Mejora del proceso de selección de proyecto de investigación y desarrollo en Molymet
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Muñoz Krsulovic, Ezequiel
Author
dc.contributor.author
Soto Infante, Christian Ignacio
Associate professor
dc.contributor.other
Segura Farías, Juan
Associate professor
dc.contributor.other
Villarroel Parra, Luciano
Associate professor
dc.contributor.other
Contesse Marroquín, Jaime
Admission date
dc.date.accessioned
2019-04-30T16:40:36Z
Available date
dc.date.available
2019-04-30T16:40:36Z
Publication date
dc.date.issued
2018
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/168365
General note
dc.description
Magíster en Ingeniería de negocios con Tecnologías de Información
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
En las empresas del área de los commodities el crecimiento siempre está acotado a la demanda mundial del producto. Un crecimiento mayor solo puede lograrse a partir de la exploración de nuevos negocios y la empresa ha depositado su confianza en la innovación como el motor generador de proyectos conducentes a este objetivo.
Las ideas de proyectos conducentes a nuevos negocios deben provenir de información externa a la empresa, puesto que la información interna apunta solo a la mejora continua. En este sentido, se ha utilizado la vigilancia tecnológica como herramienta de análisis del entorno competitivo, aunque sin contar con un proceso bien definido y coherente dada la gran cantidad de información disponible. En el presente proyecto se propone el rediseño de este proceso, incluyendo una herramienta tecnológica que permita realizar un análisis global de toda la información disponible. El conocimiento generado se utilizará para apoyar la toma de decisiones respecto a la selección de proyectos de investigación. Una toma de decisiones informada permite además disminuir la incerteza y por lo tanto aumentar el índice de proyectos exitosos.
Para el desarrollo se utilizaron las metodologías de ingeniería de negocios de Barros y la de extracción de conocimiento CRISP-DM. Se utilizaron modelos de extracción de tópicos y se determinó que LDA es el modelo que funciona mejor dada la naturaleza del cluster objetivo, obteniéndose tópicos y subtópicos perfectamente interpretables. Además, se construyó una herramienta de visualización que facilita la selección del número óptimo de tópicos y que permite exportar la información en forma de reportes HTML, y un sistema de recomendación de documentos basado en citaciones.
La evaluación económica y el análisis de sensibilidad permiten concluir que el proyecto se justifica económicamente siempre que el aumento en el índice de proyectos exitosos sea mayor a 0.13%. Valor relativamente bajo si se considera que el índice de proyectos exitosos actual ronda el 11%.
Se espera que la aplicación de un proyecto de esta naturaleza signifique un incentivo para crear proyectos de mejora similares, que utilicen tecnologías de información como una alternativa a los proyectos de ingeniería tradicional.