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

Administracin de la calidad

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