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• Jesús Emmanuel

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Unidad 4: Metodología de los sistemas duros 4.1 Paradigma de análisis de los sistemas duros Fases en el proceso de diseño de los sistemas o paradigma de sistemas El ciclo de toma de decisiones de la figura 4.1 puede dividirse en tres fases distintas y aplicarse al proceso del diseño de sistemas, como se muestra en la figura 5.1. Estas fases son como sigue: 1. Fase de diseño de políticas o preplaneación 2. Fase de evaluación 3. Fase de action-implantation Fase I. Diseñó de políticas o preplaneacion es la fase durante la cual  Se llega a un acuerdo de lo que es el problema.  Los autores de decisiones llegan a una determinación de sus cosmovisiones (premisas, supuestos, sistemas de valor y estilos cognoscitivos).  Se llega a un acuerdo sobre los métodos básicos por los cuales se interpretaran las pruebas.  Se llega a un acuerdo sobre que resultados (metas y objetivos) esperan los clientes (expectativas) y los planificadores (promesas).  Se inicia la búsqueda y generación de alternativas Fase 2. La evalu ación co nsis te en fi jar la s difere ntes al tern ativ as pr opuest as, para de te rm in ar el gr ad o en el cu al sati sf ac en la s me ta s y ob je ti vo s im pl an ta do s dura nt e la fa se an teri or . La ev al ua ci ón in cl uye: 1. Un a id en ti fi ca ci ón de lo s re su lt ad os y co ns ec ue nc ia s de riva do s de ca da al ter na ti va . 2. Un ac ue rd o de qu e lo s at ri bu to s y cr it er io s el eg id os co n lo s cu al es se ev al ua ra n I os re su lt ad os , re pr esen ta n ve rd ad er am en te las me ta s y ob je ti vo s pr eest ab le ci do s a sa ti sf ac er , 3. Un a el ec ci ón de la me di ci ón y mo de lo s de de ci si ón , lo s cu al es se us ar an pa ra ev al ua r y co mp ar ar al tern at iv as . 4. Un acu er do en torn o al mé to do pa r el cu al se ha rá la el ec ci ón de un a al te rn at iv a en part ic ul ar , Fase 3. La imp lantación de la acción es la fa se du ra nt e la cu al el di se ño el eg id o se re al iz a, La im pl an ta ci ón in cl uye to do s lo s pr ob le ma s "m al os " de I. Op ti mi zaci ó n, qu e de scri be do nd e es ta la "m ej o r " so lu ci ón. 2. su bo pt im iz ac io n, qu e ex plic a pa r que no pu ed e lo gr ar se la "m ej or " so lu ci ón . 3. Co mple ji da d, qu e tr at a co n el he ch o d e qu e, de te ne r so lu ci ón , debe si mpli fi cars e la real id ad, pero para ser real , la s so luci ones

de be n se r "c om pl ejas" . 4. Co nf li ct os , le gi ti maci ón y co nt ro l, so n pr ob le ma s qu e af ec ta n, pe ro no so n ex cl us iv os de la fa se de im pl an ta ción de l di se ño de si st emas . 5. Un a au di to ri a o ev aluaci ón de lo s re su lt ad os ob te ni do s de l im plem en to de l di se ño de si st emas , lo c ua l si gn if ic a op ti mi sm o o pe si mi sm o so br e si lo s ob jeti vo s pu ed en re al ment e sa ti sf ac erse y pr op or ci on arse lo s re sult ad os pr omet id os . 6. Re ci cl amie nt o de sd e el co mi en zo, el cu al oc urre a pe sa r de si lo s re su lt ad os ob ti en en éx it o o fr ac as o.

La tabla 9.1 (que debe estudiarse en conjunto con la tabla 2.1), compara los métodos de la ciencia fundamentales al enfoque anal ític o-mecánic o, como el paradigma de ciencia aplicable al dominio de sistemas rígidos, con los métodos de la ciencia fundamentales al enfoque de sistemas y al paradigma de sistemas, que son aplicables a los dominios de sistemas flexibles, encontrados en las ciencias sociales y otras relacionadas. Es normal esperar que las ciencias físicas estén más de acuerdo con las derivacio nes lógico-mat emáticas y los procesos de razonamie nto más formales, que las ciencias sociales. Aunque Ia lógica y las matemáticas tienen un papel que desempeñar en es ta s es to s mé to do s nu nc a re mp la za ra n lo s pr oc es os me no s es tr uc tu rad os que son más adecua dos a un domini o men os precis o. Esto es engañoso, por otro lado, para caracterizar complet amente el domi nio de las ciencias físicas como "ex acto" y el de su contraparte, las cie ncias sociales, como "inexac to". Los procesos de raz onamie nto inf orm al desempeñ an un pap el imp ort ant e en tod as las cie ncias. Como lo subrayan Helmer y Rescher.

(En ciertas) ramas de Ia física , como partes de Ia aerodinámica y Ia física de temp erat uras extremas , los proc edimientos exactos aun están intermezcl ados con la pericia no form al. Sin duda esta Ultima será mas domi nant e, al retirarnos del núcl eo preciso y generalmente bastante abstract o de una discipli na exa cta hac ia sus apl icacio nes en las comple jidades del mundo real. Tan to la ar qu it ec tu ra como Ia me di ci na so n ca sos a prop ós it o .. . Am ba s ti en en un contenido ; es decir, son pre dictiv as y exp lic ativas ... Pueden por tanto Llamarse apropiadamente ciencias, pero son bastante inexactas, ya que se basa n en su mayor part e en procesos de razonami ento inform al... La econ omía y la ps ic ol og ía .. . mu es tr an ab un da nt es pr ue ba s de de ri va ci on es ex ac ta s as í como confianza el juicio intuitivo. La intuición y el juicio deben caracterizarse mas allá de "el producto de un sexto sen tido", "deste llo s de ins pir ación ", o "dispa ros en la osc uri dad". Church man car acteri zo el juicio como una "opinión de grupo". "El `gr upo' puede consis tir del mismo individuo en diferentes puntos de su vida reflexiva, pero para propósitos pr ác ti co s, po de mo s ha bl ar co mo si el gr up o en cu es ti ón tu vi er a di fe re nt es miem bros. Quisié ramos argum entar que el juicio es un grupo de creencias que ocurre cuando existen diferencias de opinión entre los miembros del grupo, debido a que... queremos decir que el juicio sólido ocurre cuando este esta sujeto a una fuerte oposición ... Por tanto, la esencia del conc epto de juici o es el establecimiento de un acuerdo en el contex to de desacuerdos. El juicio es un tipo de negociación... el juicio es un grupo de creencias al que se llega por un conjunto de regl as que operan en las creenci as (parcialme nte ; conflictivas) de los miem bros como individuos ". Cree mos que estas regl as puede n operar consciente e inco nscientemente, incl uso ser desconocid as para los mis mos indivi duos . Por tanto, cada individuo hará un juicio "com o si" fuera su propia cree ncia, pero un hecho real, es que esta cree ncia se ha form ado y modelado al calor del debate y confrontación con sus compañeros o asociados. La intuición pert enec e al mism o tipo de proc eso de razo namiento que el juicio. La intuición se defi ne en el Webster's como "pod er o faculta d de obte ner conocimiento directo sin pens amie nto e inferencia raci onales". La intuición se asocia en el The saurus de Roget, con "la ausencia de razonamiento". OBSERVACIONES Y DATOS COMPROBADOS A fi n de inferi r la condu ct a de un proces o, deb en hac erse much as obs ervaciones, antes de estar en posición de hipotetizar la forma de la relación entre las varia bles observa das. Sin embargo, el científic o social no se benefi cia de la repli ca, como lo hacen sus colegas en las ciencias físicas. Estos últimos pueden replicar su experimento en el laboratorio tantas veces como lo deseen. Si el economista analiza las causas de una recesion, debe estudiar los eventos como ocurren, o reconstruir el curso de los datos obtenidos en ese tiempo, la forma idéntica de recesion nunca ocurrida nuevamente. En toda probabilidad el científico social debe hacer su hipótesis sobre la base de muy pocas observaciones. No cuentan con el beneficio de la replica. En unos cuantos casos, puede tratar de observar eventos similares, y estar preparado a hacerlo por adelantado. Por ejemplo, un sociólogo puede observar

un grupo de niños en el juego, para determinar sus hábitos de juego. Puede registrar el numero de veces que tienen lugar ciertos eventos y obtener, por tanto, una distribución de frecuencia. Después de un cuidadoso análisis, esto le puede conducir a una hipótesis sobre la conducta de la niñez. Obviamente, dos eventos no son iguales, pero de alguna forma surge un patrón de la similitud entre los eventos. Un número de observaciones "muy pequeño", no debe impedir hacer derivaciones significativas, referentes a las relaciones entre las variables observadas. En principio, la probabilidad objetiva demanda que se observe un evento un numero infinito de veces. A pesar de esta advertencia, las estimaciones de probabilidad se hacen con menos que un número infinito de observaciones. Se ha desarrollado y aceptado una teoría de probabilidad totalmente estructurada con base en probabilidades subjetivas. Las probabilidades subjetivas siguen las mismas reglas matemáticas, como las probabilidades objetivas. Estas se basan en estimaciones subjetivas de la probabilidad de ocurrencia de un evento. Además, esta teoría admite que se modifiquen las estimaciones subjetivas, al hacerse disponible nueva información, que conduce a las revisiones de probabilidades a priori.

4.2 Metodología de Hall y Jenkins Metodología de Hall Introducción Uno de los campos en donde con mas intensidad se ha sentido la necesidad de utilizar conceptos y metodologías de Ingeniería de Sistemas es en el desarrollo de tecnología. Esto se debe a que los sistemas técnicos, que sirven para satisfacer ciertas

necesidades

de

los

hombres,

están

compuestos

de

elementos

interconectados entre sí de tal forma que se hace necesario pensar en términos de sistemas, tanto para el desarrollo de nueva tecnología como para el análisis de la ya existente.

Metodología Los pasos principales de la metodología de Hall son: •

1 Definición del problema

•

2 Selección de objetivos

•

3 Síntesis de sistemas

•

4 Análisis de sistemas

•

5 Selección del sistema

•

6 Desarrollo del sistema

•

7 Ingeniería

1. Definición del Problema: se busca transformar una situación confusa e indeterminada, reconocida como problemática y por lo tanto indeseable, en un estatuto en donde se trate de definirla claramente. Esto sirve para: a) Establecer objetivos preliminares. b) El análisis de distintos sistemas. De la definición del problema los demás pasos de la metodología dependen de cómo haya sido concebido y definido el problema. Si la definición del problema es

distinta a lo que realmente es, lo más probable es que todo lo que se derive del estudio vaya a tener un impacto muy pobre en solucionar la verdadera situación problemática.

La definición del problema demanda tanta creatividad como el proponer soluciones. El número de posibles soluciones aumenta conforme el problema es definido en términos más amplios y que disminuyen al aumentar él numero de palabras que denotan restricciones dentro de la restricción.

Existen dos formas en cómo nacen los problemas que son resueltos con sistemas técnicos: a) La búsqueda en el medio ambiente de nuevas ideas, teorías, métodos, y materiales, para luego buscar formas de utilizarlos en la organización. b) Estudiar la organización actual y sus operaciones para detectar y definir necesidades.

Estas dos actividades están estrechamente relacionadas y se complementan una a otra.

Investigación de necesidades Las necesidades caen dentro de tres categorías. a) Incrementar la función de un sistema. Hacer que un sistema realice mas funciones de las actuales. b) Incrementar el nivel de desempeño. Hacer que un sistema sea más confiable. Más fácil de operar y mantener, capaz de adaptarse a niveles estándares más altos. c) Disminuir costos, hacer que un sistema sea más eficiente.

Investigación del medio ambiente Se trata de entender y describir el medio ambiente en donde se encuentra la organización, “entre otras cosas, se realiza un peinado del medio ambiente en búsquedas de nuevas ideas, métodos, materiales y tecnologías que puedan ser utilizados en la satisfacción de necesidades”. De este último se desprende que el criterio para decidir si algo que existe en el medio ambiente es útil para la organización está en función de las necesidades de esta última.

2. Selección de objetivos. Se establece tanto lo que esperamos del sistema como los criterios bajo los cuales mediremos su comportamiento y compararemos la efectividad de diferentes sistemas. Primero se establece que es lo que esperamos obtener del sistema, así como insumos y productos y las necesidades que este pretenda satisfacer. Ya que un sistema técnico se encuentra dentro de un suprasistema que tiene propósitos, aquel debe ser evaluado en función de este. No es suficiente que el sistema ayude a satisfacer ciertas necesidades. Se debe escoger un sistema de valores relacionados con los propósitos de la organización, mediante el cual se pueda seleccionar un sistema entre varios y optimizarlo. Los valores más comunes son: utilidad (dinero), mercado, costo, calidad, desempeño, compatibilidad, flexibilidad o adaptabilidad, simplicidad, seguridad y tiempo. Los objetivos deben ser operados hasta que sea claro como distintos resultados pueden ser ocasionados a ellos para seleccionar y optimizar un sistema técnico. Cuando

un

sistema

tiene

varios

objetivos

que

deben

satisfacerse

simultáneamente, es necesario definir la importancia relativa de cada uno de ellos. Si cada objetivo debe cumplirse bajo una serie de valores a estos también debe a signarse un peso relativo que nos permita cambiarlos en el objetivo englobador.

3. Síntesis del sistema.

Lo primero que se debe hacer es buscar todas las

alternativas conocidas a través de las fuentes de información a nuestro alcance. Si el problema a sido definido ampliamente, él número de alternativas va a ser bastante grande. De aquí se debe de obtener ideas para desarrollar distintos sistemas que puedan ayudarnos a satisfacer nuestras necesidades. Una vez hecho esto, se procede a diseñar (ingeniar) distintos sistemas. En esta parte no se pretende que el diseño sea muy detallado. Sin embargo, debe de estar lo suficientemente detallado de tal forma que los distintos sistemas puedan ser evaluados.

3.1 Diseño funcional. El primer paso es listar los insumos y productos del sistema. Una vez hecho esto, se listan las funciones que se tienen que realizar para que dados ciertos insumos se obtengan ciertos productos. Estas funciones se realizan o sintetizan mostrando en un modelo esquemático de las actividades y como éstas se relacionan. Todo lo que se desea en este punto es ingeniar un sistema que trabaje, la optimización del mismo no importa tanto en este punto.

4. Análisis de sistemas.

La función de análisis es deducir todas las

consecuencias relevantes de los distintos sistemas para seleccionar el mejor. La información que se obtiene en esta etapa sé retroalimenta a las funciones de selección de objetivos y síntesis de sistema. Los sistemas se analizan en función de los objetivos que se tengan.

4.1 Comparación de sistemas. Una vez que todos los sistemas han sido analizados

y sintetizados, el paso siguiente es obtener las discrepancias y

similitudes que existen entre cada uno de ellos. Existen dos tipos de comparación: a) Comparar el comportamiento de dos sistemas con respecto a un mismo objetivo. b) Comparar dos objetivos de un mismo sistema.

Antes que se lleve a cabo la comparación entre distintos sistemas, éstos deben ser optimizados, deben estar diseñados de tal forma que se operen lo más eficientemente posible. No se pueden comparar dos sistemas si aún no han sido optimizados.

5. Selección del sistema. Cuando el comportamiento de un sistema se puede predecir con certidumbre y solamente tenemos un solo valor dentro de nuestra función objetivo, el procedimiento de selección del sistema es bastante simple. Todo lo que se tiene que hacer es seleccionar el criterio de selección. Cuando el comportamiento del sistema no se puede predecir con certidumbre y se tienen distintos valores en función de los cuales se va a evaluar el sistema, no existe un procedimiento general mediante el cual se puede hacer la selección del sistema.

6. Desarrollo del sistema. El desarrollo del sistema de un sistema sigue básicamente el ciclo que se muestra en la siguiente figura.

MONITOREAR

REQUISICIÓN PARA CAMBIO EN PLANES COMPARACION

DISEÑO DETALLADO

EVALUACIÓN DEL SISTEMA

CONSTRUCCIÓN DEL SISTEMA

PLANES

PROCESAMIEN TO DE DATOS

DESARROLLO DE PRUEBAS

PLANEACION DE PRUEBAS

En base al diseño que se había hecho del sistema durante la fase de síntesis del sistema, se hace un diseño detallado del mismo, para esto, se puede utilizar la técnica de la síntesis funcional, mencionado anteriormente. Una vez que el sistema está en papel, hay que darle vida, desarrollarlo. Él número de personas que toman parte en esta operación depende de la magnitud del sistema. Por ejemplo, el production control sistem (PSC) desarrollado por la burroughs tiene invertido alrededor de 50 años-hombre.

Lógicamente, no se puede poner en operación un sistema una vez que haya sido construido. Se tienen que hacer pruebas para deslumbrar problemas no previstos en su funcionamiento. En caso que no funcione como debiese, se debe investigar las razones y tomar acciones correctivas. Estas caen dentro de dos categorías: a) Fallas en el diseño.

b) Fallas en la construcción.

En el primer caso, debe reportarse que fallas tiene el diseño del sistema para proceder a hacer los cambios. En el segundo caso, debe reportarse que es lo que se construyó mal para proceder a corregirlo. Una vez que el sistema funcione como se pretendía, y antes de que se ponga en operación, deben de desarrollarse documentos que contengan información sobre su operación, instalación, mantenimiento, etc.

7. Ingeniería. En esta etapa no consiste en un conjunto de pasos más o menos secuenciales como en otras partes del proceso. Consiste en varios trabajos los cuales puedan ser calificados de la siguiente forma: a) Vigilar la operación del nuevo sistema para mejoras en diseños futuros. b) Corregir fallas en el diseño. c) Adaptar el sistema a cambios del medio ambiente. d) Asistencia al cliente.

Esta etapa dura mientras el sistema está en operación.

Metodología de Jenkins

Ingeniería de Sistemas no es una nueva disciplina, ya que tiene sus raíces en la práctica de la Ingeniería Industrial. Sin embargo, enfatiza el desempeño global del sistema como un todo, en contraposición al desempeño de partes individuales del sistema. Una característica importante de la Ingeniería de Sistemas es el desarrollo de modelos cuantitativos, de tal forma que una medida de desempeño del sistema pueda optimizarse.

La palabra “Ingeniería” en Ingeniería de Sistemas se usa en el sentido de “diseñar, construir y operar sistemas”, esto es, “ingeniar sistemas”. Otra de las características de la Ingeniería de Sistemas es la posibilidad de poder contemplar a través de su metodología, la solución de problemas completamente diferentes que provienen de áreas muy diferentes como la tecnología y la administración, enfatizando sus características comunes a través de isomorfismos que puedan relacionarlos. Es por esto que cuando la Ingeniería de Sistemas se aplica a la solución de problemas complejos, incluye la participación de profesionales en áreas muy diferentes y no sólo la participación de ingenieros.

Una metodología de ingeniería de sistemas

Un enfoque de sistemas a la solución de problemas

En esta sección se proporcionan las líneas de guía generales que usaría un Ingeniero para confrontar y solucionar problemas. Las diferentes etapas que se describen posteriormente, representan un desglose de las cuatro fases siguientes:

Fase 1: Análisis de Sistemas

El Ingeniero inicia su actividad con un análisis de lo que está sucediendo y por qué está sucediendo, así como también de cómo puede hacerse mejor. De esta

manera el sistema y sus objetivos podrán definirse, de forma tal que resuelva el problema identificado.


ANALISIS DE SISTEMAS Identificación y formulación del problema Organización del proyecto Definición del sistema Definición del suprasistema Definición de los objetivos del suprasistema Definición de los objetivos del sistema Definición de las medidas de desempeño del sistema Recopilación de datos e información

Fase 2: Diseño de Sistemas

Primeramente se pronostica el ambiente futuro del sistema. Luego se desarrolla un modelo cuantitativo del sistema y se usa para simular o explorar formas diferentes de operarlo, creando de esta manera alternativas de solución. Por último, en base a una evaluación de las alternativas generadas, se selecciona la que optimice la operación del sistema.


DISEÑO DE SISTEMA Pronósticos Modelación y simulación del sistema Optimización de la operación del sistema Control de la operación del sistema Confiabilidad del sistema

Fase 3: Implantación de Sistemas

Los resultados del estudio deben presentarse a los tomadores de decisiones y buscar aprobación para la implantación del diseño propuesto. Posteriormente,

tendrá que construirse en detalle el sistema. En esta etapa del proyecto se requerirá de una planeación cuidadosa que asegure resultados exitosos. Después de que el sistema se haya diseñado en detalle, tendrá que probarse para comprobar el buen desempeño de su operación, confiabilidad, etc.


IMPLANTACION DE SISTEMAS Documentación y autorización del sistema Construcción e instalación del sistema

Fase 4: Operación y Apreciación Retrospectiva de Sistemas

Después de la fase de implantación se llegará al momento de “liberar” el sistema diseñado y “entregarlo” a los que lo van a operar. Es en esta fase donde se requiere mucho cuidado para no dejar lugar a malos entendimientos en las personas que van a operar el sistema, y generalmente representa el área más descuidada en el proyecto de diseño. Por último, la eficiencia de la operación del sistema debe apreciarse, dado que estará operando en un ambiente dinámico y cambiante que probablemente tendrá características diferentes a las que tenía cuando el sistema fue diseñado. En caso de que la operación del sistema no sea satisfactoria en cualquier momento posterior a su liberación, tendrá que iniciarse la fase 1 de la metodología, identificando los problemas que obsoletizaron el sistema diseñado.


OPERACIÓN Y APRECIACION RETROSPECTIVA DE SISTEMAS Operación inicial del sistema Apreciación retrospectiva de la operación del sistema Mejoramiento de la operación del sistema diseñado

4.3 aplicaciones

Después de la Segunda Guerra Mundial, los problemas complejos de logística del manejo de recursos, se convierte en el nacimiento del análisis cuantitativo de los sistemas cerrados. Fue con esta orientación con la cual la Investigación de Operaciones y el Management Science emergieron durante los años cincuentas. La Investigación de Operaciones se aplicó exitosamente durante los sesentas, pero en los setentas, debido a la cambiante naturaleza de los contextos de los sistemas socio-técnicos, los análisis tuvieron una menor orientación cuantitativa. La Ingeniería de Sistemas, por su parte, está relacionada con el diseño de sistemas cerrados hombre-máquina y sistemas socio-técnicos de gran escala. La Ingeniería de Sistemas puede ser vista como un sistema de métodos y herramientas, cuya actividad específica es la solución de problemas. Al hablar de herramientas se incluyen en éstas al lenguaje, a las matemáticas y a las gráficas por las cuales la Ingeniería de Sistemas se comunica. El contenido de la Ingeniería de Sistemas incluye una variedad de algorítmos y conceptos que posibilitan varias actividades. El primer trabajo importante en Ingeniería de Sistemas fue publicado por Hall en 1962. El presentó una morfología comprensiva, tridimensional para la Ingeniería de Sistemas. En la década de los setentas se sugirió un cambio en la dirección en Ingeniería de Sistemas: el uso del término "system" para referirse a la aplicación de la ciencia de los sistemas y a las metodologías asociadas con esa ciencia para la solución de problemas. La palabra "engineering" significó no sólo el dominio y manipulación de datos físicos, sino también consideraciones de comportamiento social, como parte inherente del proceso de ingeniería de diseño. Durante los sesentas y principios de los setentas, practicantes de la Investigación de Operaciones intentaron transferir su enfoque al contexto de sistemas sociales. Esto fue un desastre. Fue el período cuando emergió la ‘social engineering’ como un enfoque dirigido a los problemas sociales. Un reconocimiento de la falla de estos intentos, ha llevado a un cambio de dirección, mejor manifestada por la posición de identificar metodologías sociales. No obstante, el enfoque de la Ingeniería de Sistemas puede proveer de conceptos básicos, herramientas de análisis y métodos de ingeniería a usarse en el análisis y diseño de un sistema tecnológicamente complejo. Ejemplos de problemas relativos a la modelación: toma de decisiones, control y optimización.

En este caso las relaciones e interacciones entre los diversos componentes son modelados. Esta información es entonces usada para determinar la mejor forma de regular y controlar las diferentes contribuciones y que se ejecute la meta, la cual puede ser la mejoría para una componente individual pero no necesariamente la mejor para el sistema como un todo. Son conceptos y técnicas para tratar con grandes problemas de optimización encontrados en el diseño de grandes estructuras de ingeniería, control de sistemas interconectados, reconocimiento de patrones, planeación y operación de sistemas complejos; enfoques para particionar, relajar, restringir, descomponer, entre otras operaciones. Un ejemplo más completo acerca de sistemas suaves y duros lo encontramos hoy en día en las computadoras, en donde se mezcla el software y el hardware, el sistema suave, el componente en si y el duro el sistema que lo hace funcionar, es el mas claro ejemplo de aplicación de sistemas suaves y duros.