Por ejemplo, estos expertos pueden determinar si las vidrieras exteriores de una tienda son muy impactantes como para captar la atención de los transeúntes o si la disposición del mobiliario crea una atmósfera que permita establecer una óptima relación entre el consumidor y el formato comercial.
El presente caso tiene como objetivo describir un modelo capaz de ordenar un conjunto de tiendas con respecto a su gestión del merchandising. En su construcción participaron como expertos, especialistas de la corporación CIMEX S.A y del ISPJAE.
A continuación aparecen las formulaciones verbales y su traducción al lenguaje del Cálculo de Predicados (Cejas, J. 2011):
Una tienda gestiona eficientemente el merchandising, si cumple los siguientes requisitos:
Su Gestión de Inventario es competitiva
Una tienda tiene una Gestión de Inventario competitiva si posee una Rotación Normal, tiene un buen ritmo de crecimiento de rotación y una cobertura de inventario apropiada.
Su mezcla de mercancía está posicionada muy sólidamente mercado
Una mezcla de mercancía esta posicionada sólidamente en el mercado, si tiene en cuenta el comportamiento de su clientela clave y posee una cuota significativa del mercado.
Su imagen exterior invita al transeúnte a entrar
Su imagen exterior invita al transeúnte a entrar si posee una vitrina impactante, una entrada que facilita el ingreso y un acceso adecuado a la tienda.
Posee una buena gestión del área de ventas
Una tienda posee una buena gestión del área de ventas si posee un buen espacio destinado a las ventas y si tiene pocas perdidas en ventas por no estar el producto en exposición y una buena utilización del lineal. En el caso de que poseyera poco espacio destinado a las ventas debe ser compensado con una muy buena utilización del lineal o muy pocas perdidas en ventas por no estar el producto en exposición
A continuación se definen predicados simples:
R(X): "x es una tienda con rotación normal de inventario"
C(X): "x es una tienda con un buen ritmo de crecimiento de rotación de inventario"
CI(X): "x es una tienda con una apropiada cobertura de inventario"
M(X): "x es una tienda con una posee una cuota significativa del mercado"
CC(X): "x es una tienda que conoce el comportamiento su clientela clave"
V(X): "x es una tienda que posee una vitrina impactante"
I(X): "x es una tienda que tiene una entrada que facilita el ingreso"
A(X): "x es una tienda con un acceso adecuado a la misma"
E(X):"x es una tienda con un buen espacio destinado a las ventas"
P(X): "x es una empresa que tiene pocas perdidas en ventas"
L(X): "x es una tienda con una buena utilización del lineal"
Los predicados compuestos se definen como:
GI(X): "x es una tienda con una Gestión de Inventario competitiva"
MM(X): "x es una tienda Mezcla de Mercancía que está posicionada muy sólidamente mercado"
IE(X): "x es una tienda con una imagen exterior invita al transeúnte a entrar"
GA(X): "x es una tienda con una buena gestión del área de ventas"
Entonces el modelo es el siguiente predicado compuesto:
GM(X) = GI(X)( MM(X)2 ( IE(X) ( GA(X)
Dónde:
GI(X) =R(X) (C(X) (CI (X)
MM(X) =M(X) (CC(X)
IE(X) =V(X) ( I(X) ( A(X)
GA(X)=E(X) ( P(X) ( L(X) ( (¬ E(X) 0.5 (P(X) 2L(X)2)
(Como se observa se utilizó el exponente 2 para modelar la palabra muy y 0.5 para modelar la palabra poco)
En la Figura 15 se ilustra el modelo a través de un árbol lógico. En él se define los predicados simples y compuestos.
Figura 15. Modelo para ordenar un conjunto de tiendas con respecto a su gestión del Merchandising.
Con los valores de verdad de los predicados simples se procede a calcular los valores de verdad de los predicados compuestos GI(X), MM(X), IE(X) y GA(X) para determinar finalmente el grado de verdad de GM(X). Así, un conjunto de tiendas se podría ordenar según estos grados de verdad para determinar un ranking de "tiendas competitivas" de mayor a menor.
Dentro del comercio minorista, se estudió este sector en Cuba. El cual está integrado por un conjunto de redes de tiendas que operan en divisas para dar respuesta a las necesidades de aquella parte de la población, tanto residente permanentemente o temporal en el país, que tiene acceso a moneda libremente convertible.
Estas redes operan de forma simultánea y competitiva pues pertenecen diferentes cadenas de tiendas que emplean formas comerciales modernas que van desde kioscos para dar respuesta a necesidades muy locales, hasta las grandes tiendas por departamento para vastos grupos de consumidores. Entre estas cadenas sobresalen tres por sus volúmenes de venta y cobertura en la isla son: Panamericanas pertenecientes a la corporación Cimex, la Habaguanex perteneciente a la Oficina del Historiador de la Habana, TRD Caribe perteneciente al Ministerio de las Fuerzas Armadas Revolucionarias y Caracol pertenecientes al Ministerio del Turismo. Estas cadenas juntos con otras existentes en el país han logrado rescatar la actividad de comercio minorista en divisas, asimilando y desarrollando formas actuales del comercio internacional.
A continuación se presentan las evaluaciones de cuatro empresas obtenidas al aplicarles el modelo descrito en la Figura 15.
Tabla 3: Evaluaciones de las cuatro cadenas de tiendas de acuerdo a su gestión del Merchandising.
Cadenas de Tienda | Valor de Verdad | Categoría | Ranking | |||
TRD Caribe | 0.3593 | algo falso | 4 | |||
Caracol | 0.4601 | más falso que verdadero | 3 | |||
Habaguanex | 0.4713 | más falso que verdadero | 2 | |||
Panamericana | 0.6021 | más verdadero que falso | 1 |
A partir de los cálculos además de obtener un orden en función de su gestión de merchandising de las de las Cadenas de Tiendas, es posible inferir que la Cadena Panamericana es competitiva porque su valor de competitividad es mayor que 0.5, mientras que TRD, Caracol y Habaguanex y TRD Caribe no lo son porque su competitividad es por el contrario menor que ese valor.
CASO EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE ARMADURAS ÓPTICAS.
La Unidad Empresarial de Base (UEB) Comercializadora de Artículos Ópticos tiene como objeto social Almacenar, Distribuir y Comercializar de forma mayorista Artículos Ópticos terminados, Materias primas y Materiales de óptica para los talleres de Tallado, Farmacias y Ópticas así como otras instituciones de salud de Cuba.
La actividad de comercialización en la rama de los servicios ópticos comienza con la importación de productos ópticos que se realiza a través de la empresa MEDICUBA, (Empresa Importadora –Exportadora, subordinada al Ministerio de Salud Publica). Esta empresa a su vez, vende los productos a la UEB Comercializadora de Artículos Ópticos.
El presente caso tiene como objetivo diseñar un modelo de evaluación de la calidad de las armaduras que se le compran a MEDICUBA a partir de la aplicación de la Lógica Difusa Compensatoria dado el marcado carácter cualitativo y subjetivo de muchas de las características de calidad de una armadura óptica. En su construcción se tuvo en cuenta la Norma ISO 12870: 1998 así como participaron como expertos, el consejo de dirección de la entidad y profesores del ISPJAE.
A continuación aparecen las formulaciones verbales y su traducción al lenguaje del Cálculo de Predicados (Chao, B.; Gil, K. y Muñoz, S. 2010):
Una armadura óptica tiene buena calidad, si cumple los siguientes requisitos:
Tiene un diseño adecuado.
El diseño es adecuado si tiene las dimensiones que aseguren una adaptación confortable para una amplia gama de usuarios, si el peso es el adecuado (no exceda de 32 g), si la simetría es la correcta y si está fabricada con el tipo de material adecuado.
Tiene un buen acabado.
La armadura tiene un buen acabado si tiene un buen recubrimiento, si tiene un buen lacado y decorado, si el ajuste de todos sus componentes es apropiado y si la presencia protuberancias cortantes es prácticamente nula. La armadura tiene un buen recubrimiento si es mínima la existencia de poros, grietas y corrosión .Tiene un buen lacado y decorado si el corrimiento de la pintura o la laca son prácticamente inapreciables y si la pérdida de lustre es prácticamente nula.
Tiene buena resistencia mecánica.
La armadura X tiene buena resistencia mecánica si presenta características aceptables de retención de las lentes, si no presenta roturas en ningún punto, si no sufre deformación respecto a su diseño original.
Está en correspondencia con la moda actual.
En caso de que el diseño o el acabado fueran algo malos, esto debe ser compensado con una alta correspondencia con la moda actual.
A continuación se definen predicados simples:
DI(X): "La armadura X tiene unas dimensiones que aseguren una adaptación confortable para una amplia gama de usuarios.
P(X): "La armadura X tiene un peso adecuado"
S(X): "La armadura X tiene una simetría correcta"
MA(X): "La armadura X está fabricada con el tipo de material adecuado"
RL(X): La armadura X presenta características aceptables de retención de las lentes.
RO(X): La armadura X no presenta roturas en ningún punto.
DE(X): La armadura X no sufre deformación respecto a su diseño original.
MP(X): La armadura X tiene un mínimo de existencia de poros.
MG(X): La armadura X tiene un mínimo de existencia de grietas.
MC(X): La armadura X tiene un mínimo de existencia de corrosión.
CP(X): En la armadura X el corrimiento de la pintura o la laca son prácticamente inapreciables.
L(X): En la armadura X la pérdida de lustre es prácticamente nula.
AC(X): "La armadura X presenta un apropiado ajuste de sus componentes"
PC(X): "La armadura X tiene una presencia prácticamente nula de protuberancias cortantes"
M(X): "La armadura X está en correspondencia con la moda actual"
Los predicados compuestos se definen como:
C(X): "La armadura X tiene buena calidad"
D(X): "La armadura X tiene un diseño adecuado"
RM(X): "La armadura X tiene buena resistencia mecánica"
A(X): "La armadura X tiene un buen acabado"
R(X): "La armadura X tiene un buen recubrimiento"
LD(X): "La armadura X tiene un buen lacado y decorado"
Entonces el modelo es el siguiente predicado compuesto:
C(X) =D(X) ( A(X) ( RM(X) ( M(X) ( [(¬ D(X) 0.5 A(X) 0.5) (M(X) 2]
Dónde:
D(X) =DI(X) ( P(X) ( S(X) ( MA(X)
A(X) =R(X) ( LD(X) ( AC(X) ( PC(X) ( [¬ AC(X) 0.5 (R(X) 2LD(X) 2]
RM(X) =DI(X) ( P(X) ( MA(X)
R(X) =MP(X) ( MG(X) ( MC(X)
LD(X) =CP(X) ( L(X)
En la Figura 16 se ilustra el modelo a través de un árbol lógico. En él se define los predicados simples y compuestos.
Figura 16. Modelo para la evaluación de la calidad de armaduras ópticas.
Se evaluaron 44 tipos de armaduras obteniéndose un valor de verdad del predicado C para cada una. Con el ordenamiento de las armaduras desde la de mejor calidad hasta la de menor calidad, se contribuye a tomar mejores decisiones en la selección de ofertas de armaduras. Utilizando esta información se puede decidir qué tipos de armaduras comprar en mayor cantidad y cuáles nunca se deben comprar, o entre las diferentes ofertas cuál o cuáles se deben seleccionar teniendo en cuenta su calidad. Esta información se añade al resto de la información de los proveedores (cumplimiento de los plazos de entrega, precio, seguridad de la mercancía, entre otras) teniendo así una fuente de información más fiable a la hora de tomar decisiones.
En los epígrafes de este libro se presenta un nuevo enfoque para los sistemas multivalentes llamado Lógica Difusa Compensatoria basado en la Media Geométrica que, además de aportar un sistema formal con propiedades lógicas de notable interés, constituye un puente entre la Lógica y la Toma de Decisiones. La LDC entra a formar parte del arsenal de métodos para la evaluación multicriterio, adecuándose especialmente a aquellas situaciones en que el agente decisor puede describir verbalmente, frecuentemente en forma ambigua, la heurística que utiliza cuando ejecuta acciones de evaluación/clasificación multicriterio. Sin embargo, la consistencia de la plataforma lógica dota a esta propuesta de una capacidad de formalización del razonamiento que rebasa los enfoques descriptivos de los procesos de decisión. Es una oportunidad para usar el lenguaje como elemento clave de comunicación en la construcción de modelos semánticos que faciliten la evaluación, la toma de decisiones y el descubrimiento de conocimiento.
La LDC puede ser un paso importante que acerque a la comunidad científica al objetivo de crear un cálculo con palabras, propuesto por Zadeh, L y Kaeprzyc, J. (1999).
1. BENITO, T. y DURAN, M., «Lógica Borrosa» Universidad de Carlos III, 2008.
2. BONISSONE, P., «Soft computing: the convergence of emerging reasoning technologies», Soft Computing, 1997, 1 (1), p. 6-18. ISSN 1432-7643 (print version), ISSN 1433-7479 (electronic version).
3. BRUNET, I. y ALFONSO, D. «Lógica difusa aplicada a la toma de decisiones» Revista Ingeniería Industrial, 2010, vol. XXXI, no. 1.
4. CEJAS, J., « La Lógica Difusa Compensatoria» Revista Ingeniería Industrial, mayo-agosto 2011, vol. XXXII, no. 2, ISSN 1815-5936.
5. CERUTO, T., Método para obtener predicados difusos a partir de datos utilizando metaheurísticas» [Tesis de Maestría en Informática Aplicada], La Habana( Cuba), Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, 2010.
6. CHAO, B.; GIL, K. y MUÑOZ, S., « Aplicación de la Lógica Difusa Compensatoria en la selección de ofertas de armaduras ópticas», Revista Ingeniería Industrial, 2010, vol. XXXI, no. 2.
7. DELGADO, T., «Capacity-building: spatial data infrastructure readiness index – IDE», Proceedings of 8th Un Regional Cartographic Conference for the Americ, 2005a.
8. DELGADO, T., «Infraestructuras de Datos Espaciales en países de bajo desarrollo tecnológico. Implementación en Cuba». [Tesis de doctorado], ITM, Comisión de Geodesia y Cartografía, La Habana (Cuba) 2005b.
9. DETINIECKY, M., « Mathematical Aggregations operators and its application to Video Querying. », Berkeley University, 2000. Disponible en http://www.lip6.fr/reports/index-eng.html.
10. DUBOIS, D. y PRADE, H., « Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications» Academic Press, 1980, New York, ISBN 9780122227509.
11. DUBOIS, D. y PRADE, H., «A review of fuzzy set aggregation connectives», Information Sciences, 1985, vol. 36 (1-2), p. 85-121, ISSN 0020-0255.
12. ESPÍN, R. et al., «Experiencias en la Evaluación y Pronóstico del aprendizaje utilizando Lógica Difusa» En: Memorias del Congreso Internacional de Didáctica de la Matemática (México: ESIME-IPN, 2006).
13. ESPIN, R. y FERNÁNDEZ, E., «La Lógica Difusa Compensatoria: Una Plataforma para el Razonamiento y la Representación del Conocimiento en un Ambiente de Decisión Multicriterio," Análisis Multicriterio para la Toma de Decisiones: Métodos y Aplicaciones. », Coedición: editorial Plaza y Valdés / Editorial Universidad de Occidente, 2009.
14. ESPÍN, R. y MAZCORRO, G., «Consideraciones sobre el carácter normativo de la lógica difusa compensatoria» Infraestructuras de Datos Espaciales en Iberoamérica y el Caribe, IDICT, Cuba, 2007, p. 27 – 40.
15. ESPÍN, R. y VANTI, A., «Administración Lógica: Un estudio de caso en empresa de comercio exterior» Revista Base, 2005, vol. 2, no 2, p. 69-77, ISSN 1984-8196.
16. ESPÍN, R., « El Paradigma de la Lógica Difusa: Oportunidades para la Ciencia » La Habana, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, 2004.
17. ESPÍN, R.; FERNÁNDEZ, E. Y GONZÁLEZ, E., « Un sistema lógico para el razonamiento y la toma de decisiones: la Lógica Difusa Compensatoria basada en la media geométrica» Revista de Investigación Operacional, 2011, vol. 32, no.3, p. 230-245.
18. Gesualdo, S., Informe Final de Sistema Fuzzy Tree Studio, [Trabajo presentado por requerimiento de la asignatura Desarrollo de Proyecto de Sistemas], Universidad CAECE Mar del Plata, 2010.
19. HERNÁNDEZ, M., « Aclarando la lógica borrosa (Fuzzy Logic)»Revista Cubana de Física, 2003, vol. 20, no 2, p. 135-139.
20. KECMAN, V. , Learning and Soft Computing – Support Vector Machines, Neural Networks and Fuzzy Logic Models, Cambridge, Massachusetts, The MIT Press, 2001, ISBN 0-2621-1255-8.
21. LI, H.X. y YEN, V. C, Fuzzy Sets and Fuzzy Decision-Making, N.W. Boca Raton (EE. UU), CRC Press, 1995, ISBN 0-8493-8931-3.
22. MALLO, P. et al., « Una propuesta de selección de entidades aseguradoras a partir de un modelo de lógica compensatoria difusa», Cuadernos del CIMBAGE, 2010, no. 12, p. 85–111. ISSN 1666-5112.
23. MECHINO, G., «Modelos Híbridos de Inteligencia Computacional aplicados en la Segmentación de Imágenes de Resonancia Magnética», [Tesis de Doctorado], Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina, 2008.
24. PASSINO, K. y YURKOVICH, S., Fuzzy Control, Boston, Addison-Wesley Longman Publishing Co., 1998, ISBN 9780201180749.
25. PEDRYCZ, W.; REFORMAT, M. Y LI, K., «OR/AND neurons and the development of interpretable logic models», IEEE Transactions on Neural Networks, 2006, vol. 17, no. 3, p.636-658. ISSN 1045-9227.
26. SOUSA, J. M. C. y KAYMAK, U., Fuzzy Decision Making in Modeling and Control, EE. UU., World Scientific Pub Co Inc, 2003, ISBN 9810248776.
27. UNE-EN ISO 12870 Montura de Gafas. Requisitos Generales y Métodos de Ensayo. 1998.
28. VERDEGAY, J., «Una revisión de las metodologías que integran la Soft Computing», en Simposio sobre Lógica Fuzzy y Soft Computing LFSC 2005 (EUSFLAT) Granada, 2005, p. 151-156.
29. ZADEH, L. « Fuzzy logic, neural networks, and soft computing» Communications of the ACM, p. 77-84, 1994.
30. ZADEH, L. « Fuzzy Sets» Information and Control, 1965, vol. 8, p.338-353, ISSN 0019-9958
31. ZADEH, L. A. y KACPRZYK, J., editors, « Computing with words in Information/Intelligent Systems. (Applications) »1999, Phisyca-Verlag, vol. 34, Studies in Fuzziness and Softcomputing.
32. ZIMMERMANN, H.J, Fuzzy Set Theory and Its Applications, 4th ed., Boston, Kluwer Academic Publishers, 2001, ISBN 9780792374350.
Autor:
Prof. Msc. Jesús Cejas Montero
INSTITUTO SUPERIOR POLITÉCNICO JOSÉ ANTONIO ECHEVERRÍA
FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
CENTRO DE ESTUDIOS DE TÉCNICAS DE DIRECCIÓN
La Habana, Cuba
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