O impacto conjunto do empreendedorismo e das redes interorganizacionais sobre o desenvolvimento de inovações globais: evidências das subsidiárias estrangeiras operando no país

As subsidiárias de corporações multinacionais sofrem pressões do ambiente interno e externo. Internamente competem por recursos e reconhecimento da matriz, externamente precisam se preocupar com os concorrentes e demais forças do mercado, de maneira que para desenvolver-se a subsidiária deve explorar as oportunidades de mercado e mostrar o potencial empreendedor que possui. Essas oportunidades podem estar num produto ou processo novo ou substancialmente aprimorado no qual a subsidiária teve o auxílio de um parceiro da rede em que está inserida. Particularmente, essa pesquisa analisa as inovações desenvolvidas localmente (dentro do país hospedeiro) através das subsidiárias instaladas no país, essas inovações são passíveis de serem transferidas para as suas matrizes e então utilizadas pelas demais subsidiárias espalhadas pelo mundo, tornando-se inovações globais. O foco principal deste estudo está em compreender a influência do empreendedorismo e das redes de empresas sobre o desenvolvimento e transferência dessas inovações. Para tanto, o presente estudo analisa uma amostra de 172 subsidiárias estrangeiras que operam no Brasil, a qual foi modelada utilizando-se a técnica de equações estruturais para o teste das hipóteses, mensuração do efeito mediador e comparação multigrupos visando avaliar o efeito moderador referente ao porte das subsidiárias. Os resultados sugerem que o empreendedorismo da subsidiária exerce influência significativa sobre o desenvolvimento das parcerias e consequente enraizamento da subsidiária na rede de empresas do mercado emergente, esse enraizamento na rede é um fator determinante para o desenvolvimento de inovações na subsidiária as quais podem ser transferidas para a matriz e então tornarem-se inovações globais. A partir desses resultados, a pesquisa contribui para um maior entendimento dos direcionadores de inovação nas subsidiárias e aprofunda a discussão sobre o desenvolvimento de inovações globais, particularmente àquelas provenientes de mercados emergentes.

Extração de casos de teste utilizando Redes de Petri hierárquicas e validação de resultados utilizando OWL.

Este trabalho propõe dois métodos para teste de sistemas de software: o primeiro extrai ideias de teste de um modelo desenvolvido em rede de Petri hierárquica e o segundo valida os resultados após a realização dos testes utilizando um modelo em OWL-S. Estes processos aumentam a qualidade do sistema desenvolvido ao reduzir o risco de uma cobertura insuficiente ou teste incompleto de uma funcionalidade. A primeira técnica apresentada consiste de cinco etapas: i) avaliação do sistema e identificação dos módulos e entidades separáveis, ii) levantamento dos estados e transições, iii) modelagem do sistema (bottom-up), iv) validação do modelo criado avaliando o fluxo de cada funcionalidade e v) extração dos casos de teste usando uma das três coberturas de teste apresentada. O segundo método deve ser aplicado após a realização dos testes e possui cinco passos: i) primeiro constrói-se um modelo em OWL (Web Ontology Language) do sistema contendo todas as informações significativas sobre as regras de negócio da aplicação, identificando as classes, propriedades e axiomas que o regem; ii) em seguida o status inicial antes da execução é representado no modelo através da inserção das instâncias (indivíduos) presentes; iii) após a execução dos casos de testes, a situação do modelo deve ser atualizada inserindo (sem apagar as instâncias já existentes) as instâncias que representam a nova situação da aplicação; iv) próximo passo consiste em utilizar um reasoner para fazer as inferências do modelo OWL verificando se o modelo mantém a consistência, ou seja, se não existem erros na aplicação; v) finalmente, as instâncias do status inicial são comparadas com as instâncias do status final, verificando se os elementos foram alterados, criados ou apagados corretamente. O processo proposto é indicado principalmente para testes funcionais de caixa-preta, mas pode ser facilmente adaptado para testes em caixa branca. Obtiveram-se casos de testes semelhantes aos que seriam obtidos em uma análise manual mantendo a mesma cobertura do sistema. A validação provou-se condizente com os resultados esperados, bem como o modelo ontológico mostrouse bem fácil e intuitivo para aplicar manutenções.

Aplicação de modelos de defeitos na geração de conjuntos de teste completos a partir de Sistemas de Transição com Entrada/Saída

O Teste Baseado em Modelos (TBM) emergiu como uma estratégia promissora para minimizar problemas relacionados à falta de tempo e recursos em teste de software e visa verificar se a implementação sob teste está em conformidade com sua especificação. Casos de teste são gerados automaticamente a partir de modelos comportamentais produzidos durante o ciclo de desenvolvimento de software. Entre as técnicas de modelagem existentes, Sistemas de Transição com Entrada/Saída (do inglês, Input/Output Transition Systems - IOTSs), são modelos amplamente utilizados no TBM por serem mais expressivos do que Máquinas de Estado Finito (MEFs). Apesar dos métodos existentes para geração de testes a partir de IOTSs, o problema da seleção de casos de testes é um tópico difícil e importante. Os métodos existentes para IOTS são não-determinísticos, ao contrário da teoria existente para MEFs, que fornece garantia de cobertura completa com base em um modelo de defeitos. Esta tese investiga a aplicação de modelos de defeitos em métodos determinísticos de geração de testes a partir de IOTSs. Foi proposto um método para geração de conjuntos de teste com base no método W para MEFs. O método gera conjuntos de teste de forma determinística além de satisfazer condições de suficiência de cobertura da especificação e de todos os defeitos do domínio de defeitos definido. Estudos empíricos avaliaram a aplicabilidade e eficácia do método proposto: resultados experimentais para analisar o custo de geração de conjuntos de teste utilizando IOTSs gerados aleatoriamente e um estudo de caso com especificações da indústria mostram a efetividade dos conjuntos gerados em relação ao método tradicional de Tretmans.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.