Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento

RESUMEN Las aplicaciones de inteligencia de negocio utilizan de manera más frecuente técnicas de inteligencia artificial para realizar predicciones, manejar la incertidumbre e incidir en la toma de decisiones organizacionales. El sistema ejecutivo para el seguimiento a estrategias organizacionales -...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Peña Veitía,Francisco J., Bello,Elieser E., Bello,Rafael, Ferreira Lorenzo,Gheisa L., García Pérez,Ana M.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2021
Materias:	Lógica difusa indicadores claves de rendimiento sistema de inferencia borroso
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000200276
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:scielo:S0718-33052021000200276
record_format	dspace
spelling	oai:scielo:S0718-330520210002002762021-07-22Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimientoPeña Veitía,Francisco J.Bello,Elieser E.Bello,RafaelFerreira Lorenzo,Gheisa L.García Pérez,Ana M. Lógica difusa indicadores claves de rendimiento sistema de inferencia borroso RESUMEN Las aplicaciones de inteligencia de negocio utilizan de manera más frecuente técnicas de inteligencia artificial para realizar predicciones, manejar la incertidumbre e incidir en la toma de decisiones organizacionales. El sistema ejecutivo para el seguimiento a estrategias organizacionales - BIMAS, es una solución informática para la gestión del desempeño e inteligencia empresarial, desarrollada y comercializada por la empresa cubana DESOFT que evalúa los indicadores claves de rendimiento de la empresa de manera rígida a través de rangos definidos por los usuarios. Esta evaluación de indicadores en el tiempo ha presentado resultados que en ocasiones no se ajustan a la realidad; al ser una evaluación dirigida por el usuario, no se han considerado intervalos de tiempo para la misma y lo que para algunos, un indicador puede resultar "bajo", para otros pudiera considerarse "medio" e incluso "alto". De ahí que el objetivo de este trabajo radique en implementar un modelo de inferencia borroso que tome en consideración aspectos objetivos y subjetivos que caracterizan el desempeño de los procesos en las organizaciones, eligiendo en este caso como términos para el análisis, el porciento de cumplimiento y el período de evaluación de cada indicador. Se pretende demostrar que con este modelo se obtienen evaluaciones flexibles y cercanas a la realidad, brindando a los decisores información confiable respecto a sus organizaciones.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.29 n.2 20212021-06-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000200276es10.4067/S0718-33052021000200276
institution	Scielo Chile
collection	Scielo Chile
language	Spanish / Castilian
topic	Lógica difusa indicadores claves de rendimiento sistema de inferencia borroso
spellingShingle	Lógica difusa indicadores claves de rendimiento sistema de inferencia borroso Peña Veitía,Francisco J. Bello,Elieser E. Bello,Rafael Ferreira Lorenzo,Gheisa L. García Pérez,Ana M. Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
description	RESUMEN Las aplicaciones de inteligencia de negocio utilizan de manera más frecuente técnicas de inteligencia artificial para realizar predicciones, manejar la incertidumbre e incidir en la toma de decisiones organizacionales. El sistema ejecutivo para el seguimiento a estrategias organizacionales - BIMAS, es una solución informática para la gestión del desempeño e inteligencia empresarial, desarrollada y comercializada por la empresa cubana DESOFT que evalúa los indicadores claves de rendimiento de la empresa de manera rígida a través de rangos definidos por los usuarios. Esta evaluación de indicadores en el tiempo ha presentado resultados que en ocasiones no se ajustan a la realidad; al ser una evaluación dirigida por el usuario, no se han considerado intervalos de tiempo para la misma y lo que para algunos, un indicador puede resultar "bajo", para otros pudiera considerarse "medio" e incluso "alto". De ahí que el objetivo de este trabajo radique en implementar un modelo de inferencia borroso que tome en consideración aspectos objetivos y subjetivos que caracterizan el desempeño de los procesos en las organizaciones, eligiendo en este caso como términos para el análisis, el porciento de cumplimiento y el período de evaluación de cada indicador. Se pretende demostrar que con este modelo se obtienen evaluaciones flexibles y cercanas a la realidad, brindando a los decisores información confiable respecto a sus organizaciones.
author	Peña Veitía,Francisco J. Bello,Elieser E. Bello,Rafael Ferreira Lorenzo,Gheisa L. García Pérez,Ana M.
author_facet	Peña Veitía,Francisco J. Bello,Elieser E. Bello,Rafael Ferreira Lorenzo,Gheisa L. García Pérez,Ana M.
author_sort	Peña Veitía,Francisco J.
title	Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
title_short	Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
title_full	Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
title_fullStr	Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
title_full_unstemmed	Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
title_sort	modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento
publisher	Universidad de Tarapacá.
publishDate	2021
url	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000200276
work_keys_str_mv	AT penaveitiafranciscoj modelodeinferenciaborrosoparaelcalculodeindicadoresclavesderendimiento AT belloeliesere modelodeinferenciaborrosoparaelcalculodeindicadoresclavesderendimiento AT bellorafael modelodeinferenciaborrosoparaelcalculodeindicadoresclavesderendimiento AT ferreiralorenzogheisal modelodeinferenciaborrosoparaelcalculodeindicadoresclavesderendimiento AT garciaperezanam modelodeinferenciaborrosoparaelcalculodeindicadoresclavesderendimiento
_version_	1714203490518040576

Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento

Ejemplares similares