| Revista: | Ingenierías (Nuevo León) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000272502 |
| ISSN: | 1405-0676 |
| Autors: | Sánchez Peña, Matilde Luz1 Villarreal Marroquín, M. Guadalupe Cabrera Ríos, Mauricio |
| Institucions: | 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Monterrey, Nuevo León. México |
| Any: | 2008 |
| Període: | Ene-Mar |
| Volum: | 11 |
| Número: | 38 |
| Paginació: | 52-59 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, analítico |
| Resumen en español | El Análisis Envolvente de Datos ha sido utilizado exitosamente en la manufactura para resolver problemas de optimización multicriterio. Su planteamiento, sin embargo, requiere de gran cantidad de datos y de software especializado de optimización. Esto impacta negativamente el costo de este tipo de proyectos. El optimizador disponible en MS Excel ha sido utilizado en estos casos analizando todos los datos por partes. Aunque factible, su utilización requiere resolver una gran cantidad de problemas de optimización. Se ha utilizado el agrupamiento de datos por métodos estadísticos para reducir el número de problemas de optimización, pero también se deterioró la fidelidad de la frontera eficiente encontrada. En este trabajo se intenta mejorar esta debilidad seleccionando mejores puntos representativos por grupo y se exploran algunas ideas para discriminar datos para reducir el tamaño inicial de los problemas |
| Resumen en inglés | Data Envelopment Analysis has been succesfully used in manufacturing to solve multiple criteria optimization problems. However, its use implies the analysis of large amounts of data and especialized optimization software. The latter negative impacts the cost of this kind of projects. Ms Excel's optimizer has been explored to be used in these cases, by analizing the data in a subgroup-by-subgroup basis. Althought it is a feasible idea, the number of optimization problems to be solved is quite large. Data clustering through statistical techniques has been tried, resulting in considerably fewer optimization problems to be solved but with a loss of the fidelity of the efficient frontier. In this work, an improvement of the fidelity of the efficient frontier is sought after through the selection of better representative points per group and some ideas on data discrimination to make the problems smaller are explored |
| Disciplines | Matemáticas |
| Paraules clau: | Matemáticas aplicadas, Multicriterio, Agrupamiento, Datos, Análisis envolvente de datos |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Multicriteria analysis, Clustering, Data, Data envelopment analysis |
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