Loading

Module 1: Toma de decisiones y previsión de varios criterios

Apuntes
Study Reminders
Support
Text Version

Set your study reminders

We will email you at these times to remind you to study.
  • Monday

    -

    7am

    +

    Tuesday

    -

    7am

    +

    Wednesday

    -

    7am

    +

    Thursday

    -

    7am

    +

    Friday

    -

    7am

    +

    Saturday

    -

    7am

    +

    Sunday

    -

    7am

    +

Hola y bienvenido a “ Modelling and Analytics for Supply Chain Management ”! Hemos recorrido un largo camino y ahora estamos en la semana 9, conferencia 42. (0:21) Como todos ustedes saben, este módulo fue sobre técnicas MCDM que son técnicas de toma de decisiones de múltiples criterios, así como pronósticos en la cadena de suministro. Ahora en la semana 9, conferencias-40 y 41, usted ha aprendido AHP que es el Proceso de la Jerarquía Analítica y el TOPSIS. Ahora, así que pasemos unos minutos en un amplio panorama de lo que es, de lo que es una técnica MCDM. La técnica MCDM es básicamente la toma de decisiones de varios criterios que significa que cuando se tienen muchos criterios para habilitar una toma de decisiones que se llama como una toma de decisiones de varios criterios; de acuerdo. Por ejemplo, usted es tarde para su oficina o usted es tarde para su universidad, etc., etc. y usted tiene que llegar porque hay un examen; entonces, ¿cuáles son los criterios en ese momento? Quizás, solo hay un criterio, y ese criterio es la velocidad, por lo que se elige un tren o un taxi, eso significa que no habrá parones como un autobús porque el criterio era la velocidad; bien. Pero lo mismo tú que una persona, no tienes exámenes ese día, no tienes clases en la primera mitad ese día, así que tienes suficiente tiempo. Entonces, para llegar a su instituto, ¿cuáles son los criterios? El criterio es cuál es el costo de viaje significa cuánto estás pagando por la tarifa del autobús o la tarifa del tren, el criterio es de nuevo velocidad, cuánto tiempo estás tomando, el criterio es de nuevo si estás consiguiendo un asiento en el autobús o en el tren. Por lo tanto, los criterios ahora se convierten en muchos; costo, tiempo, así como su comodidad. Así que los criterios ahora no son velocidad como en el primer caso cuando usted tenía exámenes; bien. Como en el primer caso, cuando tenías exámenes que solo eran criterios únicos. Ahora bien, porque no tienes tanta urgencia tienes muchos criterios y por eso se llama como un criterio multi. Y la toma de decisiones que se basa en tantos criterios como la tarifa de autobús, la velocidad del autobús, la comodidad que se llama como una toma de decisiones multicriteria; de acuerdo. Así que si ves, esto es lo que llamamos como criterios múltiples la toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro. Y en la vida real, verás casi todas las decisiones que tomamos son criterios múltiples, de acuerdo. Todas las decisiones que tomamos son criterios múltiples. Así que a esta luz, esta semana el foco estuvo en la toma de decisiones de varios criterios y la previsión de la cadena de suministro y las dos primeras semanas se han hecho varios criterios. Ahora, debido a que son criterios múltiples, hay diferentes maneras de abordar un problema de toma de decisiones. ¿Cuáles son las diferentes maneras de abordar este problema de toma de decisiones? Un enfoque es AHP, donde usted ha aprendido que no tenemos un valor numérico adjunto a ciertas cosas lo que tenemos es yo soy mejor que él y él es mejor que ella o ella es mejor que él. Así que básicamente es una comparación. Así que cuando tenemos un tipo de comparación de una situación, entonces estamos convirtiendo eso en números para obtener un análisis significativo y algún tipo de una jerarquía que era un proceso de jerarquía analítica (AHP); de acuerdo. En líneas similares, hay otro método llamado TOPSIS. ¿Qué aprendimos en el método TOPSIS? En el método TOPSIS aprendimos una manera similar pero entonces hasta dónde estamos del punto ideal, esa distancia fue calculada, bien. En la jerarquía analítica, miramos a mí mejor que él, él es mejor que ella o ella es mejor que él, de acuerdo, pero TOPSIS calculamos hasta qué punto usted es de la solución ideal y hasta dónde usted es de la solución ideal negativa. Por lo tanto, esa es la diferencia básica entre los métodos de AHP y TOPSIS; de acuerdo. Así que hoy, continuaremos con el poco de un TOPSIS y luego pasaremos a su otro método llamado VIKOR. (4:51) Ahora, así que vamos a seguir adelante, usted tiene en el TOPSIS usted ha aprendido acerca de la diferencia entre la solución ideal, etc., etc. Ahora, y usted también ha calculado y también ha resuelto un ejemplo con TOPSIS, de acuerdo. Ahora, de nuevo cuál es el resultado o cuál es la aplicación del método TOPSIS. La aplicación del método TOPSIS es para diferentes áreas de modelado de la cadena de suministro. Por ejemplo, la aplicación de TOPSIS está en la selección de suministro; de acuerdo; cómo seleccionar proveedores cuando hay diferentes criterios y hay una lista de proveedores; por lo tanto, ¿cómo seleccionar proveedores que es un área de aplicación. La aplicación del TOPSIS también puede ser la elección de qué persona debe ser desplegada en qué zona o qué área en la cadena de suministro; por ejemplo, al igual que la clasificación de la oferta usted hace su clasificación de empleados, al igual que la clasificación de la oferta usted hace su clasificación de empleados. Y luego, los criterios que elijas para el ranking de empleados son básicamente los conjuntos de habilidades que se requieren en diferentes funciones de la cadena de suministro; y se da un peso o se dan marcas o se dan puntos a cada empleado contra el habilidasset particular; de acuerdo. Por lo tanto, el método TOPSIS se puede utilizar como dijimos, para la selección de suministro, para la asignación de empleados en todo el entorno de la cadena de suministro; de acuerdo. Ahora, entonces me preguntarás que ¿es algo que AHP no puede hacer? No, no es eso. AHP también puede hacerlo pero como conocemos diferentes situaciones, diferentes sistemas, diferentes formas de método. Cuando hay un orden de preferencia, a veces vamos a utilizar el método TOPSIS, de acuerdo. Ahora, ahora, así es donde su TOPSIS entra en escena. (6:51) Hoy, aprenderemos otro método llamado método VIKOR; de acuerdo. Ahora el método VIKOR es básicamente un método por el que de nuevo hay múltiples criterios y hay que tomar una decisión sobre qué criterios y cómo se pueden establecer los criterios en la parte superior. Y número 1 y número 2, que proveedor o qué situación puede ser clasificado como 1, 2, 3 basado en alguna técnica que se llama VIKOR. Ahora, ¿cuál es la diferencia básica entre AHP, TOPSIS y VIKOR? Ahora el método VIKOR se ocupa de, supongamos que usted tiene diferentes criterios, diferentes criterios allí y usted tiene que tomar una decisión. Ahora, no siempre es posible alcanzar la solución óptima, de acuerdo. Nosotros, el ser humano siempre se mueve dentro de una banda, no es exactamente lo que necesito esto o necesito exactamente eso. Siempre se mueve dentro de una banda, dentro de una banda en particular, de acuerdo. Así que el método VIKOR permite trabajar dentro de esa banda que es la ventaja del método VIKOR; de acuerdo. (8:06) Ahora, así que lo que es, así que vamos a ir a los pasos en VIKOR a medida que nos movemos; de acuerdo; como sólo tenemos un breve resumen; tenemos AHP, tenemos TOPSIS, tenemos ISM, tenemos VIKOR, y por supuesto hay otro método llamado DEMATEL. En esta conferencia, cubriremos el método VIKOR; continuaremos con el método VIKOR en la siguiente conferencia también, parte de ella; de acuerdo. (8:31) Ahora que se ve el método VIKOR se ha desarrollado para la optimización de MCDM de sistemas complejos. Este método se centra en la clasificación y selección de un conjunto de alternativas en presencia de criterios conflictivos. Ahora que la última palabra, criterios conflictivos es el diferenciador clave entre el método VIKOR y los métodos anteriores; de acuerdo. Introduce el índice de clasificación de múltiples criterios basado en la cercanía a la solución ideal, de acuerdo. Ahora recuerda, cuando hemos hecho modelos de selección de suministro también hemos utilizado el método LP, el método Linear Point, y tratamos de averiguar qué tan lejos estás del punto ideal, de acuerdo. El valor ideal se tomó como 1; de acuerdo. Así que aquí, introduce el índice de clasificación se basa en la medida particular de la cercanía a la solución ideal. Y así, porque como dijimos que los seres humanos no siempre son pintizados que necesito esto, necesito eso, es un algoritmo de clasificación comprometido, de acuerdo. Pero lo más importante, el segundo punto de partida que es, es un conjunto de alternativas ante la presencia de criterios conflictivos. (9:45) ¿Cuál es el objetivo? Determina la lista de clasificación de compromiso; de acuerdo. Ahora, y nos da la solución comprometida y los intervalos de estabilidad de peso para la estabilidad de preferencia de la solución de compromiso obtenida con los pesos iniciales dados. Por lo tanto, usted ha dado; usted es arrancado con el peso o importancia y entonces también le da los intervalos de estabilidad de peso para la estabilidad de preferencia. Luego, enfocándose en el ranking y seleccionando de un conjunto de alternativas ante la presencia de criterios conflictivos. Como hemos dicho esta palabra en conflicto vendrá a usted regularmente. No te preocupes por ello, cuando resolvemos un ejemplo verás que es muy, muy fácil. Consulte, todos los modelos de toma de decisiones de varios criterios son muy, muy fáciles. No es la física, no es la química, no demasiadas fórmulas, es muy fácil. Solo cosa es que tendrás que mantenerte seguro de que puedo entender, de acuerdo. Nada es no comprensible; correcto; por lo tanto, centrándose en la clasificación en la presencia de criterios conflictivos; de acuerdo. Ahora, el desarrollo de los métodos VIKOR comienza con la siguiente forma de la matriz de Lp, que es el peso si lo ves muy cuidadosamente en fi, hay un valor en esa celda en particular, el valor más alto, menos el fij dividido por la estrella de fi menos fi menos; de acuerdo; en el poder p a la potencia 1 por p; ahora olvídate de todas estas cosas. ¿Qué es la estrella fi? La estrella fi es el valor en una celda en particular, a la derecha. Lo siento, la estrella fi es el valor más alto, lo siento, el fij es el valor en una celda en particular, la fila de la fila y la columna, de acuerdo. fij es la columna ésima y la columna ésima. Ahora, f star, fi star es el valor más alto, vale para esa columna en particular y fi menos es el valor más bajo en esa columna; vale; así, valores más altos y más bajos. Esta es su fórmula. Ahora dentro del método VIKOR, utilizaremos para formular las medidas de clasificación. No te preocupes por estos términos; cuando te explicamos, entenderás. Así que hasta ahora sólo saber qué es la estrella y qué es el fij, y qué es fi menos; fi star es básicamente el valor más alto en esa columna, fi menos es el valor más bajo en la columna, y el fij es ese valor en particular; vale. (12:31) Ahora, el algoritmo de clasificación comprometido tiene los pasos siguientes. Determinar la mejor fi y la peor fi, que es determinar los valores más altos de las estrellas f y los valores más bajos de todos los f minuses, de acuerdo. Tan fi star es como se ve max y fi menos es el min; vale. (Consulte la diapositiva 12:52) Y luego calcule los valores de Sj y Rj, verá qué es Sj y qué es Rj? Sj es básicamente el valor de celda más alto dividido por el rango multiplicado por el peso, y Rj es la opción de pesar como el oponente que es de nuevo el valor máximo de los pesos multiplicado por esta situación. La única diferencia radica aquí, sólo la diferencia radica aquí, de acuerdo. Otro fue, el peso se multiplica por todo lo que pasa, este es el peso se multiplica por las variables individuales, el numerador, de acuerdo. (Consulte la diapositiva 13:41) Ahora calcule los valores de Q de acuerdo, y la fórmula Q es dada por este, Sj menos S estrella, de acuerdo. Y así que lo que obtienes es S star es max j y S star es min Sj, vale y R menos es max Rj y R menos es el min j; v se introduce como el peso de la estrategia; vale. (14:06) Ahora C1 es el rango de ventaja aceptable; de acuerdo. Ahora, vamos a esto; de acuerdo. Veamos este problema. (Consulte la diapositiva 14:25). Un individuo, así que volveremos a las fórmulas, no te preocupes. Ejemplos numéricos resueltos por método VIKOR. Vamos a ver, ahora tenemos, estamos comprando algo, estamos planeando comprar algo. ¿Cuáles son los criterios que hemos elegido? Los criterios que hemos elegido son el estilo, la fiabilidad, la economía del combustible y el coste; de acuerdo. Ahora, y tenemos, hay cuatro alternativas, A, B, C y D. Así que básicamente hay 4 productos A, B, C y D y cada producto que estamos midiendo en cuatro criterios que es el estilo, la fiabilidad, la economía de combustible y el coste. Cuatro productos, cuatro alternativas A, B, C, D y estamos evaluando sobre la base de cuatro criterios, estilo, fiabilidad, ahorro de combustible y costo, de acuerdo. Ahora, y los pesos también lo hemos dado. Consulte en la parte superior, la fila superior que es 0.12, 0.4, 0.3, 0.2; de acuerdo. Así que esto es lo que hemos dado. Ahora, y a los clientes se les ha pedido que se clasifiquen o usted es usted mismo la clasificación que es un estilo que ha dado un 7 al producto A, el producto B tiene la puntuación de estilo de 8, por lo que el producto B es mucho más esta cosa. El producto C tiene 9 y el producto D tiene 6, de acuerdo. Entonces, ¿qué es S asterix? S estrella es básicamente el valor más alto que es 9; de acuerdo. ¿Y cuál es el valor más bajo en esa columna? 6, a la derecha. The 7, 8, 9, 6; what is the highest value? 9. ¿Cuál es el valor más bajo? 6; okay. (16:15) Ahora, así que este 9 menos 6 es tu rango, ¿de acuerdo? Así que volvamos a nuestra vieja fórmula, volvamos a nuestra vieja fórmula. Aquí, ves, fi star menos fi menos; fi star es lo que; el valor más alto; y fi menos es el valor más bajo. Entonces, ¿cuál es su rango ahora? Su rango ahora es el valor más alto menos el valor más bajo que es 9 menos 6 que es 3, de acuerdo. Ahora lo que es, volvamos atrás; volvamos atrás. Por eso dije que ignoras las fórmulas por algún tiempo; volveremos; vale. ¿Qué es, así que tenemos la estrella fi, el valor más alto, tenemos fi menos, el valor más bajo, qué es el fij? fij es el valor de esa celda en particular. Así que en este problema ¿cuál es el valor fij? En este problema, el valor de fij es 7; vale; así, 7. Sólo recuerde estos tres números, 7, 9 y 6; 7, 9 y 6; derecha. Así que volvamos a la fórmula. La estrella fi es la más alta, por lo que 9 menos fij es 7. 9 menos 7 es 2 dividido por 9 menos 6, 3. Así 9 menos 7, 2 dividido por 9 menos 6, 3. Así que 2 dividido por 3 es 0.66 multiplicado por el peso de esa celda en particular, de acuerdo. Así que de esta manera, lo calculamos; a la derecha. (17:51) Así que si lo miramos, acabamos de dar que aquí, la estrella fi es 9 y fi menos es 6 para el estilo. Vamos a la fiabilidad. Fiabilidad ¿Cuál es el valor más alto? 9. ¿Cuál es el valor más bajo? 6. Otra vez, los mismos, 9 y 6. Vayamos a la economía de combustible. 9 es el valor más alto, 8 es el valor más bajo. Así que ver 9 y 8. Vamos a costar. 9 es el valor más alto, 6 es el valor más bajo. Así que de nuevo, esto es así. Así que esta es tu fi estrella y esta es tu fi menos, a la derecha. Esta es tu fi estrella y esta es tu fi menos; derecha; vale. (Consulte la diapositiva 18:37) Ahora, calcule los valores de Sj y Rj. Ahora bien, esto es de lo que hablábamos; correcto. 9 menos 7 que es 2 dividido por 9 menos 6 que es 3 multiplicado por 0.1; así que de esta manera, obtienes esta puntuación para toda esta fila; derecha. Obtiene esta puntuación para toda la fila. Ahora mismo está con tu B, igual con C y igual con D, bien. ¿Lo estás consiguiendo o te lo voy a explicar una vez más? Ahora ven; aquí lo que está sucediendo. 9 menos 6 es este, el rango. El valor más alto de la estrella fi, 9, el valor de la celda fij, 7. Tan fi star menos el fij, 9 menos 7 dividido por el rango. Todo esto multiplicado por el peso más de nuevo, 9 es el valor más alto, 6 es el valor más bajo; este es el rango; de acuerdo. El valor más alto 9 menos el valor de celda 9, por lo que 9 por 9, el peso es de 0.4, de acuerdo; por lo tanto, 0.4 en la estrella de fi menos el fij dividido por la estrella de fi menos fi menos; por lo que; este rango. Entonces, ¿cuál será el cómputo para esto? 9 menos 9 es cero así que cuando haces cualquier cosa que hagas con 0, esta porción, esta segunda columna, esta cosa es cero. Del mismo modo, para aquí también, el valor más alto es 9, este valor de celda es 9, por lo que este 9 menos 9 se convierte en 0 por lo que toda esta parte, el producto entero es 0. Por lo que este valor más 0, más 0, además, de nuevo el valor más alto es el coste. Este es el criterio opuesto, solo recuerda esto, este es el criterio max y min, así que ten mucho cuidado al respecto. Así que 6 menos 9 por 6 menos 8; vale; esto es lo contrario; correcto. Siempre desea maximizar el estilo, maximizar la fiabilidad, maximizar la economía de combustible, pero desea minimizar el coste por lo que este número se cambia, este número no es ahora de todos modos el valor más alto menos el valor de la celda. Es el valor más bajo menos el valor de la celda, así que tenga mucho cuidado con esto. Así que esta es una puntuación de un ’ s. De forma similar, tiene la puntuación de B ’ s, C ’ s score, D ’ s score; right; okay. (21:16) Y entonces, así que una vez que hagas esto A tiene 4 columnas, recuerda. Sólo hay que volver a la anterior, A tenía 4 columnas, 1, 2, 3, 4, de acuerdo. A es la puntuación de estilo, la puntuación de fiabilidad, la puntuación de ahorro de combustible, la puntuación de coste Por lo que la confiabilidad fue 0 score, la economía de combustible fue 0 score, por lo que solo tuvimos este valor y este valor. Eso es lo que se muestra aquí. Esta es la primera columna 0, este valor, este valor y los medios son 0 y 0. La puntuación de A ’ es 0,22, de acuerdo. Una puntuación de ’ s es 0,22; derecha. Okay, A ’ s score is 0.22. (22:10) Del mismo modo, lo que puedes hacer es calcular los valores de Rj, de acuerdo. Puede calcular los valores de Rj. De la misma manera que lo computan y Rj le dará los valores máximos de la misma, a la derecha. Ver en esto, esta parte es clara, espero. Espero que esta parte sea clara; de acuerdo. Esta es la multiplicación. Ahora, entre estos, ¿cuál es el valor más bajo? La diferencia entre el ideal y los valores de celda, 0.133, es su Rj. Entre estos, ¿cuál es el valor más bajo? ¿Cuál es el valor más bajo? Eso es … lo siento, le ruego perdón, ¿cuál es el valor más alto? Este es tu Rj, de acuerdo. ¿Cuál es el valor más alto aquí, de esta manera; 0.3, 0.3? ¿Cuál es el valor más alto aquí; 0.4, 0.4? ¿Cuál es el valor más alto aquí que es 0.3, 0.3? Así que de esta manera, se calcula el Sjs y el Rjs; de acuerdo. (23:18) Ahora, una vez que has calculado el valor de Sj y Rj lo que obtienes es, obtienes algo llamado S star, que es el más alto entre estos, y obtienes algo como S menos que es el más bajo entre estos. El más alto entre Sj es su estrella S y el más bajo entre Sj es su S menos, y de manera similar, su más alto entre la estrella R es este, y el más bajo entre R menos es este; de acuerdo, más bajo entre Rj. Por lo tanto, básicamente usted obtiene el valor más alto y obtiene el valor más bajo; de acuerdo. Una vez que hayas hecho que necesitas calcular algo llamado Qj y una vez que tienes este Qj tienes los valores finales de Qj dentro de usar esas fórmulas, de acuerdo. Ahora, lo que haremos es que vamos a recoger de aquí en la próxima sesión de conferencia, de acuerdo Hasta ahora lo que hemos hecho en esta sesión de conferencias es, tenemos identidad, ver siempre que usted necesita saber por qué estoy haciendo o por qué estoy usando un método particular. ¿Porqué? Si hay dos, tres métodos disponibles, ¿por qué estoy usando un método particular? Si la metodología es la misma también, ¿por qué estoy usando el método uno en lugar del método dos, qué beneficio adicional me está dando? Así que en esa luz, aprendimos AHP con el Profesor. Kunal Ghosh, aprendimos TOPSIS con el profesor. Kunal Ghosh, y ahora usted está aprendiendo VIKOR. ¿Cuál es la diferencia clave entre ellos? (25:09) VIKOR, como sabemos, te habíamos mostrado en un punto que es, VIKOR te ayuda a conseguir estos criterios conflictivos que es el segundo punto. Este método se centra en la clasificación y selección de un conjunto de alternativas en presencia de criterios conflictivos; de acuerdo. Así que este VIKOR te da estos criterios conflictivos; así que, ¿cómo ir al respecto? Primero averigüe, tan simple como su normalización que hicimos antes de la misma manera, usted sigue haciendo esta normalización; de acuerdo; y luego, una vez que lo ha normalizado, obtener la distancia desde el punto ideal y llegamos hasta este punto; de acuerdo. Ahora, a continuación, venimos con algo llamado valor Qj; bien. Ahora este valor de Qj en adelante, nos levantaremos en la siguiente sesión de conferencia; de acuerdo. (26:00) Así que para esto, hasta aquí, puede utilizar esta referencia. En particular, usaremos este capítulo en particular, usted puede usar para VIKOR y un libro en particular también, usted puede usar para VIKOR. Por lo tanto, vamos a recoger esto con el siguiente en la siguiente clase. ¡Gracias!