Herramientas de Gestión de la Innovación Aplicación a Empresas

Transcription

Herramientas de Gestión de la Innovación
Aplicación a Empresas Innovadoras
ANEXO I: REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y RECURSOS
ELECTRÓNICOS.
AKAO, Y. (1993) “Despliegue de Funciones de Calidad QFD. Integración de
necesidades del cliente en el diseño del producto”. TGP-Hoshin (1993).
AKAO, Y. (1997). "QFD: Past, Present, and Future". International Symposium on
QFD '97. Linköping, Sweden.
AKAO, Y. (1988). “Quality Function Deployment: Integrating Customer Requirements
into Product Design”. Productivity Press, Portland, OR.
AKAO, Y. (1991). “Hoshin Kanri: Policy Deployment for Successful TQM”.
Productivity Press, Portland, OR.
AKAO, Y. y GLENN H. (1998). "Using QFD to Assure QS-9000 Compliance".
International Symposium on QFD '98, Sydney.
ALAVI, M. y LEIDNER, D. (1999): “Knowledge Management Systems: Emerging
Views and Practices from the Field”, Proceedings of the 32nd Hawaii international
Conference on System Sciences (HICSS), 1999, pp. 1-11.
ALTSHULLER, G. (2006) “And Suddenly the Inventor Appeared. TRIZ, the Theory of
Inventive Problem Solving”. Technical Innovation Center, INC, Massachussetts
(Mayo 2006).
ALTSHULLER, G. (2005) “40 Principles Extended Edition. TRIZ Keys to Technical
Innovation”. Technical Innovation Center, INC, Massachussetts (Febrero 2005).
ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE NORMALIZACIÓN – AENOR (2002), “UNE 166.000
Gestión de la I+D+I: Terminología y definiciones de las actividades de I+D+I”,
Publicaciones Normas AENOR, Madrid (Abril 2002).
132
BAESSLER E., BREUER T., GRAWATSCH M. (2002) “Combining The Scenario
Technique With QFD And TRIZ To A Product Innovation Methodology”. Triz Journal
(Enero 2002) http://www.triz-journal.com
BAKOUROS, Y.L., DEMETRIADOU, V.M., (2000) “Herramientas de Gestión de la
Innovación”. INNOMAT Project. University of Thessaly.
BARAD, M. y DENIS G. (2001). "Linking improvement models to manufacturing
strategies—a methodology for SMEs and other enterprises", International Journal of
Production Research, Vol. 39, No. 12, pp. 2675-2695.
BOULTER, A. (2006). 'THE SIX HATS OF EDWARD DE BONO SIT WELL ON HK'S
CORPORATE heads', South China Morning Post, April 22, 2006. Retrieved August
12, 2006, from InfoTrac OneFile database.
BROWN, D. (1997). “Innovation Management Tools: A review of selected
methodologies”. European Commission, 1997.
BURTON, JC & SACK, RJ (1991), 'Time for Some Lateral Thinking', Accounting
Horizons, June 1991, pp. 118-22.
GAVIGNAN, J.P, & CAHILL, E. (1997), “Overview of Recent European and NonEuropean National Technology Foresight Studies”. European Commission-Joint
Research Centre, Institute for Prospective Technological Studies, Seville. EUR
17301 EN. Mar. 1997.
CHAN, L. K., H. P. KAO, A. Ng y M. L. Wu (1999). "Rating the importance of
customer needs in quality function deployment by fuzzy and entropy methods",
International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 11, pp. 2499-2518.
CHEN, C.L. y Bullington, S.F. (1993). "Development of a strategic plan for an
academic department through the use of quality function deployment", Computers
and Industrial Engineering, Vol. 25, Nos. 1-4, 1993, pp. 49-52.
133
CRISTOFARI, M., A. DESHMUKH, y B. WANG (1996). "Green quality function
deployment", Proceedings of the 4th International Conference on Environmentally
Conscious Design and Manufacturing, July 23-25, Cleveland, Ohio, pp. 297-304.
CROWE, T. J. and CHAO-CHUN C. (1996). "Using quality function deployment in
manufacturing strategic planning", International Journal of Operations & Production
Management, Vol. 16, No. 4, pp. 35-48.
CURRICULUM REVIEW (1994). "Take Three Steps for a QFD Designed School",
Vol. 33, Issue 8, April.
CURTIS, J. & SMITH, G. (1998), 'Alternative instructional strategies for creative and
critical thinking in the accounting curriculum', Journal of Accounting Education, vol.
16, no. 2, pp. 261-93. Retrieved August 12, 2006, from ScienceDirect database.
DE BONO E. (2005) “El Pensamiento Creativo: El poder del Pensamiento Lateral
para la creación de nuevas ideas”. Paidós, Barcelona (2005).
DE BONO, E. (1982), “Edward de Bono's Thinking Course Powerful Tools to
Transform Your Thinking”, BBC Worldwide, London.
DE BONO, E. (1994), “Parallel Thinking From Socratic to de Bono Thinking”,
Penguin Books, London.
DE BONO, E. (1996), “Serious Creativity Using the Power of Lateral Thinking to
Create New Ideas”, HarperCollins, London.
DE BONO, E. (2006), “LATERAL THINKING & PARALLEL THINKING (TM)”.
Retrieved August 16, 2006, from http://www.edwdebono.com/debono/lateral.htm
DE LA FUENTE, J. (2001). "Prospectiva e Innovación", Economía Industrial.
Ministerio de Ciencia y Tecnología. Nº 342, 2001.
134
DE LA IGLESIA, J. C., MARTÍN, F. y YACUZZI, E. (1997). "El método de Kano en el
diseño de productos y servicios", InterPharma, abril (Primera parte, páginas 32-38) y
diciembre (Segunda parte, páginas 24-30).
DE LA SIERRA, F. (1997). " Estrategía de la innovación tecnológica : un análisis de
la empresa ", Madrid Universidad Politécnica de Madrid, E.T.S. Ingenieros
Industriales, Servicio de Publicaciones, 1981
DOMB, E. (1998) “QFD and TIPS / TRIZ”. Triz Journal (Junio 1998) http://www.trizjournal.com
DOMB, E. (1997). “40 Inventive Principles With Examples”. Triz Journal (Julio 1997).
http://www.triz-journal.com
DOYLE, P. (1998), Marketing, Management and Strategy, Prentice Hall Europe.
DRUCKER Peter F. (1974), Management. Tasks, Responsibilities, Practices, Harper
& Row.
DRUCKER Peter. F. (1985), Innovation and Entrepreneurship, Harper and Row,
New York.
ERMER, D. S. and KNIPER, M. K. (1998). "Delighting the Customer: Quality
Function Deployment for Quality Service", Total Quality Management, July, Vol. 9,
Issue 4-5.
EVANS, J. (1994), 'Employers Learn the Benefits of Lateral Thinking', Personnel
Management, vol. 3, p. 44. Retrieved August 12, 2006, from ProQuest database.
FELDMAN, J. (2004), 'How To Develop Your Creative Thinking Skills!' Manage
Online, vol. 2, no. 3, pp. 4-6. Retrieved August 12, 2006, from ScienceDirect
database.
135
FERRELL, S. F. y FERRELL, W. (1994). "Using Quality Function Deployement in
Business Planning at a Small Appraisal Firm", The Appraisal Journal, July, pp. 382390.
FORD, H. (1922). "My Life and Work", Garden City, New York, USA: Garden City
Publishing Company, Inc.
FRANCESCHINI, F. & ROSSETTO, S. (1998). "Quality function deployment: How to
improve its use", Total Quality Management, Vol 9, No. 6, pp. 491-500.
FULBRIGHT, R. (2004). “TRIZ and Software”. Triz Journal (Agosto 2004)
FUNG, R.Y.K., J. TANG, TU, J.Y. y WANG, D. (2002). "Product design resources
optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model",
International Journal of Production Research, Vol. 40, No. 3, pp. 585-599.
FUTAMI, R. (2001). "Quality Function Deployment", The Quality Management
Program for Latin America (LAQM), The Association for Overseas Technical
Scholarship, Kansai Kenshu Center, Japón.
GARVIN, D. A. (1988). “Managing Quality”, Free Press, New York.
GOODMAN, A. y GILMAN, L. (1990). “Las bases farmacológicas de la terapéutica”,
séptima edición.
GRIFFIN, ABBIE y HAUSER, J.R. (1992). "Patterns of communication among
marketing, engineering and manufacturing—a comparison between two new product
teams", Management Science, Vol. 38, No. 3, March, pp. 360-373.
GRIERSON, B., FRASER, I., MORRISON A., NIVEN S., CHISHOLM G. (2003) “40
Principles – Chemical Illustration”. Triz Journal (Julio 2003) http://www.trizjournal.com
136
GRIFFIN, ABBIE y HAUSER, J.R. (1993). "The voice of the customer", Marketing
Science, Vol. 12, No. 1, Winter, pp. 1-27.
HALES, R. F. (1995). "Using QFD to Adapt QDF to your Culture", Journal for Quality
& Participation, Vol. 18, Issue 6, Oct./Nov.
HALES, R. F. (1995). "Adapting Quality Function Deployment to the U.S. Culture",
IIE Solutions, October, pp. 15-18.
HAMMER y CHAMPY (1995) “Más allá de la Reingeniería”. Institute of Industrial
Engineers, CECSA, México, 1995, p.4.
HAUSER, J. R. y CLAUSING, D. (1988). "The House of Quality", Harvard Business
Review, May-June, pp. 63-73.
HIPPLE, J. (2003) “The Integration of TRIZ Problem Solving Techniques With Other
Problem Solving And Assessment Tools”. Triz Journal (Agosto 2003) http://www.trizjournal.com
INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY (2003), “Between Invention and
Innovation, an Analysis of Funding for Early-Stage Technology Development”, NIST
GCR 02–841, http://www.atp.nist.gov/eao/gcr02-841/chapt2.htm
KANO S., SERAKU N., TAKAHASI F., TSUJI, S. "Attractive Quality and Must Be
Quality. In the Case of Quality", Book series of International academy for Quality,
Volume 7, Quality Press, 1996.
KAUL, S. (2005), 'Creative thinking key to growth: de Bono', Asia Africa Intelligence
Wire, vol. 2, no. 7, pp. 1-2. Retrieved August 12, 2006, from InfoTrac OneFile
database.
KELESSIDIS, V. (2000) “Report produced for the EC funded project INNOREGIO –
Benchmarking”. Thessaloniki Technology Park. 2000.
137
KELESSIDIS, V. (2000) “Report produced for the EC funded project INNOREGIO –
Technology Audits”. Thessaloniki Technology Park. 2000.
KINNI, T. B. (1993). "What's QFD?: Quality Function Deployment quietly celebrates
its first decade in the U.S.", Industry Week, November 1, pp. 31-34.
KHOO, L.P. y HO, N.C. (1996). "Framework of a fuzzy quality function deployment
system", International Journal of Production Research, Vol. 34, No. 2, pp. 299-311.
KRANOSLOBODTSEV, V. (2006) “TRIZ Foundations”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV, V. (2006) “Levels of Innovation”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV, V. (2006) “Technical and Physical Contradictions”. Triz
Journal (2006) http://www.triz-journal.com
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “Resource Analysis”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV,
V.
(2007)
“System
Ideality”.
Triz
Journal
(2007)
(2007)
“Scientific
Effects”.
Triz
Journal
(2007)
KRANOSLOBODTSEV,
V.
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “Inventive Principles”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “Inventive Standards & S-Field Models”. Triz
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “ARIZ”. Triz Journal (2007) http://www.trizjournal.com
138
KRANOSLOBODTSEV,
V. (2007) “System Evolution”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “Overcoming Mental Inertia”. Triz Journal (2007)
KRANOSLOBODTSEV, V. (2007) “Problem Solving Process”. Triz Journal (2007)
LACHMAN, LEÓN y LIBERMAN, H. (1976). “Teoría y práctica de la farmacia
industrial”, segunda edición. Ediciones Lea and Febiger, Philadelphia.
LEÓN-ROVIRA N., AGUAYO H. (1998) “A new Model of the Conceptual Design
Process using QFD/FA/TRIZ”. Triz Journal (Julio 1998) http://www.triz-journal.com
LEWIS, E. (2005), 'Leader: Lateral Thinking, Edward de Bono creative guru', Brand
Strategy, vol. 5, no. 37, p. 3. Retrieved August 12, 2006, from InfoTrac OneFile
database.
MADDUX, G.A., AMOS, R.W. y WYSKIDA, A.R. (1991). "Organizations can apply
quality function deployment as a strategic planning tool", Industrial Engineering,
September, pp. 33-37.
MANN, D., WINKLESS, B. (2001) “40 Inventive (Food) Principles With Examples”.
Triz Journal (Octubre 2001) http://www.triz-journal.com
MANN, D., DOMB, E. (1999), ’40 Inventive (Business) Principles With Examples’,
TRIZ Journal (Septiembre 1999) http://www.triz-journal.com
MANN, D., DOMB, E. (1999), ‘Business Contradictions: 1) Mass Customization’,
TRIZ Journal (Noviembre 1999) http://www.triz-journal.com
MANN, D. (2000), ‘Application of Triz Tools in a Non-Technical Problem Context’,
TRIZ Journal (Agosto 2000) http://www.triz-journal.com
139
MANN, D., CATHAIN, C. (2001) “40 Inventive (Architecture) Principles with
Examples”. Triz Journal (July 2001) http://www.triz-journal.com
MANN, D., DEWULF, S. (2003). “Updating TRIZ: 1985-2002 Patent Research
Findings”. TRIZCON2003: 5th Annual International Conference of Altshuller Institute
for TRIZ Studies, held at Philadelphia, PA, USA, on March 16-18, 2003.
MANN, D., DEWULF, S. (2003). “Updating the Contradiction Matrix”. TRIZCON2003:
5th Annual International Conference of Altshuller Institute for TRIZ Studies, held at
Philadelphia, PA, USA, on March 16-18, 2003.
MAÑÁ, F. (2000) “Herramientas y técnicas de gestión de la innovación para la
creación de valor”. Instituto Catalán de Tecnología (ICT) (2000).
MARTÍN PEREDA, J.A. (2000) “Prospectiva tecnológica: una introducción a su
metodología y a su aplicación en distintos países”.
MARTÍN, F. y YACUZZI, E. (1997). "Matrices de calidad y diseño de nuevos
productos", Inter-Pharma, Año IV, Número 10, Octubre, pp. 20-34.
MARTINS, A., & ASPINWALL, E. (2001). "Quality function deployment: an empirical
study in the UK", Total Quality Management, Vol. 12, No. 5, pp. 575-588.
MAZUR, G. H. (1993). "QFD for Service Industries: From Voice of Customer to Task
Deployment", The Fifth Symposium on Quality Function Deployment, Novi, Michigan,
June.
MEHTA, P. (1994). "Designed chip embeds user concerns", Electronic Engineering
Times, Jan. 24, Issue 781.
MIZUNO, SHIGERU y AKAO, Y. (1978). “Quality Function Deployment”. JUSE,
Tokyo.
140
MUMFORD, M.D., CONNELLY, S. & GADDIS, B. (2003), 'How creative leaders
think: Experimental findings and cases', The Leadership Quarterly, vol. 14, no. 4-5,
pp. 411-32. Retrieved August 12, 2006, from ScienceDirect database.
OAKLAND, J. S. (1993). “Total Quality Management: The route to improving
performance”, second edition. Butterworth-Heinemann, Oxford.
O’DELL, C. y GRAYSON, C.J. (1998): “If Only We Knew GAT We Know:
Identification and Transfer of Internal Best Practices”, California Management
Review, vol. 40, nº3, primavera, pp. 154-174.
OECD (1992), Frascati Manual.
OECD (1997), Oslo Manual.
OHNO, T. (1988), Toyota Production System,Productivity Press, p 8, ISBN 0915299-14-3
OHFUJI, T., NODA , T. y OGINO, J. (1988). "Quality Function Deployment for the
Service Industry", en Akao (1988), pp. 299-328.
OWLIA, M. S. & Aspinwall, E.M. (1998). "Application of Quality Function Deployment
for the Improvement in an Engineering Deparment", European Journal of
Engineering Education, Vol. 23, No. 1, pp. 105’ 115.
PARK, HEE-SOK & SEUNG J. N. (2002). "Enhancement of web design quality
through the QFD approach", Total Quality Management, Vol. 13, No. 3, pp. 393-401.
PAVÓN, J. & HIDALGO, A. (1996). "Gestión e innovación: un enfoque estratégico",
Madrid Pirámide, 1996.
RAITEC http://www.raitec.es/CDA/Modulos/RT-FAQ/1,15108,INNOVACION,00.html
RAMASWAMY, R. (1996). “Design and Management of Service Processes: Keeping
Customers for Life”. Addison-Wesley Publishing Company, Reading, MA.
141
RAO, ASHOK et al. (1996). “Total Quality Management: A Cross Functional
Perspective”. John Wiley and Sons, New York.
REA, K. C. (2001). “TRIZ and Software – 40 Principles Analogies, Part 1”. Triz
Journal (Septiembre 2001) http://www.triz-journal.com
REA, K. C. (2001). “TRIZ and Software – 40 Principles Analogies, Part 2”. Triz
Journal (Noviembre 2001) http://www.triz-journal.com
RETSEPTOR, G. (2002). “40 Inventive Principles in Microelectronics”. Triz Journal
(Agosto 2002) http://www.triz-journal.com
RETSEPTOR, G. (2003). “40 Inventive Principles in Quality Management”. Triz
RETSEPTOR, G. (2005). “40 Inventive Principles in Marketing, Sales and
Advertising”. Triz Journal (2005) http://www.triz-journal.com
REVELLE J. B., MORAN J. W. y COX. C. A. (1998) “The QFD Handbook”. John
Wiley & Sons, Inc (1998).
ROBBINS, S., BERGMAN, R., STAGG, I. & COUTLER, M. (2006), “Foundations of
Management”, 2 edn, Pearson Education, Frenchs Forest.
ROBERTS, C. (1996). "Customer input helps define new actuator", Design
Engineering, June, Supplement.
RODRÍGUEZ CORTEZO, J. (2000). “La prospectiva y la política de innovación
Herramientas estratégicas clave para la competitividad”. Economía industrial nº 331.
SÁEZ VACAS F., GARCÍA O., PALAO J., ROJO P. (2003) Temas básicos de
innovación tecnológica en las empresas (junio 2003).
142
SANZ PINEDO, J.R., (2000) “Herramientas de Gestión de la Innovación”. Cámara
de Comercio de Madrid.
SCHLUETER, M. (2006) “QFD by TRIZ”. Triz Journal (Junio 2006) http://www.trizjournal.com
SCHMENNER, R. W. (1993). “Production Operations Management: From the Inside
Out, fifth edition”. Macmillan Publishing Company, New York.
SCHOENBAUER, D. (1995). "Flat panels brighten under hot seals", Electronic
Engineering Times, Oct. 9, Issue 869.
SCHÖN, D. (1974). “Beyond the Stable State. Public and private learning in a
changing society”. Penguin.
SCHUMPETER, J. (1934), “The Theory of Economic Development”, Harvard
University Press, Cambridge, Massachusetts.
SELEN, WILLEM J. & SCHEPEERS, J. (2001). "Design of quality service systems in
the public sector: use of quality function deployment in police services", Total Quality
Management, Vol. 12, No. 5, pp. 677-687.
SHAFFER, M. K. y PFEIFFER, I.L. (1995). "A Blueprint for Training", Training &
Development, March, pp. 31-33.
SHIBA, SHOJI, GRAHAM y WALDEN (1992). “A New American TQM: Four Practical
Revolutions in Management”. Productivity Press, Portland, OR.
SMITH, L. R. (1991). "QFD and Its Applications in Concurrent Engineering",
Proceedings, Designed Productivity International Conference. February 6-9,
Honolulu.
SOHN, SO YOUNG & HYOUNG KI SO (2002). "Quality improvement of barrack life
in the Republic of Korea army", Total Quality Management, Vol. 13, No. 3, pp. 323334.
143
TAN, K. C. & X. X. SHEN (2000). "Integrating Kano's model in the planning matrix of
quality function deployment", Total Quality Management, Vol. 11, No. 8, pp. 11411151.
TEPLITSKIY, A., KOURMAEV, A. (2005) “Application of 40 Inventive Principles in
Construction”. Triz Journal (2005) http://www.triz-journal.com
TERNINKO, J. (1998) “The QFD, TRIZ and Taguchi Connection: Customer-Driven
Robust Innovation”. Triz Journal (Enero 1998) http://www.triz-journal.com
TERNIKO, J. (2001). “40 Inventive Principles With Social Examples”. Triz Journal
(Junio 2001) http://www.triz-journal.com
TORE H. (1998) “Lateral Thinking and The Problem Formulator”. Triz Journal (Marzo
1998) http://www.triz-journal.com
TUKEY, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison Wesley.
TWISS, B. (1992) “Managing Technological Innovation”. Pitman Publishing. 1992.
VANEGAS, L. V. y LABIB, A. W. (2001). "A Fuzzy Quality Function Deployement
(FQFD) model for deriving optimum targets", International Journal of Production
Research, Vol. 39, No. 1, pp. 99-120.
VON OECH, R. (1983), “A Whack On The Side Of The Head How to Unlock Your
Mind For Innovation”, Warner Books Inc, New York.
WALLACE, T. F. (1992). “Customer-Driven Strategy: Winning Through Operational
Excellence”. Oliver Wight Publications, Essex Junction, VT.
WANG, J. (1999). "Fuzzy outranking approach to prioritize design requirements in
quality function deployment", International Journal of Production Research, Vol. 37,
No. 4, pp. 899-916.
144
WIEBE, H. A. (1998). "Quality Function Deployment: A Tool for Packaging Design",
Packaging Technology & Engineering, Vol. 7, Issue 9, September.
WILLIAMSON, B. (2001), 'Creativity, the corporate curriculum and the future: a case
study', Futures, vol. 33, no. 6, pp. 541-55. Retrieved August 12, 2006, from
ScienceDirect database.
WOODS, R. C. (1993). "Managing to Meet Employee Expectations: Quality
Improvement Tools Narrow the Gap Between Employee Expectations and Company
Resources", Human Resource Planning, Vol. 16, No. 4, pp. 13-28.
YACUZZI E., MARTÍN F. (2002) ‘QFD: Conceptos, aplicaciones y nuevos
desarrollos’, Universidad del CEMA (2002).
YACUZZI, E. (1996). "La gestión hoshin: Un marco para la calidad", Interpharma,
diciembre, pp. 40-46.
YACUZZI, E. y MARTÍN, F. (2002). "Aplicación del método de Kano en el diseño de
un producto farmacéutico", Serie Documento de Trabajo No. 224, Universidad del
CEMA, septiembre.
ZHANG, Y., H. P. WANG Y C. ZHANG (1999). "Green QFD-II: a life cycle approach
for environmentally conscious manufacturing by integrating LCA and LCC into QFD
matrices", International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 5, pp. 10751091.
ZHANG, J., CHAI, K., TAN, K. (2003). “40 Inventive Principles with Applications in
Service Operations Management”. Triz Journal (2003) http://www.triz-journal.com
ZIGIARIS, S. (2000) “Report produced for the EC funded project INNOREGIO –
Business
Process
Reengineering
BPR”.
BPR
HELLAS
SA.
2000.
145
ANEXO II: LISTADO DE FIGURAS Y TABLAS.
Figura 1: Proceso de innovación------------------------------------------------------------pág 12
Figura 2: Posicionamiento de las HGIs dentro de la cadena de valor-------------pág 43
Figura 3: Modelo básico s-field --------------------------------------------------------------pág 65
Figura 4: Modelo ARIZ ------------------------------------------------------------------------pág 69
Figura 5. Aplicaciones de las herramientas TRIZ --------------------------------------pág 76
Figura 6: Herramientas TRIZ y su uso en distintos tipos de problemas---------- pág 77
Figura 7. Modelo S-field en contexto de negocios------------------------------------- pág 81
Figura 8: Tendencia a segmentación de objetos ---------------------------------------pág 82
Figura 9. Tendencia a evolución geométrica de construcciones lineales---------pág 83
Figura 10: Tendencia de acciones coordinadas---------------------------------------- pág 83
Figura 11: Tendencia ‘Mono-Bi-Poli’ -------------------------------------------------------pág 83
Figura 12: Matriz de la Calidad------------------------------------------------------------ pág 103
Figura 13. Sistema integral de QFD o definición amplia del QFD---------------- pág 111
Figura 14: Matrices de la QFD------------------------------------------------------------- pág 112
Figura 15: Relación entre Matriz de Calidad QFD y
Matriz de Contradicción TRIZ----pág 125
Figura 16. Uso de principio de separación en tiempo--------------------------------pág 152
Figura 17: Uso de recursos de sustancias ---------------------------------------------pág 153
Figura 18. Uso de recursos de energía -------------------------------------------------pág 153
Figura 19. Uso de recursos de espacio -------------------------------------------------pág 153
Figura 20. Uso de recursos de tiempo -------------------------------------------------- pág 154
Figura 21. Uso de recursos funcionales -------------------------------------------------pág 154
Figura 22. Uso de recursos de información --------------------------------------------pág 155
Figura 23. Ejemplo de Idealidad: Finger Whisper ------------------------------------pág 156
Figura 24. Aspiradora de Dyson ----------------------------------------------------------pág 157
Figura 25. Polvo de magnesio -------------------------------------------------------------pág 158
Figura 26. Matriz de contradicción del problema -------------------------------------pág. 159
Figura 27. Solución al problema del polvo de magnesio ---------------------------pág. 160
Figura 28. Problema del destornillador --------------------------------------------------pág.161
Figura 29. Solución al modelo s-field incompleto -------------------------------------pág 162
Figura 30. Problema de la goma de mascar -------------------------------------------pág 163
Figura 31. Solución al problema con doble s-field -----------------------------------pág 163
146
Figura 32. Problema del calcetín ---------------------------------------------------------pág 164
Figura 33. Solución al problema del calcetín ------------------------------------------pág 165
Figura 34. Aspiradora robótica Samsung VC-RP30W ------------------------------pág 166
Figura 35. Esquema de la aspiradora robótica ---------------------------------------pág 166
Figura 36. Problema de aspiración en la pared --------------------------------------pág 167
Figura 37. Contradicción técnica 1 ------------------------------------------------------pág 168
Figura 38. Contradicción técnica 2 ------------------------------------------------------pág 168
Figura 39. Contradicción física -----------------------------------------------------------pág 169
Figura 40. Solución al problema método ARIZ ---------------------------------------pág 170
Figura 41: Evolución divergente en la operaciones de fabricación-------------- pág 171
Figura 42. Abanico de conceptos---------------------------------------------------------pág 177
Figura 43: Matriz de la calidad para el diseño de envase farmacéutico -------pág 178
Figura
44.
Diagrama
de
afinidad
para
identificar
los
requerimientos
del cliente --------------------------------------------------------------------------------------pag 181
Figura
45.
Matriz
de
calidad
con
filas
y
columnas
no
consideradas
adecuadamente-------------------------------------------------------------------------------pág 184
Figura 46. Símbolos utilizados en la matriz de la calidad------------------------- pág 185
Figura 47. Modelo Kano------------------------------------------------------------------- pág 197
Tabla 1. Relación entre ciencia y tecnología------------------------------------------pág 9
Tabla 2. 40 principios TRIZ------------------------ ---------------------------------------pág 61
Tabla 3. Características de sistemas---------------------------------------------------pág 62
Tabla 4. Características nuevas en TRIZ actualizado------------------------------pág 79
Tabla 5. Matriz de Contradicción de TRIZ-------------------------------------------pág 191
Tabla 6. 76 estándares de TRIZ--------------------------------------------------------pág 200
147
ANEXO III: ÍNDICE DE ABREVIATURAS.
ARIZ : Acrónimo ruso para el Algoritmo para la resolución de problemas inventivos
CT: Características Técnicas (ver herramienta QFD)
HGI: Herramienta de Gestión de la Innovación
IFR: Ideal Final Result (Resultado Ideal Final)
RC: Requerimiento del Cliente (ver herramienta QFD)
TRIZ: Acrónimo ruso para Teoría de Resolución de Problemas y de Invención
QFD: Quality Function Deployment (Funciones de Despliegue de la Calidad)
148
149
ANEXO IV: EJEMPLOS DE UTILIZACIÓN DE HERRAMIENTAS TRIZ.
IV.1- NIVELES DE INNOVACIÓN.
El horno eléctrico con superficie en espiral, que produce calor es un
electrodoméstico básico. Este horno apareció en las casas tras el horno de madera
y de gas. Los nuevos hornos fueron dispositivos muy progresivos porque tenían
mayor nivel de seguridad, sin humos, usaban la electricidad disponible y eran menos
caros. Sin embargo había una desventaja grave y era que el primer horno eléctrico
calentaba muy lento en comparación con el de gas. Las innovaciones siguientes
trataron de solucionar esta desventaja.
-
El primer nivel de innovación relacionado con el horno eléctrico
básico fue el horno “Rápido”. Este electrodoméstico tenía una espiral
a alta temperatura con una tasa de calentamiento de 10-12
segundos. Esto fue una mejora sustancial en comparación con el
elemento básico que necesitaba 30-60 segundos. Sin embargo la
típica espiral eléctrica para calentar no había cambiado; simplemente
los parámetros eléctricos y la forma de la espiral había sido
modificado.
-
El segundo nivel de innovación es el horno eléctrico “Hi Light”. En
este nivel el elemento que se calienta es distinto de aquel usado en el
diseño original. Estos hornos utilizan un dispositivo que se calienta en
forma de serpiente producido por una aleación de alta resistencia. El
proceso de calentamiento es más rápido, 4-7 segundos y el calor
radiado es proporcionado de forma uniforme en todo el área de
trabajo. El nuevo elemento que se caliente cambia tanto de forma
como de material. Dichas modificaciones permiten resolver la
contradicción técnica entre los parámetros tasa de calentamiento y
densidad de potencia. Pero si el elemento que se calienta en el
“Rapid” horno tenía un diámetro de 150-180 mm y consumía una
potencia de 1-1.5 kW, ese elemento en el “Hi Light” necesitaba 1.5-2
kW.
150
-
El tercer nivel de innovación es un electrodoméstico halógeno. Estos
hornos proporcionan calor usando una espiral a alta temperatura con
una lámpara halógena integrada que tiene un tubo de cuarzo lleno de
gas. La lámpara brilla con una luz roja que produce gran calor. Este
horno eléctrico y su elemento que se calienta tienen gran potencia.
Además el elemento que se calienta lo hace de una manera muy
rápida y también se enfría muy rápidamente. En este dispositivo la
contradicción física de elemento que se calienta se ha resuelto y en
vez de espiral de metal se ha usado una espiral llena de gas.
-
El cuarto nivel es el electrodoméstico de inducción. El elemento que
se calienta se ha modificado totalmente. Sobre el área de operación,
se sitúan una bobina de inducción y un potente generador eléctrico.
Esos componentes crean un campo rápido electromagnético variable.
Debido a los cambios en los átomos del cristal en la sartén, comienza
un movimiento de oscilación, de modo que se produce calor en la
parte inferior de la sartén. El área efectiva de inducción calienta sólo
la sartén y la bobina permanece fría. Este sistema consume poco y
es rápido. Para aplicar calor de inducción se necesita usar una sartén
fabricada con elementos ferromagnéticos en la parte inferior.
-
El quinto nivel el horno eléctrico se cambia totalmente y se usa un
nuevo
fenómeno
físico
para
cocinar
que
permite
reducir
drásticamente los tiempos. Es un horno microondas con otro principio
de operación que actúa directamente sobre la comida y no sobre el
contenedor de la comida.
IV.2- CONTRADICCIONES TÉCNICAS Y FÍSICAS.
Un clavo se puede utilizar en una pared para utilizarlo a modo de percha. El
problema es que al tener sección circular, llega un momento en que esta
característica hace que ceda y empiece a rotar en la pared.
Aparece una contradicción técnica: para solucionar el problema de rotación
en la pared se podría fabricar el clavo con una sección no-circular pero esto
151
provocaría un cambio en los procesos de fabricación haciéndolos más complejos y
caros.
-
Parámetro que mejora: Fijación.
-
Parámetro que empeora: Facilidad de fabricación.
Se puede transformar la contradicción técnica en contradicción física. El
clavo debe tener una sección no-circular para eliminar la rotación en la pared y debe
ser circular para preservar los procesos originales de fabricación.
Una vez formulada la contradicción física, se puede aplicar el principio de
separación en tiempo. Una solución consiste en separar el requerimiento entre el
tiempo de fabricación y el tiempo de uso. Por tanto durante el proceso de fabricación
se realiza con sección circular y antes de clavarlo a la pared usando un martillo se
cambia su sección a otra no-circular, golpeándolo con un martillo.
Figura 16. Uso de principio de separación en tiempo (fuente: Kraev, 2007).
IV.3- ANÁLISIS DE RECURSOS.
Ejemplos de usos de recursos en la resolución de problemas:
-
Recursos de sustancias: Si una pila empieza a perder voltaje, se
puede comprimir en el centro. Las condiciones de operación del
sistema electrolítico han cambiado y los recursos residuales se
pueden usar ahora completamente. La pila puede funcionar entonces
durante unas horas más.
152
Figura 17: Uso de recursos de sustancias (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos de energía: Para aumentar la eficiencia de un calentador de
pared se puede introducir una placa de aluminio entre la pared y el
calentador. Esto mejora la eficiencia debido a la reflexión del calor en
el aluminio.
Figura 18. Uso de recursos de energía (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos de espacio: Se puede utilizar una llave como abridor de
botellas aprovechando los espacios de la propia llave.
Figura 19. Uso de recursos de espacio (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos de tiempo: Para eliminar el polvo fino de una alfombra, se
emplea antes un spray pulverizador antiestático. Las sustancias
antiestáticas neutralizan la carga eléctrica del polvo y elimina su
adhesión a la alfombra.
153
Figura 20. Uso de recursos de tiempo (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos funcionales: Un lápiz es un elemento para escribir. Pero el
mismo lápiz tiene otras propiedades útiles que sirven como recursos
para resolver otros problemas. Por ejemplo para mejorar la fricción de
una cremallera se puede pasar el lápiz puesto que el grafito sirve
como un buen lubricante sólido.
Figura 21. Uso de recursos funcionales (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos de información: Para detectar una ruptura en un cable, se
puede utilizar una radio. Con ambas manos se recorre de arriba abajo
el cable y cuando se toca la zona de ruptura se escucha un
chasquido en la radio. Ha habido un cambio en el campo
electromagnético que la radio es capaz de detectar.
154
Figura 22. Uso de recursos de información (fuente: Kraev, 2007).
-
Recursos compartidos: Un bote deformado se puede volver a poner
en su situación original llenándolo de agua y si es invierno se puede
congelar y restaurar las paredes deformadas.
IV.4- IDEALIDAD DE UN SISTEMA.
TRIZ sostendría que el teléfono ideal no debería existir materialmente
mientras su función de iniciar y recibir información se realiza de forma completa.
Una empresa japonesa NTT DoCoMo ha creado un teléfono de pulsera que
usa el propio dedo del usuario como pieza para el oído. El “Finger Whisper” consiste
en un terminal con un micrófono embebido situado en la muñeca del usuario que
convierte la voz en vibración mediante un actuador y conduce esta vibración a
través de los huesos hasta la punta del dedo índice. Cuando el usuario inserta su
dedo en el canal del oído, la vibración es oída como una voz. La postura del usuario
es la misma que usando un teléfono celular porque el micrófono está situado en la
parte interior de la muñeca.
El “Finger Whisper” elimina también la necesidad de botones mediante el uso
de un acelerómetro para detectar la acción de los dedos. Las combinaciones de
pulsación de los dedos funciona como un código Morse para comandos como
“hablar”, “colgar”.
155
El teléfono se mueve hacia la idealidad usando los huesos humanos como
recursos para eliminar las partes innecesarias del teléfono.
Figura 23. Ejemplo de Idealidad: Finger Whisper (fuente: Kraev, 2007).
IV.5- EFECTOS CIENTÍFICOS.
Problema: Cuando una aspiradora convencional está vacía el aire limpio
fluye dentro y fuera de la máquina a través de los poros de la bolsa. Conforme se
usa la aspiradora la bolsa se llena de polvo y suciedad. La bolsa actúa como un filtro
y la máquina empieza a perder capacidad de succión porque los poros de la bolsa
empiezan a atascarse con el polvo. Esto restringe el flujo de aire que causa la
pérdida de potencia.
Contradicción Física: El flujo de aire debe atrapar las partículas de polvo y
contaminación para limpiar las superficies y debe liberarlas con facilidad para limpiar
las salida del flujo de aire.
Solución Ideal: El flujo de aire en sí mismo debe asegurar la ejecución de
estos requerimientos mutuamente excluyentes sin una bolsa que actúe de filtro
156
Fenómeno científico: Usar el fenómeno físico de la separación centrífuga de
partículas con diferentes masas
La aspiradora tradicional fue sustituida por la aspiradora de Dyson con dos
cámaras con ciclones que hacen que no pueda atascarse con el polvo. Las
partículas de aire crean fuerza centrífuga. Un cono incrementa la velocidad del aire
para crear más fuerza centrífuga. Haciendo que el aire gire, el polvo y la suciedad
hacen que estén sometidos a fuerzas centrífugas y son lanzados al aire. Como el
flujo de aire no está obstruido no hay partículas que se puedan atascar; por tanto la
fuerza de succión sigue siendo fuerte en todo momento. Después que las partículas
más grandes se han centrifugado, el ciclón interior acelera el aire más para eliminar
las partículas más diminutas.
Figura 24. Aspiradora de Dyson (fuente: Kraev, 2007).
157
IV.6- PRINCIPIOS INVENTIVOS.
Se plantea el problema de limpiar polvo de magnesio del suelo usando una
aspiradora. El problema es que no se puede recoger fácilmente el polvo de la
tubería y filtro de la aspiradora.
Figura 25. Polvo de magnesio (fuente: Kraev, 2007).
La contradicción técnica es: se puede usar la aspiradora para recoger
rápidamente el polvo de magnesio pero alguna cantidad de polvo se pierde en las
tuberías y filtros de la aspiradora.
La característica de mejora “recoger rápidamente” es “productividad” (39 en
la Matriz de Contradicción). La característica que empeora es “pérdida de sustancia
(23 en la Matriz). En la intersección de la fila y la columna hay cuatro principios
recomendados (Altschuller et al., 2005):
-
Principio 28: Sustitución de un sistema mecánico:
o
Sustituir un sistema mecánico con un sistema óptico, acústico,
térmico o olfativo.
o
Usar un campo eléctrico, magnético o electromagnético para
interaccionar con el objeto.
o
Cambiar un campo de estático a dinámico, de campos no
estructurados a estructurados.
158
o
-
Usar campos junto a partículas ferromagnéticas.
Principio 10: Acción previa:
o
Realizar los cambios requeridos a un objetos completamente o
parcialmente por adelantado.
o
Situar los objetos por adelantado para que puedan entrar en acción
inmediatamente desde el lugar más conveniente.
-
-
Principio 35: Transformación de propiedades.
o
Cambiar el estado físico de un sistema.
o
Cambiar la concentración o densidad.
o
Cambiar el grado de flexibilidad.
o
Cambiar la temperatura o volumen.
Principio 23: Retroalimentación:
o
Introducir retroalimentaciones.
o
Si la retroalimentación ya existe, cambiarla.
Figura 26. Matriz de contradicción del problema (fuente: Kraev, 2007).
159
El Principio 10 es el más apropiado para resolver el problema. El polvo de
magnesio puede recogerse con la aspiradora después de que se haya puesto un
trozo de tela en el extremo de la tubería de la aspiradora. El polvo se adherirá a la
tela cuando la aspiradora está en funcionamiento. Se sitúa un plato debajo y cuando
se apague la aspiradora el polvo caerá sobre el plato.
Figura 27. Solución al problema del polvo de magnesio (fuente: Kraev, 2007).
IV.7- ESTÁNDARES INVENTIVOS & MODELOS S-FIELD.
a) Clase 1: Construcción y destrucción de Campos-S.
Algunas veces es necesario inserta un tornillo en un hueco horizontal. Pero
es difícil para el destornillador guiar el tornillo porque no tiene control directo para
mantenerlo y además pierde el control de tornillo cuando éste pierde el contacto con
la tuerca.
Figura 28. Problema del destornillador (fuente: Kraev, 2007).
Primeramente se determina que el problema está relacionado con el cambio
del modelo inicial. Después se desarrolla un modelo Campos-S para la situación: se
160
asigna S1 al tornillo (es un producto y no se modificará) y se asigna S2 al
destornillador (la herramienta que debe ser mejorada). No se puede asignar F
porque no existe una fuerza que mantenga el tornillo en el destornillador. Este es un
problema típico con un modelo Campos-S incompleto. Contiene sólo dos sustancias
sin interacciones entre ellos. En este caso los estándares recomiendan completar el
s-field (Campo-S) con la aplicación de la regla 1.1.1 (Ternito et al., 2000):
Estándar 1.1.1. Construcción de un s-field completo: Si hay un s-field
incompleto que es difícil de controlar (y por las condiciones de la tarea no
hay limitaciones en la introducción de otras sustancias y campos) el
problema se puede solucionar haciendo una transición a un Campo-S
completo.
Para realizar la recomendación hay que aplicar un campo F como elemento
obligatorio para completar el modelo inicial s-field. Como se está tratando con un
tornillo y destornillador metálicos se pueden usar las propiedades magnéticas: se
frota el destornillador en un imán durante unos 15 segundos. Después de este
procedimiento el metal del destornillador generará un campo magnético que
mantendrá el tornillo.
161
Figura 29. Solución al modelo s-field incompleto (fuente: Kraev, 2007).
b) Clase 2: Desarrollo de un S-field.
Suponiendo la situación en que un chicle se ha pegado a un zapato. Intentos
de extraerlo con simples acciones mecánicas no consiguen el resultado esperado.
Modelando el problema, el zapato es el producto S1, el chicle es la herramienta S2 y
F1 es la fuerza no-regulada de adhesión del chicle. Esta interacción se representa
con una línea discontinua. Este es el típico problema que requiere continuación en el
desarrollo de un s-field. Se aplicará la segunda clase de Estándares para su
reconstrucción (Ternito et al., 2000).
162
Figura 30. Problema de la goma de mascar (fuente: Kraev, 2007).
Estándar 2.1.2. Construcción de un s-field doble. Si hay un s-field que es
difícil de controlar y es necesario mejorar su eficiencia pero la sustitución de
los elementos está prohibida el problema se puede solucionar usando un sfield doble con la introducción de un segundo Campo que sea más fácil de
controlar.
Usando este estándar se puede transformar el modelo inicial en un nuevo
doble s-field. Hay que encontrar un segundo campo F2 que ayude a controlar la
fuerza de adhesión F1 y elimine el chicle fácilmente. El uso de un campo térmico,
específicamente frío, soluciona el problema. Aplicando hielo al chicle, éste se
congela y se puede despegar del zapato fácilmente.
Figura 31. Solución al problema con doble s-field (fuente: Kraev, 2007).
163
c) Clase 3: Transición a un Super-sistema y al nivel micro.
El problema consiste en prevenir el olor en los calcetines. El problema está
relacionado con el cambio del modelo s-field inicial. Se puede rediseñar el modelo y
denominar al pie como el producto S1, el calcetín es la herramienta S2 y el campo
biológico entre ellos es F. Al cabo de un rato, puede aparece olor en los calcetines.
Este es un problema que se puede solucionar con la aplicación del Estándar 3.2.1.
(Ternito et al, 2000).
Figura 32. Problema del calcetín (fuente: Kraev, 2007).
Estándar 3.2.1. Transición a nivel micro. La eficiencia de un sistema se
puede incrementar mediante la transición del nivel macro al nivel micro. El
164
sistema o sus partes deberían se sustituidos con una sustancia capaz de
realizar la acción requerida cuando interactúa con un campo.
La aplicación de esta regla lleva al modelo s-field modificado con un nueva
sustancia S2*, que ha sido modificado a nivel micro y puede proporcionar una
acción: protección control olor y hongos cuando interacciona con el campo biológico.
Figura 33. Solución al problema del calcetín (fuente: Kraev, 2007).
En el sector militar se usan unos calcetines de poliéster que incorporan
partículas de plata de 19 nm entre sus fibras. La plata es conocida por sus
propiedades anti-microbios.
IV.8- ARIZ.
Las aspiradoras robóticas son electrodomésticos que usan alta tecnología
para la limpieza automática de suelos. Actualmente empresas como Electrolux,
iRobot y Samsung Electronics realizan investigaciones y desarrollos de ese tipo de
aspiradoras.
Una de las aspiradoras robóticas es el Samsung VC-RP30W (ver figura 34).
Esta aspiradora detecta las áreas que necesitan ser limpiadas y las limpia. Es capaz
de trabajar en distintos tipos de superficies. Tiene sensores de seguridad para
detectar escaleras y obstáculos. Estos robots pueden realizar el trabajo mientras
están solos en casa pues tienen un temporizador de comienzo. Además la batería
dura alrededor de 50-60 minutos y cuando detecta batería baja es capaz de volver a
165
la estación de recarga y volver a cargar las baterías. Una vez cargada las baterías
es capaz de retomar el trabajo.
Figura 34. Aspiradora robótica Samsung VC-RP30W (fuente: Kraev, 2007).
El esquema simplificado de la aspiradora robótica se muestra en la figura 35.
Tiene ruedas que está situadas en la parte inferior del cuerpo. En la parte superior
tiene una antena para recibir y transmitir señales de y a los controladores remotos y
sensores. El interior del cuerpo del robot tiene un motor para generar una fuerza de
succión, un receptáculo para la recolección de la suciedad y un filtro. La fuerza de
succión se transmite del motor al puerto de succión, que está situado en la parte
inferior del cuerpo del robot.
Figura 35. Esquema de la aspiradora robótica (fuente: Kraev, 2007).
El robot actúa como un vehículo autónomo y es capaz de absorver polvo y
suciedad de la superficie a limpiar llegando al área específica sin ser guiado por el
166
usuario. Si detecta un obstáculo tales como un mueble o la pared, es capaz de
cambiar de dirección.
El problema es cómo limpiar en los bordes y a la vez mantener la forma
circular del cuerpo de la aspiradora.
Aplicando el método ARIZ:
-
Problema: Este problema está relacionado con el proceso de limpieza de
bordes, es decir, la habilidad del robot de limpiar alfombras en el bode de la
pared o en las esquinas (ver figura 36). Una solución podría ser incrementar
la potencia de succión. Sin embargo este enfoque requiere más potencia y
disminuye el tiempo de vida de la batería, así como el tiempo de limpieza de
la aspiradora. También el problema podría resolverse usando un robot con
forma no circular pero había un requerimiento del cliente de mantener la
forma circular. Esta forma tiene muchas ventajas desde el punto de vista de
la simetría pero no presenta un buen contacto con la superficie plana de una
pared.
Figura 36. Problema de aspiración en la pared (fuente: Kraev, 2007).
-
En la fase siguiente se formula el modelo ARIZ del problema, empezando
por la definición del problema y llegando a la formulación de las
contradicciones técnicas.
La contradicción técnica 1 es: “Si la aspiradora robótica tiene forma circular,
entonces el diseño estético es bueno para el mercado pero tiene malas
167
características para limpiar los bordes de las paredes.” El esquema para esta
contradicción se muestra en la figura 37 (la línea recta azul indica buena
interacción entre los elementos y la línea ondulada roja indica mala
conexión).
Figura 37. Contradicción técnica 1 (fuente: Kraev, 2007).
La contradicción técnica 2 se formula de manera contraria a la primera
contradicción: “Si la aspiradora robótica tiene forma no circular (por ejemplo
forma rectangular) entonces el proceso de limpieza de paredes y bordes es
mejor pero el diseño estético para el mercado es malo”.
Figura 38. Contradicción técnica 2 (fuente: Kraev, 2007).
De las dos contradicciones se elige la primera porque la contradicción
técnica proporciona la función preferida para el mercado (diseño estético). El
par en conflicto es la forma circular del robot y la pared. No se puede cambiar
la pared (“el producto”) pero se puede modificar el robot (la “herramienta”).
168
Para resolver el problema es necesario encontrar el elemento-x (cambios en
el sistema) que mantenga el diseño circular y proporcione buen contacto con
las paredes para la limpieza de los bordes.
-
Para el desarrollo de las soluciones ideales ARIZ se comienza por la
transformación de la contradicción técnica seleccionada a contradicción
física. La formulación de la contradicción física debe estar relacionada con
sólo un elemento del aspirador: “La parte frontal del cuerpo debe ser
redondeada para mantener el diseño estético que demanda el mercado y la
parte frontal del robot debe tener una superficie plana para tener una buena
interfaz con las superficies planas (como la pared) y poder realizar un buen
proceso de limpieza en los bordes.
Figura 39. Contradicción física (fuente: Kraev, 2007).
El Resultado Ideal Final: “La superficie del cuerpo del robot, en la zona de
operación con la pared, en sí mismo proporciona una forma plana para una
correcta interacción con las superficies planas, buena limpieza de bordes, y a
la vez conserva la superficie redondeada del cuerpo para un diseño estético
que demanda el mercado”.
-
Generación de las soluciones específicas. Para aproximarse a la solución
ideal se usan primero los recursos existentes. Para resolver la contradicción
indicada se puede usar el principio de separación de requerimientos
contradictorios en tiempo. Un modelo general de la solución sería la
transformación de la forma redondeada a plana justo en el momento de
169
contacto entre el cuerpo del robot y la pared en la zona de operación. Una
opción sería usar una especie de “para-choques” que se levantara de forma
automática cuando tocara una superficie plana (como la pared). Por tanto,
cuando el robot llega a la superficie de la pared levanta el para-choques
hacia arriba. El puerto de succión actúa de forma directa en la superficie de
la pared (figura 40) y de este modo se puede realizar una limpieza mejor en
los bordes. Cuando el robot se marcha de la pared, el “para-choques” vuelve
a su posición normal, manteniendo la forma estética redondeada.
Figura 40. Solución al problema método ARIZ (fuente: Kraev, 2007).
La fuerza de reacción del obstáculo (pared) se usa como recursos. Por tanto
esta solución satisface todos los requerimientos: el cuerpo del robot es
170
redondeado pero cambia a plano mediante cambios mínimos en el diseño del
robot.
IV.9- TRIZ EN APLICACIONES NO TÉCNICAS
La mayoría de las operaciones de producción se encuentran con un
conflicto que resulta del deseo de incrementar los beneficios para el cliente y del
deseo de minimizar los costes y perjuicios. Normalmente la reducción de costes es
visto por los clientes como un beneficio por lo que el conflicto se resuelve
normalmente en la dirección de reducir costes y perjuicios.
Esto resulta
normalmente en operaciones de fabricación centralizadas.
Por el contrario, para la obtención de beneficios en la “customización” en
masa es necesario darle a cada individuo lo que realmente quiere, y este conflicto
de idealidad se resuelve predominantemente teniendo muchas operaciones de
fabricación distribuidas. (figura 41).
Figura 41: Evolución divergente en las operaciones de fabricación (fuente: Mann,
2000).
171
El debate de producción en masa centralizado frente a la fabricación
distribuida, flexible es particularmente evidente en la industrial de la alimentación
hoy en día en Europa y Estados Unidos.
En relación a TRIZ y las tendencias hacia la Idealidad y el Resultado Ideal
Final (IFR) parece claro que el conflicto debe resolverse mediante el incremento de
beneficios (IFR = conseguir beneficios sin costes o perjuicios) y por tanto en la
dirección de operaciones de fabricación pequeñas, flexibles y distribuidas.
Evidencias para soportar esta dirección se encuentran en la industria
cervecera con el crecimiento de popularidad de micro-fábricas de cerveza.
172
173
ANEXO V: EJEMPLOS DE UTILIZACIÓN DE HERRAMIENTAS DE
PENSAMIENTO LATERAL.
V.1- SEIS SOMBREROS PARA PENSAR.
El director de una promotora está estudiando la posibilidad de construir un
nuevo edificio de oficinas. La economía va bien y el espacio de oficinas se está
reduciendo dramáticamente. Decide emplear la técnica de los Seis Sombreros para
Pensar durante una reunión de planificación.
Viendo el problema con el Sombrero Blanco se analizan los datos que se
tienen. Se examinan los patrones de espacios vacíos de oficinas, que muestra una
reducción continuada.
Se estima que para el tiempo que se terminara la
construcción del bloque de edificios habría una escasez severa de espacio de
oficinas. Las proyecciones actuales del gobierno muestran un crecimento estable al
menos durante el período de construcción del bloque de edificios.
Analizando el problema con el Sombrero Rojo algunos de los directores
mostraron que los edificios propuestos parecían bastantes feos. Aunque el coste era
correcto ellos estaban preocupados de que la gente no quisiera trabajar en ellos.
Con el pensamiento de Sombrero Negro, los directores estaban preocupados
de que las proyecciones del gobierno estuvieran mal. La economía podría entrar en
un ciclo de recesión en cuyo caso el edificio de oficinas pudiera estar vacío durante
un tiempo.
Si los edificios no son atractivos, las compañías elegirán otros edificios con el
mismo precio de alquiler.
Con Sombrero Amarillo, si la economía se mantiene y las proyecciones son
correctas la compañía puede ganar una gran cantidad de dinero.
Si hay suerte el edificio se podrá vender antes del siguiente ciclo recesivo, o
alquilar a inquilinos por períodos largos que duren incluso durante los períodos de
recesión.
174
Con Pensamiento de Sombrero Verde, los directores consideran si deberían
cambiar el diseño para hacer los edificios más atractivos. Se plantean construir
edificios de oficinas de prestigio que haga que la gente quiera alquilarlo
independientemente del estado de la economía. Alternativamente quizás ellos
deberían invertir dinero a corto plazo para comprar propiedades a precios bajos
cuando la recesión comience.
El Sombrero Azul se usa por el director de la reunión para cambiar entre los
distintos tipos de pensamiento. Esta persona debe evitar que los miembros del
equipo cambien de estilo de pensamiento sin su consentimiento, o que critiquen los
puntos de vistas de otros.
V.2- ABANICO DE CONCEPTOS.
El objetivo es “Afrontar la escasez de agua”. Los enfoques o direcciones
podrían ser:
-
“Reducir el consumo”.
-
“Aumentar la provisión”.
-
“Arreglárselas sin agua”.
Cada uno de estos procesos amplios o “direcciones” se convierte ahora en el
punto fijo para encontrar “ideas” alternativas. Por lo tanto se produce un
desplazamiento a la izquierda y se crea el nivel de concepto. Cada concepto es una
manera de alcanzar alguna de las “direcciones”.
Para “Reducir el consumo de agua” se podría tener como conceptos:
-
“El aumento de la eficiencia del uso”.
-
“La disminución del despilfarro”.
175
-
“El desaliento del uso”.
-
“La educación”.
Para “Aumentar la provisión de agua” se podría tener:
-
“Nuevas fuentes”.
-
“Reciclaje”.
-
“Menos despilfarro de las fuentes”.
Para “Arreglárselas sin agua” se podría tener:
-
“Detección de los procesos que utilizan agua”.
-
“Sustitución del agua por otras sustancias”.
-
“Evitar la necesidad del uso del agua”.
Al final de esta etapa se tienen diez “conceptos” alternativos en el nivel de
conceptos. Cada uno se convierte ahora en un punto fijo para el siguiente nivel.
Luego se buscan alternativas de realizar cada uno de los conceptos.
Por ejemplo para el concepto “Desalentar el uso” se podrían obtener las
siguientes ideas alternativas:
-
“Medir el consumo”.
-
“Cobrar por el uso”.
-
“Aumentar el precio del uso”.
-
“Que sólo haya agua en fuentes públicas”.
-
“Restringir el agua sólo a ciertas horas”.
-
“Mezclar el agua con una sustancia inocua pero de sabor desagradable”.
-
“Restringir su uso para jardines, piscinas, etc”.
-
“Publicar los nombres de los infractores”.
-
“Amenazar con racionamientos”.
La figura 42 muestra el proceso completo.
176
Ideas
Conceptos
Direcciones
Objetivo
#
Abanico de conceptos
Figura 42: Abanico de conceptos (fuente: De Bono, 2005).
177
ANEXO VI: EJEMPLO DE UTILIZACIÓN DE QFD.
Se detalla a continuación un ejemplo de aplicación de QFD al diseño de un
envase farmacéutico. La figura 43 muestra la matriz de la calidad del envase de un
producto farmacéutico. El diseño de envases (packaging) es una tarea
interdisciplinaria en la cual el uso de métodos sistemáticos no está muy
desarrollado. En este campo es necesario satisfacer exigencias contradictorias de
distintas áreas funcionales de la empresa y de los clientes externos, todos los cuales
se benefician con canales adecuados para transmitir sus deseos y necesidades. Por
claridad se presenta una versión simplificada, pues la matriz completa tiene muchos
otros componentes.
Figura 43: Matriz de la Calidad para el diseño de envase farmacéutico (fuente:
Yacuzzi, 2002).
178
A continuación se detalla cada componente:
1. Los RC (I).
Los RC constituyen un árbol jerárquico de tres niveles. El nivel 1
presenta el mayor nivel de abstracción de los requerimientos de los clientes.
Sus dos componentes indican en conjunto que el medicamento y su envase
guardan consistencia con lo declarado a los entes de salud pública y con el
bienestar de la gente y que, además, el envase preserva las características
organolépticas (físicas) del producto, para asegurar su eficacia.
De modo análogo, el nivel 2 expande o detalla el significado de las
proposiciones del nivel 1. Por ejemplo, la integridad de las características del
medicamento y su aspecto visible son los elementos que reafirman la
eficacia terapéutica del producto.
Finalmente, en el nivel 3, se refleja literalmente lo que el paciente
manifiesta, es decir, la voz del cliente: por ejemplo, el componente del nivel 2
"Las características visibles del envase confirman atributos del medicamento"
equivale en el nivel 3 a "Fecha de vencimiento y lote legible" y a "(El envase)
asegura inviolabilidad". Es importante mantener la voz del cliente en su
estado original, evitando que departamentos específicos de la empresa,
como marketing o ingeniería, la traduzcan a su propio vocabulario; esta
traducción, de no ser fidedigna, introduciría errores y la búsqueda de
satisfacción del cliente a través de características del producto que no
importan a los clientes.
Esta estructura de tres niveles proviene del diagrama de afinidad de
la figura 44. El diagrama agrupa por su parecido las voces de los clientes
reflejadas en las expresiones precedidas por un asterisco. Con el fin de
mantener la matriz dentro de límites acotados, el equipo técnico selecciona,
dentro de las voces de los clientes, aquellas más relevantes (indicadas por la
letra S a la derecha de la expresión), se resumen y se
les da títulos
179
integradores, y se traslada el resultado a la dimensión vertical de la matriz,
estableciendo así una jerarquía de tres niveles. Por ejemplo, las expresiones
de los clientes "Sin deterioro alguno", "Aspecto higiénico" y "Que no tenga
olor o sabor a plástico" se condensan de modo más abstracto en el título
"Integridad de las características...". Este título da lugar a una categoría de
nivel 2. Por otra parte, la combinación del mismo rótulo con otro de igual
nivel, a saber, "Las características visibles..." se resume en el nivel 1 como
"Las características organolépticas...". El número de niveles varía según la
aplicación. Algunos autores mencionan hasta ocho niveles, utilizados en
estudios específicos.
180
Figura 44. Diagrama de afinidad para identificar los requerimientos del cliente
(fuente: Yacuzzi, 2002).
Los RC suelen ser muy numerosos. En general se trabaja con listas
de 30 a 50 requerimientos, aunque existen aplicaciones de 100 ó más. Estas
listas de RC provienen de grupos de enfoque (focus groups) en los cuales se
anotan los comentarios de los clientes; o bien de entrevistas cualitativas con
preguntas abiertas; o de encuestas con preguntas abiertas u otras técnicas
181
menos estructuradas, como permitir al público que examine un prototipo
mientras algunos miembros del equipo de diseño toman nota de los
comentarios de la gente. Griffin et al. (1993) sostienen que entrevistas con
unos 20 ó 30 clientes serían suficientes para identificar el 90% o más de las
necesidades en un segmento relativamente homogéneo. No todos los RC
corresponden al usuario final: existen, en efecto, otras partes que tienen su
voz en este ejercicio, como las autoridades regulatorias, los visitadores
médicos, o los farmacéuticos y otros intermediarios.
2. La prioridad del RC (II).
No todos los RC son igualmente importantes a los ojos de los
clientes. Por otra parte, por razones técnicas, económicas o de otro tipo no
todas las prioridades podrían satisfacerse. Por lo tanto, es importante que el
equipo de diseño conozca las prioridades que establecen los clientes. Para
ello se utilizan encuestas y medios de investigación que no sólo atienden a
las prioridades que manifiestan verbalmente los clientes sino también las que
se derivan de la observación de su comportamiento.
En el caso del ejemplo, los técnicos y clientes utilizan un ranking del 1
al 5, donde el 5 indica la mayor prioridad y el 1 la menor, pero se podrían
utilizar formas alternativas de dar prioridad a los requerimientos. La prioridad
es uno de los factores que contribuyen, al cálculo de la ponderación total de
cada CT (la intensidad de la relación entre RC y CT es el otro).
3. Las CT (III).
Las características técnicas, o características de ingeniería, también
pueden constituir un árbol jerárquico, aunque en el ejemplo exhiban solo un
nivel. Como norma general, el árbol debe construirse a partir del
conocimiento de los ingenieros, que preferiblemente deben buscar métricas
con sentido para el cliente final, y no sólo para los técnicos. Se suelen
realizar brainstormings a fin de encontrar métricas significativas y profundizar
su interpretación.
182
También puede utilizarse un diagrama de afinidad que recoja los
conocimientos de los técnicos. En el caso del ejemplo, dada la sólida
estructura de las disciplinas asociadas con la producción de especialidades
medicinales, no se utiliza un diagrama de afinidad, sino que las
características técnicas se establecen sobre la base de la farmacia industrial.
Esta estructura de características está muy asociada con las métricas que se
utilizan para medir el grado de cumplimiento de los distintos RC. Su elección
lleva implícita la posibilidad de medir, dado que no es fácil sobrestimar la
importancia de las métricas en todo el proceso de diseño o mejoramiento de
la calidad de un producto.
Las CT pueden afectar a un solo RC (por ejemplo, el número de
veces que aparecen comprimidos foráneos) o a varios (grado de
estanqueidad del blister).
Durante la confección de la matriz de la calidad debe verificarse que
para cada CT exista siempre por lo menos un cruce con un RC, pues de lo
contrario no habría razón para incluir la CT en la matriz. Análogamente, cada
RC debe estar correlacionado con una o varias CT, porque si no, no se
contemplaría, desde el punto de vista de la ingeniería, la voz del cliente.
También se debe evitar la redundancia de métricas cuando éstas no agregan
nueva información.
Por ejemplo, en la figura 45, el RC 2 solamente está considerado por
CT débiles y el RC 4 no está considerado por ninguna CT. Por otra parte, la
CT D no responde a ningún RC (es innecesaria) y la CT E responde al
mismo que la CT B (es redundante).
183
Figura 45. Matriz de calidad con filas y columnas no consideradas
adecuadamente. (fuente: Yacuzzi, 2002).
4. El valor objetivo (IV).
Cada CT debe ser medida con las unidades adecuadas y comparada
con un valor objetivo al cual tiendan los esfuerzos de la organización. Estos
valores son medidas ideales que deberían ofrecerse en un nuevo producto o
en un producto mejorado. Las unidades deben indicarse en la matriz de la
calidad. Los expertos recomiendan apuntar a valores específicos que
satisfagan o superen las expectativas de los clientes, antes que indicar
gamas de tolerancia; pues si se admite toda una gama de tolerancias, los
técnicos buscarán quizá el extremo menos costoso, y no necesariamente el
valor que mejor satisfaga a un cliente promedio.
5. La evaluación técnica (V).
Es importante comparar cuantitativamente las CT de los productos propios
con las de otros productos alternativos del mercado. En la figura 43 se han
proporcionado algunos valores numéricos de comparación. También suelen
usarse gráficos y escalas numéricas, que facilitan la interpretación de los
datos.
184
6. El grado de correlación entre las CT y los RC (VI).
El panel rectangular conformado por las intersecciones entre las filas
de los RC y las columnas de las CT indica la correlación entre los
requerimientos de los clientes (el "qué") y las características técnicas
capaces de satisfacerlas (el "cómo"). Esta correlación expresa cuán bien
cada voz del cliente es considerada por una CT determinada, o, en otras
palabras, cuánto afecta a cada RC una CT específica.
Es usual utilizar los símbolos y ponderaciones asociadas de la figura
16, aunque también se emplean otros símbolos y colores. Para establecer
una correlación se trabaja sobre el consenso de los equipos técnicos y sobre
datos estadísticos derivados de encuestas o diseños experimentales.
Figura 46. Símbolos utilizados en la matriz de la calidad. (fuente: Yacuzzi, 2002).
7. La ponderación total de las CT (VII).
La ponderación de la figura 46 hace referencia solamente a una celda
del panel; es decir, a una correlación específica entre un RC y una CT. Con
el fin de tener una idea más completa de la contribución relativa de cada CT
para satisfacer a los distintos RC, es necesario evaluar, por una parte, la
prioridad que el cliente otorga a cada RC y, por otra, la correlación entre este
RC y la CT considerada. La última fila de la matriz de la calidad muestra la
ponderación total correspondiente a cada CT.
El valor de la ponderación total de una CT se calcula multiplicando la
prioridad dada por los clientes a cada RC por la ponderación (obtenida en la
185
figura 46) correspondiente a cada uno de los símbolos de la columna de la
CT de interés y sumando el resultado de todas las multiplicaciones
realizadas sobre esa columna. Por ejemplo, la ponderación total de la CT
"Grado de legibilidad fecha de vencimiento y lote" (figura 43, columna 4) es el
resultado del cálculo:
2 x 1 + 4 x 9 = 38
De modo análogo se calculan las restantes ponderaciones totales de
la última fila. Esta información orienta de inmediato a los técnicos hacia las
CT que deben ser consideradas con prioridad (aunque no con exclusividad),
ya sea porque son críticas para un número pequeño de RC, o porque son
relevantes para un gran número de RC, o cualquier otra combinación que
produzca un resultado de ponderación total relativamente elevado. Un valor
de ponderación total alto sugiere la necesidad de dirigir las actividades de
diseño o desarrollo tecnológico en un sentido compatible con la alta
ponderación.
8. La evaluación de los RC (VIII).
La columna del extremo derecho compara la evaluación que los
clientes hacen de cada RC de "nuestro producto" con los RC de los
productos de la competencia. Esto puede lograrse con distintos tipos de
escala y, en el caso del ejemplo, se utiliza una escala simbólica de cuatro
puntos que abarca la gama desde el (--) hasta el (++). Cuando es posible,
estas evaluaciones deben basarse en encuestas estadísticamente sólidas,
dado que permiten indagar sobre el grado en que los RC permitirán a la
compañía competir mejor.
La evaluación correcta tiene varios subproductos: en primer lugar, la
detección de oportunidades de mejora; si de cotejar el producto con los de
los competidores surgen deficiencias en la oferta, es posible investigar el
origen de la percepción del cliente y corregir las carencias del producto; en
segundo lugar, si sobre la base de la identificación de potenciales segmentos
186
de mercado, se detectan diferencias en la evaluación de los clientes, es
posible customizar la oferta para atender a los diversos segmentos.
Finalmente, el sector VIII constituye un mapa perceptual, que juega
un papel importante tanto en la gestión del marketing como en la de la
calidad; en efecto, el mapa perceptual permite identificar el posicionamiento
estratégico de un producto; constituye además, una herramienta que permite
vincular planes estratégicos con productos específicos.
En general, un producto bien evaluado por los clientes será un buen
producto por sus características técnicas. Sin embargo, podría ocurrir que un
producto pobremente evaluado por los clientes fuera objetivamente un buen
producto. En este caso se estaría ante un problema de imagen del producto
o de la marca, o ante un error de medición, y la gerencia de marketing
debería trabajar para cerrar la brecha entre la realidad y la percepción.
Alternativamente, podría ocurrir que un producto bien evaluado por
los clientes no exhibiera CT excelentes: aquí la gerencia de ingeniería
debería ajustar los parámetros y, por su parte, la función de marketing
debería continuar trabajando para mantener la imagen del producto y de la
marca.
9. Correlación entre las CT (IX).
Finalmente, el panel triangular de la parte superior de la figura 43
indica la correlación entre las CT. En el diseño de nuevos productos, es
importante conocer el efecto que un incremento o mejora en una CT tiene
sobre las demás; ignorar estas interacciones podría llevar a que, en aras de
lograr una mejora en una CT se alteraran negativamente otras CT
importantes. Esta información es crítica, y es fundamental para la aplicación
del ingenio técnico, capaz de satisfacer objetivos en conflicto. Esta es la
finalidad del panel triangular; el signo más significa una correlación positiva
(ambas CT se mueven en el mismo sentido) mientras que el signo menos
indica una correlación negativa (las CT se mueven en sentido contrario).
187
Examinando estas correlaciones en la figura 43 en primer lugar, está
la correlación negativa entre el grado de estanqueidad del blister y el número
de lotes contaminados microbiológicamente. La hermeticidad o estanqueidad
es una característica de calidad fundamental para inferir que el granel se
mantendrá en óptimas condiciones de conservación hasta el momento de su
administración, pues lo protegerá de la humedad relativa ambiente, que para
muchas sustancias es nociva.
Entre los factores a tener en cuenta están la presión que se le da a la
folia plástica termoformada y la presión de embutido durante la operación de
termosellado, que luego dará origen al blister. Esta presión debe ser tal que
produzca hermeticidad; pero, si supera cierto umbral, la presión puede
perforar el blister y, si es menor que un nivel mínimo, puede afectar a su
estanqueidad y someter a la formulación a la contaminación microbiológica.
En segundo lugar, hay una correlación negativa entre el grado de
estanqueidad y la legibilidad. Si bien la estanqueidad se incrementa por la
presión de termosellado, un exceso de presión puede degradar la legibilidad
de la fecha de vencimiento y lote, al mellarse los cuños de codificado.
Finalmente, existe una correlación positiva entre la probabilidad de
que aparezcan comprimidos foráneos y la probabilidad de que se presenten
blisters en estuches equivocados. Esta correlación se debe a la acción de
una tercera variable, que debe fortalecerse: el grado de cumplimiento de las
Normas de Buenas Prácticas de Fabricación (o GMP, por sus siglas
inglesas).
188
189
ANEXO VII: MATRIZ DE CONTRADICCIÓN DE TRIZ.
Se muestra a continuación la Matriz de Contradicción de TRIZ. En las filas se
sitúan las características de los sistemas que “mejoran” mientras que en las
columnas se sitúan las características que empeoran. Es lo que se llama una
contradicción técnica. Las características están listadas en la tabla 3.
La intersección de filas y columnas muestran los principios que se pueden
aplicar para resolver las contradicciones técnicas. Dichos principios aparecen
listados en la tabla 2.
190
Tabla 5.1. Matriz de Contradicción de TRIZ
191
192
193
194
195
ANEXO VIII: EL MODELO DE KANO.
El modelo KANO, que fue desarrollado en los años 80 por el Profesor Noriaki
Kano, ofrece a sus usuarios información sobre los atributos de un nuevo producto,
los cuales están considerado como importantes por los clientes. Por esta razón, es
una herramienta muy útil para la evaluación de ideas y extremadamente útil para el
desarrollo de conceptos de nuevos productos. Centra la atención de los usuarios en
las características que los diferencian. Puede ser una herramienta muy poderosa si
se sigue toda la metodología y es muy útil también como herramienta de
visualización.
Conforme con lo mencionado anteriormente, se trata de una herramienta de
visualización muy útil. El modelo puede visualizar atributos o características del
producto y estimular la discusión dentro del equipo de diseño de productos. El
modelo ofrece una buena metodología para localizar las respuestas del consumidor.
Ello se hace mediante la clasificación de las características del producto en tres
tipos básicos:

Umbral / Atributos Básicos. Características que debe poseer un producto
para tener éxito. Se debe observar que, con toda probabilidad, un cliente
permanecerá neutral en relación con el producto, aunque existan versiones
mejoradas de estas características.

Atributos unidimensionales (Desempeño / lineal). Estas características
del producto están directamente relacionadas con la satisfacción del cliente.
En la medida en que estas mejoren o que su número aumente en un nuevo
producto, el cliente estará más satisfecho. En el otro extremo, si estas
características han disminuido en funcionalidad o calidad, el cliente se
sentirá decepcionado.

Atributos atractivos. Las características del producto que ofrecen enorme
satisfacción al cliente. La diferencia entre ellos y los unidimensionales es que
una reducción de su calidad, funcionalidad o el número de estas
características no tendrán como resultado la insatisfacción del cliente. Es
difícil identificar estas características en los productos, dado que los clientes
las consideran inesperadas y por lo general se identifican primero las
196
necesidades básicas del cliente. Algunas veces, estas características de un
producto se llaman necesidades latentes.
Se puede alcanzar el desarrollo del concepto de un producto de éxito ya sea
mediante un alto nivel de ejecución de los atributos de desempeño / lineales o
mediante la inclusión de atributos atractivos dentro de un concepto de nuevo
producto. Se observa que las necesidades del cliente de hoy en día se pueden
convertir en las características esperadas de mañana, dado que las expectativas de
los clientes van variando con el tiempo. La siguiente figura 47 muestra el Modelo
Kano en la forma de atributos de clientes conjuntamente con la satisfacción del
cliente
Figura 47: Modelo Kano (fuente: Kano, 1996).
197
El Modelo emplea una metodología estructurada de preguntas para usuarios
para caracterizar diferentes rasgos – atributos y enterrar cualquier duda o punto
malentendido cerciorándose de que la categorización de atributos se basa en la
investigación del usuario. La metodología es más o menos directa y tiene cinco
pasos básicos:
Paso 1. Uno debe determinar los principales rasgos de interés que se
clasificarán más adelante. El equipo de diseño se puede encargar de hacerlo.
Paso 2. Se debe elaborar un cuestionario. El cuestionario debe estar
diseñado de tal manera que el equipo de diseño pueda entender con exactitud cómo
se siente el cliente en relación con algún atributo. Esto se puede lograr haciendo dos
preguntas sobre un rasgo específico, uno funcional y otro no funcional (es decir, el
rasgo está y no está presente).
Paso 3. Como en la mayoría de entrevistas, se deberá recoger un número
suficiente de respuestas y se deberá encontrar una respuesta media.
Paso 4. En base a las respuestas recogidas, se puede determinar un tipo de
rasgo con una simple tabla de referencia que deberá crearse. En este caso,
deberíamos tomar en cuenta que aparte de los atributos que han sido ya descritos,
se podría tener uno o más atributos. Estas pueden ser las respuestas "Indiferentes"
y las "Respuestas Contradictorias".
Paso 5. Todos los rasgos deberán estar representados en el gráfico Kano
para ofrecer un guía visual sobre la importancia relativa de cada atributo para los
clientes.
El modelo puede resultar difícil de entender para algunos pero ofrece
información útil sobre los rasgos adicionales del producto, aparte de los que
satisfacen las necesidades y preferencias de los clientes. Como el QFD, requiere
que el equipo se sienta involucrado, dado que relaciona los rasgos de un producto
con las percepciones del usuario.
198
199
ANEXO IX: 76 ESTÁNDARES DE TRIZ.
CLASS 1: Modifying a system in order to have a desired outcome or to eliminate an
undesired outcome. There are no changes or small changes to the system. This group
includes the necessary solutions for completing an incomplete model (In Su-field terms,
an incomplete model is one that does not have S1, S2, and F, or the force F is
inadequate).
SUBCLASS 1.1. Improving the performance of an inadequate system
1.1.1. Complete an incomplete model . If there is only an object S1, add a second object S2
and an interaction (field) F.
1.1.2. The system cannot be changed but a permanent or temporary additive is acceptable.
Incorporate an internal additive in either S1or S2.
1.1.3. As in 1.1.2, but use a permanent or temporary external additive S3 to change either
S1or S2.
1.1.4. As in 1.1.2, but use a resource from the environment as the additive, either internally or
externally.
1.1.5. As in 1.1.2, but modify or change the environment of the system.
1.1.6. Precise control of small amounts is difficult to achieve. Control small quantities by
applying and removing a surplus.
1.1.7. If a moderate field can be applied which is insufficient for the desired effect, and a
greater field will damage the system, the larger magnitude field can be applied to another
element which can be linked to the original. Likewise, a substance that cannot take the full
action directly but can achieve the desired effect through linkage to another substance can be
used.
1.1.8. A pattern of large/strong and small/weak effects is required. The locations requiring the
smaller effects can be protected by a substance S3.
SUBCLASS 1.2. Eliminating or neutralizing harmful effects.
1.2.1. Useful and harmful effects exist in the current design. It is not necessary for S1 and S2
to be in direct contact. Remove the harmful effect by introducing S3.
1.2.2. Similar to 1.2.1., but new substances cannot be added. Remove the harmful effect by
modifying S1 or S2. This solution includes adding “nothing”—voids, hollows, vacuum, air,
bubbles, foam, etc., or adding a field that acts like an additional substance.
1.2.3. The harmful action is caused by a field. Introduce an element S3 to absorb the harmful
effects.
1.2.4. Useful and harmful effects exist in a system in which the elements S1 and S2 must be
in contact. Counteract the harmful effect of F1 by having F2 neutralize the harmful effect or
gain an additional useful effect.
1.2.5. A harmful effect may exist because of magnetic properties of an element in a system.
The effect can be removed by heating the magnetic substance above its Curie
point, or by introducing an opposite magnetic field.
Tabla 6.1. 76 estándares de TRIZ. Clase 1.
200
CLASS 2. Developing the Substance-Field System
SUBCLASS 2.1 Transition to the Complex Su-Field Models.
2.1.1. Chain Su-Field Model: Convert the single model to a chained model by having S2 with
F1 appliedto S3 which in turn applies F2 to S1. The sequence of two models can be
independently controlled.
2.1.2. Double Su-Field Model: A poorly controlled system needs to be improved but you may
not change the elements of the existing system. A second field can be applied to S2.
SUBCLASS 2.2. Forcing the Su-Field Models
2.2.1. Replace or add to the poorly controlled field with a more easily controlled field.
2.2.2. Change S2 from a macro level to a micro level, i.e., instead of a rock consider particles.
2.2.3. Change S2 to a porous or capillary material that will allow gas or liquid to pass
through.
2.2.4. Make the system more flexible or adaptable.
2.2.5. Change an uncontrolled field to a field with predetermined patterns that may be
permanent or temporary.
2.2.6. Change a uniform substance or uncontrolled substance to a non-uniform substance
with a predetermined spatial structure that may be permanent or temporary.
SUBCLASS 2.3. Controlling the frequency to match or mismatch the natural frequency of one
or both elements to improve performance.
2.3.1. Matching or mismatching the frequency of F and S1 or S2.
2.3.2. Matching the rhythms of F1 and F2.
2.3.3. Two incompatible or independent actions can be accomplished by running each during
the down time of the other.
SUBCLASS 2.4. Integrating ferromagnetic material and magnetic fields is an effective way
to improve the performance of a system.
2.4.1. Add ferromagnetic material and/or a magnetic field to the system.
2.4.2. Combine 2.2.1 (going to more controlled fields) and 2.4.1 (using ferromagnetic
materials and magnetic fields).
2.4.3. Use a magnetic liquid.
2.4.4. Use capillary structures that contain magnetic particles or liquid.
2.4.5. Use additives (such as a coating) to give a non-magnetic object magnetic properties.
May be temporary or permanent.
2.4.6. Introduce ferromagnetic materials into the environment, if it is not possible to make the
object magnetic.
2.4.7. Use natural phenomena (such as alignment of objects with the field, or loss of
ferromagnetism above the Curie point.)
2.4.8. Use a dynamic, variable, or self-adjusting magnetic field.
2.4.9. Modify the structure of a material by introducing ferromagnetic particles, then apply a
magnetic field to move the particles. More generally, the transition from an unstructured
system to a structured one, or vice versa, depending on the situation.
2.4.10. Matching the rhythms in the Fe-field models. In macro-systems, this is the use of
mechanicalvibration to enhance the motion of ferromagnetic particles. At the molecular and
atomic levels, material composition can be identified by the spectrum of the resonance
frequency of electrons in response to changing frequencies of a magnetic field.
2.4.11. Use electric current to create magnetic fields, instead of using magnetic particles.
2.4.12. Rheological liquids have viscosity controlled by an electric field. They can be used in
combination with any of the methods here. They can mimic liquid/solid phase transitions.
201
CLASS 3. System Transitions
SUBCLASS 3.1. Transition to the Bi- and Poly-Systems
3.1.1. System Transition 1a: Creating the Bi- and Poly-Systems.
3.1.2. Improving Links in the Bi- and Poly-Systems.
3.1.3. System Transition 1b: Increasing the Differences Between Elements.
3.1.4. Simplification of the Bi- and Poly-Systems.
3.1.5. System Transition 1c: Opposite Features of the Whole and Parts.
SUBCLASS 3.2. Transition to the Micro-Level
3.2.1. System Transition 2: Transition to the Micro-Level.
202
CLASS 4. Detecting and Measuring. Detection and measurement are typically for
control. Detection is binary (something either happens or doesn’t happen) and
measurement has some level of quantification and precision.
SUBCLASS 4.1. Indirect Methods
4.1.1. Modify the system instead of detecting or measuring so there is no longer a need for
measurement.
4.1.2. Measure a copy or an image, if 4.1.1 can’t be used.
4.1.3. Use 2 detections instead of continuous measurement, if 4.1.1 or 4.1.2 cannot be used.
SUBCLASS 4.2. Create or synthesize a measurement system. Some elements or fields must be
added to the existing system
4.2.1. If an incomplete Su-field system cannot be detected or measured, a single or double
Su-field system with a field as an output is created. If the existing field is inadequate, change
or enhance the field without interfering with the original system. The new or enhanced field
should have an easily detectable parameter that correlates to the parameter we need to know.
4.2.2. Measure an introduced additive. Introduce an additive, that reacts to a change in the
original system, then measure the changes in the additive.
4.2.3. If nothing can be added to the system, then detect or measure the system’s effect on a
field created by additive(s) placed in the external environment.
4.2.4. If additives cannot be introduced into the environment of the system as in 4.2.3, then
create them by decomposing or changing the state of something that is already in the
environment, and measure the effect of the system on these created additives.
SUBCLASS 4.3. Enhancing the measurement system
4.3.1. Apply natural phenomena. Use scientific effects that are known to occur in the system,
and determine the state of the system by observing changes in the effects.
4.3.2. If changes in a system cannot be determined directly or by passing a field, measurethe
excited resonant frequency of the system or an element in order to measure changes.
4.3.3. If 4.3.2 is not possible, measure the resonant frequency of the object joined to another
of known properties.
SUBCLASS 4.4. Measure Fe-field: The introduction of ferromagnetic materials for
measurement was popular before the development of remote sensing, miniature devices, fiber
optics, microprocessors, etc.
4.4.1. Add or make use of a ferromagnetic substance and a magnetic field in a system (by
means of permanent magnets or loops of electric current) to facilitate measurement.
4.4.2. Add magnetic particles to a system or change a substance to ferromagnetic particles to
facilitate measurement by detection of the resulting magnetic field.
4.4.3. If ferromagnetic particles cannot be added directly to the system or a substance cannot
be replaced with ferromagnetic particles, construct a complex system, by putting
ferromagnetic additives into the substance.
4.4.4. Add ferromagnetic particles to the environment, if they cannot be added to the system.
4.4.5. Measure the effects of natural phenomena associated with magnetism such as the Curie
point, hysteresis, quenching of superconductivity, the Hall effect, etc.
SUBCLASS 4.5. Direction of Evolution of the Measuring Systems
4.5.1. Transition to bi- and poly-systems. If a single measurement system does not give
sufficient accuracy, use two or more measuring systems, or make multiple measurements.
4.5.2. Instead of a direct measurement of a phenomenon, measure the first and second
derivatives in time or in space. For example, measure velocity and acceleration instead of
measuring position. Measure the rate of frequency change of a sound (Doppler shift) to
determine the velocity of the source.
203
CLASS 5. Methods for Simplifying and Improving the Standard Solutions.
SUBCLASS 5.1. Introducing Substances.
5.1.1. Indirect ways
5.1.1.1. Use “nothing” –add air, vacuum, .bubbles, foam, voids, hollows, clearances,
capillaries, pores, holes, voids, etc.
5.1.1.2. Use a field instead of a substance.
5.1.1.3. Use an external additive instead of an internal one.
5.1.1.4. Use a small amount of a very active additive.
5.1.1.5. Concentrate the additive at a specific location.
5.1.1.6. Introduce the additive temporarily.
5.1.1.7. Use a copy or model of the object in which additives can be used, instead of the
original object, if additives are not permitted in the original. In modern use, this would
include the use of simulations, and copies of the additives.
5.1.1.8. Introduce a chemical compound which reacts, yielding the desired elements or
compounds, where introducing the desired material would be harmful.
5.1.1.9 Obtain the required additive by decomposition of either the environment or the object
itself.
5.1.2. Divide the elements into smaller units.
5.1.3. The additive eliminates itself after use.
5.1.4. Use “nothing” if circumstances do not permit the use of large quantities of material.
SUBCLASS 5.2. Use fields
5.2.1. Use one field to cause the creation of another field.
5.2.2. Use fields that are present in the environment.
5.2.3. Use substances that are the sources of fields.
SUBCLASS 5.3 Phase Transitions.
5.3.1. Phase Transition 1: Substituting the Phases.
5.3.2. Phase Transition 2: Dual Phase State.
5.3.3. Phase Transition 3: Utilizing the Accompanying Phenomena of the Phase Change.
5.3.4. Phase Transition 4: Transition to the Two-Phase State.
5.3.5. Interaction of the Phases. Increase the effectiveness of the system by inducing an
interaction between the elements of the system, or the phases of the system.
SUBCLASS 5.4. Applying the Natural Phenomena (Also called “Using Physical Effects”)
5.4.1. Self-controlled Transitions. If an object must be in several different states, it should
transition from one state to the other by itself.
5.4.2. Strengthening the output field when there is a weak input field. Generally this is done
by working near a phase transition point.
SUBCLASS 5.5. Generating Higher or Lower Forms of Substances
5.5.1. Obtaining the Substance Particles (Ions, Atoms, Molecules, etc. ) by Decomposition.
5.5.2. Obtaining the substance particles by joining.
5.5.3. Applying the Standard Solutions 5.5.1 and 5.5.2.
204