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El modelo explicativo de la competitividad de la empresa en los distritos industriales: El efecto de los recursos compartidos

Martínez Fernández, Mª Teresa 23 October 2001 (has links)
El presente trabajo se inscribe dentro de la línea de investigación de las aglomeraciones territoriales de empresas. En particular, nuestro trabajo pretende acercarse a este fenómeno desde una perspectiva estratégica, compartiendo con este enfoque la preocupación por el estudio de los factores explicativos del éxito empresarial.La línea de investigación en la que se encuadra nuestro trabajo presenta indudables puntos de interés que, entendemos, sirven como justificación previa de la elección del tema. Así, en primer lugar, el estudio de las aglomeraciones territoriales de empresas se ha enriquecido de aproximaciones y perspectivas de muy diversas disciplinas como la Geografía, la Política, la Sociología, o la Estrategia, siendo una muestra evidente de la trascendencia del fenómeno. En segundo lugar, aunque el territorio ha estado tradicionalmente presente en los estudios económicos la literatura ha evidenciado un renovado interés. Por último, cabe recordar la importante presencia de concentraciones empresariales de base territorial en nuestro ámbito más cercano.Asimismo, nuestro trabajo pretende cubrir una serie de lagunas en la investigación (research gap) sobre las aglomeraciones territoriales. En primer lugar, la ausencia de una teoría de las diferencias empresariales en la que basarse para explicar los factores competitivos de las empresas. En segundo lugar, el debate sobre la homogeneidad interna de las aglomeraciones. Por último, la necesidad de complementar los trabajos descriptivos con análisis que incluyan la búsqueda de significación estadística.Atendiendo a estas reflexiones, nuestro trabajo se ha planteado como objetivo genérico ofrecer un modelo explicativo de la competitividad de las empresas de los distritos industriales a través de la existencia de un conjunto de recursos compartidos por las empresas. En concreto, estos recursos compartidos los podemos definir como aquellos recursos intangibles y capacidades compartidos por las empresas del distrito. Este modelo pretende no sólo explicar las diferencias entre el conjunto de empresas del distrito frente a las empresas externas sino también explicar las diferencias internas en el distrito. La validación de este modelo se ha hecho a partir de contrastar la significación estadística de las relaciones estudiadas. Así, la aproximación de nuestro trabajo ha consistido en analizar si los factores utilizados para explicar la competitividad de la empresa individual, básicamente aquéllos basados en la información y el conocimiento, pueden extenderse al ámbito compartido o colectivo del distrito.Como principales conclusiones del trabajo, señalar que los resultados del estudio nos permiten afirmar que dentro de estas aglomeraciones territoriales de empresas existe un conjunto de factores comunes relacionados con el conocimiento que justificarían la superioridad competitiva de sus empresas. Pensamos, que la dirección de la empresa que opera en un contexto de fuertes interconexiones con otras organizaciones debería desarrollar una capacidad distintiva que se centre en dar forma y explotar el conjunto de recursos disponibles en su entorno. Estos recursos basados en la información y el conocimiento conceden una importancia relevante a la actuación de las instituciones locales y sus relaciones con las empresas y al propio papel de la red social como facilitador de formación y transmisor de conocimiento.
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Interconnection Architecture of Proximity Smart IoE-Networks with Centralised Management

González Ramírez, Pedro Luis 07 April 2022 (has links)
[ES] La interoperabilidad entre los objetos comunicados es el objetivo principal del internet de las cosas (IoT). Algunos esfuerzos para lograrlo han generado diversas propuestas de arquitecturas, sin embargo, aún no se ha llegado a un conceso. Estas arquitecturas difieren en el tipo de estructura, grado de centralización, algoritmo de enrutamiento, métricas de enrutamiento, técnicas de descubrimiento, algoritmos de búsqueda, segmentación, calidad de servicio y seguridad, entre otros. Algunas son mejores que otras, dependiendo del entorno en el que se desempeñan y del tipo de parámetro que se use. Las más populares son las orientadas a eventos o acciones basadas en reglas, las cuales han permitido que IoT ingrese en el mercado y logre una rápida masificación. Sin embargo, su interoperabilidad se basa en alianzas entre fabricantes para lograr su compatibilidad. Esta solución se logra en la nube con una plataforma que unifica a las diferentes marcas aliadas. Esto permite la introducción de estas tecnologías a la vida común de los usuarios pero no resuelve problemas de autonomía ni de interoperabilidad. Además, no incluye a la nueva generación de redes inteligentes basadas en cosas inteligentes. La arquitectura propuesta en esta tesis toma los aspectos más relevantes de las cuatro arquitecturas IoT más aceptadas y las integra en una, separando la capa IoT (comúnmente presente en estas arquitecturas), en tres capas. Además, está pensada para abarcar redes de proximidad (integrando diferentes tecnologías de interconexión IoT) y basar su funcionamiento en inteligencia artificial (AI). Por lo tanto, esta propuesta aumenta la posibilidad de lograr la interoperabilidad esperada y aumenta la funcionalidad de cada objeto en la red enfocada en prestar un servicio al usuario. Aunque el sistema que se propone incluye el procesamiento de una inteligencia artificial, sigue los mismos aspectos técnicos que sus antecesoras, ya que su operación y comunicación continúan basándose en la capa de aplicación y trasporte de la pila de protocolo TCP/IP. Sin embargo, con el fin de aprovechar los protocolos IoT sin modificar su funcionamiento, se crea un protocolo adicional que se encapsula y adapta a su carga útil. Se trata de un protocolo que se encarga de descubrir las características de un objeto (DFSP) divididas en funciones, servicios, capacidades y recursos, y las extrae para centralizarla en el administrador de la red (IoT-Gateway). Con esta información el IoT-Gateway puede tomar decisiones como crear grupos de trabajo autónomos que presten un servicio al usuario y enrutar a los objetos de este grupo que prestan el servicio, además de medir la calidad de la experiencia (QoE) del servicio; también administra el acceso a internet e integra a otras redes IoT, utilizando inteligencia artificial en la nube. Al basarse esta propuesta en un nuevo sistema jerárquico para interconectar objetos de diferente tipo controlados por AI con una gestión centralizada, se reduce la tolerancia a fallos y seguridad, y se mejora el procesamiento de los datos. Los datos son preprocesados en tres niveles dependiendo del tipo de servicio y enviados a través de una interfaz. Sin embargo, si se trata de datos sobre sus características estos no requieren mucho procesamiento, por lo que cada objeto los preprocesa de forma independiente, los estructura y los envía a la administración central. La red IoT basada en esta arquitectura tiene la capacidad de clasificar un objeto nuevo que llegue a la red en un grupo de trabajo sin la intervención del usuario. Además de tener la capacidad de prestar un servicio que requiera un alto procesamiento (por ejemplo, multimedia), y un seguimiento del usuario en otras redes IoT a través de la nube. / [CA] La interoperabilitat entre els objectes comunicats és l'objectiu principal de la internet de les coses (IoT). Alguns esforços per aconseguir-ho han generat diverses propostes d'arquitectures, però, encara no s'arriba a un concens. Aquestes arquitectures difereixen en el tipus d'estructura, grau de centralització, algoritme d'encaminament, mètriques d'enrutament, tècniques de descobriment, algoritmes de cerca, segmentació, qualitat de servei i seguretat entre d'altres. Algunes són millors que altres depenent de l'entorn en què es desenvolupen i de el tipus de paràmetre que es faci servir. Les més populars són les orientades a esdeveniments o accions basades en regles. Les quals li han permès entrar al mercat i aconseguir una ràpida massificació. No obstant això, la seva interoperabilitat es basa en aliances entre fabricants per aconseguir la seva compatibilitat. Aquesta solució s'aconsegueix en el núvol amb una plataforma que unifica les diferents marques aliades. Això permet la introducció d'aquestes tecnologies a la vida comuna dels usuaris però no resol problemes d'autonomia ni d'interoperabilitat. A més, no inclou a la nova generació de xarxes intel·ligents basades en coses intel·ligents. L'arquitectura proposada en aquesta tesi, pren els aspectes més rellevants de les quatre arquitectures IoT mes acceptades i les integra en una, separant la capa IoT (comunament present en aquestes arquitectures), en tres capes. A més aquesta pensada en abastar xarxes de proximitat (integrant diferents tecnologies d'interconnexió IoT) i basar el seu funcionament en intel·ligència artificial. Per tant, aquesta proposta augmenta la possibilitat d'aconseguir la interoperabilitat esperada i augmenta la funcionalitat de cada objecte a la xarxa enfocada a prestar un servei a l'usuari. Tot i que el sistema que es proposa inclou el processament d'una intel·ligència artificial, segueix els mateixos aspectes tècnics que les seves antecessores, ja que, la seva operació i comunicació se segueix basant en la capa d'aplicació i transport de la pila de protocol TCP / IP. No obstant això, per tal d'aprofitar els protocols IoT sense modificar el seu funcionament es crea un protocol addicional que s'encapsula i s'adapta a la seva càrrega útil. Es tracta d'un protocol que s'encarrega de descobrir les característiques d'un objecte (DFSP) dividides en funcions, serveis, capacitats i recursos, i les extreu per centralitzar-la en l'administrador de la xarxa (IoT-Gateway). Amb aquesta informació l'IoT-Gateway pot prendre decisions com crear grups de treball autònoms que prestin un servei a l'usuari i encaminar als objectes d'aquest grup que presten el servei. A més de mesurar la qualitat de l'experiència (QoE) de el servei. També administra l'accés a internet i integra a altres xarxes Iot, utilitzant intel·ligència artificial en el núvol. A l'basar-se aquesta proposta en un nou sistema jeràrquic per interconnectar objectes de diferent tipus controlats per AI amb una gestió centralitzada, es redueix la tolerància a fallades i seguretat, i es millora el processament de les dades. Les dades són processats en tres nivells depenent de el tipus de servei i enviats a través d'una interfície. No obstant això, si es tracta de dades sobre les seves característiques aquests no requereixen molt processament, de manera que cada objecte els processa de forma independent, els estructura i els envia a l'administració central. La xarxa IoT basada en aquesta arquitectura té la capacitat de classificar un objecte nou que arribi a la xarxa en un grup de treball sense la intervenció de l'usuari. A més de tenir la capacitat de prestar un servei que requereixi un alt processament (per exemple multimèdia), i un seguiment de l'usuari en altres xarxes IoT a través del núvol. / [EN] Interoperability between communicating objects is the main goal of the Internet of Things (IoT). Efforts to achieve this have generated several architectures' proposals; however, no consensus has yet been reached. These architectures differ in structure, degree of centralisation, routing algorithm, routing metrics, discovery techniques, search algorithms, segmentation, quality of service, and security. Some are better than others depending on the environment in which they perform, and the type of parameter used. The most popular are those oriented to events or actions based on rules, which has allowed them to enter the market and achieve rapid massification. However, their interoperability is based on alliances between manufacturers to achieve compatibility. This solution is achieved in the cloud with a dashboard that unifies the different allied brands, allowing the introduction of these technologies into users' everyday lives but does not solve problems of autonomy or interoperability. Moreover, it does not include the new generation of smart grids based on smart things. The architecture proposed in this thesis takes the most relevant aspects of the four most accepted IoT-Architectures and integrates them into one, separating the IoT layer (commonly present in these architectures) into three layers. It is also intended to cover proximity networks (integrating different IoT interconnection technologies) and base its operation on artificial intelligence (AI). Therefore, this proposal increases the possibility of achieving the expected interoperability and increases the functionality of each object in the network focused on providing a service to the user. Although the proposed system includes artificial intelligence processing, it follows the same technical aspects as its predecessors since its operation and communication is still based on the application and transport layer of the TCP/IP protocol stack. However, in order to take advantage of IoT-Protocols without modifying their operation, an additional protocol is created that encapsulates and adapts to its payload. This protocol discovers the features of an object (DFSP) divided into functions, services, capabilities, and resources, and extracts them to be centralised in the network manager (IoT-Gateway). With this information, the IoT-Gateway can make decisions such as creating autonomous workgroups that provide a service to the user and routing the objects in this group that provide the service. It also measures the quality of experience (QoE) of the service. Moreover, manages internet access and integrates with other IoT-Networks, using artificial intelligence in the cloud. This proposal is based on a new hierarchical system for interconnecting objects of different types controlled by AI with centralised management, reducing the fault tolerance and security, and improving data processing. Data is preprocessed on three levels depending on the type of service and sent through an interface. However, if it is data about its features, it does not require much processing, so each object preprocesses it independently, structures it and sends it to the central administration. The IoT-Network based on this architecture can classify a new object arriving on the network in a workgroup without user intervention. It also can provide a service that requires high processing (e.g., multimedia), and user tracking in other IoT-Networks through the cloud. / González Ramírez, PL. (2022). Interconnection Architecture of Proximity Smart IoE-Networks with Centralised Management [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181892

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