Tag: Approccio Sistemico

Studi Interdisciplinari per le Imprese

Postato il by Giovanni Mappa in Studi Interdisciplinari

“Gli studi interdisciplinari fondamentalmente comportano un allontanamento da una concezione assolutistica della verità a una concezione della verità che è situata, prospettica, e discorsiva, e che informa e che viene informata dal proprio senso di auto-paternità del ricercatore”  Haynes (2002)

ANOVA studi  offre servizi di Assessment e di Studio Interdisciplinare nell’ambito dello sviluppo competitivo (Business) delle imprese 4.0 e delle risorse umane strategiche che ne fanno parte.

Il decalogo di Metodologie & Strumenti utilizzati per il servizio:

    1. Definizione dello Scenario Interdisciplinare di Riferimento (AS-IS)
    2. Analisi dello Stato dell’Arte Tecnologico, di Know-How e di Competenze
    3. Individuazione  del Concept e dei Requisiti Funzionali Generali 
    4. Caratterizzazione  Interdisciplinare dei Gap da risolvere   (Problem Setting/Solving)
    5. Definizione delle Soluzioni possibili e sostenibili (TO-BE)
    6. Sviluppo di Processi di R&D & Innovazione (processo, prodotto, organizzazione)
    7. Definizione e implementazione di una soluzione Prototipale (PoC)
    8. Testing & Validazione – Ottimizzazione
    9. Definizione delle Regole di Protezione IPR (Intellectual Property Rights)
    10. Piano di Exploitation – Business Plan di ingegnerizzazione e industrializzazione

 

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Metodologie & Strumenti dell’approccio interdisciplinare utilizzati:

 

 

 

La Comunicazione Interdisciplinare secondo ITKS

Postato il by Giovanni Mappa in BLOGs, Comunicazione Proattiva tecnico-commerciale

Algoritmi di Comunicazione Proattiva e Apprendimento Interdisciplinare
COMUNICAZIONE INTERDISCIPLINARE
COMUNICAZIONE INTERDISCIPLINARE – Algoritmi di Comunicazione ProAttiva e Apprendimento Interdisciplinare

Breve trailer del libro di Giovanni Mappa, ingegnere, esperto internazionalmente riconosciuto di problemi legati alla gestione aziendale, all’innovazione, alla comunicazione. Mappa mette in luce l’interdisciplinarietà che contraddistingue la nostra epoca, dalla quale non può prescindere chi fa del comunicare l’essenza del proprio lavoro: manager, giornalisti, politici, commentatori, eccetera. Un libro da leggere, meditare, studiare.

Con il termine “comunicazione interdisciplinare”  secondo l’approccio  ITKS (Interdisciplinary Thinking By Knowledge Synthesis Modeling), si intende qui un progetto di comunicazione “proattiva” per ambiti relazionali complessi o multidisciplinari (teamwork, imprese), finalizzata allo sviluppo di un processo collaborativo di “empowering”, nel raggiungimento compartecipato e condiviso dei risultati..Esistono diverse modalità ed esempi di sviluppo della comunicazione interdisciplinare (anche se in Italia è si è ancora ai primi passi), che vanno dagli ambiti applicativi STEAM (Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) come nel caso della Comunicazione Interdisciplinare promossa dalla Autodesk, agli ambiti della didattica innovativa nelle scuole. Nel caso del Progetto proposto, si intende sviluppare un approccio interdisciplinare basato su “modelli di conoscenza” trasversali e transdisciplinari, in grado di fornire gli strumenti cognitivi e relazionali per massimizzare “ciò che unisce” (risultati) e minimizzare “ciò che divide” (i conflitti).

La comunicazione interdisciplinare consente di interpretare la realtà (multidisciplinare) dei fatti secondo differenti punti di osservazione concorrenti (tecnico, tecnologico, imprenditoriale, personale, ecc.). Essa si basa sull’integrazione efficace di tecniche di comunicazione “proattiva” e di “modelli di conoscenza” in grado di sviluppare un processo sistemico e collaborativo di “empowering”.

Il Progetto qui proposto intende sviluppare, un framework di principi, linee guida e di schemi applicativi atti a configurare un Modello Innovativo di “Comunicazione Interdisciplinare”, secondo tre prospettive di sviluppo (3C):

  1. Comprensione “realistica” dei Bisogni da soddisfare secondo un approccio “Win-Win”
  2. Ottenimento del Consenso (Progetto di Rete) e dell’Interesse “concreto” (Gestione di Rete) delle Parti interessate, rispetto al raggiungimento degli obiettivi prefissati.
  3. Sviluppo del Coinvolgimento (Rete) mediante l’applicazione di tecniche di comunicazione interdisciplinare per “massimizzare ciò che unisce e minimizzare ciò che divide”.

Il Progetto proposto intende affrontare operativamente, uno degli aspetti più strategici e cogenti che entrano in gioco nella definizione delle nuove professionalità 4.0, nell’ambito della ricerca continua  di nuove condizioni di sostenibilità dei modelli di business, in un mercato sempre più liquido e complesso.  L’ambizione del Progetto di sviluppare un modello innovativo di Comunicazione Interdisciplinare è però supportata da una esperienza applicativa consolidata nella formazione di risorse operanti nell’ambito del Knowledge Working e, in particolare, nell’ambito RSI (Ricerca & Sviluppo e Innovazione) e dell’Ingegneria della Conoscenza.

Approccio Statistico “ANOVA” vs “Modelli di Conoscenza” nell’Analisi di Processi Biologici

Postato il by Giovanni Mappa in Formazione Interdisciplinare, Gestione Innovazione

A-KM METODOLOGIA DI APPROCCIO: Modelli di Conoscenza

La scelta della metodologia dei “Modelli di Conoscenza”, nasce dall’esigenza di controllare e ottimizzare la funzionalità di un processo complesso che, specialmente se presenta una sezione  “biologica” e input (carichi) variabili quali-quantitativamente nel tempo, non può essere assimilato ad un processo ciclico ripetitivo.

Pertanto, si sceglie in questi casi di non seguire un tradizionale approccio statistico (v. ANOVA– ANalysis Of VAriance), in quanto basato essenzialmente su dati storici e in genere molto costoso, preferendo un approccio più vicino agli esperti di processo, basato sulla “fusione” interdisciplinare tra dati rilevati e conoscenza degli esperti: i Modelli di Conoscenza.

Principi Base del Metodo basato sui Modelli di Conoscenza

a) Approccio Sistemico: realtà suddivisa in processi unitari (input/output), interagenti tra loro

b) Significatività e Rappresentatività delle Misure: è molto importante assicurarsi che i campioni oggetti di indagine siano realmente rappresentativi della realtà operativa o di classi di esse; pertanto le prove vanno eseguite definendo i parametri di caratterizzazione, come ad es.: Valore X = ¦[Xmin, Xmax, Xmed, X+freq, durata(X+freq)]

c) Modellazione delle Inferenze Input/Output: algoritmi di correlazione sistemica.

CONFRONTO METODOLOGIE PRO CONTRO

Modelli Statistici

 
  • Forniscono una analisi più oggettiva rispetto ai dati acquisiti (storici).

 

  • Metodologia più conosciuta.
  • Elaborano dati storici e quindi sono poco generalizzabili: interpretazione dei dati al passato.
  • Più costosi perché necessitano di numerose prove per realizzare un campione statistico rappresentativo
  • Risolvono gli errori e le discrepanze come Varianza Statistica e sulla base di Test Multifattoriali di Significatività (ANOVA – Analysis of Variance) non sempre generalizzabili.
  • Risultati  in Output in genere non generalizzabili e non migliorabili incrementalmente, se non a costo di ripetere l’intera analisi.
Modelli di Conoscenza
  • Interpretazione dei dati rispetto all’attualità operativa, perché si basano su dati il cui valore è quello derivante dall’esperienza operativa aggiornata come “media ragionata” (valore più frequente e plausibile).
  • Meno costosi perché basati su un numero di prove minimo necessario a definire le classi operative di funzionamento.-   Risolvono gli errori e le discrepanze attraverso la Cross-Correlation delle informazioni assunte e sulla base della propagazione della certezza.
  • Risultati in Output generalizzabili (per definizione) e migliorabili incrementalmente.
  • Forniscono una analisi più influenzabile dalla expertise degli operatori  che detengono la conoscenza.

 

  • Metodologia meno conosciuta.

Strumenti Logico-Matematici I.T.K.S. per la Gestione Interdisciplinare della Conoscenza, dell’Innovazione e dei Processi Decisionali

Postato il by Giovanni Mappa in Formazione Interdisciplinare

K http://www.h2biz.eu/scheda_prodotto.asp?prod=2079

Formazione e Trasferimento Tecnologico per l’acquisizione degli Strumenti Logico – Matematici dell’approccio interdisciplinare I.T.K.S. (Interdisciplinary Thinking by Knowledge Synthesis).

Si tratta di una metodologia che aiuta notevolmente a risolvere la complessità dei problemi professionali, attraverso il riconoscimento e/o l’utilizzo di “Modelli di Conoscenza”. Questi ultimi, possono essere assimilati a strutture canoniche di Conoscenza (esplicita o implicita), il cui riconoscimento appunto, consente di risolvere più rapidamente e facilmente, i vari “puzzle” che si incontrano generalmente nei processi di problem – solving e presa di decisione, nonché nell’ambito dello sviluppo dell’innovazione di processo.
La metodologia I.T.K.S. nasce agli inizi degli anni ’90 come “motore inferenziale” di sintesi logico – matematica ed è utilizzato per lo sviluppo informatico di Sistemi Esperti ES e di Supporto alle Decisioni DSS (Intelligenza Artificiale).
Dall’esperienza applicativa informatica e da quella relativa alla formazione del personale addetto, si è venuto a creare un vero e proprio approccio cognitivo interdisciplinare, trasferibile ai diversi profili professionali emergenti e “Knowledge Intensive”.
La vera innovazione nella metodologia I.T.K.S. risiede soprattutto nel concetto di “indipendenza della struttura della Conoscenza” dal contesto (lessicale) in cui si sviluppa, nonché nella possibilità di “modellare” con linguaggio universale logico – matematico “porzioni” di Conoscenza ricorrente con Modelli di diverso tipo, derivanti ad es. dalla esperienza popolare, fino alle leggi più rigorose della Fisica o dell’Economia, ecc. Detta possibilità, oltre a fornire l’indubbio vantaggio di riuscire a ”capitalizzare” la conoscenza, funge da catalizzatore nei processi cognitivi (sia umani che informatici), nel senso che consente di generare le conclusioni più valide nel minor tempo.
L’utilizzo applicativo dei Modelli di Conoscenza come già detto, ricopre una casistica molto ampia, fino allo sviluppo di sistemi on – line/real – time e di early – warning, nonché ove vi sia la necessità di prendere delle decisioni, in situazioni caratterizzate da elevata eterogeneità quantitativa e qualitativa dei dati come ad es., nei processi ambientali, nella gestione dei processi industriali e addirittura, nella valutazione di beni intangibili (ad es. il valore stesso della conoscenza).

Come Potenziare le proprie Capacità di Sintesi Cognitiva e Abilità Decisionali, senza ricorrere a Coach, Mentor o Guru?
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Per la frequentazione del Corso ITKS è preferibile possedere una base formativa scientifica anche scolastica (nell’ambito delle Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, ovvero nell’ambito delle Scienze Economiche e Statistiche).

Per Info: