Mapeo guiado realizado por estudiantes de ciclo básico del nivel secundario basado en analogías auto- generadas

En relación con las analogías utilizadas como modelos de enseñanza, se ha señalado con insistencia que existen diferencias importantes entre el contexto del profesor que las genera y el de los alumnos que, al recibirlas ya elaboradas, deben darles sentido. Por el contrario, diversos autores afirman que se obtienen mejores resultados al dar oportunidad a los estudiantes de generar sus propias analogías, representando contenidos basados en su percepción y comprensión de la situación, en cuyo caso éstas serán probablemente no triviales y más interesantes y personalmente relevantes para el que aprende. En este estudio se solicitó la elaboración de analogías a estudiantes de ciclo básico de secundario, promoviéndose la explicitación del mapeo analógico. Los resultados muestran dificultades en el mapeo inicial por ellos realizado, requiriéndose un trabajo posterior por parte del profesor.

La historia de la sociología en la Argentina : Un mapeo de sus principales líneas de análisis e interpretación

Fil: Turkenich, Magalí. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Mapeo guiado realizado por estudiantes de ciclo básico del nivel secundario basado en analogías auto- generadas

En relación con las analogías utilizadas como modelos de enseñanza, se ha señalado con insistencia que existen diferencias importantes entre el contexto del profesor que las genera y el de los alumnos que, al recibirlas ya elaboradas, deben darles sentido. Por el contrario, diversos autores afirman que se obtienen mejores resultados al dar oportunidad a los estudiantes de generar sus propias analogías, representando contenidos basados en su percepción y comprensión de la situación, en cuyo caso éstas serán probablemente no triviales y más interesantes y personalmente relevantes para el que aprende. En este estudio se solicitó la elaboración de analogías a estudiantes de ciclo básico de secundario, promoviéndose la explicitación del mapeo analógico. Los resultados muestran dificultades en el mapeo inicial por ellos realizado, requiriéndose un trabajo posterior por parte del profesor.

La historia de la sociología en la Argentina : Un mapeo de sus principales líneas de análisis e interpretación

Fil: Turkenich, Magalí. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Un mapeo de los discursos sobre las políticas docentes en América Latina : 1990-2010 ¿Neoliberalismo-posneoliberalismo?

La investigación que presentamos como Tesis Doctoral en el marco de carrera académica del Doctorado en Ciencias de la Educación de la Universidad Nacional de La Plata pretendió caracterizar, describir y comprender de un modo socio-histórico y con carácter longitudinal las perspectivas discursivas que se desplegaron en torno a las políticas docentes en el período 1990-2010 en Latinoamérica, observando particularmente las posibles continuidades y rupturas de los discursos del período, en el cual se llevan a cabo políticas públicas con una marcada impronta neoliberal, particularmente en la primera década de análisis, y con algunos rasgos posneoliberales en la segunda década

Localización y mapeo visual monocular para robot móvil terrestre aplicado a la inspección ultrasónica aeronáutica

En el ámbito de la robótica de servicio, actualmente no existe una solución automatizada para la inspección ultrasónica de las partes de material compuesto de una aeronave durante las operaciones de mantenimiento que realiza la aerolínea. El desarrollo de las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco en el método de inspección no destructiva por ultrasonidos, está conduciendo a posibilitar su uso con soluciones de menor coste respecto a las técnicas tradicionales, sin perder eficacia para detectar las deficiencias en las estructuras de material compuesto. Aunque existen aplicaciones de esta técnica con soluciones manuales, utilizadas en las fases de desarrollo y fabricación del material compuesto, o con soluciones por control remoto en sectores diferentes al aeronáutico para componentes metálicos, sin embargo, no existen con soluciones automatizadas para la inspección no destructiva por ultrasonidos de las zonas del avión fabricadas en material compuesto una vez la aeronave ha sido entregada a la aerolínea. El objetivo de este trabajo fin de master es evaluar el sistema de localización, basado en visión por ordenador, de una solución robotizada aplicada la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio por parte de las propias aerolíneas, utilizando las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco, buscando la ventaja de reducir los tiempos y los costes en las operaciones de mantenimiento. Se propone como solución un robot móvil autónomo de pequeño tamaño, con control de posición global basado en técnicas de SLAM Visual Monocular, utilizando marcadores visuales externos para delimitar el área de inspección. Se ha supuesto la inspección de elementos de la aeronave cuya superficie se pueda considerar plana y horizontal, como son las superficies del estabilizador horizontal o del ala. Este supuesto es completamente aceptable en zonas acotadas de estos componentes, y de cara al objetivo del proyecto, no le resta generalidad. El robot móvil propuesto es un vehículo terrestre triciclo, de dos grados de libertad, con un sistema de visión monocular completo embarcado, incluyendo el hardware de procesamiento de visión y control de trayectoria. Las dos ruedas delanteras son motrices y la tercera rueda, loca, sirve únicamente de apoyo. La dirección, de tipo diferencial, permite al robot girar sin necesidad de desplazamiento, al conseguirse por diferencia de velocidad entre la rueda motriz derecha e izquierda. El sistema de inspección ultrasónica embarcado está compuesto por el hardware de procesamiento y registro de señal, y una rueda-sensor situada coaxialmente al eje de las ruedas motrices, y centrada entre estas, de modo que la medida de inspección se realiza en el centro de rotación del robot. El control visual propuesto se realiza mediante una estrategia “ver y mover” basada en posición, ejecutándose de forma secuencial la extracción de características visuales de la imagen, el cálculo de la localización global del robot mediante SLAM visual y el movimiento de éste mediante un algoritmo de control de posición-orientación respecto a referencias de paso de la trayectoria. La trayectoria se planifica a partir del mapa de marcas visuales que delimitan el área de inspección, proporcionado también por SLAM visual. Para validar la solución propuesta se ha optado por desarrollar un prototipo físico tanto del robot como de los marcadores visuales externos, a los que se someterán a una prueba de validación como alternativa a utilizar un entorno simulado por software, consistente en el reconocimiento del área de trabajo, planeamiento de la trayectoria y recorrido de la misma, de forma autónoma, registrando el posicionamiento real del robot móvil junto con el posicionamiento proporcionado por el sistema de localización SLAM. El motivo de optar por un prototipo es validar la solución ante efectos físicos que son muy complicados de modelar en un entorno de simulación, derivados de las limitaciones constructivas de los sistemas de visión, como distorsiones ópticas o saturación de los sensores, y de las limitaciones constructivas de la mecánica del robot móvil que afectan al modelo cinemático, como son el deslizamiento de las ruedas o la fluctuación de potencia de los motores eléctricos. El prototipo de marcador visual externo utilizado para la prueba de validación, ha sido un símbolo plano vertical, en blanco y negro, que consta de un borde negro rectangular dentro del cual se incluye una serie de marcas cuadradas de color negro, cuya disposición es diferente para cada marcador, lo que permite su identificación. El prototipo de robot móvil utilizado para la prueba de validación, ha sido denominado VINDUSTOR: “VIsual controlled Non-Destructive UltraSonic inspecTOR”. Su estructura mecánica ha sido desarrollada a partir de la plataforma comercial de robótica educacional LEGO© MINDSTORMS NXT 2.0, que incluye los dos servomotores utilizados para accionar las dos ruedas motrices, su controlador, las ruedas delanteras y la rueda loca trasera. La estructura mecánica ha sido especialmente diseñada con piezas LEGO© para embarcar un ordenador PC portátil de tamaño pequeño, utilizado para el procesamiento visual y el control de movimiento, y el sistema de captación visual compuesto por dos cámaras web de bajo coste, colocadas una en posición delantera y otra en posición trasera, con el fin de aumentar el ángulo de visión. El peso total del prototipo no alcanza los 2 Kg, siendo sus dimensiones máximas 20 cm de largo, 25 cm de ancho y 26 cm de alto. El prototipo de robot móvil dispone de un control de tipo visual. La estrategia de control es de tipo “ver y mover” dinámico, en la que se realiza un bucle externo, de forma secuencial, la extracción de características en la imagen, la estimación de la localización del robot y el cálculo del control, y en un bucle interno, el control de los servomotores. La estrategia de adquisición de imágenes está basada en un sistema monocular de cámaras embarcadas. La estrategia de interpretación de imágenes está basada en posición tridimensional, en la que los objetivos de control se definen en el espacio de trabajo y no en la imagen. La ley de control está basada en postura, relacionando la velocidad del robot con el error en la posición respecto a las referencias de paso de una trayectoria. La trayectoria es generada a partir del mapa de marcadores visuales externo. En todo momento, la localización del robot respecto a un sistema de referencia externo y el mapa de marcadores, es realizado mediante técnicas de SLAM visual. La auto-localización de un robot móvil dentro de un entorno desconocido a priori constituye uno de los desafíos más importantes en la robótica, habiéndose conseguido su solución en las últimas décadas, con una formulación como un problema numérico y con implementaciones en casos que van desde robots aéreos a robots en entornos cerrados, existiendo numerosos estudios y publicaciones al respecto. La primera técnica de localización y mapeo simultáneo SLAM fue desarrollada en 1989, más como un concepto que como un algoritmo único, ya que su objetivo es gestionar un mapa del entorno constituido por posiciones de puntos de interés, obtenidos únicamente a partir de los datos de localización recogidos por los sensores, y obtener la pose del robot respecto al entorno, en un proceso limitado por el ruido de los sensores, tanto en la detección del entorno como en la odometría del robot, empleándose técnicas probabilísticas aumentar la precisión en la estimación. Atendiendo al algoritmo probabilístico utilizado, las técnicas SLAM pueden clasificarse en las basadas en Filtros de Kalman, en Filtros de Partículas y en su combinación. Los Filtros de Kalman consideran distribuciones de probabilidad gaussiana tanto en las medidas de los sensores como en las medidas indirectas obtenidas a partir de ellos, de modo que utilizan un conjunto de ecuaciones para estimar el estado de un proceso, minimizando la media del error cuadrático, incluso cuando el modelo del sistema no se conoce con precisión, siendo el más utilizado el Filtro de Kalman Extendido a modelos nolineales. Los Filtros de Partículas consideran distribuciones de probabilidad en las medidas de los sensores sin modelo, representándose mediante un conjunto de muestras aleatorias o partículas, de modo que utilizan el método Montecarlo secuencial para estimar la pose del robot y el mapa a partir de ellas de forma iterativa, siendo el más utilizado el Rao-Backwell, que permite obtener un estimador optimizado mediante el criterio del error cuadrático medio. Entre las técnicas que combinan ambos tipos de filtros probabilísticos destaca el FastSLAM, un algoritmo que estima la localización del robot con un Filtro de Partículas y la posición de los puntos de interés mediante el Filtro de Kalman Extendido. Las técnicas SLAM puede utilizar cualquier tipo de sensor que proporcionen información de localización, como Laser, Sonar, Ultrasonidos o Visión. Los sensores basados en visión pueden obtener las medidas de distancia mediante técnicas de visión estereoscópica o mediante técnica de visión monocular. La utilización de sensores basados en visión tiene como ventajas, proporcionar información global a través de las imágenes, no sólo medida de distancia, sino también información adicional como texturas o patrones, y la asequibilidad del hardware frente a otros sensores. Sin embargo, su principal inconveniente es el alto coste computacional necesario para los complejos algoritmos de detección, descripción, correspondencia y reconstrucción tridimensional, requeridos para la obtención de la medida de distancia a los múltiples puntos de interés procesados. Los principales inconvenientes del SLAM son el alto coste computacional, cuando se utiliza un número elevado de características visuales, y su consistencia ante errores, derivados del ruido en los sensores, del modelado y del tratamiento de las distribuciones de probabilidad, que pueden producir el fallo del filtro. Dado que el SLAM basado en el Filtro de Kalman Extendido es una las técnicas más utilizadas, se ha seleccionado en primer lugar cómo solución para el sistema de localización del robot, realizando una implementación en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados por software, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado considerando una disposición de ocho marcadores visuales que en todo momento proporcionan ocho medidas de distancia con ruido aleatorio equivalente al error del sensor visual real, y un modelo cinemático del robot que considera deslizamiento de las ruedas mediante ruido aleatorio. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-EKF presenta tendencia a corregir la localización obtenida mediante la odometría, pero no en suficiente cuantía para dar un resultado aceptable, sin conseguir una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. La conclusión obtenida tras la simulación ha sido que el algoritmo SLAMEKF proporciona inadecuada convergencia de precisión, debido a la alta incertidumbre en la odometría y a la alta incertidumbre en las medidas de posición de los marcadores proporcionadas por el sensor visual. Tras estos resultados, se ha buscado una solución alternativa. Partiendo de la idea subyacente en los Filtros de Partículas, se ha planteado sustituir las distribuciones de probabilidad gaussianas consideradas por el Filtro de Kalman Extendido, por distribuciones equi-probables que derivan en funciones binarias que representan intervalos de probabilidad no-nula. La aplicación de Filtro supone la superposición de todas las funciones de probabilidad no-nula disponibles, de modo que el resultado es el intervalo donde existe alguna probabilidad de la medida. Cómo la efectividad de este filtro aumenta con el número disponible de medidas, se ha propuesto obtener una medida de la localización del robot a partir de cada pareja de medidas disponibles de posición de los marcadores, haciendo uso de la Trilateración. SLAM mediante Trilateración Estadística (SLAM-ST) es como se ha denominado a esta solución propuesta en este trabajo fin de master. Al igual que con el algoritmo SLAM-EKF, ha sido realizada una implementación del algoritmo SLAM-ST en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado en las mismas condiciones y con las mismas consideraciones, para comparar con los resultados obtenidos con el algoritmo SLAM-EKF. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-ST presenta mayor tendencia que el algoritmo SLAM-EKF a corregir la localización obtenida mediante la odometría, de modo que se alcanza una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. Las conclusiones obtenidas tras la simulación han sido que, en condiciones de alta incertidumbre en la odometría y en la medida de posición de los marcadores respecto al robot, el algoritmo SLAM-ST proporciona mejores resultado que el algoritmo SLAM-EKF, y que la precisión conseguida sugiere la viabilidad de la implementación en el prototipo. La implementación del algoritmo SLAM-ST en el prototipo ha sido realizada en conjunción con la implementación del Sensor Visual Monocular, el Modelo de Odometría y el Control de Trayectoria. El Sensor Visual Monocular es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la posición con respecto al robot de los marcadores visuales externos, a partir de las imágenes obtenidas por las cámaras, mediante técnicas de procesamiento de imagen que permiten detectar e identificar los marcadores visuales que se hallen presentes en la imagen capturada, así como obtener las características visuales a partir de las cuales inferir la posición del marcador visual respecto a la cámara, mediante reconstrucción tridimensional monocular, basada en el conocimiento a-priori del tamaño real del mismo. Para tal fin, se ha utilizado el modelo matemático de cámara pin-hole, y se ha considerado las distorsiones de la cámara real mediante la calibración del sensor, en vez de utilizar la calibración de la imagen, tras comprobar el alto coste computacional que requiere la corrección de la imagen capturada, de modo que la corrección se realiza sobre las características visuales extraídas y no sobre la imagen completa. El Modelo de Odometría es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la estimación de movimiento incremental del robot en base a la información proporcionada por los sensores de odometría, típicamente los encoders de las ruedas. Por la tipología del robot utilizado en el prototipo, se ha utilizado un modelo cinemático de un robot tipo uniciclo y un modelo de odometría de un robot móvil de dos ruedas tipo diferencial, en el que la traslación y la rotación se determinan por la diferencia de velocidad de las ruedas motrices, considerando que no existe deslizamiento entre la rueda y el suelo. Sin embargo, el deslizamiento en las ruedas aparece como consecuencia de causas externas que se producen de manera inconstante durante el movimiento del robot que provocan insuficiente contacto de la rueda con el suelo por efectos dinámicos. Para mantener la validez del modelo de odometría en todas estas situaciones que producen deslizamiento, se ha considerado un modelo de incertidumbre basado en un ensayo representativo de las situaciones más habituales de deslizamiento. El Control de Trayectoria es el elemento encargado de proporcionar las órdenes de movimiento al robot móvil. El control implementado en el prototipo está basado en postura, utilizando como entrada la desviación en la posición y orientación respecto a una referencia de paso de la trayectoria. La localización del robot utilizada es siempre de la estimación proporcionada por el sistema SLAM y la trayectoria es planeada a partir del conocimiento del mapa de marcas visuales que limitan el espacio de trabajo, mapa proporcionado por el sistema SLAM. Las limitaciones del sensor visual embarcado en la velocidad de estabilización de la imagen capturada han conducido a que el control se haya implementado con la estrategia “mirar parado”, en la que la captación de imágenes se realiza en posición estática. Para evaluar el sistema de localización basado en visión del prototipo, se ha diseñado una prueba de validación que obtenga una medida cuantitativa de su comportamiento. La prueba consiste en la realización de forma completamente autónoma de la detección del espacio de trabajo, la planificación de una trayectoria de inspección que lo transite completamente, y la ejecución del recorrido de la misma, registrando simultáneamente la localización real del robot móvil junto con la localización proporcionada por el sistema SLAM Visual Monocular. Se han realizado varias ejecuciones de prueba de validación, siempre en las mismas condiciones iniciales de posición de marcadores visuales y localización del robot móvil, comprobando la repetitividad del ensayo. Los resultados presentados corresponden a la consideración de las medidas más pesimistas obtenidas tras el procesamiento del conjunto de medidas de todos los ensayos. Los resultados revelan que, considerando todo el espacio de trabajo, el error de posición, diferencia entre los valores de proporcionados por el sistema SLAM y los valores medidos de posición real, se encuentra en el entorno de la veintena de centímetros. Además, los valores de incertidumbre proporcionados por el sistema SLAM son, en todos los casos, superiores a este error. Estos resultados conducen a concluir que el sistema de localización basado en SLAM Visual, mediante un algoritmo de Trilateración Estadística, usando un sensor visual monocular y marcadores visuales externos, funciona, proporcionando la localización del robot móvil con respecto al sistema de referencia global inicial y un mapa de su situación de los marcadores visuales, con precisión limitada, pero con incertidumbre conservativa, al estar en todo momento el error real de localización por debajo del error estimado. Sin embargo, los resultados de precisión del sistema de localización no son suficientemente altos para cumplir con los requerimientos como solución robotizada aplicada a la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio. En este sentido, los resultados sugieren que la posible continuación de este trabajo en el futuro debe centrarse en la mejora de la precisión de localización del robot móvil, con líneas de trabajo encaminadas a mejorar el comportamiento dinámico del prototipo, en mejorar la precisión de las medidas de posición proporcionadas por el sensor visual y en optimizar el resultado del algoritmo SLAM. Algunas de estas líneas futuras podrían ser la utilización de plataformas robóticas de desarrollo alternativas, la exploración de técnicas de visión por computador complementarias, como la odometría visual, la visión omnidireccional, la visión estereoscópica o las técnicas de reconstrucción tridimensional densa a partir de captura monocular, y el análisis de algoritmos SLAM alternativos condicionado a disponer de una sustancial mejora de precisión en el modelo de odometría y en las medidas de posición de los marcadores.

Utilización del conocimiento tácito por proveedores de atención a la salud materna: mapeo sistemático de la literatura

Introducción: La búsqueda de respuestas eficaces para fortalecer la atención a la salud materna ha incluido diversas fuentes de evidencia para apoyar la toma de decisiones. En este trabajo presentamos un mapeo sistemático de la utilización del conocimiento tácito de los actores involucrados en la atención de la salud materna reportada en la literatura científica. Método: Mapeo sistemático de artículos científicos publicados en inglés y español entre 1971 y 2014 siguiendo las recomendaciones de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines. Resultados Treinta de 793 artículos cumplen los criterios de inclusión. El 60% procede de países de ingresos altos y la población más estudiada fue el personal de salud (66,7%). Encontramos un predominio (62%) de metodologías cualitativas. Se generaron cuatro categorías sobre el uso del conocimiento tácito: propuestas para mejorar la organización del sistema de atención a la salud materna (30%), y la atención que se les brinda a lo largo del continuo de embarazo, parto y puerperio (26,7%); determinación de la percepción y el nivel de competencias profesionales del personal de salud (26.7%); e interacciones del conocimiento tácito y el conocimiento explícito en la toma de decisiones clínicas (16,7%). Conclusiones: Este mapeo muestra que el conocimiento tácito es un enfoque de investigación emergente, innovador y versátil, con mayores avances en los países de ingresos altos, y que encierra interesantes posibilidades de utilización como evidencia para mejorar las intervenciones en salud materna, especialmente en los países de ingresos medios y bajos, donde se requiere fortalecerlo.

Órbitas ordenadas del mapeo shift, raíz cuadrada y la escalera del diablo

Nuestro principal objetivo en este trabajo será seguir el artículo en el que consideran una órbita del “mapeo doblamiento”, shift: σ t → 2t en R=Z (este es el mapeo cuadrático cuando pensamos a R=Z como el círculo unitario en el plano complejo). Llamaremos a un subconjunto cerrado A de R=Z ordenado bajo σ si A es invariante (esto es σ (A) = A) y si σ preserva el orden cíclico de los puntos de A. Tales conjuntos tienen asignado un número de rotación, que lo llamamos así porque se parece mucho al que definimos en homeomorfismos del círculo, otra manera de ver el número de rotación es tomar la expansión decimal de cualquier t en A y luego calcular la frecuencia con la cual el dígito ’1’ se produce en esta expansión binaria. En este trabajo nos preocuparemos por dar una clasificación completa de los subconjuntos A que cumplen con ser ordenados, explícitamente daremos un algoritmo para su construcción, algunas propiedades de teoría de números, una generalización de la noción de orden y una caracterización del orden de todos los puntos alrededor de R=Z

Reingeniería de procesos administrativos y operativos, aplicando la herramienta mapeo de procesos, para incrementar la eficiencia de las empresas que se dedican al transporte público de pasajeros, con aplicación a la ruta 23, S.A. de C.V.

La reingeniería de procesos, significa hacer cambios radicales o mejora en los procesos existentes, para ello se auxilia de varias herramientas dependiendo del negocio y para el presente trabajo de investigación se utiliza la herramienta mapeo de procesos el cual consiste en diagramar los procesos en los distintos niveles que va de lo general a lo particular, la investigación está compuesta por tres capítulos. En el capítulo I, se encuentra información del transporte colectivo de pasajeros, que se divide en tres etapas: en la primera se da el surgimiento del transporte en El Salvador en los años de 1882 a 1930, la segunda etapa es el desarrollo de este servicio que va de 1930 a 1966, aquí es cuando las empresas de transportes se encuentran en un mal manejo y funcionamiento, y se afrentan a varios problemas como el salario bajo a los trabajadores, no pago de las horas extras, etc. la tercera etapa es de los años 1980 a la actualidad, se realiza un estudio en el área metropolitana se San Salvador para un reordenamiento debido a que el sector tiene presión por el Estado y los usuarios de este servicio. También en este capítulo se desarrolla el marco teórico de la reingeniería de procesos que es “el rediseño rápido y radical de los procesos estratégicos de valor agregado y de los sistemas, las políticas y las estructuras organizacionales que los sustentan para optimizar los flujos del trabajo y la productividad de una organización” (Cómo hacer reingeniería. Manganelli-klein. Ed. Norma 1995, Pág.8). También se presenta los elementos de la reingeniería, la metodología y las fases o etapas de la misma. Además se encuentra la descripción de la herramienta mapeo de procesos que “Es una herramienta gráfica que trata de diagramar en niveles los procesos y actividades de la organización con el objeto de comprenderlos, analizarlos y mejorarlos; para crear una mayor satisfacción de los clientes y un mejor rendimiento del negocio”. Y los tipos de diagrama que son: diagrama de relaciones, diagrama interdisciplinario de procesos y los diagramas de flujos o flujogramas. El capítulo II, se divide en la investigación de campo aplicado a la empresa “Ruta 23 S.A. de C.V.” que se encuentra en el municipio de Mejicanos, de San Salvador, una breve historia de la mencionada ruta desde su surgimiento hasta la actualidad. Para lo cual se realizó un diagnóstico de la situación actual dando como resultado la carencia de una estructura orgánica que detalle las líneas y niveles de autoridad, también se encontró la carencia de una filosofía de trabajo, además los diferentes procesos de trabajo actuales, finalizando este capítulo con las conclusiones y recomendaciones; siendo esta la base fundamental para la propuesta del siguiente capítulo. Finalmente en el capítulo III, se presenta un modelo de organización que consiste en una descripción de la estructura de una empresa, el cual indica los roles que serán asignados a determinadas personas, para que desempeñen sus actividades de manera eficaz y eficiente y así lograr los objetivos que se persiguen. Para efectos de contar con una información más completa de lo que será el modelo organizacional de la empresa ruta 23, se se proponen a la empresa: una misión, visión, objetivos y valores, así como el organigrama. Es necesario plantear estos aspectos para que la empresa entienda mejor los mapas de procesos diseñados; esta herramienta ayudará a tener una mejor perspectiva del trabajo que se realiza en la ruta 23, proporcionando un conocimiento que va de lo general a lo particular y una visión integral de la organización, para todas las personas involucradas en cada proceso, además se presenta una breve descripción de igrafx process 2005, programa que ayuda a diseñar los procesos de la ruta. Para la elaboración del mapa de primer nivel de la empresa “Ruta 23, S.A. de C.V.” se definen los procesos claves de la empresa como: Gestión Servicios, Gestión mantenimiento; Gestión abastecimiento, Gestión Contratación de personal y Gestión compras. Posteriormente los diferentes mapas y en los niveles subsecuentes. Finalmente, se presenta un plan de implementación para la puesta en marcha de la propuesta en la “Ruta 23 S.A. de C.V.”

Cálculo y mapeo de la radiación solar directa y difusa en Costa Rica (ING)

Knowledge of direct and diffuse solar radiation in the area is vital importance for the use of solar energy, since it is a prerequesite information for the assessment and design of solar energy system. The work presented here focus on calculation and plotting of contours values of direct and diffuse solar radiation maps based on sixty two scattered radiometric stations nation wide. In the plotting of these contours experimental and predicted values are used, these are compared with the period of dry and rainy season into the six main climate regions of Costa Rica: Central Valley, North Pacific, Central Pacific, South Pacific, North Zone and Caribbean Region. The observed daily mean levels of direct solar radiation oscillate between 6.1 and 10.1 MJ/m2 with higher values in the North Pacific, western part of the Central Valley and in the tops of the highest mountains. The lowest values agree with the North Zone and the Caribbean Region. The highest values of diffuse solar radiation agree with the North Zone and the South Pacific. It is observed an increase of 40% of the direct radiation during dry season months.