Método de clasificación con lógica difusa para los modelos de crecimiento

Resumen

Durante nuestra investigación sobre los ciclos de vida de la empresa nos hemos enfrentado a la falta de método de clasificación adecuada de los modelos de crecimiento de la empresa. Los modelos de crecimiento no se puede utilizar para fines de investigación o prácticas sin una manera para identificar la fase de crecimiento la compañía está en. Para las empresas que tienen un montón de no-nítidas características nos pareció lógica difusa un modo útil de la construcción de los métodos de clasificación. Hemos utilizado el modelo de crecimiento clásico de Larry E. Greiner como base. Nuestro modelo utiliza la lógica difusa de base para la clasificación y también incluye un método de defuzzificación que da un valor nítido (una fase de crecimiento) como resultado de clasificación.

Palabras clave

model de crecimiento de la empresa, clasificación, lógica difusa

Introducción

Modelos de crecimiento de la empresa son medios excelentes para analizar el proceso de crecimiento de las empresas y pueden presentar una gran ayuda para los gerentes que van a ver actual o próximos desafíos de manera objetiva. Hay más de cien modelos de crecimiento conocidos en la literatura de este tema (Lichtenstein, 2009), pero sólo unos pocos de ellos ofrecen un método para la clasificación de empresas a las que período de crecimiento en realidad actualmente pertenecen. Los pocos métodos prestados por algunos autores no son también muy fácil de usar. Por ejemplo, Miller y Friesen nos da un método que utiliza 54 variables en los datos históricos recopilados (de Miller-Friesen, 1984), sino una colección de datos a largo plazo no es siempre posible, o los datos no siempre son confiable suficientemente. Otro punto crítico es que la mayoría de los autores y los usuarios de estos modelos piensa en una empresa como miembro de la fase de crecimiento única. Como empresa es un sistema complejo que normalmente crece orgánicamente no se puede cambiar de un día para otro sin ninguna transición. Por lo tanto suponemos que la forma común de tratar con modelos de crecimiento de la empresa no dan una visión clara de una empresa. Para una imagen más detallada que tenemos que considerar que las empresas pierden sus propiedades anteriores poco a poco y obtener otros nuevos de la misma manera. Estos cambios suelen ocurrir en una organización poco a poco. Para poder tratar este fenómeno un modelo basado en la lógica difusa puede aportar una solución adecuada.

Método de clasificación

La principal ventaja del método difuso es que maneja el fenómeno de la inter-fase superposición al permitir que una compañía tenga pertenencia en más de una fase de crecimiento. Esto da una imagen compleja de la posición de la empresa en el ciclo de crecimiento, pero también puede resultar en una (más importante) fase específica de crecimiento a través de defuzzificación

Paso 1: El cuestionario

Nuestra investigación sobre un conjunto de empresas húngaras que se basó sobre el modelo de crecimiento original de Greiner (Greiner 1972), que adaptaba mejor a mis propósitos de investigación en comparación con otros nueve frecuentemente citado y utilizado modelos de crecimiento (Churchill-Lewis 1983, Quinn-Cameron 1983, Miller-Friesen 1984, Baird-Meshoulam 1988, Kazanjian 1988, Timmons 1990, Milliman y cols. de 1991, Adizes 1992, Hurst, 1995). Las fases del ciclo de vida de la empresa definido por Greiner (1972 y 1998) son los siguientes[1]

Mi objetivo ha sido analizar las empresas de la muestra según las fases del modelo mediante un cuestionario relativamente sencillo. Por lo tanto he transformado los atributos descritos por Greiner en diferentes fases de crecimiento en preguntas específicas que pueden ser fácilmente contestadas por un alto gerente

Paso 2: La función de pertenencia borrosa

Después de rellenar el cuestionario las respuestas serán procesadas. De acuerdo con la lógica difusa cada atributo influye el grado de pertenencia en cada fase de crecimiento. Si el atributo se ajusta a la fase actual, una respuesta positiva aumenta la membresía de la compañía en esa fase, mientras que si el atributo no característica en la fase actual, se reduce el grado de pertenencia a la empresa. Los distintos atributos influyen en grado de pertenencia de diferentes maneras:

• a) a) atributos iníciales: se aplican a las empresas en las primeras fases

• b) b) atributos de madurez: se aplican a las empresas de las fases finales

• c) c) atributos de los fases: se aplican a (o alrededor de) una fase específica

• d) d) atributos de las crisis: se aplican a las fases de crisis

Basado en el modelo original que hemos definido para cada atributo en el cual fase se aparece, en cual fase se convierte en normal y en cual fase se desaparece. Hemos descrito la relación entre las respuestas a preguntas diferentes y grados de membresía por una matriz de correspondencia. Las células de la matriz contienen la relación de valores posibles de una respuesta[2]y las fases del modelo. Así que si una respuesta es muy positiva en un caso en que el atributo debe ser típico de acuerdo a Greiner, el grado de pertenencia en la fase actual se puede aprovechar. Grados de pertenencia forman de esta manera se definirá en cada fase, que se traducen en un conjunto discreto difuso (B).

Las respuestas se registraron en una escala de 1-4, donde 1 significa no característico y 4 significa típica de la empresa. Los valores de la escala de 1-4 se redujeron en 1 durante la evaluación para simplificar el cálculo mediante el uso de cero como un valor mínimo (V = [0; 3] en lugar de V = [1, 4]). Este paso hace adelante la visualización más simple también. La tabla 1 representa la matriz de la correspondencia del caso V = 3 ("típica de mi compañía"), donde las células indican el valor del parámetro K que influye los grados de pertenencia en las diferentes fases del modelo de Greiner.