Numerical Error Prediction and its applications in CFD using tau-estimation

Nowadays, Computational Fluid Dynamics (CFD) solvers are widely used within the industry to model fluid flow phenomenons. Several fluid flow model equations have been employed in the last decades to simulate and predict forces acting, for example, on different aircraft configurations. Computational time and accuracy are strongly dependent on the fluid flow model equation and the spatial dimension of the problem considered. While simple models based on perfect flows, like panel methods or potential flow models can be very fast to solve, they usually suffer from a poor accuracy in order to simulate real flows (transonic, viscous). On the other hand, more complex models such as the full Navier- Stokes equations provide high fidelity predictions but at a much higher computational cost. Thus, a good compromise between accuracy and computational time has to be fixed for engineering applications. A discretisation technique widely used within the industry is the so-called Finite Volume approach on unstructured meshes. This technique spatially discretises the flow motion equations onto a set of elements which form a mesh, a discrete representation of the continuous domain. Using this approach, for a given flow model equation, the accuracy and computational time mainly depend on the distribution of nodes forming the mesh. Therefore, a good compromise between accuracy and computational time might be obtained by carefully defining the mesh. However, defining an optimal mesh for complex flows and geometries requires a very high level expertize in fluid mechanics and numerical analysis, and in most cases a simple guess of regions of the computational domain which might affect the most the accuracy is impossible. Thus, it is desirable to have an automatized remeshing tool, which is more flexible with unstructured meshes than its structured counterpart. However, adaptive methods currently in use still have an opened question: how to efficiently drive the adaptation ? Pioneering sensors based on flow features generally suffer from a lack of reliability, so in the last decade more effort has been made in developing numerical error-based sensors, like for instance the adjoint-based adaptation sensors. While very efficient at adapting meshes for a given functional output, the latter method is very expensive as it requires to solve a dual set of equations and computes the sensor on an embedded mesh. Therefore, it would be desirable to develop a more affordable numerical error estimation method. The current work aims at estimating the truncation error, which arises when discretising a partial differential equation. These are the higher order terms neglected in the construction of the numerical scheme. The truncation error provides very useful information as it is strongly related to the flow model equation and its discretisation. On one hand, it is a very reliable measure of the quality of the mesh, therefore very useful in order to drive a mesh adaptation procedure. On the other hand, it is strongly linked to the flow model equation, so that a careful estimation actually gives information on how well a given equation is solved, which may be useful in the context of _ -extrapolation or zonal modelling. The following work is organized as follows: Chap. 1 contains a short review of mesh adaptation techniques as well as numerical error prediction. In the first section, Sec. 1.1, the basic refinement strategies are reviewed and the main contribution to structured and unstructured mesh adaptation are presented. Sec. 1.2 introduces the definitions of errors encountered when solving Computational Fluid Dynamics problems and reviews the most common approaches to predict them. Chap. 2 is devoted to the mathematical formulation of truncation error estimation in the context of finite volume methodology, as well as a complete verification procedure. Several features are studied, such as the influence of grid non-uniformities, non-linearity, boundary conditions and non-converged numerical solutions. This verification part has been submitted and accepted for publication in the Journal of Computational Physics. Chap. 3 presents a mesh adaptation algorithm based on truncation error estimates and compares the results to a feature-based and an adjoint-based sensor (in collaboration with Jorge Ponsín, INTA). Two- and three-dimensional cases relevant for validation in the aeronautical industry are considered. This part has been submitted and accepted in the AIAA Journal. An extension to Reynolds Averaged Navier- Stokes equations is also included, where _ -estimation-based mesh adaptation and _ -extrapolation are applied to viscous wing profiles. The latter has been submitted in the Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. Keywords: mesh adaptation, numerical error prediction, finite volume Hoy en día, la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es ampliamente utilizada dentro de la industria para obtener información sobre fenómenos fluidos. La Dinámica de Fluidos Computacional considera distintas modelizaciones de las ecuaciones fluidas (Potencial, Euler, Navier-Stokes, etc) para simular y predecir las fuerzas que actúan, por ejemplo, sobre una configuración de aeronave. El tiempo de cálculo y la precisión en la solución depende en gran medida de los modelos utilizados, así como de la dimensión espacial del problema considerado. Mientras que modelos simples basados en flujos perfectos, como modelos de flujos potenciales, se pueden resolver rápidamente, por lo general aducen de una baja precisión a la hora de simular flujos reales (viscosos, transónicos, etc). Por otro lado, modelos más complejos tales como el conjunto de ecuaciones de Navier-Stokes proporcionan predicciones de alta fidelidad, a expensas de un coste computacional mucho más elevado. Por lo tanto, en términos de aplicaciones de ingeniería se debe fijar un buen compromiso entre precisión y tiempo de cálculo. Una técnica de discretización ampliamente utilizada en la industria es el método de los Volúmenes Finitos en mallas no estructuradas. Esta técnica discretiza espacialmente las ecuaciones del movimiento del flujo sobre un conjunto de elementos que forman una malla, una representación discreta del dominio continuo. Utilizando este enfoque, para una ecuación de flujo dado, la precisión y el tiempo computacional dependen principalmente de la distribución de los nodos que forman la malla. Por consiguiente, un buen compromiso entre precisión y tiempo de cálculo se podría obtener definiendo cuidadosamente la malla, concentrando sus elementos en aquellas zonas donde sea estrictamente necesario. Sin embargo, la definición de una malla óptima para corrientes y geometrías complejas requiere un nivel muy alto de experiencia en la mecánica de fluidos y el análisis numérico, así como un conocimiento previo de la solución. Aspecto que en la mayoría de los casos no está disponible. Por tanto, es deseable tener una herramienta que permita adaptar los elementos de malla de forma automática, acorde a la solución fluida (remallado). Esta herramienta es generalmente más flexible en mallas no estructuradas que con su homóloga estructurada. No obstante, los métodos de adaptación actualmente en uso todavía dejan una pregunta abierta: cómo conducir de manera eficiente la adaptación. Sensores pioneros basados en las características del flujo en general, adolecen de una falta de fiabilidad, por lo que en la última década se han realizado grandes esfuerzos en el desarrollo numérico de sensores basados en el error, como por ejemplo los sensores basados en el adjunto. A pesar de ser muy eficientes en la adaptación de mallas para un determinado funcional, este último método resulta muy costoso, pues requiere resolver un doble conjunto de ecuaciones: la solución y su adjunta. Por tanto, es deseable desarrollar un método numérico de estimación de error más asequible. El presente trabajo tiene como objetivo estimar el error local de truncación, que aparece cuando se discretiza una ecuación en derivadas parciales. Estos son los términos de orden superior olvidados en la construcción del esquema numérico. El error de truncación proporciona una información muy útil sobre la solución: es una medida muy fiable de la calidad de la malla, obteniendo información que permite llevar a cabo un procedimiento de adaptación de malla. Está fuertemente relacionado al modelo matemático fluido, de modo que una estimación precisa garantiza la idoneidad de dicho modelo en un campo fluido, lo que puede ser útil en el contexto de modelado zonal. Por último, permite mejorar la precisión de la solución resolviendo un nuevo sistema donde el error local actúa como término fuente (_ -extrapolación). El presenta trabajo se organiza de la siguiente manera: Cap. 1 contiene una breve reseña de las técnicas de adaptación de malla, así como de los métodos de predicción de los errores numéricos. En la primera sección, Sec. 1.1, se examinan las estrategias básicas de refinamiento y se presenta la principal contribución a la adaptación de malla estructurada y no estructurada. Sec 1.2 introduce las definiciones de los errores encontrados en la resolución de problemas de Dinámica Computacional de Fluidos y se examinan los enfoques más comunes para predecirlos. Cap. 2 está dedicado a la formulación matemática de la estimación del error de truncación en el contexto de la metodología de Volúmenes Finitos, así como a un procedimiento de verificación completo. Se estudian varias características que influyen en su estimación: la influencia de la falta de uniformidad de la malla, el efecto de las no linealidades del modelo matemático, diferentes condiciones de contorno y soluciones numéricas no convergidas. Esta parte de verificación ha sido presentada y aceptada para su publicación en el Journal of Computational Physics. Cap. 3 presenta un algoritmo de adaptación de malla basado en la estimación del error de truncación y compara los resultados con sensores de featured-based y adjointbased (en colaboración con Jorge Ponsín del INTA). Se consideran casos en dos y tres dimensiones, relevantes para la validación en la industria aeronáutica. Este trabajo ha sido presentado y aceptado en el AIAA Journal. También se incluye una extensión de estos métodos a las ecuaciones RANS (Reynolds Average Navier- Stokes), en donde adaptación de malla basada en _ y _ -extrapolación son aplicados a perfiles con viscosidad de alas. Este último trabajo se ha presentado en los Actas de la Institución de Ingenieros Mecánicos, Parte G: Journal of Aerospace Engineering. Palabras clave: adaptación de malla, predicción del error numérico, volúmenes finitos

Un modelo de relación entre los programas de innovación abierta y la creación de valor

En un mundo donde el cambio es constante y cada vez más vertiginoso, la innovación es el combustible que utilizan las empresas que permite su renovación constante y, como consecuencia, su supervivencia en el largo plazo. La innovación es sin dudas un elemento fundamental para determinar la capacidad de las empresas en crear valor a lo largo del tiempo, y por ello, las empresas suelen dedicar esfuerzos considerables y recursos de todo tipo para identificar nuevas alternativas de innovación que se adapten a su estrategia, cultura, objetivos y ambiciones corporativas. Una forma específica para llevar a cabo la innovación es la innovación abierta. Esta se entiende como la innovación que se realiza de manera conjunta con otras empresas o participantes del ecosistema. Cabe la aclaración que en este documento se toma la definición de ecosistema referida al conjunto de clientes, proveedores, competidores y otros participantes que interactúan en un mismo entorno donde existen posiciones de liderazgo que pueden cambiar a lo largo del tiempo (Moore 1996). El termino de innovación abierta fue acuñado por Henry Chesbrough hace algo mas de una década para referirse a esta forma particular de organizar la innovación corporativa. Como se observa en el presente trabajo la innovación abierta es un nuevo paradigma que ha capturado el interés académico y empresarial desde algo más de una década. Se verán varios casos de innovación abierta que se están llevando a cabo en diversos países y sectores de la economía. El objetivo principal de este trabajo de investigación es el de desarrollar y explicar un modelo de relación entre la innovación abierta y la creación de valor en las empresas. Para ello, y como objetivos secundarios, se ha investigado los elementos de un Programa de Innovación Abierta, los impulsores 1 de creación de valor, el proceso de creación de valor y, finalmente, la interacción entre estos tres elementos. Como producto final de la investigación se ha desarrollado un marco teórico general para establecer la conexión entre la innovación abierta y la creación de valor que facilita la explicación de la interacción entre ambos elementos. Se observa a partir de los casos de estudio que la innovación abierta puede abarcar todos los sectores de la economía, múltiples geografías y empresas de distintos tamaños (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas, incluso empresas de reciente creación) cada una de ellas con distinta relevancia dentro del ecosistema en el que participan. Elementos de un Programa de Innovación Abierta La presente investigación comienza con la enumeración de los distintos elementos que se encuentran presentes en los Programas de Innovación Abierta. De esta manera, se describen los diversos elementos que se han identificado a través de la revisión de la literatura académica que se ha llevado a cabo. En función de una serie de características comunes, los distintos elementos se agrupan en cuatro niveles diferentes para lograr un mejor entendimiento de los Programas de Innovación Abierta. A continuación se detallan estos elementos § Organización del Programa. En primer lugar se menciona la existencia de una estructura organizativa capaz de cumplir una serie de objetivos establecidos previamente. Por su naturaleza de innovación abierta deberá existir cierto grado de interacción entre los distintos miembros que participen en el proceso de innovación. § Talento Interno. El talento interno asociado a los programas de innovación abierta juega un rol fundamental en la ejecución y éxito del programa. Bajo este nivel se asocian elementos como la cultura de innovación abierta y el liderazgo como mecanismo para entender uno de los elementos que explica el grado de adopción de innovación en una empresa. Estrechamente ligados al liderazgo se encuentran los comportamientos organizacionales como elementos diferenciadores para aumentar las posibilidades de creación de innovación abierta. § Infraestructura. En este nivel se agrupan los elementos relacionados con la infraestructura tecnológica necesaria para llevar a cabo el programa incluyendo los procesos productivos y las herramientas necesarias para la gestión cotidiana. § Instrumentos. Por último, se mencionan los instrumentos o vehículos que se utilizan en el entorno corporativo para implementar innovación abierta. Hay varios instrumentos disponibles como las incubadoras corporativas, los acuerdos de licenciamiento o las áreas de capital de riesgo corporativo. Para este último caso se hará una mención especial por el creciente y renovado interés que ha despertado tanto en el entorno académico como empresarial. Se ha identificado al capital de riesgo corporativo como un de los elementos diferenciales en el desarrollo de la estrategia de innovación abierta de las empresas ya que suele aportar credibilidad, capacidad y soporte tecnológico. Estos cuatro elementos, interactuando de manera conjunta y coordinada, tienen la capacidad de crear, potenciar e incluso desarrollar impulsores de creación de valor que impactan en la estrategia y organización de la empresa y partir de aquí en su desempeño financiero a lo largo del tiempo. Los Impulsores de Creación de Valor Luego de identificar, ordenar y describir los distintos elementos presentes en un Programa de Innovación Abierta se ha avanzado en la investigación con los impulsores de creación de valor. Estos pueden definirse como elementos que potencian o determinan la capacidad de crear valor dentro del entorno empresarial. Como se puede observar, se detallan estos impulsores como punto de interacción entre los elementos del programa y el proceso de creación de valor corporativo. A lo largo de la presente investigación se han identificado 6 impulsores de creación de valor presentes en un Programa de Innovación Abierta. § Nuevos Productos y Servicios. El impulsor de creación de valor más directo y evidente en un Programa de Innovación Abierta es la capacidad de crear nuevos productos y servicios dado que se relacionan directamente con el proceso de innovación de la empresa § Acceso a Mercados Adyacentes. El proceso de innovación también puede ser una fuente de valor al permitir que la empresa acceda a mercados cercanos a su negocio tradicional, es decir satisfaciendo nuevas necesidades de sus clientes existentes o de nuevos clientes en otro mercado. § Disponibilidad de Tecnologías. La disponibilidad de tecnologías es un impulsor en si mismo de la creación de valor. Estas pueden ser tanto complementarias como de apalancamiento de tecnologías ya existentes dentro de la empresa y que tengan la función de transformar parte de los componentes de la estrategia de la empresa. § Atracción del Talento Externo. La introducción de un Programa de Innovación Abierta en una empresa ofrece la oportunidad de interactuar con otras organizaciones del ecosistema y, por tanto, de atraer el talento externo. La movilidad del talento es una característica singular de la innovación abierta. § Participación en un Ecosistema Virtuoso. Se ha observado que las acciones realizadas en el entorno por cualquiera de los participantes también tendrán un claro impacto en la creación de valor para el resto de participantes por lo tanto la participación en un ecosistema virtuoso es un impulsor de creación de valor presente en la innovación abierta. § Tecnología “Dentro--‐Fuera”. Como último impulsor de valor es necesario comentar que la dirección que puede seguir la tecnología puede ser desde la empresa hacia el resto del ecosistema generando valor a partir de disponibilizar tecnologías que no son de utilidad interna para la empresa. Estos seis impulsores de creación de valor, presentes en los procesos de innovación corporativos, tienen la capacidad de influir en la estrategia y organización de la empresa aumentando su habilidad de crear valor. El Proceso de Creación de Valor en las Empresas Luego se ha investigado la práctica de la gestión basada en valor que sostiene la necesidad de alinear la estrategia corporativa y el diseño de la organización con el fin de obtener retornos financieros superiores al resto de los competidores de manera sostenida, y finalmente crear valor a lo largo del tiempo. Se describe como los impulsores de creación de valor influyen en la creación y fortalecimiento de las ventajas competitivas de la empresa impactando y alineando su estrategia y organización. Durante la investigación se ha identificado que las opciones reales pueden utilizarse como una herramienta para gestionar entornos de innovación abierta que, por definición, tienen altos niveles de incertidumbre. Las opciones reales aportan una capacidad para la toma de decisiones de forma modular y flexible que pueden aplicarse al entorno corporativo. Las opciones reales han sido particularmente diseñadas para entender, estructurar y gestionar entornos de múltiples incertidumbres y por ello tienen una amplia aplicación en los entornos de innovación. Se analizan los usos potenciales de las opciones reales como complemento a los distintos instrumentos identificados en los Programas de Innovación Abierta. La Interacción Entre los Programas de Innovación Abierta, los Impulsores de Creación de Valor y el Proceso de Creación de Valor A modo de conclusión del presente trabajo se puede mencionar que se ha desarrollado un marco general de creación de valor en el entorno de los Programas de Innovación Abierta. Este marco general incluye tres elementos fundamentales. En primer lugar describe los elementos que se encuentran presentes en los Programas de Innovación Abierta, en segundo lugar como estos programas colaboran en la creación de los seis impulsores de creación de valor que se han identificado y finalmente en tercer lugar como estos impulsores impactan sobre la estrategia y la organización de la empresa para dar lugar a la creación de valor de forma sostenida. A través de un Programa de Innovación Abierta, se pueden desarrollar los impulsores de valor para fortalecer la posición estratégica de la empresa y su capacidad de crear de valor. Es lo que denominamos el marco de referencia para la creación de valor en un Programa de Innovación Abierta. Se presentará la idea que los impulsores de creación de valor pueden colaborar en generar una estrategia óptima que permita alcanzar un desempeño financiero superior y lograr creación de valor de la empresa. En resumen, se ha desarrollado un modelo de relación que describe el proceso de creación de valor en la empresa a partir de los Programas de Innovación Abierta. Para ello, se han identificado los impulsores de creación de valor y se ha descripto la interacción entre los distintos elementos del modelo. ABSTRACT In a world of constant, accelerating change innovation is fuel for business. Year after year, innovation allows firms to renew and, therefore, advance their long--‐term survival. Undoubtedly, innovation is a key element for the firms’ ability to create value over time. Companies often devote considerable effort and diverse resources to identify innovation alternatives that could fit into their strategy, culture, corporate goals and ambitions. Open innovation refers to a specific approach to innovate by collaborating with other firms operating within the same business ecosystem.2 The term open innovation was pioneered by Henry Chesbrough more than a decade ago to refer to this particular mode of driving corporate innovation. Open innovation is a new paradigm that has attracted academic and business interest for over a decade. Several cases of open innovation from different countries and from different economic sectors are included and reviewed in this document. The main objective of this study is to explain and develop a relationship model between open innovation and value creation. To this end, and as secondary objectives, we have explored the elements of an Open Innovation Program, the drivers of value creation, the process of value creation and, finally, the interaction between these three elements. As a final product of the research we have developed a general theoretical framework for establishing the connection between open innovation and value creation that facilitates the explanation of the interaction between the two. From the case studies we see that open innovation can encompass all sectors of the economy, multiple geographies and varying businesses – large companies, SMEs, including (even) start--‐ups – each with a different relevance within the ecosystem in which they participate. Elements of an Open Innovation Program We begin by listing and describing below the items that can be found in an Open Innovation Program. Many of such items have been identified through the review of relevant academic literature. Furthermore, in order to achieve a better understanding of Open Innovation, we have classified those aspects into four different categories according to the features they share. § Program Organization. An organizational structure must exist with a degree of interaction between the different members involved in the innovation process. This structure must be able to meet a number of previously established objectives. § Internal Talent. Internal talent plays a key role in the implementation and success of any Open Innovation program. An open innovation culture and leadership skills are essential for adopting either radical or incremental innovation. In fact, leadership is closely linked to organizational behavior and it is essential to promote open innovation. § Infrastructure. This category groups the elements related to the technological infrastructure required to carry out the program, including production processes and daily management tools. § Instruments. Finally, we list the instruments or vehicles used in the corporate environment to implement open innovation. Several instruments are available, such as corporate incubators, licensing agreements or venture capital. There has been a growing and renewed interest in the latter, both in academia and business circles. The use of corporate venture capital to sustain the development of the open innovation strategy brings ability, credibility, and technological support to the process. The combination of elements from these four categories, interacting in a coordinated way, makes it possible to create, enhance and develop value creation drivers that may impact the company’s strategy and organization and affect its financial performance over time. The Drivers of Value Creation After identifying describing and categorizing the different elements present in an Open Innovation Program our research examines the drivers of value creation. These can be defined as elements that enhance or determine the ability to create value in the business environment. As can be seen, these drivers can act as interacting points between the elements of the program and the process of value creation. The study identifies six drivers of value creation that might be found in an Open Innovation Program. § New Products and Services. The more direct and obvious driver of value creation in any Open Innovation Program is the ability to create new products and services. This is directly related to the company’s innovation process. § Access to Adjacent Markets. The innovation process can also serve as a source of value by granting access to adjacent markets through satisfying new needs for existing customers or attracting new customers from other markets. § Availability of Technologies. The availability of technology is in itself a driver for value creation. New technologies can either be complementary and/or can leverage existing technologies within the firm. They can partly transform certain elements of the company’s strategy. § External Talent Strategy. Incorporating an Open Innovation Program offers the opportunity to interact with other organizations operating in the same ecosystem and can therefore attract external skilled resources. Talent mobility is a unique feature of open innovation. § Becoming Part of a Virtuous Circle. The actions carried out in the environment by any of its members will also have a clear impact on value creation for the other participants. Participation in a virtuous ecosystem is thus a driver for value creation in an open innovation strategy. § Inside--‐out Technology. Value creation may also evolve by allowing other firms in the ecosystem to incorporate internally developed under--‐utilized technologies into their own innovation processes. These six drivers that are present in the innovation process can influence the strategy and the organization of the company, increasing its ability to create value. The Value Creation Process Value--‐based management is the management approach that requires aligning the corporate strategy and the organizational design to create value and obtain sustained financial returns (at least, higher returns than its competitors). We describe how the drivers of value creation can enhance corporate advantages by aligning its strategy and organization. During this study, we were able to determine that real options can be used as managing tools in open innovation environments which, by definition, have high uncertainty levels. Real options provide capability for flexible and modular decision--‐making in the business environment. In particular, real options have been designed for uncertainty management and, therefore, they may be widely applied in innovation environments. We analyze potential uses of real options to supplement the various instruments identified in the Open Innovation programs. The Interaction Between Open Innovation Programs, Value Creation drivers and Value Creation Process As a result of this study, we have developed a general framework for value creation in Open Innovation Programs. This framework includes three key elements. We first described the elements that are present in Open Innovation Programs. Next, we showed how these programs can boost six drivers of value creation that have been identified. Finally, we analyzed how the drivers impact on the strategy and organization of the company in order to lead to the creation of sustainable value. Through an Open Innovation Program, value drivers can be developed to strengthen a company’s strategic position and its ability to create value. That is what we call the framework for value creation in the Open Innovation Program. Value drivers can collaborate in generating an optimal strategy that helps foster a superior financial performance and a sustained value creation process. In sum, we have developed a relationship model that describes the process of creating value in a firm with an Open Innovation Program. We have identified the drivers of value creation and described how the different elements of the model interact with each other.

Knowledge pipeline in freight pipeline industry: competence- based model for open innovation

There is growing concern over the challenges for innovation in Freight Pipeline industry. Since the early works of Chesbrough a decade ago, we have learned a lot about the content, context and process of open innovation. However, much more research is needed in Freight Pipeline Industry. The reality is that few corporations have institutionalized open innovation practices in ways that have enabled substantial growth or industry leadership. Based on this, we pursue the following question: How does a firm’s integration into knowledge networks depend on its ability to manage knowledge? A competence-based model for freight pipeline organizations is analysed, this model should be understood by any organization in order to be successful in motivating professionals who carry out innovations and play a main role in collaborative knowledge creation processes. This paper aims to explain how can open innovation achieve its potential in most Freight Pipeline Industries.

Proposal of an Alternative Model for Speed-Flow Relationship in Two-Lane Highways

A research has been carried out in two-lanehighways in the Madrid Region to propose an alternativemodel for the speed-flowrelationship using regular loop data. The model is different in shape and, in some cases, slopes with respect to the contents of Highway Capacity Manual (HCM). A model is proposed for a mountainous area road, something for which the HCM does not provide explicitly a solution. The problem of a mountain road with high flows to access a popular recreational area is discussed, and some solutions are proposed. Up to 7 one-way sections of two-lanehighways have been selected, aiming at covering a significant number of different characteristics, to verify the proposed method the different classes of highways on which the Manual classifies them. In order to enunciate the model and to verify the basic variables of these types of roads a high number of data have been used. The counts were collected in the same way that the Madrid Region Highway Agency performs their counts. A total of 1.471 hours have been collected, in periods of 5 minutes. The models have been verified by means of specific statistical test (R2, T-Student, Durbin-Watson, ANOVA, etc.) and with the diagnostics of the contrast of assumptions (normality, linearity, homoscedasticity and independence). The model proposed for this type of highways with base conditions, can explain the different behaviors as traffic volumes increase, and follows a polynomial multiple regression model of order 3, S shaped. As secondary results of this research, the levels of service and the capacities of this road have been measured with the 2000 HCM methodology, and the results discussed. © 2011 Published by Elsevier Ltd.

Desintegración vertical en la industria del automóvil en España: un caso de estudio = Vertical disintegration in the automotive industry in Spain: a case study

En los años recientes se ha producido un rápido crecimiento del comercio internacional en productos semielaborados que son diseñados, producidos y ensamblados en diferentes localizaciones a lo largo de diferentes países, debido principalmente a los siguientes motivos: el desarrollo de las tecnologías de la información, la reducción de los costes de transporte, la liberalización de los mercados de capitales, la armonización de factores institucionales, la integración económica regional que implica la reducción y la eliminación de las barreras al comercio, el desarrollo económico de los países emergentes, el uso de economías de escala, así como una desregulación del comercio internacional. Todo ello ha incrementado la competencia a nivel mundial en los mercados y ha posibilitado a las compañías tener más facilidad de acceso a potenciales mercados, así como a la adquisición de capacidades y conocimientos en otros países y a la realización de alianzas estratégicas internacionales con terceros, creando un entorno con mayor incertidumbre y más exigente para las compañías que componen una industria, y que tiene consecuencias directas en las operaciones de las compañías y en la organización de su producción. Las compañías, para adaptarse, ser competitivas y beneficiarse de este nuevo escenario globalizado y más competitivo, han externalizado partes del proceso productivo hacia proveedores especializados, creando un nuevo mercado intermedio que divide el proceso productivo, anteriormente integrado en las compañías que conforman una industria, entre dos conjuntos de empresas especializadas en esa industria. Dicho proceso suele ocurrir conservando la industria en que tiene lugar, los mismos servicios y productos, la tecnología empleada y las compañías originales que la conformaban previamente a la desintegración vertical. Todo ello es así debido a que es beneficioso tanto para las compañías originales de la industria como para las nuevas compañías de este mercado intermedio por diversos motivos. La desintegración vertical en una industria tiene unas consecuencias que la transforman completamente, así como la forma de operar de las compañías que la integran, incluso para aquellas que permanecen verticalmente integradas. Una de las características más importantes de esta desintegración vertical en una industria es la posibilidad que tiene una compañía de adquirir a una tercera la primera parte del proceso productivo o un bien semielaborado, que posteriormente será finalizado por la compañía adquiriente con la práctica del outsourcing; así mismo, una compañía puede realizar la primera parte del proceso productivo o un bien semielaborado, que posteriormente será finalizado por una tercera compañía con la práctica de la fragmentación. El principal objetivo de la presente investigación es el estudio de los motivos, los facilitadores, los efectos, las consecuencias y los principales factores significativos, microeconómicos y macroeconómicos, que desencadenan o incrementan la práctica de la desintegración vertical en una industria; para ello, la investigación se divide en dos líneas completamente diferenciadas: el estudio de la práctica del outsourcing y, por otro lado, el estudio de la fragmentación por parte de las compañías que componen la industria del automóvil en España, puesto que se trata de una de las industrias más desintegradas verticalmente y fragmentadas, y este sector posee una gran importancia en la economía del país. En primer lugar, se hace una revisión de la literatura existente relativa a los siguientes aspectos: desintegración vertical, outsourcing, fragmentación, teoría del comercio internacional, historia de la industria del automóvil en España y el uso de las aglomeraciones geográficas y las tecnologías de la información en el sector del automóvil. La metodología empleada en cada uno de ellos ha sido diferente en función de la disponibilidad de los datos y del enfoque de investigación: los factores microeconómicos, utilizando el outsourcing, y los factores macroeconómicos, empleando la fragmentación. En el estudio del outsourcing, se usa un índice basado en las compras externas sobre el valor total de la producción. Así mismo, se estudia su correlación y significación con las variables económicas más importantes que definen a una compañía del sector del automóvil, utilizando la técnica estadística de regresión lineal. Aquellas variables relacionadas con la competencia en el mercado, la externalización de las actividades de menor valor añadido y el incremento de la modularización de las actividades de la cadena de valor, han resultado significativas con la práctica del outsourcing. En el estudio de la fragmentación se seleccionan un conjunto de factores macroeconómicos, comúnmente usados en este tipo de investigaciones, relacionados con las principales magnitudes económicas de un país, y un conjunto de factores macroeconómicos, no comúnmente usados en este tipo de investigaciones, relacionados con la libertad económica y el comercio internacional de un país. Se emplea un modelo de regresión logística para identificar qué factores son significativos en la práctica de la fragmentación. De entre todos los factores usados en el modelo, los relacionados con las economías de escala y los costes de servicio han resultado significativos. Los resultados obtenidos de los test estadísticos realizados en el modelo de regresión logística han resultado satisfactorios; por ello, el modelo propuesto de regresión logística puede ser considerado sólido, fiable y versátil; además, acorde con la realidad. De los resultados obtenidos en el estudio del outsourcing y de la fragmentación, combinados conjuntamente con el estado del arte, se concluye que el principal factor que desencadena la desintegración vertical en la industria del automóvil es la competencia en el mercado de vehículos. Cuanto mayor es la demanda de vehículos, más se reducen los beneficios y la rentabilidad para sus fabricantes. Estos, para ser competitivos, diferencian sus productos de la competencia centrándose en las actividades que mayor valor añadido aportan al producto final, externalizando las actividades de menor valor añadido a proveedores especializados, e incrementando la modularidad de las actividades de la cadena de valor. Las compañías de la industria del automóvil se especializan en alguna o varias de estas actividades modularizadas que, combinadas con el uso de factores facilitadores como las economías de escala, las tecnologías de la información, las ventajas de la globalización económica y la aglomeración geográfica de una industria, incrementan y motivan la desintegración vertical en la industria del automóvil, desencadenando la coespecialización en dos sectores claramente diferenciados: el sector de fabricantes de vehículos y el sector de proveedores especializados. Cada uno de ellos se especializa en unas actividades y en unos productos o servicios específicos de la cadena de valor, lo cual genera las siguientes consecuencias en la industria del automóvil: se reducen los costes de transacción en los productos o servicios intercambiados; se incrementan la relación de dependencia entre fabricantes de vehículos y proveedores especializados, provocando un aumento en la cooperación y la coordinación, acelerando el proceso de aprendizaje, posibilitando a ambos adquirir nuevas capacidades, conocimientos y recursos, y creando nuevas ventajas competitivas para ambos; por último, las barreras de entrada a la industria del automóvil y el número de compañías se ven alteradas cambiando su estructura. Como futura línea de investigación, los fabricantes de vehículos tenderán a centrarse en investigar, diseñar y comercializar el producto o servicio, delegando el ensamblaje en manos de nuevos especialistas en la materia, el contract manufacturer; por ello, sería conveniente investigar qué factores motivantes o facilitadores existen y qué consecuencias tendría la implantación de los contract manufacturer en la industria del automóvil. 1.1. ABSTRACT In recent years there has been a rapid growth of international trade in semi-finished products designed, produced and assembled in different locations across different countries, mainly due to the following reasons: development of information technologies, reduction of transportation costs, liberalisation of capital markets, harmonisation of institutional factors, regional economic integration, which involves the reduction and elimination of trade barriers, economic development of emerging countries, use of economies of scale and deregulation of international trade. All these factors have increased competition in markets at a global level and have allowed companies to gain easier access to potential markets and to the acquisition of skills and knowledge in other countries, as well as to the completion of international strategic alliances with third parties, thus creating a more demanding and uncertain environment for these companies constituting an industry, which has a direct impact on the companies' operations and the organization of their production. In order to adapt, be competitive and benefit from this new and more competitive global scenario, companies have outsourced some parts of their production process to specialist suppliers, generating a new intermediate market which divides the production process, previously integrated in the companies that made up the industry, into two sets of companies specialized in that industry. This process often occurs while preserving the industry where it takes place, its same services and products, the technology used and the original companies that formed it prior to vertical disintegration. This is because it is beneficial for both the industry's original companies and the companies belonging to this new intermediate market, for various reasons. Vertical disintegration has consequences which completely transform the industry where it takes place as well as the modus operandi of the companies that are part of it, even of those who remain vertically integrated. One of the most important features of vertical disintegration of an industry is the possibility for a company to acquire from a third one the first part of the production process or a semi-finished product, which will then be finished by the acquiring company through the practice of outsourcing; also, a company can perform the first part of the production process or a semi-finish product, which will then be completed by a third company through the practice of fragmentation. The main objective of this research is to study the motives, facilitators, effects, consequences and major significant microeconomic and macroeconomic factors that trigger or increase the practice of vertical disintegration in a certain industry; in order to do so, research is divided into two completely differentiated lines: on the one hand, the study of the practise of outsourcing and, on the other, the study of fragmentation by companies constituting the automotive industry in Spain, since this is one of the most vertically disintegrated and fragmented industries and this particular sector is of major significance in this country's economy. First, a review is made of the existing literature, on the following aspects: vertical disintegration, outsourcing, fragmentation, international trade theory, history of the automobile industry in Spain and the use of geographical agglomeration and information technologies in the automotive sector. The methodology used for each of these aspects has been different depending on the availability of data and the research approach: the microeconomic factors, using outsourcing, and the macroeconomic factors, using fragmentation. In the study on outsourcing, an index is used based on external purchases in relation to the total value of production. Likewise, their significance and correlation with the major economic variables that define an automotive company are studied, using the statistical technique of linear regression. Variables related to market competition, outsourcing of lowest value-added activities and increased modularisation of the activities of the value chain have turned out to be significant with the practice of outsourcing. In the study of fragmentation, a set of macroeconomic factors commonly used for this type of research, is selected, related to the main economic indicators of a country, as well as a set of macroeconomic factors, not commonly used for this type of research, which are related to economic freedom and the international trade of a certain country. A logistic regression model is used to identify which factors are significant in the practice of fragmentation. Amongst all factors used in the model, those related to economies of scale and service costs have turned out to be significant. The results obtained from the statistical tests performed on the logistic regression model have been successful; hence, the suggested logistic regression model can be considered to be solid, reliable and versatile; likewise, it is in line with reality. From the results obtained in the study of outsourcing and fragmentation, combined with the state of the art, it is concluded that the main factor that triggers vertical disintegration in the automotive industry is competition within the vehicle market. The greater the vehicle demand, the lower the earnings and profitability for manufacturers. These, in order to be competitive, differentiate their products from the competition by focusing on those activities that contribute with the highest added value to the final product, outsourcing the lower valueadded activities to specialist suppliers, and increasing the modularity of the activities of the value chain. Companies in the automotive industry specialize in one or more of these modularised activities which, combined with the use of enabling factors such as economies of scale, information technologies, the advantages of economic globalisation and the geographical agglomeration of an industry, increase and encourage vertical disintegration in the automotive industry, triggering co-specialization in two clearly distinct sectors: the sector of vehicle manufacturers and the specialist suppliers sector. Each of them specializes in certain activities and specific products or services of the value chain, generating the following consequences in the automotive industry: reduction of transaction costs of the goods or services exchanged; growth of the relationship of dependency between vehicle manufacturers and specialist suppliers, which causes an increase in cooperation and coordination, accelerates the learning process, enables both to acquire new skills, knowledge and resources, and creates new competitive advantages for both; finally, barriers to entry the automotive industry and the number of companies are altered, changing their structure. As a future line of research, vehicle manufacturers will tend to focus on researching, designing and marketing the product or service, delegating the assembly in the hands of new specialists in the field, the contract manufacturer; for this reason, it would be useful to investigate what motivating or facilitating factors exist in this respect and what consequences would the implementation of contract manufacturers have in the automotive industry.

Identifying the core competence as a key requirement for business model innovation. The case of Airlines as a service industry

Core competencies form the basis of an organization’s skills and the basic element of a successful strategic execution. Identifying and strengthening the core competencies enhances flexibility thereby strategically positioning a firm for responding to competition in the dynamic marketplace and can be the difference in quality among firms that follow the same business model. A correct understanding of the concept of business models, employing the right core competencies, organizing them effectively and building the business model around the competencies that are constantly gained and assimilated can result in enhanced business performance and thus having implications for firms that want to innovate their business models. Flexibility can be the firm’s agility to shift focus in response to external factors such as changing markets, new technologies or competition and a firm’s success can be gauged by the ability it displays in this transition. Although industry transformations generally emanate from technological changes, recent examples suggests they may also be due to the introduction of new business models and nowhere is it more relevant than in the airline industry. An analysis of the business model flexibility of 17 Airlines from Asia, Europe and Oceania, that is done with core competence as the indicator reveals a picture of inconsistencies in the core competence strategy of certain airlines and the corresponding reduction in business performance. The performance variations are explained from a service oriented core competence strategy employed by airlines that ultimately enables them in having a flexible business model that not only increases business performance but also helps in reducing the uncertainties in the internal and external operating environments. This is more relevant in the case of airline industry, as the product (the air transportation of passengers) minus the service competence is all the same.

Some insights for a relationship marketing model integrating SERVQUAL and customer loyalty in dental clinics

The demand of new services, the emergence of new business models, insufficient innovation, underestimation of customer loyalty and reluctance to adopt new management are evidence of the deficiencies and the lack of research about the relations between patients and dental clinics. In this article we propose the structure of a model of Relationship Marketing (RM) in the dental clinic that integrates information from SERVQUAL, Customer Loyalty (CL) and activities of RM and combines the vision of dentist and patient. The first pilot study on dentists showed that: they recognize the value of maintaining better patients however they don't perform RM actions to retain them. They have databases of patients but not sophisticated enough as compared to RM tools. They perceive that the patients value "Assurance" and "Empathy" (two dimensions of service quality). Finally, they indicate that a loyal patient not necessarily pays more by the service. The proposed model will be validated using Fuzzy Logic simulation and the ultimate goal of this research line is contributing a new definition of CL.