Efecto dinamizador de la satisfacción del cliente interno y la gestión del conocimiento sobre la relación existente entre el sistema de gestión de la calidad y el desempeño organizacional

El sistema de gestión de la calidad (SGC)ha alcanzado una influencia relevante sobre el desempeño organizacional (DO). Esta relación podría ser potenciada por la acción de la gestión del conocimiento (GC) y la satisfacción del cliente interno (SCI) en la Industria Petrolera en Venezuela (IPV). Este estudio analiza los efectos que la GC y la SCI tienen sobre la relación SGC-DO. Su diseño es correlacional-causal, no experimental, transversal y expost-facto. La población objetivo fue de 369 trabajadores petroleros del área de la calidad. A la muestra probabilística se aplicó un cuestionario, validado a través de los métodos de expertos y prueba piloto, alcanzando un alfa de Cronbach de 0,942. Los datos fueron procesados con técnicas multivariantes, utilizando el SPSS v.19 y el SAS v.9.2. Los resultados indican que la influencia del SGC sobre el DO es favorecida por la documentación del SGC, objetivos medibles y coherentes con la política de calidad, sistemas de información claros, entendibles y armónicos. Asimismo, adquisición del cocimiento a través de acciones de formación del talento humano y la renovación de equipos y softwares. Resultado coherente con el progreso incipiente de la implantación del SGC en la IPV.

Modelo de gestión de costes medioambientales para el sector petroquímico venezolano

El crecimiento económico ha producido mejoras en el nivel de vida de la población que muchas veces tienen efectos medioambientales negativos en el largo plazo. Ante esta problemática, surge la necesidad a nivel empresarial de enmarcarse en un modelo de desarrollo sostenible que combine los objetivos de crecimiento económico con los de protección medioambiental. Esta situación puede representar altos costes para las empresas del sector petroquímico venezolano, debido al elevado riesgo de sus operaciones y al conjunto de regulaciones legales vigentes en materia medioambiental. Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación ha sido proponer un modelo para la gestión de costes medioambientales de dicho sector fundamentado en la ecoeficiencia. Se planteó una investigación proyectiva, desde un enfoque holístico. Se utilizó un diseño de investigación univariable, transeccional contemporáneo, de fuente mixta. Univariable, porque se enfoca en la gestión de costes medioambientales como único evento a modificar. Transeccional contemporáneo, porque el evento se estudia en la actualidad y la medición de los datos se realiza en un solo momento. De fuente mixta, porque se combinó un diseño documental con un diseño de campo. Se utilizó un diseño documental para el análisis comparativo de las normativas de registro y control de costes medioambientales propuestas por organismos internacionales, mediante la aplicación de una matriz de análisis de categorías emergentes. Para el diagnóstico de la gestión de costes medioambientales en el sector petroquímico venezolano, se utilizó un diseño de campo en las empresas del sector que operan en la región zuliana. Para ello se aplicó un cuestionario con 100 ítems en escala Likert y 6 preguntas de opción múltiple. Dicho cuestionario fue validado mediante la revisión de expertos y se determinó su confiablidad a través del coeficiente alfa de Cronbach. Los resultados muestran que los principales asuntos tratados por las normativas analizadas pueden agruparse en seis temas: alcance de la contabilidad de gestión medioambiental, clasificación, tratamiento contable, asignación, informes de costes medioambientales e indicadores de gestión. Se evidenció que las guías de aplicación de la contabilidad de gestión medioambiental abordan todos los temas identificados pero no hay uniformidad en los criterios asumidos. Por el contrario, las normativas en el ámbito de la contabilidad financiera consideran principalmente los aspectos relacionados con el tratamiento contable de los costes medioambientales y su inclusión en los estados financieros. En cuanto a la gestión de costes medioambientales que realizan las empresas del sector petroquímico venezolano, se evidenció su limitación por la escasa consideración de criterios de ecoeficiencia y la poca aplicación de herramientas de contabilidad de gestión, que dificultan la determinación y el control de costes medioambientales. Tomando como base los resultados obtenidos, se diseñó el modelo de Gestión de Costes Medioambientales Ecoeficiente (GCME). Dicho modelo plantea como deben incorporarse los criterios de ecoeficiencia y las herramientas de contabilidad de gestión medioambiental para la planificación, coordinación y control en la gestión de costes medioambientales. Se plantea que estas etapas deben desarrollarse permanentemente para asegurar la mejora continua del proceso y su adaptación a los cambios tecnológicos y a las regulaciones legales. Se hace énfasis en las directrices que deben seguir las empresas del sector petroquímico venezolano para la aplicación del modelo GCME. Sin embargo, por su generalidad y adaptación a las Normas Internacionales de Contabilidad vigentes en Venezuela, dicho modelo es aplicable a diversos sectores industriales que requieran mejorar su desempeño económico-medioambiental. ABSTRACT Economic growth has led to improvements in the standard of living of the population that often have negative environmental effects over the long term. Faced with this problem, at the enterprise-level, the need to be framed in a sustainable development model that combines the goals of economic growth with environmental protection arises. This situation may represent high costs for the Venezuelan petrochemical companies due to the high risk of their operations and to all the applicable legal regulations on environmental matters. Therefore, this research aims to propose a model for the environmental costs management of these companies based on eco-efficiency. A projective research was performed from a holistic approach. An univariate, contemporary cross-sectional and mixed source research design was used. It is univariate, because it focuses on environmental costs management as the single event to change. It is contemporary cross-sectional, because the event is currently studied and the data measurement is performed in a single moment. It relies on mixed source, because it combines a documentary design with a field design. A documentary design was used for the comparative analysis of the standards of registration and control of environmental costs proposed by international organizations, by applying an analysis matrix of emerging categories. For the diagnosis of the environmental costs management in the Venezuelan petrochemical industry, a field design was applied in the companies that operate in the Zulia region. A questionnaire with 100 items on a Likert scale and 6 multiple-choice questions was used. The questionnaire was validated by peer review and internal consistency reliability was determined using Cronbach's alpha coefficient. The results show that the main issues addressed in the analyzed regulations can be grouped into six themes: scope of environmental management accounting, classification, accounting, allocation, reporting of environmental costs and performance indicators. It was evident that implementation guides of environmental management accounting address all issues identified but there is no uniformity in the assumed criteria. Meanwhile, regulations in the financial accounting field mainly consider aspects related to the accounting treatment of environmental costs and their inclusion in the financial statements. Regarding the environmental costs management performed by Venezuelan petrochemical companies, its limitations were made evident by the low status of eco-efficiency criteria and insufficient application of management accounting tools, which hinder the identification and control of environmental costs. Based on the results, the model of eco-efficient environmental costs management (EECM) was designed. This model indicates how eco-efficiency criteria and tools of environmental management accounting for planning, coordination and control in the environmental costs management should be incorporated. It argues that these stages must be continually developed to ensure a continuous process improvement and its adaptation to technological and legal regulatory changes. The guidelines which the Venezuelan petrochemical companies should follow for the EECM model application have been emphasized. However, due to its generality and adaptation to the International Accounting Standards enforced in Venezuela, this model is applicable to various industries that require an improvement of their economic and environmental performance.

Brain-Computer Interfaces: Desarrollo de un sistema de identificación de estados mentales alfa

En el mundo actual las aplicaciones basadas en sistemas biométricos, es decir, aquellas que miden las señales eléctricas de nuestro organismo, están creciendo a un gran ritmo. Todos estos sistemas incorporan sensores biomédicos, que ayudan a los usuarios a controlar mejor diferentes aspectos de la rutina diaria, como podría ser llevar un seguimiento detallado de una rutina deportiva, o de la calidad de los alimentos que ingerimos. Entre estos sistemas biométricos, los que se basan en la interpretación de las señales cerebrales, mediante ensayos de electroencefalografía o EEG están cogiendo cada vez más fuerza para el futuro, aunque están todavía en una situación bastante incipiente, debido a la elevada complejidad del cerebro humano, muy desconocido para los científicos hasta el siglo XXI. Por estas razones, los dispositivos que utilizan la interfaz cerebro-máquina, también conocida como BCI (Brain Computer Interface), están cogiendo cada vez más popularidad. El funcionamiento de un sistema BCI consiste en la captación de las ondas cerebrales de un sujeto para después procesarlas e intentar obtener una representación de una acción o de un pensamiento del individuo. Estos pensamientos, correctamente interpretados, son posteriormente usados para llevar a cabo una acción. Ejemplos de aplicación de sistemas BCI podrían ser mover el motor de una silla de ruedas eléctrica cuando el sujeto realice, por ejemplo, la acción de cerrar un puño, o abrir la cerradura de tu propia casa usando un patrón cerebral propio. Los sistemas de procesamiento de datos están evolucionando muy rápido con el paso del tiempo. Los principales motivos son la alta velocidad de procesamiento y el bajo consumo energético de las FPGAs (Field Programmable Gate Array). Además, las FPGAs cuentan con una arquitectura reconfigurable, lo que las hace más versátiles y potentes que otras unidades de procesamiento como las CPUs o las GPUs.En el CEI (Centro de Electrónica Industrial), donde se lleva a cabo este TFG, se dispone de experiencia en el diseño de sistemas reconfigurables en FPGAs. Este TFG es el segundo de una línea de proyectos en la cual se busca obtener un sistema capaz de procesar correctamente señales cerebrales, para llegar a un patrón común que nos permita actuar en consecuencia. Más concretamente, se busca detectar cuando una persona está quedándose dormida a través de la captación de unas ondas cerebrales, conocidas como ondas alfa, cuya frecuencia está acotada entre los 8 y los 13 Hz. Estas ondas, que aparecen cuando cerramos los ojos y dejamos la mente en blanco, representan un estado de relajación mental. Por tanto, este proyecto comienza como inicio de un sistema global de BCI, el cual servirá como primera toma de contacto con el procesamiento de las ondas cerebrales, para el posterior uso de hardware reconfigurable sobre el cual se implementarán los algoritmos evolutivos. Por ello se vuelve necesario desarrollar un sistema de procesamiento de datos en una FPGA. Estos datos se procesan siguiendo la metodología de procesamiento digital de señales, y en este caso se realiza un análisis de la frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier, o FFT. Una vez desarrollado el sistema de procesamiento de los datos, se integra con otro sistema que se encarga de captar los datos recogidos por un ADC (Analog to Digital Converter), conocido como ADS1299. Este ADC está especialmente diseñado para captar potenciales del cerebro humano. De esta forma, el sistema final capta los datos mediante el ADS1299, y los envía a la FPGA que se encarga de procesarlos. La interpretación es realizada por los usuarios que analizan posteriormente los datos procesados. Para el desarrollo del sistema de procesamiento de los datos, se dispone primariamente de dos plataformas de estudio, a partir de las cuales se captarán los datos para después realizar el procesamiento: 1. La primera consiste en una herramienta comercial desarrollada y distribuida por OpenBCI, proyecto que se dedica a la venta de hardware para la realización de EEG, así como otros ensayos. Esta herramienta está formada por un microprocesador, un módulo de memoria SD para el almacenamiento de datos, y un módulo de comunicación inalámbrica que transmite los datos por Bluetooth. Además cuenta con el mencionado ADC ADS1299. Esta plataforma ofrece una interfaz gráfica que sirve para realizar la investigación previa al diseño del sistema de procesamiento, al permitir tener una primera toma de contacto con el sistema. 2. La segunda plataforma consiste en un kit de evaluación para el ADS1299, desde la cual se pueden acceder a los diferentes puertos de control a través de los pines de comunicación del ADC. Esta plataforma se conectará con la FPGA en el sistema integrado. Para entender cómo funcionan las ondas más simples del cerebro, así como saber cuáles son los requisitos mínimos en el análisis de ondas EEG se realizaron diferentes consultas con el Dr Ceferino Maestu, neurofisiólogo del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM. Él se encargó de introducirnos en los distintos procedimientos en el análisis de ondas en electroencefalogramas, así como la forma en que se deben de colocar los electrodos en el cráneo. Para terminar con la investigación previa, se realiza en MATLAB un primer modelo de procesamiento de los datos. Una característica muy importante de las ondas cerebrales es la aleatoriedad de las mismas, de forma que el análisis en el dominio del tiempo se vuelve muy complejo. Por ello, el paso más importante en el procesamiento de los datos es el paso del dominio temporal al dominio de la frecuencia, mediante la aplicación de la transformada rápida de Fourier o FFT (Fast Fourier Transform), donde se pueden analizar con mayor precisión los datos recogidos. El modelo desarrollado en MATLAB se utiliza para obtener los primeros resultados del sistema de procesamiento, el cual sigue los siguientes pasos. 1. Se captan los datos desde los electrodos y se escriben en una tabla de datos. 2. Se leen los datos de la tabla. 3. Se elige el tamaño temporal de la muestra a procesar. 4. Se aplica una ventana para evitar las discontinuidades al principio y al final del bloque analizado. 5. Se completa la muestra a convertir con con zero-padding en el dominio del tiempo. 6. Se aplica la FFT al bloque analizado con ventana y zero-padding. 7. Los resultados se llevan a una gráfica para ser analizados. Llegados a este punto, se observa que la captación de ondas alfas resulta muy viable. Aunque es cierto que se presentan ciertos problemas a la hora de interpretar los datos debido a la baja resolución temporal de la plataforma de OpenBCI, este es un problema que se soluciona en el modelo desarrollado, al permitir el kit de evaluación (sistema de captación de datos) actuar sobre la velocidad de captación de los datos, es decir la frecuencia de muestreo, lo que afectará directamente a esta precisión. Una vez llevado a cabo el primer procesamiento y su posterior análisis de los resultados obtenidos, se procede a realizar un modelo en Hardware que siga los mismos pasos que el desarrollado en MATLAB, en la medida que esto sea útil y viable. Para ello se utiliza el programa XPS (Xilinx Platform Studio) contenido en la herramienta EDK (Embedded Development Kit), que nos permite diseñar un sistema embebido. Este sistema cuenta con: Un microprocesador de tipo soft-core llamado MicroBlaze, que se encarga de gestionar y controlar todo el sistema; Un bloque FFT que se encarga de realizar la transformada rápida Fourier; Cuatro bloques de memoria BRAM, donde se almacenan los datos de entrada y salida del bloque FFT y un multiplicador para aplicar la ventana a los datos de entrada al bloque FFT; Un bus PLB, que consiste en un bus de control que se encarga de comunicar el MicroBlaze con los diferentes elementos del sistema. Tras el diseño Hardware se procede al diseño Software utilizando la herramienta SDK(Software Development Kit).También en esta etapa se integra el sistema de captación de datos, el cual se controla mayoritariamente desde el MicroBlaze. Por tanto, desde este entorno se programa el MicroBlaze para gestionar el Hardware que se ha generado. A través del Software se gestiona la comunicación entre ambos sistemas, el de captación y el de procesamiento de los datos. También se realiza la carga de los datos de la ventana a aplicar en la memoria correspondiente. En las primeras etapas de desarrollo del sistema, se comienza con el testeo del bloque FFT, para poder comprobar el funcionamiento del mismo en Hardware. Para este primer ensayo, se carga en la BRAM los datos de entrada al bloque FFT y en otra BRAM los datos de la ventana aplicada. Los datos procesados saldrán a dos BRAM, una para almacenar los valores reales de la transformada y otra para los imaginarios. Tras comprobar el correcto funcionamiento del bloque FFT, se integra junto al sistema de adquisición de datos. Posteriormente se procede a realizar un ensayo de EEG real, para captar ondas alfa. Por otro lado, y para validar el uso de las FPGAs como unidades ideales de procesamiento, se realiza una medición del tiempo que tarda el bloque FFT en realizar la transformada. Este tiempo se compara con el tiempo que tarda MATLAB en realizar la misma transformada a los mismos datos. Esto significa que el sistema desarrollado en Hardware realiza la transformada rápida de Fourier 27 veces más rápido que lo que tarda MATLAB, por lo que se puede ver aquí la gran ventaja competitiva del Hardware en lo que a tiempos de ejecución se refiere. En lo que al aspecto didáctico se refiere, este TFG engloba diferentes campos. En el campo de la electrónica:  Se han mejorado los conocimientos en MATLAB, así como diferentes herramientas que ofrece como FDATool (Filter Design Analysis Tool).  Se han adquirido conocimientos de técnicas de procesado de señal, y en particular, de análisis espectral.  Se han mejorado los conocimientos en VHDL, así como su uso en el entorno ISE de Xilinx.  Se han reforzado los conocimientos en C mediante la programación del MicroBlaze para el control del sistema.  Se ha aprendido a crear sistemas embebidos usando el entorno de desarrollo de Xilinx usando la herramienta EDK (Embedded Development Kit). En el campo de la neurología, se ha aprendido a realizar ensayos EEG, así como a analizar e interpretar los resultados mostrados en el mismo. En cuanto al impacto social, los sistemas BCI afectan a muchos sectores, donde destaca el volumen de personas con discapacidades físicas, para los cuales, este sistema implica una oportunidad de aumentar su autonomía en el día a día. También otro sector importante es el sector de la investigación médica, donde los sistemas BCIs son aplicables en muchas aplicaciones como, por ejemplo, la detección y estudio de enfermedades cognitivas.