LOS INDICADORES DE CALIDAD EN LAS EMPRESAS DE SERVICIOS

INTRODUCCIÓN

Cuando se habla de empresas de servicios y de la evaluación y seguimiento de la calidad que prestan, en general, surge el inconveniente de establecer un lenguaje común a todos los sectores para la medición de la calidad en términos de satisfacción del cliente.

Esta imposibilidad de realizar evaluaciones comparadas de calidad y cantidad de prestaciones, se basa en la inexistencia de un conjunto de indicadores homogéneos que pongan de manifiesto el comportamiento de calidad de las empresas de un determinado sector.

De este modo, no resulta sencillo investigar al respecto de la evaluación del servicio ofrecido, no ya en diferentes sectores si no en diferentes empresas de un mismo sector. La falta del lenguaje común y la falta de consenso respecto a la definición de los diferentes términos asociados la calidad del servicio, hace imposible la fijación de unos buenos parámetros que ayuden a la elaboración de adecuados indicadores para la medida de calidad.

La consecuencia inmediata de este análisis es la necesaria creación de comités científicos sectoriales que definan, en reuniones de trabajo de consenso, los oportunos parámetros intrasectoriales de calidad como base para la elaboración de un conjunto básico de indicadores de la calidad dei servicio.

Con esta labor, se tendría recorrida una buena parte del camino en la mejora continua de la prestación de servicios que pasa por los tres pilares básicos de un sistema de indicadores, la evaluación, el seguimiento y la comparación de las actividades de los servicios proporcionados.

La generación de un sistema de indicadores sectorial cubre un amplio espectro de actividades, y por tanto, es posible que en las reuniones del comité científico no se consideren aspectos singulares de un determinado centro que desarrolle el servicio analizado.

Por ello, los sistemas de indicadores nunca se pueden considerar sistemas estáticos o cerrados ya que puede haber aspectos de calidad pendientes de consideración y aspectos que aún habiendo sido tratados y por la dificultad de su medición, requieren una revisión de los parámetros que lo cuantifican, pudiendo, en algunos casos, modificarse el indicador que inicialmente se había fijado para su evaluación.

2. INDICADORES. TIPOLOGÍAS.

Un indicador de calidad de una actividad de servicio, es una medida cuantitativa que refleja la cantidad de calidad que posee dicha actividad. Por tanto, sirve no sólo para evaluar un determinado aspecto de la calidad del servicio, si no para realizar un seguimiento de dicha medida a lo largo del tiempo y poder comparar la calidad asistencial bien en un mismo centro en diferentes periodos de tiempo (obtención de datos longitudinal), o entre diferentes centros de un mismo sector en el mismo periodo de tiempo (obtención de datos transversal).

La medición que permite obtener el indicador puede ser directa o indirecta.

La medición será directa si la información que proporciona el indicador atañe concretamente al aspecto de calidad que se pretende medir (por ejemplo, el tiempo medio de espera en una cola mide directamente la tardanza en el inicio de la prestación del servicio).'

Por el contrario, la medición será indirecta cuando la información que proporciona el indicador sólo está relacionada o vinculada con el aspecto de calidad que se evalúa (por ejemplo, el indice de ocupación hotelera mediría indirectamente la demanda del servicio).

En cualquier caso, los indicadores como medidas de aspectos de la calidad del servicio deben tener carácter sistemático (el protocolo de medición debe seguir siempre las mismas fases), normalizado (cualquier responsable de la medición debería obtener el mismo valor de la medida), homogéneo (las unidades de medida deben ser siempre las mismas y dicha medida siempre debe estar referida al mismo patrón poblacional, lo que le proporciona "universalidad") y continuo (en el sentido de replicación a lo largo del tiempo).

De este modo, los indicadores de calidad permiten evaluar y realizar un seguimiento de los diferentes aspectos de la calidad del servicio prestado y facilitan la comparación y el contraste entre diferentes servicios de un mismo sector o entre distintos periodos dentro del mismo servicio. Así, lo indicadores permiten obtener conclusiones acerca de la calidad de los servicios prestados.

Tipos de indicadores

Se presentan dos posibles tipologías:

Tipologia 1. Según la gravedad del suceso y el grado en que puede ser evitado:

Indicadores centinela o Indicadores de suceso.

Son aquellos que miden un suceso grave, indeseable y a menudo evitable. Su detección exige una investigación completa del seguimiento de la actividad asistencial (trazabilidad de la asistencia). Miden aspectos tan relevantes de la práctica que su resultado se expresa en términos absolutos, de modo que la sola aparición de un caso comporta un estudio a fondo del tema. Ejemplos pueden ser "muertes consecutivas a una anestesia local" o "descarrilamientos de un tren de cercanías".

Indicadores basados en índices o Indicadores de Referencia.

Miden sucesos que únicamente deben ser investigados si se comprueba una desviación significativa respecto a un valor de referencia o una tendencia a lo largo del tiempo que se aparta del umbral considerado aceptable en la misma institución o en centros o servicios similares. Miden aspectos de la práctica en los que se puede aceptar un cierto nivel de aparición del hecho. Un ejemplo podría ser "infección de la herida en suturas realizadas en urgencias" o "retrasos en la llegada del cercanías en periodo punta". En ambos procesos se puede esperar algún suceso como los descritos, pero seria alarmante que ocurrieran frecuentemente.

Tipología 2. Según el concepto que interese evaluar

Indicadores de demanda.

Miden la cantidad de solicitudes de asistencia que se presentan en el servicio (por ejemplo, número de clientes atendidos por cada mil habitantes y año). Estos valores tienen un valor informativo para poder establecer una comparación de la actividad del centro con otros servicios similares.

Indicadores de calidad de las actividades

Por ejemplo, tiempo medio de demora en la atención a los clientes. Dentro de estos indicadores, podemos distinguir dos tipos:

• Indicadores de proceso. Cuantifican aspectos del proceso de asistencia, desde su llegada y clasificación hasta su finalización. Estos indicadores miden el funcionamiento del servicio desde el punto de vista organizativo y de la calidad de los procesos (nos reflejan el cómo se hacen las cosas)

• Indicadores de resultado. Miden los resultados finales de las actividades asistenciales, es decir, lo que le pasa (o no le pasa) a un cliente después de haberle hecho (o no haberle hecho> algo. Informan por tanto de la calidad y capacidad técnica y resolutiva del servicio (cuantifican resultados de una actividad sin importar el cómo se ha realizado)

Además de las tipologías anteriores, podrían establecerse clasificaciones de indicadores alternativas. Por ejemplo, aquellos que evalúan actividades asistenciales desde un punto de vista estrictamente sectorial, con parámetros técnico-científicos (por ejemplo: la tasa de hemorragias cerebrales en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a fibrinolisis). Otros indicadores evalúan las actividades desde otros puntos de vista (por ejemplo, número de pacientes que reingresa en urgencias en las 48 siguientes al alta o proporción de salidas falsas en servicios de emergencia).

Asimismo, es necesario resaltar la importancia que tiene la construcción de Indicadores internos o inherentes a un servicio con el objeto de conocer y evaluar las características específicas del mismo.

Muchas veces, en la implantación de sistemas de indicadores de calidad, el primer paso es establecer indicadores de este tipo, pues reflejan hasta el grado deseado de profundidad el comportamiento del servicio y permiten establecer un seguimiento del mismo. Ulteriores pasos en la implantación del sistema, pasan por la creación de los ya mencionados comités científicos sectoriales, que aglutinan la información, a menudo menos homogénea, de los indicadores internos, con objeto de poder establecer comparativas de carácter "universal".

3. CREACIÓN Y CONTROL DE INDICADORES. SISTEMAS DE MONITORIZACIÓN.

Dentro de las técnicas de mejora de calidad en el proceso asistencial, podemos destacar, entre otros: El Ciclo PDCA o rueda de Deming y los sistemas de monitorización.

El ciclo PDCA

El ciclo PDCA define un proceso metodológico elemental, aplicable en cualquier campo de actividad, con el fin de asegurar la mejora continua de los procesos llevados a cabo en dicha actividad. Una empresa u organización capaz de aplicar sistemáticamente este método de mejora continua a todas las actividades de la misma obtendrá una considerable mejora en sus resultados en un corto periodo de tiempo.

El ciclo PDCA consta de 4 fases

• PLAN (Planificar): Decidir objetivos y metas, estableciendo los métodos adecuados, técnicas, responsables y programas. Consiste en planificar a conciencia aquello que se desea mejorar (qué quiero, cuánto quiero, quién lo va a hacer, dónde se va a hacer, cómo se va a hacer y cuánto nos va a costar).

• DO (Hacer): Llevar a cabo lo que se ha planificado en la fase anterior, efectuando la oportuna formación y adiestramiento de los empleados.

• CHECK (Comprobar): Comparar los resultados obtenidos en la fase DO con los objetivos que se habían previsto en la fase PLAN. Si no se han alcanzado los objetivos deseados, debe comenzar de nuevo la fase de planificación.

• ACT (Actuar): Extraer conclusiones basándose en la experiencia adquirida en la fase de verificación, y establecer nuevas propuestas hasta que la mejora se ha implantado y el proceso se ha consolidado. Se deben tomar las decisiones correspondientes en lo referente a acciones correctivas, acciones preventivas y estandarización.

LOS 14 PUNTOS DE DEMING

1. Crear constancia en el propósito de mejorar el producto y el servicio.	La innovación requiere fe en el futuro
2. Adoptar la nueva filosofía.	La Calidad Total es una filosofía de toda la empresa
3. Dejar de depender de la inspección masiva para lograr calidad.	La calidad no se produce por la inspección sino por el mejoramiento del proceso.
4. Acabar con la práctica de adjudicar contratos de compras, basándose exclusivamente en el precio.	El mejoramiento continuo de un sistema puede ser alcanzado si los proveedores son capaces de rendir un nivel de calidad predecible
5. Mejorar constante y continuamente todos los procesos de planificación, producción y servicio.	Incorporar la calidad durante la etapa del diseño.
6. Instituir la capacitación en el trabajo.	La industria necesita desesperadamente fomentar el trabajo en equipo.
7. Instituir el liderazgo.	Ser entrenador no policía

8. Desechar el miedo.	Las pérdidas económicas a causa del temor son impresionantes.
9. Derribar las barreras entre los departamentos.	Es mejor trabajar en equipo, trabajar todos para la empresa.
10. Eliminar los slogans, exhortaciones y metas para la mano de obra.	Los slogans nunca sirvieron a nadie para hacer un buen trabajo, pero sí generan frustraciones y resentimientos.
11. Eliminar los cupos numéricos.	Esta es una supervisión cruel
12. Derribar las barreras que impiden a las personas sentirse orgullosas de un trabajo bien hecho.	La posibilidad de que la gente esté orgullosa de su trabajo significa más para el trabajador que los gimnasios, campos de deporte o áreas de recreo.
13. Establecer un programa vigoroso de educación y reentrenamiento.	La preparación en técnicas estadísticas, sencillas pero poderosas, será necesaria en todos los niveles.
14. Tomar medidas para conseguir la transformación.	Ver ciclo Deming

Los sistemas de monitorización

Los sistemas de monitorización son aquellos que miden y evalúan, de forma periódica aspectos relevantes del servicio prestado mediante el uso de indicadores de calidad.

Para diseñar un sistema de monitorización, deben seguirse los siguientes pasos:

1. Dimensionar el servicio. Esta etapa consiste en relacionar todas las actividades que se realizan en un determinado ámbito según diferentes cauces.

2. Seleccionar de todos los aspectos tratados en el punto anterior, aquellos que se consideren más relevantes de cara a lograr mayor satisfacción en el cliente. En este punto se debe proceder a la priorización de las actividades relacionadas.

3. Identificar y Elaborar los indicadores correspondientes al apartado anterior. El indicador de calidad es la medida cuantitativa que se utiliza como guía para controlar y valorar la calidad de aspectos importantes de la práctica.

4. Iniciar las actividades sistemáticas de medida con obtención de resultados, comparación con los estándares establecidos y si el resultado está por debajo del estándar, actuar para mejorar.

Los sistemas de análisis de calidad en los servicios pueden ser abordados desde ambos puntos de vista. Así, la consecución de un sistema de monitorización puede partir directamente del estudio de las actividades realizadas comunmente en el servicio, de modo que al detectar lo más relevante y medirlo con los oportunos indicadores, podamos comprobar que lo básico se está haciendo bien; y no sólo eso, si no entrar desde este punto al ciclo PDCA al detectar una posibilidad de mejora en un determinado aspecto de calidad.

Sin embargo, también es posible entrar a un sistema de monitorización desde el ciclo PDCA. Así, una vez que se hayan seguido todas las fases del ciclo PDCA y comprobando mediante un estudio de reevaluación la mejora del aspecto tratado, se pueden determinan uno o dos indicadores para monitorizar periódicamente dicho aspecto y comprobar que continúa mejorando.

SISTEMAS DE TRABAJO

Por Posibilidades de mejora Por Sistemas de Monitorización

Dimensionado

Selección de aspectos relevantes

Elaboracion de Indicadores

Obtencion de resultados

LOGICA BORROSA

1. INTRODUCCIÓN

El objetivo último de este proyecto es establecer un índice de calidad general para los supermercados de Gijón.

Para ello se ha realizado una encuesta entre los clientes de estos supermercados.

Se han tratado los datos estadísticos mediante el programa de tratamiento de datos SPSS.

Una vez realizado este tratamiento se ha obtenido una serie de factores básicos indicadores del grado de satisfacción de los clientes.

Se han establecido IC - índices de calidad - particulares para cada uno de dichos factores.

Finalmente hemos tratado de aplicar la lógica fuzzy para llegar a una calificación de la satisfacción global de los clientes o lo que es lo mismo una indicación de la calidad global de dichos supermercados.

Una vez establecidas las líneas generales que se van a llevar a cabo en este proyecto, pasamos al desarrollo exhaustivo de cada una de las fases del mismo.

• 2. ENCUESTA

Para analizar el grado de satisfacción global de los clientes de los supermercados de Gijón se ha realizado una encuesta a 203 personas. Las cadenas de supermercados en las cuales se han realizado las encuestas son Alimerka, Aldi / Ifa, El Arbol, Más y Más, Oblanca y Champion.

La encuesta consistió en 16 preguntas a las que se pedía puntuar sobre una escala de 1 a 10 según el grado de acuerdo. Se ha optado esta calificación en lugar de la tradicional que sería de 1 a 7 para facilitar las respuestas de los clientes.

Así el cliente considera que el establecimiento donde acaba de realizar sus compras posee las características mencionadas en mayor medida, cuanto mayor sea la puntuación asignada en la correspondiente pregunta.

No hemos de olvidar que la medida de la calidad de un servicio pasa inequívocamente por el grado de satisfacción de sus clientes

Las cuestiones realizadas (por ser las más representativas de la calidad y diferenciación del servicio) fueron las siguientes:

¿El establecimiento informa adecuadamente de sus promociones?

¿En el establecimiento existen promociones interesantes?

¿El personal en contacto con el público es amable y servicial?

¿El precio de los productos de droguería y perfumería es más barato que en establecimientos similares?

¿El establecimiento se caracteriza por frescura/calidad en las secciones de frutas y verduras?

¿Las marcas que componen el surtido de la tienda son conocidas y de buena calidad?

¿El tiempo de espera en las cajas de salida es reducido?

¿Ofrece amplio surtido de tipos de productos y marcas?

¿Se caracteriza por su limpieza y buen funcionamiento?

¿El precio en los productos de alimentación y bebidas es más barato que en establecimientos similares?

¿La sección de carnicería y charcutería se caracteriza por su frescura y calidad?

¿Se ofrecen productos con buena relación precio-calidad?

¿La imagen exterior de la tienda (escaparate y fachada) es llamativa y agradable?

¿Garantiza la calidad de productos y admite devoluciones?

¿La sección de pescadería se caracteriza por sus productos frescos y de calidad?

¿Ofrece amplia variedad de servicios (teléfono, entrega a domicilio, pago aplazado, etc.)?

3. TRATAMIENTO DE LOS DATOS OBTENIDOS

Una vez recogidos los datos, hemos realizado un tratamiento estadístico de los mismos. Para ello hemos utilizado el programa de tratamiento de datos SPSS.

El primer punto fue obtener la media de las puntuaciones obtenidas para cada pregunta. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla.

Número Pregunta	Valor medio
1	6,335
2	8,7586
3	7,665
4	5,9015
5	7,9803
6	8,2956
7	7,2759
8	7,5862
9	7,3941
10	8,5025
11	8,5468
12	6,665
13	7,7192
14	8,1232
15	7,2365
16	7,532

Estos datos serán una base fundamental para la futura determinación del valor de los índices de calidad para cada pregunta.

Teniendo en cuenta que se va a realizar con estos datos una aplicación de la lógica fuzzy, era necesario reducir el número de factores a tener en cuenta.

Dado que no queríamos prescindir de información, decidimos agrupar los factores estudiados según el grado de similitud entre ellos.

Para ello nos apoyamos de nuevo en el programa de tratamiento de datos SPSS, realizando un Análisis Factorial. Obtuvimos de este modo 5 factores globales definidos tal y como se muestra a continuación:

• Merchandising: incluye los siguientes subfactores:

• Imagen agradable (cuestión 13)

• Limpieza y buen funcionamiento (cuestión 9)

• Amplia variedad de servicios (cuestión 16)

• Amplio surtido (cuestión 8)

• Tiempo de espera en caja reducido (cuestión 7)

• Precio: incluye los siguientes subfactores:

• Precio droguería y perfumería (cuestión 4)

• Precio alimentación y bebidas (cuestión 10)

• Garantías (diferenciación): incluye los siguientes subfactores:

• Marcas conocidas y de calidad (cuestión 6)

• Garantía y devoluciones (cuestión14)

• Personal amable y servicial (cuestión 3)

• Relación precio- calidad (cuestión 12)

• Calidad: incluye los siguientes subfactores:

• Frescura carnicería y charcutería (cuestión 11)

• Calidad y frescura en pescadería (cuestión 15)

• Frescura en fruta y verdura (cuestión 5)

• Promociones: incluye los siguientes subfactores:

• Información promociones (cuestión 1)

• Promociones interesantes (cuestión 2)

4. ELABORACION DE LOS INDICES DE CALIDAD

Una vez llegado a este punto las cuatro personas que componemos el círculo de calidad que elabora este proyecto, nos hemos reunido para realizar un braimstorming que nos permitiera determinar algunos puntos clave.

En primer lugar se determinó el valor objetivo a conseguir para cada uno de los factores considerados. Así por ejemplo se consideró que el valor objetivo a alcanzar en la “frescura de la carnicería y charcutería” era de un 9 sobre 10 por ser esta una característica fundamental en los supermercados; sin embargo la puntuación objetivo a alcanzar en el “precio de la droguería y perfumería” fue considerado de menor importancia y se marcó su valor objetivo en un 4 sobre 10.

Sin embargo no todos los factores considerados afectan del mismo modo a la satisfacción general del cliente, de este modo se plantea la necesidad de establecer una ponderación de los factores considerados. Para facilitar esta tarea se desglosó en dos fases. En una primera fase se numeraron los factores por orden decreciente de participación en el indicador final. De este modo el de menor participación quedó señalado con un 1 y el de mayor participación con un 16. Durante la segunda fase se establecieron ya los porcentajes de participación para cada uno de los factores en forma de tanto por uno.

Una vez conocidos el valor objetivo de cada uno de los factores y la participación en la satisfacción global del cliente en cada uno de ellos, el paso siguiente era determinar el índice de calidad de cada factor y posteriormente el índice ponderado.

La forma de determinar el índice de calidad fue el siguiente:

• Si la puntuación media obtenida en la encuesta es mayor que el valor objetivo, el índice de calidad tendrá valor 100.

• Si la puntuación media obtenida en la encuesta es menos que el valor objetivo, el valor del índice de calidad responde a la fórmula
  

Una vez determinados los índices de calidad para cada factor, basta con multiplicar este índice por la participación del factor en la satisfacción general del cliente para obtener el índice de calidad ponderado.

En la siguiente tabla se muestran detalladamente todos los resultados obtenidos.

	Factor a estudio	N	Valor medio	Valor objetivo
1	Precio alimentación y bebidas	203	6,335	6
2	Personal amable y servicial	203	8,7586	8
3	Frescura carnicería y charcutería	203	7,665	9
4	Precio droguería y perfumería	203	5,9015	4
5	Frescura fruta y verdura	203	7,9803	9
6	Garantía y devoluciones	203	8,2956	5
7	Imagen agradable	203	7,2759	6
8	Información promociones	203	7,5862	6
9	Promociones interesantes	203	7,3941	6
10	Limpieza y buen funcionamiento	203	8,5025	9
11	Marcas conocidas y de calidad	203	8,5468	6
12	Calidad y frescura pescadería	203	6,665	9
13	Relación precio calidad	203	7,7192	5
14	Amplio surtido	203	8,1232	6
15	Tiempo espera en caja reducido	203	7,2365	8
16	Amplia variedad de servicios	203	7,532	6

	Participación en la satisfacción global	IC	IC ponderado
1	0,2	100	20
2	0,01	100	1
3	0,15	85,16666667	12,775
4	0,01	100	1
5	0,1	88,67	8,867
6	0,01	100	1
7	0,01	100	1
8	0,01	100	1
9	0,01	100	1
10	0,025	94,47222222	2,361805556
11	0,01	100	1
12	0,08	74,05555556	5,924444444
13	0,3	100	30
14	0,025	100	2,5
15	0,04	90,45625	3,61825
16	0,01	100	1
	1		94,0465

Con el objetivo anteriormente citado de realizar posteriormente una aplicación de la lógica borrosa a este problema, se han reducido los 16 factores a 5 factores generales.

Hemos realizado una tabla de índices de calidad para los cinco factores globales, tal y como se muestra a continuación.

	Factor a estudio	N	Valor medio	Valor objetivo
I	MERCHANDISING	203	7,73	7
II	PRECIO	203	6,11	5
III	GARANTIAS	203	8,3	6
IV	CALIDAD	203	7,4	9
V	PROMOCIONES	203	7,5	6

	Participación en la satisfacción global	IC	IC ponderado
I	0,11	100	11
II	0,21	100	21
III	0,33	100	33
IV	0,33	82,2	27
V	0,02	100	2
	1		94

Grupo	Parámetro	Factor de ponderación	Valor objetivo	Valor real	IC	IC ponderado
Merchandising	Imagen agradable	0.01	6	7.2759	100	1
	Limpieza y buen funcionamiento	0.025	9	8.5025	9.4	2.35
	Amplia variedad servicios	0.01	6	7.5320	100	1
	Amplio surtido	0.025	6	8.1232	100	2.5
	Tiempo espera caja reducido	0.04	8	7.2365	90	3.6
Precio	Precio droguería perfumería	0.01	4	5.9015	100	1
	Precio alimentación y bebidas	0.2	6	6.3350	100	20
Garantía (diferenciación)	Marcas conocidas y de calidad	0.01	6	8.5468	100	1
	Garantía y devoluciones	0.01	5	8.2956	100	1
	Personal amable y servicial	0.01	8	8.7586	100	1
	Relación precio-calidad	0.3	5	7.7192	100	30

Grupo	Parámetro	Factor de ponderación	Valor objetivo	Valor real	IC	IC ponderado
Calidad	Frescura carnicería y charcutería	0.15	9	7.6650	85	12.75
	Frescura pescadería	0.08	9	6.6650	74	5.92
	Frescura fruta y verdura	0.1	9	7.9803	88	8.8
Promociones	Información promociones	0.01	6	7.5862	100	1
	Promociones interesantes	0.01	6	7.3941	100	1
Total IGC		1				93.92

5. PASOS PREVIOS A LA APLICACIÓN DE LA LOGICA BORROSA

Fuzzyficación de las entradas

El primer paso consiste en determinar para las entradas, el grado en que cada una pertenece a los conjuntos fuzzy apropiados (según los antecedentes de las reglas) mediante la oportuna función de pertenencia.

La entrada de este proceso, para cada variable de entrada, es siempre un valor numérico “crisp” limitado al universo de discurso de dicha variable (en nuestro caso, para las cuatro variables de entrada el rango de los valores permitido es [0 , 10]).

Las salidas de este proceso de fuzzyficación serán los grados de pertenencia fuzzy que, para los valores de entrada, genera la función de pertenencia involucrada (que siempre estarán comprendidos en el intervalo [0 , 1]).

Así el proceso de fuzzyficación no hace otra cosa que evaluar las funciones de pertenencia: obtención de los grados de pertenencia para los valores crisp de entrada.

En nuestro caso tendremos las cinco entradas (inputs) que van a afectar a nuestra decisión: Merchandising, Precio, Garantías, Calidad y Promociones. Son como se puede observar los factores generales obtenidos mediante análisis factorial a partir de los 16 factores iniciales.

Para determinar los rangos y las etiquetas de cada una de estas variables, se ha reunido de nuevo el círculo de calidad que realiza este proyecto y mediante un brainstorming, se ha llegado a las decisiones siguientes:

Se decide establecer para cada variable de entrada tres etiquetas: malo, regular y bueno.

Es determinante el valor en que la variables empieza a ser considerada buena en un 100%. Este valor está determinado por el valor objetivo que se pretende alcanzar para cada uno de los factores. Estos valores han sido tomados de los valores objetivo determinados en apartados anteriores.

	Factor a estudio	Valor objetivo
I	MERCHANDISING	7
II	PRECIO	5
III	GARANTIAS	6
IV	CALIDAD	9
V	PROMOCIONES	6

Se ha decidido que la forma de las etiquetas que más se adapta a las características de nuestro caso es la trapezoidal.

El resto de los valores límite de las etiquetas de cada input han sido determinados de forma consensuada basándose en la información de los apartados anteriores.

• Aplicación de los operadores fuzzy en los antecedentes

Para todas las reglas y una vez que las entradas han sido fuzzyficadas, sabremos el grado de certeza con que se cumple cada parte del antecedente, esto es el grado de certeza de cada etiqueta.

Si el antecedente de una determinada regla tiene más de una etiqueta, se aplicarán los grados de certeza de cada una, el/los operadores fuzzy relativos a la mencionada regla. De este forma, se obtiene el grado de certeza global del antecedente de esa regla, que será el que se aplique a la parte conclusiva de la misma.

Así los operadores fuzzy se aplican a los grados de certeza de todas las etiquetas de un antecedente para obtener el grado de certeza global de dicho antecedente.

Los operadores fuzzy utilizados en este caso concreto, serán especificados posteriormente durante el desarrollo y aplicación de la lógica fuzzy para el cálculo del indicador de calidad general para los supermercados de Gijón.

• Método de implicación

Antes de aplicar el método de aplicación, debemos prestar atención al peso asociado a cada regla. Cada regla lleva asociado un peso (un número entre 0 y 1) que se aplicará el grado de verdad global de cada antecedente. En nuestro caso, hemos supuesto que todas las reglas tienen la misma relevancia (el mismo peso “1”), por lo que este proceso no afectará al método de aplicación. En el caso de que las reglas no tengan el mismo peso deben convertirse los grados de verdad globales obtenidos en el paso 2º, multiplicándolos por los pesos relativos de cada regla.

El método de implicación es el encargado de transferir el grado de cumplimiento del antecedente (partiendo de un número crisp) al consecuente (obteniendo un conjunto fuzzy). Y esto para todas las reglas del sistema.

• Agregación de los consecuentes

Cuando ya hemos obtenido los consecuentes de cada regla para todas las variables de salida que existan (en nuestro caso sólo hay una), hemos de agrupar todas las salidas que para una misma variable nos dan las diferentes reglas (con objeto de obtener el conjunto fuzzy agregado de cada variable de salida). Así estaremos preparados para obtener un único valor crisp para cada variable de salida, una vez defuzzyficados los resultados.

El proceso de agregación sólo ocurre una vez para cada variable de salida. Las entradas necesarias para realizar la agregación son los consecuentes truncados de cada regla, obtenidos en el paso de implicación. La salida del proceso de agregación es un conjunto fuzzy “agregado” para cada variable de salida.

El método de agregación es conmutativo; esto es, no importa el orden en que se ejecuten las reglas.

• Defuzzyficación

La entrada en el proceso de defuzzyficación, son los conjuntos fuzzy “agregados” de cada variable, obtenidos en el paso anterior. La salida será un valor simple “crisp” para cada variable de salida (en nuestro caso tan sólo una). Sin embargo, cada uno de estos valores ha recogido la incertidumbre de todo el proceso de decisión.

El método de defuzzyficación más conocido es el cálculo del centroide, que devuelve la abscisa del centro de gravedad del conjunto de salida. Es el que se utilizará en este proyecto.

En el toolbox hay predefinidos 5 métodos de defuzzyficación: centroide, bisector, media de máximos, mayor de máximos y menor de máximos.

A continuación pasaremos a realizar la aplicación de la lógica borrosa a nuestro caso concreto para la obtención de un indicador de calidad para los supermercados gijoneses.

• 6. DIFUSO DE LA CALIDAD DE UN SUPERMERDADO USANDO LA TOOL DE MATLAB: “CONTROL FUZZY”

• Pantalla principal del editor fis

Como se puede observar el controlador difuso tiene cinco entradas; merchandising, precio, garantía, calidad, y promoción; una salida calidad_supermercado y sesenta reglas.

Se ha elegido método de adicción e implicación mínimo para dar prioridad a detectar la no calidad frente a la calidad.

El método de defusificación elegido es el del cálculo del centroide del área resultante.

• Pantallas de las funciones de pertenencia de las entradas

• Vamos a analizar la pantalla de la entrada merchandising

Como se puede observar se han elegido tres funciones de pertenencia con forma trapezoidal (trapmf) cuyos nombres son: malo, regular, bueno.

Los parámetros de cualquier función se pueden obtener (o modificar si fuera preciso) haciendo clic sobre ella en la gráfica membership function plots (gráfico de funciones de pertenencia) y actuando sobre el cuadro params. en la pantalla se pueden apreciar los parámetros de la función de pertenencia trapezoidal regular.

La variable merchandising puede tomar valores comprendidos entre 0 y 10. (Rango:[0 10]).

Si fuera necesario añadir una nueva función de pertenencia a la entrada se procedería actuando sobre submenu “add mfs” que se encuentra en el menú “edit” de la barra de herramientas.

De forma análoga se pueden analizar las pantallas de las cuatro restantes entradas:

• Pantalla de las funciones de pertenencia de la salida calidad del supermercado

La salida calidad del supermercado tiene un rango similar a las entradas pero dispone de dos funciones de pertenencia mas: pésimo, y excelente lo que nos proporciona una mayor sensibilidad en el análisis.

• Editor de reglas (rule editor)

Para acceder a esta pantalla hay que actuar sobre el submenu “edit rules” que se encuentra en el menu “view” de la barra de herramientas (*)

• Pantalla visor de reglas

A esta pantalla se accede actuando sobre el submenu “view rules” del menu “view”.

Esta gráfica permite apreciar como tiene lugar la interpretación de las reglas de forma que a partir de cuatro entradas numéricas se obtiene una salida tambien numérica.

En el ejemplo se introducen las entradas merchandising = 1; precio = 1; garantia = 6; calidad = 9; promoción = 7; escribiendo [1 1 6 9 7] en el cuadro input.

Pulsando enter tiene lugar la interpretación de todas las reglas y defusificación del resultado a un valor numérico

• Listado del fichero supermercados.fis.

[system]

name='supermercados'

type='mamdani'

version=2.0

numinputs=5

numoutputs=1

numrules=60

andmethod='min'

ormethod='max'

impmethod='min'

aggmethod='max'

defuzzmethod='centroid'

[input1]

name='merchand'

range=[0 10]

nummfs=3

mf1='malo':'trapmf',[-4.5 -0.5 1.75 4.5]

mf2='regular':'trapmf',[0.526 4.53 5.53 9.53]

mf3='bueno':'trapmf',[5.5 7.4 10.5 14.5]

[input2]

name='precio'

range=[0 10]

nummfs=3

mf1='malo':'trapmf',[-4.5 -0.5 0.5 3.3]

mf2='regular':'trapmf',[0.5 3.37 4.94 7.5]

mf3='bueno':'trapmf',[4.48 5.9 10.5 14.5]

[input3]

name='garantia'

range=[0 10]

nummfs=3

mf1='malo':'trapmf',[-4.5 -0.5 0.5 2.88]

mf2='regular':'trapmf',[0.5 2.83 4.18 6.35]

mf3='bueno':'trapmf',[4.21 5.12 10.5 14.5]

[input4]

name='calidad'

range=[0 10]

nummfs=3

mf1='malo':'trapmf',[-4.5 -0.5 0.5 4.5]

mf2='regular':'trapmf',[0.5 4.5 5.5 9.5]

mf3='bueno':'trapmf',[5.53 9 10.5 14.5]

[input5]

name='promoción'

range=[0 10]

nummfs=3

mf1='malo':'trapmf',[-4.5 -0.5 0.5 3.02]

mf2='regular':'trapmf',[0.024 2.7 4.63 6.93]

mf3='bueno':'trapmf',[4.52 6 10.5 14.5]

[output1]

name='calidadsuper'

range=[0 10]

nummfs=5

mf1='pesimo':'trapmf',[-2.25 -0.25 0.25 2.25]

mf2='malo':'trapmf',[0.25 2.25 2.75 4.75]

mf3='regular':'trapmf',[2.75 4.75 5.25 7.25]

mf4='bueno':'trapmf',[5.28 7.28 7.78 9.78]

mf5='excelente':'trapmf',[7.75 9.75 10.25 12.25]

[rules]

1 1 1 1 1, 1 (1) : 1

3 3 3 3 3, 5 (1) : 1

1 1 1 1 0, 2 (1) : 1

1 1 1 0 1, 2 (1) : 1

1 1 0 1 1, 2 (1) : 1

1 0 1 1 1, 2 (1) : 1

0 1 1 1 1, 2 (1) : 1

3 3 3 3 0, 4 (1) : 1

3 3 3 0 3, 4 (1) : 1

3 3 0 3 3, 4 (1) : 1

3 0 3 3 3, 4 (1) : 1

0 3 3 3 3, 4 (1) : 1

1 1 0 0 0, 2 (1) : 1

1 0 1 0 0, 2 (1) : 1

1 0 0 1 0, 2 (1) : 1

1 0 0 0 1, 2 (1) : 1

0 1 1 0 0, 2 (1) : 1

0 1 0 1 0, 2 (1) : 1

0 1 0 0 1, 2 (1) : 1

0 0 1 1 0, 2 (1) : 1

0 0 1 0 1, 2 (1) : 1

0 0 0 1 1, 2 (1) : 1

3 3 0 0 0, 4 (1) : 1

3 0 3 0 0, 4 (1) : 1

3 0 0 3 0, 4 (1) : 1

3 0 0 0 3, 4 (1) : 1

0 3 3 0 0, 4 (1) : 1

0 3 0 3 0, 4 (1) : 1

0 3 0 0 3, 4 (1) : 1

0 0 3 3 0, 4 (1) : 1

0 0 3 0 3, 4 (1) : 1

0 0 0 3 3, 4 (1) : 1

2 2 0 0 0, 3 (1) : 1

2 0 2 0 0, 3 (1) : 1

2 0 0 2 0, 3 (1) : 1

2 0 0 0 2, 3 (1) : 1

0 2 2 0 0, 3 (1) : 1

0 2 0 2 0, 3 (1) : 1

0 2 0 0 2, 3 (1) : 1

0 0 2 2 0, 3 (1) : 1

0 0 2 0 2, 3 (1) : 1

0 0 0 2 2, 3 (1) : 1

1 1 1 0 0, 2 (1) : 1

1 1 0 1 0, 2 (1) : 1

1 1 0 0 1, 2 (1) : 1

1 0 1 1 0, 2 (1) : 1

1 0 1 0 1, 2 (1) : 1

0 0 1 1 1, 2 (1) : 1

2 2 2 0 0, 3 (1) : 1

2 2 0 2 0, 3 (1) : 1

2 2 0 0 2, 3 (1) : 1

2 0 2 2 0, 3 (1) : 1

2 0 2 0 2, 3 (1) : 1

0 0 2 2 2, 3 (1) : 1

3 3 3 0 0, 4 (1) : 1

3 3 0 3 0, 4 (1) : 1

3 3 0 0 3, 4 (1) : 1

3 0 3 3 0, 4 (1) : 1

3 0 3 0 3, 4 (1) : 1

0 0 3 3 3, 4 (1) : 1

Indicadores de Calidad - Sector Servicios Introducción

1

9

Indicadores de Calidad - Sector Servicios Tipologías

Indicadores de Calidad - Sector Servicios Rueda de Deming

Lógica Fuzzy - Introducción

62

Encuesta

Indices Calidad

Indicadores de Calidad - Sector Servicios Monitorización

PLAN

ACT

CHECK

DO

Si

Si

Ciclo de Mejora

MEJORAR

No

Ciclo de Control

No

FIG.1.PANTALLA PRINCIPAL DEL EDITOR FIS




FIG.2 :FUNCIONES DE PERTENENCIA DE MERCHANDISING

FIG.3 :FUNCIONES DE PERTENENCIA DE PRECIO

FIG.4 :FUNCIONES DE PERTENENCIA DE GARANTIA

FIG.5 :FUNCIONES DE PERTENENCIA DE CALIDAD

FIG.6 :FUNCIONES DE PERTENENCIA DE PROMOCION