INGENIERO INDUSTRIAL

PARADIGMA DE ANALISIS DE LOS SISTEMAS DUROS

Checkland señala que los sistemas “duros” (“hard” systems) tienen una manifestación concreta en la realidad.

Implica el desarrollo práctico del pensamiento de sistemas mediante la aplicación de este enfoque en la solución de problemas en el mundo real; esto involucra el trabajo desarrollando en lo que se denomina sistemas ‘duros’.

Los sistemas duros se identifican como aquellos en que interactúan hombres y maquinas. En los que se les da mayor Importancia a la parte tecnológica en contraste con la parte social. La componente social de estos sistemas se considera coma si la actuación o comportamiento del individuo o del grupo social solo fuera generador de estadísticas.

CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS DUROS

 Fase de diseño de políticas o pre plantación.

 Fase de evaluación.

 Fase de acción-implantación.

Fase I.

Diseño de políticas o pre-planeación es la fase durante la cual:

• Se llega a un acuerdo de lo que es el problema.

• Los autores de decisiones llegan a una determinación de sus cosmovisiones (premisas, supuestos, sistemas de valor y estilos cognoscitivos).

• Se llega a un acuerdo sobre los métodos básicos por los cuales se interpretaran las pruebas.

Fase 2.

La evaluación consiste en fijar las diferentes alternativas propuestas, para determinar el grado en el cual satisfacen las metas y objetivos implantados durante la fase anterior. La evaluación incluye:

• Una identificación de los resultados y consecuencias derivados de cada alternativa.

• Un acuerdo de que los atributos y criterios elegidos con los cuales se evaluaran Ios resultados, representan verdaderamente las metas y objetivos preestablecidos a satisfacer.

• Una elección de la medición y modelos de decisión, los cuales se usaran para evaluar y comparar alternativas.

Fase 3.

La implantación de la acción es la fase durante la cual el diseño elegido se real iza, La implantación incluye todos los problemas “malos” de:

• Optimización, que describe donde está la “mejor “solución.

• Suboptimización, que explica porque no puede lograrse la “mejor “solución.

• Complejidad, que trata con el hecho de que, de tener solución, debe simplificarse la realidad, pero para ser real, las soluciones deben ser “complejas”.

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