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Jay B. Brockman Introduction to Engineering. Modeling and Problem Solving. U.S.A.:

John Wiley & Sons, Inc. (2009).

Prefacio:

Cuatro ideas que recorren el libro de Brockman (ix):

La ingeniería puede ser divertida.

La ingeniería es inherentemente multidisciplinaria.

El modelar es la clave para hacer buenas decisiones de ingeniería.

“La solución de problemas de ingeniería no es solamente cosa de prueba y

error. La buena ingeniería –donde ´bueno´ significa que una solución alcanza

sus objetivos técnicos, es entregada a tiempo y dentro de presupuesto-

depende de la habilidad de hacer predicciones precisas usando una variedad

de modelos. Los modelos pueden ser tan simples como cálculos hechos al

reverso de un sobre, o tan complejos como simulaciones detalladas de

computadora. Los ingenieros usan modelos teóricos basados en las leyes de

la naturaleza o modelos empíricos basados en datos experimentales, así

como una combinación de los dos (p. x).”

La ingeniería es más que matemáticas y ciencia aplicadas.

"Una idea errónea de la ingeniería comúnmente sostenida en algunos sitios

de los campi de las facultades y escuelas es que la ingeniería es ´solamente´

matemáticas y ciencia aplicada. En cierta medida, los mismos programas de

ingeniería tienen algo de responsabilidad por esto."

¿Cuáles son los tópicos de un currículum de ingeniería que son distintos de

los de la ciencia natural? En 1968, Herbert Simon, en una serie de

conferencias en el MIT, recogidas luego en The Sciences of the Artificial1,

afirmaba que “la lista debería incluir al menos las siguientes: evaluación de

los diseños, la lógica formal del diseño, la búsqueda de alternativas, la teoría

de la estructura y organización del diseño, y la representación de los

problemas de diseño.”

En pocas palabras, el libro “pretende proveer un fundamento común compartido por los

ingenieros de todas las disciplinas. Pretende ver el mundo a través de los ojos de un

ingeniero, observando cómo los ingenieros aplican la ciencia y la tecnología para resolver

los problemas que enfrenta la sociedad (p. 4).”

Capítulo 1 Ingeniería y Sociedad.

1.1 Introducción:

1 Hay traducción al español:

2

El mundo está lleno de cosas de dos tipos: las naturales y las hechas por el hombre o

artificiales (hechas por el trabajo humano o el arte) (p. 3). Las primeras están moldeadas

por los procesos de la naturaleza; las segundas son todas diseñadas y construidas con un

propósito: satisfacer los complejos deseos y necesidades de la humanidad. A las últimas las

llamamos artefactos. La principal ocupación de la ingeniería es aplicar la tecnología en

concierto con los fenómenos naturales para desarrollar estas cosas que necesitamos o

deseamos (p. 4). Mientras que las ciencias naturales tradicionalmente buscan descubrir

cómo son las cosas, la ingeniería se centra en la pregunta

¿Qué forma deberíamos dar a esta cosa de tal manera que ella sirva efectivamente a

su propósito?

La ingeniería es una profesión tan diversa como las necesidades de la sociedad.

Los ingenieros reúnen y generan información, y toman decisiones críticas usando esa

información: ¿Fallará una estructura sometida a una carga dada? ¿Puede un sistema de

computación propuesto para un centro de datos ser enfriado por aire o necesita ser enfriado

mediante un líquido para funcionar confiablemente? (p. 4). Los ingenieros, en los

laboratorios de investigación de las universidades, gobierno o corporativos de las empresas,

crean nuevo conocimiento2 que puede ser aplicado para producir productos, procesos y

servicios nuevos o mejorados.

1.2 El método de la ingeniería:

"La palabra "ingeniero" se deriva del latín ingenium, la cual se refiere al propio genio

nativo, a la propia habilidad para diseñar o crear cosas (p. 5). Ya que los ingenieros aplican

la tecnología para desarrollar las cosas que necesitamos, requieren una sólida formación en

las ciencias y la matemática. La ciencia y la matemática, sin embargo, son sólo parte del

entrenamiento técnico de un ingeniero. Así como el currículum de la ciencia enseña el

método científico, el currículum de la ingeniería necesita también enseñar el método de la

ingeniería."

"La mayor parte de los problemas de la ingeniería son abiertos, en el sentido de que no

tienen una única solución. Sin embargo, sólo porque un problema tiene más de una solución

posible, esto no necesariamente lo hace más sencillo de resolver, sino al contrario, muchas

veces el que existan múltiples soluciones aceptables aumenta su dificultad. Con frecuencia,

los nuevos estudiantes de ingeniería encuentran los problemas abiertos increíblemente

frustrantes. Una razón es que la mayor parte de la formación de los niveles previos en

matemáticas y ciencias enfatiza el llegar a la respuesta “correcta” de un problema, y aún

más, cultiva una expectativa de que esa respuesta "correcta" deberá también tener una

forma simple y elegante. En segundo lugar, en los problemas abiertos, con frecuencia el

enunciado del problema no provee la información suficiente para aplicar una técnica

familiar, como se da al resolver una ecuación. Para salvar esta dificultad, con frecuencia es

necesario hacer suposiciones, y el conocer qué suposiciones hacer y determinar si éstas son

razonables, con frecuencia se da sólo con la experiencia. Para complementar su estudio de

2 El subrayado es del traductor.

3

las ciencias naturales y de las matemáticas tradicionales, los ingenieros y otros estudiantes

de las ´ciencias artificiales` necesitan también aprender habilidades como:

Cómo representar un problema de diseño

Cómo hacer suposiciones (establecer supuestos)

Cómo generar posibles ideas para los diseños

Cómo conducir efectivamente la búsqueda de una solución

Cómo planear y calendarizar actividades

Cómo hacer un uso eficiente de los recursos

Cómo organizar los componentes y las actividades de un proyecto de diseño de

equipo."

1.2.1 La ciencia, las matemáticas y la ingeniería:

"La ingeniería, la ciencia y las matemáticas han crecido una junto a otra, y cada una de ellas

se ha beneficiado del desarrollo de la otra. En el fondo, sin embargo, sus objetivos y

métodos son diferentes. Richard Feynman, quien enseñó física en primer año en el

Tecnológico de California (Caltech) y recibió un premio nobel en 1965 por sus

contribuciones al entendimiento de las partículas subatómicas, comparó el proceso del

descubrimiento científico al intento de determinar las reglas del ajedrez a través de la

observación. El conjunto de reglas que el científico trata de deducir son las ´leyes´

fundamentales del ajedrez. Después de observar unos pocos juegos, él o ella podrían

formular una ley de la conservación de los alfiles, estableciendo que cada jugador tiene dos

alfiles, uno que siempre está confinado a los recuadros rojos y otro que siempre está

confinado a los recuadros negros. Luego, un día, el científico se incorpora a un juego en

desarrollo y ve dos alfiles blancos en los recuadros negros. Lo que sucedió y lo que el

científico no vio, fue que un alfil fue capturado, un peón fue coronado y se convirtió en un

alfil que se desplaza sobre el mismo color que el otro alfil. En lugar de desesperarse, el

científico cambia la ley y se mantiene observando con la esperanza de encontrar un

mecanismo que le ayude a explicar el cambio (p. 6). Extendiendo la analogía de Feynman,

un matemático podría desarrollar un lenguaje preciso para describir un tablero de ajedrez y

las piezas en él, así como las reglas de cómo las piezas se mueven. Sin un lenguaje como

éste, los científicos encontrarían extremadamente difícil el discutir con precisión las leyes

que hubieran descubierto. Por analogía, un ingeniero podría usar las leyes que encontró el

científico, descritas en el lenguaje de los matemáticos, para formular una estrategia para

ganar el juego de ajedrez. Este ejemplo simple ilustra algunos de los desafíos

fundamentales de la ingeniería: los científicos podrían no haber formulado todas las reglas

del juego y, aún si lo hubieran hecho, es todavía realmente difícil ganar en el ajedrez contra

un buen oponente.

Como profesionales, los científicos trabajan ampliamente en ingeniería, y los ingenieros, a

su vez, contribuyen grandemente a la ciencia básica. (...)

1.3 Redes y Sistemas:

1.3.1 Todo está conectado con todo.

4

"Hoy en día reconocemos cada vez más que nada sucede en aislamiento. La mayoría de los

eventos y fenómenos están conectados, son causados por, y se encuentran interactuando

con un gran número de otras piezas de un complejo rompecabezas universal. Hemos

llegado a apreciar que vivimos en un mundo pequeño, donde todo está ligado con todo lo

demás. Somos testigos de una revolución en curso, en la medida en que los científicos de

todas las diferentes disciplinas descubren que la complejidad posee una arquitectura

estricta. Hemos llegado a hacer nuestra la importancia de las redes (p. 10)3.”

Esta cualidad de interconexión, el que ´todo depende de todo´, caracteriza la forma de los

problemas y las soluciones de la ingeniería en todos los niveles. Cuando observamos

debajo del cofre de un auto, o un puente, un circuito integrado, o una planta procesadora

química, una de las primeras cosas que nos impactan es la complejidad de todas las partes

interconectadas. Las conexiones entre las personas que constituyen los equipos de

ingeniería que diseñaron y construyeron estos artefactos exhiben la misma clase de

complejidad, como lo muestran las relaciones entre los miembros de la sociedad que usan

estos productos y las regiones del ambiente natural y sociopolítico en el cual viven y

trabajan. Los artefactos mismos forman una clase de vínculo entre las necesidades y los

deseos de la sociedad y sus capacidades técnicas, incluyendo el ingenio, las herramientas y

los materiales a su disposición. Como lo saben los arqueólogos, desde los primeros

agricultores de Mesopotamia hasta los constructores de casinos en el desierto de Nevada,

podemos aprender mucho de una sociedad estudiando sus conexiones con los artefactos que

produce.

Los diagramas nos ayudan a visualizar las situaciones complejas y lo que hacemos

típicamente es dibujar redes usando un tipo de diagrama que los matemáticos llaman grafo,

como se ilustra en la Figura 1.6(a). Un grafo consiste de un conjunto de nodos dibujados

típicamente como círculos o cajas, conectados mediante fronteras o vínculos dibujados

como líneas. Los nodos en un diagrama de red como éste podrían representar muchas cosas

posibles: gente, lugares, eventos, piezas de hardware, o simplemente ideas. (...) En general,

un vínculo representa algo compartido. Tal cosa podría ser una conexión física entre

objetos, tales como el cable que conecta dos componentes en un circuito eléctrico o un birlo

que une dos elementos en una estructura del tipo armadura. También podría ser un flujo de

información como sería una conversación entre dos personas. Finalmente, un vínculo

podría representar un recurso ambiental -tal como un abastecimiento de agua, un campo de

petróleo, o la atmósfera- compartido por la población de un planeta que viene a estar cada

vez más y más hacinado.

1.3.2 Una Telaraña de Innovación.

La telaraña de conexiones que circundan a cualquier proyecto de diseño plantea algunos de

los más grandes retos a los ingenieros, pero también algunas de las más grandes

oportunidades. En esta sección, damos un vistazo a cómo una red de innovación en

expansión ha producido el tremendo crecimiento en la tecnología de la computación y de

las comunicaciones que atestiguamos el día de hoy.

3 Albert-Lázlo Barabási. Linked. Plume, New York, 2003.

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La ley de Moore. En todo su complejo comportamiento, profundamente adentro, un

microprocesador es una red de pequeños interruptores llamados transistores. En 1965,

Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, sugirió que el número de transistores que

podrían ser integrados sobre un simple chip de trabajo se doblaría cada dos años. Como la

Figura 7 lo muestra, esta predicción se ha mantenido por más de 30 años. El aspecto más

fascinante de la "Ley de Moore" -como esta predicción ha sido llamada- es que no es tanto

una "ley" sino un punto de confluencia de una industria entera que ha motivado a un grupo

diverso de ingenieros y científicos a innovar a un ritmo impresionante. Cada punto en la

Figura 1.7 representa un ciclo completo que incluye concebir la idea para un nuevo

producto, luego diseñarlo, manufacturarlo, mercadearlo, y distribuirlo cada dos de años.

Aunque Moore estuvo al timón de Intel durante gran parte de este periodo, él no piloteó por

sí solo esta tendencia, como tampoco la historia detrás de esto es sólo la de la tecnología de

Intel. Más bien, la progresión durante 35 años es el resultado de una red vasta y en

expansión de ideas y de individuos que incluyó mucho más que la tecnología de hacer

pequeños interruptores a partir del silicón.

En adición a los avances en la tecnología de los semiconductores, el sostener un

crecimiento exponencial en la complejidad de los procesadores por más de tres décadas

requirió avances en el diseño de los sistemas de cómputo, del software, de las aplicaciones

y de otras áreas. La Figura 1.8 muestra sólo una parte de la telaraña de tecnologías que

rodea a los transistores. Las innovaciones en una tecnología al extremo de un vínculo

facilitan las innovaciones en la tecnología en el otro extremo. No existen ni “huevo” ni

“gallina” en esta red; la red entera funciona junta, en donde los cambios en un área

conducen a cambios en otra. Es interesante notar que algunas compañías que tienen

vínculos directos con Intel en el proceso de encoger los transistores también tienen otros

importantes negocios, como Nikon, la cual provee tecnología que establece patrones en la

fotografía. Otras compañías tienen una relación más distante, pero aún juegan un papel

importante en el proceso de crecimiento mediante las innovaciones.

Del Supercómputo a los Videojuegos: Aplicaciones y Tecnología Computacional. Kristi Maschhoff tuvo buenos resultados en sus clases de matemáticas y ciencias en la

Preparatoria, pero según ella, no habría considerado la ingeniería como una opción en la

universidad si no le hubieran dado sus padres un fuerte “empujón”. En los primeros años de

los 80´s, la ingeniería no era una opción popular para las mujeres en la universidad. Ella

estudió ingeniería eléctrica4 en la Universidad de Nuevo México –y jugó mucho futbol

soccer- pero no estaba altamente motivada o entusiasmada por sus clases. Una estadía

durante un verano en la Base de la Fuerza Aérea Kirtland después de su primer año,

seguida por un puesto de tiempo parcial como ayudante de ingeniería en la compañía de la

planta eléctrica local durante sus dos últimos años, le ayudaron a despertar un nuevo interés

en la modelación y simulación matemática, en particular en los algoritmos usados para

resolver los grandes sistemas de ecuaciones que se requerían. Kirtland la proveyó de una

introducción a la simulación de los sistemas físicos mediante computadoras –en este caso

los científicos estaban modelando láseres- y Kristi tuvo la singular experiencia de correr

4 N. del T.: En los E. U., el nombre del programa se refiere tanto a Ingeniería Eléctrica como a Ingeniería

Electrónica.

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simulaciones en uno de las primeras computadoras Cray. a partir de esta experiencia, ella

escogió estudiar Matemáticas Aplicadas en los estudios de posgrado.

Ahora ella es una Líder de Proyecto Técnico en Cray, Inc., una compañía que desde los

70´s ha diseñado y manufacturado algunas de las más potentes supercomputadoras del

mundo. La mayor parte de los negocios de Cray hoy en día se enfocan en proporcionar

sistemas de cómputo para los cálculos masivos requeridos para la seguridad y la defensa

nacional, la investigación científica, y el modelado de los pronósticos del tiempo y del

clima. Otra aplicación de las supercomputadoras que está naciendo es el modelado de la

mecánica de las moléculas, tal como de qué manera se doblan las moléculas de las

proteínas –un concepto clave para entender y con fortuna descubrir la cura de las

enfermedades genéticas como el Alzheimer, el Parkinson, y la enfermedad de las Vacas

Locas. Kristi describe la relación simbiótica que han tenido éstas y otras aplicaciones

científicas de gran importancia con las industrias de la computación y la microelectrónica.

Los avances en la tecnología de la microelectrónica han hecho posible sistemas de cómputo

más grandes y rápidos, lo cual a su vez permite a los científicos incluir más complejidad, y

mejor precisión en sus modelos, lo cual puede hacer la diferencia en la predicción tanto de

la trayectoria como de la intensidad de un huracán antes de que entre a tierra. Por otro lado,

las necesidades de los climatólogos y otros científicos han ayudado a fortalecer la demanda

de computadoras más poderosas, lo cual a su vez, ha ayudado a mantener la Ley de Moore.

Mientras que las necesidades de la ciencia y el comercio sigan alentando el crecimiento de

la tecnología de la computación y la información, uno de sus más grandes vectores hoy en

día es la electrónica personal. Desde sus raíces en los 1880´s, con la producción de equipo

para tabular los datos del censo usando tarjetas perforadas, la compañía IBM ha seguido

produciendo algunos de los más avanzados sistemas computacionales para los negocios y la

investigación. Aunque la compañía aún se enfoca en las “máquinas de negocios”, hoy los

videojuegos son también un negocio serio para IBM y de 2007, las tres más importantes

plataformas de videojuegos –la XBOX 360 de Microsoft, la Playstation 3 de Sony, y el

Nintendo Wii- hacen uso de la tecnología del microprocesador de IBM. Para ser exitosos en

el mercado de la electrónica personal, los chips de juego requieren un balance exquisito de

bajo consumo de energía, alto desempeño y bajo costo. Mientras que la experiencia de la

IBM en el desarrollo de computadoras centrales ha disminuido en beneficio de los

microprocesadores “embebidos”, sus recientes esfuerzos por satisfacer las desafiantes

limitantes del mercado de juegos han engendrado nuevas ideas que se han filtrado a sus

sistemas de cómputo científicos y de negocios.

John Cohn es uno de los ingenieros que han ayudado a hacer la tecnología de la IBM

asequible para una amplia variedad de productos, incluyendo los videojuegos. En la

Preparatoria, John era un “nerd” y algunas décadas después, todavía lo es. Con su cabello

chino y barba gris, John parece tal y dedica gran parte de su tiempo libre a hacer

presentaciones a los estudiantes del último año de la Preparatoria que los familiaricen con

la ingeniería. Habiendo crecido en Houston durante los 1960´s, hogar del Centro de la

NASA para los vuelos espaciales tripulados, John fue inspirado –como fuimos muchos de

nosotros ingenieros a cierta edad- por la búsqueda de llevar gente a la luna. Durante la

Preparatoria jugueteó en su casa con los equipos para armar de electrónica y luego siguió

en el MIT la carrera de Ingeniería Eléctrica. Más tarde, John regresó a la escuela de

7

graduados en Carnegie Mellon, donde se especializó en diseño de circuitos integrados

asistido por computadora (CAD).

En IBM, John y su equipo están desarrollando herramientas y estándares de diseño de CAD

que permitirán a los ingenieros compartir bloques constructivos en nuevas formas para

crear productos únicos, y luego simular sus diseños para asegurar que trabajarán

adecuadamente antes de mandarlos manufacturar. De esta manera, compañías como las que

hacen videojuegos y diseñan servidores, así como compañías que establecen redes pueden

todas usar componentes comunes para diseñar completamente diferentes chips que

satisfagan sus necesidades específicas mientras que se adhieren a calendarios y

presupuestos extremadamente restringidos.

Globalización. En tanto se expande la población del mundo y obliga a una proximidad más

estrecha a la gente, las innovaciones en la tecnología de las comunicaciones refuerzan las

conexiones entre nosotros. Cuando el territorio de los E. U. estaba siendo poblado en los

siglos dieciséis y diecisiete, a las noticias de la colonia les tomaba semanas o meses llegar a

Europa. Hoy en día, a través de la comunicación inalámbrica y las tecnologías de redes

tales como la Internet y la Red mundial, la gente en todas partes del globo puede

intercambiar vastas cantidades de información casi instantáneamente. Esta revolución en la

tecnología de la información impacta tremendamente la forma como nuestros sistemas

artificiales – sociales y políticos, así como tecnológicos- operan.

Con las comunicaciones que se expanden a través de la Internet, y con una creciente

computarización de los procesos de la ingeniería y de los negocios, las naciones en

desarrollo –en particular India y China- han llegado a ser socios importantes en la economía

técnica global. Más aún, como señala un estudio de la Academia Nacional de Ingeniería,

los ingenieros de estos países “están dispuestos y son capaces” de desempeñar trabajos

técnicos con sueldos mucho más bajos que sus contrapartes en las naciones

industrializadas. Estas naciones han invertido fuertemente en educación, y ahora China

gradúa tres veces más ingenieros por año que los Estados Unidos.

En los 1970´s, equipos pequeños de ingenieros que trabajaban en oficinas adyacentes

diseñaron la mayor parte de los IC chips, los cuales fueron entonces fabricados, empacados

y probados en instalaciones cercanas o en el mismo sitio. Para la mitad de los 1980´s, llegó

a ser común que parte de los procesos de manufactura se localizaran en el extranjero. Hoy

en día, todos los aspectos de los proceso de la ingeniería, desde el diseño y desarrollo hasta

la manufactura y el soporte técnico, son compartidos en forma rutinaria por equipos que se

encuentran en todo el mundo. Las ciudades indias de Bangalore y Hidebarad han venido a

ser centros mayores de desarrollo de hardware y software para las computadoras y las

comunicaciones, y para 2006, Intel, Microsoft, y Cisco habían invertido o planeaban

invertir más de un $ 1 billón de dólares cada una para abrir instalaciones de ingeniería en la

India.

La tendencia hacia las prácticas de negocios globales continuará y, a través de la

tecnología, éstas vendrán a ser más eficientes. De acuerdo a Shekhar Borkar de Intel, el

único obstáculo real a la productividad de los equipos de ingeniería globales es que “la

gente todavía tiene que dormir”. Debido a las diferencias de tiempo, por ejemplo, una

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reunión de proyecto puede ser programada a las 9 PM tiempo de California, 1 PM tiempo

de Manila, 7 AM tiempo de Jerusalén, y 10:30 AM tiempo de Bangalore. Shekar cree que

en la próxima década, se pondrá una fuerte atención sobre los aspectos de la calidad de

vida, de tal manera que los ingenieros puedan balancear mejor su trabajo y sus vidas en

casa. En particular, las redes de comunicación de banda ancha, junto con las

teleconferencias mejoradas y el software para proyectos en colaboración, permitirán que

más gente trabaje desde la casa –o donde quiera que ellos se encuentren- sin tener que

trasladarse a la oficina. Shekar hace notar que él se volvió especialmente consciente de esto

mientras mandaba y recibía correos electrónicos durante un vuelo entre California y

Frankfurt, Alemania, mientras cruzaba el casquete de hielo polar. En 2006, existe ya una

fuerte evidencia de que la gente se encuentra más confortable colaborando en línea con

otros a través del globo, como ha sido demostrado por el éxito de los sitios de chateo y de

blogs, las comunidades de juegos, y las ventas internacionales de eBay.

1.3.3 Sistemas

Haciendo Manejables a los Diseños La extensión de la red vinculada a un problema dado

de ingeniería puede ser verdaderamente abrumadora, y los ingenieros y científicos dedican

gran parte de su esfuerzo intelectual a tratar de hacer sentido en la información que les

ofrece. La más poderosa herramienta que usan para organizar la vasta red de información es

la noción de sistema. De acuerdo con el Diccionario Inglés Oxford, un sistema es "un

conjunto o ensamble de cosas conectadas, asociadas, o independientes, de tal forma que

constituyen una unidad compleja." El pensar en términos de sistemas nos permite dibujar

un anillo alrededor de una parte de una red y considerarla como una sola entidad. Como se

ilustra en la Figura 1.9, el anillo es llamado frontera del sistema y la región fuera de la

frontera es llamada el ambiente. Los componente al interior de un sistema podrían ellos

mismos ser llamados sistemas o subsistemas. Por ejemplo, podríamos pensar un

reproductor portátil MP3 como un sistema que contiene una tarjeta madre y un hardware

lector, y el lector como un subsistema que contiene un motor, los platos y otras partes. Este

patrón podría continuar a través de muchas capas, dentro del motor y sus componentes, y

así en adelante.

Comúnmente encontramos este arreglo en todos los tipos de diseños de ingeniería. A

primera vista, no parece haber ninguna razón física por la cual los sistemas tengan que estar

organizados de esta forma. Por ejemplo, es concebible que pudiéramos encontrar una forma

de construir un automóvil que no estuviera organizada en distintos subsistemas -usted sólo

pisa el acelerador y mediante un mecanismo complejo y embrollado, el auto se mueve. De

hecho, a las personas no familiarizadas con los subsistemas de un automóvil, cuando se

asoman bajo el cofre de un auto les podría parecer que está organizado exactamente de esa

manera. Pero la experiencia nos dice que debemos buscar una organización sistemática y si

no vemos inmediatamente una, sentimos que se nos ha escapado algo.

Los sistemas predominan en los diseños de ingeniería tanto por una razón psicológica como

física. La razón psicológica es que la clásica organización de "cajas dentro de cajas" de los

sistemas de ingeniería refleja directamente la forma como las personas resuelven los

problemas, la cual, a su vez, refleja la forma en que organizamos y recuperamos la

información en nuestras mentes. Como veremos en el capítulo 2, las personas sólo pueden

hacer malabarismos con tal cantidad de información, y el romper un problema complejo en

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subproblemas, o el integrar un diseño a partir de susbsistemas nos permite esconder los

detalles y enfocarnos en un número pequeño de conceptos a la vez. Aún más, esto provee a

un equipo de personas una manera de trabajar simultáneamente en diferentes partes de un

diseño. Brevemente, diseñamos sistemas de esta manera para hacerlos intelectualmente

manejables, y vemos la huella de este rasgo de la resolución de problemas humana en casi

cada uno de los artefactos producidos.

La justificación física para los sistemas es que los diseños organizados de esta manera

tienden a ser más robustos. Esto es verdad para los sistemas hechos por el hombre como

también para los que ocurren naturalmente; encontramos la organización de "cajas dentro

de cajas" en los organismos vivos también, con subsistemas circulatorios, digestivos,

músculo esqueletales, y otros. Simon explica este escenario utilizando una parábola de dos

relojeros, uno que fabrica relojes empacando todas las partes dentro de la carcaza de una

vez, y el otro quien ha encontrado una forma de organizar el diseño dentro de subsistemas

estables -quizás usando algunas partes más- que pueden ser combinadas juntos después.

Cada vez que suena el timbre de la puerta, los relojeros se pone de pie para ir a ver quién

es, y la pieza del diseño en la que están trabajando en ese momento salta a un lado.

Mientras que el primer relojero necesita volver a empezar a ensamblar el reloj desde el

principio, el segundo solamente pierde un subensamblaje, y con el tiempo, completará

exitosamente muchos más relojes que el primero. Más aún, los relojes construidos con

subsistemas estables serán más fáciles de diagnosticar y de reparar cuando se

descompongan.

Más que la suma de las partes El comportamiento total de un sistema es típicamente más

que solo la suma de los comportamientos de sus partes. Nosotros algunas veces decimos

que el comportamiento del sistema emerge cuando los componentes funcionan juntos. Un

ejemplo de un sistema como éste es un equipo de futbol soccer en el cual los

"componentes" individuales son atletas habilidosos. En el contexto del sistema, ellos juegan

diferentes roles, tales como portero, defensa, mediocampista, o delantero. Como un equipo,

sus objetivos son anotar goles y defenderse contra las ofensiva del oponente, y ellos hacen

esto en patrones coordinados o jugadas. Sería imposible discernir este comportamiento, sin

embargo, mirando a los atletas individualmente; sólo emerge cuando el equipo trabaja junto

como un sistema. Observamos el mismo efecto en un sistema ingenieril como el de un

aeroplano. Dos de los comportamientos importantes de un aeroplano son la integridad

estructural -que puede soportar las fuerzas impuesta sobre él sin romperse, y la

aerodinámica -que puede volar. La responsabilidad para proporcionar estos

comportamientos, sin embargo, se encuentra distribuida entre cada uno de los componentes

estructurales mayores de un aeroplano incluido el fuselaje, las alas, el estabilizador, el

rudder, y el tren de aterrizaje. de modo contrario, el cambiar el diseño de uno de estos

componentes estructurales afectará tanto a la integridad estructural como a la aerodinámica

del sistema entero.

Fronteras e interfaces Un sistema interactúa con su ambiente mediante los vínculos que

cruzan la frontera. Algunas veces, es inmediato el decidir dónde dibujar la frontera de un

sistema, mientras que otras veces es menos obvio. Claramente hace sentido, por ejemplo, el

localizar la frontera de un sistema biológico en la pared de una célula o en la piel de una

persona. Con el software de cómputo, por otro lado, puede ser difícil determinar dónde

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están las fronteras; ellas no están necesariamente restringidas a la concha de la cubierta de

la computadora, ya que algunos programas podrían depender de que el sistema esté

conectado a internet.

Cuando las cosas van mal en el diseño de un sistema complejo, se debe con frecuencia a

una equivocación en situar la frontera. Hay muchas formas de desagregar un problema de

diseño, y con algunas es más fácil de trabajar que con otras. En general, una buena forma

de desagregar un sistema es una en la cual cada uno de los componentes puede ser diseñado

independientemente, o al menos tan cerca de lo independiente como es posible. De esta

forma, es posible hacer decisiones considerando el diseño de una parte sin preocuparse

cómo esa decisión afectará a otra. Como un ejemplo, consideremos el problema de diseñar

un automóvil. Si quisiéramos dividir esta tarea entre tres diseñadores, un posible

desagregado podría ser el tener un diseñador trabajando en la porción delantera del

parabrisas , otra persona trabajando en el compartimento de los pasajeros, y la tercer

persona trabajando en todo lo que se encuentre detrás del compartimento de los pasajeros,

como se muestra en la Figura 1.10. Desagregando el problema de diseño de esta manera,

con toda probabilidad traerá problemas. La razón de esto es que el diseño de cada uno de

los componentes depende muy fuertemente del diseño de cada uno de los otros. Tanto física

como conceptualmente, muchas conexiones naturales entre las piezas se rompen por esta

forma de partirlo, y hubiera sido muy difícil guardar las interfaces entre las partes en forma

consistente si fueran desarrolladas de forma independiente.

Un mejor desagregado podría separar el diseño en subsistemas -tales como el chasis, el tren

de potencia, lo eléctrico- como se muestra en la Figura 1.11. Los subsistemas aún dependen

uno del otro, pero las conexiones entre ellos son menos complejas y más fáciles de manejar,

física como conceptualmente. Además, el subsistema diseñado por un miembro del equipo

es parte del ambiente de alguien más. Las decisiones que toma cada miembro del equipo

pueden impactar los diseños de los otros y la parte más difícil de un proyecto de equipo

grande es negociar los intercambios para mejorar el sistema como un todo.