ESCUELA DE GRADUADOS EN ADMINISTRACIÓN Y …

ESCUELA DE GRADUADOS EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS

Campus Monterrey

“Identificación de la Aplicación y Relación en la

Administración de Personal, Conocimiento e Innovación aplicados en los Centros de Diseño de Productos ubicados

en la ciudad Monterrey”

TESIS

PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO ACADÉMICO DE:

MAESTRO EN DIRECCIÓN PARA LA MANUFACTURA

Por: Héctor Hugo Guzmán Armijo

Asesor:

Dr. Ricardo Flores Zambada

Monterrey N.L., México Mayo del 2008

ESCUELA DE GRADUADOS EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS

Campus Monterrey Los miembros del comité de tesis recomendamos que el presente documento, presentado por Héctor Hugo Guzman Armijo, sea aceptado como requisito parcial para obtener el grado académico de Maestro en Dirección para la Manufactura.

Comité de Tesis

-------------------------------------------------- Dr. Ricardo Flores Zambada

-------------------------------------------- -------------------------------------------- MC. Eduardo Leal Beltrán MC. Adrian G. Murga Arroyo

Aprobado

-------------------------------------------------- Dr. Alberto A. Hernández Luna

Director Maestría en Dirección para la Manufactura Monterrey, N.L., México Mayo del 2008

A mi esposa e hijos, fuentes inagotables de inspiracion en mi desarrollo humano

y profesional

AGRADECIMIENTOS

A Dios, por las bendiciones y oportunidades otorgadas a lo largo de mi desarrollo profesional.

A mi esposa e hijo, por el apoyo y paciencia que me brindaron durante el desarollo de mi maestría.

A mis padres, por su tiempo, dedicación, esfuerzo y sacrificios. A mis profesores y compañeros, por compartir sus conocimientos y

experiencias, permitiéndome obtener el aprendizaje más valioso en esta maestría.

A mi compañía Yazaki Service, por el apoyo otorgado para hacer posible estos estudios.

RESUMEN Durante los últimos años, Monterrey a observado la llegada de diversos centros de diseño de ingeniería, que han encontrado en la ciudad una serie de diversas ventajas por su infraestructura, tecnología disponible, mercado laboral y ubicación geográfica.

Ante la apretada competencia entre organizaciones internacionales para reducir costos y tiempos de desarrollo y aumentar la calidad, Monterrey presenta una ventaja significativa, principalmente en costo (comparado con regiones de Norteamérica y Europa), ofreciendo niveles competitivos en sus profesionistas, gracias a instituciones de clase mundial y su relación con la industria.

En este trabajo se presenta una investigación que analiza empíricamente la aplicación de estrategias enfocadas a la Administración del Recurso Humano, Administración del Conocimiento y la Administración de la Innovación, además de analizar la relación entre estos grupos, aplicados a diferentes centros técnicos o de diseño y desarrollo de productos.

Se aplicó una encuesta a un total de 16 diferentes centros de diseño

ubicados en Monterrey y su área metropolitana. En este documento se muestran los resultados obtenidos y su análisis estadístico.

Se concluye a través de esta investigación que las variables consideradas

no muestran una correlación entre los diferentes grupos, pero sí entre las variables del mismo. Se concluye también que en los casos particulares investigados, la Administración de Personal no representa un refuerzo significativo para la aplicación o promoción de la Administración del Conocimiento o de la Innovación en la organización.

A pesar de lo anterior, existen centros de diseño que aplican

efectivamente diversas teorías relacionadas a la Administración del Conocimiento y de la Innovación, pero se muestra que existe aún un “gap” o sesgo respecto al nivel de aplicación en centros de diseño nacionales en comparación con centros de origen extranjero.

Finalmente se concluye también que la mayoría de los centros de diseño

establecidos en Monterrey se encuentran aún en una etapa temprana y no de madurez en cuanto a su desarrollo, por lo que estas áreas aún son muy dependientes del impulso derivado de sus corporativos u oficinas principales en el extranjero.

TABLA DE CONTENIDO i. Lista de Figuras…………………………………………………………i ii. Lista de Tablas…………………………………………………………ii Capítulo 1. Introducción…………………………………………………1 Capítulo 2. Marco Teórico………………………………………………4 Capítulo 3. Desarrollo y Experimentación…………………………….9 Capítulo 4. Resultados…………………………………………………12 Capítulo 5. Análisis de Resultados……………………………………17 Capítulo 6. Conclusiones……………………………………………….36 Referencias………………………………………………………………40 Anexo I Encuesta………………………………………………………..42 Anexo II Figuras y Gráficas…………………………………………….43 Anexo III Compañías Encuestadas…………………………………...48 Anexo IV Correlaciónes………………………………………………...49 Anexo V Anovas…………………………………………………………55

i. LISTA DE FIGURAS

Figura 4.1. Gráfica Histograma para las frecuencias de cada variable del grupo de Variables Demográficas aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros …………………………………………………….p. 43

Figura 4.2. Promedio de resultados las variables del grupo de Administración del Recurso Humano aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros……………………………………………………..p. 46 Figura 4.3. Promedio de resultados las variables del grupo de Administración del Conocimiento aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros……………………………………………...…………………….……..p. 46 Figura 4.4. Promedio de resultados de las variables del grupo de Administración de la Innovación aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros…………………………………………………………………..p. 47

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ii. LISTA DE TABLAS Tabla 3.1. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Variables Demográficas……………………………………………………………p. 9 Tabla 3.2. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración del Recurso Humano……………………………………………p.10 Tabla 3.3. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración del Conocimiento…………………………………………………p. 11 Tabla 3.4. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración de la Innovación………………………………………………..…p. 11 Tabla 4.1. Detalle de resultados del grupo de variables demográficas………p. 12 Tabla 4.2.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración del Recurso Humano……………………………………………………………………p.13 Tabla 4.3.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración del Conocimiento………………………………………………………………………..p. 14 Tabla 4.4.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración de la Innovación…………………………………………………………………………...p. 14 Tabla 4.5. Niveles de P en el análisis de correlación para cada una de las variables de los grupos Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación………………………………………………………………...…..p. 15 Tabla 4.6. Niveles de P en el análisis Anova para cada una de las variables demográficas con respecto cada una de las variables de los grupos Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación……………………………………………………………………..........p. 16

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1. INTRODUCCIÓN La administración del Conocimiento y la Innovación son pilares importantes en el desempeño de los Centros de Diseño en todo el mundo. Estrategias corporativas enfocadas a estas áreas permiten generar una ventaja significativa frente a otras organizaciones y son eficazmente implementadas y se reflejan finalmente en resultados que añadan valor a la compañía.

La aplicación de estos elementos presenta una excelente oportunidad para los centros de diseño en Monterrey y su área metropolitana. Aunque muchos centros con orígenes en la ciudad mantienen ciertas prácticas para fomentar su crecimiento, es muy importante que estos incorporen estrategias para competir con otras compañías que buscan tomar no solo el mercado de los productos o servicios, pues si bien muchos no representarán una competencia entre ellos, lo serán para el mercado laboral.

El objetivo es obtener evidencia empírica de los centros de diseño en Monterrey y su área metropolitana respecto al uso de las estrategias de Administración de Personal, Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación para determinar:

- Cómo se están incorporando las prácticas de Administración de

Personal, de Conocimiento y de Innovación en los centros de diseño y las principales relaciones y diferencias entre los centros nacionales y extranjeros.

- Establecer correlaciones entre ellas respecto a su uso en los centros de diseño.

La Hipótesis que se plantea es que la Administración de Personal se

aplica en los centros de diseño como un habilitador y como un refuerzo para la implementación y promoción de las teorías, técnicas y prácticas de la Administración del Conocimiento y de la Innovación. En el caso particular de esta investigación, se plantea ésta hipótesis en los centros de diseño ubicados en Monterrey.

Centros de Diseño en México

México se ha caracterizado como un país con un potencial muy elevado en la industria de la maquila y transformación. A lo largo de los años, diversos países, como principalmente Estados Unidos, han vivido la necesidad de emigrar su industria de la manufactura a países como México.

Con el paso del tiempo, México ha ido desarrollando sus capacidades y ha logrado alcanzar en muchas industrias un nivel de competitividad de clase mundial. La manufactura, ha logrado niveles de especialización a través de la incorporación de prácticas y técnicas de países de primer mundo

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De esta manera, podemos constatar cómo prácticas iniciadas en países

como Japón, Estados Unidos y países Europeos han sido rápidamente integrados a las industrias mexicanas incrementando su competitividad. Aunado a esto, instituciones y organizaciones enfocan sus esfuerzos por lograr una incorporación de estos sistemas y prácticas en las industrias mexicanas.

De manera similar en los últimos años, gracias a la especialización que se ha logrado en México, se abre ahora una nueva oportunidad. Se presenta ahora el siguiente escalón en la cadena del desarrollo de productos, el diseño e innovación. Es decir, ser autores del inicio conceptual de un producto y no sólo una parte de su manufactura o fabricación.

Ha sido en años recientes, que diversas entidades gubernamentales, empresas privadas e instituciones educativas están entrelazando esfuerzos en conjunto para impulsar este tipo desarrollo en México. En el 2004 se dio inicio formal en Monterrey a la promoción a nivel estatal de una base de desarrollo de conocimiento, proyecto conocido como “Monterrey, Ciudad del Conocimiento”. En ese mismo año, se creó una alianza entre entidades en la ciudad que juegan un rol importante en este desarrollo de la ciudad del conocimiento:

- Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) - Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) - Universidad de Monterrey (UDEM) - Consejo Nacional para Ciencia y Tecnología (CONACYT) - Universidad Regiomontana (UR), incorporada a partir del 2006

En el 2005, se creó el Instituto para la Innovación y Transferencia

Tecnológica, el cual se encargaría de administrar este proyecto en el estado. La función principal de este proyecto es ligar los esfuerzos en la investigación, desarrollo e innovación llevados a cabo por el gobierno del estado, las universidades y las empresas.

Algunos de los hechos mas relevantes de esta iniciativa han sido la

asignación de 545 millones de pesos para la creación de un fondo mixto para la promoción de la innovación y el desarrollo tecnológico, así como la creación de de el Parque de Investigación e Innovación Tecnológica (PIIT), fundado en Junio del 2005 en la ciudad de Apodaca.

Diversos estados cuentan con la participación y esfuerzos de compañías nacionales o extranjeras quienes han identificado a tales ciudades como una buena oportunidad para el establecimiento de sus centros de diseño.

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Tal es el caso de Guadalajara donde, según lo publicado por el Financiero (2007, 4 de Enero) la empresa farmacéutica y biomédica norteamericana Kimac, fue establecida exitosamente en el 2006. Así como también es el caso de la empresa alemana Siemens VDO, quién según artículo de Ponticel en la revista norteamericana SAE Magazine (2007, Noviembre), trasladó uno de sus centros técnicos en Suiza, para el desarrollo de módulos automotrices, a la ciudad de Guadalajara, indicando como un principal atractivo para este movimiento no solo la reducción del costo en la operación sino también la alta capacidad de los ingenieros.

En Octubre del 2006 en Puebla, se destinaron cerca de 200 millones de pesos para el apoyo de la investigación y desarrollo de tecnología de MEMS (Micro Electro Mechanics), donde una parte de esta inversión será también destinada a la construcción de 10 centros de diseño en esta ciudad, según artículo publicado por Manat Jones Global Strategies (2006, Octubre).

La ciudad de Monterrey, como caso particular, ha visto la llegada en años

recientes, de diversas compañías que han llegado para instalarse e invertir en centros de diseño y desarrollo.

A principios del 2005, Ficosa, empresa de auto partes española, instaló en el Parque Industrial Escobedo su centro técnico llamado “Ficosa Monterrey Technical Center”. Tuvo una operación inicial de 8 proyectos distribuidos en 4 equipos de trabajo y para finales del 2007 eran ya 25 proyectos distribuidos en 7 equipos, con un total de 26 ingenieros. Según artículo de Castilleja (2007, Septiembre) en ese mismo año, la empresa de enseres norteamericana Whirlpool, con presencia en Monterrey desde hace ya varios años a través de sus plantas manufactureras, instaló el llamado “Whirlpool Monterrey Technical Center”, inicialmente instalado para la transferencia de proyectos de su centro técnico en Evansville, Ohio. Las compañías de desarrollo de software Infosys Technologies Ltd. y Wipro Ltd., ambas de India, anunciaron en el 2007 la apertura de centros de desarrollo de software en la ciudad de Monterrey. Wipro contratará un total de 100 programadores, algunos de los cuales para finales del 2007 ya se encontraban en entrenamiento en la ciudad de Bangalore en India, según artículo de Ribeiro (2007, Septiembre). De manera similar, en el 2006, la compañía francesa Schneider Electric (Square D) abrió, como una ramificación de sus oficinas principales en Cedar Rapids, su centro técnico en Monterrey “North American Monterrey Mexico Design Center” enfocada al desarrollo de productos de control de potencia y soporte a las plantas manufactureras de Norte América, según lo publicado en su página de internet www.squared.com/locations (consultado en Enero 2008).

Compañías provenientes de Estados Unidos, Europa e India, han visto en la ciudad de Monterrey un área de oportunidad significativa por su infraestructura y el mercado laboral con el que cuenta.

Gracias a esto, diversas empresas en la actualidad descubren la necesidad de revalorar e impulsar los puestos de desarrollo técnico. Existe personal con un alto potencial para esto y las estructuras en la organización deben reforzar el desarrollo de sus empleados en ese sentido.

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2. MARCO TEÓRICO Administración de Recursos Humanos

Miller (1987) se refiere a la Administración de Recursos Humanos, también conocida como Administración de Personal, como aquella que ayuda y apoya a la organización en alcanzar los objetivos estratégicos, atrayendo y manteniendo a los empleados además de administrarlos efectivamente. Esta, conlleva todas las tareas involucradas en la adquisición, mantenimiento y desarrollo de los recursos humanos en una organización.

La Administración de Recursos Humanos es la parte de la compañía que

ayuda a ésta a alcanzar sus metas y se encarga de velar por la capacitación y desarrollo, motivación, evaluación y compensación de los empleados, todas estas tareas son críticas para una organización. Según Bovée y Thill (2005), debido al cambio acelerado en la economía, en la fuerza laboral, la cultura organizacional y las cuestiones legales, el rol de la Administración del Recurso Humano cada vez más tiene un enfoque estratégico en las organizaciones.

Existen diversas definiciones que han sido presentadas por diversos autores a través de los años, y en sí, la administración de recursos humanos ha ido evolucionando para irse perfeccionando e ir buscando mejores maneras de administrar este recurso humano y apoyar a las estrategias de la organización.

Entre los elementos más comúnmente encontrados en la Administración

de Personal se tienen los siguientes: - Planeación Estratégica del Recurso Humano - Selección y Contratación - Empleo y Retención (Compensaciones) - Formación y Desarrollo - Orientación de Estrategias hacia la formación de personal y la

orientación del desarrollo de personal hacia las estrategias de la organización

De acuerdo con Towers (2007), las metas, objetivos y prácticas de una

organización son expresados en el recurso humano cuando éste es administrado

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apropiadamente. Inclusive, la administración de recursos humanos tiene un rol importante en la reducción de riesgos en una organización.

Muchas funciones de Recursos Humanos tienen dificultades para ir mas allá de los roles de administración de la fuerza laboral, y son usualmente percibidos mas como reactivos que como aliados estratégicamente proactivos. Además, es muy común que la Administración de Recursos Humanos tenga dificultades para comprobar que sus actividades y procesos añaden un valor real a la organización. Según Smith (2006), en recientes años los profesionales y expertos en recursos humanos se han enfocado a desarrollar modelos y herramientas que puedan medir este valor.

Un elemento muy importante dentro de la Administración de Recursos Humanos es la formación y desarrollo del empleado. Una diferencia significativa en un centro de diseño y desarrollo, con respecto a otras organizaciones, es que el personal con alta capacidad técnica (ingenieril) se desempeña en un nivel óptimo dentro de sus labores precisamente técnicas, y es este perfil donde se desea buscar y obtener un crecimiento y desarrollo. Comúnmente, en muchas organizaciones el desarrollo profesional se interpreta como un crecimiento hacia roles o puestos de enfoque mas administrativo, más “altos” en una estructura organizacional tradicional.

Este es precisamente la problemática que plantea Laurence J. Peter

(1968 citado en Lazear, 2001), donde un empleado puede ser movido, por su alta competencia, de un área a otra donde no necesariamente se desempeñará con la misma competencia. En el caso de roles de alta especialización, lo que se desea es que al empleado se le otorgue la oportunidad de desarrollarse y crecer en esa especialidad, de manera tal que inclusive, a manera comparativa, sus compensaciones lleguen a ser similares a las de altos niveles gerenciales o directivos. Esto último vendría a romper ciertos paradigmas en las estructuras organizacionales tradicionales actuales.

Durante ésta investigación, los elementos más importantes analizados

son los relaciones a las Compensaciones y a la Formación y Desarrollo del Personal. Administración del Conocimiento

La Administración o Gestión del Conocimiento (del inglés Knowledge Management) es un concepto aplicado en las empresas, que pretende transferir el conocimiento y experiencia existente en los empleados, de modo que pueda ser utilizado como un recurso disponible para otros en la organización. Comprende una serie de prácticas utilizadas en las organizaciones para identificar, crear, representar y distribuir el conocimiento. Según Stankosky (2005) ésta fue establecida como una disciplina en sí desde 1995, con una seria

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de cursos en universidades y publicaciones profesionales y académicas dedicadas a ésta.

El proceso de la Administración del Conocimiento tiene principalmente los siguientes objetivos:

- Identificar, recoger y organizar el conocimiento existente. - Facilitar la creación del nuevo conocimiento. - Iniciar la innovación a través de la reutilización y apoyo de la habilidad

de la gente a través de organizaciones para producir un relevante funcionamiento de negocio.

La transferencia del conocimiento (un aspecto da la Administración del

Conocimiento) ha existido siempre como proceso, informal como las discusiones, sesiones, reuniones de reflexión, etc. o formal como aprendizaje, entrenamiento profesional y programas de capacitación

Nonaka y Takeuchi (1995), indican que el éxito en la implementación de los programas de Administración del Conocimiento requiere, por una parte, convertir el conocimiento tácito interno en un conocimiento explícito y codificado para poder ser compartido, pero, por otra parte, que también permita a los individuos y grupos desarrollar un conocimiento significativo y codificado a través del sistema de Administración del Conocimiento. Según lo afirma Wilson (2002) el enfoque en la codificación y administración del conocimiento explícito ha permitido a los desarrolladores de esta elaborar un trabajo previo en el campo de la administración de la información, lo cual puede causar cierta confusión al pensar que la administración del conocimiento es simplemente otra manera de aplicar la administración de la información y no necesariamente el flujo activo del conocimiento. Una alternativa estratégica en donde codificar y de donde obtener este conocimiento es a través de un depositorio de conocimiento, también conocido como base de datos de conocimiento o “Knowledge Database”. Este permite a los individuos contribuir o hacer solicitudes o cuestionamientos de una manera “ad hoc” a todos los individuos en la organización. El principal beneficio es que esta estrategia permite obtener contribuciones de los expertos, ricas en contenido y contextualizadas a la problemática y las personas en particular. Esto permite a todos los usuarios acceder al conocimiento existente para afrontar a su problemática actual, sin la necesidad de “reinventar la rueda”, permitiendo así una solución expedita e inclusive habilitando esfuerzos para la creación de nuevo conocimiento. Naturalmente existen ciertas desventajas como la habilidad de los individuos para recordar el detalle de su experiencia y plasmar eficientemente su

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conocimiento en pro de la problemática. Además dada la rápida transformación y cambio de las tecnologías, las contribuciones pueden irse tornando obsoletas con cierta rapidez. De aquí la importancia de fomentar este conocimiento compartido activo, frecuente y eficiente, entre los empleados.

Las Tecnologías de Información juegan un rol muy importante en la Administración del Conocimiento. Principalmente en la administración de la información. Como se mencionó en las líneas anteriores, una base de datos del conocimiento es de vital importancia en esta labor, y es precisamente a través de diferentes tecnologías como se habilitan estas bases de datos.

En numerosos aspectos, la práctica de la Administración del conocimiento continuará desarrollándose con el crecimiento de los usos de herramientas de colaboración disponibles gracias a las Tecnologías de Información y al Internet, Intranets, Wikis, etc. El aprendizaje electrónico (E-learning), las discusiones en línea (Chat, Discussion Boards, etc.), y el software de colaboración son ejemplos de los usos de la administración del conocimiento que apoyan su proceso. Cada uso puede ampliar el nivel de la investigación disponible para un empleado, mientras que proporciona una plataforma para alcanzar metas o acciones específicas. No existe en sí una evidencia que establezca las razones que existen detrás del éxito o fracaso de las iniciativas de la Administración del Conocimiento en las organizaciones. Algunos argumentos pudieran ser las inversiones significativas o poco significativas y los procesos que apoyan estas iniciativas en las organizaciones. También habría que considerar la naturaleza del producto mismo, donde a través de su desarrollo puedan o requieran una verdadera administración del Conocimiento (alta complejidad vs. Baja complejidad del producto). Otros argumentos son más relacionados al nivel de investigación y gestión requeridas para arrancar tales iniciativas, argumentos fundados principalmente en la necesidad de un cambio cultural y el deseo por compartir el conocimiento y la colaboración entre los miembros de la organización. Administración de la Innovación

Según lo indicado por Nelson y Rosemberg (1993), se entiende por innovación a los procesos mediante los cuales las compañías dominan y ponen en práctica los diseños de productos y los procesos de manufactura que son nuevos para ellos, ya sea que sean nuevos o no para otros. De aquí que el concepto de innovación incluye no solamente la primera introducción de una tecnología sino también su difusión. Esta innovación, incluye tanto el software como el hardware según Carlsson y Stankiewicz (1995).

De acuerdo con De Sánchez (1991) la innovación no necesariamente deba ser algo completamente nuevo, un producto, un método o un servicio inexistente en la actualidad. Más bien puede ser también una idea nueva que

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pueda incorporarse a algún objeto existente para que funcione mejor o que en su conjunto de lugar a otro objeto totalmente nuevo.

Los procesos de innovación ocurren en el tiempo y son influenciados por

muchos factores. Debido a su complejidad las compañías casi nunca innovan solas, al contrario interactúan con otras organizaciones para ganar, desarrollar e intercambiar diferentes tipos de conocimiento, información y otros recursos. Estas organizaciones pueden ser otras firmas (proveedores, clientes y competidores), universidades, institutos de investigación, bancos inversionistas, escuelas, gobierno, etc. A través de estas actividades de innovación las compañías frecuentemente establecen relaciones unas con otras y con otros tipos de organizaciones.

El desempeño de los centros de diseño esta influenciado por instituciones

u organizaciones que constituyen limitantes o incentivos para la innovación tales como regulaciones gubernamentales, cultura, reglas sociales y los estándares técnicos. La interacción entre varias organizaciones operando en diferentes contextos institucionales es importante para los procesos de innovación. Tanto los participantes como los factores mencionados son elementos de los sistemas para la creación y uso del conocimiento para crear valor y finalmente mayores beneficios económicos. La innovación emerge del trabajo en conjuntos de tales sistemas según lo señalado por Edquist y McKelvey (2000).

En los centros de diseño es muy común encontrarse con diferentes

niveles de especificaciones dependiendo de la naturaleza de los productos. Cuando los productos son diseñados para un manufacturador final, es muy frecuente que el diseño de estos sea de acuerdo a ciertas especificaciones y estándares ya establecidos y un tanto rígidos, dejando un espacio mas estrecho para la innovación. Cuando los productos son diseñados para consumidores finales, se abre una gama más amplia en la capacidad de innovación pues las especificaciones del producto son derivadas de los mismos requerimientos de los consumidores, que son usualmente capturados por la misma organización que diseñará el producto

La organización innovadora se caracteriza por su capacidad para canalizar las aportaciones creativas de sus empleados o del mercado hasta convertirlas en resultados útiles para los consumidores o usuarios, así como para la mejorar calidad o la productividad internas.

Precisamente este es el objetivo de la Administración de la Innovación en

las organizaciones, fomentando las aportaciones de los empleados y canalizándolas adecuadamente, a través de procesos o sistemas, para llevarlas hasta un buen término que genere valor para la compañía.

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3. DESARROLLO Y EXPERIMENTACIÓN

Esta investigación se llevó a cabo a través del método de Encuesta. La encuesta fue desarrollada para ser completada automáticamente a través del uso de la aplicación de Excel de Microsoft Office. A través del uso de listas y campos de selección, se logró incorporar una encuesta automatizada para ser distribuida a través de correo electrónico a los encuestados y retornada de la misma manera.

La encuesta contiene un total 36 preguntas que representan 1 variable cada una para cuatro diferentes grupos de análisis enlistados a continuación:

- Variables Demográficas - Administración de Personal - Administración del Conocimiento - Administración de la Innovación

El detalle de la encuesta se muestra en el Anexo I. Para las variables demográficas la encuesta cuenta con una serie de

rangos pre-establecidos, según corresponda a cada pregunta. Se desarrollaron un total de 9 preguntas para este grupo analizando el mercado geográfico, la cantidad de productos actuales, la cantidad de personal empleado, entre otras cuestiones.

Las preguntas y variables correspondientes al grupo de Variables Demográficas se muestran en la tabla 3.1.

Tabla 3.1. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Variables Demográficas.

Pregunta Valores Variable1 Mercado México,EU,CND,Asia,Europa Mercado

2 Cantidad de productos diseñados anualmente 0,1 a 5,6 a 10,11 a 20,21 a 50,50 a 100,101 o más NoProdsAn

3 Cantidad de diseños de transferencia "carry over" 0,1 a 5,6 a 10,11 a 20,21 a 50,50 a 100,101 o más NoProdsCarryOvr

4 Antigüedad del centro Técnico en México menos de 5 años, 5 a 10 años, 11 a 20 años, 21 años o más Antigüedad

5 Cantidad de empleados (técnicos y administrativo) 1 a 10 , 11 a 20, 21 a 50, 51 a 100, 101 o más NoEmpl

6 Nivel anual de renuncias o recortes en los últimos 5 años 0, 1 a 10, 11 a 20, 21 a 50, 50 o más Renuncias

7 Nivel anual de contrataciones en los últimos 5 años 1 a 10, 11 a 20, 21 a 50, 51 a 100, 101 o más Contrat

8 Nivel de inversión total de las herramientas de diseño (no incluir herramientas de pruebas o validacion)

5k a 10k, 10k a 50k, 50k a 100k, 100k a 500k, 1 millón o más Inversion

9 Factores que influyen en la instalación y permanencia de su Centro Técnico en Monterrey o su área metropolitana

A. Nivel de SalarialB. Ubicación GeográficaC. Disponibilidad de Capital IntelectualD. InfraestructuraE. Soporte de Gobierno

ubicacion

Para las variables de los siguientes 3 grupos, se desarrolló una escala de Likert, con valor ascendente para asignar un nivel a cada variable según sea su aplicación en cada centro, tal como se muestra a continuación:

10

1 Totalmente en desacuerdo o no aplica en absoluto 2 Es poco común o casi no aplica 3 Aplica con frecuencia 4 Es común o aplica en casi todos los casos 5 Totalmente de acuerdo o aplica absolutamente Para el caso correspondiente a la Administración del Recurso Humano, se

desarrollaron un total de 10 preguntas, analizando cuestiones de la estructura organizacional, remuneraciones, sistema de evaluación, entre otras cosas.

Las preguntas y variables del grupo de Administración del Recurso Humano se presentan en la tabla 3.2.

Tabla 3.2. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración del Recurso Humano

Pregunta Variable10 Admón del Centro de Diseño compartida con Planta Manufacturera AdmonCD11 Estructura organizacional similar a la de Planta de Manufactura EstructCD12 Desarrollo del Centro Técnico impulsado por Corporativo DesarrCorp13 Desarrollo del Centro Técnico impulsado por Proyectos DeasrrProy14 Plan de desarrollo de sus capacidades para el personal PlanDesarrollo15 Remuneraciones de acuerdo a contribución de valor SalarContrib16 Remuneraciones de acuerdo a antigüedad SalarAntig17 Remuneraciones de acuerdo al puesto SalarPto18 Oportunidades de desarrollo similares entre puestos de desarrollo técnico y administrativos OportSimil19 Sistema objetivo de evaluación y medición del desempeño del empleado Evaluacion Para el caso del grupo correspondiente a la Administración del Conocimiento, se desarrollaron un total de 12 preguntas, analizando cuestiones de especialización del personal, bases de datos, colaboración con oficinas remotas, entre otras cosas. La tabla 3.3 muestra el detalle de las preguntas y el nombre de la variable asignada a cada una de estas.

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Tabla 3.3. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración del Conocimiento

Pregunta Variable20 Selección de personal en base a habilidades y conocimientos actuales del candidato SelecHabil21 Selección de personal hecha en base al potencial del candidato SelecPoten22 Integración eficiente de tecnologías de información con la administración del conocimiento Itadmonconc

23 Los ingenieros de diseño permanecen perfeccionándose y creciendo en el perfil de desarrollo técnico durante mas de 5 años tecnsnior

24 Los ingenieros de diseño senior eventualmente prefieren cambiar sus actividades hacia un puesto administrativo tecnadmo

25 Se cuenta con un depositorio o base de datos para administración del conocimiento (knowledge database) o algo similar knowdb

26 La compañía trabaja en conjunto con otras oficinas remotas remoteoffc

27 Se cuenta con programa de entrenamiento estructurado para desarrollo de habilidades técnicas en los empleados trangprgm

28 Se cuenta con un sistema objetivo para medir el "gap" entre las habilidades actuales del empleado y requeridas perfmeval

29 Se fomenta la diseminación del conocimiento entre los empleados knowdistr30 Se implementan programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico rotacionpstos31 Se fomenta la especialización del empleado en puestos de desarrollo técnico especialpstos Para el caso del grupo correspondiente a la Administración de la Innovación, se desarrollaron en total 5 preguntas, analizando cuestiones de innovación en el diseño del producto y procesos de fomento de innovación en la organización entre otras cosas. La tabla 3.4 muestra el detalle de las preguntas y el nombre de la variable asignada a cada una de estas.

Tabla 3.4. Detalle de las preguntas y variables correspondientes al grupo de Administración de la Innovación.

Pregunta Variable32 Se cuenta con sistema/proceso estructurado para impuslo/desarrollo de la innovación innovprgrm33 El diseño de productos es basado en la innovacion dentro de la organización innovdsgn34 El diseño de productos es basado en los requerimientos del cliente innovrqrmts35 Se fomenta el desarrollo de innovación con la implementación de procesos innovprocss36 Se participa con frecuencia en comunidades externas de desarrollo y tecnología extecommts El universo muestra de esta investigación esta compuesto por centros de diseño que cumplan con los siguientes tres aspectos:

- Ubicado en la ciudad de Monterrey o su área metropolitana. - Con un enfoque en su operación en diseño de productos, no en diseño

para la manufactura. - Con un enfoque en su operación en diseño de productos ‘hardware’ o

sistemas de software, es decir, un enfoque en ingeniería.

El principal enfoque fue realizado para empresas relacionadas a ingeniería. Se incluyeron compañías con operaciones en mercado nacional como extranjero, de reciente implantación o con varios años de antigüedad en su operación, tanto nacionales como transnacionales, de origen extranjero o nacional.

En total fueron encuestadas 16 empresas. La encuesta fue aplicada a supervisores del grupo, gerentes y directores de las diferentes compañías, que

se encuentran laborando en la operación del mismo centro de diseño, para asegurar un mayor apego a la realidad de este.

Por cuestiones de confidencialidad acordada no es posible presentar el nombre de las compañías participantes, pero en el Anexo II se muestra una breve tabla con información general de cada compañía.

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4. RESULTADOS Las 36 preguntas que componen a la encuesta aplicada fueron directamente relacionadas con 36 variables para ser analizadas entre las 16 empresas participantes.

El primer grupo a analizar corresponde a las variables demográficas. En

este caso, dada su naturaleza categórica, se procede a hacer un análisis por frecuencias, detallando la cantidad de empresas que respondieron a cada opción en particular. La tabla 4.1 presenta el detalle de los resultados obtenidos.

Tabla 4.1. Detalle de resultados del grupo de variables demográficas

VARIABLES DEMOGRÁFICAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

1 Mercado 2 3 6 9 10 13 14 16 1 4 5 7 8 11 12 15 FREQ NAC EXTMéxico 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 México 10 8 2

EU 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 EU 14 6 8CND 1 1 1 CND 3 1 2Asia 1 Asia 1 0 1

Europa 1 1 1 Europa 3 1 20 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100101 o mas

2 FREQ 0 7 4 4 0 0 1

NAC 0 3 3 2 0 0 0

EXT 0 4 1 2 0 0 10 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100101 o mas

3 FREQ 5 4 3 1 1 1 1

NAC 3 3 1 0 0 1 0

EXT 2 1 2 1 1 0 1

menos de 5 5 a 10 11 a 20 21 o mas

4 FREQ 4 6 4 2NAC 1 2 4 1EXT 3 4 0 1

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas5 FREQ 4 2 4 2 4

NAC 4 1 1 1 1EXT 0 1 3 1 3

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas6 FREQ 9 2 3 0 0

NAC 6 0 1 0 0EXT 3 2 2 0 0

6 a 10

1 a 5

11 a 20

6 a 10

1 a 5

11 a 20

1 a 5

6 a 10

11 a 20

1 a 5

6 a 10

1 a 5

1 a 5

101 o mas

11 a 20

1 a 5

101 o mas

21 a 50

50 a 100

6 a 10

0 6 a 10

00 1 a 5

6 a 10

0 0 1 a 5

1 a 5

1 a 5

11 a 20

11 a 20

5 a 10

11 a 20

5 a 10

menos de 5

11 a 20

11 a 20

21 o mas

5 a 10

menos de 5

menos de 5

menos de 5

5 a 10

21 o mas

5 a 10

5 a 10

101 o mas

1 a 10

11 a 20

1 a 10

1 a 10

1 a 10

21 a 50

51 a 100

21 a 50

11 a 20

101 o mas

101 o mas

21 a 50

51 a 100

101 o mas

21 a 50

1 a 10

1 a 10

1 a 10

1 a 10

1 a 10

0 1 a 10

21 a 50

11 a 20

0 1 a 10

21 a 50

1 a 10

11 a 20

21 a 50

1 a 10

Nivel anual de renuncias o recortes en los últimos 5 años

Centros de Diseño

Cantidad de productos diseñados anualmente

Cantidad de diseños de transferencia "carry over"

Antigüedad del centro Técnico en México (años)

Cantidad de empleados (técnicos y administrativo)

sa

nb

e encuentran laborando en la operación del mismo centro de diseño, para segurar un mayor apego a la realidad de este.

Por cuestiones de confidencialidad acordada no es posible presentar el ombre de las compañías participantes, pero en el Anexo II se muestra una reve tabla con información general de cada compañía.

12

4. RESULTADOS Las 36 preguntas que componen a la encuesta aplicada fueron directamente relacionadas con 36 variables para ser analizadas entre las 16 empresas participantes.

El primer grupo a analizar corresponde a las variables demográficas. En

este caso, dada su naturaleza categórica, se procede a hacer un análisis por frecuencias, detallando la cantidad de empresas que respondieron a cada opción en particular. La tabla 4.1 presenta el detalle de los resultados obtenidos.

Tabla 4.1. Detalle de resultados del grupo de variables demográficas

VARIABLES DEMOGRÁFICAS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

1 Mercado 2 3 6 9 10 13 14 16 1 4 5 7 8 11 12 15 FREQ NAC EXTMéxico 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 México 10 8 2

EU 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 EU 14 6 8CND 1 1 1 CND 3 1 2Asia 1 Asia 1 0 1

Europa 1 1 1 Europa 3 1 20 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100101 o mas

2 FREQ 0 7 4 4 0 0 1

NAC 0 3 3 2 0 0 0

EXT 0 4 1 2 0 0 10 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100101 o mas

3 FREQ 5 4 3 1 1 1 1

NAC 3 3 1 0 0 1 0

EXT 2 1 2 1 1 0 1

menos de 5 5 a 10 11 a 20 21 o mas

4 FREQ 4 6 4 2NAC 1 2 4 1EXT 3 4 0 1

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas5 FREQ 4 2 4 2 4

NAC 4 1 1 1 1EXT 0 1 3 1 3

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas6 FREQ 9 2 3 0 0

NAC 6 0 1 0 0EXT 3 2 2 0 0

6 a 10

1 a 5

11 a 20

6 a 10

1 a 5

11 a 20

1 a 5

6 a 10

11 a 20

1 a 5

6 a 10

1 a 5

1 a 5

101 o mas

11 a 20

1 a 5

101 o mas

21 a 50

50 a 100

6 a 10

0 6 a 10

00 1 a 5

6 a 10

0 0 1 a 5

1 a 5

1 a 5

11 a 20

11 a 20

5 a 10

11 a 20

5 a 10

menos de 5

11 a 20

11 a 20

21 o mas

5 a 10

menos de 5

menos de 5

menos de 5

5 a 10

21 o mas

5 a 10

5 a 10

101 o mas

1 a 10

11 a 20

1 a 10

1 a 10

1 a 10

21 a 50

51 a 100

21 a 50

11 a 20

101 o mas

101 o mas

21 a 50

51 a 100

101 o mas

21 a 50

1 a 10

1 a 10

1 a 10

1 a 10

1 a 10

0 1 a 10

21 a 50

11 a 20

0 1 a 10

21 a 50

1 a 10

11 a 20

21 a 50

1 a 10

Nivel anual de renuncias o recortes en los últimos 5 años

Centros de Diseño

Cantidad de productos diseñados anualmente

Cantidad de diseños de transferencia "carry over"

Antigüedad del centro Técnico en México (años)

Cantidad de empleados (técnicos y administrativo)

13

Continúa Tabla 4.1. Detalle de resultados del grupo de variables demográficas

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas7 FREQ 7 4 2 2 1

NAC 6 1 1 0 0

EXT 1 3 1 2 1

1K a 5K 5K a 10K 10K a 50K

50K a 100K

100K a 500K

500K a 1M

1M o mas

8 FREQ 1 3 1 4 3 1 3

NAC 1 2 1 2 1 1 0

EXT 0 1 0 2 2 0 3

9Factores que influyen en la instalación y permanencia de su Centro Técnico en Monterrey o su área metropolitana

A. N

ivel Salarial

B. Ubicación

Geográfica

C.

Disponibilidad de C

apital Intelectual

D.

Infraestructura

E. Soporte de G

obierno

C. DD. IC. DC. DC. DA. NA. ND. ID. IB. UB. UD. IC. DC. DC. DC. D 1 2 2 8 4 0

D. IC. DA. NA. ND. IC. DC. DA. NB. UC. DE. SE. SD. ID. ID. IB. U 2 3 2 4 5 2

B. UB. UB. UB. UB. UE. SB. UB. UC. DE. SC. DA. NA. NE. SB. UD. I 3 2 8 2 1 3

A. NA. ND. ID. IA. ND. ID. IC. DA. NA. ND. IC. DB. UB. UA. NA. N 4 7 2 2 5 0

E. SE. SE. SE. SE. SB. UE. SE. SE. SD. IA. NC. DE. SA. NE. SE. S 5 2 1 1 1 11

21 a 501 a 10

1 a 10

1 a 10 1 a 10

1 a 10

1 a 10 11 a 20

101 o mas

11 a 20

11 a 20

51 a 10021 a 50

51 a 100

1K a 5K

100K a 50 0

1 a 10

11 a 20

10K a 50K5K a 10K

5K a 10K

100K a 50 0

1M o m

as

5K a 10K

A. Nivel de SalarialB. Ubicación GeográficaC. Disponibilidad de Capital IntelectualD. InfraestructuraE. Soporte de Gobierno

1M o m

as1M

o mas

50K a 100 K

100K a 500

500K a 1M

50K a 100 K

50K a 100K

Nivel anual de contrataciones en los últimos 5 años

Nivel de inversión total de las herramientas de diseño (no incluir

herramientas de pruebas o validación) ($ Dlls)

Centros de Diseño

50K a 100K

Ver figura 4.1 en el Anexo II, donde se muestran las gráficas correspondientes a las frecuencias de las variables demográficas aplicadas a todos los centros de diseño, así como a los nacionales y extranjeros respectivamente.

A partir del siguiente grupo, todas las escalas de las variables están en los niveles de 1 a 5, tal como se explicó en la sección de Desarrollo y Experimentación. Dada la naturaleza no-categórica de estos resultados, se realiza un análisis por promedios.

La tabla 4.2 muestra el detalle de los resultados para cada una de las preguntas correspondientes al grupo de Administración del Recurso Humano.

Tabla 4.2.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración del Recurso Humano

ADMINISTRACIÓN DEL RECURSO HUMANO

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 AVG DEV NAC EXT

10 Admón del Centro de Diseño compartida con Planta Manuf. 1 1 1 1 1 3 1 3 4 1 1 2 1 4 1 5 1.9 1.4 2.5 1.4

11 Estructura organizacional similar a la de Planta de Manufactura 3 2 1 5 1 4 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1.9 1.2 1.6 2.1

12 Desarrollo del CT impulsado por Corporativo 5 5 2 5 5 5 2 5 5 1 4 5 4 3 3 3 3.9 1.4 3.5 4.3

13 Desarrollo del CT impulsado por Proyectos 3 5 5 5 4 4 4 3 4 5 4 5 3 4 2 4 4.0 0.9 4.3 3.8

14 Plan de desarrollo de sus capacidades para el personal 4 4 3 4 4 4 5 3 5 2 5 5 3 3 2 3 3.7 1.0 3.4 4.0

15 Remuneraciones de acuerdo a contribución de valor 4 3 3 5 5 3 2 3 5 4 1 5 3 4 1 3 3.4 1.3 3.5 3.3

16 Remuneraciones de acuerdo a antigüedad 4 4 3 4 3 3 5 4 3 3 2 3 2 2 3 2 3.1 0.9 2.8 3.5

17 Remuneraciones de acuerdo al puesto 5 4 3 5 4 5 4 5 3 3 2 4 3 4 2 3 3.7 1.0 3.5 3.9

18 Oportunidades de desarrollo similares entre puestos de desarrollo técnico y administrativos 4 2 2 5 4 3 2 3 5 3 2 5 1 3 2 3 3.1 1.2 2.8 3.4

19 Sistema objetivo de evaluación y medición del desempeño del empleado 3 4 2 5 5 5 5 3 3 2 1 5 3 5 2 5 3.6 1.4 3.6 3.6

Centros de Diseño

Preg

unta

s (V

aria

bles

)

14

La figura 4.2 en el Anexo II, muestra una gráfica con las curvas correspondientes a los promedios de las variables del grupo Administración del Recurso Humano de todos los centros, de los Nacionales y de los Extranjeros.

La tabla 4.3 muestra el detalle de las respuestas para el grupo de Administración del Conocimiento.

Tabla 4.3.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración del Conocimiento

ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 AVG DEV NAC EXT

20 Selección de personal en base a habilidades y conocimientos actuales del candidato 4 3 3 5 4 5 4 2 3 4 3 5 5 5 1 4 3.8 1.2 4.0 3.5

21 Selección de personal hecha en base al potencial del candidato 4 4 4 5 4 3 4 4 5 2 2 5 5 5 4 3 3.9 1.0 3.9 4.0

22 Integración eficientemente de tecnologías de información con administración del conocimiento 3 4 4 5 4 4 2 3 3 2 3 5 5 4 2 1 3.4 1.2 3.4 3.4

23 Ing. de diseño permanecen perfeccionándose y creciendo en el perfil de desarrollo técnico durante mas de 5 años 3 5 4 5 3 5 1 4 5 2 3 5 3 5 3 5 3.8 1.3 4.3 3.4

24 Ing. de diseño senior eventualmente prefieren cambiar sus actividades hacia un puesto administrativo 3 3 2 1 3 3 2 2 2 2 2 3 1 2 2 2 2.2 0.7 2.1 2.3

25 Depositorio o base de datos existente para administración del conocimiento (knowledge database) o similar 2 5 3 5 4 5 3 3 2 2 4 5 3 4 3 1 3.4 1.3 3.1 3.6

26 La compañía trabaja en conjunto con otras oficinas remotas 5 5 2 5 5 4 5 4 5 2 2 5 3 5 1 2 3.8 1.5 3.5 4.0

27 Se cuenta con programa de entrenamiento estructurado para desarrollo de habilidades técnicas en los empleados 4 4 2 4 3 5 4 3 3 2 4 4 3 4 3 2 3.4 0.9 3.1 3.6

28 Se cuenta con un sistema objetivo para medir el "gap" entre las habilidades actuales del empleado y requeridas 1 4 2 5 3 4 4 4 2 2 3 4 3 4 2 1 3.0 1.2 2.8 3.3

29 Se fomenta la diseminación del conocimiento entre los empleados 4 5 3 5 4 5 3 3 5 4 3 4 2 5 1 3 3.7 1.2 4.0 3.4

30 Se implementan programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico 4 3 2 5 3 4 2 2 2 2 2 4 1 5 2 2 2.8 1.2 2.6 3.0

31 Se fomenta la especialización del empleado en puestos de desarrollo técnico 5 5 4 5 4 4 4 4 5 3 3 5 4 4 1 3 3.9 1.1 4.0 3.9

Centros de Diseño

Pre

gunt

as (V

aria

bles

)

La figura 4.3 en el Anexo II muestra una gráfica con las curvas

correspondientes a los promedios de las variables de este grupo para todos los centros de diseño, para los nacionales y los extranjeros respectivamente.

Por último, la tabla 4.4 muestra en detalle los resultados obtenidos por

cada centro de diseño para cada pregunta correspondiente al grupo de Administración de la Innovación.

Tabla 4.4.Detalle de resultados del grupo de variables de Administración de la Innovación

ADMINISTRACIÓN DE LA INNOVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 AVG DEV NAC EXT

32 Se cuenta con sistema/proceso estructurado para impuslo/desarrollo de la innovación 5 4 4 4 4 5 2 2 3 2 2 5 4 4 4 2 3.5 1.2 3.5 3.5

33 El diseño de productos es basado en la innovacion dentro de la organización 5 4 4 4 4 4 1 2 3 2 2 5 3 4 2 2 3.2 1.2 3.3 3.1

34 El diseño de productos es basado en los requerimientos del cliente 3 5 3 5 5 5 3 4 5 4 5 5 3 5 1 3 4.0 1.2 4.1 3.9

35 Se fomenta el desarrollo de innovación con la implementación de procesos 4 5 3 5 5 4 2 2 3 2 3 5 4 4 2 2 3.4 1.2 3.4 3.5

36 Se participa con frecuencia en comunidades externas de desarrollo y tecnología 5 5 5 5 5 4 1 2 4 3 4 5 3 5 2 2 3.8 1.4 3.9 3.6Pr

egun

tas

(Var

iabl

es)

Centros de Diseño

15

La figura 4.4 en el Anexo II muestra las curvas de los promedios de cada una de las variables del grupo de Administración de la Innovación para todos los Centros de Diseño, para los Nacionales y para los Extranjeros.

El detalle de los niveles de cada variable de cada grupo permite el análisis de aplicación de éstas estrategias para cada uno de los centros de diseño. Este permite también hacer un análisis más detallado en la diferencia entre los centros de diseño nacionales y los extranjeros.

La discusión y análisis de aplicación se desarrolla en el capítulo 5

correspondiente a la Discusión de Resultados. Para cumplir con el objetivo de la relación observada entre estas

variables, se lleva a cabo un análisis de correlación para cada una de las variables con sus respectivas respuestas, tal como se ha detallado en el capítulo anterior correspondiente al Desarrollo y Experimentación.

A través de un análisis de correlación se logró evaluar el valor P (P-Value)

para todos los pares de variables. Naturalmente, para el caso del grupo de Variables Demográficas, dada su naturaleza categórica, no se puede emplear una correlación, sino hacer únicamente el análisis por frecuencias. La Tabla 4.5 muestra el valor P para cada uno de los pares de variables que mostraron una relación significativa. En el Anexo IV se puede observar en detalle el análisis de correlación.

Tabla 4.5 Niveles de P en el análisis de correlación para cada una de las variables de los grupos Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación.

Admon. Recurso Humano

SalarPto Itadmonconremoteoffc knowdistr rotacionpstoinnovprgrm innovdsgnknowdb 0.001remoteoffc 0.001knowdistr 0.002rotacionpstos 0.003especialpstos 0.000 0.002innovdsgn 0.003 0.000innovrqrmts 0.000innovprocss 0.007 0.000extecommts 0.000

Admon. del Conocimiento Admon. de la Innovación

Adm

on. d

el

Con

ocim

ient

oAd

mon

. de

Inno

vaci

ón

Para analizar la relación de las variables Demográficas con las variables

de los grupos de Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación, se procedió a hacer un análisis de Anovas. El Anexo V muestra los resultados de cada variable que mostró un nivel de probabilidad menor a 0.1 contra al menos una de las variables de alguno de los grupos. La Tabla 4.6 muestra los niveles de P para cada una de las variables con respecto a las otras de los otros grupos.

16

Tabla 4.6 Niveles de P en el análisis Anova para cada una de las variables demográficas con respecto cada una de las variables de los grupos Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación.

Ad

mon

CD

Dea

srrP

roy

Plan

Des

arro

llo

Sala

rAnt

ig

Sala

rPto

Eval

uaci

on

tecn

snio

r

tecn

adm

o

know

db

rem

oteo

ffc

trang

prgm

perfm

eval

rota

cion

psto

s

Origen 0.106901 0.090053Mexico 0.030842 0.043929EU 0.075174 0.106304CND 0.107035 0.010904Europa 0.011172 0.043908 0.107035NoProdsAnAntigüedad 0.080154NoEmpl 0.100554 0.035931 0.073339 0.040588 0.102287 0.04812 0.074239 0.047529Renuncias 0.106415 0.031557Contrat 0.086764 0.046237ubicacion

Admon. personal Admon. Conocimiento

Varia

bles

Dem

ográ

ficas

inno

vprg

rm

inno

vdsg

n

inno

vrqr

mts

inno

vpro

css

exte

com

mts

OrigenMexicoEUCND 0.047915 0.013999 0.083335Europa 0.069667 0.115058 0.007453 0.083335NoProdsAn 0.042113Antigüedad 0.078358NoEmplRenunciasContratubicacion

Admon. Innovación

Varia

bles

Dem

ográ

ficas

A través del análisis de Anova se observa que solo 6 de las variables del grupo de Administración del Recurso Humano muestran una relación significativa con 4 Variables Demográficas. Así mismo, son 7 variables del grupo de Administración del Conocimiento y las 6 del grupo de Administración de la Innovación quienes muestran una relación significativa con las Variables Demográficas. La variable demográfica de mercado Asia “Asia”, así como la cantidad de productos de transferencia “NoProdsCarryOvr” y la Inversión en equipo de desarrollo y pruebas “Inversión”, no mostraron relación alguna con ninguna de las variables de los grupos de Administración del Recurso Humano, del Conocimiento o de la Innovación.

Asimismo, no existe relación de las variables demográficas con ninguna de las siguientes variables: estructura del centro de diseño similar a manufactura “EstructCD”, el nivel salarial de acuerdo a la contribución del empleado “SalarContrib”, oportunidades similares entre empleados de desarrollo técnico y administrativos “OportSimil”, selección de nuevos empleados de acuerdo a sus habilidades actuales “SelecHabil”, la existencia de procesos para la diseminación

del conocimiento “knowdistr” y el fomento en la especialización de puestos técnicos “especialpstos”. El análisis para cada relación de variables se desarrolla en la sección “Discusión de Resultados”.

17

5. ANÁLISIS DE RESULTADOS Primeramente se analizan las variables demográficas para observar el comportamiento o las tendencias entre los centros de diseño nacionales como los extranjeros.

Para el caso de la variable de Mercado, la mayor parte de los centros de diseño tanto nacionales como extranjeros en la ciudad se enfocan en productos para el mercado de Estados Unidos (con 14 coincidencias) y en segundo lugar para México (con 10 coincidencias) De las compañías nacionales, se presentan 8 coincidencias para el mercado nacional con 6 para el de Estados Unidos; una situación un tanto inversa para las compañías extranjeras, quienes presentan 8 coincidencias para el mercado de Estados Unidos contra 2 para el mercado nacional. El tercer lugar del mercado lo tiene Canadá y Europa, con 3 coincidencias cada uno, y por último el mercado de Asia, con solo una, correspondiente a un centro de diseño extranjero.

La cantidad de productos diseñados anualmente en los centros nacionales es mayoritariamente de entre 1 a 5 y 6 a 10 (con 3 coincidencias por igual para cada uno), con sólo dos compañías de entre 11 a 20 productos diseñados anualmente. Los centros extranjeros mantienen una relación similar, con 4 compañías con entre 1 a 5 productos diseñados anualmente y 2 compañías con entre 11 y 20 productos. En este caso, existe sólo una compañía extranjera con más de 101 productos diseñados anualmente. Con respecto a la cantidad de productos de transferencia o “carry-over”, la mayor parte de los centros se encuentran en un nivel de 0 (con 5 en total) o de 1 a 5 (con 4 en total), representando el 56% de la población. En el caso de los centros nacionales, la mayor parte de las empresas encuestadas se ubica en rangos bajos, con 6 de las compañías en un rango no mayor a 10 proyectos de transferencia y sólo 1 con entre 50 y 100. Situación un poco diferente con los centros extranjeros, quienes tienen tan solo 5 centros con un rango no mayor a 10 proyectos de transferencia y los tres restantes distribuidos en los rangos de 11 a 20, 21 a 50 y 101 o más.

De lo anterior se puede observar que los centros extranjeros tienen una mayor cantidad de proyectos en transferencia, situación esperada considerando que uno de los principales propósitos de estos centros es precisamente la transferencia de diseños hechos en el extranjero para ser terminados, modificados o actualizados en los centros ubicados en esta ciudad.

dt “

el conocimiento “knowdistr” y el fomento en la especialización de puestos écnicos “especialpstos”.

El análisis para cada relación de variables se desarrolla en la sección Discusión de Resultados”.

17

5. ANÁLISIS DE RESULTADOS Primeramente se analizan las variables demográficas para observar el comportamiento o las tendencias entre los centros de diseño nacionales como los extranjeros.

Para el caso de la variable de Mercado, la mayor parte de los centros de diseño tanto nacionales como extranjeros en la ciudad se enfocan en productos para el mercado de Estados Unidos (con 14 coincidencias) y en segundo lugar para México (con 10 coincidencias) De las compañías nacionales, se presentan 8 coincidencias para el mercado nacional con 6 para el de Estados Unidos; una situación un tanto inversa para las compañías extranjeras, quienes presentan 8 coincidencias para el mercado de Estados Unidos contra 2 para el mercado nacional. El tercer lugar del mercado lo tiene Canadá y Europa, con 3 coincidencias cada uno, y por último el mercado de Asia, con solo una, correspondiente a un centro de diseño extranjero.

La cantidad de productos diseñados anualmente en los centros nacionales es mayoritariamente de entre 1 a 5 y 6 a 10 (con 3 coincidencias por igual para cada uno), con sólo dos compañías de entre 11 a 20 productos diseñados anualmente. Los centros extranjeros mantienen una relación similar, con 4 compañías con entre 1 a 5 productos diseñados anualmente y 2 compañías con entre 11 y 20 productos. En este caso, existe sólo una compañía extranjera con más de 101 productos diseñados anualmente. Con respecto a la cantidad de productos de transferencia o “carry-over”, la mayor parte de los centros se encuentran en un nivel de 0 (con 5 en total) o de 1 a 5 (con 4 en total), representando el 56% de la población. En el caso de los centros nacionales, la mayor parte de las empresas encuestadas se ubica en rangos bajos, con 6 de las compañías en un rango no mayor a 10 proyectos de transferencia y sólo 1 con entre 50 y 100. Situación un poco diferente con los centros extranjeros, quienes tienen tan solo 5 centros con un rango no mayor a 10 proyectos de transferencia y los tres restantes distribuidos en los rangos de 11 a 20, 21 a 50 y 101 o más.

De lo anterior se puede observar que los centros extranjeros tienen una mayor cantidad de proyectos en transferencia, situación esperada considerando que uno de los principales propósitos de estos centros es precisamente la transferencia de diseños hechos en el extranjero para ser terminados, modificados o actualizados en los centros ubicados en esta ciudad.

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Respecto a la antigüedad de los centros de diseño, solo dos centros, uno nacional y el otro extranjero, manifestaron tener 21 años a más operando en la ciudad de Monterrey. La mayor antigüedad la tienen los centros nacionales, con 4 centros en el rango de 11 a 20 años y 1 con 21 o más, a diferencia de los centros técnicos extranjeros, ubicándose 7 de estos en un rango no mayor a los 10 años de antigüedad y sólo 1 con 21 años o más. Podemos confirmar aquí, como se comentaba en secciones anteriores, que la llegada de centros de diseño extranjeros a la ciudad es un fenómeno reciente.

La cantidad de empleados en los centros de diseño nacionales suele ser significativamente menor que en los centros extranjeros de acuerdo a las frecuencias observadas en esta variable. En el caso de los centros nacionales solo una compañía manifiesta tener 101 o mas empleados y una sola mas con entre 51 y 100, las demás se mantienen en un nivel no mayor a 50 empleados, inclusive, 4 de los centros encuestados (50% de los centros nacionales considerados en esta investigación) cuenta con no más de 10 empleados.

En el caso de los centros extranjeros, son tres quienes tienen mas de 101

empleados y una con entre 51 y 100, los demás, con excepción de solo una, ubican en el rango de 21 a 50 empleados.

Como se puede observar en el caso de los centros de diseño extranjeros, a pesar de tener un menor tiempo establecidos en la ciudad, han tenido la necesidad y capacidad de desarrollar un crecimiento, al menos en cuanto a la cantidad del personal empleado, mayor que el de los centros nacionales.

En el caso de el nivel anual de renuncias o despidos y el nivel de

contrataciones en los últimos 5 años, se puede observar que en el caso de los centros de diseño nacionales, solo uno ha tenido entre 21 a 50 empleados y uno con 0 renuncias o despidos, los demás han tenido solamente de entre 1 a 10 personas que han sido despedidas o han renunciado. En el caso de los centros extranjeros se puede observar un nivel un poco mas alto con dos compañías que han tenido de 21 a 50 y dos mas con entre 11 a 20, tres mas con 1 a 10 y una sola con 0 renuncias o despidos en los últimos cinco años.

En el caso del nivel de contrataciones en los últimos 5 años, las compañías extranjeras tienen un nivel más alto que las nacionales. Uno de los centros extranjeros ha contratado más de 101 empleados en los últimos 5 años y dos más de 51 a 100, las restantes han contratado rangos de entre 1 a 50. Para los centros nacionales, ninguno ha contratado más de 50 empleados en los últimos 5 años, con solo una compañía que contrato de entre 21 a 50 empleados y las restantes de entre 1 a 20.

Como se puede observar, los centros técnicos nacionales han tenido un nivel menor de renuncias o despidos, pero de manera similar un nivel menor de contrataciones en comparación con los centros extranjeros, quienes han tenido

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un nivel más alto de renuncias o despidos, pero a la par han tenido un nivel más alto en sus contrataciones. Hay que recordar también que la cantidad de empleados en los centros de diseño extranjeros es mayor que los nacionales, por lo que este movimiento de renuncias/despidos contra las contrataciones puede mantener de cualquier manera su operación.

Cabe mencionar también que la mayoría de los centros de diseño

extranjeros tienen una menor antigüedad que los nacionales, considerando las renuncias y contrataciones en los últimos cinco años, es de esperarse que los centros extranjeros se encuentren en un nivel de crecimiento.

Respecto al nivel de inversión total en sus herramientas de diseño, se puede observar que los centros de diseño extranjeros tienen una inversión considerablemente mayor que los nacionales. Se ubican 3 centros de diseño extranjeros con una inversión mayor al millón de dólares en su equipamiento, y 4 con un rango entre 50mil y 500mil dólares, sólo uno se ubica entre 5mil y 10mil dólares de inversión.

La inversión en equipo de desarrollo en los centros nacionales se

distribuye a lo largo de todos los rangos, pero ningún centro nacional indica tener una inversión mayor al millón de dólares. Solo 2 centros de diseño cuentan con una inversión de 50mil a 100mil dólares y 2 más con una inversión de 5mil a 10mil dólares. Los otros cuatro centros se ubican cada uno en los rangos restantes.

En cuanto a los factores que influyen a la ubicación y permanencia de los centros de diseño en la ciudad de Monterrey o su área metropolitana, el 50% (8 centros) ubica a la Disponibilidad del Capital Intelectual en el primer lugar y el 25% (4 centros) lo ubica como el segundo lugar en importancia. Este segundo lugar de relevancia lo comparte con la Infraestructura de la ciudad, identificado por el 31.25% (5 centros). El 50% de los centros (8 centros) ubica a la Ubicación Geográfica en el tercer lugar de relevancia, y el 43.75% (7 centros) ubican el Nivel Salarial en la ciudad en el cuarto lugar de relevancia. 5 centros de diseño ubican a la Infraestructura de la ciudad también en el cuarto lugar de relevancia. El 68.75% (11 centros) ubican en el quinto lugar de relevancia el Apoyo del Gobierno. A pesar de que este es un alto porcentaje de los centros que ubican esta variable en el quinto lugar, es importante mencionar también que 5 centros de diseño lo ubicaron en un segundo o tercer nivel de relevancia. A continuación se analizará la aplicación de las variables del grupo de Administración del Recurso Humano. La administración del centro de diseño compartida con la planta de manufactura muestra una mayor tendencia en empresas nacionales que en extranjeras (diferencia de 1.1). Los centros nacionales de hecho se ubican arriba del promedio. Para la variable de estructura organizacional, no presentan una

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diferencia muy significativa, con solo 0.5 de diferencia, los centros extranjeros tienen una mayor similitud en su estructura para con sus respectivas plantas manufactureras.

Las variables más altas en este grupo fueron para el desarrollo del centro técnico impulsado tanto por el corporativo como por los proyectos. Como es de esperarse, los centros técnicos extranjeros perciben un nivel más alto en esta variable ya que efectivamente la fundación y ubicación del centro técnico en Monterrey es principalmente debido al impulso del corporativo, quien busca tomar la ventaja de los bajos costos y capacidad de los empleados. Los centros técnicos nacionales pueden percibir una mayor influencia a causa de los proyectos pues el corporativo se encuentra en la misma localidad y la ubicación del centro en sí no forma parte necesariamente de una estrategia de la organización.

Para la variable de el plan de desarrollo, su puntuación se percibe en un nivel alto con 3.7 de promedio general, donde los centros extranjeros lo aplican en un 4.0 contra el 3.4 de los nacionales. Así también para las remuneraciones, donde el promedio general más alto fue para el caso de las remuneraciones de acuerdo al puesto con 3.7, seguido de la contribución de valor con 3.4 y por último de la antigüedad con 3.1 puntos en promedio. Los centros nacionales y extranjeros mantienen un nivel similar para la remuneración de acuerdo a la contribución de valor del empleado, con un 3.5 y un 3.3 respectivamente (solo 0.2 de diferencia). En el caso de las remuneraciones respecto a la antigüedad del empleado, los centros técnicos extranjeros le dan una mayor importancia con un nivel de 3.5 contra el 2.8 de los nacionales. Las remuneraciones respecto al puesto también mantienen cierta similitud con 3.5 para las nacionales contra 3.9 para las extranjeras.

Para la variable de oportunidades de desarrollo tanto para puestos de técnicos como administrativos, existe una relativa diferencia entre los centros nacionales y extranjeros. Los centros extranjeros le dan una mayor relevancia, asignando 3.4, que los nacionales con 2.8 puntos. La percepción de un sistema de evaluación y medición objetivo del desempeño del empleado es la misma para ambos casos. Con estos datos se puede comprobar que en la práctica, la administración del centro de diseño es rara vez compartida con la planta manufacturera, sin duda debido a que la administración de un centro técnico mantiene significativas diferencias contra la de un centro de manufactura. Sin embargo, aunque en un bajo nivel, existe todavía una cierta diferencia entre los centros nacionales contra los extranjeros, donde se aplica más esta administración compartida en los primeros. Esto hace sentido también en cuanto a que localmente se tiene mayor experiencia administrando plantas manufactureras que centros de diseño, por lo que existe la tendencia a imitar el estilo de administración.

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Otras variables importantes a considerar son las relativas a las remuneraciones respecto al puesto, a la contribución de valor y a la antigüedad. Hemos podido observar que para las empresas extranjeras, la posición o el puesto tiene aún una particular relevancia. Para el caso de las nacionales, el puesto y la contribución de valor tienen una relevancia similar. Inclusive en los centros extranjeros, la contribución de valor esta después de el puesto y la antigüedad. Sería conveniente investigar si esto aplica únicamente en sus centros ubicados en Monterrey o en el extranjero, mas no así en los centros de su ciudad origen. Continuando ahora con el análisis de la aplicación para las variables del grupo de Administración del Conocimiento, el promedio general más alto lo obtuvieron dos variables: Selección de personal hecha en base al potencial del candidato y Fomento de la especialización del empleado en puestos de desarrollo técnico, ambas con 3.9 de promedio general. Para el caso de la selección del personal en base a su potencial, tanto los centros técnicos nacionales como los extranjeros manifiestan una aplicación en casi todos los casos, asignando un promedio de 3.9 y 4.0 puntos respectivamente. Para el caso de el fomento en la especialización del empleado en puestos de desarrollo técnico, el promedio es de 4.0 puntos para los centros nacionales y 3.9 puntos para los extranjeros. A estas variables le siguen tres que obtuvieron un promedio general de 3.8: La selección de personal en base a habilidades y conocimientos actuales, la permanencia en el perfil de desarrollo técnico por más de 5 años y el trabajo en conjunto con otras oficinas remotas. En el caso de la primera variable mencionada en el párrafo anterior, los centros técnicos nacionales le dan una mayor relevancia que los extranjeros, con un promedio de 4.0 contra uno de 3.5 respectivamente. Como se puede observar, la relevancia para la selección de candidatos por sus habilidades actuales o su potencial es muy similar en su promedio, teniendo 3.8 y 3.9 de promedio general. Sin embargo, se puede observar que los centros nacionales le dan una ligeramente mayor relevancia a las habilidades actuales del candidato. La permanencia en el perfil de desarrollo técnico por más de 5 años tiene un promedio general de 3.8, donde los centros nacionales muestran una mayor aplicación con un promedio de 4.3 contra los extranjeros con un promedio de 3.4. Aquí se puede observar que es más común en los centros de diseño nacionales que los empleados permanezcan en un puesto de desarrollo técnico que en los centros extranjeros. Esto hace sentido con las calificaciones obtenidas en las remuneraciones, donde en el caso de los centros extranjeros se le da una mayor relevancia al puesto, motivando quizás de alguna manera a que los empleados aspiren a un cambio de puesto para obtener un mejor salario.

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La colaboración con oficinas remotas tiene un promedio general de 3.8 y aplica con mayor frecuencia en los centros extranjeros con 4.0 que los nacionales con 3.5. También un resultado un tanto esperado si se considera, como se hizo en el grupo de Administración de Personal, los centros extranjeros tienen encuentran en la ciudad una oportunidad para establecerse pero mantienen relaciones con sus oficinas principales o con otras oficinas en otras localidades, sin embargo los centros nacionales tienen en esta misma ciudad sus oficinas principales. Para la variable del fomento en la distribución del conocimiento entre los empleados, se observa también un nivel medio alto con 3.7 de promedio general, apreciándose mas frecuente para el caso de los centros nacionales con 4.0 de promedio, que los extranjeros con 3.4. Nuevamente habría que considerar que los centros extranjeros obtuvieron también una mayor puntuación en los proyectos de transferencia o “carry over”, que podrían no demandar un nivel de conocimiento alto para su desarrollo y por lo tanto no requerir una distribución del conocimiento. Las siguientes variables obtuvieron un nivel mas cercano al medio con un 3.4 de promedio para cada una de ellas: Integración de Tecnologías de Información para la Administración del Conocimiento, Implementación de Base de Datos de Conocimiento y la implementación de un Programa de entrenamiento estructurado para desarrollo de habilidades técnicas. En el primer caso tanto los centros de diseño nacionales como los extranjeros le dan la misma relevancia con promedio de 3.4 para ambos casos. La implementación de un depositorio o base de datos de conocimiento se percibe con un nivel más alto en los centros de diseño extranjeros con un promedio de 3.6 contra los nacionales, estos últimos con un nivel casi medio por su promedio de 3.1. Estos mismos promedios aplican para el programa de entrenamiento para el desarrollo de habilidades técnicas. Como se puede observar, este grupo de tres variables mantienen un comportamiento muy similar en sus niveles de promedio, pero los centros de diseño extranjeros mantienen aún cierta ventaja. La percepción de un sistema de evaluación objetivo para medir la diferencia entre las habilidades actuales y las requeridas en los empleados se percibe en los centros técnicos con un nivel medio de 3.0 de promedio, siendo más alta en el caso de los centros extranjeros con un 3.3 de promedio contra los nacionales con 2.8. La implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico tiene un promedio general medio bajo de 2.8, siendo medio con 3.0 para el caso de los centros extranjeros y medio bajo con 2.6 para los nacionales. Así mismo, en el caso de los ingenieros de nivel “senior” que

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eventualmente prefieren cambiar sus actividades hacia puestos administrativos, se mantiene un nivel bajo de promedio general con un 2.2, siendo mas bajo para el caso de los centros nacionales con 2.1, que los extranjeros con un 2.3. Esto último coincide con la pregunta relativa a la permanencia en los puestos de desarrollo técnico en este grupo, teniendo mayor relevancia en los centros extranjeros cuyos empleados permanecen menos tiempo desarrollándose en el perfil técnico que en el caso de los empleados de centros nacionales; así lo refleja el promedio de la variable anterior, con una pequeña diferencia pero la tendencia sigue siendo mayor hacia los centros extranjeros. Discutiremos ahora las variables correspondientes al grupo de Administración de la Innovación, cuyo promedio general más alto en este grupo fue de 4.0 para la pregunta relacionada al diseño de productos basado en los requerimientos del cliente. Tanto los centros nacionales como los extranjeros obtuvieron un promedio alto con 4.1 y 3.9 respectivamente, promedios lejos de los correspondientes a la pregunta relativa al diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización, cuyo promedio general fue de 3.2 y particular a los centros nacionales fue de 3.3 y a los extranjeros de 3.1. Sería importante considerar que los centros de diseño considerados en este estudio son principalmente considerados “Tier2” o de segundo nivel dentro de la cadena del desarrollo del producto. Es decir, su producto final forma parte de todo un conjunto de productos que componen el producto (desarrollado por el OEM) que va al mercado final. Siendo así, es muy común que sean en sí los requerimientos del cliente quienes rigen o guíen la innovación implementada en el desarrollo de éste. Es más común que los diseños o desarrollos en los centros de diseño que forman parte de una estrategia de innovación sean para productos con un requerimiento especial de algún cliente o formen parte de un producto sin cliente en particular pero que será ofrecido posteriormente como una solución innovadora a diversos clientes. Estos forman usualmente parte del grupo de R&D y son llamados productos “alpha” o algún término similar, pues no tienen aún algún cliente final. Los centros de diseño nacionales como extranjeros admiten que se cuenta con un sistema o proceso estructurado para el impulso y desarrollo de innovación, con un nivel medio de alto de promedio en 3.5 por igual. Además, con un promedio muy similar, se percibe también el fomento del desarrollo de la innovación a través de procesos dentro de la organización, 3.4 para nacionales y 3.5 para los centros extranjeros. Para el caso de la participación del centro de diseño con comunidades externas de desarrollo y tecnología, se tiene también un

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promedio general medio alto de 3.8, siendo más frecuente para el caso de los centros nacionales con un 3.9 de promedio que para el caso de los extranjeros con un promedio de 3.6. En este último caso se puede observar que aunque la diferencia es de 0.3 puntos, es más común que los centros nacionales participen en comunidades externas de desarrollo que los extranjeros en la ciudad. Si consideramos, como en algunas preguntas anteriores, que los centros extranjeros siguen manteniendo una mayor parte de proyectos en transferencia, es muy posible que la participación en comunidades externas de desarrollo no sea tan necesaria en estos centros ubicados en la ciudad, y quizás se de con mayor frecuencia en los departamentos de sus oficinas principales.

Con esto se concluye el análisis por promedios de la aplicación de las variables de los grupos de Administración del Recurso Humano, Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación en los centros técnicos. A continuación procederemos a analizar las relaciones que tienen las variables de estos grupos entre sí.

A través del análisis de correlación, cuyos resultados se detallan en la sección 4. Resultados, se puede observar que no existe una relación significativa entre las variables del grupo Administración de Recurso Humano. La única variable que arrojo una relación significativa en este grupo fue la de “Nivel salarial determinado por el Puesto” (SalarPto) con la variable “Trabajo del centro de diseño con oficinas remotas” (remoteoff) del grupo Administración del Conocimiento, relación explicada mas adelante.

Como se mostró en la tabla 4.5, existen 5 pares de variables que arrojan una relación significativa en el grupo de Administración del Conocimiento. El primer par de variables para este grupo lo componen “knowdb” El desarrollo de una base de datos de conocimiento en la organización (Knowledge Database) y “Itadmonconc" Integración de Tecnologías de Información en la Administración del Conocimiento. En las tablas de resultados 4.5 y 4.6 se observan 2 compañías que manifiestan aplicar plenamente tanto la mencionada base de datos como las tecnologías de información para la administración del conocimiento. Son otras 2 compañías también las que aplican totalmente la base de datos pero en su mayoría la integración de tecnologías de información. En conjunto conforman un 25% del total de los resultados en esta tabla cruzada. En este par de variables todavía se puede observar una distribución muy mediana de la aplicación de estas variables entre los centros entrevistadas, con 2 empresas entre los niveles 1 y 2 de implementación y 6 empresas entre los niveles 4 y 5 de implementación y las 8 restantes con un nivel 3 y alguna

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combinación entre 2 y 1 para la integración de Tecnologías de Información o entre 2 y 5 para la implementación de una base de datos de conocimiento. El segundo par de variables de este grupo lo componen el “remoteoffc” Trabajo en Conjunto con otras oficinas remotas y “knowdstr” El fomento de la transmisión del conocimiento. En este caso podemos observar que al menos el 50% se encuentra en un nivel alto (sea 4 o 5) entre estas dos variables, lo que significa que al menos la mitad mantiene una fuerte relación entre el trabajo con oficinas remotas y el fomento en la transmisión del conocimiento entre los empleados. Del otro 50% restante, solo la mitad de este (4 centros técnicos) se encuentran totalmente en un nivel medio-bajo con ambas variables. Es común que los mismos empleados que trabajan continuamente con oficinas remotas fomenten la transmisión del conocimiento entre sí debido a que el trabajo con oficinas remotas requiere una gran capacidad de comunicación, eficiente y a tiempo. Esfuerzo el cual, debe usualmente ser repartido entre varios empleados, permitiendo así tener un conocimiento compartido entre ellos. El siguiente par de variables lo componen “remoteoff” y el Fomento de la Especialización en un Puesto Técnico “especialpstos”.

En este caso más de la mitad hacen un esfuerzo por fomentar la especialización de los empleados en puestos técnicos así como el desarrollo del trabajo con oficinas remotas. Con sólo un 12.5% ubicándose en un nivel intermedio en este esfuerzo.

El cuarto par de variables en este grupo corresponde a las variables

“knowdistr” y el Fomento a la Rotación en Puestos de Desarrollo Técnico “rotacionpstos”.

En este caso podemos observar que es el 56% de los centros técnicos

quienes se ubican en un nivel bajo para la variable de “rotacionpstos”. Solo el 31.25% se ubica en un nivel alto para esta variable, con el 12.5% restante en un nivel medio. Solo el 31.25% en el conjunto de ambas variables, se ubica en un nivel alto, entre 4 o 5, sea tanto en una como en la otra. Bien se puede apreciar que este porcentaje es principalmente causado por la variable “rotacionpstos”.

Podemos observar así que a pesar que poco mas de la mitad de los

centros técnicos tienen un nivel bajo en el fomento de la rotación de puestos técnicos, se mantiene una relación con la transmisión del conocimiento, tal como lo muestra el nivel de la Chi2.

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El último par de variables que muestran una relación significativa en este grupo de Administración del Conocimiento está compuesto por el par de variables “knowdistr” y “especialpstos”.

En este caso el 50.1% de las empresas se ubica en un nivel alto entre 4 y

5 para cualquiera de las dos variables. Solo el 6.3% se encuentran en un nivel bajo. El restante se encuentra en un nivel medio o medio alto.

Como comentamos en un párrafo anterior, para el caso de el Fomento en

la Especialización de Puestos de Desarrollo Técnico, observamos que más de la mitad de las empresas (62.5%) hacen un esfuerzo por fomentar la especialización en los puestos de desarrollo técnico, lo cual esta muy ligado al 50% que fomentan la transmisión del conocimiento entre los empleados.

Podemos además observar que para las 9 empresas con un nivel alto

(entre 4 o 5) en la variable “knowdistr”, existe un nivel alto (entre 4 o 5) en la variable “especialpstos”, con excepción de la empresa no. 10, quien comoquiera tiene un nivel de 3 en esta última variable.

También se puede observar que la variable “knowdstr” se correlaciona

con otras tres variables, “remoteoff”, “rotacionpsts” y “especialpstos”, todas estas del grupo de Administración del Conocimiento. No se observan correlaciones con variables de los otros grupos. Podríamos determinar que cuando se presenta el trabajo con oficinas remotas, se fomenta la rotación de puestos técnicos o la especialización en estos puestos técnicos y que se puede lograr una transmisión del conocimiento entre los empleados. En una situación real, es común que por las demandas derivadas de la especialización en puestos técnicos, y aún de aquellas derivadas de la rotación en puestos técnicos, se hace necesaria la tutoría o colaboración entre empleados con mayor experiencia (nivel senior) con otros empleados de menor experiencia, fomentando así la transmisión del conocimiento y evitando que este conocimiento permanezca únicamente en los empleados con mayor experiencia o antigüedad. El siguiente grupo a analizar lo componen los 3 pares de variables correspondientes al grupo de Administración de la Innovación. La tabla 4.5 muestra estos pares de variables así como la Tabla. 4.4 muestra el detalle de los resultados para cada variable para este grupo.

El primer par corresponde a las variables “innovprgrm” Sistema/Proceso estructurado para el impulso/desarrollo de la innovación en la organización e “innovdsgn” Diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización.

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Esta combinación forma un par ideal en un centro técnico, sin embargo solamente 2 compañías, el 12.5% de la muestra, tienen estos niveles. El 31.25% tienen una combinación de valor 4, representando un nivel alto para ambas variables. Considerando también la combinación 5 y 4 de la compañía no. 6, tenemos un total de un 50% de compañías con esta combinación de nivel alto.

Considerando también aquellas compañías en un nivel medio tendríamos

un 62.5% de centros técnicos con un nivel medio-alto de programas de innovación e innovación en el diseño de sus productos dentro de la organización. El 37.5% restante lo ocuparían las compañías con un nivel bajo en estas variables. Estas compañías de nivel bajo en estas variables pudieran no requerir programas integrales de fomento en la innovación o la innovación en los diseños dentro de la organización debido a que el diseño de sus productos se enfoca a cumplir mas bien con los requerimientos especificados por sus clientes. Si se comparan estas compañías de niveles bajos en la variable “innovdsgn” con la variable “innovrqrmts” Diseño de productos es basado en los requerimientos del cliente, podemos observar que mantienen una relación inversa. El segundo par de variables de este grupo corresponden a la variable “innovdsgn” Diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización y “extecommts” Participación en comunidades externas de desarrollo y tecnología.

El 62.5% de los centros encuestados mantiene un nivel medio-alto en este par de variables. Una relación estrecha aquí es de esperarse al fomentar el diseño dentro de la organización y no solo tras requerimientos de clientes. Las comunidades externas de desarrollo ofrecen una base de conocimientos compartidos entre diversos grupos, compañías y personas que permiten acelerar las capacidades de innovación en el diseño de productos. Podemos observar nuevamente que el 37.5% de las compañías mantienen un nivel bajo entre estas variables, el mismo nivel encontrado en el análisis del par de variables anterior. Sin embargo, en este sentido cabe mencionar, que dos compañías, la no. 10 y 11, señalan un nivel medio y alto en la participación con comunidades externas de desarrollo. Sería importante considerar que la participación en comunidades de desarrollo e innovación es útil aún y cuando el diseño se enfoca a cumplir con requerimientos de los clientes, pues estas comunidades podrían beneficiar la eficiencia de los productos actualmente diseñados. El tercer par de variables del grupo Administración de la Innovación corresponde a las variables “innovprocss” Fomento del desarrollo de

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innovación con la implementación de procesos y “extecommts” Participación en comunidades externas de desarrollo y tecnología.

Este grupo de compañías, junto con la no. 7, agrupan a los centros técnicos con nivel bajo en las variables “innovprocss” y “extecommts”, representando al 25% de la muestra. El 75% restante representa a los centros técnicos con un nivel medio-alto en esta relación. Lo que significa que este 75% fomenta la innovación a través de sus procesos así como la relación con comunidades externas de diseño y desarrollo. Podemos observar que existe un porcentual mayor en esta relación de “innovprocss” con “extecommts” que la de la variable “innovdsgn”. Fue básicamente una compañía, la no. 11, la que afirma tener un nivel medio en el fomento de la innovación a través de procesos, pero un nivel bajo en la innovación en el diseño de sus productos. Así mismo, esta misma compañía, mantienen un nivel bajo en la implementación de programas de innovación. En el caso particular de la compañía 11, el fomento de la innovación se da a través de procesos actuales, donde se identifican acciones o flujos adicionales para este propósito, pero no se desarrollan programas o procesos específicos para el desarrollo de la innovación. En sí, ambas variables, “innovprgrm” e “innovprocss” muestran un comportamiento muy similar, con la excepción antes mencionada. El siguiente grupo a analizar, son los pares de variables de grupos combinados. En este caso, a través del análisis de correlación, se observan tres pares de variables relacionadas entre el grupo Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación. La tabla 4.5 muestra estos pares de variables y las tablas 4.3 y 4.4 muestra el detalle de los resultados para las variables de los grupos Administración del Conocimiento y de la Innovación respectivamente. El primer par de variables corresponde a “rotacionpstos” Implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico e “innovdsgn” Diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización. Las mayores coincidencias en este par están en el valor 2 para ambas variables, con un 31.25% de la población en estos valores. Junto con las demás compañías en un nivel bajo, representan el 56.25%. El 43.75% restante son los centros técnicos con un nivel medio alto entre estas dos variables. En sí, para la variable “innovdsgn”, el 50% se encuentra en un nivel alto, el 37.5% se encuentra en un nivel bajo y el 12.5% restante se encuentra en un nivel medio para el diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización.

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En el caso de la variable “rotacionpstos”, es el 56.25% quienes se encuentran en un nivel bajo, solo el 31.25% se encuentra en un nivel alto y el 12.5% restante se encuentra en un nivel medio para el fomento en la rotación de puestos técnicos. Como se puede observar existe una aparente necesidad de mantener los puestos técnicos por un período largo de tiempo, antes de mover a los ingenieros entre otras posiciones. Para cuando se desea tener un nivel de innovación alto en el diseño de productos, en necesario mantener un nivel de especialización alto dado las demandas del conocimiento de las tecnologías innovadoras. En sí, solo una compañía muestra un nivel nulo en la rotación de puestos técnicos, pero todas las demás compañías mantienen algún nivel bajo, medio o alto, mas como se menciono en los párrafos anteriores, poco mas de la mitad se mantiene en un nivel bajo. El siguiente par de variables corresponde a “knowdistr” Fomento en la diseminación del conocimiento entre los empleados e “innovrqrmts” Innovación en el diseño de productos basado en los requerimientos del cliente. Para la variable “knowdistr” en particular, se puede observar que el 87.5% de los centros técnicos encuestados se encuentran en un nivel medio-alto para el fomento de la transmisión del conocimiento entre los empleados. De manera similar, para la variable “innovrqrmts“, el 93.75% de los centros técnicos se encuentran en un nivel medio-alto. Esta segunda variable muestra un porcentaje mayor a la variable “innovdgsn”, citada anteriormente en el análisis del grupo Administración de la Innovación. La variable “innovdsgn” muestra solo un 62.5% de centros de diseño en un nivel medio-alto. Esto nos indica que al menos existe aún una mayoría de centros de diseño que innovan sus productos principalmente por los requerimientos de los clientes y no por el diseño en sí derivado de la compañía. El tercer par de variables corresponde a “innovprocss” Fomento del desarrollo de innovación con la implementación de procesos y “rotacionpstos” implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico. En este caso, la mayor contribución a la correlación la tienen los valores 5 (aplica totalmente) para la variable “innovprocss” y 3 (aplica con frecuencia) para la variable “rotacionpstos”, con solo dos compañías (no. 2 y 5) en este caso.

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El 43.75% de la población se encuentra en un nivel medio-alto, mientras el 50% se encuentra en un nivel bajo-nulo. Solo una compañía, el 6.25% se encuentra en un nivel nulo para la variable “rotacionpstos” y de valor 4 (aplica en casi todos los casos) para la variable “innovprocss”. Como comentamos anteriormente, el fomento de la rotación de puestos no es mayoría en los centros de diseño, sin embargo esta combinación de variables se encuentra en un balance casi medio, con casi la mitad en un nivel medio-alto; como se comentó también, la innovación es fomentada a través de los procesos actuales. Sin embargo, se tiene que tomar en cuenta que esto aplica únicamente a casi la mitad de la población. Por último, el siguiente grupo combinado corresponde a un par de variables de Administración de Personal y Administración del Conocimiento. La tabla 4.5 muestra este par de variables y las tablas 4.2 y 4.3 muestran el detalle de los resultados para las variables de los grupos Administración del de Personal y del Conocimiento respectivamente. En este caso el único par de variables de este grupo son “SalarPto” Remuneraciones y salarios acorde al puesto del empleado y “remoteoffc” La compañía trabaja en conjunto con otras oficinas remotas. La mayor contribución a la correlación la tienen los valores 1 (nulo) para “remoteoffc” y 2 (casi no aplica) para “SalarPto”. En este situación se encuentra solamente la compañía no. 15. En un valor alto (entre 4 y 5 para cualquiera de las dos variables) se encuentra el 56.3%, En un valor bajo o nulo (entre 1 y 2 para cualquiera de las dos variables) se encuentra el 12.6% de la muestra. Lo anterior nos indica que poco más de la mitad de las compañías en la muestra trabajan con oficinas remotas y el salario lo asignan de acuerdo al puesto del empleado. El porcentual de la variable “SalarPto” con valor alto (entre 4 y 5) en 56.25%, es un tanto mayor comparado con la variable “SalarContrib” Remuneraciones y Salarios de acuerdo a la contribución de valor del empleado hacia la empresa en 43.75%; también es mayor que el porcentual de 31.25% para la variable “SalarAntig” Remuneraciones y salarios van de acuerdo a la antigüedad del empleado. Considerando que los centros de diseño en Monterrey aún mantienen cierto nivel de proyectos en transferencia (ver. Variable “NoProdsCarryOvr”) comparado con el número de proyectos que diseñan anualmente (ver variable “NoProdsAn”), la relación de salarios se mantiene orientada hacia el puesto como ordinariamente se hace en compañías con otros giros. Conforme la participación del diseñador vaya incrementando su aportación directa hacia el producto y la participación de la oficina remota u oficina principal (headquarters) disminuya en el proceso de diseño, como sería el

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caso de un producto 100% diseñado localmente, esta orientación del salario se irá inclinando hacia la aportación de valor del empleado y no exclusivamente a la posición en el puesto. En cuatro centros de diseño encuestados se admitió, con un nivel 5 (aplica en su totalidad) en la variable “SalarContrib”, que el salario estaba determinado por la aportación de valor del empleado. Comparándolo directamente contra la variable “SalarPto”, se mantiene una relación estrecha no excluyente, a excepción del caso de solo una empresa, la no. 9, quien inclusive asignó un valor 3 (aplica con frecuencia), a la definición del salario por el puesto del empleado. Como se puede observar en el Anexo II para el análisis de correlación de todas las variables, el grupo de Administración de Personal presentó no más de una variable (“SalarPto”) en correlación con una del grupo de Administración del Conocimiento (“remoteoffc”). Ninguna de las otras variables presentó alguna relación o influencia, de acuerdo al análisis de correlación y tablas cruzadas, con ninguna de las otras variables de los otros tres grupos. Lo anterior nos indica que al menos con las variables utilizadas en la encuesta y analizadas en este estudio, las variables del grupo de Administración de Personal no influyen en los resultados de las otras variables, así como las variables de los otros grupos no influyen en estas de Administración de Personal, con la excepción antes mencionada. Para el grupo de variables de Administración del Conocimiento fueron 6 variables las que mostraron una relación significativa entre sí. Las otras 6 variables restantes no mostraron alguna relación significativa entre las variables del mismo grupo o las de los otros grupos. Finalmente, para el grupo de variables de Administración de la Innovación fueron las 5 variables las que mostraron una relación significativa entre sí y con variables del grupo de Administración del Conocimiento. Las variables del grupo de Administración del Conocimiento y del grupo de Administración de la Innovación fueron las que mostraron mayores relaciones entre sí. Pasamos ahora a la discusión de los resultados del análisis por Anovas para determinar las relaciones entre las Variables Demográficas y las Variables de los grupos Administración del Recurso Humano, Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación. El resultado para cada par de variables se puede observar en la tabla 4.6 y el análisis detallado para cada una de las variables demográficas en el Anexo V.

Como se puede observar, son 6 las variables del grupo Administración del Recurso Humano las que muestran una relación significativa con 4 variables Demográficas. La primera corresponde a la administración del centro de

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diseño similar a la manufactura “AdmonCD”, quien muestra una relación significativa con las variables “Origen” (Nacional o Extranjera) y con aquellos centros de diseño cuyo mercado se orienta también al nacional. En el análisis por promedios se pudo observar una tendencia significativa de los centros nacionales para mantener una relación con manufactura en lo relativo a la administración de este centro. Comentamos esto podría ser debido a la experiencia de los centros nacionales en plantas y procesos de manufactura, haciendo que compartan la administración tanto del centro de diseño como de manufactura. Este resultado en el análisis de Anova, corrobora la tendencia observada en el análisis por promedios. La siguiente variable corresponde al desarrollo del centro de diseño por proyectos “DeasrrProy” la cual muestra una relación significativa con el número de empleados. Una relación como esta era de esperarse dado que cuando el desarrollo de un centro de diseño es derivado de los proyectos que tiene a su cargo y no por el impulso otorgado por el corporativo, se crea una relación directa entre la cantidad de proyectos a cargo y la cantidad de empleados. Cuando los proyectos a cargo crecen, el número de empleados así lo hará también. A diferencia de cuando el impulso es por el corporativo, la cantidad de empleados es contratada en base a planes anticipados y pronósticos de proyectos para ir preparando a este equipo de desarrollo previo a la obtención de estos proyectos. La existencia de un Plan de Desarrollo de Capacidades para el Personal “PlanDesarrollo” muestra una relación con los centros que tienen a Estados Unidos como uno de sus mercados principales. La mayoría de los centros con mercado de Estados Unidos son extranjeros, y como se observó anteriormente, éstos mostraron una mayor tendencia a poseer este tipo de planes de desarrollo de personal con respecto a los centros nacionales. Las remuneraciones de acuerdo a la antigüedad del empleado en el centro “SalarAntig” muestran una relación con las variables demográficas “Origen” (Nacionales o Extranjeros) y la antigüedad del centro de diseño “Antigüedad”. Se observó también con anterioridad, que son los centros de diseño extranjeros quienes más recompensan la antigüedad en comparación con los nacionales, este resultado de Anovas refuerza esta relación. Es posible que las remuneraciones por antigüedad se relacionen con la antigüedad de los centros de diseño debido a que en esta última variable también existe una diferencia marcada entre los centros nacionales y extranjeros, siendo estos últimos los de menor antigüedad y quienes remuneran más por la antigüedad que por la contribución de valor o puesto del empleado Las remuneraciones de acuerdo al puesto “SalarPto” muestran una relación significativa con respecto a la variable de la cantidad de empleados “NoEmpl” en el centro de diseño. A través del análisis por promedios, se puede

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observar que las compañías extranjeras son quienes mantienen niveles mayores en la cantidad de empleados así como también remuneran más de acuerdo al puesto en comparación con los centros nacionales. Aunque ésta ultima relación es estrecha, puede ser por esta que el análisis de Anova arroga una relación entre estas variables. La existencia de un sistema objetivo de evaluación y medición del desempeño del empleado “Evaluacion” muestra una estrecha relación con las variables demográficas cantidad de empleados “NoEmpl” y cantidad de renuncias o despidos “Renuncias”. Aunque es difícil observar esta relación aun comparando los resultados obtenidos también por el análisis por promedios, se puede considerar que un sistema de evaluación objetivo, utilizado apropiadamente, habría de servir para fortalecer la permanencia de los empleados y controlar los niveles de renuncias o despidos. En este sentido, es de esperarse una estrecha relación entre estas variables. Sin embargo, bien podría desarrollarse un análisis mas profundo a partir de este resultado obtenido por la anova. Con respecto al grupo de variable de Administración del Conocimiento, se pueden observar solo 7 variables con una relación significativa con 7 diferentes variables demográficas. La primer variable que muestra una relación significativa es la relacionada a si los ingenieros de diseño permanecen perfeccionándose y creciendo en el perfil de desarrollo técnico durante mas de 5 años “tecnsnior”, ésta se relaciona con la variable de Mercado correspondiente a “México”. En este caso se puede observar en los resultados por promedios que, con una diferencia significativa, los centros nacionales (con mayoritariamente también un mercado nacional) muestran tener un mayor nivel de ingenieros que se mantienen en un perfil de desarrollo técnico. La siguiente variable corresponde a si los ingenieros de diseño senior eventualmente prefieren cambiar sus actividades hacia un puesto administrativo “tecnadmo”, y esta se relaciona con 3 variables demográficas, el Mercado “Europa”, la cantidad de renuncias o despidos “Renuncias” y la cantidad de contrataciones “Contrat”. Solo son tres centros de diseño quienes entre su mercado de productos se encuentra el europeo, de los cuales 2 son extranjeros, los cuales mostraron una preferencia mayor en sus empleados para moverse de puestos técnicos a administrativos. También es de esperarse, que siendo que los empleados no mantienen una relativa permanencia en sus puestos técnicos al preferir moverse hacia puestos administrativos, se genere una necesidad de contrataciones nuevas para sustituir los puestos dejados, pero también es de esperarse que se generen ciertas renuncias al no poder llegar a satisfacer los requerimientos de todos los empleados.

34

La existencia de un depositorio o base de datos para la administración del conocimiento “knowdb” esta relacionada con el Mercado “Europa” y la cantidad de empleados en el centro de diseño “NoEmpl”. El nivel de implementación de una base de datos se mostró mayor precisamente en los centros de diseño con este mercado, es posible que de allí se derive la relación con esta variable demográfica. De manera similar, la mayor cantidad de empleados se concentra también en los centros de diseño con el mayor de nivel de implementación de estas bases de datos. Por otra parte, es natural que la implementación de una base de datos para la administración del conocimiento requiera personal específico para esa tarea, al menos durante su implementación inicial, esto podría determinar también una relación entre ambas variables. El trabajo con oficinas de diseño remotas “remoteoffc” mantiene una relación con las variables de mercado de Canadá “CND” y Europa “Europa” así como también la cantidad de empleados en el centro técnico “NoEmpl”. Se pude observar que aquellas que tienen un mayor nivel de trabajo con oficinas remotas son aquellas que también abarcan este mercado. Sería difícil determinar una relación directa de esta variable con estos mercados, pero coincidentemente todos los centros con este mercado tienen un nivel alto en el trabajo con oficinas remotas. Es muy posible, que siendo un mercado remoto, en especial el europeo, se requiera trabajar en conjunto con oficinas establecidas localmente en este mercado, para poder satisfacer las necesidades particulares de estos. Por otra parte, aquellas compañías que mantiene un nivel alto de empleados, presentan mayores presentan mayores posibilidades para trabajar en conjunto con oficinas remotas. Se muestra también una relación significativa de los centros de diseño que cuentan con programas de entrenamiento para el desarrollo de habilidades técnicas “trangprgm” con la variable demográfica cantidad de empleados en el centro de diseño “NoEmpl”. Estos centros de diseño que sí cuentan con estos programas de entrenamiento son aquellos que precisamente se encuentran en desarrollo, de hecho, los centros extranjeros son quienes muestran mayores niveles de implementación de estos programas de entrenamiento así como también las mayores cantidades de empleados en comparación con los centros nacionales. La existencia de un sistema de evaluación objetivo del desempeño “perfmeval” muestra una relación significativa con la cantidad de empleados en el centro de diseño “NoEmpl” y la cantidad de contrataciones “Contrat”. Naturalmente la cantidad de empleados en un centro de diseño guarda una relación cercana con la cantidad de contrataciones, como se puede observar entre ambas variables, aquellos centros con un alto nivel de contrataciones mantiene un elevado número de empleados. Sin embargo, pareciera no tener una relación con un sistema de evaluación de desempeño, excepto en los casos de niveles bajos de empleados o contrataciones, que muestran también una baja

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implementación de un sistema de evaluación de este tipo. Esto es de esperarse en compañías pequeñas donde por la cantidad de empleados es difícil desarrollar un sistema de este tipo. La implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico “rotacionpstos” muestra una relación con las variables de mercado “EU” y “México”, así como con la cantidad de empleados “NoEmpl”. Se pueden observar en los resultados de la encuesta que aquellas compañías con un bajo nivel en el fomento de la rotación de puestos mantienen un mercado para Estados Unidos y/o México, así también se puede observar que aquellas compañías con un nivel alto en el fomento de la rotación de puestos mantienen niveles medios o altos en la cantidad de empleados. Esto último hace sentido pues cuando el centro de diseño mantiene una cantidad de empleados limitada, es difícil implementar programas de rotación entre diferentes puestos. Con respecto a las variables del grupo de Administración de la Innovación, se pueden observar las seis variables de este grupo muestran tener una relación significativa con las del grupo de Variables Demográficas, especialmente en las relativas al Mercado de Canadá y Europa. La existencia de un sistema o proceso estructurado para el impulso o desarrollo de la innovación “innovprgrm” muestra una relación significativa con la variable de mercado Canadá “CND”, con la cantidad de productos diseñados anualmente “NoProdsAn” y con la antigüedad del centro de diseño “Antigüedad”. El mercado de Canadá solamente lo abarcan 3 centros de diseño, de los cuales dos son quienes muestran tener los mayores niveles de implementación de estos programas para el impulso de la innovación. Por otra parte, la mayor parte de los centros que muestran un nivel bajo de implementación de estos procesos muestran también pocos años de antigüedad así como también una cantidad baja de productos diseñados anualmente. Un sistema para el impulso y desarrollo de la innovación se irá implementando conforme el mismo centro de diseño vaya creciendo y madurando. Como se observó anteriormente, la mayor parte de los centros de diseño extranjeros se muestran en una edad temprana de desarrollo, es de esperarse que la implementación de este tipo de procesos aumente conforme crezca el centro de diseño. La Variable del diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización “innovdsgn” muestra una relación con las variables de mercado de Canadá “CND” y Europa “Europa”. Con esta relación se puede determinar que al menos, los centros de diseño que abarcan los mercados de Canadá y Europa diseñan sus productos de acuerdo a la innovación originada dentro de la organización. La variable del diseño de productos basado en los requerimientos del cliente “innovrqrmts” y la variable del fomento del desarrollo de innovación

con la implementación de procesos “innovprocss” muestran tener una relación con la variable de Mercado de Europa “Europa”, en este caso todos los centros de diseño que tienen también como mercado a Europa mostraron tener un nivel máximo en el diseño de sus productos basado en los requerimientos del cliente y un nivel máximo en el fomento de la innovación a través de la implementación de procesos. Por último, la participación con frecuencia en comunidades externas de desarrollo y tecnología “extecommts” tiene una relación significativa con las variables de Mercado de Canadá “CND” y Europa “Europa”. Todas las compañías con estos mercados mostraron tener un nivel máximo en la participación con comunidades externas de desarrollo.

36

6. CONCLUSIONES A través de los resultados de las variables demográficas se puede determinar que la mayor parte de los centros de diseño en Monterrey mantienen orientado su mercado principalmente a Estados Unidos y México. Considerando la cantidad de productos diseñados por los centros de diseño nacionales en comparación con los extranjeros, así como los niveles de contrataciones y los niveles de inversión, se puede concluir que los centros de diseño en Monterrey se encuentran aún en una etapa temprana de desarrollo y que el crecimiento de estos será derivado mas bien del esfuerzo de las compañías extranjeras más que por las nacionales. Se observa que los centros de diseño mantienen una estructura y administración más bien independientes a la de sus plantas manufactureras y que el centro técnico es impulsado principalmente por el corporativo (headquarters) para el caso de las compañías extranjeras y por proyectos para el caso de las nacionales. En general, todos los centros perciben que la aplicación de las técnicas y prácticas de administración de personal analizadas en esta investigación, es apropiada, mostrando promedios mayores a 3.1 (de los 5 niveles establecidos en la escala de Likert) para casi todas las variables. Sin embargo, en las variables relacionadas al desarrollo de personal y compensaciones, existe una diferencia notoria en su aplicación entre los centros extranjeros con los nacionales, donde se percibe una mejor aplicación de estas en los centros extranjeros que en los nacionales. En el caso de la implementación de prácticas de la Administración del Conocimiento, se observa también una buena aplicación entre los centros de diseño, con promedios no menores a 3.0. En este caso, existen diversas variables con niveles de aplicación similar tanto en los centros nacionales como en los extranjeros. Sin embargo existen algunas prácticas más frecuentes o mejor aplicadas en los centros de diseño extranjero que en los nacionales, sobre

37

todo en las variables relacionadas a la existencia de una “Knowledge Database”, colaboración con oficinas remotas, sistema objetivo de medición entre las habilidades y conocimientos del empleado vs. los requeridos y programas de entrenamiento para desarrollo de habilidades técnicas. Existen también algunas variables en este grupo que presentan mejores niveles de aplicación en los centros de diseño nacionales, tales como la permanencia en el puesto de desarrollo técnico, la selección de personal de acuerdo a habilidades y conocimiento actuales y el fomento en la transmisión del conocimiento. Para el grupo de variables correspondientes a la Administración de Innovación, se observa también un buen nivel de aplicación de las prácticas y técnicas citadas en esta investigación. El promedio mínimo de aplicación es de 3.2. En este grupo en particular, se observa un nivel de implementación muy similar entre los centros de diseño nacionales como en los extranjeros. El mayor diferencial se ubica en el caso de la participación del centro de diseño con comunidades externas de desarrollo y tecnología, siendo mayor esta participación, por 0.3, en los centros nacionales que en los extranjeros. Se ha podido observar también que solo una variable del grupo de Administración de Personal “Salario de Acuerdo al Puesto” mostró una correlación significativa con una variable del grupo de Administración del Conocimiento “La compañía trabaja en conjunto con otras oficinas remotas”. Conforme la participación del diseñador vaya incrementando su aportación directa hacia el producto y la participación de la oficina remota u oficina principal (headquarters) disminuya en el proceso de diseño, como sería el caso de un producto 100% diseñado localmente, esta orientación del salario se irá inclinando hacia la aportación de valor del empleado y no exclusivamente a la posición en el puesto. El grupo de Administración del Conocimiento resulto con 5 pares de correlaciones:

o “knowdb” El desarrollo de una base de datos de conocimiento en la organización (Knowledge Database) - “Itadmonconc“ Integración de Tecnologías de Información en la Administración del Conocimiento

o “remoteoffc” Trabajo en Conjunto con otras oficinas remotas - “knowdstr” fomento de la diseminación del conocimiento

o “remoteoff” Trabajo en Conjunto con otras oficinas remotas - “especialpstos” Fomento de la Especialización en un Puesto Técnico

o “knowdistr” fomento de la diseminación del conocimiento - “rotacionpstos” Fomento en la Rotación de Puestos de Desarrollo Técnico

o “knowdistr” fomento de la diseminación del conocimiento - “especialpstos” ” Fomento de la Especialización en un Puesto Técnico

38

En estos casos se puede destacar la estrecha relación de la tecnología como habilitador para una base de datos de conocimiento, así como también la influencia del trabajo con oficinas remotas con la transmisión del conocimiento y la especialización en un puesto técnico. De igual manera, la rotación de puestos fomenta esta transmisión del conocimiento. El grupo de Administración de la Innovación resultó con 3 pares de variables en correlación:

o “innovprgrm” Sistema/Proceso estructurado para el impulso/desarrollo de la innovación en la organización - “innovdsgn” Diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización

o “innovdsgn” Diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización y “extecommts” Participación en comunidades externas de desarrollo y tecnología

o “innovprocss” Fomento del desarrollo de innovación con la implementación de procesos y “extecommts” Participación en comunidades externas de desarrollo y tecnología

El diseño de productos basado en la innovación dentro de la organización muestra tener una relación estrecha con la implementación de sistemas o procesos para el impulso de esta innovación, así como en el fomento de la participación con comunidades de desarrollo. Se identificaron otros tres pares de variables en correlación correspondientes a los grupos de Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación:

o “rotacionpstos” Implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico e “innovdsgn” Diseño basado en la innovación dentro de la organización

o “knowdistr” Fomento en la diseminación del conocimiento entre los empleados e “innovrqrmts” Innovación en el diseño de productos basado en los requerimientos del cliente

o “innovprocss” Fomento del desarrollo de innovación con la implementación de procesos y “rotacionpstos” implementación de programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico

Podemos observar cómo en estos casos la Administración del Conocimiento y la de Innovación están estrechamente ligadas, pues la acción de los empleados para fomentar esta transmisión del conocimiento y experiencia impulsa también el desarrollo de la innovación en la compañía. Como se observa, las acciones realizadas en la Administración de Personal de los Centros Técnicos en Monterrey no muestran una relación

39

significativa con la Administración del Conocimiento o la Administración de la Innovación. Sería importante considerar que esto pudiera ser porque los esfuerzos o acciones en este grupo no se han orientado para impulsar estos otros o porque a pesar de estar orientados a estos, no ha sido lo suficiente para impactar o influir sobre estas otras variables. Algunos elementos a considerar para futuras investigaciones: - La evolución del impacto de las Variables de Administración de Personal conforme los centros técnicos vayan creciendo en capacidad y participación.

- Impacto de las variables Desarrollo de Personal y Compensaciones, del grupo de Administración de Personal, en las prácticas de los grupos de Administración del Conocimiento y Administración de la Innovación.

- Existe una buena capacidad según los resultados de Administración del Conocimiento e Innovación, pero existe un riesgo si se sigue presentando una diferencia en la Administración de Personal, sobretodo en variables tan sensitivas como desarrollo y compensaciones.

- Riesgos y Amenazas en los centros de diseño nacionales derivado de los diferenciales en las variables de Administración del Recurso Humano y Administración del Conocimiento con respecto a los centros de diseño de origen extranjero.

40

REFERENCIAS: Carlsson, B. & Stankiewicz, R (1995). On the Nature, function and composition of Technological Systems Technological Systems and Economic Performance: The Case of Factory Automation. Dordrecht. Castilleja, Jesús (2007, Septiembre) Impulsa Talento Local Centros de Investigación, Monterrey Industrial Community, No. 14. Extraído el 8 de Enero, 2008 de http://www.industrialcommunity.com.mx/01/09SEP/sec_sep-pas.htm Courtland L. Bovée and John V. Thill (2005) . Understanding What Human Resources Managers Do. Business in Action. Ed. Jeff Shelstad. 3rd ed. New Jersey: Pearson Education, Inc. De Sánchez, Margarita A. (1991) Desarrollo de Habilidades del Pensamiento. Creatividad. México, DF, Editorial Trillas S.A. de C.V Edquist. C & McKelvey (1991). Systems of Innovation: Growth, Competitiveness and Employment. Edward Elgar Publishing. Cheltenhham, UK. Eg Wilson, T.D. (2002) The nonsense of 'knowledge management' Information Research, 8(1), paper no. 144. Extraído el 8 de Enero , 2008 de http://InformationR.net/ir/8-1/paper144.html Lazear, E. (2001), The Peter Principle: Promotions and Declining Productivity, Working Paper 8094. NBER Nonaka, I. and Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company, New York: Oxford University Press. Ponticel, Patrick (2007, Noviembre) Engineering from Everywhere, SAE Magazine, SAE International, 60 a 62. Ribeiro, John (2007, Septiembre) Wipro Opens Facility in Mexico, PC World Magazine. Extraído el 8 de Enero, 2008 de http://www.pcworld.com/article/id,137065-c,companynews/article.html Smith, Martin E.J.H. (2006) HR, Show me the money; Presenting an exploratory model that can measure if HR adds value. Extraído el 8 de Enero, 2008 de http://www.lulu.com/contect/887223 Stankosky, M., Creating the Discipline of Knowledge Management: The Latest in University Research, Butterworth-Heinemann,2004 Towers, David (2006). Human Resource Management essays. Extraído el 10 de Octubre, 2007 de http://www.towers.fr/essays/hrm.html

41

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42
ANEXO_I ENCUESTA

La siguiente encuesta se aplica con la finalidad de realizar un estudio en los diferentos centros de diseño para el desarrollo de tesis.Le aseguramos que la información aquí contenida será tratada con absoluta confidencialidad y los datos e informaciónde su empresa no será compartida con otras organizaciones y será utilizado únicamente para los fines del desarrollo de la tesis.

Agradecemos su colaboracion y quedamos a sus órdenes para cualquier duda o información adicional:

- Ing. Héctor Guzman, Email: [email protected], Tel: (81) 1454 9770- Dr. Ricardo Flores, Email: [email protected], Tel: (81) 8358 2000

A continuación se le pide que consteste con la opción que mejor aplique para su compañía.Comentarios

1 El mercado de productos abarca principalmente2 La cantidad de productos diseñados localmente al año oscila entre:3 La cantidad de diseños de transferencia "carry over" oscila entre:4 La antigüedad del centro Técnico en México es de:5 La empresa cuenta con la siguiente cantidad de empleados en el Centro Técnico (administrativo y técnico)6 Durante los ultimos 5 anios, el promedio anual de renuncias o despidos es:7 Durante los ultimos 5 anios, el promedio de contrataciones anual ha sido de:8 La inversión total de las herramientas de diseño (no incluir herramientas de pruebas o validacion)

utilizadas en el centro técnico oscila entre:9 Tomando en cuenta una escala de importancia del 1 al 5, donde el 1 es el mas importante y el 5 es el 1.

de menor importancia, cuales de los siguientes factores influyen en la instalación y permanencia de su 2.Centro Técnico en Monterrey o su área metropolitana? 3.

A. Nivel Salarial 4.B. Ubicación Geográfica 5.C. Disponibilidad de Capital IntelectualD. InfraestructuraF. Soporte de Gobierno

1 Totalmente en desacuerdo o no aplica en absoluto2 Es poco común o casi no aplica3 Aplica con frecuencia4 Es común o aplica en casi todos los casos5 Totalmente de acuerdo o aplica absolutamente

10 La administración del centro de diseño es compartida con la planta manufacturera11 La estructura organizacional del centro técnico es una estructura similar a la de manufactura12 El desarrollo del centro técnico es impulsado por el corporativo13 El desarrollo del centro técnico es impulsado por un proyecto o proyectos actuales14 El personal empleado cuenta con un plan para el desarrollo de sus capacidades.15 Las remuneraciones y salarios van de acuerdo a la contribución de valor del empleado hacia la empresa16 Las remuneraciones y salarios van de acuerdo a la antigüedad del empelado17 Las remuneraciones y salarios son acorde al puesto del empleado18 Las oportunidades de desarrollo profesional son similares tanto para empleados en puestos de desarrollo

técnico como para empleados en puestos administrativos19 La compañía cuenta con un sistema de evaluación y medición objetivo del desempeño del empleado20 La selección de personal nuevo es hecha en base a las habilidades y conocimientos actuales del candidato21 La selección del personal nuevo es hecha en base al potencial del candidato22 La organización integra eficientemente las tecnologías de información con la administración del conocimiento23 Los ingenieros de diseño permanecen perfeccionándose y creciendo en el perfil de desarrollo técnico

durante muchos años (mas de 5 años)24 Los ingenieros de diseño senior prefieren cambiar sus actividades hacia un puesto administrativo25 La compañía cuenta con un depositorio o base de datos para administrar el conocimiento (knowledge

database) o algo similar26 La compañía trabaja en conjunto con otras oficinas remotas27 La compañía cuenta con un programa de entrenamiento estructurado para el desarrollo de habilidades

técnicas en los empleados28 La compañía cuenta con un sistema objetivo para medir el "gap" entre las habilidades actuales del empleado

y las habilidades requeridas en el puesto29 La organización fomenta la diseminación del conocimiento entre los empleados30 La organización implementa programas de rotación entre puestos de desarrollo técnico31 La organización fomenta la especialización del empleado en puestos de desarrollo técnico32 La compañía cuenta con sistema/proceso estructurado para el impuslo/desarrollo de la innovación33 El diseño de productos es basado en la innovacion dentro de la organización34 El diseño de productos es basado en los requerimientos del cliente35 La organización fomenta el desarrollo de innovación con la implementación de procesos36 La organización participa con frecuencia en comunidades externas de desarrollo y tecnologia

INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREYESCUELA DE GRADUADOS EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

A continuación se le pide que conteste según usted esté de acuerdo con la aseveración o pregunta que se le hace. Las escalas de medición se presentan a continuación:

Le pedimos por favor, ponga mucha atención a las siguientes instrucciones:

Lea cada una de las preguntas con mucho cuidado. No tome mucho tiempo en cada pregunta. No conteste lo que crea que debería ser o lo que crea que nos gustaría que respondiera. No hay preguntas engañosas Conteste todas las preguntas no se salte ninguna Aunque algunas de las preguntas parezcan similares, su respuesta en cada una de ellas es muy importante para esta investigación. Su reacción inicial a cada pregunta es la mejor manera de responder. Aproximadamente tomará 5 minutos contestar la totalidad de las preguntas.

Instrumento de medición

Mecanismos que utiliza la organización para administrar el capital humano, el conocimiento y la innovación en el centro técnico.

EU MEXICO CANADA ASIA EUROPA

43

ANEXO II

GRÁFICAS Y FIGURAS

1. Mercado (Mercado)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

México EU CND Asia Europa

FREQ

NAC

EXT

2. Cantidad de productos diseñados anualmente (NoProdsAn)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100 101 o mas

FREQ

NAC

EXT

3. Cantidad de diseños de transferencia "carry over" (NoProdsCarryOvr)

0

1

2

3

4

5

6

0 1 a 5 6 a 10 11 a 20 21 a 50 50 a 100 101 o mas

FREQ

NAC

EXT

Figura 4.1. Gráfica Histograma para las frecuencias de cada variable del grupo de Variables Demográficas aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

44

4. Antigüedad del centro Técnico en México (Antigüedad)

0

1

2

3

4

5

6

7

menos de 5 5 a 10 11 a 20 21 o mas

FREQ

NAC

EXT

5. Cantidad de empleados (NoEmpl)

0

1

2

3

4

5

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas

FRE Q

NA C

EX T

6. Nivel anual de renuncias o recortes en los últimos 5 años (Renuncias)

0

2

4

6

8

10

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas

FREQ

NAC

EXT

7. Nivel anual de contrataciones en los últimos 5 años (Contrat)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 a 10 11 a 20 21 a 50 51 a 100 101 o mas

FREQ

NAC

EXT

Continúa Figura 4.1. Gráfica Histograma para las frecuencias de cada variable del grupo de Variables Demográficas aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

45

8. Nivel de inversión total de las herramientas de diseño (Inversión)

0

1

2

3

4

5

1K a 5K 5K a 10K 10K a 50K 50K a 100K 100K a 500K 500K a 1M 1M o mas

FREQ

NAC

EXT

9. Factores que influyen en la instalación y permanencia de su Centro Técnico en Monterrey o su área metropolitana (Ubicación)

02468

1012

A. Nivel Salarial B. UbicaciónGeográfica

C.Disponibilidad

de CapitalIntelectual

D.Infraestructura

E. Soporte deGobierno

1

2

3

4

5

Continúa Figura 4.1. Gráfica Histograma para las frecuencias de cada variable del grupo de Variables Demográficas aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

46

Administración del Recurso Humano

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

AVG

NAC

EXT

AVG 1.9 1.9 3.9 4.0 3.7 3.4 3.1 3.7 3.1 3.6

NAC 2.5 1.6 3.5 4.3 3.4 3.5 2.8 3.5 2.8 3.6

EXT 1.4 2.1 4.3 3.8 4.0 3.3 3.5 3.9 3.4 3.6

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Figura 4.2. Promedio de resultados las variables del grupo de Administración del Recurso Humano aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

Administracion del Conocimiento

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

AVG

NAC

EXT

AVG 3.8 3.9 3.4 3.8 2.2 3.4 3.8 3.4 3.0 3.7 2.8 3.9

NAC 4.0 3.9 3.4 4.3 2.1 3.1 3.5 3.1 2.8 4.0 2.6 4.0

EXT 3.5 4.0 3.4 3.4 2.3 3.6 4.0 3.6 3.3 3.4 3.0 3.9

20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

Figura 4.3. Promedio de resultados las variables del grupo de Administración del Conocimiento aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

47

Administracion de Innovación

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

AVG

NAC

EXT

AVG 3.5 3.2 4.0 3.4 3.8

NAC 3.5 3.3 4.1 3.4 3.9

EXT 3.5 3.1 3.9 3.5 3.6

32 33 34 35 36

Figura 4.4. Promedio de resultados de las variables del grupo de Administración de la Innovación aplicado a todos los centros de diseño, a los centros nacionales y a los extranjeros.

48

ANEXO III

Información General de las Compañías Encuestadas Empresa Ubicación Industria/Giro Antigüedad No. de Empleados

1 Apodaca Industria, Domestico (Control de Potencia) 5 a 10 anios 21 a 502 Guadalupe Automotriz 11 a 20 anios 101 o mas3 Monterrey Industria 5 a 10 anios 1 a 10 4 Monterrey Aplicaciones Software menos de 5 anios 11 a 205 Monterrey Aplicaciones Software menos de 5 anios 101 o mas6 San Nicolas de los Garza Estrucutura, Metalmecánica 11 a 20 anios 11 a 207 Apodaca Electrodomésticos menos de 5 anios 101 o mas8 San Nicolas de los Garza Automotriz 5 a 10 anios 21 a 509 Monterrey Industria 5 a 10 anios 1 a 10 10 Monterrey Industria menos de 5 anios 1 a 10 11 San Nicolas de los Garza Industrial, Domestico (Control de Potencia) 21 anios o mas 51 a 10012 Apodaca Automotriz 5 a 10 anios 101 o mas13 San Nicolas de los Garza Electronica de Consumo 11 a 20 anios 1 a 10 14 Apodaca Automotriz 11 a 20 anios 21 a 5015 Garza Garcia Aplicaciones Software 5 a 10 anios 21 a 5016 Monterrey Electrodomésticos, Industriales 21 anios o mas 51 a 100

49

ANEXO IV CORRELACIONES

En este anexo se muestra a detalle el resultado del análisis de correlación de Pearson entre las 36 variables analizadas. 49 La prueba de correlación fue realizada a través de la herramienta MiniTab v4.0, mostrando la correlación de Pearson e incluyendo también el valor P (P-value). ————— 11/28/2007 10:01:05 PM ———————————————————— Welcome to Minitab, press F1 for help. Correlations: AdmonCD, EstructCD, DesarrCorp, DeasrrProy, PlanDesarrol, ... AdmonCD EstructCD DesarrCorp AdmonCD EstructCD -0.081 0.774 DesarrCorp 0.073 0.438 0.796 0.090 DeasrrProy -0.204 0.000 -0.110 0.466 1.000 0.686 PlanDesarrol -0.107 0.075 0.501 0.703 0.782 0.048 SalarContrib 0.128 0.074 0.365 0.650 0.785 0.165 SalarAntig -0.386 0.266 0.125 0.155 0.320 0.646 SalarPto 0.000 0.566 0.501 1.000 0.022 0.048 OportSimil 0.243 0.274 0.481 0.382 0.304 0.060 Evaluacion 0.328 0.206 0.287 0.233 0.443 0.281 SelecHabil 0.000 0.211 0.104 1.000 0.434 0.703 SelecPoten 0.098 0.049 0.387 0.729 0.858 0.139 Itadmonconc -0.340 0.310 0.519 0.215 0.242 0.039 tecnsnior 0.582 0.331 0.523 0.023 0.211 0.038

50

tecnadmo 0.000 -0.053 0.327 1.000 0.846 0.216 knowdb -0.311 0.473 0.458 0.259 0.064 0.075 remoteoffc 0.000 0.243 0.578 1.000 0.365 0.019 trangprgm -0.111 0.610 0.540 0.694 0.012 0.031 perfmeval -0.165 0.411 0.324 0.556 0.113 0.221 knowdistr 0.204 0.388 0.384 0.466 0.138 0.142 rotacionpsto 0.081 0.662 0.386 0.774 0.005 0.140 especialpsto -0.136 0.202 0.548 0.629 0.453 0.028 innovprgrm -0.170 0.384 0.467 0.544 0.142 0.068 innovdsgn -0.124 0.334 0.536 0.660 0.206 0.032 innovrqrmts 0.107 0.229 0.486 0.703 0.394 0.056 innovprocss -0.298 0.361 0.643 0.281 0.170 0.007 extecommts -0.224 0.299 0.441 0.423 0.261 0.088 DeasrrProy PlanDesarrol SalarContrib SalarAntig PlanDesarrol 0.294 0.269 SalarContrib 0.455 0.194 0.077 0.471 SalarAntig 0.084 0.269 0.072 0.756 0.313 0.791 SalarPto 0.147 0.223 0.495 0.566 0.587 0.407 0.051 0.022 OportSimil 0.301 0.389 0.808 0.175 0.257 0.137 0.000 0.517 Evaluacion 0.265 0.286 0.479 0.201 0.322 0.283 0.061 0.456 SelecHabil 0.441 0.264 0.538 -0.159 0.087 0.324 0.032 0.556 SelecPoten -0.075 0.177 0.478 0.160

51

0.783 0.512 0.061 0.553 Itadmonconc 0.309 0.266 0.454 -0.047 0.243 0.319 0.077 0.863 tecnsnior 0.292 0.106 0.404 -0.273 0.273 0.695 0.121 0.306 tecnadmo 0.114 0.295 0.146 0.187 0.675 0.268 0.590 0.488 knowdb 0.355 0.359 0.111 0.135 0.177 0.172 0.682 0.619 remoteoffc 0.251 0.609 0.635 0.482 0.348 0.012 0.008 0.058 trangprgm 0.000 0.585 -0.014 0.277 1.000 0.017 0.958 0.300 perfmeval 0.308 0.326 0.126 0.311 0.246 0.218 0.642 0.241 knowdistr 0.623 0.409 0.676 0.165 0.010 0.116 0.004 0.540 rotacionpsto 0.305 0.218 0.504 0.146 0.251 0.417 0.046 0.589 especialpsto 0.491 0.599 0.688 0.363 0.053 0.014 0.003 0.167 innovprgrm 0.000 0.085 0.353 -0.000 1.000 0.753 0.181 1.000 innovdsgn 0.305 0.212 0.619 -0.023 0.251 0.432 0.011 0.932 innovrqrmts 0.615 0.543 0.546 -0.062 0.011 0.030 0.029 0.819 innovprocss 0.370 0.391 0.563 0.008 0.159 0.135 0.023 0.977 extecommts 0.482 0.272 0.567 -0.135 0.058 0.309 0.022 0.617 SalarPto OportSimil Evaluacion SelecHabil OportSimil 0.442 0.087 Evaluacion 0.612 0.397 0.012 0.128 SelecHabil 0.430 0.285 0.620 0.096 0.285 0.010 SelecPoten 0.309 0.328 0.409 0.212 0.245 0.216 0.116 0.431 Itadmonconc 0.375 0.207 0.246 0.491 0.152 0.442 0.359 0.053

52

tecnsnior 0.261 0.430 0.366 0.188 0.330 0.096 0.163 0.487 tecnadmo 0.295 0.231 0.226 -0.022 0.268 0.388 0.400 0.937 knowdb 0.359 0.112 0.348 0.291 0.172 0.678 0.187 0.274 remoteoffc 0.742 0.554 0.654 0.456 0.001 0.026 0.006 0.076 trangprgm 0.510 0.160 0.388 0.350 0.043 0.554 0.138 0.184 perfmeval 0.488 0.089 0.469 0.326 0.055 0.743 0.067 0.218 knowdistr 0.574 0.600 0.480 0.507 0.020 0.014 0.060 0.045 rotacionpsto 0.648 0.581 0.576 0.518 0.007 0.018 0.020 0.040 especialpsto 0.661 0.511 0.429 0.517 0.005 0.043 0.097 0.040 innovprgrm 0.370 0.257 0.287 0.342 0.158 0.337 0.281 0.195 innovdsgn 0.480 0.477 0.314 0.449 0.060 0.062 0.236 0.081 innovrqrmts 0.380 0.490 0.352 0.465 0.147 0.054 0.181 0.069 innovprocss 0.445 0.382 0.455 0.547 0.084 0.145 0.077 0.028 extecommts 0.272 0.436 0.119 0.365 0.309 0.091 0.660 0.165 SelecPoten Itadmonconc tecnsnior tecnadmo Itadmonconc 0.576 0.020 tecnsnior 0.357 0.396 0.175 0.129 tecnadmo -0.185 -0.011 0.125 0.493 0.969 0.646 knowdb 0.232 0.737 0.337 0.233 0.387 0.001 0.201 0.386 remoteoffc 0.574 0.467 0.255 0.326 0.020 0.068 0.340 0.218 trangprgm 0.179 0.422 0.184 0.331 0.506 0.103 0.494 0.211

53

perfmeval 0.331 0.594 0.216 -0.084 0.211 0.015 0.422 0.757 knowdistr 0.150 0.365 0.527 0.335 0.579 0.165 0.036 0.204 rotacionpsto 0.317 0.458 0.488 0.296 0.231 0.074 0.055 0.265 especialpsto 0.499 0.593 0.384 0.209 0.049 0.016 0.142 0.436 innovprgrm 0.492 0.671 0.384 0.397 0.053 0.004 0.141 0.128 innovdsgn 0.447 0.719 0.536 0.452 0.082 0.002 0.032 0.078 innovrqrmts 0.055 0.503 0.474 0.252 0.839 0.047 0.063 0.346 innovprocss 0.466 0.841 0.445 0.310 0.069 0.000 0.084 0.242 extecommts 0.276 0.697 0.498 0.348 0.300 0.003 0.050 0.187 knowdb remoteoffc trangprgm perfmeval remoteoffc 0.411 0.114 trangprgm 0.703 0.584 0.002 0.018 perfmeval 0.831 0.520 0.622 0.000 0.039 0.010 knowdistr 0.393 0.705 0.433 0.368 0.132 0.002 0.094 0.160 rotacionpsto 0.569 0.597 0.624 0.450 0.022 0.015 0.010 0.080 especialpsto 0.318 0.835 0.381 0.363 0.230 0.000 0.145 0.167 innovprgrm 0.505 0.350 0.457 0.143 0.046 0.183 0.075 0.597 innovdsgn 0.471 0.505 0.362 0.135 0.065 0.046 0.168 0.618 innovrqrmts 0.569 0.594 0.435 0.545 0.022 0.015 0.092 0.029 innovprocss 0.717 0.623 0.522 0.455 0.002 0.010 0.038 0.076 extecommts 0.514 0.420 0.298 0.158 0.041 0.105 0.262 0.558

54

knowdistr rotacionpsto especialpsto innovprgrm rotacionpsto 0.687 0.003 especialpsto 0.718 0.452 0.002 0.079 innovprgrm 0.266 0.590 0.353 0.320 0.016 0.180 innovdsgn 0.544 0.694 0.625 0.873 0.029 0.003 0.010 0.000 innovrqrmts 0.829 0.495 0.622 0.095 0.000 0.051 0.010 0.725 innovprocss 0.562 0.645 0.645 0.740 0.023 0.007 0.007 0.001 extecommts 0.632 0.637 0.575 0.664 0.009 0.008 0.020 0.005 innovdsgn innovrqrmts innovprocss innovrqrmts 0.405 0.120 innovprocss 0.842 0.592 0.000 0.016 extecommts 0.892 0.594 0.823 0.000 0.015 0.000 Cell Contents: Pearson correlation P-Value

55

ANEXO V ANOVAS

En este anexo se muestra a detalle el resultado del análisis de Anovas entre las variables demográficas y las variables de los grupos de Administración del Recurso Humano, del Conocimiento y de la Innovación. La prueba de Anovas fue realizada a través de la herramienta NCSS. Origen – AdmonCD

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 1 28/03/2008 08:24:23 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X10 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Origen 1 5.0625 5.0625 2.97 0.106901 0.498176 S 14 23.875 1.705357 Total (Adjusted) 15 28.9375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 1.9375 1.9375 A: Origen EXT 8 1.375 0.461703 -0.5625 NAC 8 2.5 0.461703 0.5625 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X10 Term A: Origen Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.705357 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups EXT 8 1.375 NAC 8 2.5

Origen – SalarAntig

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 7 28/03/2008 08:24:23 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X16

56

Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Origen 1 2.25 2.25 3.32 0.090053* 0.535105 S 14 9.5 0.6785714 Total (Adjusted) 15 11.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.125 3.125 A: Origen EXT 8 3.5 0.2912412 0.375 NAC 8 2.75 0.2912412 -0.375 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X16 Term A: Origen Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=0.6785714 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NAC 8 2.75 EXT 8 3.5

Mexico – AdmonCD

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 1 28/03/2008 08:31:09 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X10 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Mexico 1 8.4375 8.4375 5.76 0.030842* 0.738036 S 14 20.5 1.464286 Total (Adjusted) 15 28.9375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 1.9375 1.75 A: Mexico Mexico 10 2.5 0.3826599 0.75 NO 6 1 0.4940118 -0.75

57

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X10 Term A: Mexico Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.464286 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 6 1 Mexico Mexico 10 2.5 NO

Mexico – TecSnior

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 14 28/03/2008 08:31:09 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X23 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Mexico 1 6.3375 6.3375 4.90 0.043929* 0.677443 S 14 18.1 1.292857 Total (Adjusted) 15 24.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.8125 3.65 A: Mexico Mexico 10 4.3 0.3595632 0.65 NO 6 3 0.4641941 -0.65 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X23 Term A: Mexico Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.292857 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 6 3 Mexico Mexico 10 4.3 NO

EU – PlanDesarrollo

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 5 28/03/2008 08:34:44 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0

58

Response X14 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: EU 1 3.223214 3.223214 3.69 0.075184* 0.572951 S 14 12.21429 0.872449 Total (Adjusted) 15 15.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.6875 3.178571 A: EU NO 2 2.5 0.6604729 -0.6785714 USA 14 3.857143 0.2496353 0.6785714 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X14 Term A: EU Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=0.872449 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 2 2.5 USA 14 3.857143

EU – RotacionPstos

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 21 28/03/2008 08:34:44 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X30 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: EU 1 3.9375 3.9375 2.98 0.106304 0.499395 S 14 18.5 1.321429 Total (Adjusted) 15 22.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.8125 2.25 A: EU NO 2 1.5 0.8128433 -0.75 USA 14 3 0.3072259 0.75

59

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X30 Term A: EU Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.321429 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 2 1.5 USA 14 3

CND – RemoteOffc

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 17 28/03/2008 08:36:59 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X26 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: CND 1 5.769231 5.769231 2.97 0.107035 0.497904 S 14 27.23077 1.945055 Total (Adjusted) 15 33 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.75 4.230769 A: CND CAN 3 5 0.8052028 0.7692308 NO 13 3.461539 0.3868069 -0.7692308 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X26 Term A: CND Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.945055 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.461539 CAN 3 5

CND – RotacionPstos


60

Response X30 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: CND 1 8.540064 8.540064 8.60 0.010904* 0.873301 S 14 13.89744 0.992674 Total (Adjusted) 15 22.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.8125 3.397436 A: CND CAN 3 4.333333 0.5752316 0.9358974 NO 13 2.461539 0.2763323 -0.9358974 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X30 Term A: CND Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=0.992674 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 2.461539 CAN CAN 3 4.333333 NO

CND – InnovPrgrm

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 23 28/03/2008 08:36:59 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X32 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: CND 1 5.025641 5.025641 4.70 0.047915* 0.661506 S 14 14.97436 1.069597 Total (Adjusted) 15 20 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.5 3.948718 A: CND CAN 3 4.666667 0.5971033 0.7179487 NO 13 3.230769 0.2868392 -0.7179487

61

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X32 Term A: CND Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.069597 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.230769 CAN CAN 3 4.666667 NO

CND – InnovDsgn

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 24 28/03/2008 08:36:59 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X33 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: CND 1 8.078526 8.078526 7.88 0.013999* 0.846656 S 14 14.35897 1.025641 Total (Adjusted) 15 22.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.1875 3.75641 A: CND CAN 3 4.666667 0.5847054 0.9102564 NO 13 2.846154 0.2808834 -0.9102564 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X33 Term A: CND Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.025641 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 2.846154 CAN CAN 3 4.666667 NO

Europa – TecAdmo


62

Response X24 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 2.4375 2.4375 8.53 0.011172* 0.870869 S 14 4 0.2857143 Total (Adjusted) 15 6.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.1875 2.5 A: Europa Europa 3 3 0.3086067 0.5 NO 13 2 0.1482499 -0.5 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X24 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=0.2857143 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 2 Europa Europa 3 3 NO

Europa – KnowDB

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 16 28/03/2008 08:39:24 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X25 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 6.160256 6.160256 4.90 0.043908* 0.677530 S 14 17.58974 1.25641 Total (Adjusted) 15 23.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.375 3.871795 A: Europa Europa 3 4.666667 0.6471502 0.7948718 NO 13 3.076923 0.3108809 -0.7948718

63

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X25 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.25641 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.076923 Europa Europa 3 4.666667 NO

Europa – RemoteOffc

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 17 28/03/2008 08:39:25 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X26 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 5.769231 5.769231 2.97 0.107035 0.497904 S 14 27.23077 1.945055 Total (Adjusted) 15 33 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.75 4.230769 A: Europa Europa 3 5 0.8052028 0.7692308 NO 13 3.461539 0.3868069 -0.7692308 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X26 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.945055 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.461539 Europa 3 5

Europa – InnovDsgn


64

Response X33 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 4.847756 4.847756 3.86 0.069667* 0.588567 S 14 17.58974 1.25641 Total (Adjusted) 15 22.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.1875 3.628205 A: Europa Europa 3 4.333333 0.6471502 0.7051282 NO 13 2.923077 0.3108809 -0.7051282 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X33 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.25641 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 2.923077 Europa 3 4.333333

Europa – InnovRqrmts

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 25 28/03/2008 08:39:25 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X34 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 3.692308 3.692308 2.82 0.115058 0.482111 S 14 18.30769 1.307692 Total (Adjusted) 15 22 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 4 4.384615 A: Europa Europa 3 5 0.6602253 0.6153846 NO 13 3.769231 0.317162 -0.6153846

65

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X34 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.307692 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.769231 Europa 3 5

Europa – InnovProcss

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 26 28/03/2008 08:39:25 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X35 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 9.014423 9.014423 9.77 0.007453* 0.907235 S 14 12.92308 0.9230769 Total (Adjusted) 15 21.9375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.4375 4.038462 A: Europa Europa 3 5 0.5547002 0.9615384 NO 13 3.076923 0.2664694 -0.9615384 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X35 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=0.9230769 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.076923 Europa Europa 3 5 NO

Europa – ExteCommts

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 27 28/03/2008 08:39:25 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X36

66

Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: Europa 1 5.769231 5.769231 3.48 0.083335* 0.551507 S 14 23.23077 1.659341 Total (Adjusted) 15 29 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.75 4.230769 A: Europa Europa 3 5 0.7437161 0.7692308 NO 13 3.461539 0.3572696 -0.7692308 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X36 Term A: Europa Alpha=0.050 Error Term=S DF=14 MSE=1.659341 Critical Value=2.144787 Different Group Count Mean From Groups NO 13 3.461539 Europa 3 5

NoProdsAn – InnovPrgm

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 23 28/03/2008 08:43:53 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X32 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: CANTPROD 3 9.642858 3.214286 3.72 0.042113* 0.791635 S 12 10.35714 0.8630952 Total (Adjusted) 15 20 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.5 3.285714 A: CANTPROD 1 a 5 7 3.142857 0.35114 -0.1428571 101 o mas 1 2 0.9290292 -1.285714 11 a 20 4 4.75 0.4645146 1.464286

67

6 a 10 4 3.25 0.4645146 -3.571429E-02 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X32 Term A: CANTPROD Alpha=0.050 Error Term=S DF=12 MSE=0.8630952 Critical Value=2.178813 Different Group Count Mean From Groups 101 o mas 1 2 11 a 20 1 a 5 7 3.142857 11 a 20 6 a 10 4 3.25 11 a 20 11 a 20 4 4.75 101 o mas, 1 a 5, 6 a 10

Antigüedad – SalarAntig

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 7 28/03/2008 08:46:38 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X16 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X4 3 4.916667 1.638889 2.88 0.080154* 0.686989 S 12 6.833333 0.5694444 Total (Adjusted) 15 11.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.125 2.958333 A: X4 11 a 20 anios 4 2.75 0.3773077 -0.2083333 21 anios o mas 2 2 0.5335937 -0.9583333 5 a 10 anios 6 3.333333 0.3080705 0.375 menos de 5 anios 4 3.75 0.3773077 0.7916667 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X16 Term A: X4 Alpha=0.050 Error Term=S DF=12 MSE=0.5694444 Critical Value=2.178813 Different Group Count Mean From Groups 21 anios o mas 2 2 menos de 5 anios 11 a 20 anios 4 2.75 5 a 10 anios 6 3.333333

68

menos de 5 anios 4 3.75 21 anios o mas Antigüedad – InnovPrgrm

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 23 28/03/2008 08:46:38 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X32 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X4 3 8.416667 2.805556 2.91 0.078358* 0.691074 S 12 11.58333 0.9652778 Total (Adjusted) 15 20 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.5 3.270833 A: X4 11 a 20 anios 4 4.25 0.4912428 0.9791667 21 anios o mas 2 2 0.6947222 -1.270833 5 a 10 anios 6 3.833333 0.401098 0.5625 menos de 5 anios 4 3 0.4912428 -0.2708333 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X32 Term A: X4 Alpha=0.050 Error Term=S DF=12 MSE=0.9652778 Critical Value=2.178813 Different Group Count Mean From Groups 21 anios o mas 2 2 5 a 10 anios, 11 a 20 anios menos de 5 anios 4 3 5 a 10 anios 6 3.833333 21 anios o mas 11 a 20 anios 4 4.25 21 anios o mas

NoEmpl – DesarrProy

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 4 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X13 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 5.75 1.4375 2.53 0.100554 0.676387 S 11 6.25 0.5681818 Total (Adjusted) 15 12

69

Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 4 4.05 A: X5 1 a 10 4 4.25 0.3768892 0.2 101 o mas 4 4.5 0.3768892 0.45 11 a 20 2 4.5 0.5330018 0.45 21 a 50 4 3 0.3768892 -1.05 51 a 100 2 4 0.5330018 -0.05 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X13 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.5681818 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 21 a 50 4 3 1 a 10, 101 o mas, 11 a 20 51 a 100 2 4 1 a 10 4 4.25 21 a 50 101 o mas 4 4.5 21 a 50 11 a 20 2 4.5 21 a 50

NoEmpl – Evaluación

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 10 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X19 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 15.25 3.8125 2.89 0.073339* 0.732971 S 11 14.5 1.318182 Total (Adjusted) 15 29.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.625 3.7 A: X5 1 a 10 4 2.5 0.5740605 -1.2 101 o mas 4 4.75 0.5740605 1.05 11 a 20 2 5 0.8118442 1.3 21 a 50 4 3.25 0.5740605 -0.45 51 a 100 2 3 0.8118442 -0.7

70

Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X19 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=1.318182 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 1 a 10 4 2.5 101 o mas, 11 a 20 51 a 100 2 3 21 a 50 4 3.25 101 o mas 4 4.75 1 a 10 11 a 20 2 5 1 a 10

NoEmpl – KnowDB

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 16 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X25 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 13.5 3.375 3.62 0.040588* 0.822978 S 11 10.25 0.9318182 Total (Adjusted) 15 23.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.375 3.45 A: X5 1 a 10 4 2.5 0.4826536 -0.95 101 o mas 4 4.25 0.4826536 0.8 11 a 20 2 5 0.6825753 1.55 21 a 50 4 3 0.4826536 -0.45 51 a 100 2 2.5 0.6825753 -0.95 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X25 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.9318182 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 1 a 10 4 2.5 101 o mas, 11 a 20 51 a 100 2 2.5 11 a 20 21 a 50 4 3 11 a 20

71

101 o mas 4 4.25 1 a 10 11 a 20 2 5 1 a 10, 51 a 100, 21 a 50

NoEmpl – RemoteOffc

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 17 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X26 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 15.75 3.9375 2.51 0.102287 0.673165 S 11 17.25 1.568182 Total (Adjusted) 15 33 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.75 3.65 A: X5 1 a 10 4 3 0.6261353 -0.65 101 o mas 4 5 0.6261353 1.35 11 a 20 2 4.5 0.8854891 0.85 21 a 50 4 3.75 0.6261353 0.1 51 a 100 2 2 0.8854891 -1.65 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X26 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=1.568182 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 51 a 100 2 2 101 o mas 1 a 10 4 3 101 o mas 21 a 50 4 3.75 11 a 20 2 4.5 101 o mas 4 5 51 a 100, 1 a 10

NoEmpl – TrangProgm

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 18 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X27 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level

72

(Alpha=0.10) A: X5 4 6.5 1.625 3.40 0.048120* 0.799317 S 11 5.25 0.4772727 Total (Adjusted) 15 11.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.375 3.45 A: X5 1 a 10 4 2.5 0.3454247 -0.95 101 o mas 4 3.75 0.3454247 0.3 11 a 20 2 4.5 0.4885042 1.05 21 a 50 4 3.5 0.3454247 0.05 51 a 100 2 3 0.4885042 -0.45 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X27 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.4772727 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 1 a 10 4 2.5 101 o mas, 11 a 20 51 a 100 2 3 21 a 50 4 3.5 101 o mas 4 3.75 1 a 10 11 a 20 2 4.5 1 a 10

NoEmpl – PerfmEval

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 19 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X28 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 11.25 2.8125 2.88 0.074239* 0.730889 S 11 10.75 0.9772727 Total (Adjusted) 15 22 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3 3.05 A: X5 1 a 10 4 2.25 0.4942855 -0.8

73

101 o mas 4 3.75 0.4942855 0.7 11 a 20 2 4.5 0.6990253 1.45 21 a 50 4 2.75 0.4942855 -0.3 51 a 100 2 2 0.6990253 -1.05 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X28 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.9772727 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 51 a 100 2 2 11 a 20 1 a 10 4 2.25 11 a 20 21 a 50 4 2.75 101 o mas 4 3.75 11 a 20 2 4.5 51 a 100, 1 a 10

NoEmpl – RotacionPstos

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 21 28/03/2008 08:51:39 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X30 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X5 4 12.4375 3.109375 3.42 0.047529* 0.801095 S 11 10 0.9090909 Total (Adjusted) 15 22.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.8125 2.9 A: X5 1 a 10 4 1.75 0.4767313 -1.15 101 o mas 4 3 0.4767313 0.1 11 a 20 2 4.5 0.6741999 1.6 21 a 50 4 3.25 0.4767313 0.35 51 a 100 2 2 0.6741999 -0.9 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X30 Term A: X5 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.9090909 Critical Value=2.200985 Different

74

Group Count Mean From Groups 1 a 10 4 1.75 21 a 50, 11 a 20 51 a 100 2 2 11 a 20 101 o mas 4 3 21 a 50 4 3.25 1 a 10 11 a 20 2 4.5 1 a 10, 51 a 100

Renuncias – Evaluacion

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 10 28/03/2008 08:52:12 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X19 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X6 3 11.52778 3.842592 2.53 0.106415 0.633658 S 12 18.22222 1.518519 Total (Adjusted) 15 29.75 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3.625 3.611111 A: X6 0 2 4 0.8713548 0.3888889 1 a 10 9 3.444444 0.4107606 -0.1666667 11 a 20 2 2 0.8713548 -1.611111 21 a 50 3 5 0.7114583 1.388889 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X19 Term A: X6 Alpha=0.050 Error Term=S DF=12 MSE=1.518519 Critical Value=2.178813 Different Group Count Mean From Groups 11 a 20 2 2 21 a 50 1 a 10 9 3.444444 0 2 4 21 a 50 3 5 11 a 20

Renuncias – TecnAdmo

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 15 28/03/2008 08:52:12 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X24 Analysis of Variance Table

75

Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X6 3 3.270833 1.090278 4.13 0.031557* 0.830540 S 12 3.166667 0.2638889 Total (Adjusted) 15 6.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.1875 2.041667 A: X6 0 2 1 0.3632416 -1.041667 1 a 10 9 2.333333 0.1712337 0.2916667 11 a 20 2 2.5 0.3632416 0.4583333 21 a 50 3 2.333333 0.2965855 0.2916667 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X24 Term A: X6 Alpha=0.050 Error Term=S DF=12 MSE=0.2638889 Critical Value=2.178813 Different Group Count Mean From Groups 0 2 1 1 a 10, 21 a 50, 11 a 20 1 a 10 9 2.333333 0 21 a 50 3 2.333333 0 11 a 20 2 2.5 0

Contrat – TecnAdmo

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 15 28/03/2008 08:52:42 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X24 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X7 4 3.1875 0.796875 2.70 0.086764* 0.703530 S 11 3.25 0.2954545 Total (Adjusted) 15 6.4375 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 2.1875 2.35 A: X7 1 a 10 7 2 0.2054453 -0.35

76

101 o mas 1 3 0.5435573 0.65 11 a 20 4 2.25 0.2717786 -0.1 21 a 50 2 3 0.3843531 0.65 51 a 100 2 1.5 0.3843531 -0.85 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X24 Term A: X7 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.2954545 Critical Value=2.200985 Different Group Count Mean From Groups 51 a 100 2 1.5 21 a 50, 101 o mas 1 a 10 7 2 21 a 50 11 a 20 4 2.25 21 a 50 2 3 51 a 100, 1 a 10 101 o mas 1 3 51 a 100

Contrat – PerfmEval

Analysis of Variance Report Page/Date/Time 19 28/03/2008 08:52:42 a.m. Database C:\local disc D\TESISTAS\MAE ... OR-MDM\DATOS-FINAL\anovas.S0 Response X28 Analysis of Variance Table Source Sum of Mean Prob Power Term DF Squares Square F-Ratio Level (Alpha=0.10) A: X7 4 12.25 3.0625 3.46 0.046237* 0.805028 S 11 9.75 0.8863636 Total (Adjusted) 15 22 Total 16 * Term significant at alpha = 0.10 Means and Effects Section Standard Term Count Mean Error Effect All 16 3 3.35 A: X7 1 a 10 7 3 0.3558418 -0.35 101 o mas 1 4 0.9414689 0.65 11 a 20 4 1.75 0.4707344 -1.6 21 a 50 2 3.5 0.665719 0.15 51 a 100 2 4.5 0.665719 1.15 Fisher's LSD Multiple-Comparison Test Response: X28 Term A: X7 Alpha=0.050 Error Term=S DF=11 MSE=0.8863636 Critical Value=2.200985 Different

77

Group Count Mean From Groups 11 a 20 4 1.75 51 a 100 1 a 10 7 3 21 a 50 2 3.5 101 o mas 1 4 51 a 100 2 4.5 11 a 20

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