Genale GD-6 - Dam and reservoir Project drawings B03 to B09

A Figura 31 apresenta a estrutura básica do framework e seus elementos estruturantes, as duas ontologias, e o instrumento de coleta de dados que deve ser aplicado em organizações de P&D+i para alimentar o framework de inovação.

Instanciando a ontologia de questionário

Como visto anteriormente, o instrumento de coleta de dados foi dividido em duas partes. A Parte 1 foi instanciada na ontologia de questionário com o nome de Org_General_Information (Figura 32), com perguntas a serem respondidas uma única vez por organização, e que foi dividido em duas sessões: Managers_view e Organizational_Information (Figura 33). A Parte 2 teve um questionário

instanciado com nome Org_Innovation_Operational_View (Figura 32), que deve ser respondido por um determinado número representativo de colaboradores dessa organização. Esse questionário apresenta a sessão

Employee_Vision (Figura 33), para representar a visão do processo de

inovação na organização por um grupo de pessoas envolvidas em pesquisa, desenvolvimento e inovação. O questionário

Org_Innovation_Operational_View tem uma outra sessão denominada KM_Practice (Figura 33) que registra como as práticas de gestão do

conhecimento tem sido utilizadas na organização. As duas instâncias de questionário são mostradas na Figura 32, enquanto que as quatro seções, duas por questionário, são apresentadas na Figura 33.

Figura 32 - Instâncias da ontologia de questionário, representando as partes 1 e 2 do instrumento de coleta de dados de inovação em organizações de P&D+i

Os elementos de inovação para organizações de P&D+i, que caracterizam cada um dos Fundamentos de Inovação demonstrados no Quadro 6, são representados na estrutura da ontologia de questionário pela classe Question, ou seja, pelas subclasses ClosedQuestion e

OpenedQuestion. Essa representação se dá através das perguntas do

instrumento de coleta de dados, ou questionário, conforme coluna Perguntas do instrumento de coleta do Quadro 6. As perguntas utilizadas para construção do instrumento de coleta encontram-se no apêndice D.

Figura 33 - Instâncias da classe section da ontologia de questionário de

inovação, apresentando as 2 sessões para cada uma das partes do instrumento de coleta de dados

Uma forma esquemática da estrutura do instrumento de coleta de dados de inovação, em termos de instâncias da ontologia de questionário, é apresentada na Figura 34. As questões (perguntas) das Seções Managers_View e Employee_Vision é que são associadas (ou mapeadas) aos Fundamentos de Inovação (da ontologia

InnovationConcepts), conforme mostrado na Figura 30, com o

mapeamento entre as duas ontologias através dos relacionamentos

Figura 34 - Estrutura das instâncias da ontologia de questionário

A Figura 35 mostra algumas instâncias das questões (perguntas) fechadas, enquanto que a Figura 36 mostra algumas instâncias das questões abertas do instrumento de coleta de dados de Inovação já instanciadas na ontologia de questionário. A lista completa de questões das partes 1 e 2 do instrumento de coleta de dados de Inovação encontra-se no apêndice D.

Figura 36 - Instâncias das questões abertas

Na terceira coluna (mais a direita) da Figura 35 aparecem os relacionamentos associados à cada questão fechada e as suas respectivas possíveis respostas (PossibleAnswer) através do relacionamento

closedQuestionHasPossibleAnswer.

Para as questões que não tem possíveis respostas associadas, ou seja, as questões abertas, foi criada uma propriedade de classe, denominada OpenedAnswer, como mostra a Figura 37. OpenedAnswer é uma propriedade de tipo literal (ou texto) da subclasse OpenedAnswer, o que permite que um respondente digite qualquer tipo de resposta. A propriedade OpenedAnswer é usada para registrar respostas da classe

OpenedQuestion, ou seja, respostas das questões do tipo aberta de um

questionário.

Cada possível resposta, PossibleAnswer, de uma questão fechada (ClosedQuestion), recebeu um valor por meio de uma classe denominada Weight. Os valores usados para dar peso às possíveis respostas são mostrados no Quadro 8, e cada um desses valores representa uma instância da classe Weight. Se, por exemplo, uma pergunta tem três possíveis respostas, ou seja, três instâncias da classe

da pior para a melhor resposta, respectivamente. Esses valores são instâncias de Weight. À medida que o número de possíveis respostas de uma questão foi crescendo, os números foram ajustados e arredondados para o limite superior mais próximo para representar um valor mais realístico, e evitar que as respostas ficassem com pesos muito pequenos e insignificantes. Ou seja, a pior resposta para questões com 6, 7, 8 ou 9 respostas, teve o peso fixado em 17. A terceira pior resposta para questões com 7 ou 8 respostas, ficou com peso igual a 40, assim como também no caso de ser a 4ª opção de perguntas com 9 respostas possíveis.

Figura 37 - Propriedade de classe OpenedAnswer

Houve alguns poucos casos em que as possíveis respostas de uma questão foram pesadas com o mesmo valor, já que para aquela questão duas possíveis respostas não podiam ser julgadas como sendo uma melhor que a outra, e por tal razão obtiveram o mesmo peso, não havendo diferença de peso entre possíveis respostas de uma mesma questão.

Quadro 8- Pesos das possíveis respostas ao questionário da ontologia de inovação Número de possíveis respostas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 33 66 99 4 25 50 75 99 5 20 40 60 80 99 6 17 33 50 66 83 99 7 14 / 17 29 / 33 43 / 40 57 / 60 71 / 75 86 / 83 99 8 12,5 / 17 25 37,5 / 40 50 62,5 / 66 75 87,5 99 9 11 / 17 22 / 25 33 44 / 40 55 / 50 66 77 / 75 88 / 83 99

Ao se somar os pesos das possíveis respostas para todas as questões associadas a um determinado Fundamento de Inovação, as respostas do instrumento de coleta de dados mostrarão o potencial ou as fragilidades de uma organização, no que se refere ao ambiente de inovação.

Com as questões das partes 1 e 2 do instrumento de coleta de dados (apêndice D) instanciando a ontologia de questionário, o

framework está completo e pronto para ser aplicado em organizações.

4.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CAPÍTULO

Após uma revisão de literatura, organizações de P&D+i foram visitadas e entrevistas foram conduzidas para compreender o contexto da inovação nessas organizações.

Esse capítulo apresentou uma modelagem conceitual da inovação baseada em mapa mental e na Teoria da Atividade. Embora existam distintas maneiras de modelar conceitos, as duas técnicas selecionadas foram suficientes para ordenar os conceitos de inovação com o propósito de construção do framework para atender o nível estratégico de organizações de P&D+i.

O instrumento de coleta de dados, que representa um dos pilares do framework de inovação e cujo objetivo é alimentar o framework, foi elaborado de acordo com os conceitos modelados. O instrumento

contempla todos os elementos de inovação que são fundamentais para o contexto estudado e foi construído com questões que levam o entrevistado ―a pensar‖ no seu ambiente de trabalho.

Os outros dois pilares do framework são as duas ontologias que foram criadas para representar tanto os conceitos de inovação quanto as perguntas do instrumento de coleta de dados de inovação de uma organização. Baseado na filosofia da reusabilidade, a ontologia de questionário foi construída de forma genérica e o questionário de inovação é representado por instâncias (partes 1 e 2 do instrumento de coleta de dados) dessa ontologia.

As perguntas do instrumento de coleta permitem obter um ―diagnóstico‖ do ambiente de inovação nas organizações em estudo. O diagnóstico se dá analisando a soma dos pesos atribuídos às respostas dadas pelo total de respondentes de uma organização, por Fundamento de inovação. O Fundamento de inovação com baixo valor percentual (em relação ao total esperado) é identificado como necessitando atenção por parte da organização para melhorar seu potencial de inovação. Os Fundamentos de inovação com valores próximos de 100% apresentam grande potencial na organização onde o framework foi aplicado, ou seja, a organização está explorando aquele Fundamento de inovação de forma adequada.

A forma modular em que foi construído o framework torna-o flexível para outros fins de aplicação, em distintas áreas de domínio, a partir de ajustes na base do conhecimento armazenado.