Propuesta de evaluación de la madurez logística de micro, pequeñas y medianas empresas basado en lógica difusa

Abstract

Introducción— El manejo eficiente de la logística empresarial es un factor determinante en la globalización y modernización de las empresas, en especial para aquellas clasificadas como micro, pequeñas y medianas empresas (Mipymes). Un primer paso en este sentido evaluar el estado actual de la madurez de los procesos logísticos. Actualmente existen diversos modelos que permiten evaluar la madurez de los procesos, y sin embargo, no están orientados a los procesos logísticos, y su forma de evaluar las dimensiones del modelo, pueden presentar incertidumbres o ambigüedades. Objetivo— Proponer una metodología para evaluar la madurez de los procesos logísticos en Mipymes, mediante un sistema de inferencia difusa que apoye el proceso de toma de decisiones. Metodología— La metodología de investigación es de tipo cuantitativo-explicativo y el método es de carácter empírico-descriptivo, en donde a partir de entrevistas personales realizadas con expertos de diferentes áreas de la logística, se definen las reglas base del Sistema de Inferencia Difusa (FIS) que alimentan el modelo propuesto para evaluar el nivel de madurez de micro y pequeñas empresas en dos dimensiones de la gestión logística. Finalmente se realiza una prueba piloto para evaluar la efectividad y aplicabilidad del modelo. Resultados— Se propone un modelo de madurez empírico para la evaluación de los procesos logísticos en Mipymes. Este incluye un Sistema de Inferencia Difusa (FIS) para la evaluación de las dimensiones del modelo propuesto, basado en el criterio de tomadores de decisiones expertos. El modelo cuanta con una matriz para clasificar el desempeño logístico de la empresa según el resultado obtenido por el FIS. Para evaluar el desempeño del modelo se realiza una prueba piloto realizado a un grupo de tres Mipymes manufactureras. Conclusiones— El modelo de madurez soportado en la lógica difusa permitió soportar la incertidumbre y la ambigüedad dada por la calificación de la madurez de los procesos de la empresa. El sistema de inferencia difusa toma la ambigüedad, y con ayuda de las reglas del sistema de inferencia planteadas, brinda una evaluación objetiva y ágil de las dimensiones propuestas por el modelo de madurez. Finalmente, la metodología desarrollada permite llevar la experiencia de expertos al alcance de Mipymes.

Introduction— The efficient management of business logistics is a determining factor in the globalization and modernization of companies, especially for those classified as micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs). A first step in this regard to assess the current state of maturity of logistics processes. Currently there are various models that allow evaluating the maturity of the processes, however, they are not oriented to logistics processes, and their way of evaluating the dimensions of the model may be to present uncertainties or ambiguities. Objective— To propose a methodology to evaluate the maturity of logistics processes in MSMEs, through a fuzzy inference system that supports the decision-making process. Methodology— The research methodology is quantitativeexplanatory and the method is empirical-descriptive, where, based on personal interviews with experts from different areas of logistics, the basic rules of the Fuzzy Inference System (FIS) are defined that feed the proposed model to evaluate the level of maturity of micro and small companies in two dimensions of logistics management. Finally, a pilot test is carried out to evaluate the effectiveness and applicability of the model. Results— An empirical maturity model is proposed for the evaluation of the logistics processes of MSMEs. This model includes a Fuzzy Inference System (FIS) for evaluating the dimensions of the proposed model, based on the criteria of expert decision makers. The model has a matrix to classify the logistics performance of the company according to the result obtained by the FIS. To evaluate the performance of the model, a pilot test was carried out on a group of three manufacturing MSMEs. Conclusions— The maturity model supported by the fuzzy logic allowed to support the uncertainty and ambiguity given by the qualification of the maturity of the company’s processes. The fuzzy inference system took the ambiguity, and with the help of the rules of the inference system raised, it offered an objective and agile evaluation of the dimensions proposed by the maturity model. Finally, the methodology developed allows to bring the experience of experts to the reach of MSMEs.