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Administracin de la calidad
Trabajo de investigacin.
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Universidad de Guanajuato
DCEA Divisin de Ciencias Econmico Administrativas.
Maestra en Administracin
Materia: Administracin de la Calidad.
Docente: Mtro. Bernardo Das Castillo.
Presenta: LIA. Pedro Lpez Lpez
Trabajo de investigacin medio trmino cuatrimestral.
Introspeccin: Conjuntos FUZZY (lgica difusa). Apoyo a toma
de decisiones siglo XXI.
Guanajuato, gto. a 07 de marzo de 2015
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Trabajo de investigacin.
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Contenido I. Introduccin ................................................................................................................................ 3
II. Resumen ejecutivo ...................................................................................................................... 3
III. Objetivo ................................................................................................................................... 3
IV. Qu es la lgica difusa? ......................................................................................................... 4
4.1. Antecedentes: ...................................................................................................................... 4
4.2. Cundo se utiliza?.............................................................................................................. 4
4.3. Qu es? .............................................................................................................................. 5
V. Administracin? ........................................................................................................................ 5
VI. Realidades y aplicaciones. ....................................................................................................... 6
6.1. Algunas verdades de la lgica difusa: ................................................................................. 6
6.2. Aplicaciones. ....................................................................................................................... 7
VII. Herramienta alternativa para la toma de decisiones. ............................................................... 7
VIII. Conclusin ............................................................................................................................... 8
Bibliografa: ........................................................................................................................................ 9
Anexo A ............................................................................................................................................ 10
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I. Introduccin
Existen tres aspectos que preocupan
a las organizaciones, Incertidumbre,
Riesgo y Competitividad. Hace un par
de dcadas no fueron tan
preocupantes estos aspectos existan
otras preocupaciones como producir
ms, mejorar los estados financieros,
imitar a quien este adelante, etc. Sin
embargo algo llamado Globalizacin
se ha extendido rpidamente a lo
largo del globo terrqueo llevando
consigo internalizacin y por si fuera
poco expandiendo el conocimiento a
una gran velocidad, provocando un
efecto de competitividad creciente en
todos los mercados mundiales.
Las tres variables (riesgo,
incertidumbre y competitividad) ya no
se pueden medir como hasta ahora,
no funcionan los mtodos
probabilsticos, redes bayesianas etc.
Las variables no pueden tomar un
valor absoluto entre 0 y 1 ahora
tenemos una infinidad de valores
entre el mismo rango y como el
mercado ha crecido tan rpidamente
ahora tenemos variantes como casi,
mucho, algo y estas obligatoriamente
deben ser consideradas para la toma
de decisiones en la actualidad.
II. Resumen ejecutivo
La administracin se basa en la
adecuada toma de decisiones con el
fin de conseguir la maximizacin de
los recursos que se desean
administrar, basndose siempre en el
procesamiento adecuado de
informacin y utilizando los
indicadores obtenidos. En una poca
donde el riesgo, la incertidumbre y la
competencia estn en pleno auge se
deben de adoptar herramientas que
ayuden a procesar un mundo de datos
que se generan cada instante. Una de
estas herramientas es la lgica
DIFUSA o Conjuntos FUZZY.
III. Objetivo
Mostrar representativamente que es la
lgica difusa, de donde viene, y como
se aplica a problemas cotidianos de
apoyo en la toma de decisiones.
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IV. Qu es la lgica
difusa?
4.1. Antecedentes:
Desde Aristteles y sus discpulos la
informacin se trato con mtodos
probabilsticos, era una buena forma
de plantear hiptesis y asignar un
verdadero o falso, ese criterio de ser
o no ser, cero y uno, blanco o negro
(son fundamento de la informtica
clsica. Ya en el siglo XVIII, surge la
inteligencia artificial por el ao de
1943, centrndose en la resolucin de
problemas simblicos enfocndose
despus a asignar reglas y a cada
una un factor de certeza; despus
aparece JB Adams demostrando que
el mtodo de combinacin
convergente de reglas creaba
hiptesis implcitas tan fuertes como la
dependencia condicional exigida por
el mtodo probabilista, pero aun mas
difciles de justificar.
Justo despus de esto aparecen las
redes bayesianas, un modelo
probabilista inspirado en la
casualidad, llevando un modelo
grafico asociado en el cual cada nodo
represente una variable y cada enlace
representa un mecanismo casual;
pueden utilizar cientos de variables o
en su caso miles de variables para la
solucin problemas.
Los conjuntos difusos, o comnmente
llamada LGICA DIFUSA se genera a
la par de la crisis y resurgimiento de la
probabilidad. No enfocada al estudio
de la incertidumbre sino al de la
vaguedad, lo incierto es desconocido
y por lo tanto difcil de llevar a datos,
pero la vaguedad utiliza un grado de
pertenencia de una variable donde el
valor exacto se conoce.
4.2. Cundo se utiliza?
La lgica difusa se utiliza cuando la
complejidad del proceso en cuestin
es muy alta y no existen modelos
matemticos precisos para modelos
latamente no lineales, y cuando se
manejan definiciones y conocimiento
no estrictamente definido (impresiso o
subjetivo). (Carlos Eduardo DNigri,
2006)
Podemos utilizar lgica difusa cuando
no tenemos ms herramientas o el
riesgo parece abrumador y
necesitamos minimizarlo.
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4.3. Qu es?
Acuado el trmino por Lofti A.
Zaded profesor de la Universidad de
california en Berkeley.
La lgica difusa es una metodologa
que proporciona una manera simple y
elegante de obtener una conclusin a
partir de informacin de entrada vaga,
ambigua, imprecisa, con ruido o
incompleta. En general la lgica difusa
imita como una persona toma
decisiones basada en informacin con
las caractersticas mencionadas. Una
de las ventajas de la lgica difusa es la
posibilidad de implementar sistemas
tanto en hardware como en software o
en combinacin de ambos. (Carlos
Eduardo DNigri, 2006)
La lgica difusa es una lgica
multivaluada que permite utilizar
valores intermedios entre el rango de
cero y uno, blanco y negro; con ella
podemos utilizar una escala de grises
o calificativos como bueno, ms o
menos.
V. Administracin?
Comenzamos con Henrry Fayol, con
su proceso administrativo (planear,
organizar, dirigir y controlar), en cada
una de estas etapas se encuentra
presente la informacin; para planear
es necesario conocer en qu
ambiente estamos y como se
comporta adems se necesita tener
presente como se comporta el
ambiente externo, esto iba muy bien
hasta que fue imposible para las
organizaciones controlar el ambiente
externo.
Asociando a lo anterior el BUM de las
TIc que permitieron enlazar en forma
casi instantnea a la mayora de las
naciones del mundo y a su vez
generando millones de datos e
informacin que se duplica cada hora;
la humanidad ha llegado a un punto en
que no le es posible digerir toda la
informacin a su alrededor, la
bsqueda de la perfeccin por parte
del ser humano ha llevado a esta
realidad y ahora surgen nuevas
incgnitas, Cmo minimizar
riesgos?, Cmo sobrevivir?, Cmo
evitar ser vctimas de nuestra
realidad?, las respuestas estn
surgiendo como lo propone Gary
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Hamel en su Obra The Future of
Management dice que la
administracin se ha mantenido
constante por varias dcadas desde
que Peter Drucker llego con su
Administracin estratgica o por
objetivos hasta nuestros das. Pero
ahora estamos en un presente muy
diferente al pasado ya no son
redituables las tcnicas que se usan o
deben de estar cambiando
constantemente, surgen
planteamiento de si la administracin
ha llegado a su mximo apogeo
marginal y si es momento de tomar
nuevos paradigmas para saciar las
necesidades que nos aquejan.
La lgica Difusa se enfoca en el
manejo de informacin no lineal, no en
causalidad ni probabilidades, s en la
vaguedad un mundo de informacin
irregular llena de ruidos no clara ni
constante y siempre cambiante se
puede entender de una manera ms
clara utilizando los conjuntos FUZZY,
nos permiten utilizar varios elementos
y relacionar las variables y atributos
que se buscan entre s para al final
obtener las soluciones ms acercadas
al deseo de satisfaccin humano.
VI. Realidades y
aplicaciones.
6.1. Algunas verdades de la
lgica difusa:
1. Es conceptualmente fcil de entender
porque los conceptos matemticos
que maneja son fciles de entender.
2. Es flexible. Se puede ir
incrementando su complejidad sin
necesidad de reelaborar todo desde el
principio.
3. Es tolerable a los datos imprecisos.
Los incorpora de por si dentro de su
filosofa.
4. Puede modelar funciones no lineales
de arbitraria complejidad. Cualquier
conjunto de datos de Input-Output
puede ser modelado por ella.
Este proceso puede facilitarse a travez
de tcnicas adaptativas como ANFIS
(Adaptative Neuro-Fuzzy Inferense
System).
5. Puede ser construida aprovechando la
experiencia de los expertos en el tema.
En contraste con las redes neuronales
no necesita entrenamiento ni
constituye un bloque impenetrable y
se construye directamente a partir del
conocimiento de los expertos en el
tema.
6. Puede combinarse con tcnicas de
control convencionales. No
necesariamente reemplaza mtodos
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de control convencionales. Puede
incluso aumentarlos y simplificarlos.
7. Est basada en el lenguaje natural. Se
apoya en las caractersticas de la
comunicacin humana coloquial.
8. Es estable, Fcilmente ajustable y
puede ser validada. No es fuertemente
dependiente de variaciones de las
funciones de pertenencia y fcilmente
puede ponerse a prueba y modificarse
si es preciso.
6.2. Aplicaciones.
El control difuso es recomendable cuando se
tienen las siguientes premisas.
Para procesos muy complejos, cuando
no hay un modelo matemtico simple.
Para procesos altamente no lineales.
Si el procesamiento del
(lingsticamente formulado)
conocimiento experto puede ser
desempeado.
No es buena idea utilizar el control difuso
cuando:
El control convencional tericamente
rinde un resultado satisfactorio.
Existe un modelo matemtico
fcilmente soluble y adecuado.
Japn ha hecho uso de esta tcnica con
aplicacin directa a la industria y con
excelentes resultados en:
Sistemas de control de
acondicionadores de aire.
Sistemas de foco automtico
encamaras fotogrficas.
Optimizacin de sistemas de control
industriales.
Sistemas de reconocimiento de
escritura.
Mejora en la eficiencia de uso de
combustible en motores.
VII. Herramienta
alternativa para la
toma de decisiones.
Para comprender mejor como el campo de
aplicacin de la lgica difusa utilizaremos un
ejemplo tomado de un artculo escrito por
Martin Daro Arango Serna titulado
Aplicaciones de lgica difusa a las cadenas de
suministro (anexo a).
En el ejemplo se utiliza lgica difusa para
planeacin agregada a la produccin, se utiliza
una demanda pronosticada para planear la
produccin y al mismo tiempo gestionar los
proveedores, tiempo de entrega, etc. Sin
embargo se debe de tener en cuenta que una
demanda pronosticada atrae cierta
incertidumbre l cual se pretende minimizar
utilizando elementos de la lgica difusa para
obtener cantidades a producir, nmero de
trabajadores que deben ser contratados o
despedidos, y el nmero de inventario que la
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empresa debe de tener en cualquiera de los
periodos.
Los datos a considerar son:
Demanda como variable DIFUSA, mientras
que las dems parmetros y variables son
conocidos y no cambian en un rango de 6
meses.
El ejemplo proporciona datos como tiempo
pronstico de demanda, ndices de unidades..
(ver anexo a). Los datos del pronstico de
demanda se toman como un valor mximo
osea que la demanda no puede exceder de lo
pronosticado y la posibilidad de que sea
mayor se convierte en nula lo cual convierte a
la demanda en una variable difusa, despus de
resolver las ecuaciones planteadas (ver anexo
a) se obtienen resultados numricos como que
dice que la demanda a satisfacer seria de
20368.46 unidades, y hacindolo de esta
forma la empresa solo tendr el inventario en
el mes de enero y en meses siguientes seria de
cero lo que le ahorrara costos.
Hasta aqu vimos como un problema cotidiano
se puede resolver simplificndolo con lgica
difusa. (s se desea incurrir un poco a fondo
sobre la solucin del problema para analizar
las ecuaciones y tablas as como las grficas
de resultado; el ejemplo completo se
encontrara en el anexo A del presente.
VIII. Conclusin
Cuando la nica herramienta que se tiene es
un martillo, Todo comienza a parecernos
clavo, (annimo), el mundo cambia
rpidamente y con l los seres humanos y las
empresas que constituimos o gestionamos o
simplemente de aquello que formamos parte y
se basa en la toma de decisiones adecuada.
Las herramientas de administracin y toma de
decisiones han evolucionado a lo largo de la
historia, Hosin Canrry, Balance Score Card,
Diagramas de Pareto, Cinco porques, etc. La
verdad es que actualmente la informacin que
se maneja en las gerencias o direcciones de
empresas ya no puede ser gestionada mediante
las herramientas clsicas y esta situacin ha
llevado al mundo a buscar alternativas que ya
existan desde
antes pero que no eran consideradas aptas para
gestionar la informacin que se tenia hasta
entonces.
Alternativas como la lgica difusa permiten
resolver problemas con un sinfn de variables
y datos cualitativos para ayudar a los
directivos a proyectar mejor sus enfoques
acciones hacia donde mejor califiquen los
indicadores que esta herramienta arroja.
En la actualidad existe software que ayuda
haciendo ms fcil el planteamiento y la
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solucin de los problemas mediante la lgica
difusa.
Bibliografa:
Carlos Eduardo DNigri, E. D. (2006).
Introduccin al razonamiento
aproximado: lgica difusa.
Argentinade Medicina Respiratoria,
6, 126-136.
Matin Dario Arango Serna, C. A. (22 de
Diciembre de 2008). Aplicaciones de
lgica difusa a las cadenas de
suministro. Avances en Sistemas e
Informatica., 5.
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Anexo A