empresas debido a sus costes. Para el año 1997 se identifican cinco grandes empresas desarrolladoras de este tipo de software: Autodesk Inc., Product Development Cia., Dassault Systems, SDRC y EDS/Intergraph; con un volumen de mercado que rondaba los 100 mil millones de dólares en Estados Unidos y 25 mil millones de euros en Europa (Argote, 2001). Actualmente se puede encontrar en el mercado una gran variedad de sistemas CAD, desde muy sencillos y de tipo «freeware» (gratuitos) hasta aquellos desarrollados para sectores industriales específicos, con altísima sofisticación. Características de algunos de los programas más importantes comercialmente se describen a continuación, agrupados por las cuatro primeras empresas de desarrollo mencionadas anteriormente, ya que la quinta EDS/intergraph desarrolla software específicamente para cartografía, no siendo éste campo de interés para la presente investigación.

4.2.1 Programas de Autodesk, Inc. Esta empresa sigue siendo la más conocida a nivel mundial en software CAD para PC’s. Actualmente ofrece un abanico de productos bastante amplio que va desde el programa de referencia AutoCAD hasta programas especializados en diferentes ramas de la técnica. La Tabla 4.1 muestra los productos por esta empresa (Autodesk, 2004). Como se puede apreciar, la diversificación de la oferta comercial de Autodesk, Inc., muy intensa y orientada a satisfacer requerimientos especializados para diferentes disciplinas de la técnica. Sin embargo, siguen existiendo productos que son íconos del CAD y que a continuación se describen en forma más detallada.

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Tabla 4.1 Familia de productos Autodesk, Inc.

Diseño general • AutoCAD • AutoCAD LT

Arquitectura y construcción • Autodesk Architectural Desktop • Autodesk Achitectural Studio • Autodesk VIZ

Industria y fabricación • Autodesk Inventor Series • Autodesk Inventor Professional • AutoCAD Mechanical

Infraestructura y GIS • Autodesk Map Series • Autodesk Map 3D • Autodesk Envision • Autodesk Raster Design • Autodesk Land Desktop • Autodesk Civil Design • Autodesk Survey • Autodesk Map guide • Autodesk OnSite View • Autodesk OnSite Entreprise

Visualizadores • Volo View • DWF Componer • DWF Viewer

Colaboración • Autodesk Buzzsaw a. AutoCAD® La última versión de este producto reúne características avanzadas alrededor del concepto de proyecto, es decir, el conjunto de dibujos y planos que hace referencia al mismo trabajo, de manera que resulta sencilla su gestión en forma integrada. Ello minimiza la posibilidad de errores y permite el trabajo en equipo, que es una de las características más deseables en la actualidad. Todo ello además de las características más conocidas de este programa, que sigue siendo el referente en el mundo del diseño, características que en cada nueva versión son mejoradas siempre con el objetivo de facilitar la personalización y aumentar la productividad en el desarrollo del trabajo. En general, la última edición del AutoCAD® se desarrolla bajo tres premisas centrales: Creación, Administración y Compartición. Las mejoras en la primera de ellas giran en torno a la posibilidad de personalizar los menús y en el manejo de tablas, por medio de las cuales es posible documentar con mucha flexibilidad todo el trabajo realizado. También destaca la incorporación de muchas opciones para la edición de dibujos en 3D, tales como sombreados, creación de ambientes, imágenes de fondo, etc. Es importante también señalar la posibilidad que se presenta de arrastrar objetos de dibujo a las barras de herramientas con el propósito de reutilizarlos cuando sea necesario, con lo cual se flexibiliza y agiliza el trabajo.

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En cuanto a la tarea de Administración el software ha evolucionado hacia el concepto de manejo integrado de proyectos, de manera que a nivel empresarial permite gestionar grandes conjuntos de planos e incluso vistas y modelos. La vinculación entre las unidades que conforman un conjunto de planos integrados permite la actualización automática y la verificación de modificaciones sencilla. A todo esto se suma la posibilidad de almacenar versiones, con lo cual se minimiza el riesgo de perdida de información. La labor de «compartición» se refiere a la impresión de planos y conjuntos de planos, ya sea en formato en papel o en formato digital. Estas acciones se pueden realizar en segundo plano, es decir, da la posibilidad de seguir trabajando mientras se desarrolla la actividad de impresión. El compartir digitalmente un conjunto de planos en forma rápida, facilita el intercambio de información a través de la red. Se puede ver por esta breve descripción, que la evolución del AutoCAD® posibilita muchas acciones, pero también se puede intuir que mantiene una de los inconvenientes más criticables a este software, cual es el de requerir con cada versión nueva una gran cantidad de tiempo y esfuerzo para incorporar las mejoras al acervo del conocimiento de los delineantes. La gran variedad de opciones que se añaden si bien es cierto tecnológicamente significan un paso hacia delante, también es cierto que causan cierto grado de frustración en los usuarios que jamás se pueden ver absolutamente competentes en su manejo. Cabe destacar, además, que los esfuerzos realizados para la actualización permanente de este software no tienen en cuenta las fases iniciales del diseño, para facilitarlas o potenciarlas. Están concebidos para aumentar la productividad sobre la base de rapidez y de incorporación de funcionalidades especiales pero a costa de cierto grado de libertad que necesita el diseñador durante sus actividades primarias de conceptualización del diseño. b. Autodesk inventor® series Se trata de un software tipo suite que integra tres programas: 3D Autodesk Inventor®, AutoCAD® Mechanical y Autodesk® Vault. El primero de ellos permite evolucionar diseños 2D a un ambiente 3D y facilita la conexión de equipos de diseño con equipos de fabricación, sumando las funcionalidades de análisis por elementos finitos (FEA) de ANSYS® que permite la optimización dimensional de piezas. También este programa posibilita la integración de normas de diseño y fabricación de manera que los ensambles se realicen correctamente. El segundo programa mencionado, está concebido para apoyar el diseño mecánico en 2D, incluye muchas facilidades para generar elementos convencionales mecánicos, tales como levas, engranajes,

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muelles, etc., y permite la realización de análisis de elementos finitos en 2D. El último modulo de esta suite, Autodesk® Vault, permite la administración de los datos generados en el diseño. Una característica importante del Autodesk Inventor® es la de iniciar el diseño bajo el entorno denominado «bocetos» que en realidad poco tiene que ver con la fase de conceptualización de una solución, ya que hace referencia es al perfil o contorno que sirve de base para la construcción de los modelos 3D, por lo cual cuando se utiliza esta herramienta ya se tiene definida conceptualmente la pieza a realizar. c. Autodesk® Buzzsaw® Esta herramienta está pensada para apoyar el diseño colaborativo. Con ella es posible crear un sitio Web para toda la empresa y sobre el desarrollar múltiples proyectos. Se logra definir una forma estandarizada para gestionar proyectos, asegurando el desarrollo consistente de la información, de los procesos comunes a todos los proyectos y la rápida comunicación entre integrantes. Los diferentes usuarios de la red pueden abrir los archivos de planos de un proyecto y manejarlos como si fuesen copias en papel y si se autoriza, puede realizar modificaciones en los planos originales. Una utilidad importante que se logra con esta herramienta es la de «clonar» proyectos, es decir, reutilizar información generada en la realización de anteriores proyectos, tales como archivos, usuarios, permisos de acceso, logotipos y formas, permitiendo de esta manera ir construyendo lo que se podría denominar la memoria empresarial, una de las herramientas más importantes para la gestión del conocimiento.

4.2.2 Programas de Product Development Technology, PTC. Inc. Esta compañía fue creada en 1985 en Massachussets, y actualmente cuenta con más de 150 oficinas en todo el mundo y emplea más de cuatro mil trabajadores. La familia de productos de PTC (Product Development Company, 2004) se muestra en la Tabla 4.2.

Tabla 4.2 Soluciones ofrecidas por Product Development Technology, PTC Inc.

Diseño de productos • ProENGINEER Análisis FEA • Pro/Mechanica Diseño compartido • Pro/Desktop Visualización de archivos • Division ¿? • Granite One Colaboración • Windchill

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Su filosofía se ha centrado en los últimos años en soluciones para el desarrollo colaborativo de productos, basadas en la red y destinadas a compartir y aprovechar los activos en toda la cadena de valor. a. Pro/ENGINEER Es el principal programa de esta compañía, constituido por varios módulos integrados, que «…cubren la totalidad del proceso de desarrollo del producto, desde la concepción inicial hasta la reparación y mantenimiento, pasando por la definición detallada del producto». Para ello dispone de módulos de diseño, de producción y fabricación, de cableado y de diseño de barcos. La interfase de usuario que utiliza (Intuitive Direct Modeling™) está certificada por Microsoft como una que facilita el aprendizaje rápido y la implementación. Las principales herramientas asociadas al Pro/ENGINEER Design que es software de interés particular para esta investigación son: • Foundation: para diseño de sólidos y chapa, construcción de conjuntos, diseño de

estructuras soldadas y generación de planos.

• Behavioral Modeling: Permite el manejo de requisitos técnicos y la automatización de alternativas de diseño.

• Advanced Assembly: Diseño de conjuntos de elementos asociados.

• Advanced Surface: Diseño de superficies, mediante modelado parámetrico. Útil también para hacer ingeniería inversa (trabaja con modelos digitalizados para extraer información).

• ISDX: Para diseño de superficies flexibles, complejas y de formas no regulares.

• ModelCHECK: Para aplicar a los diseños las normas de producción de la empresa, optimizando el posterior proceso de producción.

• Plastic Advisor: Simula el proceso de inyección de plástico.

• Mechanism Design: Para simulación cinemática.

• Mechanism Dinamic: Adicional al anterior módulo, permite la creación de prototipos virtuales para simulación.

• Design Animation: para hacer presentaciones animadas de los diseños y mejorar su evaluación y comprensión.

• Intralink: Herramienta para la gestión del proyecto, que permite modificar, controlar versiones y reutilizar el historial de diseños anteriores.

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• API Toolkit: para desarrollo de aplicaciones que permite personalizar y automatizar tareas.

b. ProMechanical Está diseñado para verificación y optimización de elementos y estructuras, aprovechando la flexibilidad que el dibujo paramétrico tiene, simula con rapidez el rendimiento mecánico de los componentes diseñados, de manera que se reduce la necesidad de fabricación de prototipos reales. Usa el método FEA para análisis mecánico y para ello se divide en varias herramientas, como son: • Motion: Calcula y optimiza las fuerzas operativas durante el movimiento dinámico de

los mecanismos.

• Structure: Calcula esfuerzos, deformaciones y vibraciones operativas de piezas y conjuntos.

• Thermal: Para determinar y optimizar temperaturas operativas y flujos térmicos de piezas y conjuntos.

c. Pro/DESKTOP Herramienta desarrollada con el propósito de facilitar el modelado de piezas con un enfoque en el método de arrastrar y soltar. La compañía sostiene como característica especial el esbozo rápido en 2D, para captura de ideas, así como el diseño basado en funciones. Realmente se trata de una interfase simple que permite la construcción rápida de esbozos 2D utilizando pocas entidades de dibujo (línea, círculo, arco, rectángulo y otras), pero manteniendo la potencia del software para manipulaciones complejas, tales como simulaciones, animaciones, ensambles, etc., siempre bajo la tecnología del dibujo parametrizado. d. DIVISION Software para administración y procesamiento del diseño colaborativo, de tipo visual tanto en 2 como en 3D, que permite creación de simulaciones y prototipos para evaluación, permitiendo la participación de más personas en el proceso. Se puede concluir que esta empresa evidencia la tendencia de integrar en formato tipo «suite» toda su oferta, enmarcada bajo la filosofía de la gestión de ciclo de vida del producto, PLM.

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4.2.3 Productos de Dassault Systèmes La filosofía marcada por esta compañía también gira en torno al ciclo de vida del producto, de tal manera que ha pasado a convertirse más que en el productor de un software de diseño, en un conjunto articulado de herramientas que busca asistir a las empresas en todos los aspectos relacionados con el producto, desde se concepción hasta su mantenimiento. Las soluciones que cumplen la filosofía de esta empresa del manejo de ciclo de vida del producto (Dassault Systmes, 2002) se presentan en la Tabla 4.3.

Tabla 4.3 Productos ofrecidos por Dassault Systèmes

Diseño y análisis • CATIA PLM y toma de decisiones • ENNOVIA Gerencia compartida • SMARTEAM Ingeniería concurrente • DELMIA Desarrollo de plataforma V5. • ESPACIAL Dibujo 2D y 3D • SolidWorks

Los dos programas que tienen relación directa con el diseño de producto para los fines de esta etapa de la investigación, se presentan a continuación. a. CATIA Se trata del producto bandera de la compañía para el desarrollo de productos sobre el que gira todo el concepto de ciclo de producto. Incorpora herramientas para integrar todas las actividades de desarrollo de producto incluyendo el diseño de estilo y forma, el análisis de ingeniería, la maquetación digital, simulación de funcionamiento, etc. Su valor añadido en las últimas versiones se centra en el desarrollo colaborativo, posibilitando el intercambio de datos, archivos y gestión integrada del proyecto de diseño. b. SolidWorks Es el producto de dibujo y diseño en 2D y 3D. Ha mostrado desde su lanzamiento una concepción de utilización simple y rápida de aprender y por ello ha captado un segmento importante del mercado. Incorpora en sus últimas versiones la herramienta de análisis por elemento finito COSMOS. Además, por estar integrado en la filosofía de la compañía, facilita el desarrollo colaborativo de diseños y la interconexión con los otros programas de la plataforma base.

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Integra dentro de su ambiente una buena flexibilidad de trabajo y la posibilidad de generar modelos 3D a partir de bosquejos realizados rápidamente en 2D. Además contiene una herramienta de comunicación vía e-mail que facilita el compartir diseños con colaboradores. Por la red también tiene acceso una gran librería de elementos que se arrastran y pegan con facilidad en el dibujo.

4.2.4 Productos de UGS Esta empresa surge hacia el año 2000, básicamente de la unión de dos grandes empresas: la Unigraphics Solutions, nacida en el año 1963 como una de las pioneras de software CAM, y la SDRC, creada en 1967 por un grupo de investigadores de la Universidad de Cincinnati, y que es más conocida por su producto estrella, llamado I-DEAS, lanzado al mercado a principios de los 90’s. La unión de estas compañías permite la generación de una oferta importante bajo el concepto de la gestión del ciclo de vida del producto, PLM. El portafolio de productos actualmente ofrecidos por UGS (2004) se encuentra relacionado en la Tabla 4.4.

Tabla 4.4 Productos ofrecidos por UGS

Gestión de conocimiento, bajo enfoque PLM.

• TeamCenter

Desarrollo de producto. • NX Dibujo 2D y 3D • Solid Edge Ingeniería concurrente • E-Factory

a. TeamCenter Es el producto pivote para la gestión empresarial con visión de ciclo de vida del producto. Su filosofía se centra en administrar y compartir todos los activos intelectuales de la empresa incluyendo los procesos de planeación, desarrollo y fabricación del producto, pero también incluye herramientas de análisis empresarial, como por ejemplo barreras o dificultades, proveedores, socios, etc., para la toma de decisiones. Asegura la empresa poseer la más amplia oferta de software PLM del mundo. Tiene una estructura tipo suite (modular) configurable de acuerdo con el tipo de empresa y de soporte requerido y nativa sobre ambiente web. El módulo central del software es el Experteam™, que utiliza un concepto de búsqueda y chequeo para determinar las personalización del PLM para la empresa. Una vez que la configuración se define para una empresa en particular, el software ofrece soluciones pre-definidas que incorporan

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adicionalmente las convenciones internacionales ampliamente aceptadas (nomenclatura, modelos de reporte, etc.). Alrededor de este módulo central, se ofrece módulos específicos por tipos de industria: aeroespacial y defensa, automoción y tecnología electrónica de punta. Además el portafolio incluye módulos genéricos aplicables a cualquier otro tipo de empresa: • Teamcenter Enterprice. Para capturar toda la información que normalmente se

encuentra dispersa por la empresa.

• Teamcenter Engineering. Provee un ambiente colaborativo que combina la potencialidad de administración de datos con la visualización gráfica con acceso a las múltiples plataformas de sistemas CAD: Unigraphics, Solid Edge, CATIA, Pro/Engineer, AutoCAD. Permitiendo el intercambio entre aquellas plataformas y el procesamiento de datos tales como especificaciones de ingeniería, documentos y requerimientos.

• Teamcenter Manufacturing. Permite a todos los usuarios de la empresa, incluyendo proveedores, aliados estrategicos y clientes, utilizar la interfase del programa para definir, validar y compartir información de pre-producción, asociar productos, procesos, planta y recursos, y ejecutar un amplio rango de aplicaciones digitales de manufactura.

• Teamcenter Project. Util para compartir en tiempo real toda la información del proyecto al equipo de trabajo aunque se encuentre disperso en varias ubicaciones geográficas. Así, es posible compartir ideas, notas, comentarios, etc.

• Teamcenter Requeriments. No solamente posibilita a los participantes en la cadena de valor capturar y compartir información, sino que una vez recolectados todos los requerimientos de un producto, pueden ser asociados a elementos específicos del producto, estableciendo costes, comportamientos, peso, potencia, fiabilidad, etc.

• Teamcenter Visualization. Integra capacidades de visualización multiplataforma CAD y opciones de prototipado virtual. Así el equipo de trabajo, aunque se encuentre disperso, puede examinar y conceptuar sobre un diseño en particular. Las modificaciones se pueden realizar en el CAD nativo y regresarlas para nueva revisión.

• Teamcenter Community. Administrador de la comunidad empresarial.

• Temacenter Integrator. Integra la información dispersa de la empresa, para facilitar su acceso a la comunidad.

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b. Unigraphics NX: Desarrollo digital de productos Integra todas las fases de desarrollo de producto: diseño, ingeniería y fabricación. Para ello dispone de los siguientes módulos: • Planning. Facilita la conceptualización del producto, permitiendo la captura de

conocimiento y de requisitos utilizando guías o plantillas.

• Industrial design and styling. Con esta herramienta se posibilita la creación rápida de formas y estilos que dan cuerpo al producto. Para ello usa unas herramientas de renderización y visualización rápida.

• Design. Con una orientación hacia el diseño mecánico y la generación de documentación, flexibiliza el diseño de productos complejos. Incluye aplicaciones especializadas para diseño de lámina y de productos plásticos.

• Design simulation. Permite simular, validar y optimizar los productos diseñados, reduciendo los costes relacionados con construcción de prototipos físicos y las modificaciones introducidas luego de la valoración. Integra su propia herramienta de FEA (NX MasterFEM y NX Nastran) así como de simulación dinámica (NX Scenario).

• Tooling and machining. Herramienta que esta dinámicamente ligada al módulo de diseño, facilita el proceso de manufactura y mecanización.

• Knowledge drive automation. Con éste se puede capturar conocimiento de productos y procesos para reutilizarlos posteriormente.

c. Solid Edge Es la herramienta de CAD en 3D que ofrece esta compañía, caracterizada por la posibilidad de hacer el diseño en forma colaborativa permitiendo así la participación de toda la organización en el proceso. Otra característica importante es la captura del conocimiento de diseño, representado en la historia del desarrollo del producto, que puede ser utilizado para futuros desarrollos. Se puede concluir que se trata de una serie de programas de tipo modular que buscan la integración de todo el ciclo de desarrollo de producto. La incorporación de las estrategias de punta en la ingeniería del producto, tales como el diseño colaborativo y la gestión del conocimiento, permiten identificar a este fabricante como uno de los más poderosos del mercado actual.

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4.3 Software de Ingeniería del Producto Aquí se agrupan aquellas iniciativas que buscan integrar en sistemas informáticos de apoyo a la ingeniería, herramientas de última generación de la gestión del producto, tales como: QFD (Quality function deployment), FMEA (Failure modes and effects analysis), Diseño concurrente, Diseño para el ensamble, etc., entendiendo que este tipo de herramientas puede contener elementos importantes para la fase conceptual del diseño de productos. En esta oportunidad se presentan los programas no por la empresa desarrolladora sino por el nombre asignado, debido a que en general tales empresas se han concentrado en un solo tipo de producto y no ofrecen un portafolio tan amplio como en el caso de software CAD antes presentado.

4.3.1 TeamSET: Concurrent engineering tools. Como su nombre lo indica, se trata de un conjunto de herramientas que implementa las siguientes metodologías de la ingeniería del producto (TeamSET, 2003): • QFD. Que es una técnica de planeación utilizada para traducir los requerimientos de

diseño a especificaciones de producto, involucrando a los clientes potenciales más representativos del producto. Como en el modelo clásico, el software desarrolla el QFD en etapas secuenciales que cubre desde la planeación del producto hasta la planeación de producción, mediante una serie de gráficas en cascada, que permite integrar los varios sistemas en los que se pude descomponer un producto.

• DFA. Diseño para ensamblaje, es una técnica de análisis estructurado muy simple que permite al equipo de diseño la gestionar la información requerida para reducir los costes de producción, mediante la optimización del numero de partes, la simplificación de la manipulación de componentes, y el mejoramiento del proceso de ensamble propiamente dicho.

• MA. Análisis de manufactura, permite la optimización del proceso de producción de cada componente individual, asistiendo al diseñador en la selección del proceso y material más adecuado desde las primeras etapas del diseño, permitiendo una rápida estimación de coste, mostrando la proporción del coste correspondiente a cada característica del elemento y facilitando la comparación de costes entre alternativas.

• FMEA. Análisis modal de fallos y efectos es la técnica que permite identificar las áreas del producto con potenciales problemas de manera que se puedan corregir antes de que el producto sea físicamente desarrollado. El programa permite una

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descripción funcional de cada parte, la identificación de los modos de fallo para cada una de ellas y los efectos que estos pueden llegar a causar.

• DTC. Diseño orientado a costes, posibilita el monitoreo y control de los costes de manufactura asociados a un conjunto objetivo de costes del producto durante la etapa de especificaciones. El monitoreo se considera importante dado que durante la fase de diseño es normal que los costes esten a la deriva y por ello muchas alternativas pueden resultar inapropiadas. Así que con esta herramienta se determinan unos topes de coste por función de manera que se haga una permanente comparación entre con los costes actuales y aplicar los correctivos a tiempo. Este análisis se realiza periódicamente de forma que es fácil aplicar los correctivos oportunamente.

• Con-Con. Así se denomina a la técnica de convergencia de conceptos, que permite comparar y seleccionar alternativas para cumplir un conjunto de requerimientos. La técnica se utiliza para evaluar conceptos de diseño, identificar fortalezas y debilidades e identificar las ideas que tienen mayor potencial.

Se trata entonces de un software especialmente adaptado para la gestión del desarrollo del producto, que introduce algunas herramientas que pueden resultar útiles para la fase conceptual del diseño. Particularmente aquellas que introducen la técnica de QFD y la de análisis de costes son relevantes para establecer las condiciones de los conceptos iniciales y para evaluar alternativas, respectivamente.

4.3.2 PRORAD: Professional Rapid Product Concept Development Se trata de un proyecto financiado por la Unión Europea desarrollado entre los años 1998 y 2000 en el que participaron instituciones de Francia (Consulting and IT Services), España (AUSA e ICT), Italia (IVECO) y Alemania (FhG-IAO y IAT), con el objetivo de desarrollar una metodología y una herramienta informática para el proceso industrial de desarrollo rápido de productos enfocado a las fases iniciales de desarrollo. Como resultados, el proyecto ha presentado (Centre CIM 2002): • Un Manual metodológico y modelos de referencia para la gestión y la generación de

ideas de nuevos productos, proporcionando los pasos alternativos que conduzcan al desarrollo conceptos de productos.

• Una herramienta que sirve de guía y sugiere la forma de gestionar el conocimiento basado en modelos de procesos y de mapas de conocimiento que garantiza la simplicidad de soluciones apropiadas y de bajo coste.

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• Una guía secuencial sobre cómo desarrollar una infraestructura eficiente para la gerencia de datos, ideas y conceptos de productos nuevos.

En forma concreta el prototipo desarrollado es un gestor de conocimiento empresarial que facilita el intercambio de información entre usuarios. Está organizada en formato Web que resulta familiar a cualquier usuario. En la pagina de acceso permite gestionar la correspondencia de cada miembro del equipo, el intercambio de información y la agenda de trabajo, todo ello agrupado por proyecto (es decir, cada proyecto tiene su propio espacio). La página está estructurada de manera que posibilita el acceso a procesos, ideas, conceptos, métodos y enlaces. Además provee de herramientas de acceso a elementos conceptuales divididos en categorías, formando una especie de árbol de conceptos que se va construyendo cada empresa, permitiendo de esta manera conservar la historia de los diseños desarrollados. Dispone de herramienta de búsqueda de información y un apuntador de ideas, para compartir con el equipo. Es de resaltar la forma sencilla en que se integra la gestión del conocimiento empresarial mediante una estructura centralizada en el producto alrededor del cual se asocia las diferentes fuentes de información que facilitan su desarrollo. Realmente es una herramienta de interfase que facilita la gestión de la información, pero que no integra módulos o herramientas concretas que asistan al ingeniero de diseño en el desarrollo propiamente de ideas conceptuales.

4.3.3 SPEDEMAM: Specific design for manufacturing and assembly methodology. Se trata de un proyecto europeo cuya finalidad es proporcionar una herramienta informática específicamente diseñada para pequeñas y medianas empresas del sector de la maquinaria y equipos, para asistirlas en el diseño para la manufactura y el ensamble, incorporando las técnicas del DFMA8 en sus procesos (PROFACTOR, 2002). La metodología que pretende implementar este proyecto implementa un procedimiento sistemático para evaluar alternativas de diseño, realizar el análisis funcional y estimar los costes. Se centra en lo que ellos denominan la “segunda fase” o etapa del diseño, aquella en la cual el diseño se optimiza, por ejemplo por la variable costes, aunque también se hace referencia a la fase inicial relacionada con la definición de especificaciones.

8 DFMA es el acrónimo de Design for manufacture and assembly.

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En general el software incorporará los seis módulos representados en la Figura 4.1. • Evaluación de Costes. En este módulo se elaborará los parámetros para la estimación

de los costes de manufactura, incluyendo el tiempo de maquinaria necesaria para fabricar las partes. Así será posible determinar los costes de manufactura y ensamble de cada una de las piezas de la maquina que se analice.

• Análisis Funcional. Ayudará al usuario a definir las funciones del producto, clasificándolas para su análisis. Ofrecerá una librería que asiste al diseñador en esta identificación.

• Definición de especificaciones. Es el módulo de entrada de especificaciones para ser clasificadas en requerimientos y deseos, y ser ponderadas en función del su importancia frente al mercado.

• Generación de alternativas. Se basa en el módulo de análisis funcional estructurado en forma de árbol para poder definir alternativas para cada una de las funciones, siempre enfocando en los costes de la alternativa y en su contribución a la solución global.

• Evaluación de alternativas. Se efectuará sobre la base de los costes de manufactura y ensamble y el cumplimiento de las especificaciones.

• Diseño conceptual. Incluirá las decisiones actuales de cada alternativa junto con sus esquemas tomando en cuenta las incompatibilidades entre ellas y produciendo finalmente una descripción del nuevo producto adoptado.

Figura 4.1 Módulos en los que el proyecto divide el proceso de diseño conceptual.

Fuente: PROFACTOR (2002)

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Actualmente la información suministrada en cuanto a resultados del proyecto muestra el desarrollo del módulo de estimación de costes de manufactura, en el que se integran las ecuaciones pertinentes para varias operaciones mecánicas de manufactura y una primera “maqueta” del software. Pero no se dispone de información más actualizada que permita determinar los resultados finalmente logrados por el proyecto.

4.3.4 IDEACore Catalyst Suite Este conjunto de programas ofrecido por IDEACore (2004) consiste en la integración de tres herramientas que pretenden cubrir tres de las fases de diseño de productos (entre otras aplicaciones). Los tres módulos son:

• WebMine. Con este módulo se pretende establecer una vía de comunicación clara entre los clientes y la empresa y dentro de la propia empresa, de tal manera que se facilite la captura de requerimientos que luego serán procesados en el siguiente módulo.

• QFD Designer. Como su nombre lo señala se trata de un programa que integra la metodología QFD y que de acuerdo con la empresa desarrolladora, es útil para seleccionar proveedores, priorizar tareas, diseñar webs, desarrollar planes empresariales y diseñar productos y servicios. Incluye plantillas para realizar planeación estratégica, análisis segmentado de clientes, proyectos de factibilidad, casa de la calidad, seis-sigma, análisis de fallos y TRIZ.

• TRIZ Contrasolve. Implementa la matriz de contradicciones del método TRIZ, útil para encontrar sugerencias para solucionar contradicciones técnicas y físicas que se suelen encontrar en los problemas.

La revisión del programa indica que realmente el módulo importante es el segundo, ya que los otros dos parece que se agregaron posteriormente para dar la idea de complemento de acciones, pero estos no parecen tener la misma potencia. Así, por ejemplo, el Triz Contrasolve es una interfase relativamente sencilla que desarrolla la matriz de contradicciones y da unos ejemplos de aplicación. Programas como el señalado en el numeral anterior existen en muchísimas versiones. En general se trata de plantillas que integran las metodologías señaladas del QFD, DFMA, Seis Sigma, etc., de una manera más o menos sencilla y que facilita la aplicación de ese tipo de metodologías. Solamente a manera de información se muestra a continuación algunos de estos.

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• QFD/CAPTURE. Que implementa la metodología señalada (QFD capture, 2001).

• Product Development Toolkit. Software que consiste en plantillas de Excel que incorpora dicha metodología (DRM Associates, 2004).

• QFD red belt/ green belt. También se trata de plantillas en Excel para el manejo de esta metodología, con el valor añadido de incluir un curso completo (Mazur, 2004).

Se puede concluir con respecto a este tipo de software de ingeniería que el desarrollo es menos sofisticado que en el caso de software CAD. A excepción del primero señalado, el TeamSET, que muestra una estructura mucho más elaborada, los otros programas encontrados son sencillos y sirven como interfase únicamente para guiar al usuario en la aplicación de metodologías como el QFD y aplicaciones de ella (AMFE, Seis sigma, etc.).

4.4 Software de Creatividad Las investigaciones y estudios realizados en torno al tema del software que apoya los procesos de creatividad son muy variados y se podría decir que fijan su contexto de manera muy amplia, es decir, no acotan la aplicación de tales estudios a temas específicos. Esto parece indicar que el interés en general es mostrar los programas y sus características, pero no los resultados que estos tienen en situaciones de aplicación en la vida real, de manera que la falta de estudios objetivos sobre la aplicabilidad y, principalmente, la utilidad, que puedan tener estos programas de ordenador ha impedido o al menos, retrasado, el reconocimiento que debe tener a nivel de la ingeniería de diseño y muy particularmente en los procesos de innovación tecnológica. La investigación preliminar realizada sobre el tema (Chaur, 2002), señala la existencia de más de cincuenta programas de ordenador que aseguran asistir al usuario en tareas que demandan creatividad. Esta proliferación de programas implican una gran variedad de presentaciones, con diferente estructura interna y ofreciendo diferentes prestaciones en general y aunque se realizó una aproximación a un tipo de clasificación, aun resulta difícil catalogar los diferentes tipos de programas, teniendo en cuenta que utilizan muchas clases de técnicas, combinadas o individuales. La selección de criterios de evaluación se realizó teniendo en cuenta principalmente la propuesta de (Kletke, 2001), quien planteó las características específicas que podrían influenciar el proceso creativo utilizando programas de ordenador. Dentro de ellas se puede señalar la importancia del estímulo para la generación de ideas a partir de técnicas que conduzcan al pensamiento divergente o a la asociación de ideas. También señaló como importante la posibilidad de disponer de bases de datos de conocimiento que

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pueden ser muy útiles no solo para los usuarios inexpertos, sino también para los expertos. El nivel de flexibilidad y la usabilidad también cuentan cómo características importantes.

4.4.1 Metodología del estudio La metodología seguida durante esta fase de la investigación parte de la revisión documental de estudios similares, que permite recoger las experiencias y los resultados ya logrados y a partir de allí seleccionar o diseñar un modelo de clasificación que contemple las diferentes características de este tipo de herramientas. La siguiente etapa se centra en conocer la oferta que existe en el mercado y en función de las diferentes tipologías que representen, clasificarlos y seleccionar los que en primera instancia sean más representativos, para estudiarlos con mayor detenimiento. A partir de los resultados de esa fase, se procede a contactar con los fabricantes o empresas desarrolladoras para la consecución de la licencia respectiva con el fin de continuar la investigación más detalladamente, como se explicará en el capítulo 6: diseño del experimento. En forma esquemática, la metodología de esta fase se desarrolla en los siguientes pasos: • Búsqueda de programas de ordenador para el apoyo de la creatividad. • Clasificación. • Estudio de la forma de operación y funcionamiento general. • Selección de programas más representativos. • Valoración. Antes de presentar los resultados de esta fase de la investigación, conviene definir el modelo de clasificación empleado para organizar los programas encontrados y de esta manera hacer una correcta selección al momento de evaluarlos.

4.4.2 Esquema de clasificación No existe un consenso sobre la forma de clasificar este tipo de herramientas. Hay varias propuestas de las cuales se presentan a continuación las que se han considerado mejor estructuradas. a. De acuerdo con el objetivo y la forma de operar del programa Cave (1997) propone una clasificación basada en el objetivo central que tenga el programa y de su forma de operación, identificando así once grandes clases:

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• Programas que permiten esquematizar proyectos en forma textual. Al cual pertenecen los programas más antiguos y los actuales procesadores de texto, que incorporan una herramienta para construir esquemas o índices (outlineres) como utilidad para visualizar un conjunto de elementos grande.

• Programas que permiten esquematizar proyectos en forma visual. Son programas que permiten construir sistemas de ideas en forma gráfica o visual.

• Procesadores de ideas. Estos, además de permitir la representación gráfica, incluye herramientas que pueden facilitar el procesamiento de las ideas, el agrupamiento o formación de “clusters”, enlaces con otros programas, etc.

• Basados en cuestionarios. Son programas que pretenden estimular la generación de ideas y la comprensión de problemas mediante cuestionarios predefinidos en bases de datos.

• Desarrolladores de historias o argumentos. Programas utilizados principalmente por escritores de novelas o de ficción, pero que podrían ser útiles también para construir textos científicos o técnicos.

• Programas para implementación de ideas. Son programas que guían al usuario en un proceso determinado para el desarrollo de ideas.

• Programas con herramientas de referencia. Que aprovechan la capacidad de almacenamiento y organización de los ordenadores para guardar grandes cantidades de información y recuperarla cuando sea necesario. Son programas basados en diccionarios, tesauros, bases de datos lingüísticas.

• Estimuladores de ideas. Utiliza algunas herramientas creativas tales como metáforas, figuras, poemas, historias, etc., con el fin de estimular nuevas relaciones entre ideas.

• Programas basados en comunicación. Aquellos que incluyen enlaces con bases de datos externas (patentes, por ejemplo) o que facilitan la comunicación con otras personas o instituciones para desarrollar ideas en conjunto.

• Juegos. Que estimulan el desarrollo de la creatividad.

• Programas basados en inteligencia artificial. Que buscan que el ordenador emule la actividad creativa del cerebro humano.

b. De acuerdo con la estructura del programa Esta propuesta de clasificación se basa en la forma en que el programa es estructurado, y se pueden reconocer cuatro clases:

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

91

• Administradores de procesos: que conducen al usuario a través del proceso de solución de problemas. Este software ofrece técnicas adecuadas en el momento adecuado y apoya a usuario con herramientas para gravar, generar reportes, etc.

• Kits de Herramientas: al contrario del grupo anterior, esta clase de programas son simplemente una colección de técnicas de creatividad, que permite pasar de una a otra sin ninguna restricción u orden preestablecido.

• Diagramadores. Útiles para explorar y definir problemas, contienen herramientas para crear y editar mapas.

• Estimuladores de ideas. Programas que contiene ayudas para provocar el flujo de ideas.

c. De acuerdo con la técnica de creatividad utilizada Una tercera forma de organización o clasificación de los programas se puede proponer con base en la técnica de creatividad que utiliza. Entre otros, se podría pensar en:

• Programas basados en brainstorming. • Programas basados en Mapas mentales. • Programas basados en Triz. • Programas basados en Pensamiento lateral. • Programas basados en Palabras o figuras aleatorias. • Programas basados en Técnicas de relajación.

d. De acuerdo con el mecanismo operativo del método creativo Mulet y Vidal (2001) presentan una clasificación de los métodos creativos basada en el mecanismo operativo del método, dividiéndolos en cinco categorías: • Métodos por asociación. Aquellos que estimulan el establecimiento de relaciones o

asociaciones espontáneas para la generación de ideas nuevas.

• Métodos por confrontación. Consistir en forzar o imponer una relación nueva entre dos conceptos o elementos completamente diferentes.

• Métodos por reordenación. Cuando se reorganiza la información inicialmente disponible para descubrir nuevas ideas.

• Métodos por cuestionamiento. Cuando se cuestiona todos los aspectos del problema que se quiere resolver.

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

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• Métodos por exploración exhaustiva. Consistente en revisar en forma detallada todas las posibles soluciones en una serie de aspectos definidos previamente.

Analizando estas cuatro propuestas se entiende que cada una tiene argumentos válidos. Sin embargo, la revisión preliminar de los programas indica que la gran mayoría incorpora características y herramientas que hacen difícil encasillarlos en forma precisa en alguno de los métodos operativos o técnicas de creatividad, dado que en general incorpora varios de ellos en forma paralela. Hay programas que se basan en más de una técnica de creatividad, los hay que integran diagramadores textuales y visuales simultáneamente, hay otros que estimulan la generación de ideas, pero que también permiten su procesamiento. Por ese motivo, resulta razonable adoptar la segunda propuesta, que permite un agrupamiento más flexible, no tan restringido a una función o a una técnica, con la advertencia de que a pesar de su flexibilidad existen programas que se pueden encasillar en más de una de las categorías mencionadas.

4.4.3 Programas encontrados La Tabla 4.5 presenta un listado de los programas encontrados, agrupados de acuerdo con la clasificación definida en el numeral anterior.

Tabla 4.5 Listado de programas de creatividad

Administradores de procesos

Conjunto de herramientas

Diagramadores / Procesadores

Estimuladores de ideas

CREAX Innovation Axon Idea Processor Infodepot Brainstorming toolbox CM/1 Creador Studio ThoughtPath The solution machine Simples Genios Handbook CreaPro Brainstorm idea-gen Idegen++ Visual Concept MindManager Brainstormer The Idea Generador The Electric Mind Turbo Thought TechOptimizer Acta Adventage IdeaFisher Innovation Words Banxia Decisión Moonlite LVT-for-TRIZ Corkboard Paramind Idons for Thinking Sensei In Control Sirius Infoselect The Creative Whack Inspiration The Creative Machina Maxthink Serious Creativity Mind Mapper Brainstorm Mindman More The Brain Treepad Visimap Visual Outliner

Capitulo 4. Software de diseño, de ingeniería y de creatividad: Estado del arte

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Se encontraron otros programas que no han podido ser clasificados en estas cuatro categorías, principalmente un grupo que se enfoca al apoyo al proceso de escritura creativa: Dramatica Pro 4.0, Store Craft 4.1, Plots Unlimited, StoryBuilder, Store View y Power Structure. Otro grupo de programas referenciados no ha sido posible conseguir mayor información: Windgrid, Group Systems, MicMac y VisionQuest. En el Anexo 3 se presenta una descripción detallada de cada uno de los 46 programas revisados ellos, basado en la presentación que hace el productor, en caso de que se haya tenido acceso, o en la descripción que hace la referencia donde se ha encontrado, cuando no se logró acceder directamente a la descripción del productor. Este primer acercamiento permitirá hacer una selección de los programas que serán utilizados posteriormente para la evaluación detallada.

4.4.4 Modelo de evaluación preliminar de programas La selección de un modelo para evaluación preliminar de software no es un asunto trivial, toda vez que existe tal variedad de programas de ordenador que hace casi imposible catalogarlos y caracterizarlos en forma precisa. En esta sección de se presenta algunas de las propuestas encontradas sobre las cuales se hará la selección o recombinación para adecuarlas a la tarea principal de esta fase de la investigación. Le Roy (2002) de la Escuela Católica de Bruselas propone once criterios diferentes para evaluar software: señales de identidad (publico, uso, modo, campo), contenidos, apertura y flexibilidad, presentación, usabilidad (estructura del menú, instrucciones, ayuda, consistencia, uso lógico de funciones, uso intuitivo), calor didáctico añadido, campo de uso, documentación, precio, condiciones de uso y otros elementos. Todos ellos valorables subjetivamente. Otra propuesta relacionada con la evaluación de software es la presentada por Barroso, Medel y Valverde (1997), la cual se presenta en un formato metódico que incluye: identificación del programa (nombre, fabricante, versión, año), valoración de elementos, en forma tabular con calificaciones que van desde muy adecuado a nada adecuado, en la que se incluye la documentación del software, la instalación, el manual del usuario, los ejemplos presentados, la interactividad y control, los iconos inteligibles (analogía entre la imagen y la función), los iconos formalizados (comunes con otros programas), posibilidad de personalización, etc. Existen varias propuestas más para evaluación de software, sin embargo todas ellas se sesgan al tipo específico de software que se pretende evaluar. Así, en los dos casos

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comentados la evaluación se orienta al software de tipo educativo. Otros, no comentados, se orientan, por ejemplo, a software bancario, a software contable, software para lectura crítica, etc. Otra forma de evaluación consiste en valorar el diseño propiamente dicho del software desde el punto de vista de la programación y la eficiencia lograda. Sin embargo este tipo de evaluación es útil para las casas productoras de software más no para el usuario en particular, además de ser una evaluación difícil de realizar para un observador extraño a los productores, carente de la información necesaria para llevarla a cabo. Así, pues, la opción que queda y para los fines buscados en esta investigación, es la de diseñar un modelo de evaluación específicamente orientada al software de creatividad. Para ello se tomarán algunas de las recomendaciones sugeridas por Penagos (2000), elementos utilizados en la evaluación de software educativo descritos anteriormente y, principalmente, elementos sugeridos por Kletke (2001), teniendo en cuenta que si bien es cierto no existe una validación de su modelo en la práctica, si recoge las principales características que debería tener el software de creatividad. Kletke (2001) luego de hacer una revisión bibliográfica exhaustiva sobre las investigaciones relacionadas con el tema, indica que las pocas valoraciones de software de apoyo a la creatividad han empleando un enfoque filosófico que enfatiza únicamente las entradas y las salidas como si fuesen “cajas negras”. Advierte que no existen investigaciones sobre la relación entre las variables de los programas señalados y las diferencias de los individuos que afectan el modelo Amabile (1983), siendo que tal relación podrían «indicar cómo diseñar los programas para facilitar y potenciar el proceso de solución creativa de problemas de los individuos y de las organizaciones». Las características específicas de los programas que pueden influenciar el proceso creativo se presentan a continuación, con base en las observaciones de Kletke (2001), teniendo en cuenta que son de vital importancia para el logro de los objetivos de esta investigación. Estas son: • Disponibilidad de Estimulo. Esta característica permite generar muchas ideas durante

la solución de problemas, especialmente cuando las ideas iniciales se han agotado. Para ello se suele utilizar: juegos, historias, poemas, metáforas o “chispas” de ideas.

• Relación Estímulo-Tarea. Las investigaciones sobre creatividad muestran que la utilización de técnicas de estimulo no relacionado con la tarea específica de que trata el problema, puede generar más ideas que las que se generan a partir de la definición inicial del problema. Con ellas se pretende generar un ambiente más relajado y

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divertido durante la sesión de solución de problemas. Permite inducir periodos de relajación o incubación que llevan a nuevas conexiones mentales y mejores resultados.

• Naturaleza del Estímulo. Se refiere a la forma del estimulo: texto, audio, gráfico, video, etc. Este accede a la memoria de largo plazo en forma diferente. Dependiendo del estilo de percepción individual, se prefiere un estimulo a otro: algunos les gusta el textual, otros los gráficos, otros prefieren la variedad.

• Módulos de dominio de Conocimiento. Ayuda a los inexpertos con pocos conocimientos, trabajar efectivamente permitiendo el acceso a información que ellos no manejan y a los expertos a precisar y profundizar su experiencia.

• Nivel estructural. Se refiere a la flexibilidad, rigidez o restricciones al proceso de solución de problemas. El software se diseña para operar de cierta manera, lo cual causa restricciones a los usuarios, de tal manera que puede darse el caso de que un individuo que sabe cómo solucionar un problema se sienta incapaz mientras usa un programa debido a las restricciones o a la rigidez estructural. En tales casos el efecto de utilizar software es negativo. Sin embargo cuando el usuario tiene bajos niveles de creatividad, los factores estructurales del software pueden influenciar positivamente en la generación de resultados creativos. Así que lo mejor será que tenga un alto grado de flexibilidad de manera que se adecue a las condiciones particulares y a las preferencias de los usuarios.

• Amigabilidad y Placer. Es aquélla característica que permite que el usuario se involucre en forma placentera en el proceso de solución del problema. Los investigadores muestran que las tecnologías informáticas amigables a pesar de que disminuyen la eficiencia, permiten que la persona sea más efectiva y productiva y además que los resultados obtenidos sean de mejor calidad. El ambiente amigable permite que el usuario pueda explorar un gran número de alternativas sin que alcance un nivel de estrés que lo lleve a abandonar la búsqueda prematuramente. Estos efectos alcanzan su nivel máximo de eficacia cuando no distraen demasiado la intención del usuario.

• Personalización o «Tailorabilidad». Se refiere a la posibilidad de que el software pueda acomodarse a las condiciones particulares y a las preferencias del usuario.

• Facilidad de Uso. Los programas que son difíciles de utilizar, distraen al usuario en el proceso de comprensión del uso del programa. El software debe conducir fácilmente al usuario al objetivo mismo de la solución creativa del problema y no en los detalles “mundanos” de cómo funciona el software. Se habla entonces de la forma de avance intuitivo en el programa, que lo hacen más efectivo.

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A partir de estas consideraciones se diseño el formato de evaluación preliminar, de tipo cualitativo que se utiliza para evaluar los programas preseleccionados que se comentan en el próximo numeral. El formato se muestra en el Anexo 3.

4.4.5 Programas pre-seleccionados A partir de los cerca de cincuenta programas estudiados hasta aquí se efectúa una preselección de los que pueden ser más representativos de cada uno de los grupos en los que se han clasificado. A estos programas se les aplica el formato de evaluación diseñado. Estos son: a. Administradores de procesos creativos De los ocho programas que han sido clasificados en este grupo, se escogen dos: CREAX Innovation suite y TechOptimizer.

En este caso, la selección obedece al hecho de que no se ha acceso a los demás programas. En realidad estos dos programas tampoco se pueden descargar de la red, pero sus respectivos productores ofrecen una demo on-line que si permite una evaluación, aunque siempre limitada por la imposibilidad de interactuar dentro del programa.

b. Conjunto de herramientas creativas En este grupo se seleccionan también dos programas: Axon Idea Processor y Visual Concept. Estos dos programas se seleccionan de las cuatro opciones, por la disponibilidad, esta vez sí, de un demo completo de cada uno. c. Diagramadores / Procesadores de ideas De los veinte programas de este grupo se seleccionaron cinco por considerarlos representativos de este género de programas. Todos ellos se basan en la posibilidad de construir diagramas o esquemas de ideas, que se enlazan o agrupan de diferentes formas y que permiten así procesarlos para generar nuevas perspectivas de las interrelaciones entre los diferentes componentes. Estos son: Banxia, Idons, Inspiration, VisiMap y ThoughtPath.

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d. Estimuladores de ideas De los once programas identificados se seleccionan cuatro, por considerar que cada uno de ellos emplea diferentes estrategias de estimulación del usuario para la generación de ideas y que por ello representan bien el grupo. Son: Brainstormer, Brainstorming toolbox, IdeaFisher y Sensei. Se tiene un total de 13 programas seleccionados para efectuar la evaluación preliminar. Este proceso resultó complejo, debido a la necesidad de trabajar con los programas, detallar su funcionamiento, conocer sus ventajas y desventajas y, en fin, lograr un cierto grado de familiarización con ellos. Dada la extensión de los resultados de la evaluación, ésta se presenta en el Anexo 1, siguiendo siempre el modelo diseñado para tal propósito.

4.5 Conclusiones del capítulo Con referencia a los programas de creatividad ofrecidos en la actualidad se puede decir que en su mayoría tienen una orientación clara hacia la representación visual (gráfica) de ideas estructuradas a través de los llamados mapas mentales o mapas conceptuales. La evaluación tal como se ha desarrollado permite conocer los principios básicos de funcionamiento, la organización y las herramientas creativas disponibles, con lo cual se puede lograr una aproximación conceptual sobre la utilidad que puede tener un determinado programa en la práctica real. Sin embargo, para poder calificar un programa de este tipo como eficaz, será necesario hacer una evaluación mucho más elaborada. Todos los programas evaluados son en inglés. Algunos ofrecen versiones en alemán, francés, pero ninguno lo ofrece en castellano. Esta es una limitante seria para el contexto iberoamericano, principalmente en aquellos casos que utilizan herramientas de estimulo para la generación de ideas a partir de elementos del lenguaje, tales como palabras y frases aleatorias, o aquellos que utilizan procesadores y generadores de nuevas frases a partir de datos de entrada del usuario. Ninguno de los programas evaluados presenta todos los elementos mencionados por Kletke (2001) que se comentaron oportunamente: disponibilidad de estimulo creativo, relación estímulo-tarea, naturaleza del estímulo, módulos de dominio del conocimiento, nivel estructural, amigabilidad y placer, tailorabilidad y facilidad de uso. Es decir, no existe un programa “completo”. Por ello, parece cierta la afirmación de que se requerirá más de un programa en una organización que pretenda implementar esta clase de software, para que se den resultados óptimos.

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En dependencia de la actividad o el problema que se pretenda abordar, existirán programas más o menos aptos. Para el caso específico de apoyo a la innovación tecnológica se pueden mencionar como relevantes los siguientes: TechOptimizer, que es indudablemente el que un individuo con formación de ingeniero preferiría, lo cual no significa que sea «el mejor»; CreaTRIZ, que utilizando principios similares al anterior, es más flexible, pero tiene algunos elementos poco comprensibles (o poco útiles?), al menos a nivel de demo. Estos dos programas se basan en la metodología TRIZ, por lo cual no incorporan herramientas de estímulo creativo, tal como las entiende Kletke (2001), es decir, herramientas de tipo aleatorio que llevan al usuario a pensar en nuevas relaciones entre los elementos conceptuales conocidos. Su fundamento metodológico se sustenta en la evolución tecnológica que se ha identificado a partir del estudio de millones de patentes a través de la historia, lo cual puede ser muy útil para desarrollar la llamada «creatividad cotidiana» discutida anteriormente, pero será limitante para desarrollar una «creatividad eminente». Luego se pueden mencionar programas tales como Idons, Visual Concept y Axon Idea Processor, que son muy similares en concepción con algunas variantes en la interfase y en el precio. Los tres se sustentan en la teoría de la representación visual de ideas, que generan nuevas ideas y nuevas conexiones entre ellas. Sin embargo, Axon es el que resulta más completo por cuanto incluye específicamente módulos de generación de ideas, tales como el “idea generator” (que contiene “check list”, “random word”, “questions”). Además tiene una herramienta interesante para el procesamiento textual llamada “analyzer”. Se puede también resaltar el programa IdeaFisher, basado en la combinación de palabras e ideas, para lo cual incorpora una gran base de datos (65.000 palabras), organizadas en grupos. Su estrategia no se centra por lo tanto en la representación visual de ideas, sino en la generación a partir de combinación de palabras y la respuesta a preguntas. El último programa que vale la pena señalar es Sensei, porque conduce al usuario por una secuencia estructurada, pero combinada con la sorpresa representada en metáforas, figuras e historias. Tampoco se trata de un programa de representación visual de ideas y más bien se orienta por la técnica del pensamiento lateral o divergente. El hecho de que este estudio preliminar se haya realizado sobre versiones de prueba o sobre demos on-line, limitan la valoración completa de los programas. Lo ideal sería poder disponer de las versiones comerciales de cada uno de ellos y realizar pruebas “en caliente”, es decir, aplicaciones a problemas reales en sesiones experimentales controladas o en empresas.

CAPÍTULO 5

MODELOS PARA VALORAR EL DISEÑO Y LA CREATIVIDAD

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

101

5 MODELOS PARA VALORAR EL DISEÑO Y LA CREATIVIDAD

5.1 Introducción La valoración de la creatividad se puede enfocar bajo tres puntos de vista diferentes: desde la calificación del individuo, esto es, la visión psicológica; desde la perspectiva del proceso de actuación en el diseño de productos, es decir, la visión del proceso; bajo la visión del resultado de la acción, que se puede denominar la visión del producto. Para poder identificar el tipo de herramienta más adecuada para medir la creatividad, Penagos (2002) señala la importancia de definir no solamente con cuál de estas visiones se quiere abordar el análisis, sino también determinar el dominio en el que se desea actuar, ya que «la creatividad no existe como un elemento generalizable en todas las áreas de actuación del ser humano», y se podría dar una alta creatividad en un campo específico de acción, pero baja en otro. Para la presente investigación es indudable que la visión del proceso desarrollado y la del producto resultante son de particular interés, toda vez que se busca en esencia determinar la eficacia de herramientas de tipo informático justamente en la generación de conceptos de producto. Aquí se presenta una revisión de las principales propuestas existentes en éstas áreas señalando sus características particulares, sus limitaciones y sus ventajas, para argumentar de esta manera la selección de aquellas que muestran mayor utilidad en el logro de los objetivos propuestos y las modificaciones o adecuaciones realizadas para su aplicación. Hay que anotar, sin embargo, que no se olvida el hecho de que es el individuo (ingeniero/diseñador, en este caso) el protagonista del proceso y el productor del resultado y, por ello, un factor decisivo que no se puede desconocer y que lleva a no dejar de lado la primera visión comentada (la visión psicológica), aunque se hace la salvedad de que no es objeto de la investigación adentrarse en los elementos cognitivos y de personalidad que afectan al individuo, sino solamente conocer y de alguna manera introducir el factor humano en el modelo a adoptar y en el análisis de los resultados; de hecho, la presentación del capítulo se inicia considerando precisamente este factor. Con referencia a la segunda inquietud de Penagos (2002) señalada anteriormente, ámbito de interés en esta investigación es el que podría denominarse creatividad técnica, restringido particularmente al desarrollo de productos técnicos innovadores. Queda claro, de esta manera, que el objetivo de este capítulo es identificar las propuestas más relevantes para medir la creatividad de procesos y productos, seleccionar aquellas que son aplicables a la investigación y mostrar las modificaciones y

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

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ajustes requeridos para lograr tal aplicabilidad. Para ello, en cada caso se presenta una descripción general de las aproximaciones más relevantes encontradas durante revisión del estado del arte, para luego entrar a describir en forma detallada aquella que se utilizó en la investigación.

5.2 Creatividad en el Individuo

5.2.1 Modelos tradicionales de medición Indudablemente que la psicológica, es la visión de la creatividad que más interés y desarrollo ha tenido. Así, existen actualmente muchas pruebas que pretenden medir la creatividad del individuo, siendo las más conocidas el Test de Torrance (Torrance, 1974) y la batería de Guilford (Guilford, 1962), que proponen la medición de cuatro conceptos básicos para la creatividad: fluidez (verbal, de ideas, de asociación y de expresión), originalidad, flexibilidad y elaboración. Alrededor de estas propuestas se han desarrollado muchas otras (González, 1997) que matizan y subdividen aquellos factores en función de las propias experiencias y visiones de tales autores, aunque en todo caso, la base sigue siendo las propuestas inicialmente señaladas. Una de las críticas a la batería de Guilford y sus derivados, es el hecho de que permite mediciones de los factores de creatividad pero no posibilita la unificación de estos en un solo índice (un índice global o básico) que permita la comparación objetiva de resultados. La taxonomía de los tipos de prueba de la creatividad propuesta por Hovecar (1989), clasifica más de 100 pruebas de creatividad, agrupándolas en ocho categorías diferentes: pruebas de pensamiento divergente; inventarios de actitudes e intereses, de personalidad y biográficos; evaluaciones de profesores, compañeros y supervisores; juicio de productos; estudio de personajes; auto-informes de actividades y rendimientos creativos. Esta clasificación da una perspectiva clara de la importancia dada en la psicometría al tema de la creatividad. A pesar del amplio interés que ha suscitado la medición de la creatividad en la psicología, la tarea sigue representando un reto para esta ciencia. De hecho, en el contexto iberoamericano no existe sino un instrumento diseñado para ese propósito, ya que las pruebas comentadas anteriormente, han sido diseñadas y validadas en otros contextos sociopolíticos, por lo cual siempre existe la posibilidad de sesgos sociales y culturales difíciles de eliminar por las simples traducciones (aunque se intente realizar correcciones estadísticas). Esto ha motiva a la selección del instrumento de medición de la creatividad que se presenta a continuación.

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

103

5.2.2 El instrumento seleccionado: CREA La prueba desarrollada por Corbalán (2003) de reciente aparición en el mercado español y ganadora de un premio editorial (TEA ediciones, 2003), ha sido elaborada y validada tanto en el contexto español como en el latinoamericano (específicamente en Argentina), con lo cual, se acerca mucho más a la realidad de los requerimientos de investigaciones realizadas en estos ámbitos geográficos. El instrumento en mención, denominado CREA, utiliza la capacidad del individuo para elaborar preguntas para valorar su potencial creativo. Tal como lo señala su propio autor «la manera en que el hacer preguntas ha sido vinculado a la creatividad cuenta, en general, con una perspectiva que podemos denominar ‘de producto’» (Corbalán, 2003, p.43). Existen, por lo tanto, dos razones para seleccionar el instrumento CREA para medir un índice de creatividad de los individuos que participan en la fase experimental de esta investigación. Por un lado, el hecho de haber sido concebido y validado en un contexto iberoamericano, ya que justamente los participantes corresponden a este contexto y, por otro lado, el enfoque señalado de producto, que se acerca a las particularidades de esta investigación, más que los enfoques de tipo psicológico (personalidad, preferencias, inteligencia, etc.) que muestran otros tipos de tests. El CREA tiene como eje fundamental la capacidad de cuestionamiento del individuo, para valorar su creatividad. Tal como lo menciona Corbalán (2003), citando entre otros investigadores a Torrance, Getzel, Runco y Csikzentmihalyi, han enfatizado en la pregunta como elemento determinante para generar acción creativa. Bajo esta visión la pregunta es considerada como un producto del sistema cognitivo del individuo, que lo impulsa a generar respuestas y descubrimientos. La propia investigación científica se sustenta en preguntas sobre las que se formulan las hipótesis de trabajo. Señala Corbalán (2003, p.45):

«…preguntar es la fórmula que acelera y dispara el crecimiento exponencial de los niños permitiendo una vertiginosa recopilación comprensiva de información tal que en unos pocos años consigue un sistema de representación del conocimiento compacto y sólido, capaz de desenvolverse con soltura en una sofisticadísima red de información como la que suponen las culturas hiper-desarrolladas».

Su aplicación es muy sencilla, requiriendo unos cuantos minutos de atención de parte del individuo para formular preguntas relacionadas con un elemento de estímulo de tipo visual. La determinación del índice de creatividad (único) se realiza mediante el conteo de las preguntas y su análisis con respecto a un dos de criterios de validez y la verificación en la tabla baremo correspondiente (hay una para el caso español y otra para el

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

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argentino). La interpretación del índice se realiza utilizando una serie de criterios generales y específicos (práctica clínica, educativa, organizacional y de artes, diseño y publicidad). Hay que señalar que el autor advierte que el CREA tiene como limitación un efecto suelo, refiriéndose al hecho de que la significación del resultado para individuos con puntuación baja no es igual a la del extremo superior. Esto debido a que resultados bajos en aquellas personas puede obedecer a muchas causas diferentes.

5.3 Creatividad en el proceso El estudio de la creatividad en el proceso de diseño de productos debe identificar tanto las variables operativas como la influencia de los métodos de diseño, que para el caso que aquí se estudia, están influenciados por técnicas de estimulación de la creatividad gestionadas a través de software. El análisis teórico de la actividad cognitiva del proceso de diseño y de las etapas que se desarrollan en él, han sido sujeto de investigaciones y de varias propuestas, como se comentó en el capítulo 3. Interesa ahora la búsqueda y adaptación de un modelo que permita valorar el proceso bajo esa perspectiva de la creatividad. Tal como señalan Shah y Vargas (2003), la determinación de una métrica de la efectividad creativa del diseño de productos debe considerar el hecho de que en ingeniería de diseño no se evalúa solamente la novedad o la fluencia de ideas, sino que debe tenerse en cuenta que tales ideas deben desarrollar una funciones concretas, bajo unas especificaciones deseadas o impuestas. Es decir, el diseño de productos es una actividad orientada a objetos.

5.3.1 Creatividad en procesos de acuerdo a la teoría del caos Wang y Xiao (2001) hacen una aproximación a la medición del diseño creativo, basados en la clasificación de las actividades de diseño y bajo el argumento de que, lo que ellos denominan el «mecanismo caótico» del pensamiento del diseñador, es la fuente de la creatividad. El proceso de diseño lo ven como un proceso abierto e iterativo (diseño-análisis-evaluación-rediseño), que tiene la característica de un sistema dinámico no lineal, cuyo comportamiento iterativo varia con los parámetros de control (niveles de reconocimiento). Si el nivel de reconocimiento es bajo, el sistema de pensamiento en diseño es estable y solamente se llegará a patrones de diseño simples. En la medida que los niveles de reconocimiento aumentan, la tendencia es a que el proceso pase del estado estable a un estado dinámico periódico produciendo fluctuaciones y, posteriormente, a un estado caótico cuando se producen muchas bifurcaciones en las rutas de diseño. En ese estado se desarrollan estructuras jerárquicas, que permiten la

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

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gradual refinación del proceso de diseño. Para Wang y Xiao (2001), ese tipo de estructura jerarquizada de objetos de diseño que se forman cuando la mente del diseñador está en estado caótico es el mecanismo fundamental del pensamiento creativo y sobre esta hipótesis construyen un modelo de evaluación de la creatividad en diseño, representado por la ecuación (1.1).

1 SM e−= − (1.1) donde:

M = creatividad en el diseño. S = función creativa continua y monótona del número de bifurcaciones del

pensamiento del diseñador. Esta propuesta parece aun inacabada y sujeta a verificaciones experimentales y a refinamientos posteriores, por lo cual, no parece una forma apropiada para aplicar a esta investigación.

5.3.2 Medición de la Creatividad Corporativa Existen propuestas de interrelación de la creatividad con la innovación tecnológica y su medición, como la de Buglione y Abran (2001) que busca identificar el qué y el cómo medir la creatividad. Su enfoque busca analizar la creatividad «corporativa» y no solo del individuo diseñador de productos y para ello involucran aspectos organizativos tales como métodos, técnicas y herramientas, que permitan mejorar los procesos empresariales para lograr mejores resultados y la identificación de la trayectoria evolutiva seguida durante la progresiva adopción de tales métodos o técnicas.

Figura 5.1 Matriz CA (Creativity – Aplication)

Fuente: Buglione y Abran (2001. p.89)

1 2

3 4

Nivel de Aplicación (%)

Nivel de C

reatividad (%)

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

106

Para ello sugieren el uso de una matriz bidimensional, denominada CA, dividida en cuatro zonas que indican diferentes grados de madurez dentro del proceso señalado, en la que la distribución de los diferentes puntos representa la implementación de una técnica o método de trabajo corporativo y su proceso de maduración. Figura 5.1. La tendencia lógica normalmente tiene una forma de “S” que atraviesa los cuatro cuadrantes. A partir de esta matriz siguiendo una formulación sencilla llegan a proponer una expresión matemática para medir la creatividad corporativa.

4

1 1

*mij j

j i

P wC

n= =

=∑∑ (1.2)

donde: C = Creatividad corporativa.

P = coordenadas del punto P(% nivel de aplicación, % nivel de creatividad) en la matriz CA.

n = número total de puntos de implementación (de métodos o técnicas).

m = número de puntos en el cuadrante j.

i = aplicación actual.

j = cuadrante actual.

wj = peso del cuadrante j.

Cada compañía adoptará su propio nivel de pesos w, en función de sus prioridades y

requerimientos. Pero siempre se supone que 4321 wwww ≤≤≤ .

Así, esta propuesta se orienta más a medir la creatividad empresarial con base en los métodos y técnicas implementados y en la forma en que lo hacen. Aunque podría intentarse su aplicación en la investigación actual adaptando como puntos de implementación las diferentes técnicas creativas de cada programa, y representando en cada cuadrante el nivel de aplicación (por ejemplo a través del número de ideas generadas), no parece muy claro si las diferencias de resultados serán significativas y se vería estructuralmente poco consistente las conclusiones que pudiesen proponerse.

5.3.3 Medición de la creatividad bajo una perspectiva cognitiva. John Gero y su equipo de trabajo (Tang y Gero, 2002) han desarrollado el «Método cognitivo para medir la creatividad potencial en el diseño», el cual está sustentado en el modelo de Finke, Ward y Smith (1992) conocido por el acrónimo «Geneplore» debido a

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

107

que se fundamenta en la propuesta de que el proceso creativo reconoce dos fases o momentos: la fase generativa, donde se construyen estructuras pre-inventivas (precursoras de resultados creativos), y la fase exploratoria, donde aquellas estructuras se interpretan y trasforman para llegar a los resultados finales. Parte, Gero (2002), de la hipótesis de que el cambio cíclico entre las fases de generación/exploración ocurre cuando el diseñador está generando pensamiento creativo. Así, el cociente del número de estructuras pre-inventivas presentes en la fase exploratoria y las presentes en la fase generativa, son una medida de la creatividad del proceso. Esta propuesta implica la necesidad de identificar las estructuras pre-inventivas y las fases en las que ocurren durante un episodio de diseño. Así, el método se desarrolla mediante la aplicación de cuatro tareas diferentes para procesar los datos suministrados por el protocolo de diseño9: • Segmentación. Esto es, dividir el protocolo verbal completo en unidades llamadas

segmentos, cada uno de los cuales corresponde a una intención simple del diseñador.

• Codificación. Que consiste en asignar códigos para representar las diferentes actuaciones del diseñador, adoptando el esquema DCOCS (Suwa, Purcel y Gero, 1998).

• Instancias. Identificación de instancias de nivel físico, perceptual, funcional y conceptual.

• Índice. Verificación de los instantes donde ocurre un cambio de índice en la codificación.

El método tiene una argumentación interesante desde la perspectiva cognitiva, pero es muy difícil de aplicar en la práctica10, por ser extremadamente laborioso y principalmente, por la gran dificultad para identificar las estructuras pre-inventivas y las fases en las que ocurren.

5.3.4 Medición de la creatividad bajo la visión del ingeniero. El modelo de Redelinghuys (1997a, 1997b), es otra propuesta que busca medir la creatividad en el proceso y se desarrolla específicamente alrededor del tema de la creatividad en el proceso de diseño de nuevos productos de ingeniería.

9 El método del protocolo también es utilizado en esta investigación y por ello se explica con detalle en el capítulo 6. 10 Esto es cierto particularmente cuando se está trabajando, no con una, sino con varias sesiones de diseño de productos.

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

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Se sustenta este modelo en la relación entre el esfuerzo creativo, la calidad del producto y la experiencia del diseñador. No se trata de un análisis de tipo cognitivo del proceso de diseño en ingeniería, sino de identificar los cambios ocurridos y la forma en que evolucionan los conceptos de diseño, hasta llegar a las propuestas finales, siempre bajo la delimitación marcada por las especificaciones iniciales y las características deseadas por el cliente o el demandante del producto. Por lo tanto, se puede afirmar que este modelo tiene un enfoque hacia el proceso y no hacia el producto (aunque éste se tenga en cuenta) evaluando la evolución de la interrelación de los factores mencionados a través del tiempo.

Figura 5.2 Relación E, Sc, y Q

Fuente: Redelinghuys, 1997 El modelo parte de la hipótesis de que la interrelación entre la experiencia del diseñador (E) y el esfuerzo creativo (Se), tiene comportamiento de tipo hiperbólico, como el mostrado en la Figura 5.2, lo que significa que para lograr una misma calidad del producto final, Q, se requerirá mayor esfuerzo creativo si la experiencia del diseñador es baja (punto B), que el requerido cuando tal experiencia es mayor (punto A). Es importante señalar que la calidad Q es entendida en este caso, como la satisfacción de los requerimientos del cliente, es decir, la satisfacción de unas especificaciones. Por lo tanto, para el cliente los puntos A y B son indiferentes, pero para el empresario no, ya que un mayor esfuerzo creativo significaría más tiempo empleado en resolver el problema. Una limitación clara del modelo es que asume como criterio de contraste el «expertise» del diseñador en el cual, aunque incluye variables como el tamaño del grupo de diseño, las disciplinas de sus miembros, su nivel educativo y su experiencia, deja por fuera otros factores que pueden tener mucha influencia en el proceso, como por ejemplo, la propia creatividad del individuo o su motivación, e incluso, los métodos utilizados en el desarrollo del proceso de diseño.

A

B

Seb

Ea

Sea

Eb

Q

Esfuerzo creativo

Experiencia

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

109

Si se acepta que los productos diseñados pueden tener diferentes grados de calidad final (esto es, de satisfacción de especificaciones), se podrá entender que entre mayor calidad, un diseñador requerirá mayor esfuerzo creativo. Esto se muestra mediante varias curvas que representan los diferentes valores de Q. Este comportamiento es coherente con la perspectiva histórica que enseña la necesidad de un alto grado de esfuerzo creativo para el diseño pionero P (diseño de ruptura, donde no se tiene experiencia previa), un esfuerzo medio para el diseño especializado pero no de ruptura, V (diseño verificado, para el que ya se tiene experiencia y conocimiento) y poco esfuerzo creativo para el diseño rutinario R. Este comportamiento se muestra en la Figura 5.3.

Figura 5.3 Relación E, Sc, y Q variable.

Fuente: Redelinghuys, 1997a Es indudable que una de las mayores dificultades inherentes a este modelo, es la medición de parámetros de experiencia, esfuerzo creativo y, particularmente, la medición de la calidad Q, es decir, de cómo medir el proceso de acercamiento a la satisfacción de las especificaciones del cliente. Para esto último el cliente selecciona aquellas funciones y características que le son relevantes de un producto y sobre ellas hace una valoración de la calidad. Por ejemplo, para un automóvil, podrían ser: velocidad máxima, consumo de combustible, aceleración máxima y seguridad. Por lo tanto, tales características importantes para el cliente, deben ser satisfechas para asegurar que el producto ha alcanzado la calidad exigida por el cliente. Esto significa que cada parámetro relevante para el cliente tendrá que ser medido a lo largo de todo el proceso de desarrollo del producto, para poder hacer la comparación entre el nivel alcanzado en cierta etapa del proceso y el nivel esperado por el cliente. El cumplimiento de todas las especificaciones del implicaría la obtención de una calidad del 100%, (Q = 1).

Diseño Pionero, P

Diseño Verificado, V

Diseño Rutinario, R

Esfuerzo creativo

Experiencia

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

110

Para integrar los diferentes parámetros importantes para el cliente, Redelinghuys (1997a) propone el denominado vector característico11 del sistema, definido por la ecuación (1.3):

ii

N

i si

i ewCCc ˆ

1∑=

= (1.3)

donde: c = vector característico Ci = medida del parámetro i, con i = 1…N N = número total de parámetros

Csi = valor deseado por el cliente Cbi = valor máximo físicamente posible (valor de frontera)

wi = peso del parámetro i

ie = vector unitario en la dirección del eje i

A partir de este concepto del vector característico, se define la calidad del producto por la ecuación (5.4):

( )

effb

effb

cccc

Q−

−=

1 =

beff

eff

eff

cccc

sisisi

===

⎪⎩

⎪⎨

∞10

10

(5.4)

donde: Q = Calidad del producto

bc = magnitud del vector que representa los valores máximos físicamente posibles de los parámetros seleccionados por el cliente.

effc = proyección del vector que representa valores obtenidos en la realidad, sobre el vector de los valores deseados por el cliente, calculada por la ecuación (5.6).

seff

s

c ccc•

= (5.5)

donde:

c = vector que representa los valores de los parámetros obtenidos en la realidad.

sc = vector que representa los valores deseados por el cliente.

11 Este modelo no es estrictamente correcto desde el punto de vista matemático, dado que los componentes vectoriales deberían ser independientes pero en muchos casos reales y desde el punto de vista de la ingeniería, hay dependencia entre ellos. En el ejemplo apuntado el consumo de combustible es dependiente de la velocidad y de la aceleración.

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

111

Redelinghuys (1997a) indica que el esfuerzo creativo, Sc, que no es otra cosa que el tiempo dedicado al proyecto, depende tanto de la calidad buscada del producto, como del «expertise» o experiencia específica del diseñador. El funcional propuesto para integrar estos tres conceptos está representado por la ecuación (5.6).

),()(),( RXX

CC Eeg

eQseQs = (5.6)

Siendo:

nmC QQQs 210)( γγγ ++= (5.7)

donde: Q = calidad del producto

RE = «expertise» de un diseñador de referencia

cs = c

R

SE

= forma adimensional del esfuerzo creativo

( )cs Q = 2

( )c

R

S QE

= forma adimensional de la función de Q

xe = R

EE

= «expertise» del diseñador real con respecto a un referente

iγ = 2i

REλ

, i = 0, 1, 2 = constantes del polinomio (5.11)

λ0, λ1, λ2, m y n = constantes; con 0 < m < 1 y n > 1

Así, elegidas las constantes y calculada la función sC(Q) para diferentes valores de Q (0 ≤ Q ≤ 1), se puede construir una gráfica como la mostrada en la Figura 5.3 (curvas de calidades Q asintóticas en ambos ejes), específicas para cada caso particular de estudio y denominada curva sCQe. Una vez construida la gráfica sCQe se procede a trazar sobre ella la trayectoria del proceso de diseño real, de acuerdo con los valores medidos del esfuerzo creativo SC y de los parámetros Ci, a partir de los cuales se calculan los valores de Q usando la ecuación (5.4). Un ejemplo de este tipo de gráfica se muestra en la Figura 5.4.

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

112

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

0,04 0,21 0,37 0,54 0,71 0,87

sc

ex

Figura 5.4 Ejemplo de la Curva de creatividad.

En general, se puede afirmar que la propuesta de Redelinghys (1997a, 1997b) permite seguir una estructura matemática que revele la condición de creatividad en el desarrollo de un producto nuevo. Su aplicación, sin embargo, es complicada debido a la necesidad de medir o cuantificar cada uno de los parámetros de evolución de la calidad durante todas las etapas del proceso de desarrollo, a la falta de definición de criterios adecuados para seleccionar o identificar los valores de las constantes, pero, principalmente, debido a la falta de ajustes necesarios para validar el modelo y para determinar su sensibilidad a las diferentes variables que involucra, tal como lo reconoce el propio autor (Baillie y Dewulf, 2004). Por ello, aunque se menciona aquí y, de hecho, se trató de aplicar para representar la creatividad en el proceso de diseño realizado en la fase experimental de esta investigación, su utilidad se ve limitada por los factores señalados, ya que los resultados quedarían en entredicho hasta tanto no se verifique objetivamente el modelo, que en un principio parece coherente, pero que aún falta madurar.

5.4 Creatividad del producto Con referencia a la valoración del producto creativo debe mencionarse las críticas de algunos autores sobre la poca importancia que ha tenido en las investigaciones sobre creatividad. Besemer y O’Quinn (1989) señalan que «por muchas rezones, parece que la

Q=1

Q=0,8

Esfuerzo creativo

«Expertise»

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

113

evaluación de productos creativos ha sido menospreciada dentro de la investigación en creatividad. La literatura de creatividad tradicionalmente se ha enfocado en la persona y en el proceso creativo, y mucho menos en el producto creativo», apreciación que es compartida por Keller-Mathers (1996) quien cita entre otros a MacKinnon (1987) y a Izaksen (1992) para argumentar la importancia del producto como piedra angular en el estudio de la creatividad. Lo que se puede afirmar es que entre aquellos que han abordado el tema (Keller-Mathers (1996) cita a Besemer y O’Quin, Briskman, Mason, Rothemberg y Hausan, Davis, etc.) existe el consenso frente a dos características de un producto creativo: su novedad y su utilidad. La novedad puede definirse técnicamente como la «infrecuencia estadística» (Guilford, 1987). Mientras que la utilidad hace referencia al hecho de que aquel producto novedoso beneficie a alguien, sea útil a la sociedad o resuelva un problema concreto. Con base en estos criterios centrales, se han propuesto algunos modelos de medición del producto creativo, que se presentan a continuación.

5.4.1 Matriz de análisis de productos creativos. Kurth (2000) citando el trabajo de Bessemer (1980) como la más amplia recopilación de información sobre métodos evaluar la creatividad en productos (más de 90 referencias), adopta la denominada matriz de análisis de productos creativo, CPAM12 desarrollada en la citada investigación, como su instrumento de evaluación. La matriz divide la evaluación de productos creativos en tres dimensiones, cada una de ellas con diferentes escalas. Estas son: a. Dimensión de novedad Se refiere a características del producto en referencia a nuevos procesos, nuevas técnicas, nuevos materiales y nuevos conceptos. Las escalas de valoración para este criterio son:

• Germinal: sugiere la posibilidad de desarrollo de nuevos productos en el

futuro.

• Original: es inusual o infrecuente.

• Transformacional: es revolucionario e invita a que los usuarios perciban la realidad desde otras perspectivas.

12 CPAM es el acrónimo de Creative Product Analysis Matrix

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

114

b. Dimensión de resolución Mide el grado de satisfacción o de solución que se puede obtener con el producto.

• Adecuada: responde a las necesidades del problema. • Apropiada: aplica al problema que quiere resolver. • Lógica: sigue un esquema lógico y aceptado para la solución. • Útil: muestra su utilidad en forma clara y practica. • Valioso: es juzgado como adecuado por los usuarios, porque satisface

necesidades físicas, sociales o psicológicas.

c. Dimensión de elaboración y síntesis Califica el grado en que el producto se articula, refina y desarrolla como una unidad.

• Atractivo: llama la atención de los clientes. • Complejo: contiene muchos elementos en uno o más niveles. • Elegante: se expresa de forma refinada. • Expresivo. El producto se presenta en una manera bien comunicada y

comprensible. • Orgánica: muestra un sentido de totalidad o completitud. • Elaboración: ha sido trabajado de tal manera que ha logrado un alto nivel

de desarrollo en ese momento. Cada uno de los niveles de cada criterio es valorado en una escala que puede ser de tres valores, por ejemplo: bajo, medio y alto. Así, al final se tendrá una valoración global del producto en cuestión.

5.4.2 Evaluación por expertos Otra vertiente de propuestas alude a la necesidad de que la evaluación de productos creativos tenga en cuenta no solo la racionalidad (explicación lógica) sino además la intuición (Chandler, 1988). Este hecho, adicionado a la consideración de que el producto debe ser valorado en un marco de referencia acorde con la clase o grupo de producto específico, ha llevado a la afirmación de que los productos deben ser valorados por expertos, es decir, personas que tengan el conocimiento, la intuición y la experiencia necesarias para juzgar la creatividad del producto. Csikszentmihalyi (1988, p.327) lo corrobora afirmando que el juicio sobre la creatividad de un producto no recae en el objeto en sí mismo, sino que «…las razones por las que creemos que Leonardo o

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

115

Einstein fueron creativos, es porque hemos leído que lo fueron», es decir, ha sido el juicio de los críticos y expertos los que han valorado la producción de aquellos y el común de la sociedad así lo acepta. Dorst y Cross (2001) utilizaron una metodología de evaluación por expertos de la creatividad en productos. Los conceptos desarrollados por diseñadores fueron re-dibujados y presentados en un formato uniforme a cinco profesores calificados para evaluarlos, siguiendo el siguiente procedimiento:

• Una vez reunido el equipo de expertos, se leyó el problema al que se pretendía dar solución con los diseños propuestos. En esta etapa de quince minutos se permitía preguntar.

• Se enseñaron todos los conceptos a evaluar durante quince minutos, utilizando para ello trasparencias y un resumen entregado a cada uno.

• Se solicita la evaluación de cada concepto de acuerdo a cinco categorías: creatividad, estética, elementos técnicos, ergonomía y posibilidad de negocio. Para cada categoría se dio un plazo de quince minutos.

• Finalmente, se pidió una valoración global. Este tipo de valoración tiene la dificultad del tiempo requerido de expertos para juzgar los productos. Es obvio que entre más alternativas se tenga que evaluar, el tiempo requerido se incrementará hasta llegar a ser impractico el procedimiento. En el caso de esta investigación se desarrollaron más de ochenta conceptos no repetidos, cifra que evidentemente imposibilita la aplicación de un procedimiento donde intervengan expertos, al menos en forma generalizada. Una posibilidad sería la de utilizar algún medio de filtrar los conceptos para dejar un numero más reducido de las alternativas más viables.

5.4.3 Evaluación usando una métrica predefinida La métrica para medir la efectividad de la ideación (Shah y Vargas, 2003) consiste básicamente el valorar productos bajo cuatro criterios objetivos de creatividad: novedad, variedad, calidad y cantidad. Tales criterios coinciden con las cuatro características de la personalidad creativa identificadas por los investigadores del tema: flexibilidad, fluidez, elaboración y originalidad (Penagos y Aluni, 2003). La originalidad o novedad junto con la fluidez son consideradas como los principales indicadores de la habilidad para generación de ideas. La novedad es una medida de la originalidad de la idea, es decir, de que tan esperada o no puede resultar la idea. Por ello,

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

116

originalidad puede tener tres niveles en función de quien la valora. El nivel más simple es la originalidad personal, cuando el individuo descubre o crea ideas que para él son nuevas. Un segundo nivel es la originalidad social, en el cual el producto propuesto es nuevo para una sociedad o grupo particular. Y un tercer nivel es la originalidad histórica, cuando el producto es nuevo universalmente. En su argumentación Shah y Vargas (2003) sostienen que el nivel actual de conocimiento y de desarrollo de las ciencias cognitivas impide aplicar una metodología fiable para determinar la efectividad y la creatividad de los productos desarrollados, a través del proceso de diseño: «tales modelos deben contener una clasificación de los tipos de procesos cognitivos, los atributos utilizados para reconocerlos y la comprensión de su rol para promover la ideación, la influencia de la frecuencia de resultados… nosotros no tenemos ese nivel de comprensión hoy día» (Shah y Vargas, 2003, p.115). Por ello su propuesta la centra en analizar los resultados obtenidos y en la forma de relacionar estos objetos con el proceso de diseño. Bajo estas perspectivas, el modelo propuesto se descompone en los cuatro criterios de valoración de efectividad creativa: novedad, variedad, calidad y cantidad. La novedad, como ya se mencionó, es una medida que tan usual o inusual es una idea con respecto a un marco de referencia, que puede ser local o incluso universal. Cada nueva idea puede tener diferente grado de novedad, en función de la valoración que se haga de ella. Algunas pueden ser ideas nuevas, pero esperadas (o lógicas) mientras que otras pueden ser nuevas y no esperadas, por lo cual su grado de novedad deberá ser mayor. La variedad, por su parte, es una medida del grado de exploración del espacio factible de solución durante el proceso de generación de la idea. La generación de ideas similares indica una variedad baja y por lo tanto, menos probabilidad de encontrar mejores ideas en otras zonas del espacio factible. La calidad, en este contexto, es una medida de la viabilidad de una idea y qué tan cerca está de cumplir con las especificaciones y requerimientos demandados del producto. Finalmente, la cantidad, es el número total de las ideas generadas. Es de esperar que entre mayor sea el número de ideas propuestas, habrá mayor probabilidad de encontrar mejores ideas. Tal como señala Shah y Vargas (2003), los cuatro parámetros miden diferentes aspectos del proceso de ideación y por lo tanto, siendo todos independientes entre sí, tienen la misma importancia a la hora de cuantificar la eficacia de los métodos.

Capítulo 5. Modelos para valorar el diseño y la creatividad

117

Las características del modelo de Shah y Vargas (2003) permiten identificarlo como el más adecuado para formular la propuesta de evaluación de los resultados experimentales de esta investigación. No obstante será necesario precisar algunos detalles e introducir algunas modificaciones para adecuarlo a las condiciones particulares de la investigación aquí se adelanta.

5.5 Conclusiones del capítulo La valoración de la creatividad se puede clasificar en tres dimensiones diferentes: la persona, el proceso y el producto. Para cada una de ellas se ha realizado una revisión de diferentes modelos que permiten su medición, explicando sus características, sus ventajas y sus inconvenientes, de manera que quedan claros los motivos que llevan a seleccionar los más pertinentes para la investigación actual. Son ellos:

• CREA. Como instrumento para medir la creatividad en la dimensión de la persona.

• El modelo de Shah y Vargas (2003) para medir la creatividad de las ideas durante el proceso de diseño.

Este último debe ser acondicionado a las características particulares de esta investigación para poderlo aplicar. Tal adecuación es presentada en el capítulo 7.

CAPÍTULO 6

DISEÑO Y REALIZACIÓN

DEL EXPERIMENTO

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

121

6 DISEÑO Y REALIZACIÓN DEL EXPERIMENTO

6.1 Introducción La revisión y valoración inicial de software de creatividad, tal como se mostró en el capítulo cuatro, no permite llegar a conclusiones válidas con referencia a su posible utilidad como herramientas que asistan al ingeniero de diseño en la fase inicial del proceso de desarrollo de nuevos productos. Menos aún, se podría definir a partir de ellos una estructura coherente o la identificación de características que potenciaran aquella utilidad. Se puede afirmar que la valoración inicial, que ha sido realizada en forma cualitativa, permite entender los principios de funcionamiento y las características globales del programa, pero no posibilita el llegar a conclusiones válidas. Por ello, aquella evaluación ha sido útil solamente con fines de conocimiento general, de clasificación de los programas y de selección de los que pueden ser representativos para cada uno de los cuatro grupos en los que se clasificaron los programas. Esta situación plantea la necesidad de definir un proceso de evaluación más objetivo que lleve a conclusiones válidas. Es por ello que se decidió llevar a cabo una fase experimental para la consecución de la información requerida para llegar a ese tipo de conclusiones. El abordar este tema de investigación desde el punto de vista experimental significa entrar en un complejo sistema de interacciones, en el que se encuentra involucrado el propio diseñador con toda su complejidad como persona, así como el ambiente en el que desarrolla su actividad, el problema a resolver, los medios disponibles para ello, la presión del tiempo, etc. La actividad de diseño encierra habilidades cognitivas difíciles de abordar, como son la creatividad propiamente dicha y las capacidades de síntesis que el ser humano desarrolla durante el diseño, de tal manera que el «estudio y análisis de la actividad de diseño ofrece un reto intelectual significativo» (Cross, Christiaans y Dorst, 1996, p.1). Para enfrentar este reto se han realizado muchas propuestas, que van desde métodos no experimentales (reflexiones de tipo filosófico, por ejemplo) hasta experimentos completamente controlados (Cross, Dorst y Rozzenburg, 1992). Los tres métodos utilizados con mayor frecuencia en investigaciones de temas relacionados con la ingeniería de diseño son (Shah y Vargas, 2003): casos de estudio, estudios de protocolo y pruebas controladas. Aunque no se trata propiamente de un método experimental también se puede citar el estudio histórico de la vida y obra de diseñadores o ingenieros reconocidos, como una forma de indagar por sus cualidades, metodologías y resultados.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

122

Se ha decidido utilizar como metodología central de esta fase, el estudio de protocolo, antecedido por un caso de estudio que permite precisar algunos elementos importantes para su realización. En este capítulo, por lo tanto, se presenta las razonas para tal elección, así como los detalles de su ejecución. Inicialmente se presenta los objetivos de la fase experimental, seguido por la sustentación de la elección del software a evaluar. Luego, agrupados en cinco secciones, los pormenores de aquella fase. La primera corresponde a la definición de las particularidades del experimento, realizada mediante un caso de estudio exploratorio, así como la definición del problema asignado. Luego se explica el método de análisis protocolo y las variantes realizadas para esta investigación argumentando las razones que llevaron a decidir su utilización, frente a otras alternativas de evaluación. En tercer lugar se describe el diseño del experimento, incluyendo allí la identificación del factor a evaluar y de los factores controlados, las condiciones del experimento, la definición del tamaño de muestra y número de réplicas, el tipo de información que se quiere recolectar y la forma en que será procesada después de ejecutado el experimento, entre otros aspectos. En la cuarta parte presenta el detalle de la fase preparatoria del experimento tales como la definición del problema asignado, la selección de participantes, la ejecución de sesiones preliminares de ajuste y la preparación del curso de entrenamiento del software seleccionado. Finalmente, en la quinta parte se hace referencia a la ejecución del experimento.

6.2 Objetivo de la fase experimental La fase experimental busca identificar y cuantificar en forma objetiva las características de uso de los programas de ordenador denominados genéricamente en esta investigación como software de creatividad. A partir de tal identificación y de los valores obtenidos, se pretende en última instancia, verificar la influencia que tiene cada uno de los programas como herramienta de apoyo al ingeniero de diseño en su labor de desarrollo conceptual de nuevos productos. Esta verificación permitirá, finalmente, saber qué programas y cuáles características de ellos son las que potencian tal beneficio, si realmente existe. La propuesta de la estructura de un programa que específicamente se oriente a este fin, sustentada sobre esta base de resultados, será entonces más coherente.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

123

Es claro que no toda investigación tiene necesariamente que sustentarse en una fase experimental. Alguna puede incluso apoyarse en resultados de investigaciones previamente realizadas que recogen una base teórica y práctica lo suficientemente sólida como para garantizar los resultados esperados. Sin embargo, este no es el caso de la investigación particular que aquí se adelanta. No existe a la fecha una investigación que permita definir con garantía las características de un software que potencie la fase de generación de ideas conceptuales en ingeniería, tal como ha sido expuesto en la argumentación original de esta investigación. Por ello, la fase que aquí se describe resulta imprescindible para la verificación de las hipótesis planteadas. Las preguntas que se esperan responder sobre la base de esta fase experimental son, en términos concretos, las siguientes: • De los programas evaluados, cuál muestra mayor eficiencia y eficacia13 en la

generación de ideas nuevas?

• El trabajar asistido por software creativo muestra diferencias significativas en cuanto a la cantidad y calidad de las ideas generadas para solucionar un problema de diseño de producto, frente al trabajo sin usar sin este tipo de herramienta?.

• Cómo puede medirse la eficacia de un programa de este tipo?.

• Qué efectos negativos pueden observarse por el uso de este tipo de herramientas?.

• Cuáles son las principales dificultades que encuentra un ingeniero de diseño al utilizar un programa de este tipo?.

• Dentro de cada programa existen módulos, técnicas o elementos particulares que pueden favorecer especialmente el desarrollo de cantidad y calidad de las ideas?.

• Afecta el uso de software creativo la manera o método de solución de este tipo de problemas?.

Seguramente surgirían muchas más dudas sobre este tema, pero estas siete son las más significativas para los objetivos de esta investigación. Se pude ver que todas ellas son de difícil respuesta. Algunas tendrán respuestas de tipo descriptivo antes que numérico. Pero otras podrán caracterizarse numéricamente. Concretamente las cuatro primeras preguntas resultan de especial interés en esta investigación y por ello se constituyen en el objetivo concreto de la fase experimental.

13 Eficiencia: Virtud y facultad para lograr un efecto determinado. Eficacia: Actividad, fuerza y poder para obrar (Salvat, 1997 p.1294).

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

124

6.3 Selección del software a evaluar Es claro que para esta investigación el factor experimental es el software de creatividad, tal como ha quedado también establecido en los objetivos planteados. Es decir, se trata de indagar el efecto que tiene el factor (tipo de software utilizado) sobre el proceso de diseño de un producto. En el capítulo 4 se hizo una amplia exposición sobre el tema, incluyendo la descripción de más de cincuenta programas encontrados en la fase búsqueda. De todos aquellos se hizo una selección de doce programas que son representativos de las cuatro clases en las que se agruparon. La Tabla 6.1 muestra la lista de programas preseleccionados.

Tabla 6.1 Software preseleccionado

Clase de software Nombre comercial

• CREAX Innovation suite Administradores de procesos creativos • TechOptimizer

• Axon Idea Processor Conjunto de herramientas creativas • Visual Concept

• Banxia • Idons • Inspiration • VisiMap

Diagramadores / Procesadores de ideas

• ThoughtPath • Brainstormer • Brainstorming toolbox • IdeaFisher

Estimuladores de ideas

• Sensei Dadas las condiciones de aplicación de la metodología experimental que se utiliza y que será presentada en este mismo capítulo, se decide escoger un programa por cada grupo, con lo que se tendrán en total cuatro variantes de software para evaluar. Debido a la necesidad de licenciar el software a evaluar, el primer paso realizado fue el de contactar a los diferentes productores de los programas. De los trece casos se recibió respuesta afirmativa de cinco de ellos14, quienes facilitaron la licencia respectiva para poder utilizar el programa con fines investigativos. Estos son: • Axon Idea Processor© • Brainstorming Toolbox™ • CREAX Innovation Suite™ 14 Las compañías que facilitaron sus licencias esperan obtener un resumen de los resultados obtenidos en la investigación. Este se entregará una vez finalizada en su totalidad.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

125

• ThoughtPath Problem Solver™ • Sensei™ La descripción detallada de cada uno de ellos, incluyendo las técnicas de creatividad que utilizan, se presenta en el Anexo 1. Aunque el número de variantes seleccionado fue de cuatro, se trabaja en la fase preparatoria del experimento con los cinco programas, con el fin de tener la opción de descartar alguno de ellos.

6.4 Definición de las condiciones experimentales El método de casos de estudio es un método que implica un examen profundo y longitudinal de un ejemplo o evento que represente el fenómeno bajo análisis, de tal manera que se logre una comprensión clara y puntual de las razones por las cuales el ejemplo o evento ha sucedido como lo ha hecho. De esta manera se dice que el método puede ser el mejor cuando se pretende generar hipótesis de trabajo antes que para probarlas. Existen varias investigaciones en diseño que han utilizado esta metodología. Por ejemplo Reymen (2001) lo utiliza en su tesis doctoral argumentando el hecho de que siendo el «proceso de diseño un fenómeno contemporáneo con complejas relaciones entre diferentes aspectos y muchas interacciones con su contexto» es preferible a otras metodologías que en cierta manera convierten el fenómeno en algo un tanto artificial dado el control que implica la ejecución del experimento. Yin (1994) presenta esta metodología como la más adecuada cuando se trata de investigar temas contemporáneos en un contexto de la vida real, cuando las fronteras entre el fenómeno y el contexto no son claramente evidentes. Se distinguen seis tipos de casos de estudio (Davey, 1991), de los cuales el que resulta de particular interés para esta investigación es el «caso de estudio exploratorio», un estudio condensado que se desarrolla antes de implementar una investigación a gran escala, cuando existe mucha incertidumbre sobre los objetivos, situaciones y resultados. Ayuda a identificar las preguntas y seleccionar las mediciones. Como quiera que la evaluación experimental de software de creatividad en diseño es un tema no tratado hasta la fecha, se ha considerado importante aplicar este método

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

126

exploratorio preliminar con el fin de determinar los detalles importantes que garanticen una correcta ejecución del experimento completo, que se basará en el estudio de protocolo. Con ello se pretende definir condicionantes que tiene el experimento en particular, adicionales a los del método en sí mismo. Con ello se busca evitar errores que obliguen a descartar algunas de las sesiones de aquel experimento, dada la complejidad y el tiempo que implica la organización, la capacitación de los participantes y la propia realización de la actividad.

6.4.1 Presentación del estudio exploratorio El objetivo del caso de estudio es básicamente reconocer la forma como un usuario puede abordar la utilización de cada uno de los programas elegidos, identificando sus ventajas y carencias en forma global. También se busca decidir las mejores opciones para realizar el estudio de protocolo del experimento principal, prestando especial importancia a las limitaciones de tal metodología encontrada en la literatura. Dentro de los aspectos de interés a identificar en esta parte de la fase experimental se señalan los siguientes: • Necesidad de definir la conveniencia de trabajar en grupos o individualmente. • La respuesta de los participantes a la exigencia de «pensar en voz alta». • Definir el periodo de tiempo más adecuado para la sesión. • Identificar características del problema asignado. • Determinar cuál de los programas se descartará definitivamente15. • Definir elementos de carácter logístico del experimento: ubicación de cámaras y

micrófonos, documentación necesaria, necesidad de colaboradores, etc. • Aspectos del manejo del software que se requiere profundizar. • Observaciones generales que hagan los propios participantes sobre el experimento.

6.4.2 Participantes Se trabajó con un grupo de estudiantes del curso de la ETSEIB16 de Universidad Politécnica de Cataluña, de la asignatura de Ingeniería de Productos y Sistemas Técnicos, durante los meses de febrero y marzo de 2003. Este curso se califica en función de un proyecto de desarrollo de un producto o de un sistema, dando especial énfasis en el grado de novedad de la propuesta. Por ello, se consideró que sería un

15 En el caso de estudio se trabaja con los cinco programas disponibles, pero en la fase experimental principal se trabajará únicamente con cuatro de ellos. 16 ETSEIB es el acrónimo en catalán de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Barcelona.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

127

grupo adecuado para efectos de analizar los programas creativos, toda vez que efectivamente coinciden los objetivos y los criterios de valoración. El curso tuvo en total 23 estudiantes, los cuales para efectos de realización del proyecto, se dividieron en cinco grupos (tres de cinco estudiantes y dos de cuatro).

6.4.3 Problemas a resolver Cada grupo en forma autónoma seleccionó un problema o tema específico alrededor del cual construiría su proyecto de curso. Estos fueron: • Buzón horizontal. El objetivo era diseñar un buzón de correo que facilitar la extracción

de la correspondencia empleando una sola mano, manteniendo las funciones y restricciones particulares de este tipo de mueble (privacidad, seguridad, etc.).

• Atracción Infantil. En este caso no se especifica ningún problema sino que se trata de diseñar una propuesta novedosa que permita a niños de entre 3 y 14 años disfrutar de un conjunto de atracciones que tengan una orientación hacia la música, esto es, que permita a los niños introducirse en el mundo musical, en forma divertida y novedosa.

• Tienda de Campaña tipo paraguas. El objetivo de este grupo es diseñar un modelo de tienda para camping que tenga dos características particulares: modularidad y facilidad de montaje, es decir, que tenga la posibilidad de acoplarse fácilmente con otras y ampliar de esta forma su capacidad. La capacidad de cada tienda será de 4 personas, y debe poderse desplegar y plegar nuevamente en forma muy sencilla y rápida. Por ello proponen un mecanismo similar al utilizado por los paraguas.

• Segadora de Setos. El grupo propone un sistema en el cual pueda acoplarse la sierra cortasetos y soportarla entre tanto que el operario se encarga solamente de controlar y dirigir la herramienta. Así, se debe tener en cuenta restricciones importantes como la de permitir el control en las tres dimensiones longitudinales y poderse apoyar sobre suelos irregulares.

• Carrito de Supermercado. El objetivo que se plantea el grupo es diseñar un carro de supermercado que reúna algunas características que lo hagan más ventajoso que el actual.

6.4.4 Metodología Este proceso de evaluación se realizó en dos etapas, una de inducción teórica y otra eminentemente práctica.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

128

La inducción teórica, se realizó en tres sesiones de dos horas cada una, necesaria debido a que los estudiantes de este curso no tuvieron antes ningún acercamiento al tema de métodos de creatividad; se enfatizó en aquellas técnicas utilizadas por los programas seleccionados, los cuales fueron presentados en forma general. A partir de allí, se programaron las sesiones prácticas, tres para cada grupo, también de dos horas de duración. En estas sesiones utilizaron los programas asignados como lo muestra la Tabla 6.2.

Tabla 6.2 Distribución de las prácticas del caso de estudio

Grupo Programa Proyecto 1 CreaTriz Buzón Horizontal 2 Brainstorming toolbox Atracción Infantil 3 ThoughtPath Tienda tipo “paraguas” 4 Axon Idea Processor Segadora de setos 5 Sensei Carro de supermercado

Se contó con la disponibilidad de tres ordenadores ubicados en un despacho diferente al aula y cada grupo pudo escoger la hora y día más adecuado. En cada ordenador se instalaron los programas respectivos y se montó también un diccionario on-line ingles-castellano, teniendo en consideración que todos los programas vienen en inglés. Durante los primeros quince minutos de la primera sesión práctica, se explicó al grupo que la práctica consistía en utilizar el programa para encontrar nuevos conceptos de diseño en relación con el propio proyecto del grupo. Se buscó con ello, que existiese motivación para el uso del programa y coherencia con el desarrollo del curso. Luego se mostró una vez más cómo entrar al programa y sus principales herramientas y forma de utilización, así como la necesidad de comentar en voz audible las diferentes ideas y acciones realizadas. A partir de allí, se dejó libertad para que cada grupo desarrollara la sesión de trabajo, atendiendo solamente las inquietudes que encontraban a medida que avanzaban en el ejercicio. Se realizaron además, sesiones de tipo individual (un voluntario por cada grupo), con el fin de evaluar diferencias con respecto al trabajo grupal. En toda las sesiones se tomó nota de las observaciones y comentarios que se hicieron en referencia a la facilidad / dificultad de manejo del programa, la utilidad que reconocían al utilizarlo y en general, todas aquellas impresiones que fuesen significativas para valorar

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

129

los programas, al igual que los problemas o detalles importantes que se deben tener en cuenta para el diseño de la fase experimental central.

6.4.5 Resultados A continuación se presenta los principales resultados de estas sesiones. • Para cada programa se identificaron los módulos que presentan mayor grado de

dificultad de ejecución. Esto es importante para el diseño del curso de capacitación que se imparte a los participantes de la sesión experimental final, ya que se hará más énfasis en estos módulos.

• La motivación que al inicio de cada sesión fue grande, fue decayendo en la medida que avanzaba la sesión. Por un lado debido al cansancio del grupo y en segundo debido a que lograr un acuerdo de grupo frente a un ordenador implica mayor complejidad que la que se presenta en grupos sin ordenador17. Se evidencia la influencia que ejercen algunos miembros del grupo sobre el desarrollo de la sesión, aun en contra del criterio de los otros miembros.

• El «pensar en voz alta» no es tan sencillo. La atención requerida por el ordenador es un distractor muy importante y por ello los participantes cuando trabajaron solos no pudieron cumplir con este requerimiento en forma satisfactoria.

• Uno de los programas evaluados, el Sensei™, resultó muy fatigoso para el grupo, hasta el punto de comentarse que es «un programa que hace muchas preguntas y da pocas respuestas».

• El programa más complejo fue el CREAX Innovation Suite™, que utiliza la metodología TRIZ. En las sesiones de este grupo hubo necesidad de muchas más aclaraciones que en cualquiera de los restantes.

• Todos los programas están en ingles lo cual ralentiza la sesión, ante la necesidad de aclarar frases y palabras. Además, algunos de ellos insertan en su interfase frases pre-definidas que se complementan con las palabras que el usuario ingresa (en castellano o catalán) con lo que resulta una mezcla de idiomas en la misma frase. Esto confirma la hipótesis relacionada con la limitación que implica para un usuario de habla castellana o catalana trabajar este tipo de software desarrollado en inglés. No

17 El concepto del PC (personal computer) implica un trabajo individual, en el que el usuario tiene el control sobre el ordenador. El trabajo en equipo con un PC no resulta por lo mismo sencillo. Las ideas inicialmente las asume el que está escribiendo, aunque luego termina cediendo y escribiendo lo que otros dicen. Pero se pierde la interacción grupal. Este es un tema complejo que se escapa del alcance de esta investigación.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

130

solo por el hecho de tener que traducir las instrucciones y los menús, sino principalmente porque muchas de las técnicas aplicadas están asociadas a elementos del lenguaje y se pierde mucha potencia del programa al no comprender a primera vista lo que se sugiere para continuar.

• Algunos de los grupos ya habían definido previamente algunas ideas de solución. En estos casos, los programas fueron menos útiles, ya que no están diseñados para avanzar a otras etapas del diseño.

• A pesar de la formación de los participante (cuarto curso de ingeniería industrial) aun se percibe el software como una «caja negra», es decir, a pretender que introduciendo unos datos, dando respuesta a las preguntas que formulan los programas, se obtendrá como salida una solución al problema. Esta percepción limita la utilidad de este tipo de software, que no responde a este esquema, como lo haría cualquiera de los programas normales de procesamiento de datos o de información.

• El estar trabajando exclusivamente con uno de estos programas sin utilizar otras herramientas o sin interactuar con el «lápiz y el papel», no parece ser suficiente para lograr propuestas conceptuales en diseño.

6.4.6 Conclusiones del estudio exploratorio Con base en los resultados de este estudio exploratorio se identifican las condiciones experimentales a tener en cuenta para el desarrollo de la fase experimental final. Estas son: • Curso de formación. Se requiere efectuar un curso de al menos ocho horas para

capacitar a los participantes exclusivamente en el manejo de los programas. Será necesario incluir un tiempo razonable de prácticas desarrollando simulacros de la sesión experimental.

• El experimento se desarrollará en forma individual. Se prefiere al trabajo en grupo debido a las dificultades que entraña manejar el grupo y el ordenador simultáneamente, a las influencias que ejerce la persona con mayor carácter de liderazgo y a otros factores, que siendo importantes, no son objetivos de esta investigación y resulta conveniente controlarlos.

• El tiempo de duración del experimento por participante será de dos horas máximo. Se incluirá un receso intermedio por cuestiones logísticas (manejo de cámaras, cintas de grabación, etc.) y por la necesidad de dar un descanso para evitar la perdida de motivación en el manejo del programa.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

131

• Se complementará el trabajo en el software con la posibilidad de utilizar lápiz y papel. Las limitaciones para dibujar en los programas aconseja este complemento.

• Es necesario buscar alternativas que complementen la captura de la información. El hecho de que los participantes tengan dificultades para manejar simultáneamente el requerimiento de pensar en voz alta con la atención fija en el software limitarían mucho la información capturada por el método convencional del estudio de protocolo.

• Es preferible trabajar con personas que hayan tenido alguna experiencia profesional en diseño de productos. La experiencia y el conocimiento son factores importantes en el éxito de la evaluación.

• Las cámaras de grabación deben centrarse en la captura de las expresiones del participante, sus palabras, gestos, dibujos, etc., más que en la captura de la pantalla, ya que la calidad de los monitores (la frecuencia de refresco) hace poco claras las imágenes.

• Se descarta el programa Sensei™. Los comentarios de los participantes y las observaciones de las sesiones, indican que se trata de un programa demasiado estructurado y rígido, y los resultados obtenidos no son satisfactorios.

6.5 El método experimental: estudio de protocolo

6.5.1 Antecedentes El estudio de protocolo ya ha sido probado en varias investigaciones relacionadas tanto con la ingeniería de diseño, como con el diseño industrial y la creatividad. Surgió inicialmente para apoyar investigaciones sicológicas en los años 20, aunque para entonces tenía muchas limitaciones por la falta de tecnología para la grabación y procesamiento de datos. Por ello, solamente hasta los 60’s se comenzaron a desarrollar estudios con este método en forma precisa, cuando se analizó el comportamiento de jugadores de ajedrez. En el área de la ingeniería de diseño los estudios de protocolo aparecen a partir de los 80’s y desde entonces su aplicación se ha ido extendiendo. En particular en el dominio del diseño en ingeniería mecánica ha tenido amplia aceptación, así como en la electrónica y, mucho más recientemente, en el diseño de software. De hecho, luego del encuentro de trabajo «Research in Design Thinking II» desarrollado en Delf en 1994, en el que se analizó en detalle, el método de protocolo se ha convertido en el más utilizado en investigación en ingeniería de diseño y la publicación de los resultados (Cross, Christiaans y Dorst, 1996) le ha dado una sustentación teórica importante.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

132

Como ejemplos de trabajos que han empleado este tipo de método, se pueden citar el de (Baya, 1996) de la Universidad de Stanford, que lo utilizó para evaluar la forma en que los diseñadores gestionan la información durante el proceso de conceptualización de diseño; Tang y Gero (2002) de la universidad de Sydney, quienes utilizaron la variante que denominan «protocolo retrospectivo» para desarrollar su estudio de los bosquejos o esquemas gráficos utilizados por diseñadores, en la búsqueda de la forma y los criterios de medición de la creatividad en diseño; Mulet, Vidal y Gómez-Senent (2002) de las universidades Jaime I y Valencia, también utilizaron el método de protocolo, aunque no la versión retrospectiva sino la concurrente, dentro de su investigación sobre modelos computacionales; solamente para citar algunos trabajos que tienen afinidad con el que aquí se propone.

6.5.2 Presentación del método El estudio de protocolo es un método de evaluación que permite observar y capturar en condiciones controladas la interacción del sujeto observado durante el proceso mismo de diseño, lo cual resulta útil para determinar las variables y los comportamientos, que permitan analizar y concluir resultados objetivamente. El método se basa en la verbalización de las actividades cognitivas que los diseñadores desarrollan durante su trabajo, es decir, en la medida que el diseñador va realizando su actividad, comenta sus pensamientos en forma audible. Las palabras y otras formas de comunicación son registradas, por ejemplo mediante una videograbadora, de forma que posteriormente puedan ser analizadas previa estructuración de toda la sesión experimental. Se tendrá entonces un modelo representativo de las diferentes acciones cognitivas del diseñador que permite deducir conclusiones sobre las variables que se estudian. El estudio de protocolo puede incluir muchas variantes, en función de los medios disponibles, del objetivo del experimento, de las variables que se estudian, de los sujetos investigados, etc. Ya se ha mencionado, por ejemplo, los estudios de protocolo retrospectivos, que se basan en la descripción verbal que hace la persona sobre el proceso desarrollado previamente. El concurrente, por otra parte, es aquel en el que la verbalización se realiza en forma simultánea con la ejecución de la actividad. De acuerdo con Dorst y Dijkhuis (1995), el método puede tener dos enfoques: orientado al proceso y orientado al contenido. El primero describe el proceso de diseño en términos de una taxonomía de la solución de problemas (estado de problema, operadores, estrategias etc.). El enfoque orientado al contenido busca revelar lo que el diseñador ve, lo que intenta hacer y lo que piensa o trata de recordar.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

133

6.5.3 Limitaciones A pesar de su amplia aceptación como método de investigación, es necesario ser concientes de sus limitaciones (Cross, Christiaans y Dorso, 1996). La primera tiene que ver con la imposibilidad de capturar todos los procesos cognitivos del diseñador, máxime teniendo en cuenta que la exigencia de verbalización introduce un elemento «extraño» al proceso del diseño propiamente dicho. Por ello el método se limita a la captura de unos pocos aspectos de la actividad de diseño. En segundo lugar, destaca el hecho del arduo trabajo posterior de identificación, codificación, representación y análisis de los resultados, teniendo en cuenta que se debe hacer un seguimiento casi segundo a segundo del trabajo desarrollado, y cada palabra o acción debe ser adecuadamente interpretada. En tercer lugar, los resultados son influenciados por las características propias del experimento, ya que resulta imposible el control de todos los factores externos e internos que interactúan en el sistema. Por ello las conclusiones y generalizaciones basadas en este método, serán válidas únicamente bajo las limitaciones que el propio método tiene.

6.5.4 Descripción del experimento Para esta investigación se utilizará el método de estudio de protocolo concurrente y aunque el enfoque estará orientado al contenido, también será importante el proceso de solución que siga el ingeniero de diseño. Para el caso específico de esta investigación no se ha encontrado ningún antecedente de aplicación del método de análisis de protocolo en el que el diseñador este trabajando asistido por el ordenador. Por ello es necesario introducir algunas particularidades que permitan aplicar este método al experimento que se plantea, además de las condiciones definidas en el estudio de caso exploratorio, descrito en el numeral 6.3. En primer lugar no se puede esperar una fluidez continuada de las expresiones audibles por parte de los sujetos. Por ello se debe utilizar otra fuente de captura de los eventos. Como quiera que se trata principalmente de determinar la forma de interacción con el software y los resultados que tal interacción producen, conviene centrar el proceso de captura en el software, sin dejar de atender a las expresiones que haga la persona. Así, se utilizará un software paralelo al evaluado que grabe toda la secuencia que siga el individuo en el ordenador. Existen varios programas capturadotes de pantalla: Camtasia Studio, HS VideoCapture, Bulent’s Screen Recorder, etc. (Terra, 2003). En este caso interesa un capturador

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

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dinámico que capture la pantalla como lo haría un vídeo, en forma continua y con buena resolución. El seleccionado para esta investigación fue el WinCam™(Miriom Systems, 2002), por su facilidad de uso y porque en las simulaciones del experimento mostró buen desempeño, particularmente al no ralentizar el ordenador, con lo cual no afecta el funcionamiento normal del software que se quiere evaluar. Permite en forma sencilla la edición del video digital, lo cual facilita la revisión detallada de las acciones de la persona sobre el programa a evaluar. Además, es un programa «oculto» para el usuario, de manera que puede pasar desapercibido. Tiene como limitación el tiempo de grabación, que cuando supera una hora puede producir errores. En segundo lugar, no se pretende identificar con todo su detalle el proceso cognitivo que lleva al participante a proponer una idea, sino cuál ha sido el estimulo que lo ha conducido a ella. Así, será posible identificar el elemento específico del software que influye en la definición de ideas o conceptos iniciales de solución al problema planteado. Por ello, la unidad de análisis será la «idea» producida y el marco de referencia será constituido por el tiempo y por los módulos de cada programa. Bajo estas condiciones, las características principales del método experimental aplicado en esta fase, se resumen en la Tabla 6.3.

Tabla 6.3 Características del método de protocolo modificado

Características Especificación Método experimental: Estudio de protocolo concurrente.

Tiempo de cada sesión: 2 horas, con un receso de 10 minutos.

Medios de captura: • Grabación en vídeo. • Captura de pantalla en forma simultánea. • Archivo creado por el propio programa a evaluar. • Dibujos / esquemas realizados en papel.

Participantes: • Ingenieros y diseñadores industriales, graduados. • Experiencia profesional de al menos seis meses. • Sesiones individuales. • Formados y con práctica en el uso de los programas a evaluar.

Variables a evaluar (de respuesta):

• Tiempo de permanencia en cada módulo. • Tiempo efectivo de uso del programa. • Número de ideas producidas en cada módulo. • Descripción de ideas (verbales y no verbales) • Dificultades encontradas en cada módulo. • Otras acciones: gestos, manipulación de objetos, etc. • Número y tiempo de ejecución de dibujos en papel. • Relación entre el dibujo y las ideas propuestas en el programa.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

135

6.6 Diseño del experimento La realización de la experimentación que permita hacer conclusiones válidas debe estar antecedida por una definición clara de la estrategia que se utilizará para realizar las comparaciones de resultados. Ya se ha explicado el método experimental que se ha seleccionado y también se han mostrado los elementos condicionantes del experimento y las variables de respuesta que se estudiarán. Ahora se explicará la estrategia del experimento siguiendo básicamente las pautas dadas por Montgomery (2002), en referencia al diseño estadístico del experimento.

6.6.1 Los factores Las cuatro clases de factores que pueden influir en un experimento son (Montgomery, 2002): a. Factores de Diseño. Son los factores de interés particular del experimento. En este

caso será un único factor el que interesa estudiar para determinar sus efectos sobre los resultados y sobre el proceso de diseño: «software de creatividad utilizado».

b. Factores que se mantienen constantes. Son factores que pueden tener efecto

sobre la respuesta, pero que no son de interés para el estudio. Por ello, se mantienen fijos en un cierto nivel. Son, para este estudio: el tiempo asignado para cada sesión y los recursos materiales disponibles (ordenadores, cámaras de vídeo, programas de apoyo, papel, etc).

c. Factores que se permite variar. Las unidades experimentales o los materiales a los

que se aplican los factores de diseño no son homogéneos por lo general. Con frecuencia esta no homogeneidad se ignora de una unidad a otra y se confía en la aleatorización para compensar cualquier efecto del material o la unidad experimental. Para este estudio, factores que se permite variar son los relacionados con la personalidad del individuo. Por ejemplo, algunas personas serán más susceptibles impresionarse por la grabación en vídeo, a otros les costará más pensar en voz alta, otros pueden tener un estado de ánimo afectado, etc.

Así, los factores que se permite variar en este experimento son: Respuesta frente a

presión de la grabación y observación, estado de ánimo, disposición y motivación en el momento del ensayo y el potencial creativo personal. Podrían considerarse también este tipo de factores: el conocimiento técnico general y experiencia profesional en diseño, aunque estos tendrán, como ya se dijo, un límite inferior predefinido.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

136

d. Factores perturbadores controlables. Son factores cuyos niveles pueden ser

controlados o ajustados por el experimentador. Para el caso que aquí se estudia: ambiente de trabajo y conocimiento previo del problema a resolver.

Se aclara aquí, que teniendo en cuenta que al tratarse de un experimento donde intervienen individuos, existirán otros factores no identificables sobre ellos, que de alguna manera afectarán los resultados esperados. En resumen, los factores para este experimento se presentan en la Tabla 6.4.

Tabla 6.4 Factores experimentales

Tipo de factor Descripción Factor de diseño: Software de creatividad Factores constantes: • Tiempo de la sesión.

• Recursos materiales: videocámaras, ordenadores, materiales de apoyo.

• Horas de formación en uso de software Factores que se permite variar

• Presión a la grabación. • Dificultad para “pensar en voz alta” • Estado de ánimo • Conocimiento técnico y experiencia profesional

(dentro de cierto limite) • Habilidades informáticas

Factores perturbadores controlables:

• Ambiente (sala de grabación, luz, ruido, etc.) • Conocimiento previo del problema a resolver.

6.6.2 Tamaño de la muestra En un experimento comparativo, como el que aquí se desea realizar, se pueden configurar dos tipos de errores. El error tipo I (error α ) ocurre cuando se afirma la existencia de una diferencia entre variantes del factor y en la realidad no hay diferencia. Y el error tipo II ( β ) que ocurre al declarar la no existencia de diferencias significativas

cuando en realidad si existen tales diferencias. El tamaño de la muestra es una función de estos dos tipos de errores, así como de la diferencia mínima entre los parámetros que se considera de importancia práctica (D) y de la variabilidad encontrada entre los datos, medida en términos de la desviación típica (s):

2( , , , )tamaño f D sα β= (6.1)

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

137

Generalmente resulta suficiente aceptar como error tipo I un valor de 0.05 (5%) y una potencia de la prueba (1- β ) entre 0.8 y 0.9.

El problema para determinar el tamaño de la muestra radica en que, para poder hacerlo con precisión, es necesario tener a la mano los datos que se quieren obtener con el experimento (D y s). Entre las opciones para resolver este inconveniente se puede optar por realizar pruebas iniciales que permitan una estimación válida para la desviación típica s y la diferencia D, y entonces si determinar el tamaño de la muestra. Esta opción (análisis secuencial) resulta poco viable, ya que implicaría la realización de varios experimentos antes de determinar el tamaño muestral y esto resulta, logística y económicamente, impracticable en esta investigación. Otra opción es utilizar la relación propuesta por (Montgomery, 2002) acudiendo a fijar la relación entre esa diferencia y la desviación típica, esto es, el cociente d = D/s, que se suele utilizar para determinar posibles tamaños de muestra. Para este estudio se aceptará el razonamiento de Mulet (2003), dando un valor del cociente d, intermedio, por ejemplo d = 1,5. Para ese valor y un error tipo II de 10%, el valor de n* es igual a 7, y se obtiene un tamaño aproximado de muestra:

* 2 1

7 2 1 4n n

n n= −= − ⇒ =

(6.2)

El tamaño de la muestra se refiere, para este caso, al número de repeticiones o réplicas para cada uno de los niveles del factor del experimento. Hacer cuatro repeticiones es razonable desde el punto de vista logístico y económico, aunque deberá comprobarse su validez con los resultados que se obtengan.

6.6.3 Selección de la muestra Como ya se ha establecido, se trabajara con cuatro programas de ordenador y se realizarán cuatro repeticiones. Además, con el fin de comparar resultados, se trabajará con una variante adicional sin utilizar software. Por lo tanto, se requiere en total veinte participantes. De acuerdo a las observaciones del estudio de caso, conviene que los participantes sean graduados y tengan experiencia profesional. Así, se decidió trabajar con 20 estudiantes del programa de doctorado en Proyectos de Innovación tecnológica del producto y del

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

138

proceso, de la Universidad Politécnica de Cataluña. Se trata en su mayoría de ingenieros (12) y diseñadores industriales (6) que tienen ya experiencia en proyectos, capaces de realizar lecturas básicas en idioma ingles y con interés en el tema de innovación tecnológica. Se aceptó la participación de dos arquitectos, dado que por su experiencia en diseño de productos de construcción, se asimila a la experiencia requerida. A cada participante se tomaron los datos relativos a su edad, experiencia, dominio de software de diseño, profesión y lugar de procedencia. Para ello se diseño un formulario de datos que fue rellenado por cada participante. Sus nombres no se incluyen en esta investigación dado que algunos de ellos prefieren mantener el anonimato.

6.6.4 Orden de las sesiones experimentales Idealmente la realización de los experimentos para este estudio debería ser simultánea. Sin embargo surgen dos inconvenientes para ello. Por un lado la dificultad en la disponibilidad simultánea de todo el material logístico requerido: cámaras de vídeo-grabación, ordenadores, aulas independientes y personal de apoyo. Y en segundo lugar, la disponibilidad de tiempo de los participantes, teniendo en cuenta que aunque son estudiantes de doctorado, también en una alta proporción son ingenieros que tienen sus propios empleos. Por ello se supedita el orden de las corridas a estos dos factores. Para el primer caso se obtiene un total de cuatro kits completos (cada uno está compuesto por una video-cámara, un ordenador, un aula y un colaborador), por lo cual se hace una primera programación estimando la participación de cuatro personas simultáneamente como máximo. Sobre esta base se hace la programación de corridas dando opciones a los diferentes participantes para escoger el día y la hora dentro de un rango de dos semanas. En todo caso, para garantizar el control del factor conocimiento previo del problema, se hace un compromiso de confidencialidad durante todo este tiempo.

6.6.5 Consideraciones de aleatorización La asignación del software correspondiente a cada participante se realiza por sorteo aleatorio. Con ello se trata de evitar sesgos ocasionados por la formación y la experiencia de cada uno de ellos, y de asegurar la condición de aleatoriedad del modelo estadístico. La Tabla 6.5 muestra los datos correspondientes de asignación del software y de otros factores de los diferentes participantes.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

139

Tabla 6.5 Asignación de software y distribución de sesiones para cada participante

Software Participante(1) Profesión Experiencia(2) Nº de sesión A-1 Diseñador Ind. 192 4 A-2 Ingeniero In. 42 2 A-3 Ingeniero Mec. 24 5

Axon Idea processor

A-4 Ingeniero Mec. 12 1 B-1 Diseñador Ind. 60 5 B-2 Ingeniero Ind. 121 1 B-3 Arquitecto 100 3

Brainstorming

Toolbox

B-4 Ingeniero Mec. 15 5 C-1 Ingeniero Ind. 6 4 C-2 Ingeniero Ind. 42 1 C-3 Ingeniero Mec. 60 1

CREAX

Innovation Suite

C-4 Ingeniero Ind. 12 2 T-1 Diseñador Ind. 72 2 T-2 Ingeniero Ind. 24 4 T-3 Diseñador Ind. 60 3

ThoughtPath

Problem Solver

T-4 Arquitecto 230 3 S-1 Diseñador Ind. 96 5 S-2 Diseñador Ind. 132 4 S-3 Ingeniero Ind. 36 3

Sin software

S-4 Ingeniero Ind. 174 2

(1) Se identifica al participante mediante un código. La letra corresponde a la inicial del nombre del programa.

(2) La experiencia se especifica en meses.

6.6.6 Datos del experimento Los datos generales del experimento se resumen así: • Factor de diseño: Tipo de software creativo como herramienta de apoyo a la

generación de ideas innovadoras.

• Niveles del factor: Brainstorming Toolbox, CREAX Innovation Suite, Axon Idea Processor, ThoughtPath Problem Solver. El quinto nivel es aquel que no utiliza software y trabaja en forma convencional (papel y lápiz).

• Número de réplicas o repeticiones: 4 por cada factor.

• Número de pruebas: 4 x 5 = 20.

• Grados de libertad: 19 (4 del factor y 15 de los residuos).

• Error Tipo I: 5%

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

140

La técnica de inferencia a utilizar será la prueba de hipótesis y la comparación de variables se hará mediante el análisis de varianza (ANOVA) con un solo factor.

6.7 Preparación del experimento Tres actividades importantes son las requeridas durante la preparación del experimento: la fase de capacitación en el uso de los programas, la definición del problema de diseño de producto a resolver durante la sesión y la preparación del equipo logístico.

6.7.1 Fase de capacitación Aquí se hace referencia al proceso de capacitación requerido para que los participantes adquiriesen las habilidades mínimas en el manejo del software. Para ello, se aprovecho la circunstancia de que los participantes desarrollaban en ese momento el curso de doctorado denominado «Fase creativa» durante el cual se les explica las diferentes técnicas de creatividad, muchas de las cuales hacen parte integral de los programas a evaluar, de manera que aquellos ya poseían los conocimientos teóricos básicos requeridos. La formación en el manejo del software se desarrolló en tres etapas: • Presentación y explicación del funcionamiento del software. Los cuatro programas de

ordenador fueron presentados a todo el conjunto de participantes, en dos sesiones, dedicando en promedio una hora para cada programa. En estas sesiones se enseñó la estructura de cada programa, las diferentes opciones o módulos, las herramientas disponibles, las limitaciones apreciadas y, en fin, todos aquellos elementos generales que facilitarían el aprendizaje práctico.

• Práctica grupal. Otras dos sesiones de dos horas fueron dedicadas para la realización de prácticas grupales, en las cuales se les planteó un problema de diseño de un artefacto. Esta etapa, al igual que la anterior, se llevó a cabo en las aulas de informática de la ETSEIB, de manera que cada uno de los participantes tuvo a disposición un ordenador. Como ya se comentó, la asignación del software se hizo en forma aleatoria de manera que desde esta etapa cada participante se centró en el programa correspondiente.

• Práctica individual. Para mejorar el nivel de manejo del software, cada participante desarrolló dos prácticas individuales de una hora de duración cada una, previa programación del tiempo disponible.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

141

Desde la primera sesión de capacitación se les explicó los detalles de la fase experimental, los objetivos que se perseguían y la metodología que se utilizaría. Con ello se buscó centrar el propósito de la capacitación y dar libertad para que los participantes obraran voluntariamente. Además se les pidió rellenar la ficha de datos personales: edad, titulación, experiencia profesional, estudios de postgrado, manejo de software de diseño y conocimiento de otras herramientas o metodología de diseño. En el Anexo 4 se encuentra el modelo utilizado.

6.7.2 Definición del problema de diseño La definición del problema de diseñó que se debe resolver durante la sesión experimental, no es un tema trivial, ya que su formulación tendrá influencia sobre los resultados que se obtengan, aunque se trate de un factor experimental controlado siendo el mismo para todos los participantes. A pesar de su importancia, el tema no aparece reportado en investigaciones y las fuentes consultadas solamente permiten identificar el trabajo de (Dorst, 1996), quien hace un análisis detallado del problema asignado al experimento de Delft (Cross, Christiaans y Dorst, 1996). Con base en las conclusiones de aquel análisis, se proponen los siguientes criterios para definir el problema: • Retador. Se entiende que un problema es retador cuando busca resolver un problema

no resuelto anteriormente en forma satisfactoria. Es decir no se trata de mejorar de un producto sino de pensar en un nuevo producto. La descripción de un problema debe ser concreta, pero la idea de producto que evoca, debe ser abstracta, de tal manera que el diseñador sea atraído a un territorio «desconocido», pero a la vez retador.

• Realista. Se busca colocar al diseñador en una situación realista. Por ello la

información viene del mundo real y se puede interpretar como un problema de diseño en el cual el participante juega un rol importante (es el protagonista principal). El diseñador debe interpretar y convertir el problema planteado, de manera que quede posición de resolverlo; por esta razón hay algo de vaguedad o de ambigüedad de la información suministrada, como sucede en el mundo real (problemas abiertos o no estructurados). Igualmente se le coloca en una posición de presión en cuanto al tiempo disponible para desarrollar algunos conceptos tal como sucede en situaciones empresariales reales.

• Apropiado. Esto es, que corresponda a un problema de diseño típico planteado a una

pequeña empresa consultora. Los participantes no tienen por qué tener experiencia

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

142

específica en el problema a resolver, pero se supone que tienen experiencia y competencia en el trabajo de diseño. Por lo tanto no se trata de un diseño «rutinario» sino de un diseño «innovador», donde la creatividad juega un papel trascendental.

• Dimensión adecuada. El tamaño del problema debe permitir la generación de

conceptos de solución en el tiempo previsto. Debido a que estudios realizados indican que los diseñadores utilizan más del 25% de su tiempo buscando referencias comparables al producto solicitado, resultaría conveniente proveer dentro de la descripción del problema conceptos preliminares que permitiesen reducir el tiempo empleado para articular aquella descripción más bien abstracta del producto deseado por la compañía con los nuevos conceptos que puede generar en la sesión. Sin embargo esto podría ser contraproducente en el sentido de que puede entenderse el problema de manera equivocada (como una mejora o un rediseño) y restringirse de esta manera la creatividad del diseñador. Por ello debe haber un balance adecuado entre lo que se pide del diseñador y la información que se le entrega. Una solución intermedia para este criterio, podría ser la de disponer de información adicional sobre un producto «aproximado» que se entregaría al diseñador solamente si éste lo solicita y estando atentos en el análisis de resultados de la influencia que tal producto aproximado tuvo sobre el resultado final entregado por el diseñador.

• Factible. Se debe conducir al diseñador a que sea crítico frente a sus conceptos de

diseño. Por ello, se pide el desarrollo de conceptos de productos a un nivel suficiente para que sirvan como base de discusión en una reunión de trabajo, pero la vez se mantiene en un nivel básico (no detallado) de las propuestas como para que alcancen a ser desarrolladas en el tiempo previsto de la sesión.

Se definió una muestra de seis problemas, que fueron presentados a cuatro diseñadores expertos, para que, con base en los criterios descritos efectuaran una valoración y de esta manera realizar la selección del que sería presentado a los participantes en las sesiones experimentales. Como instrumento de valoración se diseño una matriz cuya descripción detallada se encuentra en el Anexo 4, junto con la descripción de los seis problemas alternativos. El problema seleccionado hace referencia al diseño de un artefacto que sea útil para la disposición final (plegado y almacenado) de envases de tetrabrik™ a nivel doméstico, de manera que ocupe el menor espacio posible. Esa es la tarea del participante en la sesión experimental. Los detalles completos del problema se presentan descritos en la Figura 6.1.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

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PLEGADORA CASERA DE ENVASES DE TETRABRIK™.

El uso creciente de envases de tetrabrik™ para el almacenamiento de líquidos de consumo masivo en los hogares, principalmente leche y zumos, representada un incremento en el volumen de los residuos sólidos urbanos de más del 15% durante los últimos cinco años. Por esta razón el Ayuntamiento ha emprendido una campaña de concienciación ciudadana sobre el tema del reciclaje, acompañada de la instalación de contenedores específicos para esta clase de envases, ubicados a distancias relativamente cortas para facilitar la participación ciudadana. A pesar de ello, los resultados no han sido tan buenos como se esperaba. El estudio contratado por el Ayuntamiento para averiguar las razones, ha detectado que el problema real se ubica dentro de la vivienda, donde la cantidad de envases vacíos generados crece continuamente, y no existe un sitio diferente al contenedor doméstico para el almacenamiento práctico de ese tipo de empaque. Las encuestas adelantadas en más de 3000 hogares de Barcelona también indica la dificultad que se presenta a la hora de plegar dichos envases para disminuir el volumen de residuos. Con base en estos estudios el Ayuntamiento solicita la colaboración de la Universidad para desarrollar un sistema que permitan el plegado y almacenamiento de los envases que se generan en una vivienda típica de la ciudad. La Universidad ha hecho una medición encontrando que una vivienda media de Barcelona produce cada semana 25 cajas de tetrabrik vacías. El programa de Doctorado en Innovación Tecnológica de la Universidad ha sido seleccionado para desarrollar este proyecto. Por tal motivo se le pide a usted como diseñador y estudiante de este programa, desarrollar varias propuestas conceptuales de un artefacto que permitan plegar fácilmente este tipo de envases, acompañado de un sistema para el almacenamiento de 25 unidades. Es claro que tales propuestas conceptuales deben ser viables y cumplir además los siguientes requisitos:

• La ejecución del plegado no debe requerir mucho esfuerzo, de manera que un niño de diez años lo puede realizar.

• El sistema de plegado y el de almacenamiento pueden estar integrados en un solo artefacto o pueden estar separados

• El conjunto debe ser lo suficientemente económico como para garantizar la compra por cualquier familia.

Los conceptos deben entregarse en forma de esquemas con anotaciones que permitan su clara comprensión. En esta etapa no se requiere detalles constructivos.

Figura 6.1 Problema asignado a los participantes en la fase experimental

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

144

6.7.3 Preparación del equipo logístico Para la realización de las sesiones experimentales se requirió la preparación de los siguientes recursos materiales y humanos. a. Recursos materiales

• Cuatro ordenadores, cada uno con el siguiente software instalado: los cuatro programas a evaluar, el WinCam© para captura de pantalla y diccionario on-line.

• Cuatro videograbadoras con sus respectivos trípodes.

• Cuatro micrófonos.

• Papel y lápiz.

• Tres envases de tetrabrik® por participante: zumo de 1 ½ l, leche de 1 l y zumo de 200 ml.

• Cuatro despachos exclusivamente dedicados a la sesión.

• Cuatro cronómetros (o relojes).

• Hoja de instrucciones y de compromiso, por cada participante.

• Problema a resolver.

Los envases vacíos de zumo y de leche se incluyeron dada la observación de Dorst (1996) de disponer de una medio material de acercamiento al problema real, que los participantes pudiesen manipular a voluntad. Esto favorece la interpretación de las restricciones y la definición de conceptos de solución viables. La hoja de instrucciones se consideró importante, aunque ya se les había explicado de antemano en qué consistía el experimento. En ella se incluye el compromiso que debían firmar, de mantener la confidencialidad de la ejecución del experimento, el problema asignado y los resultados obtenidos. La Figura 6.2 muestra esta hoja de instrucciones. b. Recursos humanos

Además de los propios participantes se requirió la designación de cuatro personas que colaboraran en la realización de las sesiones. Con ellas se realizó una reunión preliminar donde se les informó con detalle las particularidades del experimento, se realizó un simulacro de sesión y se les dio una lista de chequeo del protocolo de la sesión.

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

145

INSTRUCCIONES GENERALES

Esta sesión de diseño pretende evaluar la utilidad que tiene el programa para apoyar al diseñador de nuevos productos en la etapa de generación de conceptos. Por lo tanto, queda claro que no se pretende evaluarlo a usted como diseñador, sino al programa. Para ello, se le entregará a continuación una hoja con la descripción del “problema de diseño” que deberá desarrollar hasta encontrar uno o varios conceptos de solución. Estos conceptos deberán ser desarrollados y explicados en forma de esquemas con anotaciones. La sesión se ha dividido en dos etapas: • La primera parte tendrán una duración de 50 a 55 minutos. En ella solamente se utilizara el

programa asignado. • Receso de 10 minutos. • La segunda parte tendrá igual duración, de 50 55 minutos, pero en esta oportunidad el

diseñador intercalará la utilización del programa con el desarrollo de los esquemas en papel. De esa manera al finalizar la sesión debe entregar los conceptos del artefacto que se le pide diseñar.

Dado el tiempo limitado, no se pretende llegar a etapas de diseño de detalle (dimensiones, materiales, etc.) pero sí a conceptos “viables” del producto, esto es, a conceptos realizables, a conceptos que si se desarrollaran a nivel de detalle, darían como resultado un diseño de producto real. Al finalizar, se le pedirá junto con los esquemas, una explicación verbal de los mismos. Por último, deberá responder un breve cuestionario sobre su experiencia en la sesión y sus opiniones sobre programa. Con el fin de poder hacer el análisis posterior, toda la sesión será grabada en vídeo y en ordenador. Por lo tanto, aunque no sea la forma regular de trabajo de un diseñador, se le solicita que durante toda la sesión “piense en voz alta”. Es decir, indique con su voz, cada idea y pensamiento que pase por su cabeza. La persona que lo acompañará en su sesión, le recordará con alguna frecuencia este requerimiento. Por último, decir que esta será una sesión “experimental” que hace parte de una investigación y que por lo tanto, todos los datos que de ella resulten y los conceptos que usted genere no serán utilizados para fines comerciales, pero sí utilizados para deducir conclusiones que luego serán mencionadas en la publicación. Por ello, si usted prefiere mantener en anonimato su nombre, indíquelo en la casilla respectiva. Por último, solicitarle que guarde absoluta confidencialidad frente a sus compañeros sobre el problema de diseño asignado. Esto debido a que el problema de diseño será el mismo para todos los participantes y si alguno de ellos se entera antes de tiempo, los resultados finales de la sesión y del experimento en su conjunto serían equivocados. Si está de acuerdo con el procedimiento descrito en estas instrucciones, por favor firme a continuación. Si No Prefiero mantener el anonimato en la publicación de resultados. Me comprometo a guardar confidencialidad ante mis compañeros. Firmo en Barcelona a los _____ días del mes de Abril de 2003.

Figura 6.2 Instrucciones generales para la sesión experimental

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

146

6.8 Realización del experimento La secuencia desarrollada en una sesión experimental típica fue la siguiente: • Preparación del material logístico: montaje de cámaras, colocación de micrófonos,

verificación de sonido y de luz.

• Entrega al participante: hoja de instrucciones y hoja de descripción del problema de diseño para su lectura y las cajas de tetrabrik®.

• Se da inicio a los programas de ordenador: el WinCam© y el software de creatividad correspondiente.

• Se desarrolla la primera parte de la sesión (duración de 50 a 55 minutos).

• Se hace un receso de 10 minutos, durante los cuales el participante descansa en otro lugar y el colaborador hace los cambios de cintas y grabaciones de archivos.

• Se desarrolla la segunda parte de la sesión (duración de 50 a 55 minutos).

• Al finalizar, se le pide al participante una explicación de los resultados logrados y llenar un formulario de evaluación final.

• Se graban los archivos: el de captura de pantalla y el creado por el software.

La Figura 6.3 muestra un ejemplo de las diferentes clases de información recopiladas una de las sesiones. En primer lugar se tiene el vídeo que ha capturado las expresiones audibles, los gestos, la forma y momento de manipulación de las cajas, los tiempos de interacción con el ordenador, la secuencia de los dibujos realizados y, en general, todos los movimientos y palabras del participante. Por otro lado, también en formato de vídeo se ha capturado todos los movimientos, acciones y palabras generadas por la interacción con el software. El programa de captura fue configurado para capturar imágenes cada 0,5 segundos, de manera que se dispone de una información continua de todo lo sucedido con el software. Estas dos fuentes de información digital se sincronizaron en el tiempo para poder establecer la secuencia correcta de las acciones simultáneas. En tercer lugar se tienen los dibujos o esquemas y las anotaciones que los participantes realizaron, para comunicar sus ideas en forma clara. El tiempo de ejecución de tales

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

147

dibujos también fue sincronizado con los vídeos, de manera que se ha registrado el momento de su ejecución y la secuencia anterior y posterior.

Figura 6.3 Diferentes clases de información recopilada en una sesión experimental

Por último, se dispone de los archivos generados por el propio programa. Cada uno de ellos presenta la opción de generar reportes o de grabar los resultados de toda la sesión. De esta manera, se puede realizar un registro momento a momento de todo el proceso desarrollado por los participantes y, aunque hubo momentos en los que el participante no expresaba sus ideas en forma audible, se puede tener claridad sobre todo el protocolo de diseño desarrollado. Esta información se constituye en la fuente de datos que alimenta el análisis y que posibilitan el llegar a conclusiones objetivas sobre la evaluación del software de creatividad.

File : C:\Documents and Settings\Jairo Chaur\Mis documentos\TESIS\8. Experimento\8. Jordi\JordiPrograma\jordi_sans.nv8 [List of Good Ideas] atar atadijo para el transporte a contenedor dividir dos funciones prensado y ligado en partes sucesivas el prensado se hará de tal forma que al acabar-lo pase automaticamente al compartimento de almacenado y empaquetado el sistema de prensado sea sistema de vacío accionado manualmente energia manual para el accionado considerar energía electrica (aunque máquina más cara) caja de almacenado estandar que facilite la recogida sistema con diferentes sujeciones almacenado en altillos prensa hidraulica como accionamiento prensa con pistón tipo leva sistema explosivo para la compactación en cartuchos "seguros" diseño exterior fura acorde con el de una cocina o baño sistema de enrollado como sistema continuo que permite empaquetado

granulado del paquete y almacenado en bolsas con reduccción al vacío These ideas were generated using 'Brainstorming Toolbox'. Brainstorming Toolbox is creativity and brainstorming software created by Infinite Innovations Ltd. Telephone: (UK) 0114 2967546, Email: [email protected] Website: www.brainstorming.co.uk and www.infinn.com

Capítulo 6. Diseño y realización del experimento

148

En el CD2 anexo se encuentra organizada esta información, aunque hay que decir que los vídeos han sido reducidos a una muestra de diez minutos para cada caso, ya que su extensión total (40 horas de vídeo normal y 40 de los vídeos de pantalla) imposibilitan su almacenamiento en este tipo de medio.

6.9 Conclusiones del capítulo Se ha descrito con detalle la fase experimental de esta investigación, desarrollada en dos etapas. La primera, utilizando un caso de estudio exploratorio, permitió definir las condiciones y los detalles del experimento final. Dentro de las conclusiones de este estudio se puede destacar el hecho de que el método original de estudio de protocolo debe ser modificado con el fin de disminuir el efecto de distracción que tiene la exigencia de pensar en voz alta mientras se trabaja con el ordenador. Se opta como alternativa, el capturar toda la secuencia de acciones (válidas y no validas) del diseñador sobre el software, mediante el uso de otro programa que, trabando en paralelo y simultáneamente, captura en forma de vídeo toda las acciones que se realicen. También se ha presentado los detalles del diseño del experimento, precisando la información que se requiere (variables) para poder realizar un análisis estadístico cuantitativo, que finalmente conduzca a conclusiones objetivas y válidas. La ejecución de la segunda etapa ha entregado una información completa de la secuencia de diseño desagregada en cuatro fuentes diferentes: la captura de pantalla, ya señalada, el vídeo de la sesión, los dibujos realizados y el archivo generado dentro del propio programa evaluado. La información así obtenida, es procesada digitalmente para lograr su sincronización en el tiempo, con lo cual es posible reconstruir momento a momento toda la secuencia de acciones, palabras, ideas, gestos y dibujos de cada uno de los participantes del experimento, que es la forma de exteriorización de los fenómenos cognitivos que se suceden y que, de otra manera, resultaría difíciles de precisar. Aunque se ha tratado de realizar toda la fase experimental siguiendo pautas normalmente aceptadas en el diseño de experimentos, es necesario anotar que se es conciente de las limitaciones que el método seleccionado presenta, principalmente en lo relacionado con el control de factores internos de los individuos tales como su tolerancia a las presiones de grabación, la influencia del medio ambiente experimental, etc., y que seguramente repercuten en los resultados finales. No obstante, se espera una buena aproximación de los resultados a la realidad, de manera que se de un aporte serio en esta línea de investigación de la ingeniería de diseño.

CAPÍTULO 7

MODELADO DE LOS RESULTADOSDE LA FASE

EXPERIMENTAL

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

151

7 MODELADO DE RESULTADOS DE LA FASE EXPERIMENTAL

7.1 Introducción En el capitulo anterior se presentó con detalle el diseño y la realización de la fase experimental, cuyo objetivo es permitir la identificación de las características más relevantes del software evaluado como instrumento de asistencia al ingeniero de diseño en la solución conceptual de productos. Es evidente que la etapa siguiente de la investigación concierne con la comparación de los resultados obtenidos con base en un modelo que permita hacerlo objetivamente. Ello es posible previa representación de tales resultados. Tal como se comentó dentro de las debilidades del método de protocolo como instrumento experimental, el trabajo del procesamiento de la información capturada es arduo. Ayudará por lo tanto, la selección adecuada de un modelo de representación del proceso de diseño desarrollado por los diferentes participantes en la sesión experimental. En este capítulo se presenta el modelo seleccionado previa valoración de las alternativas encontradas, se explica la forma de aplicación y se presentan los resultados de la fase experimental utilizando tal modelo.

7.2 Modelos para representar el proceso de diseño En general se puede afirmar que si bien es cierto el método de estudio de protocolo se ha convertido en el más representativo como instrumento de investigación en la ingeniería de diseño, no se ha formalizado aún una manera estándar para su representación y su análisis. Esto es cierto, no por falta de propuestas, sino porque los diferentes enfoques dados a los estudios realizados con este método, implican necesariamente el uso de estructuras de análisis diferentes. Por ello resulta conveniente presentar aquí algunas de las propuestas más representativas encontradas en estudios de diseño, con el fin de argumentar la selección y modificación del que se utiliza en esta investigación.

7.2.1 Codificación del proceso por niveles cognitivos Tal como se comentó en el capítulo 5, Suwa, Purcell y Gero (1998) proponen un esquema de codificación utilizando dos conceptos básicos: las categorías de información representadas en niveles diferentes (categorías y subcategorías) y los niveles de tratamiento de la información en la cognición humana.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

152

Una vez realizada la segmentación del protocolo de diseño (división en segmentos o movimientos), se identifican las acciones realizadas en cada uno de ellos. Las acciones se dividen en cuatro clases: físicas, preceptúales, funcionales y conceptuales, que básicamente se corresponden con los niveles en que se cree que la cognición humana procesa la información. Las físicas corresponden a acciones sensoriales, mientras que las funcionales y conceptuales, corresponden a acciones semánticas. Con base en este tipo de categorización, se definen ocho subcategorías diferentes no excluyentes (es posible que una acción pueda corresponder a categorías o subcategorías combinadas).

Luego de definidas las acciones, se identifican con un índice que señala si se trata de una acción nueva o si es una acción que continúa de una anterior o la revisión de una acción precedente.

Al final se tiene la historia cognitiva del diseñador, que puede, entonces, ser analizada con detalle en función del objetivo propio del experimento. Esta propuesta muestra dos dificultades importantes para aplicarla a la investigación que aquí se adelanta. Por un lado, la identificación de los segmentos se realiza a partir de elementos del lenguaje verbal, es decir, el método parte del supuesto que se realiza un protocolo verbal. Y esto, como ya se explicó, no es el caso de las sesiones experimentales que se quiere analizar aquí. En segundo lugar, la codificación e indexación propuesta es demasiado extensa y se presta a equivocaciones frecuentes dada la posibilidad de que un segmento pueda estar inscrito en más de una categoría. Una debilidad reconocida por los propios autores tiene que ver con las diferentes interpretaciones de los resultados, por lo que proponen realizar varias, por diferentes especialistas, para luego cotejarlas. Ello evidentemente tiene un alto costo de investigación (tiempo y recursos humanos).

7.2.2 Codificación del proceso de evolución de la información Ullman, Herling y Sinton (1996) sostienen que la información sobre un producto puede ser modelada por dos tipos de estructuras: una centrada en los objetos (objeto-atributo-valor) y otra centrada en la relación entre objetos (objeto1-objeto2-relación-atributo-valor). Aquí se entiende por objeto cualquier elemento físico identificable utilizado para describir algún aspecto físico del producto que se está diseñando y por atributos, las características de los objetos, tales como la geometría, material, propiedades físicas, etc. Los atributos que describen relaciones entre objetos pueden ser de tres tipos: posición (dónde se ubica), conexión (cómo se conecta) y transmisión (qué trasmite). Estas

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

153

relaciones son utilizadas para explicar (en parte) la evolución que tiene lugar durante el proceso de diseño. Además de las relaciones, el modelo aplica principios relacionados con la toma de decisiones. El paso de una estructura a otra es determinado por las decisiones que tome el diseñador, tomadas esencialmente en función del objetivo específico que se persiga en un momento determinado dentro del proceso de diseño. Tales objetivos se caracterizan por ser interdependientes, pueden ser subdivididos en sub-objetivos y pueden estar enfocados en el producto o en el proceso de diseño. Mientras que los criterios de decisión pueden ser: dados, introducidos o derivados. Los primeros son introducidos externamente al diseñador y por lo tanto quedan fuera de su control (para una eventual modificación). Los introducidos son originados por el propio diseñador (por su experiencia o conocimientos previos), mientras que los criterios derivados surgen como consecuencia de decisiones anteriores. Otro elemento importante de este modelo tiene que ver con el desarrollo de las alternativas de solución y los argumentos utilizados para su selección. En general se dice sobre las alternativas que: son incompletas, son dependientes de la solución de otras alternativas previas, generan nuevos sub-objetivos, pueden ser inconsistentes con algunos objetivos y pueden tener diferente nivel de abstracción. Mientras que los argumentos están a favor o en contra de las alternativas, es decir, es la expresión de la racionalización que favorece o se opone a la alternativa. Pueden ser realizados con diferente nivel de fiabilidad, conocimiento y abstracción y pueden ser inconsistentes entre sí. Las decisiones que se toman en diseño obedecen al peso que tienen los diferentes argumentos. Durante el proceso de diseño, las alternativas que surgen así como los argumentos con los que se evalúan dan lugar a nuevos temas. Estos nuevos temas incrementan la interdependencia y hace más complejo el espacio de diseño. La historia del proceso de diseño es, en definitiva, la secuencia cronológica de las decisiones que se van tomando. De esta manera, durante la aplicación del modelo lo que se hace es seleccionar uno de los objetivos del diseñador y analizarlo para extraer la historia de esa parte del proceso y las interacciones entre los diferentes elementos del modelo. Para ello se identifica: • El tiempo empleado en el desarrollo del objetivo seleccionado. • Las alternativas propuestas y los criterios utilizados para su valoración. • El nivel de abstracción de las alternativas: alto (muy refinadas), medio y abstracto. • El nivel de abstracción de los criterios: abstracto o concreto.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

154

• Tipo de acción desarrollada: asimilar información, desarrollar especificaciones y planear.

• Forma de presentación de la información: gráfica, artefacto físico, textual, verbal o gestual.

En resumen se puede afirmar que este modelo se sustenta en la evolución de la información y en la toma de decisiones, siempre con un enfoque orientado a objetivos. Por ello, un análisis completo de un protocolo de diseño será un trabajo extensivo de identificación de los objetivos y subobjetivos y a partir de ellos, elaboración de toda la estructura de interrelaciones, que al final muestre el proceso de evolución del diseño. Evidentemente, cuando se trata de realizar el análisis de un solo caso, como el expuesto por los autores (Ullman, Herling y Sinton, 1996), es un modelo apropiado. Pero cuando se trata de hacer un estudio comparativo entre veinte protocolos, como es el caso del estudio actual, resulta un modelo poco práctico.

7.2.3 Codificación de la evolución functional El modelo FBS18 o del proceso de evolución funcional (Umeda, 1990; Takeda, 1990), trata básicamente de representar las interacciones evolutivas de cuatro tipos de elementos en los que se puede dividir el proceso: funciones, modificadores funcionales, comportamientos y estructuras. La función es el elemento central del modelo. Ella representa la razón misma de ser del objeto a diseñar, y además desarrolla tres roles importantes en diseño: como medio del lenguaje para modelar tanto los requerimientos como el desarrollo del diseño, como un medio de articulación entre los requerimientos y los objetos y para evaluar el valor del objeto diseñado. La función está relacionada con las nociones de actividad, de acción, de servicio a prestar y de necesidad a satisfacer (Tassinari, 1994). Los modificadores funcionales son aquellos que califican o caracterizan la función, dándole atributos concretos para satisfacer las restricciones impuestas al diseño. En otras palabras, los modificadores funcionales se constituyen en criterios de valoración de una función. Las estructuras describen las alternativas de solución. Es decir, son el resultado del proceso de diseño. Mientras la función es el objetivo, la estructura es la solución.

18 FBS: Function, Behavior, Structure.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

155

El comportamiento describe el funcionamiento de la solución, es decir, de la estructura y sus cambios de estado (evolución). Tal como señala Mulet (2003) el proceso de diseño se expresa como la forma en que se pasa desde el objetivo (función) a la solución (estructura) a través del comportamiento. El modelo FBS, se sustenta en estos elementos descritos y se construye mediante la evolución que tiene lugar a lo largo del proceso. Esa evolución, para el caso de las funciones, se define mediante sus interrelaciones, que son de tres clases: descomposiciones, que dan origen a sub-funciones (o funciones derivadas), relación de causalidad (una función es causada por otra) y reforzamiento (se define una nueva función para realizar otra en forma adecuada). Los modificadores funcionales también evolucionan mediante descomposiciones que pueden tener o no relación con las descomposiciones funcionales. Así, la aplicación del modelo y su representación gráfica permite visualizar la interrelación entre elementos, con lo cual se logra una comprensión del proceso de diseño y su evolución. Esto implica, como primer paso, la identificación de tales elementos, que se realiza normalmente mediante la información gramatical suministrada por el protocolo. Así, las funciones se identifican principalmente por verbos (acciones). Los modificadores por los adjetivos que califican los verbos. Las estructuras son los sustantivos (objetos). Evidentemente no todos ellos están ligados a elementos puramente del lenguaje, ya que las simulaciones, por ejemplo, se realizan casi siempre mediante gestos y las estructuras se suelen representar por los dibujos. Este modelo ha sido utilizado en varias oportunidades para analizar el proceso de evolución del diseño a partir de las especificaciones iniciales (Takeda, 1996), (Mulet, 2003). Sin embargo, una de los inconvenientes del modelo tiene que ver con el estilo de representación del proceso que se hace demasiado complejo para comprenderlo una vez elaborado. Sin embargo este modelo se caracteriza por ser del tipo descriptivo (explica cómo se hace el diseño), en contraste con los dos anteriores que son del tipo cognitivo (explica cómo se comporta el diseñador). Incluso la propuesta de (Takeda, 1990) se orienta a su aplicación para desarrollar un modelo computacional (explicar cómo lo haría un ordenador). Por ello su enfoque resulta más apropiado para esta investigación y es, entonces, el que se utiliza aquí aunque con algunas simplificaciones.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

156

7.3 Procesamiento de datos experimentales En esta sección se expone las etapas de procesamiento de la información suministrada por los protocolos capturados durante cada una de las veinte sesiones experimentales desarrolladas. Como quedó claro en el capítulo 6, los datos recogidos durante el experimento provienen de cuatro fuentes diferentes: el vídeo, la captura de pantalla, los dibujos y el archivo del respectivo software. Esta información se constituye en la materia prima que debe ser procesada para poder realizar los análisis posteriores. El procesamiento de la información se realiza en las siguientes etapas:

7.3.1 Sincronización de las fuentes Dado que las fuentes tienen diferentes formatos, se requiere en primer lugar hacer una sincronización de tal manera que los eventos sucedidos puedan enmarcarse en la misma escala de tiempo para todas las fuentes. Esto permitirá recopilar en cada momento del proceso toda la información disponible.

7.3.2 Trascripción y codificación del protocolo de diseño La trascripción del protocolo se realiza utilizando como elemento auxiliar una base de datos diseñada específicamente para este fin. La unidad básica tomada para este propósito se denominará a partir de ahora «acción de diseño» o sencillamente acción, y su concepto es equivalente al «movimiento de diseño» de Goldschmidt (1996): un paso, acto u operación que trasforma la actual situación de diseño con respeto a la anterior. La información que define cada acción de diseño y que se extrae en este proceso de trascripción del protocolo es la siguiente: • Tiempo. En minutos y segundos en el que ocurre la acción. La sesión se ha dividido

en periodos de cinco minutos para facilitar la representación de los resultados y su procesamiento posterior.

• Descripción. Aquí se introducen los detalles de la acción.

• Código de la acción. Se han establecido una serie de códigos genéricos para identificar las diferentes acciones desarrolladas durante la sesión, mostrados en la Tabla 7.1, con el fin de facilitar su posterior procesamiento.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

157

Tabla 7.1 Código de acciones genéricas

Código Acción 1 Lectura de problema asignado y/o de guía del programa.

2 Manipulación de cajas

3 Hablar: Explica sus ideas o comentarios sobre el programa.

4 Dibujar / escribir sobre el papel

5 Pensar.

6 Navegar en el programa

7 Escribir / Editar en el programa o en el papel

8 Leer descripciones hechas en el ordenador o dibujos

9 Otras acciones solicitadas por el programa

10 Otras acciones no clasificadas

• Módulo. Corresponde a la herramienta o técnica del software en el que el participante

se encuentra cuando realiza la acción (para acciones de la 6 a la 9). Se identifica con un número, de acuerdo con lo especificado en la Tabla 7.2, seguido de la letra inicial del nombre del programa. Así, por ejemplo, el módulo «Resourses» de Creax, se codifica como 4-C.

Tabla 7.2 Identificación de los módulos de cada programa

Código Axon Idea Processor

Brainstorming Toolbox CREAX ThoughtPath

1 Mind Map Introduccion Screen Problem Description Describe

2 Links y otros modificadores What Problem Redefinition Wish

3 Pads explicativos Random Word Relator (System model) Idea

4 Analizer Random Picture Resources Solution 5 Checklists False rules Constrains Trigger

6 Generator SCAMPER Idealiy 7 Random Words Juego de Rol Contradictions 8 Questions Principles

9 Trends of evolution

10 Knowledge Una vez se ha terminado la trascripción, se genera una tabla con todos los datos ingresados de manera que se dispone de toda la información recogida durante la sesión experimental y es posible determinar momento a momento qué tipo de acción realizaba,

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

158

en qué módulo del programa se encontraba, qué tipo de resultado obtuvo y cuánto tiempo dedico a esa acción.

7.3.3 Representación gráfica Aunque con algunas modificaciones, la representación que se utilaza en esta investigación se basa en la propuesta de Mulet, Vidal y Gómez-Senent (2002), la cual incorpora una escala de tiempo para mostrar sobre ella los diferentes elementos del modelo (funciones, modificadores y estructuras). Con el fin de simplificar su representación, los modificadores solamente se aplican (gráficamente) en la función que lo origina, aunque aquellos también modifiquen las otras funciones derivadas. La Figura 7.1 muestra un ejemplo de la representación gráfica correspondiente al caso B-3 (Brainstorming toolbox, tercera repetición).

10

Tiempo [s]

5

0

15

20

25

30

35

Plegar / Almacenar

PlegarDoblarDespegar

Comprimir

Formas diferentes de plegado

Plegado simultáneo

Fácil de usar

Util para varios tamaños

Tener preciio razonable

Operar rapidamente

Requeriri poca atención

Poderlo ubicar en la cocina

Ser seguro

Poder "asir" el artefacto

Figura 7.1 Ejemplo de representación gráfica de los elementos FBS para el caso B-3

Las elipses representan funciones, los rectángulos modificadores funcionales y los cuadrados con esquinas redondeadas corresponden a estructuras (soluciones). La

Convenciones:

Funciones

Modificadores

Estructuras

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

159

relación entre modificadores y funciones está señalada por las líneas de trazos, mientras que las descomposiciones funcionales se marcan con flechas. Aunque la representación gráfica del proceso es muy ilustrativa de lo ocurrido, no es muy útil para fines de procesamiento de la información. Por ello no se realizó sino para dos de los veinte casos. A partir de ella se detectó la necesidad de elaborar una herramienta adicional que facilitara el procesamiento del modelo construido con base en la información trascrita y codificada.

7.4 Datos derivados de la trascripción y codificación Los datos del proceso que han sido trascritos como se comentó, permiten la obtención de los siguientes resultados para cada sesión:

7.4.1 Tiempo dedicado a cada acción de diseño Se ha dicho ya que las acciones se codificaron en diez tipos diferentes (véase Tabla 7.1) y que el registro de cada acción contiene además de su descripción, el tiempo y el módulo del programa donde tiene lugar. Así es sencillo determinar para cada módulo del programa, qué acciones ejecuto el participante y durante cuánto tiempo. La Figura 7.2 muestra un ejemplo del tiempo dedicado en cada módulo por cada acción de diseño. El módulo señalado con “0” indica las acciones realizadas fuera del software. El procesamiento de estos datos permite la construcción de gráficas de diferentes tipos y posibilita la comparación y la ejecución de estadísticas.

Figura 7.2 Ejemplo del tiempo dedicado a cada acción de diseño, caso T-1, 1ª parte

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

160

7.4.2 Cantidad y origen de ideas Los datos codificados mediante el modelo FBS permiten identificar cada idea con alguno de los elementos de tal modelo y además asociarla con el origen detectado. De esta manera es posible determinar cuántas funciones, modificadores funcionales y estructuras se generaron, en qué momento y a partir de qué origen. Esta información será altamente relevante para lograr identificar los módulos más productivos en términos de cantidades (tanto absolutas, como relativas al tiempo, es decir, nº de ideas/minuto). Así se puede construir gráficas como la mostrada en la Figura 7.3, que facilitan la interpretación y la comparación de resultados.

Nº Ideas originadas en el Software

0

1

2

34

5

6

7

1 2 3 4 5

Modulo

Nº I

deas

Función

Modif icador

Estructura

Figura 7.3 Ejemplo de gráfica del número de ideas por módulo de software (caso T-1)

7.5 Interrelación de las ideas El modelo que se ha utilizado para identificar las ideas19 ha sido el FBS. Tal modelo, además de permitir la caracterización de funciones, modificadores y estructuras, permite identificar las interrelaciones que se construyen durante la ejecución del diseño, esto es, la evolución que tiene el proceso. Ya se ha dicho que la representación gráfica de la evolución propuesta por Takeda (1996) resulta compleja de comprender (aunque su elaboración es sencilla). Una de las alternativas empleada actualmente en investigación de diseño para establecer las interrelaciones entre conceptos es la denominada «linkografía» propuesta por

19 Se asimila aquí el concepto de «idea» a los diferentes componentes del modelo FBS (funciones, modificadores y estructuras). Es decir, cuando se habla de idea no se hace referencia exclusivamente a la idea de solución del problema de diseño (estructura), sino a los otros dos elementos que configuran la evolución de tal solución, es decir, el objetivo o función y la ponderación o calificación de la función, esto es, los modificadores funcionales.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

161

Goldschmidt (1990, 1996). Se sustenta en establecer los enlaces o relaciones (links) entre los diferentes movimientos de diseño que tienen lugar durante el proceso y luego expresar el conjunto de relaciones en forma gráfica mediante un esquema matricial modificado. El proceso implica por un lado dividir la sesión en unidades de diseño, caracterizada por la temática desarrollada. Luego, a cada unidad de diseño se hace una identificación de los movimientos de diseño (acciones) y se determina finalmente si existe entre ellos algún tipo de relación. Argumenta la autora de esta propuesta que la proporción de relaciones con respecto al número de movimientos en una unidad de diseño es un indicador de la productividad del proceso (Goldschmidt, 1996). Este concepto de productividad se utilizará para procesar los resultados en esta investigación, pero no se aplicará exactamente el modelo del linkografía por dos razones principales. En primer lugar el modelo hace énfasis en la estructura del proceso y por ello las acciones de diseño no se clasifican sino que se utilizan indistintamente. En el caso de esta investigación se ha realizado una clasificación de acuerdo con el modelo FBS. En segundo lugar, el procesamiento de la gran cantidad de información recolectada durante las veinte repeticiones realizadas es poco viable. La alternativa que aquí se utiliza es una simplificación de la propuesta de Takeda (1996) y consiste básicamente en considerar a las funciones como eje de la estructura del proceso, alrededor de las cuales se construyen las relaciones, ya sea con otras funciones (mediante las diferente formas de subdivisión antes explicadas), con los modificadores o con las alternativas de solución (estructuras). Evidentemente, la revisión de la trascripción de las diferentes sesiones de diseño demuestra que la evolución parte de las funciones. Ellas se van trasformando mediante la definición de sub-funciones, se van calificando a través de los modificadores funcionales y van dando lugar a las estructuras que son, finalmente, las que desarrollan la actividad funcional. De acuerdo con esta propuesta, no se tendrá en cuenta todas las acciones (movimientos) de diseño, sino solamente aquellos que se han identificado durante la trascripción como elementos FBS y el proceso seguido es el que se explica a continuación. Las funciones se enumeran cronológicamente y se hace un análisis de la dependencia o interrelación de la función n con respecto a las funciones anteriores (1 a n-1). Tal interrelación se identifica por la derivación, la causalidad o el reforzamiento, tal como propone el modelo original. Si no existiese ninguna relación, se identificará como función iniciadora i.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

162

Una vez establecidas las relaciones entre funciones se procede a identificar las relaciones entre éstas con los modificadores funcionales, lo cual se hace aplicando el sentido común, ya que los modificadores se descubren precisamente por la aplicación de un adjetivo o un adverbio a determinada función. Las estructuras se han subdivido en dos categorías, en dependencia del grado de detalle de su descripción. La primera corresponde a un concepto global de solución y la segunda es una solución con un grado de detalle más elaborado. Por ejemplo, la estructura «prensa manual de palanca» es un concepto global de solución, mientras que la estructura «bisagra lateral que permita abrir la tapa del molde de la prensa» es una estructura más detallada, y corresponderá a la segunda categoría. Así, la estructura básica se asocia con la función principal que desarrolle, mientras que la estructura detallada se asocia con solución básica correspondiente. La Figura 7.4 muestra una porción de una tabla típica que se genera bajo las consideraciones expuestas, donde se aprecia que a este nivel ya no se consideran todas las acciones trascritas originalmente, sino solamente los elementos FBS que resultaron de aquellas acciones (movimientos de diseño).

Figura 7.4 Ejemplo del cuadro de datos FBS para el caso C-4

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

163

En ella está la información sobre el momento en el que ocurre la acción que genera el elemento FBS respectivo, el período (cada período es de 5 minutos), la descripción del elemento, con su respectivo código (F, para funciones, MF para modificadores funcionales, E para estructuras básicas y ED para estructuras de detalle). Además se asocia cada elemento FBS con la fuente que origina la acción respectiva, codificada de acuerdo con la Tabla 7.3. Esta información es importante para determinar si el software ayuda o no en la generación de ideas. También se encuentra codificada la relación que existe entre elementos, mediante el número de la función que los origina. Cuando no es originada por ninguna función anterior se codifica con una i.

Tabla 7.3 Códigos de los orígenes de ideas

Código Origen 1 Enunciado del problema (en forma directa)

2 Experiencias pasadas evocadas

3 Manipulación de cajas de tetrabrik

4 Dibujo previamente elaborado

5 Módulo del programa (especificar cual)

6 No detectable.

7.6 Validez de las ideas Un elemento importante para el análisis es el grado de validez de las ideas (elementos FBS) generadas, lo que se constituye en un indicador de la eficiencia de la sesión de diseño en términos de las ideas generadas (en forma cuantitativa). Si las ideas son todas válidas y se encuentran interrelacionadas o evolucionadas, el proceso en su conjunto se entenderá como más eficiente. Es de anotar que la eficiencia también debe considerar otra serie de características tales como el tipo de idea, los principios físicos detrás de ella, etc., que serán valoradas mediante la aplicación del modelo de comparación que se explicará más adelante. Así, teniendo en cuenta las limitaciones expuestas, la validez de las ideas ha sido evaluada con base en tres criterios: • Ideas válidas. Son aquellas que aportan a la solución del problema propuesto,

plegar/almacenar cajas de tetrabrik. Se caracterizan por tener algún grado de

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

164

desarrollo y especificación que permita ser considerada como una contribución a la conceptualización de una estructura de solución.

• Ideas no evolucionadas: Las que se proponen en un momento determinado pero que no continúan su desarrollo. Quedan como ideas puntuales sueltas, sin continuidad.

• Ideas no relacionadas: Son las que no dan ningún tipo de aporte evidente a la solución del problema de diseño.

Los datos obtenidos durante las 20 sesiones experimentales son presentados en archivos de Excel en el Anexo 4.

7.7 Adecuación del modelo de Shah y Vargas De acuerdo con el modelo de Shah y Vargas (2003), tal como se comentó en el capítulo 5, se puede establecer una métrica de la efectividad creativa de métodos de diseño a partir de la valoración de las cuatro características básicas de la creatividad, aquí denominadas «índices de creatividad»: flexibilidad, originalidad, fluidez y elaboración. La originalidad y la flexibilidad se determinarán con base en el modelo original de Shah y Vargas (2003), con algunas modificaciones necesarias para su aplicación en esta investigación, mientras que la fluidez y la elaboración se valorarán con base en criterios un tanto diferentes, propuestos como aportes propios, adecuados a la presente investigación y que pretenden complementar en forma adecuada a los dos primeros mencionados. Se asimilará aquí el concepto de novedad de Shah al de originalidad de la idea y el de variedad, al de flexibilidad. El índice de fluidez hace referencia a la cantidad de ideas generadas y el de elaboración hace referencia al grado de complejidad con el que el diseñador desarrolla sus ideas.

7.7.1 Índice de originalidad La propuesta se basa sencillamente en recolectar todas ideas propuestas, por todos los participantes, con todos los métodos que se estén probando, identificando en ellos las principales funciones y los atributos claves que debe cumplir el producto. Para cada atributo es posible encontrar las diferentes formas en las que se puede satisfacer (tipo de movimiento, mecanismo de control, propulsión, por ejemplo). Por ejemplo, para el atributo «tipo de movimiento», se podría utilizar: rotación, deslizamiento, vuelo, oscilación, etc. Se hace entonces un recuento de todas las ideas propuestas para cada forma identificada y la que resulte menos frecuente, se considerará la más

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

165

novedosa, frente a aquellas que aparecen con más frecuencia y que por lo tanto son más «comunes». Esta manera de medir la originalidad en forma comparativa entre todas las ideas es, por lo tanto, una medición relativa al conjunto de ideas generadas por todos los participantes. Este criterio para valorar la novedad es el mismo mencionado anteriormente (Guilford, 1987). La ecuación (7.1) permite cuantificar la originalidad:

1 11 1

m n

j jk kj k

N f S p= =

=∑ ∑ (7.1)

donde:

N1 = originalidad para la idea 1 con m funciones o atributos y n etapas. fj = peso asignado de acuerdo con la importancia de cada función. pk = peso asignado a la etapa de desarrollo del producto (conceptual o de

detalle).

1 jkS = función que relaciona cantidad de ideas con cantidad de soluciones

1 10jk jkjk

jk

T CS

T−

= • (7.2)

donde: Tjk = numero total de ideas producidas por función (o atributo clave) j y etapa k; Cjk = cantidad de soluciones para esa función. El numero 10 normaliza la

expresión. Este modelo es aplicable a la evaluación de un producto en concreto. De hecho, Shah y Vargas (2003) muestran la aplicación del modelo en un ejercicio en el que se requirió la elaboración de un artefacto que se desplazara la mayor distancia posible utilizando como medio de propulsión un volumen determinado de aire comprimido. Cada participante presentó al final un único artefacto para competir. El modelo originalmente propuesto debe, por lo tanto, ser modificado para adecuarlo a las particularidades de la presente investigación. El procedimiento empleado es el siguiente:

• Contar todas las ideas generadas por los participantes. • Establecer la frecuencia con la que se repite cada una de las ideas. • Calificar la originalidad de cada idea con la siguiente expresión:

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

166

k kiki

k

T fOT−

= (7.1)

donde:

kiO = Originalidad de la idea i

k = Tipo de elemento: función, modificador o estructura.

T = Número total de ideas del tipo k.

if = frecuencia de repetición de la idea i.

La originalidad de la idea se pondera, dando mayor peso a las estructuras básicas, teniendo en cuenta que éstas son, finalmente, conceptos de solución. Ellas tendrán un peso del 50%. Las funciones seguirán en el orden de importancia, asignándoseles un peso del 35% y los modificadores tendrán el 15% restante. El valor de la originalidad en un período determinado será la suma ponderada de la originalidad de todas las ideas generadas en ese período.

2 j k jkik i

originalidad del periodo j C w O= =∑ ∑i (7.2)

donde:

kw = peso de cada tipo de elemento k (0,5 estructuras, 0,3 funciones y 0,2 modificadores).

jkiO = originalidad de la idea i del tipo de elemento k en el período j

7.7.2 Índice de flexibilidad La medición de la flexibilidad en el desarrollo de productos, es entendida, en el modelo (Shah y Vargas, 2003), como la utilización de diferentes principios de solución para la generación de alternativas. El uso de uno o varios principios físicos diferentes para resolver una función puede hacer que dos ideas sean muy diferentes. Tal como lo indican Shah y Vargas (2003, p.127) «desde un punto de vista de la ciencia cognitiva, la variedad en la generación de ideas es una medida del número de categorías de las ideas que uno puede imaginar. La medición de la variedad es una indicación de las múltiples perspectivas que uno puede utilizar para resolver un problema». Bajo esta consideración, la variedad de Shah se asimila a la flexibilidad, ya que el uso de principios físicos diferentes implica necesariamente la exploración más amplia y profunda del espacio de solución.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

167

El procedimiento implica agrupar las ideas bajo los diferentes principios físicos utilizados para satisfacer las funciones requeridas, así como de los principios de trabajo (es decir, las formas en que un principio físico puede aplicarse), de las estructuras básicas (formas generales que concretan los principios de trabajo en artefactos) y de los detalles de las estructuras (detalles específicos de las soluciones ideadas). Se trata, entonces, de categorizar el origen conceptual de la ideas en cuatro niveles diferentes. El mayor nivel corresponde a los diferentes principios físicos utilizados para desarrollar las propuestas; evidentemente ideas que utilicen principios físicos diferentes serán ideas conceptualmente diferentes. El segundo nivel tiene que ver con los diversos principios de trabajo en los que puede desarrollarse un concepto aunque comparta el mismo principio físico. En el tercer nivel las ideas ya se concretan en estructuras básicas, mientras que en el cuarto nivel se precisan detalles de tales estructuras. Con este tipo de categorías se construye lo que Shah y Vargas (2003) llaman «árbol genealógico», como el mostrado en la Figura 7.5.

Figura 7.5 Árbol genealógico de un conjunto de ideas.

Fuente: Shah y Vargas (2003)

Es claro que una mayor flexibilidad está asociada particularmente a las etapas superiores, en donde se establecen verdaderas diferencias entre los conceptos generados en el proceso. Por ello, la calificación de este criterio será mayor en aquellos niveles. Se propone valorar así: 10 puntos para principios físicos, 6 para principios de trabajo, 3 para estructuras generales y 1 para detalles. Con esta escala se garantiza que los niveles superiores siempre puntúen más alto que los siguientes. La ecuación (7.5) permite calcular la flexibilidad total.

1 2 1

3 1

4

1 1

1 1

2

6

2 1

5 1

6

3

6

12

1. Ppios físicos

2. Ppios de trabajo

3. Estructuras básicas

4. Detalles

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

168

4

1 1/

m

j k kj k

Flexibilidad f S b n= =

= ∑ ∑ (7.5)

donde: m = número de funciones requeridas por el problema. k = 1,…, 4 es el subíndice de los diferentes niveles del árbol

jf = peso asignado a cada función (asumiendo que tienen diferente grado de

importancia)

kS = 10, 6, 3, 1. Calificación del grado de flexibilidad de cada nivel

kb = número de ramas del nivel k

n = número total de ideas para la respectiva función El objetivo es elaborar para cada caso de estudio una estructura que muestre el proceso de evolución funcional organizado bajo la visión de los principios utilizados. Para tal propósito se ha partido de la identificación de los principios físicos y de trabajo que han propuesto los participantes, mediante una revisión del conjunto completo de soluciones generadas durante todas las sesiones. Se encontraron los principios que se muestran en la Tabla 7.4, identificando 12 principios físicos y 35 principios de trabajo. La construcción del árbol genealógico se comprenderá mejor si se ilustra con un ejemplo, basado en las estructuras básicas para desarrollar la función de «plegar» propuestas por uno de los participantes y que se muestran en la Figura 7.6. En estas propuestas predomina un principio físico (compresión por fuerza externa) desarrollado en cinco de ellas (1, 2, 3, 4, 6) y solamente la propuesta 5 incluye un principio diferente (laminación). Por lo tanto, aunque son seis estructuras básicas diferentes, solamente desarrollan dos principios físicos. En cuanto a los principios de trabajo, se aprecia que las propuestas 1 y 4 usan el mismo principio de presión mediante sistema de palancas. El 2 usa la acción de una leva, el 3 utiliza presión de aire, el 5 usa rodillos de laminación y el 6 un émbolo deslizante operado por peso. Así, en total, son cinco principios de trabajo.

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

169

Tabla 7.4 Principios físicos y de trabajo desarrollados durante la fase experimental

Principio Físico Principio de trabajo

Mecanismo de barras auxiliares

Prensado con punzón formador

Presión hidráulica

Presión mecánica por barras articuladas

Presión mecánica por elemento giratorio (leva)

Presión mecánica por mandíbula

Presión mecánica por muelle

Presión mecánica por palanca simple

Presión mecánica por palanca simple y perforación

Presión mecánica tipo troquel: plancha deslizante

Presión neumática

1 Compresión por fuerza externa

Presión por tornillo sin-fin

2 Colapsado por vacío Succión de aire interno

3 Estirado por fuerza de tensión externa. Herramienta auxiliar estática (fija)

Almacenamiento en contenedor estándar

Contenedor especial

Recipiente simple para almacenamiento

Contenedor con mecanismo interno 4 Almacenamiento en deposito

Contenedor integrado al sistema de plegado

Apilado externo (sin contenedor)

Contenedor integrado con sistema de atado 5 Apilamiento Forrado de cajas

6 Laminación Tren de laminación por rodillos

Herramienta auxiliar manual simple

Agente químico aplicado a la cola o pegamento

Herramienta auxiliar estática (fija)

Sin artefactos

7 Desarmado de cajas

Elemento facilitador de plegado, integrado a la caja

Corte por uso de cuchillas móviles 8 Corte

Corte por uso de cuchillas estáticas

9 Disminución de resistencia mecánica de la caja

Uso de materiales menos resistentes

Forma con valor añadido, para reutilizar empaque 10 Cambio de forma de la caja Forma menos resistente al plegado

11 Destrucción de caja Desmenuzado mecánico de la caja

12 Cambio de material de la caja Uso de material menos duradero

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

170

Figura 7.6 Ejemplo de estructuras para cumplir la función de plegado

El mismo participante desarrolla algunas de estas estructuras con detalles específicos. Un ejemplo, que no se muestra en la figura, fue la propuesta de utilizar una barra o rodillo para garantizar que la aplicación de la fuerza de la prensa mecánica (estructura 1), fuese sobre el centro del envase. Otro ejemplo fue la especificación de la capacidad y la forma del contenedor de envases, o la necesidad de tener una bolsa plástica.

Figura 7.7 Árbol genealógico del modelo de Shah y Vargas (2003) aplicado un conjunto de ideas

1. Prensa mecánica de palanca de desplazamiento horizontal.

2. Sistema de leva para presionar, accionada con motor eléctrico.

3. Sistema neumático para presionar.

4. Prensa de palanca de desplazamiento vertical de abajo hacia arriba.

5. Rodillos de laminación. 6. Sistema de prensado con peso de una persona sentada en una silla-embolo.

a b c

4 1

Palancas

d e

2 6

Levas

Fuerza Externa

g

3 5

f

Laminació

Plegar

1. Ppios físicos

2. Ppios de trabajo

3. Estructuras básicas

4. Detalles

Aire Peso Rodillos

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

171

En total fueron 7 estructuras de detalle, las cuales desarrollan los mismos principios que las estructuras básicas correspondientes. Así, es posible construir un árbol como el que se muestra en la Figura 7.6. Clasificadas las estructuras e identificados los principios que representan, se procede a determinar la flexibilidad total del participante mediante la ecuación propuesta por Shah (2003, p118), interpretada de la siguiente manera:

4

1 1

/m

j k k jj k

Flexibilidad total f S b n= =

⎛ ⎞= ⎜ ⎟⎝ ⎠

∑ ∑ (7.6)

donde:

m = 2 (el problema requiere cumplir dos funciones básicas: almacenar y plegar)

k = 1,…, 4 es el subíndice de los diferentes niveles del árbol

jf = peso asignado a cada función: 30% para almacenar y 70% para plegar

kS = 10, 6, 3, 1. Calificación del grado de flexibilidad de cada nivel.

kb = número de elementos del nivel k

jn = número total de estructuras básicas para la función j.

Para el ejemplo que se está presentando, la aplicación de la ecuación (7.6) es como sigue:

( ) ( )0,7 10 2 6 5 3 6 1 7 / 6 0,3 10 1 6 2 3 2 1 3 / 2

13, 4Flexibilidad total = ⋅ + ⋅ + ⋅ + ⋅ + ⋅ + ⋅ + ⋅ + ⋅

=

Aplicando este mismo procedimiento a todos los participantes de la sesión experimental, se obtuvieron los resultados mostrados en la Tabla 7.5. Sin embargo, como se quiere analizar el comportamiento durante todo el proceso, es necesario distribuir este índice global de flexibilidad a lo largo del proceso. La distribución se hace partiendo del hecho de que los elementos en los que se ha clasificado el proceso de desarrollo del producto (funciones, modificadores y estructuras) se pueden asociar naturalmente a los diferentes niveles del modelo Shah (2003).

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

172

Tabla 7.5 Flexibilidad total calculada para cada participante de la sesión experimental

Participante Nº Ppios físicos

Nº Ppios trabajo

Estructuras Básicas

Estructuras de detalle

Función Ppal.

Flexibilidad Total

4 5 7 5 Plegar A-1

1 1 1 0 Almacenar 15,300

4 6 6 2 Plegar A-2

1 1 2 0 Almacenar 14,500

2 3 5 7 Plegar A-3

1 1 1 0 Almacenar 14,100

1 2 2 2 Plegar A-4

1 3 3 2 Almacenar 14,400

4 5 5 2 Plegar B-1

1 2 2 4 Almacenar 16,980

4 8 8 3 Plegar B-2

2 3 2 1 Almacenar 16,813

2 5 6 6 Plegar B-3

1 1 1 1 Almacenar 14,633

2 2 3 2 Plegar B-4

1 1 1 1 Almacenar 16,033

1 3 3 3 Plegar C-1

1 1 1 0 Almacenar 15,033

2 4 6 9 Plegar C-2

2 2 2 2 Almacenar 14,283

1 2 2 0 Plegar C-3

1 1 2 1 Almacenar 13,250

2 2 3 4 Plegar C-4

2 4 4 2 Almacenar 14,850

2 3 4 4 Plegar T-1

1 2 2 5 Almacenar 14,400

2 3 5 2 Plegar T-2

0 0 0 0 Almacenar 7,700

1 2 2 2 Plegar T-3

1 3 3 1 Almacenar 14,300

2 3 3 4 Plegar T-4

2 2 3 5 Almacenar 16,500

2 3 6 7 Plegar S-1

1 1 1 2 Almacenar 13,650

1 3 3 2 Plegar S-2

1 3 3 6 Almacenar 13,400

3 4 6 5 Plegar S-3

1 2 2 3 Almacenar 13,633

2 5 6 7 Plegar S-4

1 2 2 3 Almacenar 13,400

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

173

Las estructuras (básicas y detalladas) corresponden directamente a los últimos dos niveles del árbol genealógico, mientras que las funciones y sus modificadores, también se pueden asociar a cada uno de los niveles (físicos, de trabajo, estructura básica y detalles). En el caso anterior, por ejemplo, la función «laminar» está asociada al principio físico laminación y el modificador funcional «accionar de arriba hacia abajo la palanca de la prensa» está asociado a la estructura básica número 4 (Figura 7.6). Al realizar está asociación, cada uno de los elementos FBS estará ubicado en alguno de los cuatro niveles comentados. Una vez realizada esta asociación se procede a distribuir el valor hallado de la flexibilidad global entre todos los elementos de la sesión. Para ello se procede de la siguiente manera: Repartir el valor calculado de la flexibilidad total en cada nivel de acuerdo a las proporciones establecidas en el modelo original (10, 6, 3 y 1 punto), es decir: 50% para el nivel de principios físicos, 30% para el nivel de principios de trabajo, 15% para estructuras básicas y 5% para detalles de las estructuras. De esta manera, para el participante del ejemplo que obtuvo una flexibilidad de 13,4 puntos: 6,7 corresponde a principios físicos; 4.02 a principios de trabajo; 2,01 a estructuras básicas y 0,67 a estructuras de detalle.

En cada nivel, repartir la proporción correspondiente entre los diferentes elementos del proceso, teniendo en cuenta la ponderación de cada uno de ellos: 50% para las estructuras, como elementos definitivos del diseño, 30% para las funciones y 20% para los modificadores. Entonces, por ejemplo, si en el nivel de estructuras básicas hay asociadas 4 funciones y 5 modificadores, los 2,01 puntos correspondientes a ese nivel se deberán repartir así: 1,005 puntos (50%) entre las seis estructuras básicas, por lo que cada una tendrá 0,1675 puntos; 0,603 puntos (30%) entre las 4 funciones, esto es, 0,1508 puntos para cada una; 0,402 puntos (20%) entre los 5 modificadores, lo que da 0,0804 para cada uno. Una vez que se ha asignado el puntaje a cada elemento FBS se tendrá el valor total para cada período del proceso ya que se sabe en qué momento se propuso la idea correspondiente. Este se obtiene al sumar las flexibilidades de todos los elementos presentes en el respectivo período. Esto es:

1 j jii

flexibilidad del periodo j C flex= =∑ (7.7)

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

174

donde:

ijflex = flexibilidad del elemento i en el período j

7.7.3 Índice de fluidez Se entiende por fluidez la facilidad para generar gran número de ideas durante la sesión experimental. Por ello, esta característica se determina sencillamente como la suma ponderada de todos los elementos generados en el período j. Esto es:

3 j k jkk

Fluidez del periodo j C w N= = ⋅∑ (7.8)

donde:

kw = es el peso de cada tipo de elemento k (0,5 estructuras, 0,3 funciones y 0,2 modificadores).

jkN = Número de ideas del tipo k en el período j.

7.7.4 Índice de elaboración Este índice relaciona el nivel de detalle, de desarrollo o complejidad con el que se describe o se elaboran las ideas. Es lógico definir el grado de elaboración de una función de acuerdo con la cantidad de sus modificadores funcionales, teniendo en cuenta que aquellos precisamente lo que hacen es ampliar y calificar la función aludida. Se propone, por lo tanto, medir el grado de elaboración de una función como el cociente del número de modificadores que la afectan (MFi) y el número total de modificadores en toda la sesión (MFT). Éste será considerado como el «peso» de la función bajo el criterio de elaboración. Esto es:

iF i

T

MFwMF

= (7.9)

Y la elaboración de todas las funciones desarrolladas en un período j, será la suma ponderada por el grado de elaboración de cada función, así:

1

n

Fj Fi MFjii

C w N=

= ⋅∑ (7.10)

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

175

donde: n = número total de funciones del período j.

MFijN = número de modificadores de la función i en el período j.

En forma similar, la elaboración de las estructuras básicas se medirá de acuerdo con la cantidad de estructuras de detalle desarrolladas, de la siguiente manera:

1

m

Ej l EDjll

C w N=

= ⋅∑ (7.11)

donde: m = número total de estructuras básicas del período j.

EDjlN = número de detalles de la estructura l en el período j.

lw = peso de detalles de la estructura l , que se calcula como el cociente entre el número de detalles de la estructura l (en todos los periodos) y el número total de detalles de todas las estructuras.

La elaboración total por cada período será la suma de la elaboración de las funciones y de las estructuras. Esto es:

4 j Fj EjElaboración del periodo j C C C= = + (7.12)

De esta manera se define numéricamente los cuatro índices que permitirán la valoración de la creatividad, y por lo tanto, de la efectividad de cada software evaluado durante cada periodo en el que se ha subdividido cada una se las sesiones experimentales. Los valores máximos obtenidos de cada índice para cada programa, se muestran en la Tabla 7.6.

Tabla 7.6 Valores máximos obtenidos para cada índice de calidad creativa

Programa Flexibilidad Originalidad Fluidez Elaboración Creatriz 4,84 1,39 2,20 2,00 Thoughtpath 6,04 1,73 2,00 3,11 Axon 4,96 2,06 2,90 2,81 Brainstorming 5,24 1,60 2,30 2,77 Sin-Software 5,16 1,78 2,60 3,34

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

176

7.7.5 Creatividad global Poder determinar un único valor para la creatividad no es una tarea sencilla. Cada uno de los índices propuestos hasta aquí, son independientes entres sí y utilizan escalas de valoración diferentes. Por ello no se puede definir una forma racional de combinarlos para calificar globalmente la creatividad. Aún así, y solamente para efectos de comparación entre los programas evaluados, se puede proponer la valoración global de la creatividad como la suma ponderada de los índices descritos. Para ello se propone aplicar la expresión siguiente:

4

1

ii

i i

índicec wvf=

=∑ (7.13)

donde:

c : Creatividad total

iíndice : Índice de creatividad i (i = originalidad, flexibilidad, fluidez y elaboración).

ivf : Valor máximo posible (de frontera) del índice de creatividad i

iw : Peso del índice de creatividad i. Para su aplicación, se supondrá que el valor máximo posible o de frontera de cada índice

( ivf ), será equivalente al máximo obtenido, según se presenta en el capítulo 8. Con ello

básicamente lo que se busca es uniformizar la escalas de valoración de los diferentes índices. También se asumirá que el peso de cada índice es el mismo, es decir, cada índice de creatividad tiene el mismo nivel de importancia para la valoración total. Con estas consideraciones, el valor máximo posible de la creatividad global será de 4, y la ecuación (7.13) se puede re-escribir como:

16,98 9,82 14,00 14,67flexibilidad originalidad fluidez elaboraciónc = + + + (7.14)

Y, en términos de porcentaje:

[%] ( 100) / 4c c= + (7.15)

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

177

7.8 Conclusiones del capítulo Se describe en este capítulo la forma en que se ha procesado la información obtenida en las sesiones experimentales. Las etapas seguidas incluyen la trascripción del protocolo (verbal, visual, informático y gráfico) seguida por la codificación de las unidades elementales denominadas aquí «acciones de diseño» y la identificación de elementos FBS. Las funciones, los modificadores y las estructuras son, por lo tanto, los elementos básicos para el análisis de resultados. Ha sido posible establecer una forma de identificación y codificación de las interrelaciones de tales elementos que conduce a la graficación de su evolución en el tiempo, cuya unidad es el «período» de 5 minutos de duración. Para lograr el propósito buscado de comparar objetivamente los resultados de la aplicación de cada software evaluado, fue necesario desarrollar un modelo de valoración. Tal modelo se sustenta conceptualmente en la propuesta de Takeda (1996) al considerar a la «función» como eje para la estructuración del proceso de diseño. Para construir una representación del diseño de productos como proceso y no solo como resultado final, se ha realizado una adaptación al modelo propuesto originalmente por Shah y Vargas (2003), para la determinación de lo que aquí se ha denominado «índices de creatividad» referidas a la flexibilidad, novedad, elaboración y fluidez de las ideas desarrolladas por los participantes. Se puede afirmar, entonces, que el modelo aquí desarrollado es una combinación de las siguientes propuestas: • Takeda (1996), para identificar los elementos FBS y su evolución,

• Shah y Vargas (2003) que posibilita la definición de funciones de calificación de la creatividad.

• Aportes propios del investigador, para combinar en forma adecuada los conceptos de los dos autores anteriores, y definir una nueva manera de representar el proceso de diseño bajo criterios de creatividad.

Además se integran en el modelo otros elementos importantes basados en las experiencias similares de Mulet (2003), de Goldshmith (1996) y de Suwa (1998), entre otros, quienes han desarrollado investigaciones con temáticas afines a la presente. Entre otros aspectos, han aplicado modelo FBS y han presentado alternativas para la codificación de datos experimentales y para la representación del proceso de evolución

Capitulo 7. Modelado de resultados de la fase experimental

178

funcional, de tal manera que sus experiencias han sido útiles en esta etapa de la investigación. Como resultado de la integración y adecuación de los criterios expuestos por estos autores y por el aporte propio, ha sido posible el desarrollo de un modelo de procesamiento y valoración de estudios de protocolo de diseño no exclusivamente verbales, lo cual se puede considerar como un aporte valioso de esta investigación. Todos los archivos generados en la implementación del modelo para cada participante se encuentran en el CD3 que se anexa. Los resultados obtenidos mediante la aplicación de este modelo serán sujeto de presentación del próximo capítulo.

CAPÍTULO 8

ANÁLISIS DE RESULTADOS POR PROGRAMA

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

181

8 ANÁLISIS DE RESULTADOS POR PROGRAMA

8.1 Introducción Los resultados obtenidos luego de aplicar el modelo de valoración expuesto en el capítulo anterior, se pueden dividir en dos categorías: análisis individual de cada programa específico y análisis comparativo entre los cuatro programas estudiados. En este capítulo se presenta la primera categoría, es decir, por programa. Con este tipo de análisis se pretende identificar las tendencias de uso de cada programa, los módulos preferidos, las herramientas más útiles en cuanto al apoyo en la generación de ideas y, en general, las características que marcan diferencias entre ellos. Para este propósito resulta conveniente tratar los datos desde el punto de vista de tiempos y cantidades, esto es, bajo la perspectiva puramente numérica. Pero también será importante verlo bajo la perspectiva de la calidad del proceso y de los resultados obtenidos. Tal como se ha explicado en el modelo utilizado, tales características, se han valorado numéricamente, de manera que es posible establecer objetivamente las diferencias. El capítulo se estructura de tal manera que, para cada tipo de programa evaluado, los resultados se presentan en cuatro categorías diferentes que cubren los propósitos señalados: tiempo, cantidad, calidad creativa y proceso global. Así, en primer lugar se hace un análisis de la distribución del tiempo de la sesión experimental, especificando en cada caso, cuánto se empleó en cada una de las actividades desarrollas, y cuánto en cada módulo del respectivo programa. Este análisis se presenta tanto en forma tabular como gráfica de distribución porcentual. Luego se pasa a precisar la cantidad total de ideas en toda la sesión, así como el flujo de ideas por unidad de tiempo y su distribución de acuerdo con el origen de tales ideas. Este análisis permite descubrir los módulos más efectivos en cuanto a cantidad de ideas que pudieron originar. En tercer lugar, se presenta el análisis de calidad creativa, de acuerdo con los cuatro índices descritos en el Capítulo 7: flexibilidad, fluidez, elaboración y originalidad. En cada caso se muestra, mediante gráficas de barras, el comportamiento de los cuatro participantes por cada programa, de tal manera que su conjunto posibilita ver la tendencia total propiciada por el software.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

182

En cuarto lugar, y para terminar, se realiza el análisis del proceso global. Allí se presenta el valor de la creatividad global para cada participante. Al final se presenta el estudio de la evolución del proceso de generación de ideas durante el transcurso de las sesiones. Para la descripción y el análisis de los resultados obtenidos, se utiliza la clasificación de las actividades desarrolladas por los diferentes participantes, así como la codificación de los módulos o herramientas de cada programa, presentados en el Capítulo 7 y resumidos en las Tablas 7.1 y 7.2.

8.2 Axon Idea Processor© Los módulos y herramientas específicos y, en general todas las características de este software ya fueron expuestas en forma resumida en el capítulo 4 y con detalle en Anexo 1, sin embargo se considera oportuno presentar un rápido resumen aquí, con el fin de contextualizar la presentación de los resultados. Los módulos específicos y las técnicas creativas disponibles son los siguientes:

• Mapas mentales. Como el tipo de estructura básica de Axon.

• Modificadores de elementos. Es el conjunto de herramientas que permiten editar los elementos básicos: formas geométricas diferentes, colores, resaltados, tipos de fuentes, enlaces o hipervínculos, etc.

• Pads. Referido a la hoja de texto que se despliega cuando se marca una idea. Allí se puede escribir cualquier aclaración o precisión de la idea.

• Analizer. Herramienta para análisis del texto introducido al programa (nombres de ideas, descripción de ideas, pads).

• Checklist. Listas de verificación suministradas por el programa, clasificadas en varias categorías. Se espera que esta lista lleve al usuario a pensar en características adicionales del producto o del problema que resuelve.

• Generador. Herramienta que permite generar frases específicas a partir de esquemas generales predefinidos.

• Radom Word. Es un generador de palabras aleatorias. Tiene la opción de generarse dentro de ciertas categorías (colores, roles, sonidos, acciones, etc.), combinada con otra palabra y generada cada cierto período de tiempo en forma automática.

• Questions. Genera preguntas asociadas con la palabra que el usuario ingrese y, también, bajo diferentes categorías (evento, lugar, cosas, etc.).

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

183

8.2.1 Análisis de tiempos Este análisis se desglosa en tiempos globales y tiempos promedio, tanto para las actividades genéricas como para los módulos específicos del software. a. Tiempo global La Tabla 8.1 muestra los tiempos de las sesiones para cada uno de los participantes, así como la suma total y los promedios. Hay que recordar que cada sesión experimental se dividió en dos partes, con un tiempo sugerido de 55 minutos cada una y un receso intermedio de 10 minutos. En total fueron 2 horas de trabajo por cada participante.

Tabla 8.1 Tiempos globales para Axon Idea Processor©

Participante* 1ª parte 2ª parte Total A-1 1:02:21 0:49:34 1:51:55 A-2 0:55:56 0:55:01 1:50:57 A-3 0:44:08 0:28:42 1:12:50 A-4 0:56:40 0:59:00 1:55:40

Total 3:39:05 3:12:17 6:51:22 Promedio 0:54:46 0:48:04 1:42:50

* la letra A corresponde a la inicial del nombre del programa, en este caso Axon,

El participante A-3 muestra un tiempo de actividad inferior (particularmente en la segunda parte), lo cual afecta los valores promedio. El cumplimiento de sus expectativas particulares con la sesión fue la razón argumentada para dar por terminada la sesión en un tiempo menor al estipulado, aunque lo que se apreció fue poca tolerancia a la búsqueda de nuevas ideas de solución. Esto pudo deberse a la falta de motivación o a considerar como bueno y suficiente el conjunto de soluciones propuesto. b. Tiempos en detalle La distribución media del tiempo utilizado por cada actividad genérica y en cada parte se muestra en la Tabla 8.2. Se puede notar una distribución similar del tiempo en las dos partes de la sesión, exceptuando las actividades de dibujo (4), navegación (6) y escribir/editar en el programa (7). Este tipo de distribución resulta razonable toda vez que durante la primera parte se solicitó centrarse en el programa, mientras que en la segunda se permitió el uso de papel para expresar las ideas. Aún así, continua siendo significativo el tiempo empleado usando

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

184

el programa durante la segunda parte (10/48 minutos), lo cual puede indicar una percepción de utilidad del software frente al método tradicional de papel y lápiz.

Tabla 8.2 Distribución media de tiempos por actividad

Actividad 1ª Parte 2ª Parte Total 1 Lectura de problema asignado / guía 0:03:04 0:00:23 0:03:27 2 Manipulación de envases de tetrabrik® 0:04:52 0:03:13 0:08:05 3 Hablar: explica sus ideas o comentarios generales 0:08:50 0:09:24 0:18:14 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 0:00:00 0:15:45 0:15:45 5 Pensar 0:02:58 0:01:44 0:04:42 6 Navegar en el programa / Leer instrucciones 0:09:12 0:03:35 0:12:47 7 Escribir / Editar en el programa 0:22:07 0:10:12 0:32:20 8 Leer descripciones solicitadas por el programa 0:01:43 0:02:17 0:04:00 9 Otras acciones solicitadas por el programa 0:00:00 0:00:00 0:00:00

10 Otras acciones no clasificadas 0:01:59 0:01:31 0:03:31 En términos de porcentaje, la distribución del tiempo por actividad se muestra en la Figura 8.1. En ella se puede notar que las actividades más representativas fueron: 3-hablar (18%); 4-dibujar (15%), 6-navegar (12%) y 7-escribir en el programa (32%). Ellas suman en total el 77% del tiempo.

Figura 8.1 Distribución porcentual del tiempo por actividad

para Axon Idea Processor©

El hecho de que el 44% del tiempo lo haya empleado en navegar y escribir en el programa, puede significar también que la atención requerida para estas actividades fue grande, ya sea por la configuración del programa o por el grado de dificultad. De acuerdo con las observaciones durante las sesiones y las prácticas preliminares, se puede afirmar que este programa invita al usuario a ser escrupuloso en la edición de ideas (ortografía, sintaxis, redacción, tamaño) lo que no significa mayor dificultad, pero sí mayor atención a

1. Lectura del problema 2. Manipulación de envases 3. Hablar (explicaciones) 4. Dibujar 5. Pensar 6. Navegar en el programa 7. Escribir/editar en el

programa. 8. Leer descripciones

solicitadas 9. Otras acciones solicitadas 10.Sin clasificar.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

185

tales aspectos, que para el efecto, son intrascendentes, y, por lo tanto, distraen al diseñador en su tarea de generación de conceptos. c. Tiempo por módulo del programa La Tabla 8.3 muestra la distribución del tiempo empleado con el programa entre los diferentes módulos en los que éste se estructura. Estos datos revelan que el 92% del tiempo empleado en el programa correspondió a actividades relacionadas con la construcción de mapas metales (55%), escribir en las ventanas (pads) desplegables de los elementos (22%) y en editar las ideas (15%). Se puede concluir que la utilidad hallada en este programa se centra en la elaboración y edición de mapas mentales. Las otras herramientas disponibles no fueron casi utilizadas.

Tabla 8.3 Tiempo por módulo. Axon Idea Processor©

Modulo Tiempo % 1 Mind Map 0:26:04 54,9 2 Modificadores 0:06:56 14,6 3 Pads 0:10:27 22,0 4 Analizer 0:00:25 0,9 5 Checklist 0:00:56 2,0 6 Generator 0:00:04 0,1 7 Random Words 0:01:39 3,5 8 Questions 0:00:56 2,0

Se puede concluir de este análisis de tiempos, que el programa fue utilizado casi exclusivamente como un constructor de mapas mentales, aunque existiese la posibilidad de utilizar otras herramientas disponibles para ayudar a generar ideas.

8.2.2 Análisis de cantidades El análisis de las cantidades que se presenta a continuación se ha subdividido entre los diferentes tipos de ideas en las que se ha clasificado el proceso (funciones, modificadores funcionales y estructuras). Se presentará un análisis de cantidades absolutas y de cantidades relativas al tiempo utilizado en cada una. a. Total de ideas Se presenta en la Tabla 8.4 la cantidad de ideas generada por cada participante en cada parte y desglosada por tipo de idea. La cantidad de funciones y modificadores funcionales es sensiblemente mayor en la primera parte: 28 vs. 9, para funciones y 47 vs. 30 para modificadores. Mientras que las estructuras se generaron en mayor numero durante la

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

186

segunda parte, aunque no con una diferencia significativa con respecto a la primera parte (20 vs. 25). Esta tendencia es seguida por todos los participantes con excepción del A-2, quien desarrollo más ideas durante la segunda parte.

Tabla 8.4 Cantidad total de ideas para Axon Idea Processor©

1ª Parte 2ª Parte TOTAL Participante F MF E F MF E F MF E Total

A – 1 7 19 4 2 10 9 9 29 13 51 A – 2 5 4 3 6 7 7 11 11 10 32 A – 3 8 12 9 1 3 4 9 15 13 37 A – 4 8 12 4 0 10 5 8 22 9 39

Total Ideas: 28 47 20 9 30 25 37 77 45 159 F: función; MF: modificador funcional; E: estructura

Los resultados también permiten ver que aproximadamente la mitad del total de las ideas son modificadores funcionales (77 de un total de 159 o 48%). El restante se distribuye casi equitativamente entre funciones y estructuras. Estos datos reflejan la tendencia de los participantes a delimitar el espacio de diseño mediante la calificación de las funciones identificadas, esto es, mediante el uso de modificadores funcionales. b. Flujo de ideas Debido a que el tiempo de las sesiones fue diferente entre los participantes por razones diversas20, conviene mostrar las cantidades de ideas con referencia al tiempo de la sesión respectiva, esto es, el flujo de ideas. La Tabla 8.5 muestra un valor medio de flujo de ideas de 0,397 idea/min aunque con una desviación estándar elevada (0,102), debido principalmente al participante A-2, con el valor más bajo y al A-3 con el mayor valor.

Tabla 8.5 Flujo de Ideas, caso Axon Idea Processor©

Participante Flujo

Ideas/min A -1 0,456 A -2 0,288 A -3 0,508 A -4 0,337

Promedio 0,397 Desv. estándar 0,102

20 Algunos participantes argumentaron satisfacción con la solución encontrada antes de finalizar el tiempo estipulado. Otros evidenciaban desmotivación por razones personales. Otros indicaban cansancio físico.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

187

El valor para alto para el caso A-3 se explica por el hecho de que aquel participante fue el que utilizó menos tiempo en la sesión, pero durante él generó un número de ideas razonablemente alto. La desviación estándar tan marcada imposibilita deducir otras conclusiones con este criterio. c. Origen de ideas Indudablemente que la asignación o identificación del origen de una idea no es una tarea simple, toda vez que hay factores fuera del control experimental que influye en el diseñador o ingeniero (conocimiento anterior, experiencias relacionadas, motivaciones intrínsecas, estado de ánimo, personalidad, etc.) a la hora de proponer ideas de solución a un problema. Aun así, se trató de identificar lo que se podría denominar la fuente inmediata de una idea, haciendo referencia al hecho de que si bien es cierto existe una gran cantidad de factores imposibles de controlar, es posible relacionar la generación de una idea con la actividad o el estímulo inmediatamente anterior. Es decir, se trata de una fuente que construye un puente entre aquellos factores mencionados y la idea propiamente dicha. Con este criterio, el origen de las ideas se ha subdividido en dos grupos. En el primero están aquellas relacionadas con fuentes externas al software y en el segundo, las que tienen que ver con algún modulo o herramienta específica del mismo. El primer grupo de fuentes de origen comprende las siguientes: • Enunciado del problema. Durante la propia lectura del problema asignado se generan

ideas de solución, ya que el enunciado es la primera y más importante aproximación al problema, y aunque el diseñador trabaje posteriormente para acotarlo o precisarlo, sigue siente el referente principal.

• Experiencias evocadas. Muchas ideas se pueden generar solamente recordando alguna situación anterior similar y la forma en que se ha solucionado, sin requerir ninguna clase de estimulo para recordarlo.

• Manipulación de envases de zumo/leche. El conocimiento de las características del problema se ve enriquecido cuando se logra un contacto directo con él. En este caso, se buscó tal conocimiento al suministrar a cada participantes envases de tetrabrik® para su manipulación.

• Dibujos o descripciones previas. Puede existir un efecto de cadena entre las ideas que se generan en una sesión de diseño. Es decir, que una idea previa lleve a otra y ésta a otra más. Esto sucede cuando, al elaborar un dibujo o una descripción de una idea, se establece la necesidad de mejorarla o se identifica otra forma de solución.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

188

En el segundo grupo de fuentes de ideas, se agrupan las herramientas y módulos existentes en el software en particular que se utiliza. Para el caso específico de Axon idea processor© tales módulos ya fueron comentados al introducir este apartado. La Tabla 8.6 muestra los resultados para este software. Se presenta una distribución muy equilibrada entre los módulos del software y las fuentes externas al software: 78 y 81 respectivamente, cuando se ven los resultados totales. Sin embargo cuando se analizan los valores individuales la tendencia no es tan clara, ya que si bien en los dos primeros casos (A-1 y A-2) se evidencia marcadamente la tendencia de ideas generadas a partir del software, para los otros dos participantes ocurre lo contrario, aunque con menos diferencia.

Tabla 8.6 Origen de ideas, para las sesiones de Axon Idea Processor©

Participante ORIGEN A-1 A-2 A-3 A-4 Total

1 Enunciado del problema (en forma directa) 5 4 3 5 17 2 Experiencias evocadas 2 3 14 7 26 3 Manipulación de envases de zumo y de leche 7 6 9 12 34 4 Dibujo previamente elaborado 2 0 2 0 4 5 Módulo del programa 35 19 9 15 78 6 No detectable 0 0 0 0 0

Lo que se puede concluir en todos los casos es el número importante de ideas generadas a partir del software. Esta conclusión queda mejor sustentada al examinar la Figura 8.2.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1 2 3 4 5 6

Origen

Nº I

deas

A-1

A-2

A-3

A-4

Figura 8.2 Origen de ideas, para Axon Idea Processor©

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

189

Por otro lado, la Tabla 8.7 hace una precisión sobre los módulos específicos del programa que han dado origen a ideas durante las sesiones de Axon idea processor©.

Tabla 8.7 Origen de ideas dentro del programa Axon Idea Processor©

Participantes Módulos de Axon A-1 A-2 A-3 A-4 Total

1 Mind Map 35 6 9 15 65 2 Modificadores 0 0 0 0 0 3 Pads 0 0 0 0 0 4 Analizer 0 0 0 0 0 5 Checklist 0 0 0 0 0 6 Generator 0 0 0 0 0 7 Random Words 0 3 0 0 3 8 Questions 0 10 0 0 10

Es claro que la gran mayoría de las ideas generadas por el uso del software, lo fueron cuando se estaba construyendo mapas metales (65 ideas, equivalente al 83%) y solamente en el caso A-2, las herramientas Questions (10 ideas) y Random Words (3 ideas) tuvieron protagonismo. Esto indica que si bien es cierto existe una serie de herramientas dentro del programa que ayudan a generar ideas inclusive cuando se construyen mapas mentales, no lo hace en forma explicita o la interfase no es adecuada, como para estimular su uso.

8.2.3 Análisis de calidad creativa La calidad de los resultados se ha calculado con base en el modelo modificado de Shah, que se describió en el capitulo siete. Los índices de creatividad durante el proceso de cada uno de los participantes se presenta desglosado en sus componentes: flexibilidad, fluidez, elaboración y originalidad. a. Índice de flexibilidad La flexibilidad durante toda la sesión tiene el comportamiento mostrado en la Figura 8.3. En ella se aprecia las tendencias que describen el comportamiento de los participantes en cada sesión. Destaca las “picos” que se presentan durante los periodos 1-2, que corresponde al inicio de la sesión cuando regularmente se presenta una gran variedad de alternativas de solución. Luego durante los periodos 5 al 7, durante los cuales, en todos los casos, hubo un marcado aumento en este indicador. Posteriormente sigue un tiempo de “latencia” entre los periodos 7 al 12, donde se notas índices bajos, para volver a

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

190

aumentar gradualmente entre el período 13 y 16, coincidiendo con la fase intermedia de la segunda parte de cada sesión. Los valores más altos que se presentan en aquellos periodos, coinciden con la búsqueda de nuevas alternativas de solución. Al iniciar la primera parte cuando el diseñador busca formas de resolver el problema y promediando la segunda parte cuando se ha terminado de dibujar sobre el papel las ideas generadas previamente y se procede a explorar nuevas formas de resolver el problema.

0

2

4

6

8

10

12

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Flex

ibili

dad A-4

A-3A-2A-1

Figura 8.3 Flexibilidad durante el proceso, usando Axon Idea Processor©

b. Índice de fluidez

0

1

2

3

4

5

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Flui

dez

A-4

A-3

A-2

A-1

Figura 8.4 Fluidez durante el proceso, usando Axon Idea Processor©

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

191

La fluidez, índice que habla sobre la cantidad de ideas generadas muestra, de acuerdo con la Figura 8.4, una tendencia un poco más uniforme a lo largo de todo el proceso. Destaca sí el hecho de que durante la primera media hora de cada parte (seis periodos de cinco minutos), se genera el mayor número de ideas, para luego decaer al finalizar cada parte. Esta tendencia se ve alterada en el período seis, cuando se presenta un pico alto de fluidez. En todo caso, es notoria la diferencia de fluidez entre las dos parte de la sesión, siendo mayor en la primera, cuando se está explorando en busca de alternativas. c. Índice de elaboración El índice de elaboración para este programa se muestra en la Figura 8.5. Se puede notar que los valores más altos suceden justo después de que de los periodos de máxima fluidez. Esto resulta lógico teniendo en cuenta que una vez generada la idea se requiere elaborarla, esto es, calificarla o aclararla con algún grado de detalle. Eso es precisamente la elaboración.

0

1

2

3

4

5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Elab

orac

ión

A-4

A-3

A-2

A-1

Figura 8.5 Elaboración durante el proceso, usando Axon Idea Processor©

d. Índice de originalidad El índice de originalidad es el que muestra mayor uniformidad a lo largo de toda la sesión, salvo los valores puntuales que se presentan en los periodos 6 y 16, que coinciden con aquellos donde se presenta mayor índice de fluidez. La Figura 8.6, muestra, al igual que en todos los tres indicadores anteriores, un mayor índice de originalidad en la primera parte de la sesión, aunque para este caso la diferencia con la segunda parte no es tan marcada.

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

192

0

1

2

3

4

5

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Orig

inal

idad A-4

A-3

A-2

A-1

Figura 8.6 Índice de originalidad para el caso de Axon idea processor©

8.2.4 Análisis del proceso a. Creatividad global Para complementar este análisis se ha calculado el índice de creatividad global para cada participante obteniendo los valores mostrados en la Tabla 8.8. Este valor se contrasta con la creatividad individual obtenida con el test CREA, expresado en la última columna con el índice obtenido con el baremo de esta prueba.

Tabla 8.8 Índice global de creatividad para el caso de Axon idea processor©

ParticipanteCreatividad global (%)

Creatividad individual

A-1 84.97 90 A-2 67.28 n.d. A-3 69.74 20 A-4 66.49 80

Aquí, como en el caso anterior, es claro el valor inferior del partcipante A-2 con referencia a los demás. Encontrar razones para ello resultaría un tanto especulativo, pero seguramente estarán asociadas con la motivación personal. Con la salvedad de que el participante A-2 no realizó la prueba CREA, es interesante notar que aunque los valores obtenidos por el participante A-1 tienen correspondencia entre sí (valores semejantes de creatividad global y creatividad como individuo), no ocurre lo mismo para los casos A-3 y A-4. Esto parece indicar que el software pudo haber

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

193

influenciado el proceso de diseño, afectando los resultados obtenidos por el diseñador, en particular el A-3, quien aunque tuvo un CREA bajo, mostró una creatividad global alta. b. Análisis de evolución del proceso La Figura 8.7 muestra la curva de evolución del flujo de ideas durante el proceso. En este análisis se muestra la evolución del flujo de ideas durante todo el proceso de desarrollo del producto, es decir, teniendo en cuenta todos los tipos de ideas generadas sin distinguir entre funciones, modificadores y estructuras.

A-1

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Sc

Tota

l Ide

as

A-2

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Sc

Tota

l Ide

as

A-3

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Sc

Tota

l Ide

as

A-4

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Sc

Tota

l Ide

as

Figura 8.7 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso Axon idea Processor©

(Sc: esfuerzo creativo)

Nuevamente se aprecia una tendencia clara para los casos A-3 y A-4, que muestra la forma como va disminuyendo la producción de ideas en la medida que pasa el tiempo, comenzando desde un valor similar y mostrando algunos “picos” de producción. En los otros dos casos, A-1 y A-2, no resulta tan clara la tendencia y se muestra más una

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

194

producción de ideas caracterizada por “picos” de similar magnitud a lo largo de todo el proceso.

8.2.5 Conclusiones Los resultados obtenidos mediante el uso de este software, que aquí se han presentando, sugiere algunas conclusiones, tales como: • El programa fue utilizado solamente como un editor de mapas mentales, a pesar de

disponer de herramientas adicionales que podrían haber potenciado la generación de ideas. Esto lo pudo ocasionar tanto la falta de mayor comprensión y manejo del programa por parte de los participantes, como el diseño de la interfase que no resulta tan clara como podría ser para estimular el uso de tales herramientas.

• Estimularía mucho a usar las herramientas de ayuda si al momento de invocarlas se abriera un indicador de su forma de uso (una especie de ventana de ayuda o sugerencia), al igual que mejorar la presentación de tales herramientas, buscando que sean más intuitivas para el usuario.

• En la medida que avanza el proceso, la generación de ideas tiende a disminuir. Esto sugiere la necesidad de alentar el uso de herramientas adicionales después de un cierto período de tiempo. Por ejemplo, mostrando cada cierto tiempo de inactividad del programa o de inicio de sesión, alguna sugerencia de ayuda, como la que suele aparecer con los programas de Microsoft Office.

• La característica más destacada por parte de los participantes fue la posibilidad de escribir dentro de cada idea la explicación correspondiente, mediante el uso de la ventada de hipertexto disponible en la aplicación.

• Existe la tendencia por parte de los usuarios a fijar mucha atención en aspectos puramente formales del mapa mental: alineación, ortografía, estilo de redacción, etc. Ello parece inevitable cuando se utiliza un ordenador como instrumento de ayuda y, comparado con el método tradicional de esquematizar en papel, implica la distracción del objetivo mismo de la sesión. Resultaría útil para ayudar a solucionar este problema que existiese una configuración por defecto de mapa mental mucho más simple que las plantillas que propone este programa y que se advirtiera explícitamente de este riesgo sugiriendo la edición del mapa para el final de la sesión.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

195

8.3 Brainstorming Toolbox© La presentación de los resultados de las sesiones experimentales de este software y de los siguientes se hará omitiendo las explicaciones de carácter general que se dieron en el numeral 8.2 y el texto se concentrará en las particularidades de cada uno. Los módulos y herramientas específicos de este programa, son:

• Introduction screen. Pantalla inicial para introducir los datos y el enunciado del problema.

• What problem. Preguntas que invitan a aclarar los detalles y a reformular, si es necesario, el planteamiento del problema que se quiere resolver.

• Random Picture. Herramienta que presenta en pantalla fotografías con diferentes temáticas con el fin de estimular la generación de relaciones y de ideas de solución.

• Random Word. Como en el caso anterior, pero utilizando palabras de carácter genérico.

• False Rules. Presenta una serie de reglas, refranes, recetas o leyes físicas, e invita al usuario a establecer formas de aplicación de tales elementos al problema que resuelve.

• SCAMPER. Técnica que, mediante la aplicación de criterios específicamente propuestos, generan alternativas de solución. Por ejemplo, al seleccionar la letra “S” (de sustituir), se hacen preguntas o se dan instrucciones para aplicar la sustitución de elementos para resolver el problema.

• Role Play. El programa escoge diversos personajes o profesiones para que el usuario adopte ese rol y busque respuestas diferentes para el problema a resolver.

Con esta breve explicación se pretende ilustrar la forma de organización y las herramientas ofrecidas por el software.

8.3.1 Análisis de tiempos a. Tiempo global En la Tabla 8.9 se presenta los tiempos empleados por cada uno de los participantes que utilizaron este programa. El participante B-2 muestra un tiempo de actividad inferior a

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

196

todos los demás, lo cual tiene un efecto en el total y la media. Argumentó su estado de ánimo como razón para terminar antes de tiempo. Aún así, el valor promedio del tiempo en cada sesión se aproxima al esperado (50 minutos), haciendo la acotación de que para el caso mencionado se puede esperar resultados diferentes por este motivo.

Tabla 8.9 Tiempos globales para Brainstorming Toolbox©

Participante 1ª parte 2ª parte Total B-1 0:51:36 1:00:00 1:51:36 B-2 0:35:00 0:40:51 1:15:51 B-3 0:53:35 0:54:10 1:47:45 B-4 0:48:53 0:55:10 1:44:03

Total 3:09:04 3:30:11 6:39:15 Promedio 0:47:16 0:52:33 1:39:49

b. Tiempos en detalle La distribución media del tiempo utilizado por cada actividad genérica y en cada parte se muestra en la Tabla 8.10 Distribución media de tiempos por actividad, para el caso de Brainstorming Toolbox©. A diferencia del Axon idea processor©, aquí se presentan resultados diferentes en cada parte en la mayoría de las actividades, exceptuando: otras acciones solicitadas por el programa (9) y otras acciones no clasificadas (10). El tiempo de uso del programa en la segunda parte de la sesión no es tan importante como fue para el anterior programa y se puede decir que se uso solamente para releer algunas de las descripciones previamente elaboradas (en la primera parte).

Tabla 8.10 Distribución media de tiempos por actividad, para el caso de Brainstorming Toolbox©

Actividad 1ª Parte 2ª Parte Total 1 Lectura de problema asignado / guía 0:02:05 0:00:05 0:02:10 2 Manipulación de envases de tetrabrik® 0:00:30 0:04:25 0:04:55 3 Hablar: explica sus ideas o comentarios generales 0:02:02 0:07:51 0:09:53 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 0:00:00 0:21:36 0:21:36 5 Pensar 0:01:27 0:00:36 0:02:02 6 Navegar en el programa / Leer instrucciones 0:20:09 0:08:19 0:28:28 7 Escribir / Editar en el programa 0:15:11 0:02:40 0:17:52 8 Leer descripciones solicitadas por el programa 0:00:35 0:02:35 0:03:09 9 Otras acciones solicitadas por el programa 0:00:00 0:00:00 0:00:00

10 Otras acciones no clasificadas 0:05:17 0:04:26 0:09:43 En términos de porcentaje, la distribución del tiempo por actividad se muestra en la Figura 8.8. Las actividades más representativas en términos de tiempo consumido fueron: 6-navegar en el programa (28%), 4-dibujar (22%), 7-escribir en el programa (18%) y 3-hablar (10); para un total el 78% del tiempo.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

197

12%

25% 3

10%

422%

52%6

28%

718%

83%

1010%

Figura 8.8 Distribución porcentual del tiempo por actividad

para Brainstorming Toolbox©.

El tiempo total empleado en el programa (46%) fue prácticamente igual al caso de Axon. Sin embargo, a diferencia de aquel, se puede afirmar que este fue un tiempo real de uso, es decir, no fue tiempo empleado en la edición de palabras o de elementos del programa, ya que la configuración de este software, mucha más sencillo, lo hace útil casi desde el inicio de su uso. c. Tiempo por módulo del programa La Tabla 8.11 muestra la distribución del tiempo empleado dentro del programa (46% del total), entre los diferentes módulos en los que éste se estructura.

Tabla 8.11 Tiempo promedio por módulo. Brainstorming Toolbox©

Modulo Tiempo % 1 Introduction Screen 0:00:26 0,9 2 What Problem 0:11:09 23,8 3 Random Word 0:05:40 12,1 4 Random Picture 0:16:35 35,4 5 False Rules 0:02:18 4,9 6 SCAMPER 0:06:03 12,9 7 Role Play 0:04:39 9,9

Estos datos revelan que el módulo denominado «random picture» con el 35.4% del tiempo es el preferido por el conjunto de los participantes. Esta preferencia perece debida al hecho de que las figuras trasmiten mucha más información que las solas palabras y

1. Lectura del problema 2. Manipulación de

envases 3. Hablar (explicaciones) 4. Dibujar 5. Pensar 6. Navegar en el programa 7. Escribir/editar en el

programa. 8. Leer descripciones

solicitadas 9. Otras acciones

solicitadas 10. Sin clasificar.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

198

porque al estar aquellas escritas en inglés, tuvieron mayor grado de dificultad para asociarlas a nuevas ideas. Aún así, tanto «random word» como «SCAMPER», cada una con algo más del 12% del tiempo, fueron muy utilizadas. El módulo que permite definir el problema con más precisión, el «what problem», obtuvo el segundo lugar de preferencia con cerca del 24% del tiempo. En los últimos lugares se ubican «role play» y «false rules» con 10% y 5% respectivamente. Se puede concluir de este análisis de tiempos, que todos los módulos del programa fueron utilizados por los participantes, algunos con mayor preferencia que otros, pero en su conjunto se puede apreciar eficiencia en todas las herramientas disponibles.

8.3.2 Análisis de cantidades a. Total de ideas Se presenta en la Tabla 8.12 la cantidad de ideas generada por cada participante en cada parte y desglosada por tipo de idea. La cantidad de funciones y modificadores funcionales es mayor en la primera parte: 21 vs. 14, para funciones y 81 vs. 33 para modificadores. Mientras que las estructuras se generaron en mayor número durante la segunda parte: 9 vs. 41. Esta última tendencia es seguida por los cuatro participantes, pero las primeras tendencias no son seguidas por todos. Por ejemplo, para el caso de las funciones, los participantes B-1 y B-4 produjeron mayor cantidad en la segunda parte, pero con una muy pequeña diferencia con respecto a la primera. Y para el caso de los modificadores, solamente el participante B-4 mostró una tendencia contraria a la promedio.

Tabla 8.12 Cantidad total de ideas para Brainstorming toolbox©

1ª Parte 2ª Parte TOTAL Participante F MF E F MF E F MF E Total

B – 1 4 30 1 5 9 12 9 39 13 61 B – 2 8 12 6 2 0 10 10 12 16 38 B – 3 6 29 1 3 8 13 9 37 14 60 B – 4 3 10 1 4 16 6 7 26 7 40

Total Ideas: 21 81 9 14 33 41 35 114 50 199 F: función; MF: modificador funcional; E: estructura

Los resultados también permiten ver que más de la mitad de las ideas son modificadores funcionales (114 de un total de 199, 57%), seguido por las estructuras (25%) y finalmente las funciones (18%). Estos datos reflejan la tendencia de los participantes a delimitar el

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

199

espacio de diseño proponiendo muchos modificadores funcionales. Sorprende el hecho de que existan más estructuras que funciones, lo que deja entrever la generación de varias alternativas de solución para cumplir las mismas funciones. b. Flujo de ideas La Tabla 8.13 muestra un valor medio de flujo de ideas de 0,497 idea/min con una desviación estándar del 0,079, debido principalmente al participante B-4, con el valor singularmente bajo. En todo caso, el flujo de ideas usando este software es muy bueno y revela una alta interacción con el usuario.

Tabla 8.13 Flujo de Ideas, caso Brainstorming toolbox©

Participante Flujo

Ideas/min B -1 0,547 B -2 0,501 B -3 0,557 B -4 0,384

Promedio 0,497 Desv. estándar 0,079

c. Origen de ideas. La Tabla 8.14 muestra el origen de las ideas para las sesiones con este software. Se presenta una clara ventaja para las ideas generadas por el uso del programa con respecto a las fuentes externas: 134 vs. 65, cuando se ven los resultados totales. Este tipo de diferencia se mantuvo para todos los participantes, lo cual deja ver la utilidad del Brainstorming toolbox© para generar gran número de ideas.

Tabla 8.14 Origen de ideas, para las sesiones de Brainstorming toolbox©

Participante ORIGEN B-1 B-2 B-3 B-4 Total

1 Enunciado del problema (en forma directa) 4 0 4 3 11 2 Experiencias evocadas 6 1 7 6 20 3 Manipulación de envases de zumo y de leche 9 6 10 2 27 4 Dibujo previamente elaborado 1 0 0 6 7 5 Módulo del programa 41 31 39 23 134 6 No detectable 0 0 0 0 0

Esta conclusión queda mejor sustentada al examinar la Figura 8.9.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

200

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

1 2 3 4 5 6

Origen

Nº I

deas

B-1

B-2

B-3

B-4

Figura 8.9 Origen de ideas, para Brainstorming Toolbox©

Por otro lado, la Tabla 8.15 hace una precisión sobre los módulos específicos del programa que han dado origen a ideas durante las cuatro sesiones. Es claro que la gran mayoría de las ideas generadas por el uso del software, lo fueron mediante el uso del módulo «random picture»: 68 ideas, equivalente al 50% del total generado en por el uso del software y solamente en el caso B-4 la diferencia no es tan marcada con referencia a las otras herramientas disponibles en el programa.

Tabla 8.15 Origen de ideas dentro del programa Brainstorming toolbox©

Participantes Módulos B-1 B-2 B-3 B-4 Total

1 Introduction Screen 0 0 0 0 0 2 What Problem 8 0 3 3 14 3 Random Word 11 7 0 6 24 4 Random Picture 16 15 28 9 68 5 False Rules 0 0 0 1 1 6 SCAMPER 3 1 8 3 15 7 Role Play 3 8 0 1 12

También se puede afirmar que las otras herramientas aunque en menor proporción mostraron eficacia a la hora de propiciar la generación de ideas y únicamente la ultima de ellas («role play») no destaca por su utilidad, debido a lo complejo que resultó traducir al castellano las frases hechas del inglés.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

201

8.3.3 Análisis de calidad creativa a. Índice de flexibilidad La flexibilidad durante toda la sesión tiene el comportamiento mostrado en la Figura 8.10. Destaca las “picos” que se presentan durante los periodos 2-3 (primera parte) y el 10 (segunda parte), que corresponde, como en el caso anterior, al inicio de la sesión cuando regularmente se presenta una gran variedad de alternativas de solución. Luego, aunque se presentan algunos “picos”, la tendencia muestra una disminución de la flexibilidad, que coincide con el hecho de concentrar la exploración de alternativas en principios físicos o de trabajo establecidos con anterioridad. Esta tendencia es más marcada para los casos B-1 y B-4, sobretodo después del período diez (en la segunda parte). El caso B-3 también muestra la tendencia en la primera parte, pero no así en la segunda donde la flexibilidad tiende a incrementarse hacia el final de la sesión. Los valores más altos que se presentan en aquellos periodos, coinciden con la búsqueda de nuevas alternativas de solución. Al iniciar la primera parte cuando el diseñador busca formas de resolver el problema y promediando la segunda parte cuando se ha terminado de dibujar sobre el papel las ideas generadas previamente y se procede a explorar nuevas formas de resolver el problema.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Periodo

Flex

ibili

dad

B-4B-3B-2B-1

Figura 8.10 Flexibilidad durante el proceso, usando Brainstorming toolbox©

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

202

b. Índice de fluidez La fluidez, índice que habla sobre la cantidad de ideas generadas muestra, de acuerdo con la Figura 8.11, una tendencia un poco más uniforme durante la mayor parte del proceso, exceptuando la parte final cuando evidentemente disminuye, debido a que los participantes se concentran más en detallar las soluciones que ya ha encontrado que en buscar nuevas ideas. Esta tendencia se ve alterada en los periodos tres y doce, cuando se presenta un pico alto de fluidez. En este último, las participantes B-1 y B-3 son los que propician el pico comentado. Como en el caso anterior, es notoria la diferencia de fluidez entre las dos parte de la sesión, siendo mayor en la primera, cuando se está explorando en busca de alternativas.

0

1

2

3

4

5

6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Periodo

Flui

dez

B-4B-3B-2B-1

Figura 8.11 Fluidez durante el proceso, usando Brainstorming toolbox©

c. Índice de elaboración El índice de elaboración para este software se muestra en la Figura 8.12. La tendencia muestra para cada parte un incremento hasta alcanzar un valor máximo hacia la mitad de la sesión (en la primera parte) y un poco antes de la mitad en la segunda parte, para luego disminuir gradualmente. El caso B-1 muestra al finalizar la sesión completa un valor elevado que modifica la tendencia comentada. Se puede concluir que hacia la mitad de cada parte de la sesión se está produciendo el mayor índice de elaboración de las ideas, precisándolas y buscando así una convergencia del proceso de diseño.

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

203

0

1

2

3

4

5

6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Periodo

Ela

bora

ción

B-4B-3B-2B-1

Figura 8.12 Elaboración durante el proceso, usando Brainstorming toolbox©

d. Índice de originalidad El índice de originalidad muestra algo más de uniformidad a lo largo de toda la sesión que en los otros indicadores, salvo los valores puntuales que se presentan en los periodos 3 y 12, que coinciden con aquellos donde se presenta mayor índice de fluidez. La Figura 8.13, muestra, al igual que en todos los tres indicadores anteriores, un mayor índice de originalidad en la primera parte de la sesión y una caída importante hacia el final de la sesión.

0

1

1

2

2

3

3

4

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Ori

gina

lidad B-4

B-3B-2B-1

Figura 8.13 Índice de originalidad para el caso de Brainstorming toolbox©

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

204

8.3.4 Análisis del proceso a. Creatividad global La Tabla 8.16 muestra los valores de la creatividad global en porcentaje comparándolos con la creatividad según el test CREA. Todos los casos tienen un índice global de creatividad alto, incluyendo el caso B-1, como el más creativo de todos los evaluados, incluyendo aquellos que no utilizaron software. Sin embargo, como en el caso anterior, no existe una correspondencia precisa entre los valores de creatividad calculados y los obtenidos con el test de creatividad personal. Sin analizar el caso B-2, se puede ver que para el caso B-4 la diferencia entre los dos valores es muy significativa y un poco menos para los otros dos casos. Una vez más, se puede ver que la influencia del software en el proceso de diseño es significativa y logra reducir las diferencias de la creatividad individual.

Tabla 8.16 Índice global de creatividad para el caso de Brainstorming toolbox©

ParticipanteCreatividad

global Creatividad individual

B-1 100 80 B-2 72,91 n.d B-3 91,94 97 B-4 77,53 30

b. Análisis de evolución del proceso En este análisis se presenta la forma como evoluciona la generación de ideas durante todo el proceso de desarrollo del producto. En la Figura 8.14 solamente se muestra la curva de evolución total para cada participante, es decir teniendo en cuenta la suma de todos los tipos de ideas generadas sin distinguir entre funciones, modificadores y estructuras. En general se puede ver que no existe una uniformidad en el proceso de generación de ideas, pero se advierte que estas se están produciendo durante todo el proceso, con algunos altibajos y no solamente en la fase inicial de la sesión. Esto es un indicador de que el programa logra mantener un flujo de ideas más o menos permanente. La excepción nuevamente la marca el caso B-2, el cual si evidencia una alta producción en la fase inicial para luego decaer gradualmente hasta finalizar.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

205

B-1

0

2

4

6

8

10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 2

Tota

l Ide

as

B-2

0

2

4

6

8

10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 2

Tota

l Ide

as

B-3

0

2

4

6

8

10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 2

Tota

l Ide

as

B-4

0

2

4

6

8

10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 2

Tota

l Ide

as

Figura 8.14 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso Brainstorming toolbox©

8.3.5 Conclusiones Los resultados obtenidos mediante el uso del software Brainstorming toolbox©, que se han presentando en este apartado, permiten deducir las siguientes conclusiones: • La sencillez del programa permite su utilización eficiente, esto es, el aprovechamiento

de todas las herramientas disponibles, casi en forma inmediata o con muy poco entrenamiento preliminar.

• El aspecto de la interfase no resulta tan serio como generalmente se espera de un buen programa de ordenador. Seguramente sería más atractivo si utilizara menos colores y estuviese menos cargada de información poco útil. Otro aspecto a mejorar es la ventana de escritura y edición de las ideas, que resulta muy pequeño y, por ello, difícil de visualizar. Además, en ciertas ocasiones, lo escrito en esta ventana no aparece posteriormente cuando se consulta el «summary» de la sesión.

• La técnica de «random picture» fue la más utilizada debido a la riqueza de información trasmitida por medio de graficas. Lo contrario ocurre con «false rules»

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

206

sustentada en frases hechas (instrucciones, leyes, reglamentos, etc.) que resultan difíciles de traducir.

• El programa logra mantener un fluido de ideas durante todo el tiempo de utilización, ya que no es necesario estar concentrado en aspectos formales de las ideas. Sin embargo, se dificulta lograr cierto grado de articulación entre ideas y éstas aparecen al final como ideas sueltas. Esta es una de las características de la técnica de brainstorming.

• La estructura general del programa se aprecia como rudimentaria. La base de datos de las figuras y las preguntas suministradas por el programa son estáticas, no permitiendo ninguna clase de reconfiguración ni personalización, que sería deseable para tratar de adaptarla a las preferencias personales y al tipo de problema que se quiere resolver.

8.4 CREAX Innovation Suite© Los módulos y herramientas de esta suite son aquellas que desarrollan la metodología TRIZ descrita en el Capítulo 3. Son:

• Problem description. Pantalla inicial para introducir los datos y el enunciado del problema. Es más completo que en el caso anterior.

• Redefinition. Como el nombre lo indica, propone la redefinición del mediante preguntas que llevan a pensar en otra dimensión problema.

• Relator. Pantalla de tipo gráfica para construir un modelo funcional del sistema objetivo.

• Resources. Es una ventana en forma de matriz de 3x3 para identificar los recursos disponibles en el sistema.

• Constrains. Idéntica a la anterior, pero para identificar las restricciones.

• Ideality. Es una interfase que indica la importancia de definir una solución ideal para el problema que se quiere resolver, pero a parte de esto, no brinda más ayuda.

• Contradictions. Es una herramienta que presenta la matriz de contradicciones y muestra los principios de solución con ejemplos gráficos.

• Principles. Muestra los principios inventivos (los mismos que muestra la herramienta anterior).

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

207

• Trends of evolution. Presenta como ejemplos, las tendencias de la evolución de la técnica.

• Knowledge. Es una pantalla que con accesos a las bases de datos de patentes de libre acceso.

8.4.1 Análisis de tiempos a. Tiempo global La Tabla 8.17 muestra los tiempos de las sesiones para cada uno de los participantes, así como la suma total y los promedios.

Tabla 8.17 Tiempos globales para CREAX innovation suite©

Participante* 1ª parte 2ª parte Total C-1 1:01:03 0:00:00 1:01:03 C-2 0:53:15 0:55:44 1:48:59 C-3 0:56:30 0:00:00 0:56:30 C-4 0:52:25 0:47:45 1:40:10

Total 3:43:13 1:43:29 5:26:42 Promedio 0:55:48 0:25:52 1:21:41

* la letra C corresponde a la inicial del nombre del programa, en este caso CREAX

Los participantes C-1 y C-3 realizaron la sesión en un tiempo menor al propuesto, argumentando la obtención de resultados satisfactorios y el cumplimiento de sus expectativas antes de finalizar el tiempo previsto. Parece que la motivación personal no fue suficiente para lograr mantener el interés por mayor tiempo. Lógicamente este hecho es tenido en cuenta en los análisis que se presentan aquí. Por el momento se aprecia una reducción en el tiempo promedio de la segunda parte a aproximadamente 26 minutos (de 50 esperados). b. Tiempos en detalle La distribución media del tiempo utilizado por cada actividad y en cada una de las dos partes en que se dividió la sesión experimental, se muestra en la Tabla 8.18

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

208

Tabla 8.18 Distribución media de tiempos por actividad, para CREAX innovation suite©

Actividad 1ª Parte 2ª Parte Total 1 Lectura de problema asignado / guía 0:04:35 0:00:21 0:04:56 2 Manipulación de envases de tetrabrik® 0:03:07 0:00:28 0:03:35 3 Hablar: explica sus ideas o comentarios generales 0:05:58 0:03:38 0:09:36 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 0:03:49 0:12:19 0:16:08 5 Pensar 0:09:24 0:01:52 0:11:16 6 Navegar en el programa / Leer instrucciones 0:12:01 0:05:31 0:17:31 7 Escribir / Editar en el programa 0:14:58 0:00:31 0:15:29 8 Leer descripciones solicitadas por el programa 0:01:12 0:00:47 0:02:00 9 Otras acciones solicitadas por el programa 0:00:00 0:00:00 0:00:00

10 Otras acciones no clasificadas 0:00:45 0:00:25 0:01:11

Para este software se aprecia una distribución del tiempo en general diferente para cada una de las dos partes. En la primera, obviamente se emplea más tiempo para actividades relacionadas con la comprensión del problema asignado (1), la navegación dentro del software (6) y escribir y/o editar en el software (7). También es mayor el tiempo empleado en otras acciones como manipular las envases de tetrabrik® (2), explicar ideas verbalmente (3) y pensar (5). Se puede interpretar esta diferencia de tiempos por el hecho de que el programa invita a concentrarse rápidamente en la solución al problema antes que en la exploración de muchas ideas generales. Lógicamente, también tiene que ver el hecho comentado de que dos de los participantes no hicieron una segunda parte. En términos de porcentaje, la distribución del tiempo por actividad se muestra en la Figura 8.15. En ella se puede notar que las cinco actividades más representativas en términos de tiempo consumido fueron: 3-hablar (12%); 4-dibujar (20%), 5-pensar (14%), 6-navegar (22%) y 7-escribir en el programa (19%). Ellas suman en total el 87% del tiempo.

16% 2

4%

312%

420%

514%

622%

719%

82%

101%

Figura 8.15 Distribución porcentual del tiempo por actividadpara CREAX innovation suite©

1. Lectura del problema 2. Manipulación de cajas 3. Hablar (explicaciones) 4. Dibujar 5. Pensar 6. Navegar en el programa 7. Escribir/editar en el

programa. 8. Leer descripciones

solicitadas 9. Otras acciones solicitadas 10. Sin clasificar.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

209

Las actividades directamente relacionadas con el software (6, 7, 8 y 9) totalizan 43% del tiempo total. De acuerdo con las observaciones de los participantes durante las sesiones y las prácticas preliminares, se puede afirmar que la técnica del TRIZ21 implementada por este software, requiere más tiempo de práctica y aprendizaje para lograr resultados satisfactorios. Este hecho también pudo afectar a aquellos que no terminaron toda la sesión (en particular al caso C-3). c. Tiempo por módulo del programa La Tabla 8.19 muestra la distribución del tiempo utilizando el software, entre los diferentes módulos en los que éste se estructura. En ella se aprecia que los dos módulos que más atención recibieron fueron «resources» (21.6%) y «relator o system model» (21.1%). Los dos son para el diseñador o ingeniero herramientas intuitivamente útiles. El primero porque permite identificar recursos disponibles y, en cierta manera, conduce la atención hacia aquellos que normalmente pasan desapercibidos, dando así la sensación de que al descubrirlos se podrá encontrar alguna solución novedosa. El segundo está constituido por una ventana gráfica, en la que se puede construir un modelo funcional del sistema. El hecho de que sea una herramienta gráfica atrae al diseñador hacia una forma natural de diseñar. Sin embargo, la forma de elaborar el modelo no es sencilla o al menos no se corresponde con los íconos y procedimientos regularmente utilizados en este tipo actividad. Por ello, se pierde tiempo tratando de hacer la gráfica del modelo.

Tabla 8.19 Tiempo promedio por módulo. CREAX innovation suite©

Modulo Tiempo % 1 Problem Description 0:03:10 7,5 2 Redefinition 0:05:49 13,8 3 Relator (system model) 0:08:51 21,1 4 Resources 0:09:04 21,6 5 Constrains 0:02:23 5,7 6 Ideality 0:02:27 5,8 7 Contradictions 0:01:14 2,9 8 Principles 0:01:55 4,5 9 Trends of evolution 0:03:37 8,6

10 knowledge 0:03:33 8,4

El módulo «redefinition» fue el tercero más utilizado, porque los participantes encontraron en él la posibilidad de ver el problema bajo otros puntos de vista, lo cual induce a pensar en diferentes formas de solucionar el problema. El tiempo dedicado a los otros módulos del software fue similar (entre 8,6% y 5,7%) a excepción del módulo «contradictions» que 21 TRIZ es el acrónimo en ruso de la teoría de la solución inventiva de problemas.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

210

fue al que menos tiempo se le dedicó, debido a la complejidad de la interfase: presenta muchas casillas para rellenar y se encuentran muy apiladas en la parte inferior de la pantalla.

8.4.2 Análisis de cantidades a. Total de ideas Se presenta en la Tabla 8.20 la cantidad de ideas generada por cada participante en las dos partes de la sesión y desglosada por tipo de idea. La cantidad de funciones y modificadores funcionales es mayor en la primera parte: 29 vs. 1, para funciones y 43 vs. 2 para modificadores. Mientras que el número de estructuras fue prácticamente igual en las dos partes. Evidentemente que el hecho de que dos de los participantes no desarrollaran completa la segunda parte influyó en estos resultados. Al examinar los resultados totales se aprecia la diferencia entre la producción de los que realizaron la sesión completa (C-2 y C-4) con respecto a los otros dos.

Tabla 8.20 Cantidad total de ideas para CREAX innovation suite©

1ª Parte 2ª Parte TOTAL Participante F MF E F MF E F MF E Total

C – 1 6 12 7 0 0 0 6 12 7 25 C – 2 8 14 3 0 2 16 8 16 19 43 C – 3 6 8 5 0 0 0 6 8 5 19 C – 4 9 9 8 1 0 5 10 9 13 32

Total Ideas: 29 43 23 1 2 21 30 45 44 119 F: función; MF: modificador funcional; E: estructura

El total de funciones equivale al 25%, modificadores 38% y estructuras 37%, por lo que se puede afirmar que la diferencia no es muy significativa. Esto podría llevar a afirmar que el software conduce a propuestas de solución sin dedicar demasiada atención a la identificación de modificadores funcionales. b. Flujo de ideas Debido a que el tiempo de las sesiones fue diferente entre los participantes, conviene mostrar las cantidades de ideas con referencia al tiempo de la sesión respectiva, esto es, el flujo de ideas. La Tabla 8.21 muestra un valor medio de flujo de ideas de 0,365

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

211

idea/min, siendo el caso C-1 el de mayor flujo de ideas ya que produjo un numero de ideas razonable (25) en menos tiempo de trabajo (1 hora) mientras que el de menor flujo fue el C-4, con 32 ideas en 1 hora y 45 minutos.

Tabla 8.21 Flujo de Ideas, caso CREAX innovation suite©

Participante Flujo

Ideas/min C -1 0,410 C -2 0,395 C -3 0,336 C -4 0,319

Promedio 0,365 Desv. estándar 0,044

c. Origen de ideas La Figura 8.16 muestra el origen de las ideas para cada participante.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1 2 3 4 5 6Origen

Nº I

deas

C-1

C-2

C-3

C-4

Figura 8.16 Origen de ideas, para CREAX innovation suite©

Se aprecia una notable contribución del software (78 ideas) frente al conjunto de fuentes externas al programa (41 ideas en total). Este comportamiento se repite en todos los casos, en mayor o menor grado, lo cual es un indicador de la eficacia del software para generar ideas de solución. Por otro lado, la Tabla 8.22 hace una precisión sobre los módulos específicos que han dado origen a ideas durante las sesiones de CREAX innovation suite©.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

212

Tabla 8.22 Origen de ideas dentro del programa CREAX innovation suite©

Participantes Módulos de CREAX C-1 C-2 C-3 C-4 Total

1 Problem Description 0 3 0 0 3 2 Redefinition 5 2 2 1 10 3 Relator 4 2 8 0 14 4 Resources 5 23 0 8 36 5 Constrains 0 0 0 5 5 6 Ideality 0 0 0 5 5 7 Contradictions 0 0 0 0 0 8 Principles 0 4 0 1 5 9 Trends of evolution 0 0 0 0 0 10 knowledge 0 0 0 0 0

Dentro del software el módulo «resources» fue el más efectivo a la hora de generar ideas (36), seguido de lejos por «relator» (14), lo cual sorprende ya que fue criticado por su dificultad de uso. El módulo «redefinition» también tuvo una participación importante (10 ideas). En cambio los módulos «contradictions», «trends of evolutions» y «knowledge» no aportaron ninguna idea. Esto realmente no indica inutilidad de aquellos módulos sino más bien, dificultad para entenderlos o al menos para asociar soluciones a través de ellos.

8.4.3 Análisis de calidad creativa a. Índice de flexibilidad La flexibilidad durante toda la sesión tiene el comportamiento mostrado en la Figura 8.17. Como se podía prever, la flexibilidad es mucho mayor en la primera parte, especialmente en los periodos 1 a 6, cuando todos los participantes están avanzando a través de los módulos del software. A partir de ese período (6, equivale a 30 minutos), se nota un descenso pronunciado de la flexibilidad hasta llegar a valores casi nulos a partir del período 13. No obstante la influencia clara que tuvo el hecho de que dos de los participantes terminaran antes de tiempo, el comportamiento de los otros es similar. Esto puede llevar a concluir que en las primeras etapas del software, cuando se está delimitando el problema y se está mirando desde otras perspectivas, la utilidad percibida fue mayor y que los módulos más complejos del programa no aportaron mucho a la flexibilidad de las sesiones.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

213

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Periodo

Flex

ibili

dad

C-4C-3C-2C-1

Figura 8.17 Flexibilidad durante el proceso, usando CREAX innovation suite©

b. Índice de fluidez La fluidez, índice que habla sobre la cantidad de ideas generadas, se muestra en la Figura 8.18. Este índice tiene una tendencia un poco más regular, aunque también disminuye drásticamente a partir del período 13, coincidiendo con la terminación de la sesión de los dos participantes mencionados. Hasta ese período destacan los “picos” producidos en los periodos 1 y 4 y el bajo valor del período 7. Con estas excepciones marcadas, el comportamiento es más o menos estable, mirando el conjunto de participantes.

0

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5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22Periodo

Flui

dez

C-4C-3C-2C-1

Figura 8.18 Fluidez durante el proceso, usando CREAX innovation suite©

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

214

c. Índice de elaboración El índice de elaboración para este programa se muestra en la Figura 8.19.

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Periodo

Elab

orac

ión

C-4C-3C-2C-1

Figura 8.19 Elaboración durante el proceso, usando CREAX innovation suite©

Se puede dividir los resultados en tres regiones claras. La primera, corresponde a los 30 minutos iniciales, con valores altos y con un punto máximo en el período 4. La segunda región comprendida entre el período 8 y el 12, con valores más bajos e irregulares y la tercera a partir del período 13 con valores bajos muy bajos y con un leve repunte al finalizar la sesión (aporte del caso C-2). d. Índice de originalidad

0

1

2

3

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Orig

inal

idad

C-4C-3C-2C-1

Figura 8.20 Índice de originalidad para el caso de CREAX innovation suite©

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

215

El índice de originalidad es el que muestra mayor uniformidad a lo largo de toda la sesión. La Figura 8.20, describe un comportamiento creciente desde el inicio hasta el período 4 (20 minutos de sesión), para luego marcar un descenso, sino gradual, al menos un poco más uniforme en el resto de la sesión.

8.4.4 Análisis del proceso a. Creatividad global Como en los otras casos, se complementa este análisis con el cálculo de la creatividad global para cada participante obteniendo los valores mostrados en la Tabla 8.23. Nuevamente destaca el caso C-2 con un valor alto de creatividad global, seguido por el C-4. Los otros dos evidencian una creatividad baja. El indicador de creatividad individual determinada por la aplicación del test CREA, se muestra en forma paralela. Para este caso existe una correspondencia más cercana entre los valores de estas dos características, salvo para el caso C-4, en el que se nota una diferencia muy marcada. Esto sugiere que la influencia del software no fue tan definitiva como en los dos programas anteriores, excepto para aquel caso. Esto es comprensible si se tiene en cuenta que el software no tiene una orientación precisamente hacia la creatividad, sino hacia la búsqueda sistemática de soluciones inventivas.

Tabla 8.23 Índice global de creatividad para el caso de CREAX innovation suite©

ParticipanteCreatividad

global Creatividad individual

C-1 49,93 35 C-2 66,24 90 C-3 46,54 40 C-4 62,83 25

b. Análisis de evolución del proceso Para este análisis la Figura 8.21 muestra la forma de evolución en la generación de ideas durante todo el proceso de desarrollo del producto. Nuevamente se aprecia los mayores valores para los casos C-2 y C-4, con una tendencia decreciente en la medida que avanza el proceso. Los casos C-1 y C-2 son atípicos, sobre todo el primero, que muestra la generación de ideas máxima hacia el final de su sesión.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

216

C-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 S

Tota

l Ide

as

C-2

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Tota

l Ide

as

C-3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Tota

l Ide

as

C-4

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 S

Tota

l Ide

as

Figura 8.21 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso CREAX innovation suite©

8.4.5 Conclusiones Las conclusiones que se sugiere el análisis de CREAX innovation suite©, son:

• El programa presenta en su conjunto las técnicas asociadas a la metodología TRIZ. Sin embargo, no todas ellas fueron útiles para generar ideas durante las sesiones analizadas. Las más utilizadas fueron las que conducen a una mejor comprensión del problema: aquella que permite verlo bajo otras perspectivas, la que lleva a identificar los recursos disponibles en el sistema y la que admite la representación funcional del sistema al que pertenece el problema a resolver («redefinition, resources, system model», respectivamente).

• Los participantes no lograron establecer un puente entre el problema y la solución a través de las herramienta del software diseñadas para ello («ideality, trends of evolution, principles, contradictions, knowledge»). Esto indica que la metodología no se comprende fácilmente y que el programa no facilita tal comprensión. A pesar de estar bien ilustrado con ejemplos, estos no acaban de entenderse completamente.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

217

• El comportamiento general de los participantes, descrito en el apartado de análisis del proceso, muestra el efecto comentado en la anterior conclusión, dada la diferencia tan marcada de los indicadores entre la parte inicial de la sesión y la parte final. Esto significa que el software fue muy útil en las etapas iniciales de la sesión, pero luego perdió su protagonismo, en la medida que se avanzaba hacia la solución.

• Las dos conclusiones anteriores sugieren la necesidad de tener mayor tiempo de entrenamiento en la metodología TRIZ para lograr mayor efectividad del software.

• Se evidencia algunas deficiencias en el diseño de la interfase del programa, principalmente en dos herramientas: la de construcción del sistema, que presenta grandes dificultades para dibujar los elementos y la de contradicciones, por tener mucha información en una sola ventana, sin mediar una explicación sencilla sobre su uso.

8.5 ThoughtPath Problem Solver™ Este programa desarrolla la técnica de la sinéctica, comentada en el Capítulo 3. Para ello propone una estructura que guía al usuario a través del proceso de búsqueda de soluciones siguiendo una secuencia predefinida. Por lo tanto, no tiene un carácter modular sino integrado, usando pocas herramientas de estímulo creativo al usuario. Estas son:

• Decribe. Que permite definir con precisión el problema que se quiere resolver.

• Wish. Se trata de un esquema de preguntas estimuladoras, que busca desatar en el usuario objetivos específicos para el problema que pretende resolver.

• Idea. Que es la interfaz donde el usuario puede dar sus ideas de solución. Para ello el programa presenta un listado de los deseos (objetivos) formulados en la etapa anterior, para que sea seleccionado uno de ellos y sobre éste formular las ideas.

• Solution. Esta es la herramienta de evaluación de ideas de solución. Se pregunta al usuario por las ventajas y desventajas que encuentra en la ida propuesta y a tomar acciones para su implementación.

• Trigger. Esta herramienta suministra los elementos propios de la sinectica, proponiendo una serie de estímulos, preguntas y sugerencias para tratar de establecer analogías y encontrar ideas de solución.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

218

8.5.1 Análisis de tiempos a. Tiempo global En la Tabla 8.24 se presenta los tiempos empleados por cada participante. El participante T-2 muestra un tiempo de actividad inferior a todos los demás, lo cual tiene un efecto en el total y la media. Aún así, el tiempo promedio en cada sesión se aproxima al esperado (50 minutos), haciendo la anotación de que para el caso mencionado se puede esperar resultados diferentes por este motivo.

Tabla 8.24 Tiempos globales para ThoughtPath Problem Solver™

Participante 1ª parte 2ª parte Total T-1 0:53:49 0:55:43 1:49:32 T-2 1:01:27 0:00:00 1:01:27 T-3 0:53:56 0:54:20 1:48:16 T-4 0:55:38 0:55:07 1:50:45

Total 3:44:50 2:45:10 6:30:00 Promedio 0:56:13 0:41:18 1:37:30

b. Tiempos en detalle La distribución media del tiempo por actividad en cada una de las dos partes se muestra en la Tabla 8.25.

Tabla 8.25 Distribución media de tiempos por actividad, para el caso de ThoughtPath Problem Solver™

Actividad 1ª Parte 2ª Parte Total 1 Lectura de problema asignado / guía 0:03:50 0:00:00 0:03:50 2 Manipulación de envases de tetrabrik® 0:02:51 0:01:48 0:04:38 3 Hablar: explica sus ideas o comentarios generales 0:04:54 0:04:57 0:09:50 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 0:00:00 0:16:57 0:16:57 5 Pensar 0:03:08 0:01:41 0:04:49 6 Navegar en el programa / Leer instrucciones 0:11:37 0:02:55 0:14:33 7 Escribir / Editar en el programa 0:22:54 0:09:18 0:32:11 8 Leer descripciones solicitadas por el programa 0:03:54 0:02:38 0:06:32 9 Otras acciones solicitadas por el programa 0:01:53 0:00:23 0:02:17

10 Otras acciones no clasificadas 0:01:12 0:00:40 0:01:52 Como era de esperarse, las actividades relacionadas con el uso del software tienen mayor tiempo dedicado en la primera de las partes, mientras que aquellas relacionadas con el dibujo de soluciones son predominantes en la segunda. No obstante, el tiempo empleado en la actividad 7 (escribir en el programa) fue también importante en la

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

219

segunda parte. Las demás actividades se repartieron siguiendo aproximadamente la misma configuración en ambas partes. En términos de porcentaje, la distribución del tiempo por actividad se muestra en la Figura 8.22. Las actividades más representativas en términos de tiempo consumido fueron: 7-escribir en el programa (33%), 4-dibujar (17%), 6-navegar en el programa (15%), y 3-hablar (10); para un total el 75% del tiempo.

14%

25%

310%

417%

55%

615%

733%

102%

87%

92%

Figura 8.22 Distribución porcentual del tiempo por actividad

para ThoughtPath Problem Solver™.

Así, el tiempo total empleado en dentro del software representa un 57% del total, indicando un uso intensivo de las diferentes herramientas disponibles. Esto se debe a la estructura propia del programa que va conduciendo al usuario por un recorrido un tanto rígido, que absorbe tiempo y dedicación. c. Tiempo por módulo del programa La Tabla 8.26 muestra la distribución del tiempo empleado dentro del programa, entre los diferentes módulos en los que éste se estructura. Estos datos revelan el predominio del tiempo empleado en el módulo «solution» y la herramienta «trigger» (suman 55%), lo cual indica la percepción del usuario hacia la utilidad del software en las fases avanzadas de solución, esto es, cuando se ha trabajado ya en la delimitación del problema y se busca alternativas de solución concretas. El porcentaje de tiempo del módulo «idea» y la herramienta «wish» suma 33%, que siendo menor que el anterior, sigue siendo importante. Se nota que las herramientas y módulos estructuran un programa muy equilibrado.

1. Lectura del problema 2. Manipulación de cajas 3. Hablar (explicaciones) 4. Dibujar 5. Pensar 6. Navegar en el programa 7. Escribir/editar en el

programa. 8. Leer descripciones

solicitadas 9. Otras acciones

solicitadas 10. Sin clasificar.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

220

Tabla 8.26 Tiempo promedio por módulo. ThoughtPath Problem Solver™

Modulo Tiempo % 1 Describe 0:06:59 12,3 2 Wish 0:09:04 15,9 3 Idea 0:09:34 16,8 4 Solution 0:14:28 25,4 5 Trigger 0:16:54 29,7

8.5.2 Análisis de cantidades a. Total de ideas Se presenta en la Tabla 8.27 el número y tipo de ideas generadas por participante en cada parte. Se puede ver, como en los casos anteriores, que la cantidad de funciones y modificadores funcionales es mayor en la primera parte: 38 vs. 3, y 35 vs. 14 respectivamente; y las estructuras se generaron en mayor número durante la segunda parte: 21 vs. 24. Esta tendencia es seguida por los cuatro participantes, con excepción del caso T-3 que produjo más modificadores en la segunda parte.

Tabla 8.27 Cantidad total de ideas para ThoughtPath Problem Solver™

1ª Parte 2ª Parte TOTAL Participante F MF E F MF E F MF E Total

T - 1 12 9 3 1 0 12 13 9 15 37 T - 2 10 6 7 0 0 0 10 6 7 23 T - 3 10 10 8 1 12 0 11 22 8 41 T - 4 6 10 3 1 2 12 7 12 15 34

Total Ideas: 38 35 21 3 14 24 41 49 45 135 F: función; MF: modificador funcional; E: estructura

Los resultados también muestran un equilibrio final entre las diferentes clases de ideas (41, 49 y 45). Estos datos reflejan una vez más el equilibrio que logra establecerse en el proceso de generación de ideas, comentado previamente. b. Flujo de ideas La Tabla 8.28 muestra un valor medio de flujo de ideas de 0,349 idea/min con una desviación estándar del 0,034.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

221

Tabla 8.28 Flujo de Ideas, caso ThoughtPath Problem Solver™

Participante Flujo

Ideas/min T-1 0,338 T-2 0,374 T-3 0,379 T-4 0,307

Promedio 0,349 Desv. estándar 0,034

c. Origen de ideas La Tabla 8.29 muestra el origen de las ideas para este software. Nuevamente el número de ideas originado en el software fue mayor, aunque esta vez no tan abrumadoramente como en los anteriores programas analizados: 79 vs. 56. Esta diferencia se mantuvo para todos los participantes, lo cual deja ver que la utilidad del ThoughtPath Problem Solver™ para generar ideas es menor que en los casos señalados. El número de ideas generadas por la manipulación de envases de tetrebrik® y por el enunciado del problema es muy representativo en este caso.

Tabla 8.29 Origen de ideas, para las sesiones de ThoughtPath Problem Solver™.

Participante ORIGEN T-1 T-2 T-3 T-4 Total

1 Enunciado del problema (en forma directa) 4 3 5 6 18 2 Experiencias evocadas 3 0 6 6 15 3 Manipulación de envases de zumo y de leche 6 4 3 7 20 4 Dibujo previamente elaborado 0 0 0 0 0 5 Módulo del programa 23 16 27 13 79 6 No detectable 1 0 0 2 3

Por otro lado, la Tabla 8.30 muestra los módulos específicos del programa que han dado origen a ideas durante las cuatro sesiones.

Tabla 8.30 Origen de ideas dentro del programa ThoughtPath Problem Solver™

Participantes Módulos T-1 T-2 T-3 T-4 Total

1 Describe 0 0 0 0 0 2 Wish 6 3 8 5 22 3 Idea 9 0 12 0 21 4 Solution 6 0 7 2 15 5 Trigger 2 13 0 6 21

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

222

En este caso no se puede hablar de un módulo o herramienta predominante, ya que los módulos 2, 3 y 5 muestran prácticamente el mismo número de ideas generadas, aunque al revisar cada caso en particular no se nota el mismo equilibrio.

8.5.3 Análisis de calidad creativa a. Índice de flexibilidad La flexibilidad durante toda la sesión tiene el comportamiento mostrado en la Figura 8.23. Destaca las “picos” que se presentan durante los periodos 2-3 (primera parte) y el 10 (segunda parte).

0

2

4

6

8

10

12

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Periodo

Flex

ibili

dad

T-4T-3T-2T-1

Figura 8.23 Flexibilidad durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™

Este patrón parece común a todas las sesiones de diseño, entendiendo que una vez se ha entendido el enunciado del problema, la producción de diferentes tipos de ideas se acelera rápidamente para luego descender en la medida que avanza el proceso. Esta tendencia se rompe en la transición entre partes, cuando termina la primera e inicia la segunda. El patrón comentado solamente no es claro en el caso T-3, que presenta un comportamiento aproximadamente constante en toda la sesión.

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

223

b. Índice de fluidez La fluidez, índice que habla sobre la cantidad de ideas generadas muestra, de acuerdo con la Figura 8.24, una tendencia similar al índice anterior, esto es, un crecimiento rápido en los primeros tres periodos (15 minutos) para luego descender más lentamente hasta finalizar la primera parte. Ya en la segunda el comportamiento no sigue un patrón muy claro, aunque también se nota un fase inicial rica en generación de ideas.

0

1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22Periodo

Flui

dez

T-4T-3T-2T-1

Figura 8.24 Fluidez durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™

Esta tendencia se ve claramente marcada en los casos T-1, T-2 y T-4. Una vez más, el caso T-3 tiene un comportamiento más regular en toda la sesión, quizá alternada al final cuando presenta unos valores bastante más altos (en los periodos 18 al 20). También hay que decir que el caso T-1 presenta una interrupción (valor nulo) entre los periodos 15 y 21. c. Índice de elaboración El índice de elaboración para este software se muestra en la Figura 8.25. Se puede hablar de una densidad muy alta en la primera parte y baja en la segunda parte, propiciada principalmente por los casos T-2 y T-3. Este último con un valor atípicamente alto al finalizar la primera parte, mientras que el T-2 también registra mayor elaboración hacia el final de aquella parte.

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

224

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Periodo

Elab

orac

ión

T-4T-3T-2T-1

Figura 8.25 Elaboración durante el proceso, usando ThoughtPath Problem Solver™

d. Índice de originalidad El índice de originalidad se muestra en la Figura 8.26. Como en casos anteriores, también muestra valores mucho más altos en la primera parte de la sesión, donde además tiene el comportamiento creciente al iniciar la sesión y luego decreciente, más o menos regularmente. La transición entre partes induce un nuevo crecimiento al iniciar la segunda parte, pero a partir de allí no hay una clara tendencia y se presentan subidas y bajadas sin un claro patrón.

0

1

2

3

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Orig

inal

idad

T-4T-3T-2T-1

Figura 8.26 Índice de originalidad para el caso de ThoughtPath Problem Solver™

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

225

8.5.4 Análisis del proceso a. Creatividad global Para complementar este análisis se ha calculado el la creatividad global para cada participante obteniendo los valores mostrados en la Tabla 8.31, junto con el valor de la creatividad de cada uno de los participantes, obtenida con el test CREA.

Tabla 8.31 Índice global de creatividad para el caso de ThoughtPath Problem Solver™

ParticipanteCreatividad

global Creatividad individual

T-1 60,03 80 T-2 42,62 40 T-3 75,47 90 T-4 61,59 30

Como en el software anterior, existe mayor coherencia entre la creatividad global calculada con el modelo desarrollado en el Capítulo 7 y la creatividad del individuo, aunque la correspondencia no es exacta. Ello indica que, si bien es cierto, el software tiene una influencia en la creatividad del proceso, tal influencia no es tan significativa como en los dos primeros programas estudiados, ya que sus resultados siguen más o menos la misma tendencia mostrada por la creatividad de los participantes como individuos. b. Análisis de evolución del proceso La Figura 8.27 representa la forma cómo evoluciona la generación de ideas durante todo el proceso de desarrollo del producto. En general se puede ver que aunque no existe una uniformidad en el proceso de generación de ideas, si hay una tendencia claramente decreciente, con un valor alto al iniciar el proceso. Los casos T-2 y T-3 muestran al finalizar un pico de producción de ideas.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

226

T-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

T-2

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

T-3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

TP-4

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

Figura 8.27 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso ThoughtPath Problem Solver™

(P: período)

8.5.5 Conclusiones Los resultados obtenidos mediante el uso del software ThoughtPath Problem Solver™, conducen a las siguientes conclusiones: • El programa está estructurado de tal manera que guía al usuario por una serie de

etapas, siempre fijas. Esto por un lado facilita su uso, pero por otro limita las posibilidades. De hecho se advierte que puede dar la sensación de estar construyendo una solución válida en la medida que se avanza, pero en realidad no es así.

• El comportamiento de la producción de ideas durante el proceso muestra que el efecto del programa va decayendo con el tiempo. Esto parece indicar poca efectividad de las herramientas incorporadas al software como elementos de estimulo. Además, el usuario advierte que se reitera con demasiada insistencia en lo que el programa llama «wishes» y termina por cansarse de esa forma de trabajar. Por ello, se aprecia que en la segunda parte de todas las sesiones, todos los índices son mucho más bajos que al iniciar la sesión.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

227

• Los «triggers» disponibles en el software estando en inglés y utilizando elementos de lenguaje tales como poemas, refranes y frases hechas, no tienen un efecto claro en los participantes, quienes deben centrar su esfuerzo en comprender lo que se pide que hagan y no en hacerlo. Esto lleva al rápido cansancio y a la percepción de poca utilidad.

• El programa tiene la ventaja de poderse utilizar sin entrenamiento preliminar. Es decir, su estructura no es compleja y no usa metodologías que deban entenderse previamente.

8.6 Sin utilizar software

8.6.1 Análisis de tiempos a. Tiempo global En la Tabla 8.32 se presenta los tiempos empleados por cada participante. El participante S-1 muestra un tiempo de actividad inferior en la segunda parte, lo cual tiene un efecto en el total y la media. Así, el tiempo promedio en esa segunda parte fue de 40 minutos (10 menos que el estipulado).

Tabla 8.32 Tiempos globales sin usar software

Participante 1ª parte 2ª parte Total S-1 0:50:03 0:14:09 1:04:12 S-2 0:55:45 0:55:40 1:51:25 S-3 0:46:45 0:46:41 1:33:26 S-4 0:50:45 0:40:57 1:31:42

Total 3:23:18 2:37:27 6:00:45 Promedio 0:50:50 0:39:22 1:30:11

b. Tiempos en detalle. La distribución media del tiempo por actividad en cada una de las dos partes se muestra en la Tabla 8.33 . Como en este caso no se utilizó software las actividades que concentraron la atención fueron las tradicionales sesiones de desarrollo de productos: dibujar, pensar y explicar ideas. Aquellas actividades ocuparon cerca de 77 minutos, esto es 84% del tiempo total de las sesiones.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

228

Tabla 8.33 Distribución media de tiempos por actividad, sin uso de software

Actividad 1ª Parte 2ª Parte Total 1 Lectura de problema asignado / guía 0:02:54 0:00:40 0:03:34 2 Manipulación de envases de tetrabrik® 0:03:35 0:00:58 0:04:33 3 Hablar: explica sus ideas o comentarios generales 0:15:34 0:13:15 0:28:49 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 0:15:48 0:09:57 0:25:45 5 Pensar 0:10:13 0:11:41 0:21:53 8 Lectura y explicación de dibujos realizados 0:00:57 0:02:23 0:03:20

10 Otras acciones no clasificadas 0:01:48 0:00:29 0:02:17 Es importante observar que al no utilizar software el participante puede cumplir con la recomendación de «pensar en voz alta» en forma más consistente. Esto indica que en los anteriores casos, el software ocupa buena parte de la atención del diseñador.

8.6.2 Análisis de cantidades a. Total de ideas Se presenta en la Tabla 8.34 el número y tipo de ideas generadas por participante en cada parte. La primera parte fue en todos los casos mucho más productiva en ideas: 129 de las 170 (esto es 76%). Incluso el número de estructuras de solución fue mayor en esa primera parte. Esta característica deja ver que la productividad durante las primeras fases del proceso es mucho mayor y que en la medida que se avanza, las ideas se hacen más escasas.

Tabla 8.34 Cantidad total de ideas sin usar software

1ª Parte 2ª Parte TOTAL Participante F MF E F MF E F MF E Total

S - 1 8 11 14 0 3 2 8 14 16 38 S - 2 7 11 7 0 2 7 7 13 14 34 S- 3 9 17 7 1 4 9 10 21 16 47 S - 4 9 20 9 1 3 9 10 23 18 51

Total Ideas: 33 59 37 2 12 27 35 71 64 170 F: función; MF: modificador funcional; E: estructura.

Los resultados también muestran una mayor producción de modificadores funcionales frente a las otras clases de ideas.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

229

b. Flujo de ideas La Tabla 8.35 muestra un valor medio de flujo de ideas de 0,489 idea/min con una desviación estándar del 0,128, muy elevada debido particularmente al caso S-2, que tuvo un valor muy inferior a los demás casos.

Tabla 8.35 Flujo de Ideas, caso sin software

Participante Flujo

Ideas/min S-1 0,592 S-2 0,305 S-3 0,503 S-4 0,556

Promedio 0,489 Desv. estándar 0,128

c. Origen de ideas La Tabla 8.36 muestra el origen de las ideas cuando no se utiliza software. Resulta evidente que la experiencia y conocimiento previos del diseñador son determinantes a la hora de generar ideas. De las 170 ideas, 78 corresponde a este origen (46%). La segunda fuente de ideas (con 53) son los propios dibujos elaborados previamente, que permiten al diseñador visualizar conceptos nuevos o articular de otra manera conceptos anteriores.

Tabla 8.36 Origen de ideas, para las sesiones de sin software

Participante ORIGEN S-1 S-2 S-3 S-4 Total

1 Enunciado del problema (en forma directa) 9 6 6 3 24 2 Experiencias evocadas 19 14 22 23 78 3 Manipulación de envases de zumo y de leche 1 6 2 6 15 4 Dibujo previamente elaborado 9 8 17 19 53 5 Módulo del programa 0 0 0 0 0 6 No detectable 0 0 0 0 0

8.6.3 Análisis de calidad creativa a. Índice de flexibilidad La flexibilidad durante toda la sesión tiene el comportamiento mostrado en la Figura 8.28. La tendencia global es claramente descendente a partir de los primeros periodos que son los más productivos.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

230

0

2

4

6

8

10

12

14

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21Periodo

Flex

ibili

dad

S-4S-3S-2S-1

Figura 8.28 Flexibilidad durante el proceso, sin usar software

De los casos particulares, se puede decir que el S-3 es el más estable durante todo el proceso, mientras que el S-2 es el más irregular, mostrando varios altibajos. No se puede identificar ningún cambio de tendencia con la transición entre la primera y la segunda parte. b. Índice de fluidez La fluidez, índice que habla sobre la cantidad de ideas generadas muestra, de acuerdo con la Figura 8.29, una tendencia mucho más estable que la anterior.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22Periodo

Flui

dez

S-4S-3S-2S-1

Figura 8.29 Fluidez durante el proceso, usando Sin software

Es verdad que la fluidez es muy alta en los dos primeros periodos (10 minutos iniciales), pero a partir de ahí se estabiliza y logra mantenerse durante toda la sesión. El

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

231

comportamiento en todos los casos es similar, aunque nuevamente el caso S-3 se nota más estable durante toda la sesión. c. Índice de elaboración El índice de elaboración para este software se muestra en la Figura 8.30.

0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Periodo

Elab

orac

ión

S-4S-3S-2S-1

Figura 8.30 Elaboración durante el proceso, sin utilizar software

Se puede hablar de una densidad más alta en la primera parte que en la segunda, propiciada principalmente por los casos S-1 y S-2. Este último caso presenta hacia el final de la sesión valores puntuales altos, después de un largo período de letargo. d. Índice de originalidad El índice de originalidad para las sesiones de trabajo sin software se muestra en la Figura 8.31.

0

1

2

3

4

5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Periodo

Orig

inal

idad

S-4S-3S-2S-1

Figura 8.31 Índice de originalidad para el caso sin software

Primera parte Segunda parte

Primera parte Segunda parte

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

232

También indica valores mucho más altos en la primera parte de la sesión, y es, de hecho, muy similar al índice de fluidez cuando se mira globalmente. Para este indicador, los casos más estables son el S-3 y S-4. Mientras, el caso S-1 muestra los valores más bajos.

8.6.4 Análisis del proceso a. Creatividad global Para complementar este análisis se ha calculado la creatividad global para cada participante obteniendo los valores mostrados en la Tabla 8.37. Se evidencia que la creatividad global mantiene un valor medio estable salvo en el caso S-2, que es más baja, coincidiendo con el valor más bajo de la creatividad individual determinada por el test CREA. El caso S-4 para aquel test no se corresponde con el de la creatividad global del proceso, pero las diferencias no son tan marcadas como en los anteriores casos. De esta manera, salvo aquel caso, la creatividad del proceso calculada con el modelo de valoración utilizado sigue aproximadamente la tendencia de la creatividad propia del individuo, lo cual es apenas lógico, teniendo en cuenta que aquí no se utilizó ningún software de asistencia al proceso de diseño, sino que éste se desarrollo con el método tradicional.

Tabla 8.37 Índice global de creatividad para el caso sin software

ParticipanteCreatividad

global Creatividad individual

S-1 62,75 80 S-2 59,81 50 S-3 78,33 75 S-4 79,84 55

b. Análisis de evolución del proceso La Figura 8.32 representa la forma cómo evoluciona la generación de ideas durante todo el proceso de desarrollo del producto. En general se puede ver en todos los casos un comportamiento similar: inicia con valores altos y luego desciende. En el caso S-4, tal descenso es fuerte en el período 4, pero luego vuelve a elevarse para continuar descendiendo más lentamente. El caso S-1 entre los periodos 3 y 14 muestra un valor medio más o menos constante.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

233

S-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

S-2

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

S-3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

S-4

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 P

Tota

l Ide

as

Figura 8.32 Evolución del proceso de generación de ideas. Caso sin software

8.6.5 Conclusiones Los resultados obtenidos en el análisis del proceso y de los productos sin utilizar software dan lugar a las siguientes conclusiones:

• Todos los participantes muestran indicadores muy altos al iniciar la sesión. Posteriormente, en general, marcan un descenso gradual durante el resto de la sesión. Ello señala un agotamiento paulatino de las ideas después de un período corto de tiempo donde fluyen copiosamente.

• Los participantes muestran mejor disposición a «pensar en voz alta» que en todos los casos anteriores. Esto sugiere que el software exige mucha atención restringiendo otras acciones como la fluidez verbal.

• La experiencia y los conocimientos son los factores determinantes para la generación de ideas de solución. Con menos influencia, está la influencia de ideas previamente elaboradas a través de dibujos.

Capítulo 8. Análisis de resultados por programa

234

8.7 Conclusiones del capítulo Se ha presentado en este capítulo el análisis detallado de todos los programas estudiados. Cada uno de ellos muestra características particulares que influyen en los participantes y en los resultados del proceso que cada uno de ellos siguió. Algunos programas se pueden utilizar rápidamente, sin mucha práctica preliminar, como es en el caso del Brainstorming Toolbox© y el ThoughtPath™. Los otros dos requieren más tiempo para familiarizarse y poder utilizarlo con fluidez. En particular, el caso del CREAX que utiliza la metodología TRIZ requiere mucho más entrenamiento para que resulte útil. El Axon Idea processor© aunque es sencillo en su manejo básico, se torna difícil a la hora de utilizar todo su potencial.

Se puede afirmar que los programas propician la generación de ideas mediante la asociación la transformación y la exploración del problema a resolver con objetos que aparentemente no tienen relación (metáforas, graficas, frases, preguntas). Mientras que el trabajar sin software la generación de ideas se supedita a las experiencias y el conocimiento que posea el diseñador o ingeniero. Por ello se puede afirmar que los programas ayudan a generar ideas novedosas.

Una desventaja evidente del uso de programas de ordenador es el hecho de requerir mucha atención en el propio programa. Esto puede distraer la verdadera labor del diseñador, principalmente si éste es muy escrupuloso en su forma de escribir. Se superaría esta desventaja en la medida que el usuario se familiarice y logre un buen dominio del mismo. Es claro que en estas pruebas no se logra alcanzara tal nivel.

CAPÍTULO 9

ANÁLISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

237

9 ANALISIS COMPARATIVO DE RESULTADOS

9.1 Introducción Una vez expuestos los resultados obtenidos por cada programa en el capítulo anterior, se presenta a continuación el análisis de los resultados en forma comparativa entre los cuatro tipos software y el grupo testigo (sin software). Al igual que en el caso anterior, se presenta subdividido en análisis de cantidades - tiempos y en análisis de calidades - tendencias. Este tipo de análisis permite determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre los diferentes programas, que conduzcan a conclusiones objetivas. El análisis estadístico que se emplea es el de varianza22 para un solo factor: «tipo de software utilizado», con el cual es posible determinar si las diferencias de resultados es una diferencia real o es una diferencia debida a las variaciones de cada repetición. Establecer las razones por las que varía la media es importante para este estudio, debido a que la heterogeneidad de los resultados de cada caso individual puede conducir a conclusiones equivocadas. En algunos de los casos el análisis de varianza se complementa con el método de Tuckey de comparaciones múltiples (Ferrán, 2001; Montgomery, 2002), para determinar entre cuáles tratamientos existe diferencia de medias. Con base en este análisis se hacen las conclusiones importantes en este capítulo, presentando los datos más relevantes. En el Anexo 2 se presenta en detalle las tablas con el análisis de varianza realizado con el paquete estadístico SPSS, a las cuales se hará referencia durante este capítulo. En análisis comparativo se distribuye en cinco secciones a lo largo del capítulo. En la primera se hace referencia a los tiempos empleados en cada etapa y cada actividad del proceso (en %), con lo cual se puede estimar las preferencias de cada participante y la dedicación en cada caso. En la segunda sección del capítulo se presenta el análisis de la cantidad total de ideas, del flujo y del origen de tales ideas, completando de esta manera el análisis puramente cuantitativo de los diferentes tratamientos estudiados. La tercera sección está dedicada al análisis de lo que se ha denominado la «calidad creativa» de acuerdo con el modelo presentado en el capítulo seis. Para ello se compara cada uno de los índices (flexibilidad, fluidez, elaboración y originalidad) exhibidos a lo largo del proceso, de tal manera que es posible contrastar el comportamiento exhibido durante la ejecución de la sesión de diseño para cada caso. En la cuarta sección se analiza en forma comparativa la trayectoria creativa total, es decir, aquella que combina

22 Al análisis de varianza comúnmente se le llama ANOVA, del término en inglés ANalysis Of VAriance.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

238

los cuatro índices mencionados, de acuerdo con el modelo de Shah (2003). Además se presenta como valoración total de cada tratamiento, el índice de «creatividad global». Finalmente, en la quinta sección se estudia la producción de ideas a lo largo del proceso, mostrando las etapas en las que se produce mayor número de ideas y cómo el proceso en la medida que avanza va convergiendo, reduciendo el número de ideas generadas. Las conclusiones presentadas al finalizar el capítulo se basan en el análisis realizado en cada una de las cinco secciones y se busca con ellas, ser completamente objetivo con el ánimo de establecer pautas claves para proponer un nuevo software que recoja las principales virtudes de los evaluados y que eviten los inconvenientes detectados. Con el ánimo de evitar repeticiones y facilitar la lectura, los tratamientos se denominarán así:

• A para Axon idea processor© • B para Brainstorming toolbox© • C para CREAX innovation suite© • T para ThoughtPath Corporate Edition© • S para el tratamiento sin utilizar software.

9.2 Análisis de tiempos Para efectos de comparación entre los diferentes programas este análisis se basa en el porcentaje de tiempo empleado en las diferentes actividades de la sesión, teniendo en cuanta que el tiempo utilizado por los participantes no fue siempre igual y por lo tanto, no es posible hacer un análisis con valores absolutos. La Tabla 9.1 muestra tales valores comparativos. Las diferencias más significativas entre los tratamientos que utilizan software con respecto al que no utiliza, están centradas en las actividades 3, 4 y 5 (hablar, dibujar y pensar, respectivamente), en las que el tratamiento S emplea más tiempo. En el caso de la actividad 5 (pensar), se puede entender la diferencia tan marcada del caso S por el hecho de no estar desarrollando paralelamente la actividad de consulta en el software, como en los otros casos. Así, la persona interactúa solamente con su propia mente y no con agentes externos. Las ideas se generan exclusivamente por la experiencia, el conocimiento previo y su recuperación en la memoria del individuo. Por ello, fue notorio el esfuerzo mental para efectuar la conceptualización de soluciones

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

239

potenciales, el cual se evidencia en el mayor tiempo empleado en esta actividad. Es claro, sin embargo, que en todos los demás casos también se desarrolló esta actividad, aunque en forma paralela y con la asistencia de los diferentes estímulos provisto por software.

Tabla 9.1 Porcentaje de tiempo empleado en diversas actividades para todos los programas

Software Actividad A B C T S 1 Lectura de problema asignado / guía 3,3 2,2 5,9 3,9 3,9 2 Manipulación de envases de tetrabrick 8,0 4,6 5,3 4,5 4,7 3 Hablar: explica ideas o comentarios 18,0 9,5 12,0 9,8 31,4 4 Dibujar / Escribir sobre el papel 14,7 21,4 18,2 15,5 30,0 5 Pensar 5,2 2,1 14,7 5,3 23,6 6 Navegar en el programa 11,4 29,0 21,4 16,6 0,0 7 Escribir / Editar en el programa 31,9 17,9 18,5 32,9 0,0 8 Leer descripciones anteriores 4,3 3,2 2,3 6,5 3,6 9 Otras acciones dentro del software 0,0 0,0 0,0 3,2 0,0 10 Otras acciones no clasificadas 3,2 10,0 1,6 1,8 2,8

Para la actividad 3 (hablar) se entiende la diferencia por el hecho de que por no interactuar con agentes externos (el ordenador, en este caso), la persona tiene mayor libertad para expresar sus ideas audiblemente en la medida que van surgiendo. La utilización del ordenador implica fijar la atención en su interacción antes que en estar expresando las ideas en voz alta y, aunque en forma regular se les estuvo recordando la necesidad de hacerlo, en todos los casos fue evidente la dificultad para hacer las dos actividades paralelas en forma regular. La diferencia en la actividad 4 (dibujar) es obvia por no haberse restringido el uso de papel y lápiz durante la primera parte de la sesión, en aquellos casos que se trabajo sin software. Incluso podría esperarse que esta diferencia en el tiempo fuese mayor. Así, la forma de plasmar las ideas fue exclusivamente a través del papel, mientras que en los demás casos existió la posibilidad de escribir en las ventanas que para el efecto cada tipo de software dispone. El análisis de varianza con comparaciones múltiples con el método Tukey, revela que no existe diferencia significativa entre las medias de los datos de la actividad 4 (dibujar). Sin embargo, se encontró diferencia en la actividad 3 (hablar), con un nivel de significación α = 0,05, entre el tratamiento S con respecto a cada uno de los demás tratamientos. Algo similar sucede con la actividad 5 (pensar), cuya media difiere significativamente entre el

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

240

tratamiento S y los tratamientos A, B y T. Así, se confirma estadísticamente la conclusión antes comentada23. Se puede afirmar, por lo tanto, que el uso de software implica la necesidad de prestar atención a un agente externo que, por un lado, restringe el tiempo y la atención para realizar otras actividades como pensar y hablar, pero por otro, establece una intermediación en el proceso de recuperación de conocimiento y experiencias, así como de su recombinación para generar nuevas soluciones. Por lo tanto, se puede afirmar que aunque se empleó menos tiempo en pensar, hablar y dibujar, el uso de software puede constituirse en un medio de estímulo en la generación de ideas, al facilitar la recuperación de experiencias previas y la recombinación para generar nuevas propuestas.

9.3 Análisis de cantidades

9.3.1 Cantidad de ideas El número total de ideas generadas en cada sesión y para cada software se presenta en la Tabla 9.2. El valor promedio de ideas indica más fluidez para el Brainstorming toolbox© con 49,75 ideas, seguido por el tratamiento sin software, con 42,50.

Tabla 9.2 Número total de ideas generadas en cada repetición para cada programa

Repetición Software 1 2 3 4

Total Media D.E.

Axon 51 32 37 39 159 39,75 8,06 Brainstorming 61 38 60 40 199 49,75 12,45 CREAX 25 43 19 32 119 29,75 10,31 ThoughtPath 37 23 41 34 135 33,75 7,72 Sin software 38 34 47 51 170 42,50 7,85

La Figura 9.1 muestra el diagrama de caja correspondiente a esta variable, donde se puede apreciar más claramente y en forma comparativa, las tendencias de los datos, los valores medios, las dispersiones y los valores extremos. Por ejemplo, el tratamiento B tiene una mediana de 50 ideas, un cuartil superior de 60 y uno inferior de 40, y los valores extremos son 61 y 38.

23 Los detalles del análisis estadístico de las variables hablar, pensar y dibujar se encuentran en el Anexo 2, numeral 1.1 a 1.3.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

241

44444N =

SOFTWARE

TSCBA

TOTA

L 70

60

50

40

30

20

10

Figura 9.1 Diagrama de caja del número total de ideas para cada tratamiento

Aunque se muestra unas tendencias diferenciales entre tratamientos, es necesario realizar un análisis de varianza24, que conduzca a conclusiones objetivas. El análisis de varianza, que se muestra en la Tabla 9.3, evidencia que se debe aceptar la hipótesis estadística nula, es decir, no existe diferencias significativas entre el total de ideas para cada tratamiento. El análisis anterior se limita al número total de ideas. Pero el análisis detallado por tipo de idea (funciones modificadores y estructuras)25, revela que solamente se obtienen diferencias significativas (con α=0,05) para los modificadores funcionales y, específicamente, entre los tratamientos CREAX y Brainstorming. Esto significa que el Brainstorming permite la obtención de un número mayor de modificadores funcionales que el que se logra utilizado el CREAX. Para todos los demás casos, la cantidad de ideas producidas no son estadísticamente diferentes.

24 Los resultados de este tipo de análisis se suelen presentar como se muestra en la siguiente tabla:

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Media cuadrática F Sig.

Inter-grupos SCinter 1K − 2

1

SCinterMCinterK

=−

MCinterFMCintra

= Valor P del

estadístico F

Intra-grupos SCintra N K− SC2 intraMCintra

N K=

Total SCtotal 1N −

En ella, la variabilidad total de los datos se descompone en la variabilidad debida a las diferencias entre grupos (inter-grupos) y la debida a las diferencias dentro de los grupos (intra-grupos). El estadístico de prueba F permite contrastar la hipótesis nula de igualdad de medias, es decir, compara la variabilidad debida a las diferencias entre grupos con la debida a las diferencias dentro de los grupos. Así, entre mayor sea F, más diferenciados estarán los grupos. Si el valor p asociado es menor que α (error Tipo I) se rechaza la hipótesis nula al nivel de significación α (Ferrán 2001). 25 Este análisis detallado se encuentra en el Anexo 2, numeral 2.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

242

Tabla 9.3 Análisis de varianza para el número total de ideas

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Media cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 965,8 4 241,450 2,699 ,071 Intra-grupos 1342,0 15 89,467

Total 2307,8 19

9.3.2 Flujo de ideas Tal como se comentó en el capitulo 8, el tiempo utilizado por los participantes en las diversas sesiones experimentales no siempre fue el mismo. Esto ha obligado a realizar un análisis teniendo en cuenta la cantidad de ideas producidas por unidad de tiempo, a lo que se ha denominado «flujo de ideas».

Tabla 9.4 Flujo de ideas (ideas/min)

Repeticiones Software 1 2 3 4

Media D.E.

Axon 0,46 0,29 0,51 0,34 0,40 0,102 Brainstorming 0,55 0,50 0,56 0,38 0,50 0,083 CREAX 0,41 0,39 0,34 0,32 0,37 0,042 TrhoughtPath 0,34 0,37 0,38 0,31 0,35 0,032 Sin software 0,59 0,31 0,50 0,56 0,49 0,126

La Tabla 9.4 presenta los resultados para todos los casos. El valor de la media no parece

ser muy diferente entre los tratamientos; de hecho, los casos B y S son prácticamente iguales. Esta afirmación se ratifica al examinar el diagrama de caja mostrado en la Figura 9.2, en la que se establecen dos grupos con medias muy semejantes.

44444N =

SOFTWARE

TSCBA

FLU

JO

,7

,6

,5

,4

,3

,2

Figura 9.2 Diagrama de caja para la variable flujo de ideas

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

243

El grupo de mayor valor corresponde a los dos tratamientos mencionados, mientras que el menor a los otros tres tratamientos. Aunque parece existir un valor atípico (caso S-2), el análisis de residuales estandarizados (Montgomery, 2002, pp.78-79) rechaza está presunción26. El análisis ANOVA mostrado en la Tabla 9.5, confirma que efectivamente no existe una diferencia significativa entre las medias del flujo de ideas. Por lo tanto, se puede afirmar que la utilización de software no aumenta, pero tampoco disminuye la producción de ideas por unidad de tiempo. Este resultado es importante teniendo en cuenta que podría haberse esperado que el flujo de ideas disminuyese con el uso de software, debido a la relativamente poca experiencia que cada participante tenía en su utilización, y debido a las observaciones anotadas por Pugh (1990) y otros críticos del uso de software como herramienta de diseño, en el sentido de que el uso de herramientas informáticas entorpecen en lugar de ayudar en el desarrollo del proceso de diseño.

Tabla 9.5 Análisis de varianza para el flujo de ideas

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Media cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 0,077 4 0,019 2,671 0,073 Intra-grupos 0,108 15 0,007

Total 0,185 19

9.3.3 Origen de ideas El análisis comparativo entre tratamientos solo se puede realizar para el grupo de orígenes de tipo general, esto es, aquellos externos al software. Los internos, por ser diferentes para cada tipo de programa no se pueden analizar en conjunto. Sin embargo, a manera de síntesis de los resultados individuales presentados en el capítulo anterior, se presentarán aquí, aunque no sea útil para efectuar comparaciones. a. Origen externo al software Se hace aquí referencia al análisis para el primer grupo comentado, es decir, aquellos que se enfatizan en elementos externos al software respectivo. Estos son: enunciado del problema, experiencias y conocimiento acumulados, manipulación de envases de tetrabrik®, dibujos previamente elaborados y módulos del programa (en términos genéricos, sin especificar cuáles). La Figura 9.3 muestra los resultados para todos los casos.

26 Consultar tabla A2.10 del Anexo 2.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

244

0

20

40

60

80

100

120

140

160

Enunciado Experiencias Manipulacioncajas

Dibujo previo Software No detectable

Nº d

e id

eas

AxonBrainstormingCreaxThoughtPathSin software

Figura 9.3 Número de ideas por fuente

Evidentemente, cuando no se utiliza software el origen de las ideas se centra en las experiencias (y conocimientos) disponibles y en los dibujos previamente elaborados. Esto significa que el diseño queda supeditado a las habilidades específicas del ingeniero o diseñador, logradas por su experiencia previa, sus conocimientos específicos y su percepción de soluciones ya existentes. Para los demás tratamientos la fuente principal de ideas fue el propio programa. Aquí hay que acotar esta afirmación, diciendo que si bien es cierto el elemento catalizador de las ideas propuestas fue el software, no se puede negar la influencia que tienen las propias habilidades del diseñador mencionadas anteriormente. Aquí solamente se puede afirmar que el software ha servido de «puente» entre aquellas habilidades y el problema a resolver. Es interesante notar que, con excepción del Brainstorming toolbox©, el número de ideas generadas a partir del software fue prácticamente igual en todos los casos. Esto indica una mayor eficacia de aquel programa básicamente por los módulos estimuladores de ideas. La segunda fuente de ideas para los casos que utilizaron software fue la manipulación de envases de tetrabrik®. Esto parece demostrar que el usuario requiere de algún elemento físico que permita filtrar las diferentes propuestas que se logran con el software. El tocar con las manos sirve para darle forma a aquellas propuestas del software que en principio no pueden asociarse mentalmente. Esta afirmación, sin embargo, debería ser verificada por metodologías de la psicología cognitiva, que se escapan del alcance de esta investigación.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

245

b. Módulos de origen No es posible hacer una comparación cuantitativa de las ideas generadas dentro de los módulos de cada software debido a las diferentes técnicas que implementan. Sin embargo, sí se puede identificar cuáles módulos han sido los más eficaces y cuáles programas los más eficientes27. La Figura 9.4 muestra el porcentaje de ideas producido en cada programa. En los tres primeros tratamientos se evidencia el predominio de un módulo en cuanto a la eficacia para asistir en la generación de ideas: mind map, para el caso de Axon idea processor©; random picture, para Brainstorming toolbox© y resources, para Creax innovation suite™.

Axon idea processor

Random Words

4%

Questions13%

Mind Map83%

Brainstorming toolbox

What Problem

10%

Random Word18%

Random Picture51%

False Rules1%

SCAMPER11%

Role Play9%

Creax innovation suite

Problem Description

4% Redefinition13%

Resources47%

Constrains6%

Ideality6%

Principles6%

Relator18%

ThoughtPath problem solver

Wish27%

Idea27%

Solution19%

Trigger27%

Figura 9.4 Porcentaje de ideas producidas por módulo en cada programa

La característica común de estos tres módulos es la posibilidad de interacción de tipo gráfica, entre el usuario y el programa. En el primer caso, la construcción de mapas

27 Entendiendo como eficacia el rendimiento del módulo para producir gran número de ideas y como eficiencia la característica del programa para producir resultados equilibrados y acordes con los recursos utilizados.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

246

mentales facilita la visualización global del problema con todos sus matices, dejando a un lado la representación lineal que impone el texto escrito. En el segundo, el llamado a forzar relaciones entre figuras o fotografías aleatorias y el problema planteado, ha resultado más efectivo que las otras técnicas disponibles. Finalmente, en el tercer programa (Creax Innovation Suite), la matriz de recursos del sistema, ha resultado ser importante a la hora de identificar ideas para avanzar en la solución del problema planteado. Resulta evidente por estos resultados, la importancia que tiene lo visual, lo gráfico y lo pictórico para potenciar la generación de ideas. Si además, el software posee una interfase que permita una interacción flexible con el usuario, como es el caso del Axon, los resultados seguramente serán mejores. En el cuarto tratamiento (Thoughtpath) se aprecia un mayor equilibrio entre la cantidad de ideas generadas por los diversos módulos del programa. De hecho, los cuatro módulos centrales del programa generaron aproximadamente el mismo número de ideas. Este programa carece de estímulos de tipo gráfico y, si bien es cierto, algunos de sus «triggers» invita a imaginar situaciones o a consultar elementos visuales externos, su estructura es básicamente de tipo textual y, por lo tanto, lineal. Esto lleva a confirmar las conclusiones de los casos anteriores. Ahora bien, el equilibrio en la generación de ideas, esto es, la inexistencia de un modulo predominante, también se debe a la estructura secuencial del programa, que obliga a seguir una trayectoria predeterminada de avance a través de todas las herramientas. Esta característica puede ser deseable en ciertas circunstancias, dado que un formato completamente abierto, puede evocar una falta de estructura, a la que normalmente está acostumbrado el ingeniero. Por ello, se puede afirmar que un software adecuado debe mantener un equilibrio claro entre estructura y flexibilidad, entre un camino sugerido y una libertad de elección. Este permitirá al ingeniero tener siempre el control del proceso de desarrollo, pero sin sentir la presión de tener que cumplirlo exactamente de acuerdo con unas pautas preestablecidas. Al analizar los valores totales, se encuentra que se produjeron 369 ideas a partir de los diferentes módulos de los programas estudiados. Esto equivale al 60% del total de ideas generadas. En cuanto al número y porcentaje de ideas por cada módulo, sobre el total producidas durante las 20 sesiones, los resultados se muestran ordenados en la Tabla 9.6. Evidentemente, los dos primeros módulos o herramientas marcan una diferencia importante, sumando el equivalente al 36 % de todas las ideas. Estos valores deben ser tenidos en cuenta al formular la propuesta de software en el próximo capítulo.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

247

Tabla 9.6 Número y porcentaje de ideas generadas por módulo de todos los programas

Software Módulo Nº de ideas % B Random Picture 68 18,43 A Mind Map 65 17,62 C Resources 36 9,76 B Random Word 24 6,50 T Wish 22 5,96 T Idea 21 5,69 T Trigger 21 5,69 B SCAMPER 15 4,07 T Solution 15 4,07 B What Problem 14 3,79 C Relator 14 3,79 B Role Play 12 3,25 A Questions 10 2,71 C Redefinition 10 2,71 C Constrains 5 1,36 C Ideality 5 1,36 C Principles 5 1,36 A Random Words 3 0,81 C Problem Description 3 0,81 B False Rules 1 0,27

Total ideas 369

9.4 Análisis de calidad creativa Tal como se explicó en el capítulo siete, el modelo adoptado mide la calidad creativa con base en cuatro índices determinados para cada período del proceso seguido por el usuario. Hacer una comparación de la variación de los índices a lo largo del proceso servirá para determinar las tendencias marcadas para cada tratamiento. También será útil efectuar la comparación del valor total obtenido al final de la sesión calculado simplemente como la sumatoria de los índices parciales.

9.4.1 Índice de flexibilidad a. Comparación de la flexibilidad del proceso La Figura 9.5 muestra la curva del valor medio de la flexibilidad durante el proceso para cada tratamiento experimental. La escala del índice de flexibilidad se ha mantenido constante para cada tratamiento con el propósito de facilitar su lectura comparativa.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

248

Figura 9.5 Comparación de la flexibilidad del proceso entre tratamientos

Axon Idea Processor

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Índi

ce d

e fle

xibi

lidad

Brainstorming Toolbox

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

CREAX innovation suite

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

ThoughPath

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Sin software

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

249

Todos los casos muestran un valor alto en los primeros períodos de la sesión, aunque algunos inician con un valor bajo para crecer rápidamente (B y T), explicado por el tiempo empleado en la lectura inicial del problema asignado. Estos valores altos se sostienen por poco tiempo (tres períodos) para luego comenzar a descender. El tratamiento B muestra el comportamiento más flexible a lo largo del proceso, caracterizado no propiamente por su estabilidad, pero sí por tener varios períodos con índices altos, comparables a los iniciales. El A también muestra valores altos aunque en menos períodos que el anterior. El tratamiento S (sin software) evidencia un valor inicial muy alto en el período dos para luego caer gradualmente. También muestra picos en algunos períodos, pero siempre menores que los precedentes, de tal manera que la tendencia es claramente descendente. Se puede concluir que el uso de software (en todos los casos) hizo que la flexibilidad a lo largo del proceso fuese mayor que el obtenido sin utilizar software. Los tratamientos con mejor comportamiento fueron en orden decreciente: B, A, C y T. Es claro que se requiere de un análisis objetivo basado en los datos específicos para poder ratificar la conclusión anterior, sostenida en la revisión de las gráficas de comportamiento. Por ello se incluye la siguiente sección de análisis de flexibilidad total. b. Flexibilidad total La flexibilidad total para cada participante se obtuvo por la suma simple de los índices de cada período, y con base en este valor se realizó el análisis ANOVA para determinar si existen o no diferencias significativas en el valor medio de cada tratamiento. Los datos para cada tratamiento y cada réplica se muestran en la Tabla 9.7. Se nota la

existencia de un valor atípico28 para el caso T-2, que puede dar origen a conclusiones equivocadas. La revisión de los datos que llevan al cálculo de este índice, revela que la causa de su particularidad no tiene origen estadístico, sino que se debe al hecho de que este participante utilizó solamente la mitad del tiempo disponible para la sesión. Esto indujo a un desempeño pobre caracterizado por su baja flexibilidad. Conviene en este caso seguir la recomendación de Montgomery (2002, p.78) en el sentido de realizar un análisis incluyendo el dato atípico y otro sin incluirlo.

28 Se comprobó mediante el análisis de residuales estandarizados que este valor es atípico. Ver Anexo 2, numeral 3.1.1

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

250

Tabla 9.7 Índice de flexibilidad para cada repetición y cada tratamiento

Participante Programa 1 2 3 4

Axon 15,30 14,50 14,10 14,40

Brainstorming 16,98 16,81 14,63 16,03

CREAX 15,03 14,28 13,25 14,85

Thoughtpath 14,40 7,70 14,30 16,50

Sin-Software 13,56 13,40 13,63 13,40

El primer análisis de varianza29 muestra que la hipótesis nula (valor medio de la flexibilidad es igual para todos los tratamientos) es cierta, dando una probabilidad de error del 0,24 que supera al α establecido para esta investigación (α = 0,05). Al repetir el análisis de varianza eliminando aquel valor atípico, los resultados son diferentes, como lo muestra la Tabla 9.8. Ahora los valores medios de la flexibilidad sí son diferentes entre tratamientos y, al realizar el análisis por comparaciones múltiples30 se identifica que la diferencia de medias ocurre particularmente entre los tratamientos B y

S, confirmado de esta manera las conclusiones del análisis del proceso, antes comentado, de que aquel tratamiento es el más sobresaliente.

Tabla 9.8 Análisis de varianza para el índice de flexibilidad

Origen de las variaciones

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Promedio de cuadrados F Sig.

Entre grupos 14,717 4 3,679 5,547 0,007 Dentro de los grupos 9,285 14 0,663 Total 24,002 18

9.4.2 Índice de fluidez a. Comparación de la fluidez de los procesos La Figura 9.6 muestra las curvas comparativas de la fluidez para todos los casos. La producción de ideas a lo largo del proceso mostrada por el índice de fluidez vuelve a presentar al tratamiento B como el más regular de todos y al S como el menos fluido, aunque tenga el valor puntual más elevado al iniciar la sesión.

29 Este análisis se muestra en el Anexo 2, tabla A2.12 30 El análisis por comparaciones múltiples se encuentra en el Anexo 2, tabla A2.14

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

251

Figura 9.6 Comparación de la fluidez del proceso entre tratamientos

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Axon idea processor

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Brainstorming toolbox

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

CREAX innovation suite

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

ThoughtPath

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Sin software

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

252

Se puede observar con referencia a este último que el índice llega a un valor nulo antes de terminar la sesión, es decir, la flexibilidad se termina antes que cualquier otro de los tratamientos. El proceso del tratamiento T muestra menos irregularidades, aunque sus índices de fluidez son relativamente bajos, mientras que dentro de los tratamientos con software el A es el más irregular con altibajos grandes. Salvo el tratamiento con CREAX innovation suite, la fluidez mostrada por los tratamientos con software es superior a la del tratamiento sin software. Ello indica que aunque el valor total de ideas fue mayor para éste último caso, el software potencia una mayor estabilidad en la fluidez de ideas mirada a lo largo de todo el proceso de desarrollo de productos. b. Fluidez total La fluidez calculada para cada tratamiento y cada participante se muestra en la Tabla 9.9. Los valores más elevados corresponden a los tratamientos A y B, mientras que los más bajos se asocian al C. Sin embargo la variabilidad entre participantes es alta, de manera que conviene, una vez más, hacer un análisis de varianza que permita llegar a conclusiones coherentes estadísticamente.

Tabla 9.9 Índice de fluidez por participante para cada tratamiento

Participante Programa 1 2 3 4

Axon 12,60 9,50 8,70 9,30

Brainstorming 14,00 10,90 13,60 9,30

CREAX 6,20 9,60 5,40 8,30

Thoughtpath 8,70 6,70 10,20 7,50

Sin-Software 8,20 7,70 11,20 11,50 Los resultados del ANOVA para este caso se enseñan en la Tabla 9.10 e indican que sí existe una diferencia significativa entre el valor de las medias del índice de fluidez, con un valor de la variable estadística F superior al crítico.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

253

El análisis por comparaciones múltiples entre todos los tratamientos31 revela que la diferencia significativa de las medias se da específicamente entre los tratamientos Brainstorming toolbox y CREAX, con lo cual se verifica las observaciones realizadas en el numeral anterior (análisis del proceso).

Tabla 9.10 Análisis de varianza para el índice de fluidez

Origen de las variaciones

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Promedio de cuadrados F Sig.

Entre grupos 49,227 4 12,307 3,417 0,036 Dentro de los grupos 54,023 15 3,602 Total 103,250 19

9.4.3 Índice de elaboración a. Comparación de la elaboración del proceso El índice de elaboración de las ideas producidas a lo largo del proceso se muestra en la Figura 9.7, en forma comparativa entre todos los tratamientos. En esta oportunidad el comportamiento es similar entre el Axon y el Brainstorming, en cuanto a los picos que muestran, aunque el segundo tiene valores más altos. El CREAX muestra mucha inestabilidad y valores comparativamente bajos, mientras que el ThouhPath es, nuevamente, el más estable, pero también el que muestra valores bajos. El tratamiento sin software se caracteriza nuevamente por un inicio con los valores más altos de todos, pero con un paulatino decrecimiento en el tiempo. Sin embargo para este índice, muestra unos valores puntuales altos promediando la primera parte y al finalizar la sesión (muy similar al caso Brainstorming). Aquellos valores altos finales de los casos señalados (B, S y, en menor medida, A) coinciden con el momento en el que los participantes quieren dar los últimos detalles a sus propuestas seleccionadas, de manera que se concentran específicamente en mejorar la elaboración de las estructuras finales, especificando los últimos detalles. Por ello el índice de elaboración contrasta con el de fluidez, sobre todo en el tratamiento S, que muestra valores nulos en los períodos finales del proceso.

31 Este análisis se encuentra en el Anexo 2, tabla A2.16

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

254

Figura 9.7 Comparación del índice de elaboración entre tratamientos

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Axon idea processor

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Brainstorming toolbox

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

CREAX innovation suite

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

ThoughtPath

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Sin software

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

255

b. Elaboración total El índice de elaboración para cada repetición y cada tratamiento se muestra en la Tabla 9.11. Nuevamente se presentan algunos valores que causan distorsión en la media,

como son, en orden de importancia, los casos B-2, T-3 y A-2. Por ello, el análisis de varianza con grupos homogéneos (del mismo tamaño) arroja una conclusión negativa para la diferencia de las medias.

Tabla 9.11 Índice de elaboración de cada participante para cada tratamiento

Participante Programa 1 2 3 4

Axon 9,84 5,36 9,79 6,77 Brainstorming 14,67 3,67 13,90 12,59 CREAX 4,33 6,95 4,50 6,44 Thoughtpath 4,22 4,33 10,39 5,67 Sin-Software 8,34 7,98 10,87 10,87

La Figura 9.8 muestra el diagrama de cajas para esta variable, donde se evidencia los valores extremos comentados. Por ello se realizó un análisis de residuales estandarizados para determinar si aquellos son o no datos que puedan considerarse atípicos32, encontrándose que no son realmente valores estadísticamente atípicos.

44444N =

Software

TSCBA

Elab

orac

ión

16

14

12

10

8

6

4

2

Figura 9.8 Diagrama de cajas para la variable índice de elaboración

La tabla de varianza para este índice permite concluir que no existe diferencias significativas (en el orden de α=0,05) entre las medias. Los resultados se muestran en la Tabla 9.12.

32 El análisis de residuos estandarizados se encuentra en el Anexo 2.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

256

Tabla 9.12 Análisis de varianza para el índice de elaboración, con valor atípico eliminado

Origen de las variaciones

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Promedio cuadrados F Sig.

Entre grupos 87,803 4 21,951 2,513 ,086 Dentro de los grupos 131,019 15 8,735

Total 218,822 19 Es posible afirmar con base en este análisis que estadísticamente el grado de elaboración de ideas es similar para todos los tratamientos, aunque existe una mejor tendencia para el caso B, que muestra una media superior a los otros. De hecho, sería significante la diferencia si se admitiese un error tipo I del 8,5%.

9.4.4 Índice de originalidad a. Comparación de la originalidad en el proceso La Figura 9.9 muestra la variación durante el proceso del índice de originalidad, para cada uno de los tratamientos estudiados. Se puede ver que los valores puntuales más altos (cerca de 1,2) se dan en los casos Axon idea processor y Sin software. En el primero, ocurre hacia la media hora de trabajo y se repite, aunque con un valor mucho más bajo, promediando el período 16 (trascurrida hora y media); mientras que en el segundo sucede al iniciar la sesión y ya no se repite tan marcadamente. El tratamiento con Brainstorming toolbox muestra un comportamiento más estable en el tiempo con valores entre 0,3 y 0,8 durante la mayor parte de la sesión y solamente disminuye al finalizar el trabajo. El CREAX por otra parte, evidencia valores más bajos, llegando a ser nulo en algunos momentos. El ThouhtPath también evidencia valores decrecientes, como el CREAX, aunque es menos inestable, mostrando que sus valores altos se prolongan por un poco más de tiempo. Se puede concluir que una vez más el tratamiento sin software muestra un valor inicial muy alto pero luego decrece siguiendo un comportamiento con valores bajos en el tiempo, mientras que en los tratamientos que utilizaron software, el Brainstorming nuevamente destaca por sus valores altos y una cierta estabilidad en el tiempo.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

257

Figura 9.9. Comparación de la originalidad entre tratamientos

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Axon idea processor

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Brainstorming toolbox

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

CREAX innovation suite

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

ThoughtPath

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Sin software

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

258

El hecho de que la curva de originalidad para el caso sin software llegue a valores nulos antes de finalizar la sesión, está indicando la tendencia de los participantes a concentrarse en detallar aspectos de sus propuestas previamente definidas, antes que en seguir pensando en nuevas posibilidades. b. Originalidad total La suma de los índices de originalidad obtenidos por cada participante en cada tratamiento se puede ver en detalle en la Tabla 9.13. A priori se puede ver que de mayor a menor grado la originalidad por tratamiento sigue el siguiente orden: Brainstorming toolbox, Axon idea processor, ThouhtPath, Sin-software y CREAX.

Tabla 9.13 Originalidad de cada participante para cada tratamiento

Participante Programa 1 2 3 4

Axon 9,10 7,79 6,58 6,73 Brainstorming 9,82 8,82 8,81 6,23 CREAX 3,67 6,37 3,82 5,95 Thoughtpath 6,32 4,69 7,26 5,60 Sin-Software 5,47 5,00 7,75 8,27

Sin embargo, en la Figura 9.10 donde se presenta el diagrama de cajas para esta variable, también se aprecia mucha variabilidad interna en cada tratamiento.

44444N =

Software

TSCBA

Índi

ce d

e or

igin

alid

ad

11

10

9

8

7

6

5

4

3

Figura 9.10 Diagrama de cajas para la variable índice de originalidad

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

259

Por eso, es necesario hacer un análisis de varianza para validar estadísticamente estas apreciaciones. La Tabla 9.14 muestra los resultados del análisis de varianza para este

índice, mostrando que la hipótesis nula ( 0 1 2: ... nH µ µ µ= = = ) se rechaza, confirmado la

diferencia de las medias entre tratamientos.

Tabla 9.14 Análisis de varianza para el índice de originalidad

Origen de las variaciones

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Promedio cuadrados F Probabilidad

Entre grupos 29,095 4 7,274 3,811 0,025 Dentro de los grupos 28,628 15 1,909 Total 57,722 19

El detalle del análisis por comparaciones múltiples33, evidencia que tales diferencias significativas suceden solo entre los tratamientos B y C, que son los que tienen valores extremos (altos el primero y bajos el segundo).

9.5 Análisis de la creatividad global La creatividad global determinada de acuerdo con el modelo explicado en el capítulo siete, permite dar una lectura de las diferencias globales entre los diferentes tratamientos, cuando se analiza en forma comparativa. Para ello, se presentará dos análisis diferentes. El primero realizado por medio de la comparación entre los índices globales de creatividad y el segundo mediante la comparación con la creatividad individual determinada por el test CREA.

9.5.1 Creatividad global del proceso En el capítulo ocho se presentaron estos valores en forma individual para cada participante en particular. Ahora se presentan en forma global por tratamiento, determinadas con base en los valores medios de todos los participantes, de manera que es posible hacer una comparación entre tratamientos. La Tabla 9.15 muestra los valores para todos los tratamientos bajo estudio. La revisión de

estos datos permite ver que la desviación estándar, sobretodo en los tratamientos B y T,

son grandes. En particular en el tratamiento T se debió al caso 2 con un valor atípico, del cual ya se habló anteriormente.

33 Ver este análisis en el Anexo 2, tabla A2.20

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

260

Tabla 9.15 Índice global de creatividad

CREATIVIDAD GLOBAL Programa 1 2 3 4

Media D.E

A 3,40 2,69 2,79 2,66 2,88 0,35 B 4,00 2,92 3,68 3,10 3,42 0,50 C 2,00 2,65 1,86 2,51 2,26 0,38 T 2,40 1,70 3,02 2,46 2,40 0,54 S 2,51 2,39 3,13 3,19 2,81 0,41

El análisis de varianza para este índice se muestra en la Tabla 9.16. Allí se puede concluir que existen diferencias significativas entre los valores de las medias, en particular entre los tratamientos B – C y B – T, confirmando el mejor desempeño del proceso utilizando el software Brainstorming Toolbox.

Tabla 9.16 Análisis de varianza para el índice global de creatividad

Origen de las variaciones

Suma de cuadrados

Grados de libertad

Promedio cuadrados F Probabilidad

Entre grupos 3,392 4 0,848 4,308 0,016 Dentro de los grupos 2,952 15 0,197 Total 6.344 19

La Figura 9.11 muestra la gráfica de cajas para esta variable con el fin de ilustrar mejor las diferencias de los datos obtenidos.

44444N =

Software

TSCBA

Cre

ativ

idad

glo

bal

4,5

4,0

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

Figura 9.11 Diagrama de cajas para la variable creatividad global

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

261

9.5.2 Creatividad individual La creatividad determinada a partir de la aplicación del test CREA (Corbalán, 2003), se presenta para cada participante en la Tabla 9.17 . Aunque la variación entre índices es muy grande, se puede decir que el valor promedio de los diseñadores que trabajaron sin software fue mayor que en los otros casos y solamente el caso del ThoughtPath se aproxima. Los otros casos manejan en promedio valores similares. Esta característica refleja con mayor énfasis la influencia ejercida por los diferentes programas sobre el proceso creativo, teniendo en cuenta los análisis previos de producción y calidad de ideas, lo cual es una conclusión importante de este estudio.

Tabla 9.17 Índice de creatividad absoluta

Participante Programa

1 2 3 4 Media

Axon 90 n.d 20 80 63,33 Brainstorming 80 n.d 97 30 69,00 CREAX 35 90 40 25 63,33 Thoughtpath 80 40 90 30 80,00 Sin-Software 80 50 75 55 86,67

9.6 Análisis de producción de ideas Aquí se presenta un análisis comparativo entre cada tratamiento que utilizó software y el tratamiento sin-software. Con ello se pretende ver la influencia que ha tenido el respectivo programa en la generación de ideas, tomando como referencia o curva «testigo», la construida para el caso sin software. La Figura 9.12 muestra esta comparación en forma gráfica. Los tratamientos A y B presentan un proceso de generación de ideas más activo que el

tratamiento S, salvo durante los dos primeros períodos de tiempo (10 minutos). A partir de allí es notorio el predominio de los casos mencionados, particularmente en tres regiones concretas: entre los períodos 3 al 7 y del 11 en adelante. Esto se debe a la tendencia existente en el tratamiento S a seguir una trayectoria hiperbólica descendente, tal como se ha explicado, mientras que en los otros tratamientos, aunque va descendiendo tal tendencia no es tan marcada, presentando picos de producción de ideas importantes.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

262

Para los otros dos tratamientos con software, C y T, el proceso en cuanto a generación de ideas es ligeramente más pobre. Estos dos siguen la misma tendencia decreciente mostrada por el tratamiento sin software y salvo por los “picos” mostrados entre los períodos 3 al 5 para el primero y 3 al 6 para el segundo, podría decirse que los tratamientos son equivalentes.

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

AxonSin software

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

BrainstormingSin software

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

CREAXSin software

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

ThoughtPathSin software

Figura 9.12 Curvas comparativas entre los tratamientos con software con respecto al tratamiento sin software

9.7 Conclusiones del capitulo Se ha presentado un análisis comparativo detallado, entre los cinco tratamientos bajo estudio. Evidentemente no existe una diferencia marcada y regular para todas las variables estudiadas, de manera que no es posible afirmar categóricamente el predominio de algún tratamiento sobre los otros. Sin embargo, a lo largo de la discusión se presentaron las diferencias más significativas para cada variable, de manera que las particularidades representadas por ellas sí pueden llevar a conclusiones importantes a la hora de determinar características deseables en una herramienta de tipo informático para asistir el proceso de diseño de nuevos productos, en su fase conceptual.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

263

Las diferencias de uso del tiempo entre los cinco tratamientos (cuatro utilizando software y uno sin software) se centran en las actividades de pensar, dibujar sobre papel y hablar. Efectivamente el no utilizar software libera al individuo para realizar otras actividades paralelas, como por ejemplo expresar sus ideas audiblemente y hacer gestos o imitaciones corporales para comunicar sus ideas. Mientras que el uso de software reclama mucha atención y concentración del usuario quien entonces se ve limitado para otras acciones externas al software. Así, pues, una conclusión importante es que el software acapara buena parte de la atención del usuario limitándolo para realizar otras actividades. Se supone que entre mayor dominio tenga del manejo del software tal limitación se reduciría. En cuanto al número total de ideas generadas, aunque estadísticamente no hay diferencia significativa en los valores medios, se aprecia una mejor eficacia con el uso del Brainstorming toolbox. Esta diferencia es particularmente clara en la formulación de modificadores funcionales, donde sí muestra estadísticamente ventaja, sobretodo sobre el CREAX. Esto se explica por dos razones. El primer programa ofrece la técnica que resultó más utilizada de todas: el «random picture» (figuras aleatorias) debido a que ésta facilita la realización mental de combinaciones, transformaciones y exploraciones en forma rápida y sin las limitaciones del lenguaje escrito. El segundo programa implementa la metodología TRIZ que es compleja de aplicar sin un entrenamiento y practicas exhaustivas. A manera de conclusión se puede decir que los medios gráficos transmiten más y de mejor manera la información necesaria para establecer puentes, para realizar transformaciones y para explorar posibles soluciones. En cuanto al origen de las ideas cada programa tiene sus propias virtudes y sus defectos. El tratamiento B, por ejemplo, el módulo Random Picture tuvo especial protagonismo, ya que propició el 51% de las ideas, lo que resalta la potencialidad de tal medio de estímulo frente a las demás opciones, menos efectivas debido al uso intensivo de elementos del lenguaje complicados de traducir del inglés al castellano. En el tratamiento A el 83% de las ideas corresponden a los mapas mentales, lo cual demuestra la poca utilidad de otras alternativas, básicamente por problemas de diseño de la interfase. Por su parte en el C el 47% de ideas obedece a la identificación de recursos del sistema, mientras que el resto se reparte con mayor equilibrio entre otros módulos. Destaca, en este caso, el hecho de la nula utilidad de la herramienta más conocida del TRIZ como es la matriz de contradicciones. El caso T a diferencia de los anteriores, muestra un equilibrio entre las diferentes fuentes de ideas. Esto se debió a la forma en que el programa guía al usuario a través de un proceso preestablecido y un tanto rígido.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

264

La calidad creativa medida por medio de los cuatro índices revela un comportamiento a lo largo del proceso caracterizado por tendencias diferentes. Por ejemplo, para el caso de la flexibilidad los tratamientos A, B y C muestran mejores indicadores y tendencias más estables a través del tiempo, comparados con el tratamiento S, el cual evidencia una tendencia descendente en todo el proceso. El índice de fluidez, por otra parte, marca diferencia entre los tratamientos B y C, a favor del primero de ellos. La diferencia en la cantidad de ideas generadas para los otros casos no significó diferencias estadísticamente relevantes. La razón para aquella diferencia se debe buscar en la complejidad del CREAX, software que utiliza la metodología TRIZ, mucho más elaborada y compleja que las otras técnicas estudiadas, por lo cual, hubiese sido preferible haber empleado mucho más tiempo de entrenamiento para este caso, para que los participantes llegasen a las sesiones experimentales con el conocimientos suficiente del manejo de la metodología. En cuanto al índice de elaboración se encontró que con un error del 5% no hay diferencias entre los tratamientos, pero que la tendencia marca un mejor comportamiento para el caso B, hasta el punto de tener una probabilidad del 8.5% de error (muy cercano al 5% predefinido). Para el último de los índices de creatividad, la originalidad, se evidencia un mejor comportamiento de los tratamientos B y A, existiendo una diferencia estadísticamente

significativa entre el primero de ellos y el que mostró el peor de los índices que fue el C. Finalmente, la trayectoria creativa seguida para los cinco tratamientos estudiados presenta algunas diferencias importantes. Es evidente que durante los primeros momentos de la sesión de diseño el tratamiento sin software muestra los mejores resultados. Pero a partir de los diez minutos, algunos de los tratamientos con software, específicamente el B y el A evidencian mejores valores. No así los casos C y T, que se parecen mucho al tratamiento sin software. Así, se puede generalizar diciendo que el software ayuda en la medida que se conozca adecuadamente y que sea sencillo de utilizar. Por ello, casi todos los resultados muestran al tratamiento B como el mejor, siendo el más simple de todos los programas estudiados. Sus características de sencillez y de utilización de gráficos como una de sus herramienta preferida por los participantes, influyó definitivamente en los resultados. Puede esperarse, por lo tanto, que un programa diseñado especialmente para estos propósitos deba tener esta característica de sencillez.

Capítulo 9. Análisis comparativo de resultados

265

La anterior afirmación no significa que los demás tratamientos que utilizaron software fueran muy diferentes. De hecho, entre estos y el tratamiento sin software existe muy poca diferencia, por lo que podría afirmarse que el uso de software no entorpece la labor del diseñador y, además, que en la medida que se tenga mejor manejo de los programas, pueden aportar una asistencia útil para la tarea de generación de conceptos. Los resultados del análisis presentados en este capítulo, que pretendió ser exhaustivo con el tratamiento de los datos disponibles, permiten tener mayor claridad sobre las herramientas que debe y las que no debe tener un software de este tipo y sobre la estructura que pudiese tener para facilitar su uso y potenciar su efectividad, al menos en el entorno socio-cultural estudiado.

CAPÍTULO 10

MODELO DE UN SOFTWARE PARA DISEÑO CONCEPTUAL

CREATIVO

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

269

10 MODELO DE UN SOFTWARE PARA DISEÑO CONCEPTUAL CREATIVO

10.1 Introducción En este capítulo se presenta la propuesta de un software de creatividad orientado específicamente a la asistencia del ingeniero de diseño en la fase de conceptualización de nuevos productos. El fundamento de la propuesta lo constituyen los resultados obtenidos en la fase experimental, es decir, el estudio cuantitativo y cualitativo del efecto de diferentes técnicas de creatividad en la generación de ideas para la solución de un problema de diseño. Para ello, resulta imprescindible seleccionar previamente un modelo de representación del proceso de diseño conceptual, que se constituya en el marco orientador para el ingeniero de diseño. Por esa razón, en la primera parte del capítulo se presenta el modelo seleccionado, detallando en las características que lo definen y sus efectos en la construcción del software. En la segunda parte del capítulo se presenta la estructura básica del programa construida sobre la base del modelo previamente comentado. Para ello se detallas las tres etapas en que se ha subdividido el proceso. En primer lugar la construcción del modelo funcional del problema, luego la búsqueda de una solución ideal y finalmente la evolución funcional hacia una solución real. La conceptualización de soluciones a problema de diseño viene estrechamente ligada con elementos del conocimiento y de la experiencia del ingeniero. La evidencia experimental señala la conveniencia de incluir en el software propuesto una serie de herramientas que asistan al usuario en la recuperación de información y conocimiento. Por ello en la tercera parte del capítulo se hace una descripción de las bases de datos que deberían formar parte del programa. Es claro, entonces, que con base en los criterios definidos en estas tres partes, se puede caracterizar la estructura del software deseado. Sin embargo, será necesario complementar la propuesta introduciendo algunos elementos importantes relacionados con la usabilidad de software. El experimento realizado muestra que los programas evaluados tienen serias limitaciones en este aspecto y será conveniente tener en cuenta que la estructura del software por muy bien definida que esté, carecerá de utilidad si no está acompañada de elementos claros de interacción con el usuario. Por ello, en la cuarta parte de este capítulo se recogen algunas pautas a seguir en la formalización del software.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

270

Como un complemento a la propuesta se presenta el tema de la esquematización gráfica (en forma de dibujos), como un elemento de alta relevancia en el proceso de conceptualización en diseño. Allí se enseñan las alternativas que podrían llegar a ser solución a este inconveniente de las aplicaciones informáticas. Se concluye esta investigación en la última parte del capítulo donde se recoge todas las definiciones dadas anteriormente para elaborar una “maqueta” de software, esto es, un modelo de la forma que deberá tener el programa. Como tal, la maqueta aunque carece de funcionalidad muestra la forma deseable del programa con todos sus componentes, dando así las bases para el futuro desarrollo y codificación del software.

10.2 Modelo teórico estructural del software Revisados y expuestos los argumentos para utilizar el modelo FBS (Umeda, 1990) para representar el proceso de diseño en el capítulo 7, en esta sección se precisarán algunas de sus características particulares que permiten seleccionarlo como el modelo que da la estructura teórica al software que se quiere proponer. Aunque la literatura reporta su uso para propósito de análisis de resultados experimentales de procesos ya ejecutados, aquí se propone su utilización para estructurar el proceso antes de ejecutarse, es decir, se le dará una connotación de tipo prescriptivo. En primer lugar cabe recordar que el elemento alrededor del cual gira tal modelo es la función, desempeñando sus tres roles importantes en diseño: medio de modelación de los requerimientos del cliente (especificaciones) y de la evolución del proceso, medio de articulación entre los requerimientos y el objeto, e instrumento de evaluación del valor del objeto diseñado. La estructura de la función, como la define Takeda (1996), está representada como una combinación del cuerpo de la función o función, a secas (verbos), la entidad objetivo o estructura física que desarrolla la función (sujeto), y los modificadores funcionales, que califican la función (adjetivos y/o adverbios). La evolución funcional representa los diferentes estados por los que pasa el proceso de diseño y está caracterizada por las relaciones entre funciones y entre éstas y los modificadores funcionales que se dan a través del tiempo. Esos diferentes estados evidencian las etapas convergentes y divergentes que se dan durante el proceso, que Liu et. al. (2003) describen como etapas múltiples divergentes y convergentes, ilustradas en la Figura 10.1.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

271

Figura 10.1 Etapas múltiples divergentes-convergentes en el proceso de diseño conceptual

Fuente: Liu et. al (2003)

En este modelo, el diseño conceptual sigue dos etapas básicas: una primera con una tendencia divergente en la búsqueda de alternativas de solución y la segunda, convergente, que evalúa las alternativas para centrarse en las más prometedoras. Sin embargo, como lo ilustra la gráfica, en cada etapa se darán procesos múltiples de convergencia-divergencia, lo cual representa más fidedignamente el proceso real y puede resultar más eficiente para un entorno computacional (Mulet, Vidal y Gómez-Senent, 2003). Los ciclos de divergencia estarán marcados por la generación de funciones y sus subdivisiones, que de acuerdo con Takeda (1996) son de tres tipos: • Descomposición, cuando se divide una función en sub-funciones. Por ejemplo, la

función «plegar empaques» se puede descomponer en «doblar pestañas» y «estirar empaque».

• Causalidad, cuando se identifica una función B requerida para que la función A pueda llevarse a cabo. Por ejemplo, para cumplir la función «estirar empaque» puede identificarse la necesidad de «sacar el aire del interior del empaque».

• Reforzamiento, cuando una función B se recomienda para que la función A sea más adecuada. Así, podría recomendarse la función «desprender boquilla del empaque» para que «sacar el aire del interior del empaque» se realice más fácilmente.

La etapa de divergencia de cada ciclo esta caracterizada por el surgimiento de ideas que sean soluciones potenciales para las funciones que se están analizando. Obviamente la creatividad juega aquí su papel más relevante y el software debe, precisamente, ayudar al usuario a desarrollarla con efectividad. Mulet, Vidal y Gómez-Senent (2003) sugieren que la cantidad de funciones que se analizan cada vez y sobre las cuales se desarrolla cada etapa divergente, sea reducida, con el fin de garantizar una rápida convergencia,

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

272

antes de pasar a estudiar otras funciones, continuando así el ciclo divergente-convergente.

Por otro lado, la convergencia estará asociada con la evaluación de las estructuras (objetos) que se van generando para desarrollar las funciones, realizada básicamente a través de la calificación de los modificadores funcionales. Es decir, la convergencia ocurre cuando se encuentran estructuras que satisfacen los requerimientos descritos por medio de los modificadores funcionales y se descartan las que no lo hacen. La Figura 10.2 muestra un ejemplo del diagrama típico construido para representar el modelo FBS. En él, las funciones se muestran como circunferencias y se describen como verbos. La relación entre funciones se representa por las flechas y se identifica su clase con las letras C, D y R (causalidad, descomposición y reforzamiento). Los modificadores funcionales se identifican con la letra M inicial y se describe con adverbios y con adjetivos. Las estructuras son sustantivos y se representan con un rectángulo.

Figura 10.2 Ejemplo de representación de evolución funcional

Una de las conclusiones más importantes de la fase experimental es la necesidad de que el software mantenga un equilibrio entre la estructura y la libertad de acción, esto es, entre una forma que resulte familiar al ingeniero quien normalmente tiene una estructura de pensamiento racional y sistemática, pero que a la vez le deje la libertad de expresar

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

273

sus ideas a voluntad. La propuesta de guiar el proceso utilizando un modelo como el FBS, trasmitirá un sentido de seguridad al usuario, es decir, un sentido de que se transita por un camino que conduce a la solución, pero a la vez dará la libertad suficiente para que la construcción de tal solución y la solución en sí misma, sean creativas. Se propone que la interacción en el software sea de tipo gráfico, con cuatro elementos básicos: uno que represente las funciones y sub-funciones, otro para representar las estructuras de solución, un tercero que represente los modificadores funcionales y un cuarto para representar las interacciones entre elementos anteriores. Su forma de visualización será por niveles (capas): un primer nivel que muestra las funciones y sub-funciones, un segundo nivel que corresponderá a los modificadores funcionales y un tercer nivel que es correspondiente a las estructuras de solución.

10.3 Etapas del proceso El software guiará al usuario a desarrollar el proceso en tres etapas que en un principio se presentan como secuenciales, pero que permiten retroalimentación, con lo cual es posible regresar a cualquiera de ellas en cualquier momento. La Figura 10.3 muestra esquemáticamente las tres etapas, que se describen a continuación.

10.3.1 Primera etapa: Modelo funcional del problema a resolver En esta etapa se hace la interpretación funcional de los requerimientos y especificaciones del problema de diseño. Se parte del supuesto de que el problema ya se ha definido y se han identificado las especificaciones y requerimientos que debe cumplir una solución para su aceptación. Esta etapa previa podría ser realizada en un módulo preliminar que integre herramientas como el QFD. Para ello existen dos opciones: integrar el programa con alguno de los ofrecidos comercialmente o desarrollar un modulo propio. Aquí no se presenta la discusión de estas alternativas porque se sale de los objetivos propios de la investigación, sino que se asume como elemento de partida la definición del problema de diseño, en términos de funciones deseadas por el cliente o usuario. Esta forma de definición será soportada por el software por medio de su interfase gráfica y con la ayuda de una base de datos de funciones que ayuden a formularlas gramaticalmente con precisión como actividades, acciones, servicios a prestar o necesidades a satisfacer. Tassinari (1994) cita la definición de función aceptada por la norma francesa NX 50-150, como «las acciones de un producto o de uno de sus componentes expresada

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

274

exclusivamente en términos de su finalidad» (pp.37-38), es decir, en términos de objetivos funcionales.

INICIO

Estructura funcionaldel problema asignado

Identificación de solución "ideal"

Identificación de recursos del sistema

Primera Fase

Módulos de estímulocreativo:

1. Figuas aleatorias

2. Brainstorming

3. Sinéctica

4. TRIZ

5. Lista de cheque

6. SCAMPERexiste?

Segunda Fase

SiFIN

Evolución funcionalcontrolada

Adición de subfunciones

Adición de modificadores

Bases de Datosde conocimiento:

1. Reservas

2. Patentes.

3. "Benchmarking"

4. "Banco" de ideas

Búsqueda de estructurasde solución

evaluación

Redefinicion delproblema

Tercera Fase

FIN

No

Búsqueda de solución"cuasi-ideal"

Figura 10.3 Diagrama del proceso de diseño conceptual asistido por el software propuesto.

Módulos de estímulo creativo:

1. Figuras

aleatorias

2. Brainstormign

3. Sinéctica

4. TRIZ 5. Lista de chequeo

6. SCAMPER

7. Etc.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

275

Definido el problema en términos de funciones deseadas, en el programa se procede a describirlo gráficamente. Un ejemplo del modelado gráfico del problema asignado se muestra en la Figura 10.4 en el que se aprecian dos funciones y cinco características de ellas (denominadas, modificadores funcionales).

Figura 10.4 Modelo funcional del enunciado del problema

Como ya se comentó, los modificadores son básicamente criterios de valoración de las funciones, que entregan elementos para la convergencia del proceso. Evidentemente el ejemplo mostrado corresponde a un caso simple de problema de diseño, en el que los criterios son amplios y un tanto ambiguos. En la práctica real, tales modificadores deberían ser más precisos y preferiblemente cuantificables, eso sí sin tener que llegar a una identificación tan exhaustiva como la requerida, por ejemplo, cuando se aplica la técnica del análisis del valor a un producto. Para ello el software debe dar una orientación que facilite la correcta y completa expresión de modificadores, principalmente a través de una base de datos de conocimiento de la propia empresa, que se alimenta con los datos de proyectos ya ejecutados, almacenados ordenadamente y que conforma lo que se podría llamar «memoria técnica» de la empresa y que será presentada con detalle más adelante. En esta fase también se realiza un refinamiento del modelo funcional del problema asignado, utilizando dos de las herramientas presentes en el software y que tiene su fundamento en la metodología TRIZ.

La primera tiene que ver con la identificación de los «recursos del sistema». Aquí, sistema se entiende como el conjunto de elementos y sus interrelaciones que constituyen el contexto o el entorno del problema a resolver. Se proponen cuatro grupos diferentes de recursos: sustancias y materiales, energías, reservas y funciones adicionales. En el primero quedan comprendidas todas las sustancias sólidas, líquidas y gaseosas (incluyendo desechos o residuos), disponibles en el sistema o en su ambiente, tanto en su estado original como en formas derivadas o modificadas. En el segundo grupo, todas las formas de energía disponibles o aplicables al sistema, es decir, cualquier clase de

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

276

influencia que el objeto pueda ejercer o se le puede ejercer (mecánica, térmica, química, eléctrica o magnética). El tercer grupo está comprendido por las reservas no utilizadas de: tiempo libre, espacio no ocupado e información adicional. Y en el cuarto grupo se identifican las funciones adicionales que los elementos del sistema podrían desempeñar.

El software, por lo tanto, potenciará la identificación de recursos del sistema para que el usuario tenga una visión completa de todos los elementos que podría utilizar para la solución del problema de diseño. Para ello existirá una opción que despliegue una «lista de chequeo» alimentada por una base de datos de recursos según las categorías antes comentadas, como la mostrada en la Figura 10.5.

Figura 10.5 Cuadro de control con la lista de chequeo de recursos del sistema

La identificación de recursos se constituye en un paso importante para contrarrestar lo que se ha denominado como «inercia mental», esto es, la tendencia que tiene el ingeniero a pensar soluciones únicamente dentro de su campo de conocimiento, sin explorar posibilidades en otras áreas. La segunda herramienta disponible para la refinación del modelo funcional del problema tiene que ver con un cambio de perspectiva de la situación, lo que puede llevar a hacer una «redefinición del problema». Para ello se utilizará una técnica muy simple pero que permite la exploración a profundidad las causas de un problema, propuesta inicialmente por Min Basadur, citado por Apte, Shan y Mann (2000) e incorporada en el software CREAX, que consiste en formular reiteradamente la pregunta «por qué quiero solucionar el problema?», para ampliar la visión del problema, y la pregunta «qué me impide solucionar el problema?», para estrechar la visión del problema. Aquellos cuestionamientos llevan a cambiar la escala de análisis del problema, y es probable que se modifique el enfoque del proceso de solución, como se ilustra en la Figura 10.6. Como resultado se obtendrá una lista jerarquizada de redefiniciones del problema y el usuario podrá seleccionar el que mejor convenga.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

277

PROBLEMA AMPLIADO 2

PROBLEMA AMPLIADO 1

PROBLEMA ORIGINAL

Problema reducido 1

Problemareducido 2

Figura 10.6 Redefinición del problema a resolver por cambio de enfoque.

Como el elemento básico del proceso es la función, la redefinición se aplicaría al modelo funcional del problema asignado. La Figura 10.7 muestra un ejemplo de la apariencia que tendría la interfase para esta etapa del proceso.

Figura 10.7 Modelo de la interfase en el proceso de redefinición del problema

Cuando el usuario invoca la herramienta de redefinición, se abrirá una ventana conteniendo el modelo funcional del problema asignado pero sin los modificadores

Por qué solucionar el problema?

Qué impide su solución?

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

278

funcionales. Las funciones aparecerán centradas en la interfase y las herramientas disponibles permitirán avanzar hacia arriba mediante la respuestas a la pregunta reiterada de «por qué?» y hacia abajo por la pregunta «que impide?» Cada respuesta dada deberá reinterpretarse en forma de función. En el ejemplo de la figura, la primera pregunta se leería: «por qué se debe plegar el empaque?», y la respuesta ha sido: «porque el empaque ocupa mucho espacio». Tal respuesta se interpreta funcionalmente como: «reducir el volumen del empaque vacío», generando de esta manera un nivel más amplio del problema asignado, de manera que el diseñador podría percibir el problema bajo una perspectiva diferente y con ello adoptar un objetivo diferente para el producto a desarrollar. De esta manera se termina la primera etapa del proceso. Esto no significa, como ya se comentó, que el resultado final de esta etapa sea rígido y no se pueda modificar posteriormente. Será solamente el punto de partida con todos los elementos necesarios para avanzar hacia una solución, proceso durante el cual podría surgir la necesidad de modificar el enfoque y por lo tanto cambiar el modelo funcional original.

10.3.2 Segunda etapa: Búsqueda de la idealidad Cuando se aborda esta etapa ya se ha definido el problema a resolver y se han identificado los recursos disponibles del sistema que lo enmarca. Se trata ahora de abordar el reto de encontrar una solución rápida e ideal, aprovechando tales recursos. En general se puede decir que existe una tendencia del ingeniero a mirar siempre soluciones complejas a los problemas y a no aceptar la posibilidad de una solución sencilla. Por ello, antes de emprender una búsqueda más elaborada y compleja, se presenta al usuario la posibilidad de pensar en otro tipo de soluciones y este es el objetivo de la segunda etapa propuesta en el software. La idealidad tal como se entiende en la metodología TRIZ se define como la relación entre la suma de las funciones o efectos deseados y la suma de las funciones o efectos indeseados (Terninki, Zuzman y Zlotin, 1998), lo que equivale al concepto de «valor» en la metodología de análisis de valor:

( )efectos deseados

Idealidad valorefectos indeseados costes

=+

∑∑ ∑

(10.1)

Dentro de los efectos no deseados se incluyen aspectos tales como costes, espacio ocupado, ruido que produce, energía que consume, tiempos de retardo, efluentes

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

279

emitidos, etc. Por ello, entre mejor se cumpla una función deseada (incremento de efectos deseados) o menos efectos indeseados haya, se tendrá una mejor solución. Una de las leyes más importantes de la teoría del desarrollo de los sistemas técnicos deducidas por Altshuler (1988) después de estudiar los patrones seguidos por un gran número de patentes, es la ley del «incremento de la idealidad», la cual establece que los sistemas técnicos tienden desarrollar mejor sus funciones y a disminuir sus efectos indeseados, siendo la máxima expresión de idealidad, llamada por Altshuler «RFI: resultado final ideal» (Kaplan, 1996, p.4), aquella que se logra cuando se obtienen todos los efectos deseados y ningún efecto indeseado. Esto significa que se logra cumplir la función deseada por sí misma, sin ningún elemento o artefacto artificial al sistema. Un ejemplo que permite aclarar este concepto de idealidad es el siguiente:

Se requirió comparar la resistencia de diferentes aleaciones metálicas al ataque de un ácido. Originalmente se colocaron varias probetas durante un tiempo determinado dentro de un recipiente lleno del ácido, para luego retirarlas y evaluar el efecto. El problema de este procedimiento es que el ácido también atacó las paredes del contenedor, por lo cual se pensó en recubrirlo con algún material resistente al ácido. Sin embargo está solución resultaba muy costosa. Así se aplicó la ley de la idealidad, es decir, se buscó que se cumpliese la función de mantener en contacto la probeta y el ácido sin necesidad de contenedor. La solución fue elaborar la probeta con forma de recipiente y verter dentro el ácido. Así, se eliminó la necesidad de un contenedor y se logró el efecto del ácido sobre la probeta (Terninko, Zuzman y Zlotin, 1998, p.95-96).

Gráficamente se puede entender el principio como lo muestra la Figura 10.8. En ella se plantea una situación actual (problema a resolver) y una situación ideal en el otro extremo. Normalmente se desarrolla la tendencia de ir introduciendo mejoras a la situación actual de manera que se va produciendo una evolución gradual hacia estadios superiores de la tecnología. Si el objetivo se centra en la situación ideal (la máxima expresión tecnológica para la solución del problema) se tendrá una mejor posición para dar el “salto” tecnológico y entonces, si es necesario, es decir, si no se logra obtener el RFI, se darán pasos hacia atrás y en todo caso, se estará asegurando la mejor solución tecnológica viable actualmente. El tener como meta el resultado final ideal, estimulará el pensamiento hacia soluciones verdaderamente innovadoras, ya que se darán “saltos” en la secuencia evolutiva de la tecnología, es decir, se evitará pensar solamente en mejorar un producto ya existente (innovación incremental) y más bien se potenciará la búsqueda del ideal.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

280

Figura 10.8 Proceso de evolución hacia el resultado final ideal, RFI

La definición del RFI es una tarea que no siempre es sencilla, pero que debe abordarse si se quiere llegar allí. Para ello conviene valerse de los resultados obtenidos en el proceso de redefinición realizado en la fase anterior. Aun cuando no se haya modificado el problema a resolver, la posibilidad de verlo desde perspectivas más amplias o mas estrechas posibilita identificar el RFI. El software, por lo tanto, mostrará la gráfica de redefinición previamente elaborada y permitirá la edición textual/gráfica del RFI. Según Domb (1997) el RFI describe la solución a un problema técnico independientemente del mecanismo o las restricciones del problema original. No ocupa espacio, no tiene peso, no requiere trabajo, ni mantenimiento. El RFI permite obtener la función requerida sin desventajas y sin costes. El RFI tiene las siguientes cuatro características: • Elimina las deficiencias del sistema original. • Preserva las ventajas del sistema original. • No hace más complicado el sistema original. • No introduce nuevas desventajas. Generalmente el RFI se constituye en un ideal inalcanzable, una utopía. Sin embargo, se puede percibir como una herramienta psicológica que orienta el uso de las herramientas técnicas. Formular el RFI ayuda a mirar las restricciones del problema y a considerar cuales de ellas corresponden a limitaciones de las leyes de la naturaleza y cuales son artificiales (auto-impuestas). De esta manera se identifican las fronteras reales de la solución, para buscar una solución a partir de tales fronteras. Existen varias alternativas para la búsqueda de la solución ideal: utilizar recursos del sistema, eliminar funciones auxiliares, excluir o remplazar elementos del sistema (o

Situación actual RFI

Pto. partida “normal”

Pto. partida propuesto

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

281

incluso el sistema en su totalidad), identificar auto-servicios y cambiar los principios de operación. Evidentemente, el utilizar recursos disponibles en el sistema se constituye en una herramienta aplicable especialmente cuando se parte de un análisis funcional como el que aquí se propone y cuando el objetivo es lograr una solución nueva. Cuando se parte de un producto ya existente que se quiere mejorar o remplazar, también cobran vigencia las otras herramientas mencionadas. El software debe incluir entonces la posibilidad de aplicar tales herramientas en la búsqueda de una solución ideal. Una primera aproximación consiste en producir frases que combinen los recursos del sistema (que ya fueron identificados en la fase anterior) con las funciones del problema (también identificadas en la modelo funcional), en forma semejante a como lo hace el programa Axon Idea Processor, como se muestra a modo de ejemplo en la Figura 10.8. Tales frases o preguntas ayudarán al usuario a encontrar posibles respuestas que sean muy creativas para resolver el problema. En el ejemplo se muestra la combinación de la función principal «plegar» con los recursos «sustancias y materiales» (aire, muebles de cocina, frigorífico, agua, gas natural, etc.), asumiendo que estos fueron los identificados en la primera fase. Pero existen otras muchas posibles combinaciones de estas palabras que ayudarían a generar ideas creativas. Preguntarse si alguno de los recursos podría cumplir funciones auxiliares de sistema, o si se podría delegar en ellos funciones que cumplen algunos elementos del sistema. Evidentemente estas posibilidades de combinación tendrán mas aplicación cuando se este trabajando en la siguiente fase (evolución funcional controlada) explicada posteriormente.

Figura 10.9 Cuadro de ayuda para buscar solución ideal mediante uso de recursos del sistema

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

282

Otra forma de utilizar los recursos disponibles en el sistema como fuente de soluciones es explorar la posibilidad de utilizarlos previa transformación o modificación. Así, podría preguntarse cosas como: ¿qué pasaría si en lugar de utilizar el agua líquida utilizara hielo?; podría utilizar alguna reacción química del butano para solucionar el problema?. El espectro de uso de recursos se amplía en gran manera al pensarlos como elementos transformados o modificados, aunque esto implique la necesidad de mayor conocimiento para poder explorar áreas muy diversas. Será conveniente para estos efectos, disponer en la base de datos del software de información relacionada con procesos físicos, químicos, mecánicos, etc. que sirvan para transformación de recursos y que el usuario las pueda consultar fácilmente. Una aproximación del contenido y estructura de esta base se presentará en el tema de las bases de patentes. Además de la base de datos mencionada, la identificación e incorporación de nuevos recursos estará asistida por una de las herramientas más útiles durante la fase experimental, esta es, la presentación de figuras aleatorias. La información presentada en forma gráfica facilita una rápida interconexión de conceptos que puede originar nuevas ideas, en este caso, orientadas a la identificación de recursos del sistema que pueden haberse pasado por alto o a formas creativas de utilización de tales recursos que permitan obtener el resultado final ideal. La búsqueda de principios físicos y principios de trabajo constituye otra fuente importante de ideas de solución, principalmente porque es una fuente de información que ayuda a eliminar los bloqueos que se presentan por desconocimiento en un área determinada de la técnica. Es normal la tendencia que se tiene a centrarse en soluciones que estén en el dominio del conocimiento específico del usuario; por ejemplo, si es un ingeniero mecánico, buscará soluciones de tipo mecánico, eludiendo o ignorando posibles soluciones en otras áreas, como la electrónica o la química, que podrían dar luces sobre mejores soluciones que las puramente mecánicas. Se entiende que el trabajo en equipos multidisciplinarios busca este enfoque amplio de soluciones y por ello la tendencia moderna de trabajar de esta manera. Sin embargo, la eficiencia del equipo estará supeditada a la capacidad que tengan sus miembros de comunicarse adecuadamente, esto es, de tener un mínimo manejo conceptual de varias disciplinas. Sería entonces de gran ayuda que el software pudiese ofrecer información sobre principios físicos de varias disciplinas presentados de tal manera que sean fácilmente comprensibles, con un lenguaje simple y que tenga la posibilidad de enlaces con fuentes de información que permitan al usuario profundizar si lo considera necesario.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

283

Evidentemente incorporar directamente esta información en el software no resultaría muy eficiente, por la cantidad de información requerida y porque ya existen muchas fuentes de información disponibles en la red de Internet. Convendría por lo tanto que el software dispusiera de una herramienta que muestre un índice organizado de acuerdo con alguno de los sistemas de clasificación, por ejemplo el sistema UNESCO (Universidad del País Vasco, 2004) y permita el enlace a alguna de las enciclopedias técnicas especializadas de libre acceso como por ejemplo la Enciclopedia libre universal en Español (2004), la Wikipedia (Wikipedia Foundation Inc., 2004) o la Ciberoteca (Bancaza, 2001). Los usuarios, entonces, podrían consultar información relevante para el problema planteado en varias disciplinas, ampliando de esta manera las posibilidades de aproximarse a la solución ideal. Un método adicional que puede utilizarse para los efectos de la búsqueda del resultado final ideal es el utilizado por la sinéctica y que tiene que ver con la empatía: el juego de rol. Consiste en asumir la perspectiva que tendrían diferentes personajes para abordar el problema. Los programas ThoughtPath y Braisntorming lo implementan proponiendo al usuario asumir diferentes roles, que se pueden seleccionar a voluntad o permitir que el programa los proponga de manera aleatoria. Los detalles de esta técnica son presentados en el siguiente numeral, junto con las otras técnicas de creatividad.

10.3.3 Tercera etapa: Evolución funcional controlada Finalizada la búsqueda del resultado final ideal y en caso de no lograrse obtener, se pasará a la tercera etapa del proceso, denominada evolución funcional controlada, debido a que se desarrollará la búsqueda de soluciones mediante la evolución funcional, es decir, el despliegue controlado de sub-funciones o funciones derivadas ya sea por descomposición, por causalidad o por reforzamiento. Cada vez que se agregue una sub-función o grupo de sub-funciones relacionadas por un objetivo común, el usuario es estimulado a la búsqueda de estructuras de solución y a su evaluación, con lo cual se ejercerá un control del proceso forzando el desarrollo de ciclos completos y alternativos de divergencia y convergencia. Al entrar en esta etapa el usuario ya tendrá claro tanto el problema a resolver (primera etapa del software) como el resultado final ideal (segunda etapa) y las razones que han impedido la adopción de tal solución. En otras palabras, el usuario tendrá la visión del punto de partida y del punto de llegada, y buscará entre aquellos dos, una solución intermedia, pero siempre avanzando de lo «más ideal» a lo «menos ideal», tal como se enseña en la Figura 10.10 donde cada flecha azul representa uno de los ciclos completos de la evolución funcional.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

284

Figura 10.10 Representación del proceso de evolución funcional controlada

Durante el ciclo de divergencia, cuando se proponen nuevas funciones y se buscan estructuras de solución, el software ofrecerá al usuario las bases de datos de conocimiento, así como las diversas herramientas de creatividad de que dispone y que serán presentadas en detalle en la siguiente sección. Las bases de datos tendrán protagonismo principalmente en la definición de las sub-funciones y de sus modificadores asociados, mientras que en la búsqueda de estructuras de solución entrarán a jugar papel importante las herramientas de creatividad. Esto no significa que estos dos tipos de herramientas sean excluyentes entre sí, sino que buscan ser complementarias. La interfase deberá mostrar resaltada la función que se está estudiando en un momento determinado, pero sin dejar de enseñar el conjunto de funciones de todo el sistema o subsistema (cuando haya necesidad de dividirlo). Con ello se busca que la atención se centre en aquella función, pero sin perder la visión de conjunto. Este tipo de interfase se propone teniendo en cuenta que uno de los principales inconvenientes del software estudiado es la polarización que muestra en la estructuración de la solución. Algunos son tan flexibles que hacen que el usuario pierda el objetivo, mientras que otros son tan estructurados que terminan por ahogar el proceso creativo.

10.4 Módulos de estímulo creativo En función de los resultados obtenidos por la evaluación experimental, se presentan a continuación los módulos y herramientas más significativas de cada uno de los programas, así como las características que fueron destacables en cada caso. Con ello se pretende cubrir un amplio espectro y definir las opciones que deben estar disponibles en un software creativo orientado a la asistencia en el proceso de conceptualización de nuevos productos.

Situación RFI

Pto. partida “normal”

Pto. partida propuesto

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

285

Algunas de las técnicas que produjeron mejores resultados ya se han presentado como parte integrante de la estructura del software: los mapas mentales (Axon Idea Processor) que se usan en la representación del modelo funcional, los recursos, redefinición y relator (Creax Innovation Suite) ampliamente tratados en el tema de la definición y búsqueda del resultado final ideal. Otras técnicas que resultaron significativas en cada uno de los programas estudiados y que se utilizaran en este programa con las variantes oportunas, son: • Brainstorming toolbox: figuras y palabras aleatorias, SCAMPER y juegos de rol. • Axon Idea Processor: preguntas. • Creax Innovation Suite: principios inventivos y contradicciones técnicas.

10.4.1 Figuras aleatorias El estudio experimental ha revelado que el mayor número de ideas fue estimulado por este tipo de ayuda. El establecimiento de relaciones e interconexiones se facilita mediante la presentación gráfica, debido a que transmite de un solo vistazo mucha más información que la palabra escrita. Un inconveniente que se encontró en este tipo de estímulo fue la escasez de opciones. La base de datos del programa (Brainstorming toolbox) contenía cerca de 80 figuras, con lo cual era frecuente la aparición de figuras repetidas. Otra observación realizada por los participantes fue la conveniencia de cambiar de figura cada cierto tiempo en forma automática. Será necesario por lo tanto, incluir alguna posibilidad de renovación automática (actualización) de las figuras disponibles en la base de datos y un temporizador regulable que cambie las figuras cada cierto tiempo. Para ello se proponen tres opciones. La primera es tener una base de datos limitada pero actualizable periódicamente mediante acceso por la red a bases publicas de fotografías. El inconveniente de esta opción radica en que la necesidad de que tales fotografías sean de carácter aleatorio, no se puede suplir del todo bien, ya que sería necesario indicar los criterios de búsqueda. Como alternativa, se podría pensar en utilizar palabras que se han introducido en la descripción de las funciones en el momento de definir el modelo funcional, pero esto limitaría un poco el carácter de aleatoriedad necesario para lograr establecer nuevas relaciones. La segunda opción es utilizar uno de los llamados web-robots (Koster, 1995) que son programas diseñados para automatizar la búsqueda y actualización de información en la

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red, previa definición de los criterios. Hay algunas versiones libres en la red, como el Bloodhound y el Collective (Smart Internet Solutions, 2004), DownLoad Express, RoboFox, etc. (Koster, 1995). En este caso, tendría que generarse los criterios de búsqueda previamente y en forma aleatoria, para lo cual se puede utilizar un algoritmo de generación aleatoria de palabras (semejante al de Axon Idea Processor) que luego sirvan para hacer la búsqueda de figuras en el Web y, de esta manera, actualizar la base de datos. Esta opción parece la más viable que la anterior, teniendo en cuenta en primer lugar, que el tiempo de búsqueda y descarga de imágenes es grande y que si se efectúa en tiempo real (durante la ejecución de una sesión práctica) puede cansar al usuario, y en segundo lugar debido a muchos usuarios podrían estar conectados a la red en forma temporal y no permanentemente. La interfase para esta herramienta tendría la forma mostrada en la Figura 10.11. Contiene el elemento principal que es la gráfica, una ventana para anotar las ideas que puedan surgir (forma escrita) y los botones de opciones, dentro de las cuales debe incluirse una que permita acceder posteriormente a la imagen actual, considerando que se puede dar el caso (como efectivamente sucedió varias veces durante la fase experimental) que una imagen que no genere una idea inmediatamente, puede resultar interesante como para revisarla nuevamente mas adelante.

Figura 10.11 Interfase cuando se utiliza el generador de figuras aleatorias.

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Dentro de la base de datos de las imágenes se incluirán varias categorías que el usuario seleccionara a conveniencia. La principal será una de tipo libre, es decir imágenes completamente aleatorias tomadas de la vida cotidiana, como la que tiene el programa Brainstorming toolbox. Pero habrá otras especializadas por temas: mecanismos, materiales, construcciones, procesos de manufactura, etc. De esta manera, si el usuario necesita ideas para desarrollar un dispositivo mecánico, por ejemplo, tendrá acceso a ilustraciones que pueden llevar a ideas nuevas. Dentro de aquellas bases de ilustraciones se puede incluir una de las técnicas de creatividad que aunque no estuvo presente en ninguno de los programas estudiados, puede ser muy útil para dar ideas de solución a problemas técnicos. Se trata de la biónica o estudio de la naturaleza aplicada a la creación de lo artificial. La presentación gráfica de elementos significativos de la naturaleza puede sugerir soluciones importantes para el diseño de nuevos productos, aplicando alguna de las principales características de los sistemas biológicos: su miniaturización, su sensibilidad, su alto grado de flexibilidad, su capacidad para adaptarse a entornos variables y su alto grado de fiabilidad (Saugar, s.f).

10.4.2 Palabras aleatorias Es la versión textual de la anterior técnica, es decir, se trata de que el programa genere palabras aleatorias e invite al usuario a buscar ideas a partir de ellas. Es muy simple y su presentación en la interfase sería como se muestra en la Figura 10.12 donde aparece la opción de trabajar con diferentes tipos de palabras como sustantivos, verbos, oficios, lugares, etc., en forma individual o combinada.

Figura 10.12 Ejemplo de la interfase para aplicar la técnica de palabras aleatorias

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10.4.3 SCAMPER SCAMPER es una versión de lista de chequeo estructurada en seis categorías, cuyas primeras letras dan significado al nombre de la técnica. Así, S significa sustituir, C combinar, A adaptar, M modificar, P utilizar para otras funciones (put on another use, en inglés), E eliminar y R reversar o utilizar inversamente. La lista de chequeo intenta hacer que el usuario aplique alguna de las operaciones señaladas al producto o sistema, utilizando preguntas. Por ejemplo para la operación Combinar se podrían utilizar preguntas como las que muestra la Figura 10.13. Allí también se muestran las alternativas que puede tener la técnica y la forma de interacción con el usuario.

Figura 10.13 Ejemplo de la interfase para aplicar la técnica de SCAMPER

10.4.4 Juegos de rol Esta técnica es empleada en los programas Braisntormign y ThougthPath y tuvo buenos resultados aunque se señalaron algunas deficiencias. El estudio experimental realizado permite ver que cuando es el programa el que define el personaje se pierde interés por parte del usuario porque muchas veces se trata de personajes que no tienen nada que ver con el problema lo que obliga a hacer suposiciones demasiado ficticias. El método que aquí se propone para utilizar el juego de rol implica que el usuario seleccione el personaje, pero siguiendo cierto orden y pasando por ciertos niveles, tal como lo ilustra la Figura 10.14. Usuario directo es el cliente final del producto, no es el que lo compra sino el que lo usa, mientras que el usuario indirecto es aquel que sin utilizar el producto se beneficia (o se perjudica) de alguna manera. El fabricante o productor es tanto el empresario como el obrero que usa la máquina para realizar el

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objeto. Y el científico es el que conoce la ciencia y la técnica aplicada al objeto. El objetivo del juego de rol es que el usuario del software piense como lo haría cada uno de los personajes identificados sobre el problema que se quiere resolver, en especial tratando de responder a la pregunta «¿qué características o cómo le gustaría que fuese el producto ideal?».

Figura 10.14 Tipos y niveles de personajes que intervienen en el sistema

El software tendrá definidos los tipos de personajes de manera que se puedan seleccionar los pertinentes para cada nivel. Una vez seleccionados el programa los presentará en forma secuencial de manera que se cubra todo el espectro de usuarios del producto. Un ejemplo de la apariencia de la interfase se muestra en la Figura 10.15.

Figura 10.15 Ejemplo de la interfase aplicando la técnica de juegos de rol

Usuarios directos

Usuarios indirectos

Fabricante

Objeto

Científico

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10.4.5 Preguntas La Figura 10.16 muestra la ventana de aplicación de esta técnica. Se propone una serie de Temas para que el usuario seleccione los que interesen, y un cuadro de Funciones mostrando las funciones asociadas al problema que se esta resolviendo en ese momento. Al hacer la selección, el programa combinará la base de datos de preguntas asociadas a la temática con la función respectiva, generando la lista de preguntas que se muestran en la ventana inferior.

Figura 10.16 Ejemplo de la interfase aplicando la técnica de pregunta

10.4.6 Principios inventivos y contradicciones Una de las herramientas mas importantes de la metodología TRIZ es la llamada «matriz de contradicciones» propuesta para resolver las incompatibilidades que se suelen encontrar durante la búsqueda de soluciones técnicas. Aunque en las sesiones experimentales no resultó muy útil, se entiende que la razón ha sido la falta de entrenamiento suficiente en el uso de la metodología, pero la técnica en sí misma es valiosa y por ello se propone que haga parte del software. Cuando se busca soluciones novedosas a un problema técnico es frecuente encontrarse con dos tipos de situaciones contradictorias, que el TRIZ las denomina contradicciones físicas y contradicciones técnicas. a. Contradicciones físicas Las contradicciones físicas se identifican cuando para solucionar un problema se requiere que una misma característica del sistema esté presente con dos valores o en dos estados

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opuestos. Puede ser, por ejemplo, que se requiera ver con claridad un elemento del sistema, pero también se necesite que permanezca oculto; o que sea imprescindible que un tubo tenga un diámetro grande pero que a la vez sea pequeño. Para este tipo de contradicciones, la metodología propone aplicar alguno de los siguientes cuatro principios denominados «de separación»: basada en condiciones, en el tiempo, en el espacio y entre las partes y el todo. En el primer caso ocurre cuando se logra que la característica en cuestión este presente bajo cierta condición particular, pero ausente bajo otra condición. En el caso del tubo, podría pensarse que sea grande cuando tenga cierta temperatura, pero que sea pequeño cuando la temperatura sea menor. El segundo principio de separación, en el tiempo, se aplica cuando la característica debe estar presente en un momento determinado, pero ausente en otro momento. Un ejemplo típico es el tren de aterrizaje de los aviones, presente cuando está en tierra y ausente cuando va volando. El tercer principio es el de la separación en el espacio, es decir, que la característica este presente en un lugar determinado pero ausente en otro lugar. Por ejemplo, que el tubo aquel tenga un diámetro grande en cierta trayectoria y uno menor en otra. Y el cuarto principio (entre las partes y el todo) se aplica cuando una característica tiene un valor a nivel de sistema completo, pero el valor opuesto o diferente a nivel de componente. Un ejemplo clásico es el del alambre conductor de electricidad, que cuando está completo (con el aislante plástico) no es conductor exteriormente. El software integrará una herramienta que le facilite al usuario la identificación del principio adecuado para buscar la solución. Se tratará básicamente de una herramienta de tipo informativo con la explicación breve del principio y con ejemplos de aplicación que lo ilustren. Esto se debe a que realmente en la sustentación teórica del principio no existe aun un método sistemático o automatizable que permita la rápida identificación de la contradicción física, quedando supeditada a la práctica y al conocimiento del usuario. Así que, se facilitará este proceso con información y ejemplos. Lo que sí debe incluir el programa es la integración como ejemplos adicionales las soluciones logradas durante las sesiones anteriores, actuando así como memoria empresarial. b. Contradicciones técnicas Las contradicciones técnicas se presentan cuando la mejora de una característica de un sistema, implica la degradación de otra característica del mismo sistema. Por ejemplo cuando se aumenta la dimensión de una pieza se logra mejorar su resistencia pero a su vez el peso y el coste también aumentan. Típicamente el ingeniero soluciona estas contradicciones haciendo un balanceo o transacción de los parámetros, es decir, asumiendo como buena una solución intermedia, sacrificando el valor del parámetro

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deseado para no incrementar el valor de la otra característica no deseada. En el mejor de los casos puede aplicar algún algoritmo de optimización para obtener la mejor solución bajo las restricciones impuestas. El TRIZ por su parte propone la solución de conflictos entre parámetros mediante la aplicación de principios inventivos identificados mediante el análisis de las soluciones encontradas básicamente en el estudio de patentes. Para ello define 39 clases de parámetros que pueden entrar en contradicción entre sí y para su solución propone la aplicación de alguno de sus 40 principios inventivos. El software integrará la herramienta denominada «matriz de contradicciones» en forma segmentada para facilitar la visualización y selección, ya que cuando se presenta la matriz completa (39x39) resultaría extenuante. La Figura 10.17 muestra la interfase de la matriz propuesta, en contraste con la utilizada por el software estudiado. Se puede apreciar que los parámetros han sido agrupados por categorías y que los principios de solución sugeridos se presentan con su explicación descriptiva y con la opción de visualizar ejemplos típicos. Evidentemente la construcción de la herramienta demandará un trabajo importante de búsqueda de ejemplos, teniendo en cuenta que los ejemplos publicados como lo expresa (Nakagawa, 1999) son muy escasos, principalmente debido a que se desarrollan en empresas que no publican sus resultados o si lo hacen, no incluyen los aspectos más relevantes.

Figura 10.17 Ejemplo de la interfase para la aplicación de la matriz de contradicciones

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10.5 Bases de datos Además de los módulos de estímulo a la creatividad, es muy importante la asistencia al ingeniero en el suministro de información adecuada y oportuna. Por ello, las bases de datos que aquí se proponen resultan altamente relevantes para un software como el que se está proponientoa. Tal como lo señala Ullman (2002) la importancia de que el sistema de soporte a las actividades del ingeniero incluya prioritariamente el manejo de información en lo que él denomina «ambiente externo» al diseñador, radica en la posibilidad de servir de «extensión» de la memoria (de corto y largo plazo) para la actividad propia del diseño, y también como «almacén» de la actividad desarrollada durante el proceso para que pueda ser utilizada posteriormente y no se corra el riesgo de perder lo que aquí se podría denominar la «memoria institucional» de la compañía. De acuerdo con los principios operativos expuestos las bases de datos que se proponen como parte integrante del software tienen que ver con gestión de la información para: identificación de funciones y atributos de funciones, determinación de los recursos del sistema, revisión de patentes, almacenamiento de ideas propias o «banco de ideas» y estado de desarrollo técnico de la competencia o benchmarking. Las características de cada una de ellas se exponen a continuación.

10.5.1 Recursos Aunque los principios de estructura y de utilización de esta base ya han sido expuestos anteriormente, cuando se señalaba su importancia en la identificación de los recursos del sistema, es conveniente precisar aquí algunos detalles. La base de datos que contiene los recursos puede estar organizada inicialmente por las siguientes categorías: • Sustancias y materiales • Energías • Funciones • Reservas Para las dos primeras categorías mencionadas la información sobre los recursos se dispondrá en tres niveles diferentes: identificación, propiedades y transformación o modificación. De esta manera, es posible explorar en profundidad las opciones que los recursos disponibles en el sistema ofrezcan para la solución del problema de diseño. La

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categoría de funciones y de reservas tienen una estructura diferente, semejante a una lista de chequeo, aunque con algunas variantes. a. Sustancias y materiales En esta categoría se incluyen sustancias y materiales líquidos, sólidos y gaseosos. Cada una de estas clases de materiales a su vez se subdividen siguiendo formas estandarizadas de clasificación. Por ejemplo, los materiales sólidos se clasifican en cinco grupos: metales, cerámicos, polímeros, semiconductores y materiales compuestos. Los materiales de cada uno de estos grupos poseen estructuras y propiedades distintas, por lo cual la base de datos dará una información esencial sobre tales características. Además en este nivel se mostrará un listado de los materiales que componen cada uno de los subgrupos. Ejemplos del primer nivel se muestran en la Tabla 10.1.

Tabla 10.1 Ejemplos de sustancias

Gases Líquidos Sólidos

• Aire atmosférico • Gases inertes • Gases inflamables • Gases corrosivos • Gases criogénicos • Gases oxidantes • Gases tóxicos

• Agua • Soluciones diversas en agua • Combustibles • Aceites • Ácidos • Lodos • Pinturas • Tintas • Etc.

• Metales • Cerámicos • Polímeros • Semiconductores • Compuestos.

En el segundo nivel se procede a hacer una descripción de las propiedades de cada sustancia o material. Por ejemplo, para el caso del aire atmosférico se suministraría la siguiente información: • Composición: Nitrógeno: 78% Oxigeno: 21% Argón: 0.93% Otros: trazas.

• Propiedades: Densidad (kg/m3): 1.2 Presión (Pa): 101,325 Conductividad térmica: 9.807

Y en el tercer nivel se presentan las transformaciones o modificaciones posibles de la sustancia. Por ejemplo, para el agua: Evaporación, solidificación, condensación, dilución, Ionización, etc.

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Figura 10.18 Ejemplo de la interfase para la base de datos de Recursos y Energías

Cada uno de los registros de la base de datos estará acompañado de explicaciones concretas de manera que el usuario pueda acceder fácilmente a la información relevante en cualquier momento. b. Energías Como en el caso anterior, en el primer nivel se hará la identificación de la energía, por ejemplo: eléctrica, solar, térmica, hidráulica, muscular, nuclear, etc. En el segundo nivel se describen sus propiedades más importantes, por ejemplo para el caso de la energía muscular se dispondría de datos sobre la fuerza máxima y la frecuencia que puede hacer una persona normal. En el tercer nivel se mostrarían los procesos involucrados en la producción y la gestión de energías, como por ejemplo, los procesos de transferencia de calor y formas de controlarlos. c. Funciones y atributos de funciones Esta es una base de datos cuyo objetivo es facilitar la identificación de funciones mediante verbos activos y de sus atributos mediante adverbios. Por lo tanto, se trata de una base de datos simple de un solo nivel de estructura. La interfase permitirá seleccionar cuántas funciones y modificadores sean necesarios almacenando la posición o índice del registro respectivo, de manera que sea factible su recuperación en cualquier momento. La Figura 10.19 muestra la forma que tendría la interfase.

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Figura 10.19 Ejemplo de la interfase para la base de datos de funciones y atributos

En caso de que el usuario directamente ingrese el verbo a través de la interfase gráfica de modelación funcional, el motor de la base de datos se encargará de hacer la búsqueda del índice del registro coincidente si existe y si no, lo incorporará como nuevo registro. El acceso a esta base se podrá hacer a través del menú de recursos que aquí se está presentando, pero también estará disponible directamente desde el menú general, debido a que deberá estar disponible durante todo el proceso, desde la primera fase cuando se realiza la modelación funcional hasta la última cuando se pasa a la evolución funcional controlada. Una forma adicional de conseguir información relacionada con este tema es acceder por la red a bases de datos de funciones, semejantes a la propuesta por Creax (2000), la cual aunque está en fase de desarrollo resulta de utilidad a la hora de encontrar funciones técnicas especiales. En la maqueta del software que se presenta en el CD4 anexo, se puede ver la funcionalidad de esta herramienta y aunque este en ingles resulta muy intuitiva y sencilla de trabajar. d. Reservas Aquí se hace referencia a aquellos recursos materiales o no materiales que pude tener un sistema, como por ejemplo: tiempo libre, espacio no ocupado, iluminación disponible, cambios naturales de temperatura, aislamientos (térmico/acústico) del recinto, información, conocimiento, experiencia, equipos con tiempos muertos, etc. La base, para

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esta categoría, actuaría como una lista de chequeo para que el usuario verifique la existencia y pueda tenerlos en cuenta en su búsqueda de una solución. La Figura 10.5 presentada anteriormente muestra esta lista de chequeo (p.276).

10.5.2 Patentes Las patentes se constituyen en una fuente primaria de información para la innovación tecnológica, debido a que son la forma de presentar en público las ideas inventivas y permiten hacer el «rastreo» del estado de la técnica a nivel mundial mas actualizado posible. Se puede afirmar que las patentes se constituyen en una fuente invaluable de información técnica porque: • Es actualizada. Debido a que las empresas desean proteger sus inventos, proceden a

solicitar la patente lo más rápidamente posible. A partir de allí a mas tardar en 18 meses estas solicitudes se publican y por lo tanto representan la primera información pública disponible. Es decir, son la fuente más actualizada de información tecnológica.

• Es detallada. Los documentos de patentes deben describir en forma detallada y

completa la invención, por lo cual generalmente son redactas por personas experimentadas en la materia. Este requisito explica el hecho de que el 70% de la información de patentes no está disponible en ninguna otra fuente.

• Es accesible. Los documentos de patentes tienen un formato unificado y un sistema

de clasificación internacional, que permite una rápida comprensión y accesibilidad de la información que contenga.

• Está disponible. Existen bases de datos y colecciones completas de patentes

disponibles para que cualquier persona interesada puede recurrir a ellas para encontrar en poco tiempo una gran cantidad de información tecnológica relevante. Además muchas de estas oficinas ofrecen la posibilidad de acceder por Internet a sus bases de datos facilitando así la consulta remota de los documentos de patentes.

• Es exhaustiva. Se estima que más del 80% de todos los conocimientos técnicos en el

mundo se pueden encontrar en las patentes (Segura, 1998). Por todas estas características, un software que pretenda asistir al ingeniero en la fase de conceptualización de productos debe incluir algún tipo de herramienta de búsqueda de patentes.

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La opción mas sencilla consiste en incluir en el software botones de acceso a las principales bases de datos de patentes a nivel mundial, como son: esp@cenet a nivel europeo (European Patent Organisation, 2001), USPTO de los Estados Unidos (United States Patent and Trademark Office, 2001), la CIPO de Canadá (Canadian Intellectual Property Office, 2001), la japonesa JPO (Japan Patent Office, 2004), entre otras. Esta opción es la implementada en el software Creax Innovation Suite, que fue el único programa de los estudiados que incluye el tema de patentes. Evidentemente, el usuario debería tener conocimientos y experiencia previa en la búsqueda y revisión de patentes, debido a la cantidad de información disponible en cualquiera de las bases de datos de patentes señaladas, que puede resultar abrumadora para el usuario. El software TechOptimizer (Invention Machina, 2002), que también se basa en el TRIZ, implementa como alternativa una herramienta de búsqueda semántica automática denominada «Goldfire Innovator™» desarrollada con tecnología semántica indexada que se basa en la matemática lingüística (Verbitsky, 2004). Se fundamenta en la realización de un análisis del lenguaje natural en cuatro niveles diferentes: reconocimiento de la palabra, análisis del léxico, análisis sintáctico y análisis semántico. El primer nivel ya está desarrollado ampliamente y el ordenador lo ejecuta sin problema, por la digitalización de la palabra ya sea hablada o escrita. En el segundo nivel se hace una división de la oración en palabras individuales para identificar el tipo de cada una mediante una comparación con un diccionario interno. El análisis sintáctico estudia la gramática de la frase para identificar su estructura sintáctica y precisar las palabras. Finalmente, el análisis semántico identifica el significado del texto en términos de elementos semánticos como sujeto, verbo, sustantivo, adjetivo y adeverbio. Como resultado de este análisis el ordenador puede identificar la estructura y el contenido de las frases que el usuario ingresa y efectuar a continuación una comparación con las bases de datos externas (patentes) o internas para buscar coincidencias y entregar resultados filtrados. Por ejemplo, si el usuario ha definido su problema con la pregunta «cómo puedo comprimir la caja de cartón?», el ordenador identifica la palabra «comprimir» como el verbo (la acción), el sustantivo (objeto) será la «caja de cartón» y el sujeto será el elemento a buscar. Este mismo análisis lo realizará buscando coincidencias de la acción y el objeto en la base de datos y recuperará, por lo tanto, solamente la información relevante. El «Goldfire Innovator™» contiene ya tal base de datos construida a partir de la aplicación del análisis a «toda la colección de patentes a nivel mundial» (Verbitsky, 2004, p.6).

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Evidentemente que aquella herramienta no será posible utilizarla en el software actual. Pero la idea es útil para buscar alternativas. Una de ellas es enlazar con software especializado para la búsqueda semántica de información, como por ejemplo: • MicroPatent®. Que proporciona acceso on-line a servicios de gestión de información

desde búsqueda de patentes, análisis masivo de texto y trazado de árboles genealógicos de patentes (Aureka, 2004).

• Matheo Patent . Un software diseñado para explorar rápida y profesionalmente la base de datos de patentes europeas (esp@cenet). Colecciona automáticamente las patentes de acuerdo con los criterios definidos por el usuario, construyendo y manteniendo actualizada una base de datos propia.

Y muchas otras opciones disponibles como PatStat de Derwent, Tetralogie de Atlas, etc., utilizadas también para realizar vigilancia tecnológica y minería de datos. Una tercera alternativa sería la adecuación y utilización de un web-robot que automáticamente navegue por la red buscando y recuperando documentos previamente referenciados, tal como se explicó anteriormente (Koster, 1995). Este es un tema que sería necesario explorar con profundidad. Las dos últimas alternativas señaladas se salen del alcance de esta investigación y aunque no se descarte su potencial utilización en el software, se prefiere proponer una alternativa intermedia que utilice las bases de datos públicas de patentes como lo hace el Creax, es decir mediante un botón de acceso directo.

Figura 10.20 Ejemplo de la interfase de búsqueda de patentes

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Sin embargo se aprovechará el esquema de definición funcional que se ha propuesto como modo general de trabajo en el software para identificar las funciones (verbos) y los objetos (sustantivos) para ser utilizados como criterios de búsqueda. Por ello, el programa ofrecerá al usuario una ventana donde se encuentre la descripción funcional del problema que se esté resolviendo y se invitará a utilizar las palabras clave para la búsqueda y refinación de las patentes que se vayan encontrando. Una muestra de los que sería tal interfase se aprecia en la Figura 10.20.

10.5.3 Benchmarking secundario Aquí se hace referencia a la conveniencia de disponer de una base de datos para la gestión de la información de la competencia. Es lo que se denomina «benchmarking secundario» (Instituto Español de Comercio Exterior, 2003), que consiste en la recopilación de información de dominio público de un sector de actividad, empresas competidoras, mercados, clientes, proveedores, etc., con el propósito de descubrir y mantenerse actualizado en las tendencias que aquellas muestran. Esto es parte del proceso denominado vigilancia tecnológica, aunque no se pretende que este software desarrolle tal actividad en forma tan sofisticada como lo hacen los especialistas.

Figura 10.21 Ejemplo de la interfase para búsqueda de catálogos de productos

El objetivo es aprovechar la creciente disponibilidad en la red de catálogos electrónicos para recuperar y mantener actualizada la información sobre las tendencias de productos

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similares a los de la propia empresa. Al igual que en el caso de las patentes podría eventualmente utilizarse alguna herramienta que automatice el proceso de búsqueda y actualización de información relevante. Para esta labor sí parece ser más eficiente el uso de los web-robots (Koster, 1997). En forma alternativa, se puede sencillamente diseñar la interfase adecuada para realizar meta-búsquedas manualmente, como lo muestra la Figura 10.21.

10.5.4 Banco de ideas propias Puede suceder que ideas que se generen durante la ejecución del software para un problema en concreto no sean seleccionadas o consideradas útiles en ese momento y sin embargo ser muy buenas soluciones para otros problemas que puedan abordarse posteriormente. Por ello resultará útil conservar tales ideas almacenadas y disponibles en el software. La base sencillamente almacenará los datos relevantes de la sesión en curso: fecha, usuario, nombre del problema e ideas generadas. Estas últimas representadas por el modelo funcional evolucionado con todas las estructuras de solución que se propusieron. De esta manera, se podrá indexar y recuperar la información por cualquiera de los cuatro criterios. La forma de la interfase para esta base de datos se enseña en la Figura 10.22.

Figura 10.22 Ejemplo de la interfase del «banco de ideas»

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10.6 Elementos de usabilidad Durante toda la estructuración del software se ha buscado un comportamiento consistente con principios de usabilidad reportados en la literatura: pensar en el usuario, crear enlaces entre la aplicación y el mundo real, hacer la aplicación consistente y familiar, orientar adecuadamente el proceso pero permitiendo que sea el usuario el que este bajo el control de la secuencia, etc. (Crow y Cansen, 1998, Dumas y Redish, 1999, Benson y et.al., 2002, Torrealba, 2004). Ahora se completará esa consistencia tratando ya no con el comportamiento sino con la apariencia, esto es, con la forma externa o interfase del software. Para ello, la sección está organizada en dos categorías principales. La primera aborda las características de tipo globales del software, es decir, aquellas que se pueden identificar a partir de las conclusiones generales del experimento, mientras que la segunda se centra en la aplicación de aquellas características en la forma particular de la interfase propuesta para el software. Es claro que las solas explicaciones verbales son insuficientes para ilustrar las características deseables de la interfase, por lo cual se presenta en el Anexo 5, la maqueta completa del programa que cosiste en una presentación simulada y auto-explicada del funcionamiento del programa.

10.6.1 Elementos generales Resulta conveniente adoptar un modelo de evaluación ex - ante de la calidad del software aunque se este abordando solamente su forma estructural. Existen varias propuestas en la literatura, pero aquí se tomaran algunos elementos del modelo de McCall por ser uno de los más conocidos y porque ha servido de base para varias propuestas derivadas (Cervera, Nuñez y Bernardo, s.f.). Tal modelo se sustenta en la hipótesis de que el usuario puede valorar la calidad de un software teniendo en cuenta once criterios diferentes, agrupados en tres ejes principales, tal como se muestra en la Tabla 10.2 Se define la calidad del software como «el grado con el que un sistema componente o proceso cumple los requerimientos especificados y las necesidades o expectativas del cliente o usuario» (IEEE, 1990). Esta fase la discusión se centrará en aquellos aspectos relacionados con la visión del usuario, más que en la definición de la estructura y la definición de contenido, que ya fueron expuestas en las secciones precedentes, o en especificaciones técnicas del software, que sería objeto del desarrollo propio del software, actividad que se sugiere realizar posteriormente a esta investigación. Esto

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significa que la definición de elementos estructurales que a continuación se tratará, estará centrado en el primer eje descrito en la tabla 10.2: «facilidad de operación», y específicamente en el primer factor, esto es, «facilidad de uso». Además se tendrá en cuenta otro criterio no mencionado explícitamente por el modelo McCall, como es la «utilidad» del software, aquí entendida como el eficiente uso de las técnicas de creatividad y las bases de datos para la generación de ideas.

Tabla 10.2 Modelo de valoración de calidad de software de McCall

Ejes de evaluación Factores Criterios

Facilidad de uso Facilidad de aprendizaje Facilidad de operación. Facilidad de comunicación Formación

Integridad Control de accesos Facilidad de auditoria Seguridad

Corrección Completitud Consistencia Rastreabilidad.

Fiabilidad Precisión Consistencia Tolerancia a fallos Modularidad Simplicidad Exactitud

Operación

Eficiencia En ejecución En almacenamiento

Facilidad de mantenimiento Modularidad Simplicidad Consistencia Concisión Auto descripción

Facilidad de prueba Modularidad Simplicidad Auto descripción Instrumentación

Capacidad de soportar cambios

Flexibilidad Auto descripción Capacidad de expansión Generalidad Modularidad

Reusabilidad Auto descripción Generalidad Modularidad Independencia del sistema operativo Independencia del hardware

Interoperatividad Modularidad Compatibilidad de datos Estandarización de datos

Adaptabilidad a nuevos entornos

Portabilidad Auto descripción Modularidad Independencia del sistema operativo Independencia del hardware.

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a. Facilidad de aprendizaje Una de las conclusiones relevantes del estudio experimental es la necesidad de disponer de un programa fácil de aprender, es decir, un programa cuya estructura se convierta rápidamente en familiar para el usuario de manera que no demande mucho tiempo de aprendizaje, lo que técnicamente podría denominarse como un programa con una curva de aprendizaje semejante a la mostrada en la Figura 10.23b, es decir, que en corto tiempo se logre un alto dominio del programa.

0

20

40

60

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1

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Tiempo

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Figura 10.23 Curva de aprendizaje de software típica (a) y deseable (b)

Esto significa que se debe tener en cuenta las actitudes, preferencias y forma de trabajo del usuario. En otras palabras, el diseño del software debe estar centrado en el usuario, tener una interfase amigable que estimule a los nuevos usuarios a adoptar el programa rápidamente como parte de su forma de trabajo y unas herramientas de visualización de opciones intuitivas que permitan adquirir un conocimiento máximo del proceso. Dumas y Redish (1999) indican que el usuario considera un producto como fácil de aprender, en términos del tiempo que toma hacer lo que él desea, del número de pasos requeridos y del éxito que tiene en predecir la acción correcta a efectuar. Un claro ejemplo de un software que no reúne estas características, evidenciado por los resultados encontrados en la fase experimental, es el programa que teóricamente era el más adecuado para apoyar al ingeniero de diseño dada su estructura y su metodología específicamente orientadas a este propósito (Creax Innovation suite), y que no mostró el mejor desempeño al compararlo con programas menos sofisticados y de carácter mas genérico. Hay varias razones para estos resultados. Una es la complejidad de la metodología TRIZ frente a otras más intuitivas o más conocidas como el “brainstorming” o los mapas mentales, que obliga de por sí a emplear mayor tiempo de aprendizaje. Pero,

(a) (b)

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indudablemente la propia estructura y presentación del programa no facilita el proceso, al utilizar iconografía no estandarizada, procesos dispendiosos, interfases cargadas, ayudas poco comprensibles, terminología de la pagina ayuda diferente a la del programa, etc. El cómo hacer un programa que sea fácil de aprender sigue siendo una pregunta difícil de responder incluso por empresas multinacionales dedicadas exclusivamente al desarrollo de software. Sin embargo, se puede identificar algunas pautas que evidentemente contribuirán a ese logro: • Uso de iconografía estandarizada. Esta es una de las reglas básicas de usabilidad. • Utilización del idioma natural del usuario. Muchas de las técnicas de creatividad hacen

un uso intensivo de elementos del lenguaje que pierden sentido cuando un usuario que maneja otro idioma efectúa la traducción. Por ejemplo, el uso de metáforas resulta poco útil por la dificultad que tiene un ingeniero, acostumbrado a leer literatura técnica, para traducirlas.

• El programa Brainstoriming toolbox, por ejemplo, tiene dos técnicas que utilizan este tipo de elementos (false rules y random word) y éstas fueron las menos utilizadas en todas las repeticiones del experimento (4.9% y 12.1%). En los otros programas también se evidenció problemas con el manejo del idioma, en especial cuando se hacía necesario rellenar formularios y aparecían combinadas frases preestablecidas en inglés con palabras en castellano, como por ejemplo en AXON donde se pueden aparecer cosas como “Can caja de cartón be rated or ranked?”.

• Por lo tanto, para este tipo de aplicación un software debe ser realizado en el idioma del usuario.

• Tutorial y ayuda adecuados. El tutorial como elemento fundamental en el proceso de aprendizaje del uso de software debe mantener un equilibrio adecuado, es decir, ser lo suficientemente completo para cubrir los aspectos fundamentales del manejo del programa, pero lo suficientemente ágil para no fatigar con explicaciones innecesarias. Debe tener ejemplos cercanos al tipo de usuario típico del programa (ingenieros, en este caso), que no sean simples ni tampoco demasiado complejos.

• Este también es un campo deficitario en la mayoría de los programas evaluados (lo

cual es cierto para la generalidad de programas de ordenador). Por ejemplo, el tutorial de Axon es muy denso y detallado lo que hace que el usuario se canse pronto al leerlo. El Creax tiene el tutorial on-line, diseñado con muchas animaciones que hace lento su estudio. Además utiliza términos que en el programa no se encuentran o son

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diferentes (falta actualización). El Brainstorming llama tutorial al enlace con la página Web del productor, de manera que cuando se quiere acceder a algún tópico se entra a la página con todos los distractores que esto conlleva.

• Modularidad. Esto es, la característica de un software que proporciona una estructura

de módulos independientes pero «inter-conectables», con lo cual el usuario puede seleccionar los módulos más adecuados para su estilo de trabajo sin necesidad de aprender a utilizarlos todos. En el caso particular de un software de creatividad deseable, los módulos podrían estar estructurados alrededor de las diferentes técnicas de creatividad que pudiese disponer el usuario a voluntad de un abanico de posibilidades bien explicadas. De esta manera se evita la saturación de la interfase con opciones que no interesan al usuario y que en todo caso le trasmiten un mensaje de que el trabajo queda incompleto si no los ha utilizado.

En orden creciente de grado de dificultad de aprendizaje, los cuatro programas evaluados se pueden clasificar como se muestra en la Tabla 10.3. b. Facilidad de operación Aunque la presión social por productos software de calidad está aun lejos de la que se percibe en otras clases de productos, es claro que poco a poco se va identificando a un usuario más exigente de programas que sean rápida y efectivamente utilizables. Estos objetivos están muy relacionados con la sencillez y, principalmente, con la facilidad de operación. La tolerancia del usuario al grado de dificultad de operación de un software es muy limitada y esto incide directamente en su aceptación o «fidelización». Aunque un programa sea muy eficaz podría ser rechazado si su uso resultara complicado para un usuario típico. Es necesario partir de la premisa de que el usuario espera ser más productivo al utilizar el software, lo cual siempre tendrá como trasfondo dos factores relevantes: el esfuerzo requerido y el éxito logrado.

El éxito logrado dependerá de la estructura del software, tema que ya se trató en este mismo capítulo. En cuanto al esfuerzo, el indicador más importante será el tiempo necesario para ejecutar una sesión. Evidentemente, la percepción inicial del tiempo necesario para desarrollarla será determinante en el grado de aceptación del software, y es allí donde el tiempo dedicado a las acciones preliminares cobra relevancia. En el experimento se pudo ver que el tiempo dedicado a estas acciones fue mucho mayor cuando se utilizó software que cuando se trabajo sin él. Evidentemente la exigencia de información preliminar por parte de algunos de los programas evaluados resulto tan

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exhaustiva que causó sobre el usuario un sentido de perdida de tiempo importante. Esto fue cierto específicamente para el caso del CREAX, tal como se señala en la Tabla 10.4. Para evitar este tipo de situación se recomienda que el software no solicite información irrelevante para el usuario en esta fase del diseño, donde normalmente se quiere abordar el problema sin entrar en detalles innecesarios. En otras palabras el programa debe facilitar el inicio de la sesión de diseño conceptual tan pronto se abre el programa, como lo hace el Axon Idea Processor.

Tabla 10.3 Grado de dificultad de aprendizaje del software evaluado

Programa Características Brainstorming Toolbox

Utiliza la técnica de creatividad más conocida.

Contiene un módulo de estimulo gráfico (random picture) que fue el mas utilizado y el mas eficiente para producir ideas.

Su estructura permite navegar a voluntad, sin tener que seguir una secuencia estricta por los diferentes módulos.

La introducción de ideas es simple introducción de texto. No se procesa.

ThoughtPath Es un programa estructurado para seguir una secuencia más o menos predefinida.

Usa la técnica de la sinéctica. Menos conocida, pero fácil de entender y aplicar.

Su estructura es poco flexible. Es necesario seguir una secuencia.

La introducción de ideas es simple, pero la continua solicitud de introducción de datos o frases causa cansancio del usuario.

La aplicación de muchos de los estímulos (triggers) se hace difícil al emplearse muchas frases hechas, difíciles de traducir.

Axon Idea Processor

Se basa en la técnica de los mapas mentales, también muy conocida.

Los elementos de estimulo se encuentran un tanto “ocultos” entre todas las opciones de edición del mapa mental. Por ello cuesta encontrarlos.

Cuando se inicia un proyecto se puede presentar el síndrome de la “página en blanco”, ya que no existe ninguna fase de introducción.

No se estructura por módulos. Existe libertad y muchas opciones para navegar y construir los mapas mentales.

CREAX Innovation Suite

Utiliza la metodología TRIZ, compleja de aprender.

Maneja módulos pero no son independientes. Se debe seguir toda la secuencia propuesta en el programa.

Algunas herramientas son difíciles de entender.

Otras herramientas de edición usan iconos diferentes a los convencionales, y esto causa confusión.

En general los ejemplos que enseña son muy simples.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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Tabla 10.4 Información preliminar solicitada por cada programa

Programa Información preliminar CREAX Innovation Suite

Descripción del problema

Pregunta del problema

Datos del proyecto: nombre del proyecto, equipo de trabajo, financiador del proyecto, cliente del proyecto.

Objetivos: bajo la visión del cliente, del financiador y del equipo.

Metas e indicadores: bajo las tres visiones señaladas.

Gráfica que ilustre el problema.

ThoughtPath Nombre del problema.

Descripción del problema.

Antecedentes del problema.

Axon Idea Processor Nombre del archivo. Características de interfase inicial: Tipo de archivo, color de fondo, número de niveles (ya están definidos valores por defecto).

Brainstorming Toolbox

Nombre del archivo y de la sesión.

Definición del problema. Una frase que resuma el problema a resolver.

10.6.2 Características de la interfase Es importante señalar que la forma adoptada para representar el modelo FBS es heredado del software Axon Idea Processor. En cierta manera el modelo funcional se corresponde con un mapa mental por su forma de estructurar y de interconectar los diferentes elementos. Esta forma de expresión de ideas disminuye aquella tendencia que hace que un usuario de ordenador fije mucha atención en aspectos formales (estilo de redacción, alineación, tamaño, e incluso ortografía). Cuando se realiza un esquema gráfico en papel un usuario es mucho más tolerante con los errores o imperfecciones del esquema, de lo que es cuando trabaja en el ordenador, porque se ha generado el concepto de que en el ordenador se generan solamente versiones finales de lo que se trabaja y no solo “borradores”. Conviene por lo tanto que el software permita que las ideas no sean expresadas solamente como palabras escritas, sino como elementos con cuerpo y contenido, facilitando una forma rápida y eficaz de expresión de ideas (al menos más rápida que haciendo un esquema o croquis y más eficaz que describirla con solo texto).

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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En el programa Axon las ideas son objetos que tienen tres características: un identificador, una forma y una acción. Cada una de ellas tiene a su vez muchas opciones de configuración. Por ejemplo para definir la forma de un objeto existen 14 opciones diferentes y para definir la acción ¡63¡ alternativas. Evidentemente tal cantidad de opciones confunde al usuario quien termina por utilizar solamente unas cuantas que le resulten significativas.

Ya se comentó que el modelo FBS consta básicamente de funciones, modificadores funcionales, estructuras de solución y las interrelaciones entre aquellas tres. Por lo tanto, se limitarán las opciones para facilitar la expresión de estos cuatro tipos de elementos, así: Funciones: Estarán representadas por una elipse con un verbo como identificador y con una ventana de hipertexto que se desplegara a voluntad (al dar doble clic sobre la elipse).

Figura 10.24 Forma de representación de las funciones.

En la ventana se incluirá la definición de palabras clave, que serán utilizadas en el software para búsquedas en la base de datos propia y en la red. Modificadores funcionales: Representados por una línea sobre la cual va el identificador, que suele ser un adverbio o un adjetivo que cuantifica la función. También admite una ventana de hipertexto para explicar la cuantificación que hace y de ser posible precisar valores.

Figura 10.25 Forma de representación de los modificadores funcionales

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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Estructuras de solución: su forma es rectangular, se identifican con sustantivos y también muestran una ventana de hipertexto-gráfico, con la opción de pasar a la herramienta de esquematización donde se podrá elaborar un gráfica de la solución en forma rápida.

Figura 10.26 Forma de representación de las estructuras de solución

Links: representan las interrelaciones entre los diferentes elementos. Es una flecha para el caso de relaciones funcionales y una línea en el caso de modificadores. Ya se comentó que cada uno de estos elementos estará acoplado a capas diferentes con el propósito de facilitar la lectura del modelo cuando éste sea muy complejo. Por defecto la visualización será completa, es decir, se verán las tres capas simultáneamente y el usuario a voluntad podrá seleccionar la que desee en cualquier momento. Además la ubicación en la capa respectiva será automática, es decir, cuando el usuario seleccione una función, el programa entenderá que ésta se debe posicionar en la capa de funciones y no en otra. Esto facilitará el trabajo del usuario y evitará que su atención se desvíe del objetivo principal. Finalmente, la interfase del programa podría tener la forma que se muestra en la Figura 10.27. La descripción detallada de cada componente se presenta en el Anexo 5.

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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Figura 10.27 Interfase general propuesta para el software

10.7 El problema de la elaboración de dibujos básicos En la fase de conceptualización es típico que el ingeniero utilice representaciones gráficas que representan formas, que si bien es cierto no están estructuradas completamente, si se constituyen en un medio de expresión muy efectivo. El «lápiz y papel» se ha considerado como herramienta esencial en la creatividad del proceso de diseño (Purcell y Gero, 1998). De hecho la fase experimental de esta investigación coincide con esta afirmación dado que la mayoría de las estructuras de solución tuvieron que ser expresadas a través de esquemas gráficos aunque se hubiesen originado por el estimulo de los programas, porque el medio gráfico permite una rápida interpretación y ejecución de los conceptos que se van generando. Parece existir una interrelación muy estrecha a nivel cerebral entre la mente y la mano. Gross (1988) señala que es a través de los esquemas que el diseñador le da «cuerpo» a la abstracción que caracteriza inicialmente a los conceptos e ideas, mientras que Herbert (1988) identifica el esquema como el medio adecuado para agregar información proveniente de la experiencia previa del diseñador y para recuperar y manipular las representaciones visuales o las imágenes relevantes de un solución potencial. Es clara, tanto por los reportes de la literatura como por lo evidenciado empíricamente con esta investigación, la importancia de la esquematización en la fase de

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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conceptualización en el diseño. Tampoco hay discusión en la afirmación de que los programas convencionales de ordenador no han podido brindar una alternativa eficiente para que el ingeniero de diseño pueda ejecutar esquemas básicos conceptuales, caracterizados por su ambigüedad, imprecisión e intención difusa. Los programas CAD, incluyendo los tecnológicamente más desarrollados, tienen un enfoque centrado en el desarrollo de la forma o geometría de las piezas que ya tienen un desarrollo conceptual claro en la mente del diseñador (Ullman, 2002). Así, no existe una aplicación que pueda suplir con eficacia lo que el ingeniero de diseño hace con el lápiz y el papel. Las alternativas para entrar a dar respuesta a esta insuficiencia en el corto plazo se pueden centrar en el hardware. Evidentemente que la incursión de los llamados «Tablet PC» permite vislumbrar una forma alternativa de interacción usuario-ordenador, que facilitaría la integración de la técnica del «lápiz y papel» empleada por los ingenieros de diseño, ya que el concepto de tinta electrónica permite la interacción más naturalmente. Existen sin embargo muchas críticas al Tablet PC que lo señalan como pensado más en el usuario ejecutivo, de negocios y que viaja, pero menos para el diseñador y en la necesidad de desarrollar software específico útil para procesar fácilmente los dibujos o esquemas realizados y aunque la publicidad indique su utilidad en estas labores aún no se presentan estudios en la literatura científica sobre su efectividad. El proyecto denominado «SmartPaper» (Shest y Chen, 2004) que desarrolla actualmente la universidad de Minnesota busca precisamente aprovechar las ventajas de este tipo de ordenadoras para hacer esquemas a mano alzada y luego procesarlos para dejarlos casi como dibujos acabados o al menos disponibles para que con otra aplicación tipo CAD se pueda continuar; pero aún se encuentra en fase de desarrollo. Como alternativa a la tecnología del Tablet PC pero también relacionado con hardware, es el denominado «bolígrafo digital io2» (Logitech, 2004), utilizado para escribir normalmente y simultáneamente grabar en una pequeña memoria lo escrito para luego descargarlo al ordenador mediante una conexión tipo USB. Tampoco existe información sobre estudios realizados con este dispositivo, pero aparenta ser una solución intermedia entre el Tablet PC y la situación actual. Una alternativa que puede ser muy interesante, y que se encuentra en estudio actualmente, es la denominada «virtual claying» (Jansson y Vergeest, 2002; Rusák, 2002) consistente en la modelación con arcilla virtual como medio de la expresión conceptual de la forma de elementos. El método permite simular el trabajo de modelación con sólidos, basado en los principios físicos observables de la mecánica de los cuerpos deformables: movimiento de translación y de rotación, colisión y deformación (por

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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tensión, compresión, flexión, torsión, pandeo y fractura). El proyecto es adelantado por la Universidad de Delft en Holanda y promete ser una alternativa a tener en cuenta en aplicaciones informáticas para el diseño. Por el momento, la única alternativa viable y que, por lo tanto, deber estar presente en el software que se propone en esta investigación es la utilización de una herramienta de graficación convencional tipo «Paint» de Microsoft, dejando la posibilidad de integrar en el corto plazo alguna herramienta de dibujo de esquemas, más natural como las anteriormente expuestas.

10.8 Conclusiones del capítulo Se ha presentado en este capítulo la estructura principal y los elementos formales básicos de lo que se puede constituir en una herramienta informática para asistir al ingeniero de diseño en la fase de conceptualización de nuevos productos. Para ello se han utilizado los principales elementos del modelo FBS como instrumento de guía del proceso, integrando con él, los principales argumentos de la metodología TRIZ. La razón para utilizar estos dos modelos obedece a la conveniencia detectada durante la evaluación experimental, de proveer una estructura que guíe al usuario en forma más o menos sistemática, pero que mantenga a su vez la suficiente flexibilidad como para hacer cómodo el proceso, brindando mayor naturalidad. Por esta última razón no resulta conveniente proponer la estructura totalmente orientada por la metodología TRIZ debido a su dificultad de aprendizaje. De hecho se ha tratado de evitar el manejo de muchos de los términos utilizados por los practicantes de tal metodología, proponiendo en su lugar la práctica de un lenguaje más natural y sencillo, que también representa una propuesta de forma de trabajar más intuitiva. El proceso propuesto para el desarrollo del software dirige al usuario por tres etapas bien diferenciadas pero perfectamente interconectadas, tal como se explicó en detalle. Cada una de ellas estará asistida por dos tipos de herramientas complementarias como son los módulos de estímulo creativo y las bases de datos. Las técnicas de creatividad disponibles como módulos de estímulo para la generación de ideas, son: mapas mentales, listas de chequeo, sinéctica, figuras aleatorias y SCAMPER. Se ha tratado de denominarlas en forma adecuada para el lenguaje comúnmente utilizado por el ingeniero, buscando con ello establecer puentes adecuados y romper el

Capítulo 10. Modelo de un software para diseño conceptual creativo

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escepticismo que normalmente tiene este tipo de usuarios para utilizar herramientas que no son eminentemente técnicas. Por otra parte, las bases de datos que se proponen dan lugar a un manejo eficiente de la información que el ingeniero requiere en un proceso de diseño, cubriendo una amplia variedad de opciones y de áreas de conocimiento. La implementación práctica de algunas de ellas (las más complejas) requerirá mayor investigación, si se quiere lograr una automatización eficiente, pero queda claro que son perfectamente viables. En cuanto al diseño externo o formal del software se ha sugerido mantener los criterios básicos de usabilidad, que son determinantes a la hora de aprender a utilizarlo, de sacarle todo el provecho y de asociarlo al ambiente normal de trabajo. La maqueta descriptiva de las diferentes opciones propuesta se presenta en el CD4 anexo con un diseño auto-explicativo para dar mayor claridad a la propuesta. Finalmente se abordó el tema la elaboración de descripciones gráficas (bocetos o esquemas), dada su importancia en diseño demostrada en la fase experimental que corrobora las afirmaciones de la literatura especializada. Se dieron algunas pautas de solución que se han propuesto recientemente y algunas que están en fase de desarrollo. Se puede decir, para concluir, que el experimento junto con los elementos teóricos recopilados previamente y la experiencia profesional del investigador, han permitido proponer un modelo de software que llenaría un vacío actual en la disponibilidad de herramientas para la asistencia del ingeniero de diseño. Es un paso importante que deberá ser complementado con la elaboración del software funcional.

CAPÍTULO 11

CONCLUSIONES

Capitulo 11. Conclusiones

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11 CONCLUSIONES

11.1 Introducción En este capítulo se presentan las conclusiones generales y específicas de la presente investigación. Para ello se toma como referente las hipótesis de partida para contrastarlas con los resultados obtenidos y determinar si éstas se han verificado o no, sin dejar de lado los matices que se han podido encontrar a lo largo de la investigación. Para este propósito el capítulo se ha dividido en cinco secciones principales. Se comienza, en la primera de ellas, por recoger las principales conclusiones propuestas en cada capítulo, para articularlas entre sí demostrando la coherencia del proceso desarrollado y para verlas en su globalidad. Obviamente, el énfasis de esta primera parte se hará en los resultados de la fase experimental como elemento articulador entre la exploración teórica y el desarrollo del software propuesto. La segunda parte se dedica específicamente a la presentación de los elementos que le dan estructura y que definen la arquitectura básica de un software cuyo objetivo sea el asistir al ingeniero de diseño en aquella fase crucial del desarrollo conceptual de soluciones a problemas de diseño o desarrollo de nuevos productos. En la tercera sección se hace el balance, antes mencionado, entre las hipótesis iniciales de la investigación y los resultados concretos obtenidos. Para ello se presenta el enunciado de cada una de las hipótesis para, entonces, presentar la argumentación sustentada en los resultados y pasar así a concluir sobre su validación. En la cuarta sección se presenta la conclusión final de la investigación, basada en sus objetivos generales y específicos. Finalmente, en la quinta sección se dan algunas sugerencias sobre investigaciones y desarrollos futuros, que darían continuidad a esta línea de desarrollo.

11.2 Conclusiones de la exploración teórica y de la experimentación

11.2.1 De la exploración teórica a. La complejidad del diseño Resulta evidente tanto por la revisión de la literatura sobre el tema de diseño como por la verificación experimental, que el proceso de diseño, entendido en su amplio significado,

Capitulo 11. Conclusiones

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está caracterizado por su complejidad causada por las múltiples interacciones entre el individuo, su cognición, sus experiencias, sus habilidades y sus conocimientos técnicos; el entorno social al que pertenece, cada vez más difuso debido al desarrollo de los medios de comunicación; y por la ciencia y sus leyes, que marcan fronteras que también son cada vez más flexibles debido a su gran dinámica de cambio. La proliferación de métodos y modelos en los últimos cincuenta años es una muestra del interés creciente en la investigación en diseño. De ellos, el modelo de razonamiento en el ciclo de diseño (Takeda et al., 1990) parece el más adecuado para representar el proceso al integrar conceptos valiosos como el de la evolución (Chakrabarti, 2001; Maher, 2001), la abducción y la evaluación convergente. Aun así, la modelación del proceso real de diseño se aprecia como un reto aún sin alcanzar, y todos los modelos propuestos, se puede, decir que son incompletos, incluyendo aquellos utilizados en esta investigación para representar y valorar el proceso de diseño bajo la perspectiva de la creatividad. b. Vigencia del modelo Wallas de creatividad La misma característica de complejidad del diseño, acompaña al concepto de creatividad. Aun para definirla existen muchas propuestas. Aquí se ha adoptado una simple pero significativa para lograr asociarla al diseño de productos, aquella que la describe en términos de sus dos características relevantes e inseparables: novedad y utilidad. A pesar de la existencia de varias propuestas para representar el proceso creativo, se puede concluir que el viejo modelo de Wallas (1926) de cuatro etapas básicas (preparación, incubación, iluminación y verificación) aún sigue teniendo vigencia. Otros modelos desarrollan más o le dan mayor importancia a alguna(s) de aquellas etapas, pero el concepto mismo de la presencia de cada una de ellas subyace como estructura fundamental. De las tendencias o posiciones frente a la utilización del ordenador en actividades que demanden creatividad (como el diseño), en esta investigación se ha adoptado la intermedia, ésta es, la que afirma la utilidad del ordenador pero solo como herramienta a disposición del individuo que diseña y no como instrumento creativo por sí mismo. Esta conclusión se sustenta en el hecho de que, si bien es cierto, la literatura reporta varios desarrollos orientados a aquél fin, su estado actual es incipiente y poco útil para atender las necesidades reales a corto y medio plazo.

Capitulo 11. Conclusiones

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c. La conceptualización, fase olvidada de las herramientas CAD La historia del desarrollo de los programas CAD, los ubican como eje propulsor de las herramientas informáticas de asistencia al diseño, hasta el punto de haberse convertido en instrumento estratégico a nivel productivo industrial con altos índices de utilización. Su evolución sugiere que no es correcto catalogar a este tipo de programas exclusivamente como trazadores de gráficos, como cuando se originaron, ya que se han constituido como verdadera plataforma de integración de herramientas (trabajo colaborativo, análisis por elementos finitos, listas de materiales, etc.). Sin embargo, por la revisión de los productos ofrecidos por las principales compañías desarrolladoras de este tipo de software, se puede afirmar que todas se centran en las fases de diseño de detalle (análisis) y que están enfocadas al diseño de partes antes que de ensambles, por lo cuál la etapa de síntesis no es soportada por este tipo de programas. La conceptualización es, por lo tanto, la fase olvidada del los programas CAD. d. La inexistencia de software creativo para actividades técnicas Con excepción del software que desarrollan la metodología TRIZ, los programas de ordenador que se ofrecen comercialmente y que implementan técnicas creativas no han sido concebidos para aplicaciones específicamente técnicas, sino que tienen un carácter genérico, supuestamente aplicables a cualquier tipo de problema. No existe ninguna evaluación objetiva y comparativa de tales tipos de programas y los reportes bibliográficos se limitan e describir la funcionalidad con fines comerciales. Los programas del tipo TRIZ son costosos y complejos. Además su característica no es precisamente el estímulo creativo sino la búsqueda sistemática de soluciones técnicas, siguiendo pautas preestablecidas, casi algorítmicas. No existe ningún programa de este tipo desarrollado para aplicaciones en países de habla castellana. Todos están en inglés y ello dificulta la aplicabilidad en contextos como los de España y Latinoamérica, máxime teniendo en cuenta el amplio uso de elementos del lenguaje como forma de interacción con el usuario. e. La dificultad de medir la creatividad y lo creativo La medición de la creatividad está también en discusión. No existe una única escala ni mucho menos una única forma de valoración. Es más, puede tener hasta tres

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dimensiones diferentes (la persona, el producto y el proceso) y cada una con sus propias dificultades. Para medir la creatividad del individuo se seleccionó el modelo CREA, propuesto por Corbalán (2003), por tres razones: la argumentación clara sobre la que se sustenta, basada en la capacidad de formulación de preguntas; su sencillez para aplicarlo, por lo cual no fue necesario recurrir a análisis psicológico especializado; y la construcción y validación estadística del baremo, realizada con población española y latinoamericana. Para medir la creatividad del proceso se revisaron varios modelos, pero no se encontró alguno que reuniera todas las caracrterísticas necesarias para los objetivos de esta investigación. Por ello se hizo necesaria una adecuación partiendo de la propuesta de Shah y Vargas (2003) porque, con los ajustes pertinentes, hizo factible la incorporación de las cuatro grandes características de la creatividad reconocidas por los más importantes investigadores del área: novedad, fluidez, elaboración y flexibilidad.

11.2.2 De los modelos y del método experimental a. La utilidad del estudio exploratorio La definición de las características de un experimento donde intervienen factores tan diversos y con interacciones tan complejas como el realizado en esta investigación, fue facilitada por la realización de un estudio previo de tipo exploratorio orientado, más que a la medición, a la observación de tales interacciones y a la identificación de los factores a tener en cuenta posteriormente. De las conclusiones del estudio exploratorio vale la pena citar: • La necesidad de una capacitación específica en el uso del software, que fuese más

allá del manejo formal del programa, enfatizando en los objetivos de cada módulo o cada técnica creativa ofrecida.

• La conveniencia de realizar el experimento en forma individual y no en grupo. Debido a que el objetivo es valorar la influencia del software en el proceso y resultados del diseño, resultó necesario mantener otros factores controlados, como por ejemplo, la influencia de líderes sobre el grupo, la pérdida de motivación por falta de atención de los otros miembros, la posibilidad de distracción, etc.

• La necesidad de permitir el uso de lápiz y papel como medios alternativos de expresión de ideas, debido a las dificultades inherentes al software para elaborar dibujos y esquemas

Capitulo 11. Conclusiones

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• La importancia de no depender exclusivamente de las expresiones verbales para la captura de la información relevante del proceso. Esto significó la necesidad de trabajar con un estudio de protocolo modificado que permitiese la captura de información verbal, visual y de interfaz del ordenador.

b. Alcances y limitaciones del método experimental El método experimental de «protocolo de diseño» es el más utilizado actualmente en investigación del diseño (Baya, 1996; Cross. 1996, Mulet, Vidal y Gómez-Senent, 2002; Tang y Gero, 2002). Es un método que busca capturar, en condiciones controladas, la interacción del diseñador durante el mismo proceso de desarrollo de su actividad, con lo cual es factible determinar las variables y los comportamientos con el fin de analizarlas posteriormente y llegar a conclusiones objetivas. Una limitación importante del método es la imposibilidad de capturar toda la complejidad del proceso, especialmente aquellas actividades cognitivas que no son exteriorizadas (escrita, gestual o verbalmente) por el diseñador. Por ello la aplicación del método de estudio de protocolo permitió recoger solamente los siguientes aspectos de la actividad de diseño: palabras, gestos, manipulación de objetos, acciones realizadas en el software y dibujos trazados sobre papel. Aunque limitada, aquella información capturada permitió la reconstrucción posterior de todo el proceso desarrollado, momento a momento, con lo cual se pudo valorar las diferentes características observadas en cada caso, para poderlas comparar y obtener los resultados buscados. El procesamiento de la información registrada estuvo caracterizado para su laboriosidad, requiriéndose por cada sesión experimental, que tuvo originalmente un promedio de dos horas de duración, entre una y dos semanas de trabajo continuo para digitalizar, sincronizar, codificar, aplicar modelo de análisis, hacer ajustes, etc. Esto significó mucho tiempo para lograr terminar el procesamiento de las 25 sesiones realizadas. El método no permite el control de efectos indeseados tales como la tolerancia de los diferentes sujetos a la tensión que significa ser grabados en vídeo, la presión del tiempo limitado, la respuesta al ambiente del lugar de grabación y el estado emocional, entre otros. Por ello el alcance de la investigación esta supeditado a los factores externos visibles y «capturables» del proceso, mientras que aquellos otros se consideraron como factores no controlables del experimento.

Capitulo 11. Conclusiones

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c. El problema asignado El problema asignado a los participantes del experimento, denominado «plegadora casera de envases de tetrabrick», fue apropiado para los propósitos perseguidos. La valoración realizada por los propios participantes así lo ratifica, aunque hay que mencionar que en dos casos fue menos retador de lo esperado, de manera que para ellos el estímulo por desarrollar toda la sesión tal como esta prevista no fue suficiente y terminaron antes de tiempo. d. El modelo de análisis de resultados Se ha comprobado la validez del modelo FBS de Umeda (1990) para representar el proceso de diseño. El uso de funciones, identificadas en el protocolo por los verbos; de modificadores, identificados por adverbios y adjetivos; y de estructuras de solución, por nombres; sirvió de base para la reconstrucción organizada del proceso y para la cuantificación de los resultados. El modelo, sin embargo, tiene la dificultad de que la representación gráfica de la evolución del proceso resulta demasiada compleja para su comprensión. Evidentemente, quien construye tal representación la comprende, pero para el que se acerca como observador le resulta poco útil. Por esa razón en esta investigación se desistió de hacer la representación gráfica del proceso utilizando tal modelo y se prefirió utilizar los elementos identificados para procesarlos numéricamente y a partir de allí elaborar tablas de análisis y gráficas de comportamiento. Como un aporte de esta investigación se ha propuesto aquella forma de procesamiento descriptivo-numérica presentada con detalle en el capítulo 7, construida con base en la identificación de elementos FBS y del concepto de interrelaciones propuesto por Goldschmith (1996). De esta manera se hace posible la identificación momento a momento del tipo de elemento (función, modificador, estructura), de las interdependencias entre ellos, de su grado de validez y del estímulo que lo origina. Este nuevo modelo de representación permitió realizar el análisis durante cada momento del proceso de diseño y no solo de los resultados finales, lo cual era una condición necesaria para poder valorar la eficiencia de los diferentes módulos creativos propuestos en cada programa estudiado. Otro aporte a destacar fue la revisión exhaustiva del modelo de Redelinghuys (1997a, 1997b), en un principio considerado como adecuado para el estudio, pero finalmente

Capitulo 11. Conclusiones

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descartado debido a sus limitaciones, en particular, por considerar que aún es necesario validarlo en forma efectiva en la práctica. Se introduciendo una versión modificada de la propuesta de Shah y Vargas (2003), de tal manera que se pueda hacer una la valoración de la creatividad no solo de los productos finales sino de los que se podrían denominar como productos intermedios, éstos son, aquellos que se van generando durante el proceso aun cuando no maduren hacia productos finales. En capítulo 7 se explican los detalles, pero aquí se puede afirmar que se logró la cuantificación a través de índices de la «calidad creativa» del proceso y no solo del producto. Este aporte puede considerarse como significativo para estudios cuyo objetivo sea comprender el proceso y cuantificar resultados intermedios. Un aporte específico de la investigación es el procedimiento para valorar los índices de fluidez y de elaboración de las ideas que se generan durante el proceso de diseño, que complementan a los de novedad y flexibilidad reportados en su forma básica por Shah y Vargas (2003). De esta manera se puede señalar, como un aporte nuevo y valioso de esta investigación, la obtención de un modelo completo de valoración objetiva del proceso de diseño bajo la perspectiva de la calidad creativa a partir de protocolos no exclusivamente verbales, que posibilita la comparación objetiva entre los diferentes tipos de programas estudiados. Tal modelo podría, igualmente, ser útil en otros tipos de investigaciones en el área del diseño.

11.2.3 De los resultados experimentales a. Por programa individual • Axón Idea Processor©

El diseño estructural y de la interfaz del programa induce a su utilización solamente como editor de mapas mentales, aunque dispone adicionalmente de más herramientas estimuladoras de ideas. De hecho el 83% de las ideas generadas por el programa se originaron por el trabajo con mapas mentales. La cantidad de opciones disponibles para editar los mapas mentales son poco útiles y causan distracción del usuario. Al contrario, destaca como muy útil la posibilidad de ampliar la explicación de cada elemento del mapa mental, por medio de las ventanas emergentes asociadas.

Capitulo 11. Conclusiones

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En cuanto a la cantidad de ideas generadas, el experimento revela un equilibrio entre el número de ideas cuyo origen detectado fue el propio programa y aquellas propiciadas por otras fuentes, lo cual es un indicador de que el programa, aun con sus deficiencias señaladas, es útil para ayudar en la generación de ideas. En la medida que se avanza en el proceso, el ritmo de generación de ideas comienza a disminuir sensiblemente. Esta característica se podría considerar como normal, pero en este caso tal reducción es mucho más significativa. Se puede afirmar, por lo tanto, que la técnica de mapas mentales es útil principalmente como organizadora de ideas y estimula en la fase inicial del proceso, pero luego pierde eficacia.

• Brainstorming Toolbox©

Se aprecia un mayor equilibrio del uso de las diferentes opciones del programa, aunque el módulo «random picture» marcó diferencia, debido al hecho de que las figuras transmiten mayor información que las solas palabras y porque aquellas estaban escritas en ingles, con la dificultad añadida de usar términos poco comunes y frases hechas. El aspecto del idioma se muestra como altamente relevante sobre la efectividad de las herramientas dependientes de elementos del lenguaje no gráfico. Por estas mismas razones aquella herramienta fue la iniciadora del 50% de las ideas propuestas a partir del programa. La característica más apreciada de este programa fue su sencillez. Ello facilita el proceso de aprendizaje y permite la concentración en la actividad propia de búsqueda de alternativas de resolución del problema en lugar de desviarla hacia elementos formales del software.

• Creax Innovation Suite©

Es el software con mayor grado de dificultad de aprendizaje y de utilización, debido a que se sustenta en la metodología TRIZ, de por sí compleja. Se aprecia una tendencia a generar pocas ideas de alternativas de solución, pero con mayor grado de desarrollo, lo cual deja claro que el software tiene mayor orientación hacia fases de convergencia que a fases de divergencia. Las dos herramientas más utilizadas fueron la búsqueda de recursos del sistema y la interfaz de construcción del modelo funcional. El primero porque conduce la atención hacia elementos que normalmente pasan desapercibidos y su descubrimiento genera expectativa de encontrar rutas de solución al problema. La segunda, porque al ser una

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herramienta de tipo gráfico resulta más natural para el diseñador como medio de expresión, aunque en este caso, por el uso de iconos no estandarizados resulta un tanto incomodo su uso. Un indicador de la relativa eficiencia de este software fue el hecho de que el 65% de las ideas generadas se originaron en alguno de sus módulos, frente al 35% proveniente de acciones externas al software. Esto a pesar de que la mayor parte de las herramientas que conforman el software no fueron utilizadas o lo fueron muy superficialmente. Eso sí, hay que matizar estas cifras diciendo que el promedio de ideas generadas en las sesiones que utilizaron este programa fue el más bajo de todos. En particular resultó frustrante el tratar de utilizar herramientas como la matriz de contradicciones o las tendencias de la evolución, y no lograr establecer un puente que condujese a soluciones claras. Este resultado obedeció a la falta de un entrenamiento previo, sobre la metodología TRIZ, más intensivo y a que la interfaz propuesta por el programa no se caracteriza precisamente por su usabilidad.

• ThoughtPath Problem Solver™ Se trata de un programa de tipo «prescriptivo» que conduce al usuario a través de los diferentes módulos siguiendo un esquema más rígido que en los otros programas, lo cual se refleja en la cantidad de tiempo empleado utilizando el programa frente a la opción de trabajar con lápiz y papel. Por esta misma razón, los diferentes módulos del programa muestran aproximadamente la misma intensidad de uso, representado tanto por el tiempo empleado como por el número de ideas asociadas a cada uno de ellos. Aquella característica facilita la utilización del programa ya que en todo momento está siendo guiado por una ruta específica, pero a su vez crea una sensación de que se está construyendo una solución válida cuando puede ser que en realidad no sea así. La forma reiterada en que el programa recomienda el uso de los denominados «wishes» termina por cansar al usuario quien desea avanzar en forma efectiva a la solución. Por otro lado, los estimuladores de ideas utilizan con mucha frecuencia elementos complejos del lenguaje escrito como por ejemplo poemas, refranes y frases hechas, que al estar en inglés pierden parte de su potencialidad cuando un hispanohablante lo utiliza.

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• Sin uso de programa Resulta evidente la tendencia de generar un gran número de ideas de solución en los primeros momentos del proceso para luego ir decayendo paulatinamente sin mostrar ninguna forma posterior de recuperación significativa del flujo de ideas. Por ello la trayectoria creativa tiene el comportamiento singular, muy alto al inicio y luego una permanente disminución hasta el final.

De esta manera, una de las conclusiones fundamentales de la fase experimental es que cuando no existen estímulos externos, la fuente de ideas se limita al conocimiento y a la experiencia previa del diseñador; de ahí el comportamiento señalado. Mientras que el uso de software estimula la generación de ideas por asociación, transformación y exploración, en función de los diferentes tipos de estímulos provistos (metáforas, gráficas, frases, preguntas, listas de chequeo, mapas mentales, etc.). En contraposición se puede concluir dos desventajas importantes del uso de software. En primer lugar, la necesidad de un entrenamiento previo y de un proceso de familiarización con su uso, lo cual puede requerir más o menos esfuerzo en función de las técnicas utilizadas, del diseño de interfaz y de la tolerancia del usuario. En segundo lugar, el hecho de que utilizar un software para este trabajo introduce un elemento, hasta cierto punto extraño o poco natural, que puede ocasionar la distracción del diseñador hacia actividades que no son indispensables en el proceso de conceptualización de soluciones (edición de texto, corrección de formas, adornos innecesarios, etc.). b. Resultados globales En primer lugar, se puede afirmar que la utilización de software requiere de parte del usuario un alto grado de atención que le impide concentrarse en otras actividades paralelas, como por ejemplo, expresar audiblemente sus ideas. En esta limitación incide el grado de dominio y de experiencia que se tenga en el manejo del software, de manera que cabe esperarse que en la medida que el dominio, la fluidez y la confianza en el manejo del software aumente con la práctica, esta limitación pierda importancia. También se puede decir que el software no incide significativamente en las primeras etapas del proceso de desarrollo de productos. Es evidente que en casi todas las variables estudiadas el tratamiento sin software mostró mejor comportamiento durante los primeros diez minutos de la sesión. Esto se puede explicar por el hecho de que el software evaluado requiere que durante los primeros minutos de trabajo el usuario se centre en detalles formales (nombre del archivo, por ejemplo) antes de entrar en los módulos efectivos de trabajo. Es decir, el tiempo de preparación para la sesión es mucho

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mayor en el caso de utilizar software que cuando no se utiliza. En la medida que el programa demanda más información preliminar o requiere más lectura de instrucciones, seguramente se hará menos atractivo para el usuario, normalmente poco tolerante al aprendizaje de software. En la medida que avanza el proceso se va notando la incidencia positiva que el programa tiene sobre el usuario para generar ideas. De esta manera vale la pena resaltar el hecho de que es posible descartar los prejuicios establecidos sobre el uso de software como elemento que frena la generación de ideas, tal como quedó demostrado por el análisis de los resultados experimentales, tanto por la cantidad y el flujo de ideas, como por la calidad del proceso mismo de diseño. El análisis del origen de las ideas permite ver una diferencia significativa entre los tratamientos que utilizaron software con respecto al que no utilizo. Evidentemente que en este último caso las fuentes de ideas son, principalmente, la experiencia y el conocimiento acumulados, con lo cual, el éxito de la innovación en un producto dependerá mucho de lo que propongan aquellos que han tenido un contacto previo y una buena preparación relacionada con el problema a resolver. Al utilizar software se potencia la posibilidad de generar ideas a partir de estímulos que permiten recuperar información de la memoria de largo plazo para utilizarla mediante establecimiento de relaciones y por transformar o combinar conceptos. En este aspecto destacan los casos que utilizan algún medio de interrelación gráfico, tal como fotografías, que presentan gran cantidad de información en una sola pantalla. Es claro que la experiencia y los conocimientos del diseñador siguen teniendo protagonismo central y el software lo que hace es establecer un «puente» entre los estímulos externos y la mente del diseñador, con lo cual se pueden salvar los bloqueos mentales que se suelen presentar en condiciones normales de diseño. También hay que afirmar que el software al disponer de elementos estimuladores de tipo genérico, es decir, elementos que no están concebidos para atender un tipo de producto o problema específicos, requiere alguna forma de catalizar o traducir aquellos estímulos al problema que se quiere resolver. Esto fue evidente por la mayor cantidad de tiempo que emplearon los participantes que utilizaron software en manipular los envases de tetrabrik®, en contraste con el tiempo que gastaron los que no utilizaron software. El manipular las cajas les permitió establecer esa especie de «traducción» de las ideas genéricas propuestas por el software a ideas concretas para solucionar el problema planteado. Parece, por lo tanto, que el tocar con las manos sirve para darle forma a aquellos conceptos que de otra manera se quedan en un nivel de abstracción tal que los

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hace poco útiles. Esta última afirmación, sin embargo, debería ser verificada por metodologías cognitivas fuera del alcance de esta investigación. Otro aspecto interesante es el relacionado con la rigidez o flexibilidad del software. El forzar un camino a seguir para resolver el problema puede traer dos consecuencias antagónicas. Por un lado, provee la estructura deseable por el ingeniero, que siempre esta dispuesto a percibir estructuras de solución. Por otro, restringe las posibilidades y preferencias propias del usuario. El caso típico aquí estudiado es el del ThoughtPath: dirige al usuario por un camino preestablecido, de tal manera que el tiempo empleado en el uso de las diferentes herramientas o módulos fue casi el mismo, en contraste con otros tratamientos donde se aprecia una clara preferencia por parte del usuario. Sin embargo, los resultados obtenidos con este software no fueron los mejores. Así, será importante para el diseño de un software eficaz, mantener un alto grado de flexibilidad para que el usuario tenga libertad de elección, pero también guiarlo para que no se desvíe demasiado en cosas que pueden conducir a la intrascendencia. Esto significa que debe haber un equilibrio entre la flexibilidad y la estructura. En cuanto a la calidad del proceso de diseño, destaca el caso del índice de flexibilidad, sobre el cual, el utilizar o no software marcó diferencias significativas. Se puede afirmar que el trabajar en la manera tradicional (sin uso de software) implica una rigidez alta en las soluciones. Los participantes se centraron en unas pocas categorías de solución (principios físicos o de trabajo) y sobre ellas desarrollaron toda la sesión. Mientras que el uso de software permitió «ver» otras alternativas, otras rutas, que condujeran a una solución satisfactoria. Esta característica puede ser muy valorada a la hora de desarrollar productos innovadores. Esta misma observación tiene vigencia para el caso de la fluidez de las ideas a través del proceso. Cuando se trabaja de la manera tradicional, sin software, la fluidez fue muy grande al inicio, pero luego decayó rápidamente y se mantuvo en niveles bajos durante todo el resto del proceso, mostrando así una tendencia predominantemente convergente. Mientras que el uso de software estimula ciclos de divergencia mucho más acentuados en toda la sesión, con lo cual se logra una mayor estabilidad en la fluidez de ideas mirada a lo largo de todo el proceso de desarrollo del producto. La originalidad, como indicador especialmente relevante de la creatividad, muestra una tendencia a favor de dos de los programas estudiados, el Brainstorming Toolbox y el Axon Idea Processor, pero a su vez, los otros dos programas resultan pobremente valorados. Así pues, las características de aquellos dos deben ser muy tenidas en cuenta a la hora de proponer una herramienta informática integral: la sencillez, la flexibilidad y la

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interacción de tipo gráfica. Por otra parte, de las dificultades relevantes de los otros dos programas, destacan la rigidez y la dificultad de aprendizaje y de ejecución.

11.3 Estructura del software propuesto Con referencia a la propuesta de software creativo orientado a las actividades de desarrollo de conceptos para nuevos productos y que fue presentada en detalle en el capítulo 10, se pueden inferir las siguientes conclusiones:

11.3.1 Tiene en cuenta al usuario El software esta dirigido a ingenieros dedicados a actividades relacionadas con el desarrollo conceptual de nuevos productos y que tienen como lenguaje natural de comunicación el castellano. La estructura del programa se realizó sobre la base de una revisión exhaustiva y un estudio experimental también exhaustivo, para determinar las características del comportamiento del usuario frente a un programa de este tipo. Por ello, se afirma aquí, que los criterios utilizados para la selección de la estructura y las diferentes opciones, se han realizado sobre una base sólida de conocimiento del tipo de usuario del programa. El lenguaje utilizado es común por este tipo de usuario y se evita el uso de terminología extraña o ambigua. Solamente se ha permitido el acceso a fuentes externas que manejan el idioma inglés en aquellos casos considerados como imprescindibles (bases de datos de patentes, por ejemplo). La iconografía utilizada para representar los diferentes elementos del software es la estandarizada por el uso frecuente en el mundo de la informática. Cuando se requirieron nuevos iconos se seleccionaron aquellos que evocan la tarea asignada.

11.3.2 Utiliza un modelo estructural coherente Se seleccionó como modelo estructural el llamado FBS propuesto por Umeda (1990). Con él se logra una articulación coherente con el proceso de diseño y una forma de representación de tipo gráfico que se asimila en su uso a los mapas mentales, y en la que la función se constituye en el elemento importante, de manera que el diseñador parta de su identificación (de la función) y se dirija a la definición de estructuras que la desarrollen

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(estructuras de solución), evaluadas por medio de su comparación con los requerimientos y especificaciones (modificadores funcionales). La estructura orienta el proceso pero no restringe al usuario. Con ello se pretende lograr un balance adecuado entre estructura y flexibilidad dándole así una característica que se podría denominar «flexibilidad orientada», que dé libertad, pero que conduzca a un destino, que oriente pero no restrinja,.

11.3.3 Progresión de uso El proceso es orientado a través de tres fases interrelacionadas y retroalimentadas. En la primera se identifica el sistema-problema, esto es, la situación que se quiere resolver pero no vista como algo que sucede en forma aislada, sino perteneciente a un sistema que ofrece recursos y que impone restricciones. Tal sistema se busca que sea analizado desde varios puntos de vista, bajo varias perspectivas. En la segunda fase se trabaja en la búsqueda del «resultado final ideal» con lo cual se pretende propiciar «saltos» tecnológicos que conduzcan a innovaciones importantes. Es decir, se trata de evitar que el proceso se limite solamente a proponer mejoras del producto y más bien se estimula a la búsqueda de nuevas soluciones. Para ello el programa ofrece herramientas creativas y bases de datos que el usuario puede utilizar a voluntad. En la tercera fase se desarrolla la llamada aquí «evolución funcional controlada», en la que se van adicionando funciones y haciendo más complejo el modelo de solución, pero siempre en forma controlada mediante la evaluación en cada ciclo de evolución. Es decir, se busca que el usuario no adicione funciones por adicionarlas solamente, sino que tal adición obedezca a la necesidad de hacerlo por la evaluación del estadio anterior del sistema de solución; lo que Takeda (1990, 2001), explicando el proceso de síntesis, denomina como acciones cognitivas de deducción-abducción.

11.3.4 «Modularidad» Una de las características relevantes de la propuesta es el desarrollo del concepto de módulos que pueden incorporarse como herramientas del programa en función de su disponibilidad y de las preferencias del usuario. Así, el programa tiene una estructura básica funcional, alrededor de la cual se pueden agregar módulos de técnicas y herramientas creativas y de manejo de conocimiento.

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Esta característica tiene implicaciones tanto para el desarrollo del software como para su utilización. Para el desarrollo porque significa la posibilidad de abordarlo por etapas secuenciales cuyos resultados se adicionarán a la estructura funcional básica. Y para la utilización, porque el usuario podrá seleccionar a voluntad los módulos que más se ajusten a sus necesidades y preferencias, sin perder funcionalidad.

11.3.5 Incorpora módulos de técnicas y herramientas creativas Las técnicas y herramientas seleccionadas fueron las más representativas según el análisis experimental. De tal manera que las que se incluyen han sido valoradas objetivamente como útiles para ayudar a la generación de alternativas de solución. Estas son: Figuras aleatorias, Palabras aleatorias, Listas de chequeo, SCAMPER, Juegos de rol, Preguntas clave y Manejo de contradicciones. Son presentadas como módulos que se incorporan al software dentro de una barra de selección, de manera que pueden ser utilizadas en cualquier momento sin tener que seguirse un orden preestablecido. El diseño de cada una de ellas tiene también en cuenta los comentarios y valoraciones obtenidas durante el experimento y el análisis de resultados.

11.3.6 Ofrece módulos de herramientas de gestión de conocimiento Las cuatro clases de bases de datos que integran el software ofrecen un abanico importante para el almacenamiento y recuperación de información técnica relevante para un ingeniero de diseño. Además permite la construcción de una «memoria técnica de diseño» que posibilita el almacenamiento de ideas y de procesos de solución que son potencialmente útiles para la empresa cuando aborde diferentes tipos de proyectos. Como en el caso anterior, estas bases son módulos independientes, agregables en función de las necesidades y preferencias del usuario. Para su implementación se sugiere la utilización de un sistema de acceso y filtrado por medio de alguna herramienta de alto nivel, que facilite la búsqueda de la información realmente pertinente. Para ello se presentaron dos alternativas: sistema de filtrado por gestión semántica automática, búsqueda delegada en web-robots.

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11.4 Verificación de hipótesis Aquí se presenta la comparación entre las cuatro hipótesis de partida de esta investigación y los resultados encontrados después de realizarla. Para cada una de ellas se presenta la argumentación que permitirá deducir su aceptación o su rechazo. Estas son: • Hipótesis de posibilidad. La generación de ideas dentro de la etapa de

conceptualización del proceso de diseño en ingeniería puede ser asistida por ordenador, de manera que se obtengan soluciones novedosas y apropiadas. Su utilización permitirá explorar y ampliar el espacio de diseño, de manera que se genere mayor número de ideas y de mejor calidad. El uso de estímulos adecuados facilita la exploración en el espacio de diseño brindando nuevas alternativas de solución. La evaluación del software comercial muestra su efectividad, aunque también deja al descubierto sus debilidades, lo cual se capitaliza en la propuesta de un nuevo programa que reúna las mejores características para los efectos comentados. El número de ideas generadas por utilizar un software no fue mayor que el obtenido sin utilizarlo, pero la calidad del proceso fue mejor y más consistente a través del tiempo, principalmente debido a que mantiene durante todo el proceso abierta la posibilidad de nuevas exploraciones y búsquedas, mediante la aplicación de las diversas técnicas provistas. Al contrario, cuando se trabaja sin software las soluciones se suelen buscar en un espacio de diseño restringido a la experiencia y conocimientos propios del diseñador, por lo cual los principios físicos que se aplican son muy limitados. Los resultados encontrados permiten afirmar que efectivamente la producción de ideas conceptuales de solución de problemas de diseño puede ser potenciada por la mediación de un software apropiado, verificando de esta manera el cumplimiento de la primera hipótesis.

• Hipótesis de efectividad. La efectividad práctica de tal tipo de programa puede ser evaluada mediante la definición o adopción de un modelo para la medición del grado de novedad y viabilidad del producto diseñado.

La literatura especializada reporta varios modelos propuestos para estudiar tanto el proceso de diseño como el proceso creativo. Sin embargo, como tales modelos no se

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adecuaban a las características propias de esta investigación, hubo necesidad de tomar elementos de varios de ellos como base para construir un modelo apropiado, presentado en el capítulo siete. Tal modelo se verificó mediante la aplicación al estudio experimental realizado, de tal manera que ha sido también validado, pudiéndose afirmar que los resultados obtenidos mediante su aplicación permiten varios tipos de análisis del proceso de diseño y no solo del producto diseñado. Se pudo evaluar los siguientes características del proceso de desarrollo de productos: tiempo utilizado para cada actividad (tanto las desarrolladas dentro del propio software como externas a él), flujo de ideas, ideas totales producidas por cada actividad, origen de las ideas y creatividad del proceso valorada a través de índices cuantificados de la flexibilidad, fluidez, elaboración y novedad. Con estas características valoradas objetivamente es posible, como se demostró, la comparación entre las diferentes opciones que puede utilizar un ingeniero de diseño como herramientas de asistencia al proceso de desarrollo de nuevos productos. Por lo tanto, la validez de esta hipótesis quedó demostrada por la construcción, validación y ajustes de un modelo para la valoración del proceso de diseño de nuevos productos con los criterios aceptados de la creatividad.

• Hipótesis de estructura. Un programa de ordenador orientado a apoyar la etapa de

generación de ideas conceptuales en ingeniería de diseño debe incluir al menos tres componentes centrales: estímulo para la generación y organización de ideas, bases de datos de conocimientos y diseño adecuado de la interfaz. Deberá orientar el proceso de diseño, pero de ninguna manera forzar o restringir la manera particular que el usuario tenga de abordar el problema. Para ello deber tener un alto grado de flexibilidad.

Efectivamente, la comparación del comportamiento y de la efectividad de los cuatro tipos de programas evaluados, permitieron comprobar la importancia que tiene el contar con técnicas y herramientas que faciliten o establezcan un puente que lleven a generar ideas conceptuales nuevas. La ejecución de esta fase temprana del proceso de diseño con los medios convencionales (lápiz y papel) muestra una explosión inicial de ideas, pero a partir de ahí las posibilidades de encontrar nuevas soluciones se reduce drásticamente y el diseñador se concentra solamente en aquellas ideas o en sus principios físicos que representan. Mientras que cuando utilizan herramientas de estímulo creativo como las provistas en los programas, aquella generación de ideas se mantiene a lo largo del proceso, de manera que los ciclos de divergencia son mucho más evidentes.

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Una de las deficiencias importantes encontradas en los programas evaluados fue la carencia de medios adecuados para establecer una «traducción» de las ideas que se generan a su aplicación concreta al problema que se resuelve. Esto generó la necesidad de manipular los envases de tretrabrik, buscando con ello establecer ese puente comentado. La necesidad de «pensar con las manos» parece difícil de obviar por medio de software; sin embargo, el ofrecer fuentes de información técnica concreta y relevante es una ayuda valiosa para contrastar las ideas que se van generando, de tal manera que las bases de datos de conocimiento cumplen un papel importante en los ciclos de convergencia del proceso. Por ello en la estructura propuesta para el software se incluyen paralelamente a las herramientas creativas, una serie de bases de datos que ofrecen aquel tipo de información útil y oportuna. La usabilidad fue otro de los criterios básicos para la propuesta de software presentada en esta investigación. Por la observación de las sesiones experimentales, las preferencias manifestadas por los usuarios y la cantidad y calidad de las ideas generadas, es posible afirmar la existencia de errores del concepto de interfaz de los programas estudiados. Por ello, es clara la necesidad de utilizar criterios básicos de usabilidad para que la interfaz conduzca al efectivo aprovechamiento de todos los elementos del software.

Estas conclusiones sustentadas en los resultados de la fase experimental presentados en los capítulos ocho y nueve, y en la propuesta del nuevo software que se presentó en el capítulo diez, permiten concluir la validez de esta hipótesis de partida, aunque esta afirmación queda matizada por lo comentado sobre la necesidad de «pensar con las manos».

• Hipótesis del método. A partir de evaluaciones experimentales de software creativo

aplicado a la resolución de problemas de diseño, de la experiencia, de los conocimientos y métodos de trabajo de ingenieros de diseño y de los resultados de investigaciones recientes sobre diseño, creatividad técnica y gestión del conocimiento, es posible identificar elementos relevantes y características particulares de los tres componentes mencionados en la hipótesis anterior, así como técnicas y métodos creativos, que debe contener un programa de ordenador para potenciar la generación creativa de ideas y para que pueda utilizarse con más efectividad y eficiencia en ingeniería de diseño. El método de investigación empleado contempló cada uno de los elementos señalados en esta hipótesis, aunque su eje pivote fue la evaluación experimental. Por sus resultados y posterior análisis, se han deducido los principales componentes del

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software propuesto, sobre la base de la efectividad lograda por cada una de las técnicas provistas en los diferentes programas evaluados. La revisión exhaustiva en la literatura especializada sobre modelos de diseño y de creatividad, también aportó conocimiento necesario para poder estructurar el software cuya arquitectura básica aquí se ha propuesto. Se puede concluir, por lo tanto, que la hipótesis ha sido válida. No obstante, es necesario mencionar la limitación del alcance de esta investigación al no incluir criterios complementarios que podrían haber enriquecido la propuesta final, como por ejemplo, conceptos de diseño «colaborativo» en red y elementos cognitivos en diseño.

11.5 Conclusión final Se ha logrado cumplir con los objetivos propuestos al iniciar esta investigación. La definición de la estructura de básica y la arquitectura de un software que asista al ingeniero de diseño durante el proceso de generación de ideas creativas en la fase de conceptualización de nuevos productos, ha sido lograda con base en un estudio experimental detallado y crítico de las alternativas ofrecidas actualmente. De esta manera se puede afirmar que el software propuesto como resultado final, no obedece a criterios comerciales o personales que buscan defender una metodología o una técnica creativa específica, sino que se sustenta en resultados objetivamente obtenidos. El resultado final de la investigación presentado en forma concreta en el capítulo diez y en la maqueta del software incluida en el Anexo 5, se ha construido a partir de la identificación de las características más importantes (por su efectividad en el estímulo de generación de ideas) del software actualmente disponible, descubiertas por su aplicación en la actividad específica del desarrollo de nuevos productos y siendo utilizado por ingenieros y diseñadores dentro de su propio contexto hispanoamericano. Se puede enseñar como producto adicional de la investigación, el modelo de evaluación del proceso creativo en la fase conceptual del diseño, presentado en el capítulo siete. Su forma de aplicación y su validez quedaron demostradas por los resultados obtenidos y presentados con detalle en los capítulos ocho y nueve. La metodología propuesta inicialmente y ajustada durante el desarrollo de la investigación, también puede considerarse como un producto relevante que puede ser aprovechado para estudios similares posteriores.

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Se concluye, por lo tanto, que se ha logrado cumplir cabalmente con los objetivos, tanto generales como específicos, propuestos para esta investigación.

11.6 Recomendaciones para futuros desarrollos La literatura científica muestra un creciente interés por la investigación en diseño, revelado por las múltiples propuestas para abordarla desde diversas perspectivas (psicológico-cognitivas, científico-técnicas, sociales, comerciales). Una muestra de tal interés es el creciente número de grupos y de centros de investigación cuyas actividades giran en torno a tres enfoques: la gestión del conocimiento, la participación de equipos «transdisciplinarios» y la síntesis como etapa determinante del diseño innovador. La presente investigación se ha orientado por el tercero de aquellos enfoques y se espera que los aportes aquí dados sirvan de estímulo para la continuidad en esta línea de trabajo. Para ello, las recomendaciones específicas sobre temas para futuros desarrollos se pueden concretar de la siguiente manera: a. Elaboración del software A partir de las pautas y de la estructura básica propuesta como resultado en esta investigación, es obvio que la primera recomendación es la elaboración del software. Ello implicará no solo la codificación misma del programa, sino también la construcción de las bases de datos y demás elementos que lo conforman, así como la evaluación del prototipo en ambientes de aplicación real. b. Búsqueda semántica El tema de la automatización de la gestión de información, en particular para la aplicación en el proceso de búsqueda de patentes de invención, catálogos comerciales, etc., se considera de mucha importancia, debido a la actual explosión de información disponible y a la consecuente imposibilidad de revisión y selección por métodos convencionales. Es claro que existe una oferta comercial de software que se aplica a la denominada minería de datos, pero lo que aquí se propone es una investigación sobre alternativas menos costosas que lleven al desarrollo de módulos incorporables al software de diseño. c. Evaluación de la aplicación de «papel y tinta electrónica» para diseño Una de las grandes debilidades que tienen los programas actuales de asistencia a la ingeniería de diseño es la forma no natural que se emplea para interactuar con el

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ordenador. Se sugiere llevar a cabo un estudio de la aplicabilidad del nuevo hardware que utiliza la tecnología del papel y de la tinta electrónica como interfaz gráfica para soportar el diseño. Por ello, si el hardware comentado puede llegar a suplir este medio de interacción, la efectividad del software se multiplicará. d. Estudio de aplicación del «virtual claying» en ingeniería de diseño La manipulación de objetos es una forma efectiva para transformar ideas vagas o abstractas en soluciones concretas. Muchas veces resulta muy costoso aproximarse a una forma manipulable de una objeto para inducir aquel proceso. Para este propósito podría explorarse la aplicabilidad de esta técnica que esta siendo desarrollada en la actualidad.

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ANEXOS

Anexos

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ANEXOS El CD que se adjunta contiene los cinco anexos mencionados en el documento: Anexo 1: Software de creatividad seleccionado. Anexo 2: Tablas de análisis estadístico. Anexo 3: Documentación del estudio preliminar. Anexo 4: Documentación de la fase experimental. Anexo 5: Maqueta del software propuesto. El CD es autoejecutable y al iniciar presenta un menú que facilita el acceso a cualquiera de los anexos mencionados. Los dos primeros son documentos en pdf, el tercero está en formato html para facilitar el acceso a toda la documantación generada, el cuarto contiene principalmente docuementos en formato Excel con las tablas generadas durante el procesamiento de los resultados de la fase experimental y, finalmente, el quinto anexo contiene una demo autoexplicada de la maqueta del software propuesto.