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

Autores/as

  • Francisco J. Peña Veitía Empresa de desarrollo de software DESOFT
  • Elieser E. Bello Empresa de desarrollo de software DESOFT
  • Rafael Bello Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
  • Gheisa L. Ferreira Lorenzo Universidad Metropolitana del Ecuador
  • Ana M. García Pérez Empresa de desarrollo de software DESOFT

Palabras clave:

Lógica difusa, Indicadores claves de rendimiento, Sistema de inferencia borroso

Resumen

Las aplicaciones de inteligencia de negocio utilizan cada vez más técnicas de inteligencia artificial para realizar predicciones, manejar la incertidumbre e incidir en la toma de decisiones organizacionales. Este trabajo implementa un modelo de inferencia borroso que considera aspectos objetivos y subjetivos que caracterizan el desempeño de los procesos en las organizaciones, usando como términos de análisis el porcentaje de cumplimiento y el período de evaluación de cada indicador. Los resultados muestran evaluaciones más flexibles y cercanas a la realidad, proporcionando a los decisores información confiable sobre sus organizaciones.

 

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Biografía del autor/a

Francisco J. Peña Veitía, Empresa de desarrollo de software DESOFT

Empresa de desarrollo de software DESOFT

Elieser E. Bello, Empresa de desarrollo de software DESOFT

Empresa de desarrollo de software DESOFT

Rafael Bello, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas

Centro de Investigaciones de la Informática, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas

Gheisa L. Ferreira Lorenzo, Universidad Metropolitana del Ecuador

Universidad Metropolitana del Ecuador, Departamento de Ingeniería de Sistemas

Ana M. García Pérez, Empresa de desarrollo de software DESOFT

Empresa de desarrollo de software DESOFT

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Publicado

2024-12-20

Cómo citar

[1]
F. J. Peña Veitía, E. E. Bello, R. Bello, G. L. Ferreira Lorenzo, y A. M. García Pérez, «Modelo de inferencia borroso para el cálculo de indicadores claves de rendimiento», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 29, n.º 2, dic. 2024.

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