UNIDAD 1 DESARROLLO DE PENSAMIENTO COMPUTACIÓNAL

3.En esta entrada se abarcará todo lo visto en la unidad 1 de la materia desarrollo de pensamiento computacional; la cual se basa principalmente en una serie de pasos, conceptos y técnicas que se deben de utilizar para tomar decisiones y resolver problemas en cualquier ámbito económico. 

Para esto tendremos una seria de ítems a exponer, los cuales son: 

• ¿Qué son los elementos del pensamiento computacional y como se aplicaron para el análisis de los sectores económicos?
• Teoría del proceso
• Ejemplo practico

1. ¿Qué son los elementos del pensamiento computacional y como se aplicaron para el análisis de los sectores económicos

R/: El pensamiento computacional se refiere a la capacidad de afrontar problemas y retos de una manera que se asemeja a la forma en que una computadora lo haría. Esta habilidad se fundamenta en una serie de componentes fundamentales que asisten a las personas en la solución de problemas de manera eficaz y razonada.

Los componentes son: 

• Descomposición: Se base en descomponer un problema complejo en problemas más pequeños y manejables.
• Ejemplo: Al analizar un sector económico, se puede descomponer en componentes mas pequeños como lo son: la oferta y la demanda, la competencia, la regulación gubernamental, los costos y los ingresos.

• Algoritmos: El pensamiento computacional implica la capacidad de diseñar y seguir algoritmos para resolver problemas.
• Ejemplo:  Los economistas a menudo desarrollan modelos matemáticos y algoritmos para predecir cómo diferentes políticas económicas pueden afectar un sector específico.

• Generalización: A través de la generalización, puedes utilizar tu experiencia previa para resolver problemas nuevos
• Ejemplo: Las estrategias de marketing efectivas en un sector pueden ser aplicables a otro sector con características similares

• Reconocimiento de patrones: Consiste en identificar similitudes, diferencias y tendencias en los datos o la información. Al encontrar patrones, puedes predecir resultados o tomar decisiones informadas.
• Ejemplo: Mediante el análisis de precios, ventas o empleo, se pueden identificar patrones y tendencias que ayuden a predecir el comportamiento futuro del sector.

• Pensamiento algorítmico: Es la habilidad de pensar de manera lógica y secuencial, como una computadora.
• Ejemplo: Se utilizan métodos cuantitativos y algorítmicos para analizar datos económicos y tomar decisiones basadas en evidencia

• Abstracción: Implica simplificar un problema al enfocarse en los aspectos más relevantes y dejar de lado los detalles irrelevantes.
• Ejemplo: Se utilizan métodos cuantitativos y algorítmicos para analizar datos económicos y tomar decisiones basadas en evidencia

• Optimización: Implica buscar la mejor solución posible entre varias alternativas. Puede incluir la optimización de recursos, tiempo o cualquier otro objetivo relevante.
• Ejemplo: En vez de examinar minuciosamente todos los aspectos de un sector, es posible simplificar y dirigir la atención hacia los indicadores esenciales o medidas económicas que tienen una mayor importancia en el análisis, como el Producto Interno Bruto (PIB), la tasa de inflación o el índice de desempleo.

• Diseño de algoritmos eficientes: Consiste en crear algoritmos que sean efectivos en términos de tiempo y recursos.
• Ejemplo: En el análisis económico, la eficiencia es crucial. El diseño de algoritmos eficientes puede ayudar a realizar análisis complejos de manera más rápida y precisa.

• Resolución de problemas: En última instancia, el pensamiento computacional se trata de abordar problemas de manera sistemática y encontrar soluciones efectivas.
• Ejemplo: Finalmente, el pensamiento computacional se aplica en la resolución de problemas económicos, como la identificación de soluciones para estimular el crecimiento económico, reducir la inflación o abordar el desempleo.

EJEMPLO PRÁCTICO DE LA DESCOMPOSICIÓN DE UN PRODUCTO DEMOSTRANDO SUS ACTIVIDADES Y OPERACIONES

Producto: Camiseta de algodón

Actividades:

• Cultivar el algodón:
• Preparar el suelo y sembrar las semillas de algodón.
• Regar y controlar las plagas del cultivo.

• Desgomado y Despepitado:
• Quitar las semillas del algodón
• Elimina la goma natural de las fibras de algodón con productos químicos
• Hilado:
• Someter el algodón en las cardas.
• Plegarlas y estirarlas
• Adelgazar las fibras por medio del roving
• Bobinar el hilo en conos para su almacenamiento
• Tejido:
• Preparar los telares
• Enhebrar el telar
• Comenzar a telar

• Corte de piezas:
• Diseñar las piezas para construir la camisa.
• Marcar el diseño en la tela.
• Cortar la pieza
• Confección: 
• Planchar cada pieza
• Posicionar las piezas en orden y orientación correcta
• Unir las costuras.
• Etiquetado : 
• Elegir la etiquetas
• Posicionar la etiqueta.
• Fijar la etiqueta en la prenda (coserla)
• Empaquetado: 
• Elegir material de empaque (bolsa)
• Doblar la prenda
• Etiquetar externamente
• Cerrar y sellar empaque.

             

            

EJEMPLO DE INDICADOR

            

Para este caso y para poner el practica el tema de los indicadores, se resolverá la fórmula para calcular el tiempo de producción por prenda, el cual es muy importante ya que se evalúa distintos elementos a la hora de confeccionar la misma, como por ejemplo: saber la eficiencia de producción, identificar las ineficiencias, optimizar recursos y realizar una mejora continua. 

Para este caso la formula seria la siguiente: 

    Tiempo de producción por prenda = Tiempo total de producción / Cantidad de prendas producidas

La solución de la formula seria la siguiente:

• Tiempo de Confección = 2 horas
• Tiempo de Etiquetado y Empaquetado = 2 horas
• Tiempo de Ciclo de Producción = 6 horas
• Cantidad de Prendas Producidas = 100 camisetas

 Tiempo de producción por prenda = 6hras / 100 camisetas = 3.6 minutos por camiseta