13 de octubre, 2020 Empresas comentarios Bookmark and Share
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Obtener y mantener una ventaja competitiva requiere que las organizaciones actuales innoven a una mayor velocidad. La experiencia y los conocimientos en una materia de estudio por sí solos no siempre permiten avances con el ritmo exigido. Los métodos de “prueba y error” no siempre producen soluciones óptimas cuando el tiempo es limitado. Se precisa un enfoque más sistemático.

Muchos expertos que trabajan en I+D confían en un enfoque tradicional, cambiando una variable cada vez. Podría parecer que ofrece la estructura para una mayor predecibilidad, pero dicho enfoque acaba restringiendo la innovación y disminuyendo la eficacia a largo plazo.

Peter Goos, catedrático de la Facultad de Ingeniería Biocientífica de la Universidad de Leuven y de la Facultad de Economía Aplicada de la Universidad de Amberes, explica en este vídeo las deficiencias que conlleva confiar en métodos que contemplen “un solo factor cada vez”.

La respuesta a un número creciente de organizaciones está en el diseño de experimentos (DOE por sus siglas en inglés). El DOE permite observar las interacciones, utilizar la aleatorización y cambiar factores múltiples; todo ello da lugar a una mejor comprensión de los procesos con menos experimentos.

El DOE ofrece la capacidad de explorar concienzudamente el espacio de oportunidad, lo que permite a los científicos definir un plan eficiente y eficaz de recopilación de datos para crear un modelo del producto o proceso. Ese modelo puede entonces aumentar la comprensión del problema, potenciar decisiones y permitir un consenso con otras partes interesadas. Cuanto más complejo sea un problema y más factores se relacionen, mayor será el espacio de oportunidad por explorar, y mayor el impacto del DOE.

Al manipular activamente los factores según un plan especificado previamente, resulta posible obtener una nueva comprensión de las relaciones entre las entradas y salidas; alcanzar ciclos más rápidos y predecibles; y ahorrar tiempo; en pocas palabras, saber cuándo funcionará un concepto y cuándo no.

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