Planejar e gerenciar o desenvolvimento tecnológico são questões estratégicas para as organizações que desejam realizar processos de P&D. A elaboração de Planos Tecnológicos (PT) pode representar um desafio significativo de esforço e planejamento para essas organizações. Os problemas mais comuns são falhas nas previsões dos projetos sejam eles de novos produtos, serviços ou processos. Esse estudo tem por objetivo desenvolver uma metodologia para identificar, classificar e quantificar os fatores denominados alavancadores e desafiadores que possam estar presentes na elaboração do PT. Desenvolveu-se um protocolo para entrevista e coleta de dados em duas fases, aplicado aos envolvidos na elaboração do PT. Na Fase 1 considerou-se a metodologia de construção do PT vigente na unidade de análise. Para Fase 2, considerou-se a metodologia T-Plan na construção do Mapa Tecnológico. Os fatores investigados foram organizados em dimensões (planejamento, desenvolvimento e aplicação) que foram segmentados em variáveis de pesquisa (viabilidade, compromissos, comunicação, direcionadores, priorização, monitoramento, aprendizado, revalidação, aplicação e replicação) e, dependendo dos resultados, eles foram classificados em alavancadores ou desafiadores. O processo de elaboração do PT foi também avaliado com base em dois atributos: qualidade e satisfação. Nas duas fases, ambos foram avaliados segundo a percepção dos entrevistados. Para a Qualidade, a representação foi em 4 quadrantes, para indicar a presença e a formalidade evidenciando a existência da variável da pesquisa. Para a Satisfação foram avaliados estatisticamente considerando o valor médio e desvio padrão entre a condição atual e a desejada. Essa distancia caracterizou as oportunidades das mudanças. A unidade de análise foi o Centro de Célula a Combustível de Hidrogênio - CCCH, um departamento do Instituto de Pesquisa Energéticas e Nucleares do Brasil. A análise da Fase 1 considerou um PT elaborado anteriormente e da Fase 2 foi aplicado a metodologia T-Plan. Nessa segunda fase foi construído o Mapa Tecnológico para os próximos dez anos considerando direcionadores estratégicos, produtos, tecnologias e recursos necessários para realização do protótipo comercial até 2024 e assim viabilizar a inclusão da Célula a Combustível na Matriz Energética Nacional. Com as análises dos resultados das duas fases verificou-se: Fase 1: foram identificados como fatores Desafiadores: Direcionadores e Aplicação; como Fatores Potencial Desafiador: Viabilidade, Priorização, Monitoramento, Aprendizado e Revalidação; como fatores Potencial Alavancador: Replicação e como fatores Alavancadores: Compromisso e Comunicação. Fase 2: todos fatores foram classificados como Alavancadores: Viabilidade, Compromisso, Comunicação, Direcionadores, Priorização, Monitoramento, Aprendizado, Revalidação, Aplicação e Replicação. Concluiu-se que na metodologia T-Plan há uma sensível alteração da avaliação dos fatores Alavancadores e Desafiadores. O Mapa de Rotas Tecnológicas do CCCH, construído na Fase 2 indicou as seguintes rotas tecnológicas: 1) preparação de materiais e principais componentes do módulo; 2) partir da demanda do mercado para chegar aos novos produtos; 3) partir do desenvolvimento das tecnologias para chegar aos novos produtos; 4) desenvolvimento dos materiais para chegar aos produtos e atender aos drivers. Tais resultados sugerem concluir que a aplicação da metodologia do T-Plan não é só viável, mas até recomendável, no âmbito da elaboração de Planos Tecnológicos das Instituições de Pesquisa Pública. / The planning and management of technology development are strategic issues for organizations that wish to perform R&D procedures. Technology Plans (TP) can represent a significant challenge to the planning efforts of organizations. The most common problems are flaws in project forecasting, whether they are new products, services or processes.. To perform this study, a unit analysis was selected for the survey and a data collection protocol was developed. For the first phase of this work (phase 1) the protocol was applied considering the construction methodology of the current Technology Plan, which consists of periodic meetings with an agenda for technology requirements and other general department issues. Two types of meetings were devised. The first one is held every two months, with the participation of those involved in the implementation of the plan and the second one is held in annual meetings of the master plan with the participation of the Department Manager. For the second phase (phase 2), the T-Plan methodology was considered and applied to the construction of the Technology Map. The factors investigated, were organized in dimensions (planning, development and implementation) that have been segmented into search variables (viability, commitment, communication, drivers, prioritization, monitoring guidelines, learning, revalidation, application and replication) and, depending on the results, the critical analysis classified them as leveraging or challenging. Complementing that analysis, the process of drafting the search variables assessed the TP based on two attributes: quality and satisfaction. These two have been assessed according to the perception of respondents in the two phases of the study. The Quality attribute was graphically represented in 4 quadrants, aiming to indicate presence and formality, thus demonstrating the existence of the search variable. The results of the Satisfaction attribute were statistically assessed considering the mean value and standard deviation between the current condition and the desired condition. This distance featured the opportunities for change. The unit analysis was the Center for Hydrogen Fuel Cell - CCCH, a department of energy and nuclear research Institute in Brazil, and the analysis consisted of a TP which had been previously prepared in meetings and had managers and researchers of the aforementioned department as sources of information. In Phase 1 (current process) and in phase 2, a T-Plan methodology was applied to the elaboration of the TP. From the analysis of the results came up: for phase 1, the following factors were identified as Challenging: Drivers and Application; as Potential Challenging factors: Viability, Prioritization, Monitoring, Learning and Revalidation; as Potential Leveraging factors: Replication; and as Leveraging factors: Commitment and Communication. For phase 2 all the factors were classified as Leveraging, namely: Viability, Commitment, Communication, Prioritization, Monitoring Guidelines, Learning, Revalidation, Application and Replication. This study allowed us to conclude that by applying the T-Plan methodology there is a significant change in the Leveraging and Challenging factors assessment when the two methodologies are applied to the elaboration of the TP studied. Yet, as a result of phase 2, the Map of Technology Routes of the CCCH was built considering a horizon of 10 years comprising the following technology routes: Route for preparation of materials and major components of the module; Route starting from the demand of the market reaching products; Route starting from technology development to reach state-of-the-art products; Route that considers the development of materials for products and that meet internal and external drivers. These results allow us to conclude from the investigated case that the application of the T-Plan methodology is both viable and even recommended in the context of technology plans for research units of Public Research Institutions.

Planejar e gerenciar o desenvolvimento tecnológico são questões estratégicas para as organizações que desejam realizar processos de P&D. A elaboração de Planos Tecnológicos (PT) pode representar um desafio significativo de esforço e planejamento para essas organizações. Os problemas mais comuns são falhas nas previsões dos projetos sejam eles de novos produtos, serviços ou processos. Esse estudo tem por objetivo desenvolver uma metodologia para identificar, classificar e quantificar os fatores denominados alavancadores e desafiadores que possam estar presentes na elaboração do PT. Desenvolveu-se um protocolo para entrevista e coleta de dados em duas fases, aplicado aos envolvidos na elaboração do PT. Na Fase 1 considerou-se a metodologia de construção do PT vigente na unidade de análise. Para Fase 2, considerou-se a metodologia T-Plan na construção do Mapa Tecnológico. Os fatores investigados foram organizados em dimensões (planejamento, desenvolvimento e aplicação) que foram segmentados em variáveis de pesquisa (viabilidade, compromissos, comunicação, direcionadores, priorização, monitoramento, aprendizado, revalidação, aplicação e replicação) e, dependendo dos resultados, eles foram classificados em alavancadores ou desafiadores. O processo de elaboração do PT foi também avaliado com base em dois atributos: qualidade e satisfação. Nas duas fases, ambos foram avaliados segundo a percepção dos entrevistados. Para a Qualidade, a representação foi em 4 quadrantes, para indicar a presença e a formalidade evidenciando a existência da variável da pesquisa. Para a Satisfação foram avaliados estatisticamente considerando o valor médio e desvio padrão entre a condição atual e a desejada. Essa distancia caracterizou as oportunidades das mudanças. A unidade de análise foi o Centro de Célula a Combustível de Hidrogênio - CCCH, um departamento do Instituto de Pesquisa Energéticas e Nucleares do Brasil. A análise da Fase 1 considerou um PT elaborado anteriormente e da Fase 2 foi aplicado a metodologia T-Plan. Nessa segunda fase foi construído o Mapa Tecnológico para os próximos dez anos considerando direcionadores estratégicos, produtos, tecnologias e recursos necessários para realização do protótipo comercial até 2024 e assim viabilizar a inclusão da Célula a Combustível na Matriz Energética Nacional. Com as análises dos resultados das duas fases verificou-se: Fase 1: foram identificados como fatores Desafiadores: Direcionadores e Aplicação; como Fatores Potencial Desafiador: Viabilidade, Priorização, Monitoramento, Aprendizado e Revalidação; como fatores Potencial Alavancador: Replicação e como fatores Alavancadores: Compromisso e Comunicação. Fase 2: todos fatores foram classificados como Alavancadores: Viabilidade, Compromisso, Comunicação, Direcionadores, Priorização, Monitoramento, Aprendizado, Revalidação, Aplicação e Replicação. Concluiu-se que na metodologia T-Plan há uma sensível alteração da avaliação dos fatores Alavancadores e Desafiadores. O Mapa de Rotas Tecnológicas do CCCH, construído na Fase 2 indicou as seguintes rotas tecnológicas: 1) preparação de materiais e principais componentes do módulo; 2) partir da demanda do mercado para chegar aos novos produtos; 3) partir do desenvolvimento das tecnologias para chegar aos novos produtos; 4) desenvolvimento dos materiais para chegar aos produtos e atender aos drivers. Tais resultados sugerem concluir que a aplicação da metodologia do T-Plan não é só viável, mas até recomendável, no âmbito da elaboração de Planos Tecnológicos das Instituições de Pesquisa Pública. / The planning and management of technology development are strategic issues for organizations that wish to perform R&D procedures. Technology Plans (TP) can represent a significant challenge to the planning efforts of organizations. The most common problems are flaws in project forecasting, whether they are new products, services or processes.. To perform this study, a unit analysis was selected for the survey and a data collection protocol was developed. For the first phase of this work (phase 1) the protocol was applied considering the construction methodology of the current Technology Plan, which consists of periodic meetings with an agenda for technology requirements and other general department issues. Two types of meetings were devised. The first one is held every two months, with the participation of those involved in the implementation of the plan and the second one is held in annual meetings of the master plan with the participation of the Department Manager. For the second phase (phase 2), the T-Plan methodology was considered and applied to the construction of the Technology Map. The factors investigated, were organized in dimensions (planning, development and implementation) that have been segmented into search variables (viability, commitment, communication, drivers, prioritization, monitoring guidelines, learning, revalidation, application and replication) and, depending on the results, the critical analysis classified them as leveraging or challenging. Complementing that analysis, the process of drafting the search variables assessed the TP based on two attributes: quality and satisfaction. These two have been assessed according to the perception of respondents in the two phases of the study. The Quality attribute was graphically represented in 4 quadrants, aiming to indicate presence and formality, thus demonstrating the existence of the search variable. The results of the Satisfaction attribute were statistically assessed considering the mean value and standard deviation between the current condition and the desired condition. This distance featured the opportunities for change. The unit analysis was the Center for Hydrogen Fuel Cell - CCCH, a department of energy and nuclear research Institute in Brazil, and the analysis consisted of a TP which had been previously prepared in meetings and had managers and researchers of the aforementioned department as sources of information. In Phase 1 (current process) and in phase 2, a T-Plan methodology was applied to the elaboration of the TP. From the analysis of the results came up: for phase 1, the following factors were identified as Challenging: Drivers and Application; as Potential Challenging factors: Viability, Prioritization, Monitoring, Learning and Revalidation; as Potential Leveraging factors: Replication; and as Leveraging factors: Commitment and Communication. For phase 2 all the factors were classified as Leveraging, namely: Viability, Commitment, Communication, Prioritization, Monitoring Guidelines, Learning, Revalidation, Application and Replication. This study allowed us to conclude that by applying the T-Plan methodology there is a significant change in the Leveraging and Challenging factors assessment when the two methodologies are applied to the elaboration of the TP studied. Yet, as a result of phase 2, the Map of Technology Routes of the CCCH was built considering a horizon of 10 years comprising the following technology routes: Route for preparation of materials and major components of the module; Route starting from the demand of the market reaching products; Route starting from technology development to reach state-of-the-art products; Route that considers the development of materials for products and that meet internal and external drivers. These results allow us to conclude from the investigated case that the application of the T-Plan methodology is both viable and even recommended in the context of technology plans for research units of Public Research Institutions.

An increasing need for goods and passenger transportation drives continued worldwide growth in traffic. As traffic increases environmental concerns, traffic safety, and cost efficiency become ever more important. Advancements in microelectronics open the possibility to address these issues through new advanced driver assistance systems. Applications such as predictive cruise control, automated gearbox control, predictive front lighting control, and hybrid vehicle state-of-charge control decrease the energy consumption of vehicles and increase the safety. These control systems can benefit significantly from preview road grade information. This information is currently obtained using specialized survey vehicles, and is not widely available. This thesis proposes new methods to obtain road grade information using on-board sensors. The task of creating road grade maps is addressed by the proposal of a framework where vehicles using a road network collect the necessary data for estimating the road grade. The estimation can then be carried out locally in the vehicle, or in the presence of a communication link to the infrastructure, centrally. In either case the accuracy of the map increases over time, and costly road surveys can be avoided. This thesis presents a new distributed method for creating accurate road grade maps for vehicle control applications. Standard heavy duty vehicles in normal operation are used to collect measurements. Estimates from multiple passes along a road segment are merged to form a road grade map, which improves each time a vehicle retraces a route. The design and implementation of the road grade estimator are described, and the performance is experimentally evaluated using real vehicles. Three different grade estimation methods, based on different assumption on the road grade signal, are proposed and compared. They all use data from sensors that are standard equipment in heavy duty vehicles. Measurements of the vehicle speed and the engine torque are combined with observations of the road altitude from a GPS receiver, using vehicle and road models. The operation of the estimators is adjusted during gearshifts, braking, and poor satellite coverage, to account for variations in sensor and model reliability. The estimated error covariances of the road grade estimates are used together with their absolute positions to update a stored road grade map. Highway driving trials show that the proposed estimators produce accurate road grade data. The estimation performance improves as the number of road segment traces increases. A vehicle equipped with the proposed system will rapidly develop a road grade map for its area of operation. Simulations show that collaborative generation of the third dimension for a pre-existing large area two-dimensional map is feasible. The experimental results indicate that road grade estimates from the proposed methods are accurate enough to be used in predictive vehicle control systems to enhance safety, efficiency, and driver comfort in heavy duty vehicles. The grade estimators may also be used for on-line validation of road grade information from other sources. This is important in on-board applications, since the envisioned control applications can degrade vehicle performance if inaccurate data are used. / QC 20110408

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 George Henrique R Costa.pdf: 6148949 bytes, checksum: d0ba621121c8746a89db4a33dc576acd (MD5) Previous issue date: 2014-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The popularization of devices with integrated GPS receiver has considerably boosted the use of digital road maps. For this reason, it is mandatory that they be accurate and up-to-date. The methods currently used to generate these maps photogrammetry and collaborative editing have low frequency of update because they depend on manual intervention. Thus, the need for an automated method for generating road maps is highlighted. The literature presents solutions that use trajectories of moving objects to find the center of the roads, but none of them is prepared for the continuous update of the roads and the refinement of the maps. Therefore, this work aims to propose a new method to find the center of the roads using trajectories provided by GPS receivers integrated in smartphones. It is assumed that the points that represent the center of the roads can be found through approximations provided by an evolutive algorithm such as the genetic algorithm. After that, these points are combined to generate the road map. However, the use of trajectories collected with smartphones provides some challenges, such as: elimination of data with bad accuracy, identification of the means of transport used and reduction of the volume of data processed. Thus, the objective of this work is to propose a structured method that cleans, analyzes and enriches data from smartphones to generate accurate road maps that can be continuously updated, using genetic algorithm. Test results indicate that the method is capable of generating maps with quality close to the reference ones. Based on the scenarios used to perform this comparison, the average difference between them is 2.26 meters. The tests also show that the periodic and continuous update of the map as proposed by the method is viable. / A popularização de dispositivos com receptor GPS integrado aumentou consideravelmente o uso de mapas rodoviários digitais. Por este motivo, é imprescindível que eles sejam acurados e atualizados. Os métodos atualmente utilizados para gerar estes mapas fotogrametria e edição colaborativa têm baixa frequência de atualização, pois dependem de intervenção manual. Desta forma, fica evidente a necessidade de um método automatizado para geração de mapas rodoviários. A literatura apresenta soluções que utilizam trajetórias de objetos móveis para encontrar o centro das vias, mas nenhuma delas está preparada para a atualização contínua das vias e o refinamento dos mapas. Sendo assim, este trabalho visa propor um novo método para encontrar o centro das vias utilizando trajetórias providas por GPS embutido em smartphones. Assume-se que os pontos que representam os centros das vias podem ser obtidos através de aproximações providas por um algoritmo evolutivo, tal como o algoritmo genético. A seguir, estes pontos são combinados para gerar o mapa rodoviário. Entretanto, o uso de trajetórias coletadas com smartphones proporciona alguns desafios, tais como: eliminação de dados com acurácia ruim, identificação do meio de transporte utilizado e redução do volume de dados processados. Portanto, o objetivo do presente trabalho é propor um método estruturado que limpe, analise e enriqueça dados obtidos por smartphones para gerar mapas rodoviários acurados e atualizados continuamente, utilizando algoritmo genético. Os resultados dos testes apontam que o método é capaz de gerar mapas de qualidade próxima a dos mapas de referência. Com base nos cenários utilizados para realizar esta comparação, a diferença média foi de 2,26 metros. Além disso, os testes também demonstram a viabilidade da atualização periódica e contínua dos mapas proposta pelo método.