Espacios. Vol. 37 (Nº 13) Año 2016. Pág. 27

Vigilancia tecnológica y análisis del ciclo de vida de la tecnología: evaluación del potencial comercial de un prototipo de guantes biodegradables a partir de almidón termoplástico de yuca

Technological surveillance and analysis of the technology life cycle: evaluation of the commercial potential of a prototype of biodegradable gloves made out thermoplastic starch from cassava

Raúl HERNÁNDEZ Zarta 1; Héctor Samuel VILLADA Castillo 2; Jhon Wilder ZARTHA Sossa 3; Bibiana ARANGO Alzate 4; Rudy Alberto GÓMEZ López 5; Lizzeth Katherine WALTEROS Ordoñez 6; Karen Lorena DELGADO Muñoz 7; Camilo Elías MONTILLA Buitrago 8; Giovanni Alejandro VARONA Beltrán 9; John Fredy MORENO Sarta 10; Gina Lía OROZCO Mendoza 11; Juan Carlos PALACIO Piedrahita 12

Recibido: 31/01/16 • Aprobado: 22/03/2016


Contenido

1. Antecedentes

2. Marco teórico

3. Metodología

4. Resultados

5. Discusión

6. Conclusiones

7. Recomendaciones

Referencias


RESUMEN:

En el artículo se presenta los resultados del análisis del ciclo de vida de la tecnología aplicado a tres tecnologías relacionadas con la fabricación de guantes biodegradables a partir de almidón termoplástico de yuca, para estas tecnologías se construyeron ecuaciones de búsqueda para artículos y patentes que fueron utilizadas en bases de datos especializadas. Para el análisis de la información fueron utilizadas las curvas en S las cuales permiten determinar el estado de la tecnología dentro de su ciclo de vida para de esta manera disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones con un punto de referencia o punto de inflexión. Las tecnologías seleccionadas fueron extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión, luego se determinaron las ecuaciones de búsqueda para artículos y patentes y posteriormente se acumularon los datos en los dos parámetros de desempeño elegidos. Todo lo anterior fue el insumo para aplicar trece modelos que ofrece el software especializado para curvas en S Sigmaplot, los cuales son: Sigmoidal 3 parámetros, Sigmoidal 4 parámetros, Sigmoidal 5 parámetros, Logístico 3 parámetros, Logístico 4 parámetros, Weibull 4 parámetros, Weibull 5 parámetros, Gompertz 3 parámetros, Gompertz 4 parámetros, Hill 3 parámetros, Hill 4 parámetros, Chapman 3 parámetros y Chapman 4 parámetros. El trabajo con los trece modelos tiene por objetivo encontrar los puntos de inflexión, que son aquellos que indican el momento o fase en el que se encuentra la tecnología. Después de aplicar los trece modelos a las tres tecnologías en los datos de artículos y patentes acumuladas, se selecciona el modelo que presenta mejor ajuste según los parámetros estadísticos establecidos: valor t: mayor que 2 y menor que -2; valor p: menor que 0.005; Durbin Watson: entre 1.8 y 2.2; R2 Ajustado: que tienda a 1. Por último, se realizó el análisis de la tecnología.
Palabras clave: Vigilancia tecnológica, guantes biodegradables, extrusión soplado, extrusión reactiva, coextrusión.

ABSTRACT:

The article presents the results of an analysis about the life cycle of a technology applied to three other technologies; related with the manufacturing of biodegradable gloves made out thermoplastic starch from cassava. Regarding the aforementioned technologies, search equations were formulated for the items and patents that were used in specialized databases. S curves were used to analyze the information, which help to determine the state of the technology within its life cycle. As a result, uncertainty can be diminished when it comes to making decisions with a reference point or an inflection point. The selected technologies were extrusion blow molding, reactive extrusion and co-extrusion. Afterwards, the search equations for items and patents were determined. Lastly, the data was accumulated using the two chosen performance parameters. The aforementioned was the input needed to apply thirteen models that the specialized software for SigmaPlot S curves offers. The thirteen models are: Sigmoidal 3 parameters, Sigmoidal 4 parameters, Sigmoidal 5 parameters, Logistic 3 parameters, Logistic 4 parameters, Weibull 4 parameters, Weibull 5 parameters, Gompertz 3 parameters, Gompertz 4 parameters, Hill 3 parameters, Hill 4 parameters, Chapman 3 parameters and Chapman 4 parameters. Working with thirteen models aims to find inflection points, which indicate the stage or phase in which the technology is. After applying the thirteen models to all three technologies in the data of accumulated items and patents, we select the model that presents the best fit according to the established statistical parameters: T-Value: greater than 2 and less than -2; P-Value: less than 0.005; Durbin Watson: between 1.8 and 2.2; Adjusted R2: leaning towards 1. Finally, the analysis of the technology was performed.
Keywords: Technology surveillance, biodegradable gloves, extrusion blow molding, reactive extrusion, coextrusion

1. Antecedentes

La práctica de la Vigilancia Tecnológica y las Curvas en S no han sido ajenas a los proyectos emprendidos por en Colombia, se hace hincapié al proyecto de regalías relacionado con empaques biodegradables al 2032, el cual contó con el estudio de VT y su posterior análisis del ciclo de vida de la tecnología. El objetivo de la vigilancia tecnológica realizada al proyecto de empaques biodegradables sirvió para la construcción del árbol de temas, innovaciones, tecnologías que fue la base para el cuestionario de la primera ronda Delphi, del estudio de prospectiva al 2032. (Zartha et al. 2015a).

Otro aspecto importante a resaltar, es la relación que tuvo la elección de la tres tecnologías para este estudio en guantes biodegradables y los resultados de tecnologías prioritarias obtenidas del estudio de futuro en empaques biodegradables, ya que las tecnologías con un consenso superior en las tres rondas fueron: doble tornillo de extrusión, extrusión reactiva, coextrusión, soplado de extrusión de película, moldeo por inyección, aerosol, colaminado, bioprocesos y las nanotecnologías las cuales serán de alta importancia al 2032. (Zartha et al. 2015b).

También se resalta la importancia de los estudios de Vigilancia tecnológica en iniciativas, planes, proyectos, modelos de negocio emprendidos por universidades y empresas para conocer el comportamiento de innovaciones y tecnologías en el mundo en los temas de interés seleccionados.

2. Marco teórico

2.1. Vigilancia Tecnológica

El proceso sistemático de la Vigilancia Tecnológica consiste en recoger, analizar y difundir información de diversa índole, ya sea en ámbitos económico, tecnológico, político, social, entre otros, con el objetivo de identificar oportunidades y amenazas para mejorar la formulación y ejecución de la estrategia en las organizaciones (Escorsa, Maspons, 2001 citado por Zartha, López 2014).

Otra definición de Vigilancia Tecnológica es la que ofrece la norma UNE española, la cual define a la VT como un "proceso organizado, selectivo y permanente, de captar información del exterior y de la propia organización sobre ciencia y tecnología, seleccionarla, analizarla, difundirla y comunicarla, para convertirla en conocimiento, para tomar decisiones con menor riesgo y poder anticiparse a los cambios". (UNE 166006:2011)

Además, esa  captura, análisis, difusión y explotación de información técnica, es útil para la permanencia y crecimiento, ya sea de una universidad o empresa. La búsqueda de antecedentes en bases de datos de artículos y patentes, facilita la detección de las tecnologías e innovaciones emergentes y de la evolución de las tecnologías que suscitan especial interés en un campo especifico seleccionado. (Manderieux, 2011).

2.2. Curvas en S para el análisis del ciclo de vida de la tecnología

Por otra parte, las curvas en S o análisis del ciclo de vida de la tecnología, son de gran importancia en los estudios de vigilancia tecnológica para identificar el estado de desarrollo de una tecnología. En los estudios relacionados al uso de las Curvas en S se identifican diferentes etapas o fases delimitadas por puntos específicos en su crecimiento. Esta evolución ha sido estudiada por autores como Nelson y Winter (1997), Dosi (1982), Pérez (2001), Ortiz y Pedroza, (2006), Kucharavy y De Guio (2007) entre otros. En la figura 1 se describe la evolución de una tecnología y su trayectoria por medio de Curvas en S.

Figura 1. Evolución de una tecnología

 Fuente: Modificado de Ortiz y Pedrosa, (2006)

Zartha y Avalos (2009, 2010) han trabajado en la aplicación de esta metodología en productos y tecnologías del sector químico, agroindustrial y farmacéutico desde 2007; en la actualidad se ha aplicado a estudios de prospectiva, utilizando la recolección de datos que describieran su desempeño en el tiempo. Con su aplicación en el análisis de tecnologías  en los sectores mencionados, demostraron que los ciclos de las tecnologías tienen un comportamiento similar al crecimiento poblacional, con lo que se puede plantear decisiones estratégicas basadas en la evolución de la curva.

Extrusión soplado

Esta tecnología consta del proceso mediante el cual se obtiene un cuerpo hueco con el empleo de gas (aire), este sirve para expandir una preforma de plástico fundido dentro de un molde. (Almeida, 2007)

Extrusión reactiva

"Se trata de un pretratamiento versátil que puede ser usado solo o en combinación con otros pretratamientos. Por ejemplo, según la configuración de proceso, se puede añadir un catalizador químico antes, o durante la extrusión (extrusión reactiva), para potenciar el efecto sobre la biomasa". (Duque, 2015)

Coextrusión

Tecnología de extrusión simultánea a través de un cabezal (dado, boquilla o molde) de más de un polímero, a su vez, es un proceso de elaboración de una estructura multicapa (botella, film o lámina) por la extrusión simultanea de dos o más polímeros. (Rincón, 2007)

 

3. Metodología

3.1. Vigilancia tecnológica

De acuerdo a las tres tecnologías propuestas en el proyecto, se realizó la planeación, búsqueda y análisis de información alrededor del tema de interés, con el fin de llegar a la construcción de un mapa de tecnologías. Es importante resaltar que los temas/tecnologías/materias primas de interés para el estudio y su posterior búsqueda de información, necesitó de la participación de investigadores de la Universidad del Cauca, quienes conocen el direccionamiento del estudio y su aplicación en esta región.

En la figura 2, se presenta los pasos iniciales a seguir dentro de la metodología de VT:es

Figura 2. Pasos iniciales de la metodología VT

Fuente: Elaboración propia

La metodología utilizada se observa en la figura 3, en general, para la elección del tema o tecnologías a vigilar, son descritas en los factores críticos de vigilancia, además, se realizó una identificación de tecnologías, estudios que soporten el fortalecimiento tecnológico para cada tecnología seleccionada, entre otros.

Figura 3. Metodología VT

Fuente: Adaptado de Sánchez, J. M y Palop, F (2002)

3.2. Curvas en S

Con base en las series de tiempo obtenidas de la vigilancia tecnológica, se procederá a la construcción de las curvas en S, en artículos y patentes en las tecnologías seleccionadas, a continuación se detalla el proceso:

  1. Se realizó la búsqueda en bases especializadas como Scopus y  Bases de datos de patentes (Americana, japonesa, WIPO, entre otras) sobre artículos y patentes relacionados con las tecnologías seleccionadas. Para garantizar la validez y exactitud de los datos se elaboran ecuaciones de búsqueda, las cuales son revisadas por un experto en el tema.
  2. Se tabularon los datos obtenidos de artículos y patentes, especificando su respectivo año y cantidad, y se acumulan los valores con el objetivo de introducirlos como parámetros de entrada en el software Sigmaplot y a través de regresiones no lineales se aplican 13 modelos, de los cuales se selecciona el de mejor ajuste y se obtienen las respectivas curvas en S.
  3. Se aprobaron y validaron las curvas obtenidas teniendo en cuenta los datos estadísticos arrojados por el software: R2 ajustado, valor t, valor P y Durbin Watson (DW). Posteriormente se analiza el ciclo de vida de las tecnologías seleccionadas teniendo en cuenta los puntos de inflexión obtenidos.

En la figura 4 se observa un resumen de la metodología sugerida:

Figura 4. Metodología para el análisis de una tecnología a través de curvas en S

Fuente: Zartha, Palop, Arango, Vélez & Avalos (2013)

4. Resultados

Con las tecnologías seleccionadas: extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión se construyeron las ecuaciones de búsqueda (tabla 1) para artículos y patentes para ser utilizadas en bases de datos especializadas, en este caso, dada su pertinencia, fueron seleccionadas: Scopus, para la búsqueda de artículos y Freepatentsonline, para la búsqueda de patentes.

Tabla 1. Ecuaciones de búsqueda

Ecuaciones de búsqueda

Artículos

TITLE-ABS-KEY(extrusion blown biodegradable films)

TITLE-ABS-KEY(reactive  extrusion  in  biodegradable  films)

TITLE-ABS-KEY(coextrusion in biodegradable films)

Ecuaciones de búsqueda

Patentes

ABST/(extrusion blown) AND biodegradable films

ABST/(reactive  extrusion)  AND  biodegradable  films

ABST/(coextrusion) AND biodegradable films

Fuente: Elaboración propia

De acuerdo con la información obtenida a partir de las ecuaciones de búsqueda para artículos y patentes en las tres tecnologías, se tomaron los datos de publicación y se acumularon para crear la serie de datos a utilizar en el software Sigmaplot, a continuación se muestra los resultados obtenidos de la aplicación de los trece modelos:

4.1. Series de datos para artículos

En la tabla 2, se muestran las series de datos utilizadas en el software Sigmaplot para hallar los puntos de inflexión en cada tecnología seleccionada en artículos:

Tabla 2. Serie de datos artículos de las tres tecnologías

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos de curvas en S a la serie de datos de artículos en las tres tecnologías, se obtuvieron las siguientes curvas: figura 5, extrusión Blown, figura 6, extrusión reactiva, figura 7, coextrusión.

Figura 5. Extrusión Blown

Fuente: Software Sigmaplot

En los modelos Gompertz 3 y 4 parámetros, no hubo convergencia en los datos, por lo que no existe gráfica.

Figura 6. Extrusión reactiva

Fuente: Software Sigmaplot

En el modelo Gompertz 3 parámetros, no hubo convergencia en los datos, por lo que no existe gráfica.

Figura 7. Coextrusión

Fuente: Software Sigmaplot

En el modelo Gompertz 4 parámetros, no hubo convergencia en los datos, por lo que no existe gráfica.

4.2. Series de datos para patentes

En la tabla 3, se muestran las series de datos utilizadas en el software Sigmaplot para hallar los puntos de inflexión en cada tecnología seleccionada en patentes:

Tabla 3. Las series de datos patentes de las tres tecnologías

Después de aplicar los trece modelos de curvas en S a la serie de datos de patentes en las tres tecnologías, se obtuvieron las siguientes curvas: figura 8, extrusión Blown, figura 9, extrusión reactiva, figura 10, coextrusión.

Figura 8. Extrusión Blown

Fuente: Software Sigmaplot

En el modelo Chapman 3 parámetros, no hubo convergencia en los datos, por lo que no existe gráfica.

Figura 9. Extrusión reactiva

Fuente: Software Sigmaplot

----

Figura 10. Coextrusión

 Fuente: Software Sigmaplot

5. Discusión

En cuanto a artículos en las tres tecnologías se obtuvo la siguiente información:

Se observa los valores de cada uno de los trece modelos aplicados a la tecnología extrusión - soplado y su validez. (Tabla 4)

Tabla 4. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en artículos de extrusión – soplado

Artículos. Extrusión-soplado

Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor t (a)

Valor t (b)

Valor t (c)

Valor t (Yo)

Valor p

Valor p (a)

Valor p (b)

Valor p (c)

Valor p (Yo)

D-W

No

Sigmoidal 3

2081

0.9874

0.0138

0.0000375

9.9305

 

 

0.9891

1.0000

<0.0001

 

 

0.4615

No

Sigmoidal 4

2070

0.9893

0.0380

0.0000957

6.3761

 

1.8539

0.9700

0.9999

<0.0001

 

0.0756

0.5893

No

Sigmoidal 5

2015

0.9896

1253.2638

2.7235

0.3893

0.3820

2.8371

<0.0001

0.0118

0.7005

0.7058

0.0091

0.5632

No

Logístico 3

2088

0.9873

0.0055

0.0000154

-9.9395

 

 

0.9957

1.0000

<0.0001

 

 

0.4574

No

Logístico 4

2070

0.9893

0.0426

0.0001

-6.3819

 

1.8901

0.9664

0.9999

<0.0001

 

0.0704

0.5872

No

Weibull 4

2067

0.9869

0.0467

0.0001

0.0141

0.0135

 

0.9631

0.9999

0.9888

0.9893

 

0.4607

No

Weibull 5

2057

0.9888

0.1019

0.0003

0.0058

0.0057

1.6367

0.9197

0.9998

0.9955

0.9955

0.1147

0.5888

No

Gompertz 3

No se ajustó porque requería más iteraciones

No

Gompertz 4

No se ajustó porque requería más iteraciones

No

Hill 3

2110

0.4787

1.5690

0.0173

8.5861

 

 

0.1287

0.9864

<0.0001

 

 

0.0698

No

Hill 4

2044

0.7813

No hay valor

No hay valor

No hay valor

No hay valor

No hay valor

<0.0001

<0.0001

<0.0001

<0.0001

<0.0001

0.1251

No

Chapman 3

613662579

0.9854

5.1582

1.2968

97.4571

 

 

<0.0001

0.2061

<0.0001

 

 

0.3942

No

Chapman 4

584013699

0.9872

4.0033

0.9807

68.8887

 

1.4753

0.0005

0.3361

<0.0001

 

0.1526

0.4659

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología extrusión-soplado, se puede observar que de los trece modelos, ninguno se ajusta a los parámetros estadísticos establecidos.

Por ejemplo, al observar el modelo Sigmoidal 3, el valor t (b) para el año 2081 se encuentra entre 2 y -2, y el valor p no es menor que 0.005, esto invalida la hipótesis y no se puede aceptar que ese sea el punto de inflexión.

Aunque ninguno de los trece modelos se ajusta a la serie de datos real, se puede observar que casi todos ellos arrojan valores de punto de inflexión por encima del año 2015, y la gran mayoría proyectan el punto de inflexión por encima de 2044, dada la incertidumbre que la tecnología representa, no es posible generar conclusiones sobre esas fechas que son muy lejanas al momento del análisis, pero si permite observar, con base en ese parámetro de desempeño de artículos que la tecnología se encuentra en sus primeras fases del ciclo de vida, como se observa en la figura 11:

Figura 11. Evolución de la tecnología extrusión Blown

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

En la tabla 5, se muestra la aplicación de los modelos de curvas en S, para la tecnología extrusión reactiva.

Tabla 5. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en artículos de extrusión reactiva

Artículos.

Extrusión reactiva

Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor t (a)

Valor t (b)

Valor t (c)

Valor t (Yo)

Valor p

Valor p (a)

Valor p (b)

Valor p (c)

Valor p (Yo)

D-W

No

Sigmoidal 3

38 (2018)

0.9559

4.0991

1.2302

6.3956

 

 

0.0003

0.2285

<0.0001

 

 

0.3482

Si

Sigmoidal 4

25 (2012)

0.9864

78.8472

20.3961

10.0760

 

12.6296

<0.0001

<0.0001

<0.0001

 

<0.0001

0.7625

No

Sigmoidal 5

27 (2013)

0.9882

43.6317

26.8094

2.6990

2.0171

10.0157

<0.0001

<0.0001

0.0118

0.0537

<0.0001

0.9439

No

Logístico 3

2110.1025

0.9367

0.000046

0.000016

-4.0181

 

 

1.0000

1.0000

0.0004

 

 

0.2393

Si

Logístico 4

25 (2012)

0.9846

61.106

15.7134

-8.7928

 

13.0828

<0.0001

<0.0001

<0.0001

 

<0.0001

0.6722

No

Weibull 4

29 (2014)

0.9551

5.3699

1.8768

0.0028

0.0028

 

<0.0001

0.0710

0.9977

0.9977

 

0.3369

No

Weibull 5

25 (2012)

0.9864

69.4332

29.9253

0.0025

0.0025

11.333

<0.0001

<0.0001

0.9980

0.9980

<0.0001

0.8903

No

Gompertz 3

No se ajustó porque requería más iteraciones

Si

Gompertz 4

24 (2011)

0.9812

55.7616

11.6248

6.4913

 

12.8701

<0.0001

<0.0001

<0.0001

 

<0.0001

0.5632

No

Hill 3

1983.4283

0.9367

0.000055

0.000020

4.042400

 

 

1.0000

1.0000

0.0004

 

 

0.2393

Si

Hill 4

25 (2012)

0.9846

61.1060

15.7133

8.7928

 

13.0828

<0.0001

<0.0001

<0.0001

 

<0.0001

0.6722

No

Chapman 3

2.8152

0.9367

1.9515

0.0004

0.0010

 

 

0.0607

0.9997

0.9992

 

 

0.2393

No

Chapman 4

531.1323

0.9812

1.1191

11.6044

6.4313

 

12.8835

0.2726

<0.0001

<0.0001

 

<0.0001

0.5624

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología extrusión reactiva, se puede observar que de los trece modelos, Sigmoidal 4 parámetros, Logístico 4 parámetros, Gompertz 4 parámetros y Hill 4 parámetros se ajustan a los parámetros estadísticos establecidos, en el año 2011-2012, esta tecnología, basados en el parámetro de desempeño de artículos y según el ciclo de vida, se encuentra en las fases de madura y en declive, como se observa en la figura 12:

Figura 12. Evolución de la tecnología extrusión reactiva

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

Por último, en el análisis para artículos, (tabla 6), se denotan los resultados de la aplicación de los modelos del software Sigmaplot a la tecnología coextrusión.

Tabla 6. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en artículos coextrusión

Artículos. Coextrusión

Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor t (a)

Valor t (b)

Valor t (c)

Valor t (Yo)

Valor p

Valor p (a)

Valor p (b)

Valor p (c)

Valor p (Yo)

D-W

No

Sigmoidal 3

59 (2030)

0.8750

0.6956

0.2519

2.7437

 

 

0.4926

0.8030

0.0107

 

 

0.7229

No

Sigmoidal 4

206.9037

0.8712

0.0009

0.000091

0.2677

 

-0.1032

0.9993

0.9999

0.7910

 

0.9186

0.7242

No

Sigmoidal 5

26 (2013)

0.8762

19.0988

6.0635

0.0101

0.0101

0.8921

<0.0001

<0.0001

0.9920

0.9920

0.3808

0.7530

No

Logístico 3

387587485

0.8391

0.000001

0.000001

-2.0945

 

 

1.0000

1.0000

0.0457

 

 

0.5315

No

Logístico 4

39696.232

0.8616

0.000014

0.000009

-1.3534

 

2.8039

1.0000

1.0000

0.1876

 

0.0094

0.6812

No

Weibull 4

218.2216

0.8704

0.0008

0.0001

0.0012

0.0544

 

0.9994

0.9999

0.9991

0.9570

 

0.7229

No

Weibull 5

194.9501

0.8660

0.0005

0.000056

0.0010

0.0009

-0.0488

0.9996

1.0000

0.9992

0.9993

0.9615

0.7241

No

Gompertz 3

366.0836

0.8752

0.2266

0.0351

0.3132

 

 

0.8224

0.9723

0.7565

 

 

0.7231

No

Gompertz 4

No se ajustó porque requería más iteraciones

No

Hill 3

167384759

0.8391

0.000002

0.000002

2.2639

 

 

1.0000

1.0000

0.0318

 

 

0.5315

No

Hill 4

27713.020

0.8616

0.000026

0.000016

1.3589

 

2.8059

1.0000

1.0000

0.1859

 

0.0094

0.6812

No

Chapman 3

0.8626

0.8391

5.0944

0.0005

0.0004

 

 

<0.0001

0.9996

0.9997

 

 

0.5314

No

Chapman 4

1.6126

0.8616

1.8284

0.0002

0.0004

 

3.4784

0.0790

0.9998

0.9997

 

0.0018

0.6811

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología Coextrusión, se puede observar que de los trece modelos, ninguno se ajusta a los parámetros estadísticos establecidos.

Por ejemplo, al observar el modelo Sigmoidal 3, el valor t para el año 2030 no se encuentra entre 2 y -2, y el valor p no es menor que 0.005, esto invalida la hipótesis y no se puede aceptar que ese sea el punto de inflexión.

Aunque ninguno de los trece modelos se ajusta a la serie de datos real, se puede observar que casi todos ellos arrojan valores de punto de inflexión por encima del año 2013, y la gran mayoría proyectan el punto de inflexión por encima de 2030, dada la incertidumbre que la tecnología representa, no es posible generar conclusiones sobre esas fechas que son muy lejanas al momento del análisis, pero si permite observar, con base en este parámetro de desempeño, que la tecnología se encuentra en sus primeras fases del ciclo de vida, como se observa en la figura 13:

Figura 13. Evolución de la tecnología coextrusión

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

En la serie de datos de artículos de las tecnologías extrusión-soplado y coextrusión, se aplicaron los trece modelos para curvas en S, dando como resultado que ninguno de ellos presentó un ajuste, lo cual no permite determinar un punto de inflexión. Lo anterior, apunta a que dichas tecnologías son emergentes. Lo cual significa que son tecnologías que por ahora presentan un incipiente impacto competitivo a hoy, aunque según su uso pueden ser potenciales a futuro, además representan una gran oportunidad para seguir investigando y escribiendo sobre ellas. En cuanto a la tecnología extrusión reactiva, cuatro modelos se ajustaron según los parámetros estadísticos descritos, esto puede significar que esta tecnología según el ciclo de vida, se encuentra en las fases de madura y en declive.

Con base en la metodología propuesta para el cálculo de puntos de inflexión, puede reducirse la incertidumbre en la toma de decisiones sobre el ciclo de vida de las tecnologías analizadas, (figura 14), esta reducción puede considerarse especialmente útil en las siguientes situaciones:

Identificación del estado de la tecnología (antes y después del punto de inflexión): Ya que el punto de inflexión no se ha presentado, en las tecnologías extrusión-soplado y coextrusión, desde el punto de vista de artículos, es una tecnología emergente, ya la tecnología extrusión reactiva está en la parte de madura o en declive.

Figura 14. Evolución de las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

En la figura 15, se observa como determinar el momento adecuado para aplicar mecanismos de derecho tecnológico y propiedad intelectual: ya que el punto de inflexión no se ha presentado en las tecnologías extrusión-soplado y coextrusión, la tecnología es susceptible de protegerse, es un momento adecuado para publicar, y para la tecnología extrusión reactiva está en una fase de madurez por lo que es de fácil acceso y ampliamente conocida.

Figura 15. Mecanismos de derecho tecnológico y propiedad intelectual en las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Pérez (1988, 2001) citado por Zartha et al. (2014)

Establecimiento de estrategias adecuadas de monitoreo e inversión. Como las tecnologías extrusión-soplado y coextrusión, se encuentran en fase emergente o entrante, es conveniente continuar vigilando estas tecnologías y hacer inversión selectiva y en la tecnología extrusión reactiva es conveniente no sobreinvertir y tratar de construir propiamente. (figura 16).

Figura 16. Estrategias de monitoreo e inversión en las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza, (2006)

En cuanto a patentes en las tres tecnologías se obtuvo la siguiente información:

Después de aplicar los trece modelos de curvas en S, a la tecnología se muestra en la tabla 7, los valores obtenidos.

Tabla 7. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en patentes en extrusión - soplado

Patentes.

Extrusion-Soplado

 Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor p

D-W

Si

Sigmoidal 3

2004.6769

0.9737

1847.3843

<0.0001

1.0972

Si 

Sigmoidal 4

2005.1975

0.9751

999.5047

<0.0001

1.2065

No 

Sigmoidal 5

1904.2525

0.9751

0.0144

0.9886

1.2437

 Si

Logístico 3

2004.7009

0.9738

1831.3952

<0.0001

1.0991

 Si

Logístico 4

2005.2460

0.9751

984.9085

<0.0001

1.2068

 Si

Weibull 4

2007.6212

0.9761

287.3385

<0.0001

1.2445

 No

Weibull 5

24618.0548

0.9816

0.8612

0.3984

1.5681

 Si

Gompertz 3

2003.9685

0.9771

1117.2091

<0.0001

1.2440

 Si

Gompertz 4

2003.9327

0.9762

989.4418

<0.0001

1.2438

No

Hill 3

2013.0225

0.4787

12.2244

<0.0001

0.0683

No

Hill 4

2014.4339

0.3951

3.7937

0.0009

0.0629

No

Chapman 3

No se ajustó porque requería más iteraciones

No

Chapman 4

150.4985

0.9712

0.0032

0.9975

1.0729

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología extrusión-soplado, se puede observar que de los trece modelos, los modelos que mejor se ajustan a los parámetros estadísticos establecidos son: Sigmoidal 3 y 4 parámetros, Logístico 3 y 4 parámetros, Weibull 4 parámetros y Gompertz 3 y 4 parámetros con el punto de inflexión entre el año 2003-2007, de acuerdo al punto de inflexión, con base en el parámetro de desempeño de patentes, la tecnología se encuentra en la fase del ciclo de vida, de madura o en declive como se observa en la figura 17:

Figura 17. Evolución de la tecnología extrusión Blown

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

Por otro lado, en la tecnología de extrusión reactiva, después de aplicar los modelos de curvas en S, se denotan los valores obtenidos en la tabla 8.

Tabla 8. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en patentes en extrusión reactiva

Patentes.

Extrusión Reactiva

 Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor p

D-W

 Si

Sigmoidal 3

2006.1127

0.9944

5867.5934

<0.0001

1.4391

 Si

Sigmoidal 4

2006.1179

0.9951

4861.4005

<0.0001

1.7192

No

Sigmoidal 5

1939.2257

0.9957

0.0458

0.9640

1.9887

Si

Logístico 3

2006.1228

0.9945

5844.8595

<0.0001

1.4452

Si

Logístico 4

2006.1344

0.9951

4838.8420

<0.0001

1.7211

Si

Weibull 4

2006.5840

0.9954

2312.6914

<0.0001

1.7938

Si

Weibull 5

2009.2880

0.9963

818.9502

<0.0001

2.1735

Si

Gompertz 3

2005.3281

0.9959

4016.1284

<0.0001

1.8761

Si

Gompertz 4

2005.2026

0.9960

4794.6527

<0.0001

1.9887

No

Hill 3

2006.3509

0.3183

18.9726

<0.0001

0.0341

No

Hill 4

2012.8376

0.2544

5.8523

<0.0001

0.0336

No

Chapman 3

428173.8688

0.9355

0.0206

0.9838

0.2306

No

Chapman 4

107.5643

0.9874

0.0021

0.9984

0.8539

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología extrusión reactiva, se puede observar que de los trece modelos, los modelos que mejor se ajustan a los parámetros estadísticos establecidos son: Sigmoidal 3 y 4 parámetros, Logístico 3 y 4 parámetros, Weibull 4 y 5 parámetros y Gompertz 3 y 4 parámetros con el punto de inflexión entre el año 2005-2009, basados en el parámetro de desempeño de patentes, la tecnología se encuentra en la fase del ciclo de vida, de madura o en declive como se observa en la figura 18:

Figura 18. Evolución de la tecnología extrusión reactiva

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

Por último, después de aplicar los modelos de curvas en S del software Sigmaplot, en la tecnología coextrusión, se observan los resultados en la tabla 9.

Tabla 9. Resultados de la aplicación de los modelos de curvas en S en patentes en coextrusión

Patentes.

Coextrusión

 Validez

Modelo

Punto de inflexión

R2 Ajustado

Valor t

Valor p

D-W

 Si 

Sigmoidal 3

2007.8505

0.9761

2042.2838

<0.0001

1.0803

 Si

Sigmoidal 4

2007.5704

0.9751

2364.5407

<0.0001

2.1047

  Si

Sigmoidal 5

2007.2143

0.9737

184.2601

<0.0001

1.1032

  Si

Logístico 3

2007.8708

0.9761

2023.3963

<0.0001

1.0796

  Si

Logístico 4

2007.5810

0.9751

2350.6021

<0.0001

1.1046

  Si

Weibull 4

2007.0283

0.9739

1716.9042

<0.0001

1.0670

  Si

Weibull 5

2007.4666

0.9727

915.1179

<0.0001

1.0746

  Si

Gompertz 3

2009.6458

0.9734

673.1008

<0.0001

0.9586

  Si

Gompertz 4

2007.4267

0.9739

1247.9175

<0.0001

1.0395

No

Hill 3

2017.2219

0.3664

4.4764

0.0003

0.0647

No

Hill 4

2021.7061

0.3174

4.8304

0.0001

0.0637

No

Chapman 3

113630

0.9413

0.0222

0.9825

0.4777

No

Chapman 4

4630.6843

0.9645

0.0041

0.9968

0.7753

Fuente: Elaboración propia

Después de aplicar los trece modelos en la tecnología Coextrusión, se puede observar que de los trece modelos, los modelos que mejor se ajustan a los parámetros estadísticos establecidos son: Sigmoidal 3,4 y 5 parámetros, Logístico 3 y 4 parámetros, Weibull 4 y 5 parámetros y Gompertz 3 y 4 parámetros con el punto de inflexión entre el año 2007-2009, de acuerdo al parámetro de desempeño, la tecnología se encuentra en la fase del ciclo de vida, de madura o en declive como se observa en la figura 19:

Figura 19. Evolución de la tecnología coextrusión

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

En la serie de datos de patentes de las tres tecnologías extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión, se aplicaron los trece modelos para curvas en S, los resultados para cada tecnología del punto de inflexión, bajo el parámetro de desempeño de patentes, se presenta en los años 2003-2007, 2005-2009 y 2007-2009 respectivamente, con base en los modelos, estas tecnologías están en una fase madura o en declive.

De acuerdo a la metodología propuesta para el cálculo de puntos de inflexión, puede reducirse la incertidumbre en la toma de decisiones sobre el ciclo de vida de las tecnologías analizadas, (figura 20), esta reducción puede considerarse especialmente útil en las siguientes situaciones:

Identificación del estado de la tecnología (antes y después del punto de inflexión): Ya que el punto de inflexión ya se presentó, en las tecnologías extrusión-soplado extrusión reactiva y coextrusión, desde el punto de vista de patentes, es una tecnología madura o en declive.

Figura 20. Evolución de las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza (2006), citado por Zartha et al. (2014)

En la figura 21, se observa la determinación del momento adecuado para aplicar mecanismos de derecho tecnológico y propiedad intelectual: ya que el punto de inflexión ya se ha presentado en las tecnologías extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión, la tecnología no es susceptible de protegerse, no es un momento adecuado para patentar, y está en una fase de madurez por lo que es de fácil acceso y ampliamente conocido.

Figura 21. Mecanismos de derecho tecnológico y propiedad intelectual en las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Pérez (1988, 2001) citado por Zartha et al. (2014)

Establecimiento de estrategias adecuadas de monitoreo e inversión. Como las tecnologías extrusión-soplado extrusión reactiva y coextrusión, se encuentran en fase madura o en declive, es conveniente no sobreinvertir y tratar de construir propiamente. (figura 22).

Figura 22. Estrategias de monitoreo e inversión en las tres tecnologías

Fuente: Adaptado de Ortiz y Pedroza, (2006)

6. Conclusiones

El modelo Sigmoidal 4 parámetros fue el que mejor se ajustó a la tecnología extrusión reactiva; este mismo modelo fue el de mejor ajuste en cuanto a patentes en las tres tecnologías: extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión, este patrón es importante ya que el modelo sigmoidal también ha sido el modelo representativo el análisis de otras tecnologías de interés agroindustrial tales como: Esterilización en artículos, Secado en patentes, Zartha et al. (2014), Emulsificación, Sedimentación, Centrifugación, Molienda, Evaporación, Plasma frío y Alta presión, Zartha et al. (2015c)

En cuanto a los resultados obtenidos en las tecnologías de extrusión-soplado, y coextrusión en el parámetro de desempeño de artículos, se evidencia un alto potencial de publicación, en cambio la tecnología extrusión reactiva la cual tuvo el punto de inflexión en el 2012, indica que la dinámica de publicaciones sobre esta tecnología es de maduración plena y que posiblemente los investigadores están migrando a publicar sobre otras tecnologías entrantes

Con base en el parámetro de desempeño de patentes, las tres tecnologías estudiadas presentaron puntos de inflexión pasado entre 2003 y 2009, esto indica que la dinámica de patentamiento sobre estas tecnologías ha disminuido.

Las tres tecnologías analizadas se encuentran en una zona que es propia de tecnologías con puntos de inflexión futuros en cuanto a artículos y puntos de inflexión en el pasado en cuanto a patentes (con referencia al 2015), esto invita a la búsqueda de nuevas tecnologías o tecnologías derivadas relacionadas con extrusión-soplado, extrusión reactiva y coextrusión, que puedan generar los dos puntos de inflexión a futuro, es decir, la vigilancia de tecnologías emergentes en el área debe continuar.

Con respecto a países con mayor número de publicaciones en el tema, las principales instituciones que están desarrollando investigación o productos de las tecnologías seleccionadas, sobresale China, país que ha cambiado su estrategia de ser imitadores a desarrolladores en los últimos años.

7. Recomendaciones

A partir de los resultados obtenidos se considera pertinente y complementario al estudio del ciclo de vida de las tecnologías, realizar un estudio prospectivo para comprender mejor el curso que van a tomar dichas tecnologías y tomar decisiones en el largo plazo, un futuro estudio de prospectiva puede arrojar luces a través de la opinión de expertos sobre las principales barreras que tendrá cada tecnología en un horizonte de tiempo elegido, sobre el estado que podrá tener esa tecnología en el largo plazo y sobre las innovaciones tecnológicas que podrán generarse en el futuro.

Se debe articular la información obtenida con el objetivo inicial de mercado, esto significa tomar la información de artículos y patentes y articularla con el producto o servicio que se pretende generar en guantes biodegradables, contextualizar el uso de estas tecnologías en el campo de interés y revisar el impacto de las mismas.

Referencias

Almeida, C. (2007). Optimización de las propiedades finales de productos moldeados por extrusion soplado. Informe final de cursos en cooperación. Universidad Simon Bolivar.

Dosi, G. (1982). Technological paradigms and technological trajectories: A suggested interpretation of determinants and directions of technical change. Research Policy, 2(3).

Duque, A. (2015). Pretratamiento de extrusión reactiva para la producción de bioetanol a partir de paja de cebada. Tesis doctoral. Escuela de Ingenierías Industrales, Universidad de Valladolid.

Kucharavy, D., & De Guio, R. (2007). Application of S-Shaped Curves. TRIZ-Future conference 2007: Current Scientific and Industrial Reality. Frankfurt.

Manderieux, L. (2011). Guía práctica para la creación y la gestión de oficinas de transferencia de tecnología en universidades y centros de investigación de américa latina. El rol de la propiedad intelectual. Organización Mundial de la Propiedad Intelectual.

Nelson, R., & Winter, S. (1977). In search of a useful theory of innovation. Research Policy, 6(1), 36-76.

Ortiz, S., Pedroza, A. (2006) ¿QUÉ ES LA GESTIÓN DE LA INNOVACIÓN Y LA TECNOLOGÍA (GInnT)?. Journal of Technology Management  & Innovation. Vol. 1, No. 2.

Pérez, C. (2001). Cambio tecnológico y oportunidades del desarrollo como blanco móvil. . Revista de la Cepal, 75, 115-136.

Rincón, A. (2007). Conceptos básicos para coextrusión de películas de alta barrera. Tecnología del plástico. Página web. [Consultado el 28 de enero de 2016:  http://www.plastico.com/temas/Conceptos-basicos-para-coextrusion-de-peliculas-de-alta-barrera+3055937]

Sánchez, J., Palop, F. (2002). Herramientas de software para la práctica en la empresa de la vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva. Evaluación comparativa. (Primera edición ed.). Valencia, España: Triz XXI.

UNE 166006. (2011). Gestión de la I+D+i: sistema de vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva. AENOR. Asociación Española de Normalización y Certificación.

Zartha, J., Avalos, A., Urrea, S., Hernández, F. (2009). Metodología para la medición de innovaciones tecnológicas aplicada a empresas del sector agroindustrial. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 7(2), 89-98.

Zartha, J., Avalos, A., Urrea, S. (2010). Curvas en S, aplicación en productos innovadores del sector agroindustrial y químico colombiano. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 8(2), Colombia 95-103.

Zartha, J., Arango, B., Hernández, R., Moreno, J. (2014). Análisis del ciclo de vida de la tecnología a través de curvas en S: Aplicación en operaciones unitarias en alimentos. Espacios. Vol. 35 (Nº 7). Pág. 1.

Zartha, J., Villada, H., Avalos, A., Arango, B., Fernández, A., Orozco, G., Bermúdez, R., Hernández, R., Joaqui, D., Cerón, A., Moreno, J. (2015a). Application of Technological Intelligence Tools and S-Curves in a Foresigth Evaluation Regarding Biodegradables Packaging and Environmentally Friendly Up to 2032. Espacios. Vol. 36 (Nº 09). Pág. 18.

Zartha, J., Villada, H., Hernández, R., Fernández, A., Arango, B., Orozco, G., Bermúdez, R., Joaqui, D., Cerón, A., Moreno, J. (2015b). Aplication of Delphi Method in a foresigth study on biodegradable packaging up to 2032. Espacios. Vol. 36 (Nº 15). Pág. 3.

Zartha, J., Arango, B., Hernández, R., Medina, J., Orozco, G. (2015c). Curvas en S y análisis de cluster en ciclo de vida de la tecnología: Aplicación en 11 tecnologías en alimentos. Espacios. Vol. 36 (Nº 12). Pág. 5.

Zartha, J., López, C. (2014). Technological surveillance in advanced steel used in the automotive industry. Espacios. Vol. 35 (Nº 8). Pág. 1.

Zartha, J., Palop, F., Arango, B., Vélez, F., Avalos, A. (2013). S-CURVE ANALYSIS AND TECHNOLOGY LIFE CYCLE. Application in series of data of articles and Patents. 3rd Global TechMining Conference. Atlanta, Georgia. 2013.


1. Escuela de ingenierías, Facultad de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Email: rhernandezz@uqvirtual.edu.co
2. Universidad del Cauca Email: hsamuelv@yahoo.com

3. Escuela de ingenierías, Facultad de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Email: jhon.zartha@upb.edu.co

4. Escuela de ingenierías, Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Email: bibiana.arango@upb.edu.co

5. Universidad del Cauca. Email: rugomez12@hotmail.com

6. Universidad del Cauca. Email: kate.walteros@gmail.com

7. Universidad del Cauca. Email: kade9026@gmail.com 

8. Universidad del Cauca. Email: cmontilla87@gmail.com

9. Universidad del Cauca. Email: avaronabeltran@gmail.com

10. Instituto Tecnológico Metropolitano. Email: johnzarta91@hotmail.com

11. Escuela de ingenierías, Facultad de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Email: gina.orozco@upb.edu.co

12. Escuela de ingenierías, Facultad de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Pontificia Bolivariana. Email: juan.palacio@upb.edu.co


Vol. 37 (Nº 13) Año 2016

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