La gestión de la tecnología en las universidades públicas brasileñas ha adquirido una importancia creciente para el sistema brasileño de innovación. La Ley de Innovación de 2004 proporcionó directrices legales específicas sobre propiedad intelectual, cooperación técnica y transferencia de tecnología, favoreciendo la intensificación de estos procesos. El objetivo de este estudio fue conocer las políticas institucionales y los desafíos para la transferencia de tecnología en las universidades públicas del Estado de São Paulo, a saber: USP, Unesp, Unicamp, Unifesp y UFSCar, buscando identificar factores de dificultad y apoyo en los procesos de transferencia de tecnología observados por agentes de las universidades y empresas asociadas. La investigación cualitativa utilizó una estrategia de estudio de casos múltiples y, a través de entrevistas sobre contratos de transferencia de tecnología, se realizó un análisis comparativo de las universidades. Las actividades de patentamiento y comercialización de tecnología han crecido en todos los casos, pero aún son recientes.1. INTRODUCCIÓNEn vista del papel decisivo de la innovación para el desarrollo tecnológico y económico de los países, especialmente después de mediados del siglo XX, el tema de la gestión de la tecnología ha tenido una importancia creciente. Han existido varias perspectivas de análisis de esta gestión, que tiene como objetivo un mejor aprovechamiento de las nuevas tecnologías por parte de las organizaciones que desarrollan y aplican estos nuevos conocimientos. Las dos principales son: la que tiene como objetivo el desarrollo de nuevos productos, que está más relacionada con el contexto de la empresa, y la que se refiere a las tecnologías generadas en instituciones que realizan I+D pero que no implementan principalmente las nuevas tecnologías en forma de productos, es decir, universidades e institutos de investigación.En Brasil, en particular, la inversión en I+D como proporción del PIB ha crecido en los últimos años, pasando del 1,3% en 2000 al 1,41% en 2007 (MCT, 2009), pero esta inversión aún puede considerarse baja. En valores absolutos, en 2008, Brasil gastó 22,8 mil millones de dólares, mientras que, considerando los datos de 2007, Estados Unidos gastó aproximadamente 368 mil millones de dólares, Japón cerca de 147,8 mil millones de dólares y Corea 41,7 mil millones de dólares (MCT, 2009). En el caso brasileño, la mayor parte de este gasto es realizado por el sector público, correspondiendo en 2007 al 53,93%, mientras que el sector empresarial, incluyendo empresas públicas y otras instituciones, al 46,07% (MCT, 2009).

Desde principios de la década de 1990, se han producido varios cambios en el entorno institucional del cooperativismo brasileño, debido a los problemas macroeconómicos que han aumentado el apalancamiento y la necesidad de las cooperativas de obtener recursos financieros de terceros. Esta situación se ha intensificado en los últimos años para mantener la competitividad de las organizaciones cooperativas en el mercado. Debido a la importancia de este nuevo escenario, buscamos estudiar mecanismos de señalización para reducir la asimetría de información entre el mercado y los gestores de las cooperativas. Así, este trabajo desarrolla una metodología de rating para ser aplicada en cooperativas agrarias con el fin de reducir los problemas de selección adversa y riesgo moral, que generan ineficiencia en la relación entre estas organizaciones y el mercado financiero; asimismo, pretende verificar su aplicabilidad, a través de un estudio de caso. A partir de los resultados alcanzados, es posible concluir que la metodología es aplicable y que la señal generada, así como las evaluaciones y ponderaciones, deben ser discutidas en los comités de calificación, tal como lo hacen las agencias especializadas. Como consideración final, se sugiere una agenda de nuevas aplicaciones de la metodología para probarla con otras organizaciones, con el fin de consolidarla como un faro a ser utilizado por el mercado y el sistema cooperativo.1. INTRODUCCIÓNLa Alianza Cooperativa Internacional define una cooperativa como una asociación autónoma de personas que se unen voluntariamente para satisfacer sus aspiraciones y necesidades económicas, sociales y culturales comunes a través de una empresa de propiedad colectiva y gestión democrática.Costa y Bialoskorski Neto (2004) informan que, desde la promulgación de la Constitución Federal de 1988 que establece la autogestión del sistema cooperativo brasileño, se ha creado un ambiente institucional propicio para la existencia de una asimetría de información más intensa y que, a partir de 1991, hay una mayor necesidad de capitalización por parte de terceros, debido al cierre de las actividades del Banco Nacional de Crédito Cooperativo (BNCC).Al estudiar las especificidades de las empresas cooperativas, Bialoskorski Neto (1994) y Requejo (1997) señalan que estas organizaciones tienen objetivos diferentes de los de otras empresas con fines lucrativos y que, por lo tanto, las evaluaciones de su gestión y capacidad de pago deben realizarse desde una perspectiva diferente. Así, no sólo deben analizarse los indicadores económico-financieros, sino también aquellos que presentan un desempeño social.

Las organizaciones operan en un entorno estructurado a través de la vinculación productiva y tecnológica, establecida entre empresas e instituciones. Morfológicamente, toda la red se compone de nodos (actividades o empresas), posición en la estructura de la red, vinculación y flujos entre los actores. A partir del análisis morfológico y de las propiedades es posible comprender cómo las posiciones privilegiadas en la red se reflejan en el acceso a los recursos, la información, las normas y la legitimidad. Este trabajo analiza cómo el posicionamiento estructural y relacional en la red de empresas de autopartes afecta los niveles de difusión del conocimiento, los mecanismos de control y las relaciones de poder entre la ensambladora y los proveedores. La naturaleza de la investigación es un estudio exploratorio y descriptivo realizado a partir de casos múltiples, que involucran una ensambladora (consorcio modular) y dos proveedores de autopartes (modulistas). La recogida de datos primarios se realizó in loco mediante entrevistas en profundidad con los directores de producción de las empresas mencionadas, comentarios de los participantes y análisis de documentos internos. Las conclusiones de la investigación muestran que las redes densas y cohesionadas tienen mayores posibilidades de promover canales de difusión de conocimientos técnicos y de gestión entre las plantas de montaje y los proveedores de recambios para automóviles en los casos estudiados. Por otro lado, las redes densas generan estructuras de control diferenciadas y altamente institucionalizadas, y redistribuyen el poder a las empresas de autopartes.1. INTRODUCCIÓNLas redes se han convertido en una perspectiva central de los análisis organizativos contemporáneos, idónea para comprender el binomio competencia/cooperación, que impregna los mercados y las relaciones entre los agentes económicos. Existen dos enfoques en los estudios organizativos, como destacan Powell y Smith-Doer (1994). El primero concibe las redes como una forma de gobernanza, más multidisciplinar y prescriptiva, considerando las redes como un tipo de lógica organizativa o una forma de gobernar las relaciones entre los agentes económicos. El segundo, las redes como forma analítica, está anclado en la sociología y la teoría organizativa, y utiliza las redes como base analítica para estudiar las relaciones sociales, ya sea dentro de la empresa, en las relaciones interorganizativas o en el entorno externo de las organizaciones.En el enfoque analítico, los actores ocupan posiciones estructurales en relación con otros actores (proveedores, competidores, gobiernos) y establecen canales y relaciones (vínculos) a través de los cuales fluyen bienes, servicios, recursos e información. Así, el entorno en el que operan las organizaciones se estructura mediante vínculos productivos y tecnológicos a través de redes de relaciones (BRITTO, 2002).

Este documento detalla el proceso específico de fijación de precios a la luz de los principios de la Contabilidad de Costes para una organización de enseñanza superior. El trabajo propone una revisión de este proceso, a la luz de los conceptos de la Teoría de las Restricciones, en lo que se refiere a su Proceso de Razonamiento, y de las hipótesis de costes adoptadas en la denominada Contabilidad de Beneficios. Así, se evalúa sistémicamente el proceso de fijación de precios y se propone un rediseño de este proceso alineado con la Contabilidad de Resultados.1. INTRODUCCIÓNSegún Goldratt (1991), la contabilidad de costes desempeñó un papel importante en el desarrollo de las organizaciones a principios del siglo XX. Sin embargo, con el desarrollo tecnológico, los supuestos en los que se basaba la contabilidad de costes ya no son válidos. En esta línea, Corbett (1997) subraya que la contabilidad de costes no garantiza el éxito por sí misma, pero es una condición necesaria; también evalúa que la contabilidad de costes ha estado ignorando los cambios que se han producido en el entorno competitivo.A este respecto, Goldratt (1991) sostiene que, aunque la comunidad financiera admite que la contabilidad de costes ya no es aplicable, sigue intentando considerar esta solución. En esta búsqueda, se olvida lo principal: "poder juzgar el impacto de cualquier decisión local en la cuenta de resultados" (GOLDRATT, P. 34, 1991).Así, varios autores (GOLDRATT, 1991; CSILLAG, 1991; GUERREIRO, 1996; CORBETT, 1997; DUGDALE; JONES, 1997; GRAVES; GURD, 1998; DRAMAN; LOCKAMY III; COX III, 2002) predican la existencia de dos mundos: el Mundo de los Costes y el Mundo de las Ganancias. El Mundo de los Costes reúne los supuestos de la Contabilidad de Costes, mientras que el Mundo de las Ganancias es la alternativa presentada por la Teoría de las Restricciones. En general, los sistemas organizativos se ven influidos por la lógica contable que sustenta los sistemas de costes, que deben evolucionar en función de los sistemas de gestión, ya que, de lo contrario, proporcionarán información que conducirá a decisiones incorrectas (BORNIA, 2002).La gestión universitaria se caracteriza por el desarrollo de la docencia, la investigación y la extensión. Esto implica actividades comunes a otras organizaciones y actividades específicas como procesos de matriculación, desarrollo de proyectos de investigación, cursos de extensión, pruebas de acceso, etc.

El objetivo de este artículo es destacar la importancia de compartir datos en una cadena de suministro, como estrategia para reducir el efecto látigo. Para ello, se presentan sus causas, las formas en que se manifiesta y los medios para evitarlo. Para facilitar la comprensión de los perjuicios causados por su influencia, se propone un escenario hipotético, en el que los componentes de una cadena de suministro tratan de alinear su oferta a su demanda. A continuación, a partir de una investigación bibliográfica, se muestra la solución -el alineamiento estratégico y el intercambio de información-, creando así la sinergia necesaria para desarrollar una ventaja competitiva para la empresa y/o para la cadena. Por último, para apoyar esta solución, creamos un indicador basado en una cadena de suministro, simulada varias veces en el aula mediante un programa informático, que demostró los efectos positivos de compartir datos.1. INTRODUCCIÓNEn la actualidad, los resultados de la logística tienen una gran influencia en los resultados financieros de las empresas industriales y comerciales. Con su desarrollo, junto con la llegada de las Tecnologías de la Información TI, entre otros factores, surge la posibilidad de una cadena de suministro gestionada, o como se denomina en el contexto actual, Supply Chain Management SCM.Uno de los problemas estudiados y afrontados por una SCM es el efecto bullwhip. Este efecto es la variación o imposibilidad de alineación de la demanda con la oferta. Ballou (1993, p. xx) ya afirmaba que el gran reto de la logística es reducir la distancia entre la producción y la demanda, de modo que los consumidores dispongan de bienes y servicios cuando y donde los deseen, y en las condiciones físicas que deseen.En otras palabras, el efecto bullwhip es el resultado de una expectativa de demanda u oferta que no se realiza, por diversas razones, entre ellas la incapacidad de predecir la demanda de los clientes, y que se propaga por todas las empresas de la cadena, influyendo en los niveles de inventario, el tamaño de los pedidos y la productividad.Conocido en la literatura internacional como Efecto Bullwhip, fue presentado inicialmente por Forrester (1958). Aunque el nombre utilizado no era el mismo, la situación era similar e incluso se consideraba normal para los directivos de la época.Para lograr una alta eficiencia en la cadena de suministro, es necesario identificar las fuerzas y factores que configuran el comportamiento de las empresas y sus interacciones con los participantes en su cadena. Una vez modelizado el sistema empresarial, es posible simular diversas situaciones y comprender las circunstancias que conducen a un resultado bueno o malo.

Este artículo pretende comprender el estado de la colaboración en logística entre industrias proveedoras y cadenas de supermercados en Brasil, estudiando la relación entre los elementos de colaboración y los elementos de desempeño logístico y costes de transacción identificados en la relación de asociación. La metodología se compone de un análisis cualitativo (mediante observación participativa) y cuantitativo, compuesto por una muestra de 125 representantes de los proveedores de 87 fabricantes de bienes de consumo. Se evaluaron las cuatro mayores cadenas de supermercados que operan en el país. A través de pruebas estadísticas y modelos de regresión, los resultados mostraron que algunos elementos de la colaboración influyen positivamente en el desempeño logístico de los proveedores, especialmente cuando se trata de desempeño logístico diferenciado (entregas urgentes y en períodos de alta demanda). La integración interpersonal es la que más contribuye a la mayor intensidad de colaboración, seguida de la integración estratégica y la integración táctica. La mayor intensidad de la integración estratégica y de las acciones conjuntas (relacionadas con los elementos de la integración táctica) contribuye a la disminución de las incertidumbres entre los participantes y estas acciones conjuntas contribuyen al aumento de la inversión en activos específicos.1. INTRODUCCIÓNEn los años noventa, el tiempo medio que tardaba una empresa en tramitar y entregar un pedido oscilaba entre 25 y 30 días y los errores de entrega eran frecuentes, lo que generaba una mayor necesidad de existencias en todos los eslabones de la cadena de suministro: fabricantes, mayoristas, distribuidores y minoristas (BOWERSOX; CLOSS; COOPER, 2006). Sin embargo, con la llegada de la globalización, este escenario ha ido cambiando debido a las nuevas exigencias derivadas de los altos niveles de competencia nacional e internacional. En este contexto, se destaca la aceleración en el cumplimiento de los pedidos en relación con la mejora del desempeño logístico en la gestión de la cadena de suministro (PAVAN; PIRES, 2004) y la construcción de alianzas estratégicas entre empresas. Se sabe que el éxito de cada empresa depende, en parte, de las demás, que juntas buscan satisfacer las necesidades de los consumidores finales (ANDERSON; NARUS, 1990; FROHLICH; WESTBROOK, 2001; SIMATUPANG; SRIDHARAN, 2002; CHOI et al., 2002).Las grandes cadenas de supermercados y sus proveedores han invertido en nuevos modelos de asociación o acuerdos de colaboración para mejorar su rendimiento y evitar retrabajos en las operaciones logísticas, reduciendo costes innecesarios.Este artículo pretende cuantificar el impacto de los elementos de colaboración sobre el rendimiento logístico y los costes de transacción y, además, evaluar los elementos más importantes desde la perspectiva de los representantes del sector.

El rápido ritmo de la innovación tecnológica en los últimos años ha tenido repercusiones sociales, políticas, culturales, ecológicas y económicas en las naciones. En los años 80 y 90, una comisión de la ONU se encargó de plantear los problemas a los que se enfrentaría la humanidad en las décadas venideras, lo que subvencionó la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Medio Ambiente y Desarrollo ECO-1992. En esta reunión, 179 países firmaron una agenda de compromisos para el siglo XXI, la Agenda XXI, y presentaron la propuesta de ecoeficiencia para ayudar a las empresas en la planificación medioambiental, abordando una nueva dimensión de la competitividad: producir de forma eficiente, utilizando menos insumos y generando menos residuos. Además de esta necesidad de conservación del medio ambiente, el ser humano exige que las empresas se apropien de las tecnologías de alta tecnología que existen en otros países. Sin embargo, dependiendo del nivel de desarrollo de los países, los empresarios deben tener cuidado de que los usuarios nativos estén preparados para absorber estas innovaciones. Este artículo presenta un modelo que investiga las vías necesarias para la apropiación de tecnología y define una metodología para calcular el nivel tecnológico en la toma de decisiones relativas a la apropiación de innovaciones. El estudio de caso aplicado es la apropiación de tecnología alemana para la fabricación de ladrillos cerámicos estructurales rojos de alta porosidad en Brasil. Se identifican brechas entre las expectativas del cliente y su percepción del producto ofrecido; estas brechas delinean el perfil tecnológico del producto. El experimento muestra que en Alemania el desarrollo de la industria cerámica se ha basado en la sostenibilidad, mientras que en Brasil este desarrollo es aún tímido, si se tienen en cuenta los requisitos medioambientales, especialmente en lo que se refiere a la equidad intergeneracional en la eficiencia energética. La prueba del modelo muestra que el proceso de apropiación de la innovación en las organizaciones debe ser implementado a partir de un proceso de planificación estratégica, que considere los ciclos de vida de la tecnología y las innovaciones futuras, infiriendo así que la modelización propuesta ayuda al empresario en lo que se refiere a la apropiación de las innovaciones tecnológicas a partir de un ambiente sostenible.

Este trabajo presenta una aplicación de la metodología multicriterio para la selección de inversiones estratégicas en Petróleo y Gas en el nordeste de Brasil, utilizando el método PROMETHEE II. El método utilizado en el estudio se seleccionó a partir de la modelización de las preferencias de los decisores, la definición de los criterios utilizados y sus respectivas ponderaciones. La aplicación numérica se basa en informaciones de la Planificación Estratégica de Petrobras para el período 2008-2012 y busca identificar el ordenamiento completo de las alternativas propuestas, considerando las variables estratégicas y operativas involucradas en el proceso decisorio.1. INTRODUCCIÓNLa decisión es el proceso que conduce directa o indirectamente a la elección de al menos una entre varias alternativas diferentes, todas ellas candidatas a resolver un problema dado (ALMEIDA, 2009; GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009). Además, el proceso de toma de decisiones se ha convertido hoy en día en una actividad muy compleja. Debido a la creciente velocidad de los cambios, los elevados volúmenes de inversión y el mayor nivel de incertidumbre en los entornos competitivos, ya no es posible determinar las opciones estratégicas de una organización utilizando únicamente las herramientas tradicionales. Por lo tanto, la toma de decisiones estratégicas en situaciones de incertidumbre en organizaciones insertas en entornos caracterizados por cambios rápidos requiere mejores juicios por parte de sus responsables, que puedan iluminar mejor la elección de las alternativas en juego (WRIGHT; KROLL; PARNELL, 2000).La decisión sobre la asignación de recursos en una cartera de proyectos puede requerir mucho tiempo y suele implicar a la alta dirección de la organización, para la que la escasez de tiempo es un hecho notorio (KEISLER, 2004). Concretamente, en la selección de proyectos de inversión en petróleo y gas, la elección de alternativas estratégicas se hace más compleja debido a la dependencia de otros grandes proyectos, que se desarrollan simultáneamente. El objetivo de este trabajo es proporcionar a los decisores un soporte que ayude a clarificar el problema analizado.La cadena de producción de petróleo y gas, desde la prospección a la exploración y la distribución de sus productos y servicios, se considera una actividad de altos riesgos e incertidumbres a lo largo de todo su proceso Además, la industria del petróleo y el gas ha registrado en los últimos años un aumento significativo de sus costes de exploración y producción.Las decisiones que hay que tomar implican una serie de variables económicas, sociales, medioambientales y políticas, así como recursos del orden de miles de millones de dólares; tales decisiones requieren criterios diversos a la hora de priorizar los proyectos en cuestión.

En los entornos industriales suele encontrarse un gran número de variables de proceso correlacionadas, lo que dificulta a los ingenieros la identificación de las variables clave. Los mínimos cuadrados parciales (PLS) se han aplicado con éxito para seleccionar las variables de proceso más relevantes para predecir las variables de respuesta. Sin embargo, muchas aplicaciones prácticas están más interesadas en clasificar correctamente el producto final en clases. Este trabajo aborda este problema de clasificación mediante la integración de la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) con la regla del vecino más cercano z y la máquina de vectores de soporte para la categorización de lotes de producción en dos niveles de calidad. Se desarrollan índices basados en parámetros PLS para evaluar la importancia de las variables. A continuación, se aplican los métodos de clasificación para reducir las variables ruidosas e irrelevantes basándose en los índices de importancia. El mejor subconjunto de variables se identifica controlando las variaciones del perfil de precisión mientras se eliminan variables. En tres conjuntos de datos, el enfoque propuesto redujo el número de variables necesarias para la clasificación de lotes de producción en un 90,6%, al tiempo que se obtenían clasificaciones un 29,2% más precisas.1. INTRODUCCIÓNEl problema de la selección de variables se ha estudiado en varios ámbitos por diferentes razones. Las áreas de matemáticas y estadística se han centrado en la identificación de un subconjunto de variables x que conduzcan a la mejor predicción de la variable de respuesta y, en el contexto de la regresión lineal. Para ello se han aplicado regresiones Stepwise, Backward y Forward, además de técnicas bayesianas (PHILIPHS; GUTTMAN, 1998; GEORGE, 2000; MEROLA; ABRAHAM, 2001).En ambientes industriales, el control del proceso productivo involucra un gran número de variables, como temperaturas, presiones y concentraciones de reactivos, entre otras. El creciente uso de sensores, junto con el aumento de los recursos computacionales para el almacenamiento de datos, ha dado lugar a escenarios complejos en términos de manejo y análisis de estos datos (KETTANEH et al., 2005). Así, la identificación de las variables más relevantes del proceso es un tema de fundamental importancia para el monitoreo de los parámetros del proceso productivo, además de ofrecer condiciones para la correcta caracterización de los productos de acuerdo con las especificaciones deseadas.La selección de variables en los procesos industriales puede justificarse por los siguientes aspectos (i) un modelo compuesto por un elevado número de variables puede presentar una adherencia satisfactoria a los datos modelizados, pero no ofrece garantías en términos de predicción (debido al excesivo número de variables independientes en el modelo sobreajustado) y clasificación (debido al ruido insertado por variables menos relevantes) (GUYSON; ELISSEEFF, 2003); (ii) la identificación de variables basada en el conocimiento empírico de expertos suele estar sujeta a equívocos; y (iii) la preferencia por modelos reducidos, ya que requieren menos tiempo de análisis y son menos complejos.

Este trabajo propone una nueva alternativa de generación de columnas (CG), basada en la relajación Lagrangeana con división en clusters (LagClus), para resolver el Problema de Programación Cuadrática Binaria No Restringida (PQB). La PQ es uno de los problemas clásicos de optimización no lineal, cuyo objetivo es resolver una función cuadrática mediante la elección de valores binarios adecuados para las variables de decisión. El GC propuesto trata un modelo lineal entero mixto (MILM) del PQ, que tiene restricciones representadas mediante un grafo y se particiona a través de una heurística de partición. Además de encontrar soluciones factibles, el método propuesto también presenta dos formas alternativas de obtener límites para el PQ. Se realizaron varios experimentos computacionales, utilizando instancias de difícil solución con diferentes características. El CG se compara con los métodos tradicionales de relajación de Lagrange y con otros métodos propuestos recientemente, y los resultados presentados son superiores para la mayoría de las instancias consideradas.1. INTRODUCCIÓNEl Problema de Programación Cuadrática Binaria No Restringida (PQB) consiste en maximizar (o minimizar) una función objetivo cuadrática mediante la elección de valores adecuados para variables de decisión binarias (BEASLEY, 1998). La PQ es un problema clásico NP-Hard (BILLIONNET; ELLOUMI, 2007) en el ámbito de la optimización no lineal. Este problema aborda aplicaciones en varias áreas, como: biología molecular (PHILLIPS; ROSEN, 1994); planificación de inversiones y análisis financiero (LAUGHUNN, 1970; McBRIDE; YORMARK, 1980), y algunos problemas de tipo CAD (KRARUP; PRUZAN, 1978). Además, la PQ sigue abordando numerosos problemas modelados mediante grafos, como el de máxima camarilla, máximo conjunto independiente y otros (PARDALOS; PHILLIPS, 1990; PARDALOS; RODGERS, 1992; PARDALOS; XUE, 1994).Los métodos exactos existentes para resolver el PQ (BILLIONNET; SUTTER, 1994; PARDALOS; RODGERS, 1990a; PARDALOS; RODGERS, 1990b) están restringidos a problemas con hasta 200 variables. Los métodos heurísticos (BEASLEY, 1998; GLOVER et al., 1998; PARDALOS; JHA, 1992) han mostrado buenos resultados para instancias con hasta 2500 variables.Una práctica habitual para resolver el PQ es la linealización de su modelo original (ADAMS et al., 2004; GLOVER; WOOLSEY, 1974; HANSEN; MEYER, 2009), es decir, la obtención de un modelo lineal equivalente cuyas soluciones se correspondan con el modelo cuadrático original.