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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
DIRECTORIO DE GOBIERNO
Adrián López SolísSecretario de Gobierno
Carlos Maldonado MendozaSecretario de Finanzas y Administración
Silvia Estrada Esquivel Secretaria de Contraloría
Juan Bernardo Corona Martínez Secretario de Seguridad Pública
Antonio Soto SánchezSecretario de Desarrollo Económico
Claudia Chávez LópezSecretaria de Turismo
Francisco Huergo Maurín Secretario de Desarrollo Rural y Agroalimentario
José Juan Domínguez LópezSecretario de Comunicaciones y Obras Públicas
Ricardo Luna GarcíaSecretario de Medio Ambiente, Recursos Naturales y
Cambio Climático
Sergio Adem ArguetaSecretario de Desarrollo Territorial, Urbano
y Movilidad
Alberto Frutis Solís Secretario de Educación
Silvia María Concepción Figueroa ZamudioSecretaria de Cultura
Silvia Hernández CapiSecretaria de Salud
Miriam Tinoco SotoSecretaria de Política Social
Martín García AvilésSecretario de Pueblos Indígenas
José Luis Gutiérrez PérezSecretario del Migrante
Ma. Fabiola Alanis SámanoSecretaria de Igualdad Sustantiva
y Desarrollo de las Mujeres Michoacanas
José Martín Godoy CastroProcurador General de Justicia
Victor Lichtinger WaismanCoordinador General de Gabinete y Planeación
José Luis Montañez Espinosa Secretario de Innovación, Ciencia
y Desarrollo Tecnológico
Miguel Alonso OlamendiSecretario Particular
Jessica Rosalba Rosales SánchezSecretaria Privada
Jesús Melgoza VelázquezSecretario Técnico
Guillermo Rizo HernándezCoordinador de Asesores
Silvano Aureoles ConejoGobernador Constitucional del Estado de Michoacán
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
DIRECTORIO SICDET
José Luis Montañez EspinosaSecretario de Innovación, Ciencia y Desarrollo Tecnológico
María Piedad Trujillo García Asesora
Guadalupe Juan Carlos Corona Suazo Asesor
América Paola De Jesús Zuluaga Departamento de Vinculación
Omar Jaimes BritoDepartamento de Estadística
Araceli López Valdez Departamento de Difusión y Divulgación
Mariana Ortíz Andrade Departamento de Desarrollo Tecnológico
Norma Elisa Valencia Farías Departamento de Desarrollo Científico
Jesús Giovanni Medina García Departamento de Fomento de las Ciencias Sociales
y Humanidades
Nubia Lizbeth García PérezDepartamento para la Innovación
María Teresa Martínez Sánchez Departamento de Emprendimiento
y Prospectiva de Mercados
Emerson Adrián Lua García Departamento para la Cultura de
la Innovación Empresarial
Mayra Muñoz SuárezDepartamento de Recursos Financieros
Abraham Paz Silva Departamento de Recursos Humanos y Materiales
Pedro Mata VázquezSubsecretario de Innovación, Ciencia y Tecnología
Luis Antonio Arciga Anzo Secretario Particular
Rubén Ignacio Pedraza Barrera Secretario Técnico
Gaspar Efraín Guzmán SánchezDirector de Vinculación
José Rodríguez FloresDirector de Ciencia y Desarrollo Tecnológico
Rubén Salazar JassoDirector de Innovación
María Natividad Palominos MarilesDelegada Administrativa
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentesCuadernos de Divulgación Científica y Tecnológica de la Secretaría de Innovación, Ciencia y Desarrollo Tecnológico de Michoacán.Serie 2017, cuaderno número 2
Noel Enrique Rodríguez Maya, Instituto Tecnológico de ZitácuaroEverardo Marín Maya, Instituto Tecnológico de ZitácuaroJosé Roberto Jiménez Echeverría, Instituto Tecnológico de Zitácuaro
Primera Edición: Marzo del 2017D.R. Secretaría de Innovación, Cienciay Desarrollo Tecnológico de Michoacán (SICDET).Calzada Juárez No. 1446, Villa Universidad. C.P. 58060,Morelia, Michoacán, México.http://sicdet.michoacan.gob.mx/
Reserva de derechos al uso exclusivo: 04 - 2016 - 120712363600 - 203ISBN de la serie: En trámite ISBN del cuaderno: En trámite
Coordinación general:Dr. José Luis Montañez EspinosaSecretario de Innovación, Ciencia y Desarrollo Tecnológico
Coordinación editorial:Gaspar Efraín Guzmán SánchezDirector de Vinculación
Edición y Corrección de estilo:Francisco Valenzuela Martínez
Diseño editorial y formación:Areli Vázquez Ferreira
Las opiniones expresadas en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente representan la opinión de la SICDET. Se autoriza la reproducción parcial o total, siempre y cuando se cite la fuente de referencia.
Editado por la Secretaría de Innovación, Ciencia y Desarrollo Tecnológico de Michoacán.
Edición digital albergada en los espacios oficiales de la SICDET. Se permite su descarga para fines de consulta académica.
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
La vida moderna, ante la falta de recursos
y la sobrepoblación, presenta muchos retos
en diferentes aspectos; por ejemplo, con
frecuencia nos preguntamos: ¿cómo hacemos
para ahorrar al máximo el uso del combustible
de nuestro automóvil?, ¿de qué manera
podemos utilizar la menor cantidad de energía
eléctrica en nuestros hogares?, ¿cuál es la
cantidad idónea de material que requerimos
para construir una escalera de madera?,
¿cuántos kilos de verdura y fruta debemos
de comprar de tal manera que las podamos
consumir sin que se desperdicien? Podemos
generalizar los cuestionamientos anteriores
en dos preguntas: ¿cómo podemos disminuir
los gastos? o ¿cómo podemos aumentar
los beneficios? Una de las herramientas que
estudia las diferentes formas en que podemos
dar solución a este tipo de preguntas es la
disciplina denominada optimización (mejora).
ARCHIVO
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
www.thiomucase.es
El concepto de mejora se puede definir como la disciplina
que se encarga de encontrar, dado un problema susceptible
de optimizar, la mejor solución dentro de un conjunto de
soluciones posibles; por ejemplo, dado el problema de
encontrar la cantidad exacta de cada color básico de pintura
para crear un color en particular, encontrar entre todas las
formas de mezclar los diferentes colores de pintura (soluciones)
y seleccionar aquella mezcla en donde podamos disminuir
la cantidad de pintura usada o maximizar la cantidad de
dinero que podamos ganar por la venta del producto. En
el caso de la construcción de una escalera de madera, la
primera actividad que se requiere realizar es la compra de los
materiales; debemos de comprar la cantidad correcta de
madera, de clavos, de pegamento, etc. Si compramos una
cantidad menor de lo requerido, además de gastar el tiempo
y el costo de traslado, seguramente no tendremos el precio
preferible por la compra de madera en volumen; lo mismo pasa
con los demás materiales.
En cambio, si compramos la
cantidad exacta, estaremos
ahorrando tiempo, dinero y
seguramente tendrá mejor
mano de obra (dado que se
tienen todos los materiales).
En este problema, la
interrogante sería, cómo
sabemos la cantidad correcta
de material; dar respuesta a
esta pregunta es de lo que se
encarga la mejora.
Como mencionamos
anteriormente, con el uso
de la disciplina de mejora
podemos encontrar,
entre otras posibilidades,
las soluciones de menor
costo o de mayor utilidad,
según el problema. En la
literatura existe una cantidad
inmensa de herramientas
o técnicas de mejora, las
cuales podemos agrupar
en dos tipos: las técnicas
tradicionales y las técnicas
inteligentes. Por un lado,
las tradicionales emplean
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
https://asolengin.wordpress.com
mecanismos tomados de las matemáticas
para tratar de encontrar la mejor solución,
mientras que el otro tipo de técnica usa
mecanismos ‘inteligentes’ tomados de la
naturaleza por medio de los cuales guían en
la búsqueda para encontrar la mejor solución.
En los dos casos, para resolver un problema
de mejora, se requiere lo siguiente:
a) El planteamiento del problema de mejora.
Este se plantea como relaciones que existen
entre los elementos que cambian (variables) en
el problema, es decir, se describe el problema
mediante una expresión matemática para
determinar las relaciones entre las variables
(independientes y dependientes).
b) Establecer las reglas que deben de tomar
en consideración las soluciones encontradas
para decidir cuáles soluciones son válidas y
cuáles no; y…
c) Determinar cuáles son los límites en donde
se realizará la búsqueda, es decir, definir los
valores máximo y mínimo de las variables.
Herramientas de mejora: Tradicionales vs Inteligentes
Las herramientas tradicionales hacen uso de
técnicas tomadas de las matemáticas para
resolver los problemas de mejora. Algunas de
sus ventajas son: las soluciones encontradas
son precisas (exactas) y son mecanismos
bastante confiables. Entre sus principales
desventajas se tiene que el problema
planteado debe tener características muy
específicas (derivable) para poderse resolver;
solo se consideran algunas soluciones dentro
de todo el conjunto de soluciones posibles;
se requieren gran cantidad de operaciones
(cómputo), entre otras.
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
koneggui.com
Las herramientas inteligentes usan
mecanismos tomados de la naturaleza, los
cuales guían la búsqueda para encontrar
la mejor solución. Por medio de estos
mecanismos, se va mejorando paso a paso
la calidad de las soluciones encontradas
hasta encontrar la óptima. Un ejemplo son los
algoritmos genéticos, secuencias de pasos
y operaciones que realizan operaciones
análogas a las presentadas en la naturaleza
para guiar la búsqueda. Podemos mencionar
como sus virtudes que son fáciles de usar y
entender, que muchos problemas de mejora
son candidatos a resolverse con este tipo de
herramientas, y que encuentran respuestas
muy cercanas a la mejor solución. Sin
embargo, se deben de proveer parámetros
para su operación, pues existen muchas
alternativas en la literatura y es difícil elegir la
más adecuada.
Algoritmos genéticos
Los algoritmos genéticos son un ejemplo de
las herramientas ‘inteligentes’ para realizar un
proceso de mejora. Para resolver un problema
de mejora usando esta herramienta, se
recomienda el uso de una computadora,
en donde se desarrollan las secuencias
descritas en cada etapa; cada una de ellas
son introducidas en formato de instrucciones
a la computadora con el uso de un lenguaje
de programación. El siguiente algoritmo
(secuencia de pasos) refleja el mecanismo
‘inteligente’ que guía la búsqueda de la mejor
solución:
1. Generar soluciones al azar, es decir, con
diferentes valores internos:
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
2. Con el uso del planteamiento de mejora (llamémosle
función f()), evaluar cada una de las soluciones generadas:
3. Seleccionar al azar un par de soluciones a las cuales les
vamos a llamar padre y madre; la forma de seleccionarlas
es escogiendo de entre varias soluciones las dos mejores.
4. Al azar, combinar los
valores internos del padre
y madre, y generar una
nueva solución; dicha
solución se denominada
hijo.
5. Al azar, modificar la
nueva solución (hijo) de
tal manera que tenga
valores internos diferentes.
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
6. En caso de mejora,
actualizar con las
soluciones encontradas y
regresar al paso 2 tantas
veces como se haya
establecido al inicio.
7. Retornar la mejor solución
encontrada basada en su
evaluación.
En el paso 1 se genera
una cantidad definida de
soluciones (en este caso
cinco soluciones) al azar,
posteriormente en el paso
2, a cada solución se le
asigna un valor de acuerdo
a la función definida en el
planteamiento del problema,
en este caso f(); en el paso 3
se seleccionan dos soluciones
–padre y madre- las cuales
servirán para realizar los
pasos 4 y 5, combinación y
modificación respectivamente;
la combinación consiste
en intercambiar entre los
soluciones, algunos de sus
valores internos, en este
caso combinamos el padre
y madre seleccionados en
el paso 2 y se genera una
nueva solución denominada
hijo, la modificación consiste
en cambiar las propiedades
internas del hijo como se ve en
la nueva solución generada.
En el paso 6, en caso de mejora
se actualizan las soluciones
y si no se ha alcanzado el
total de iteraciones, volver a
repetir el proceso desde el
paso 2, en caso contrario el
algoritmo regresará la mejor
solución de acuerdo al valor
obtenido por la función f( ),
paso 7.
Como se puede observar,
esta herramienta ‘inteligente’
usa en su operación eventos
tomados de la evolución
natural: operaciones de
selección, combinación y
modificación de soluciones,
todo esto al azar: por
ejemplo, seguramente
nuestros padres decidieron
unir sus vidas por alguna
razón particular (atracción
física, admiración,
enamoramiento). Esto es la
selección, nuestros rasgos
físicos (color de piel, color de
ojos, personalidad, etc.) es
una combinación de rasgos
de nuestro padre y de nuestra
madre, y algunos otros no los
tienen ninguno de los dos, es
decir, hubo modificaciones.
Todo lo anterior se llevó a
cabo al azar, es decir, nuestros
rasgos físicos, digamos
finales, se pudieron conocer
una vez que nacimos y nos
parecemos más a alguno
de nuestros padres. Existen
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
algunos criterios iniciales que se deben
definir: tasa de probabilidad con que se van
a realizar las operaciones de combinación
y modificación, y también se debe elegir el
método de selección a emplear.
Problema de mejora de las ocho reinas
Para tener una idea más clara del proceso
que se sigue en un planteamiento de mejora,
vamos a resolver un problema conocido: el
problema de las ocho reinas. Este consiste
en colocar ocho piezas de reinas sobre un
tablero de ajedrez, de tal manera que ninguna
se amenace con otra. Este problema es de tipo
combinatorio debido a que debemos buscar
la(s) combinación(es) correctas de forma que
el número de amenazas sea igual a cero. En
este caso vamos a usar la herramienta de
mejora ‘inteligente’ denominada algoritmos
genéticos.
El primer paso consiste en determinar el
problema de mejora; para esto debemos de
establecer la relación de las variables que
intervienen en el problema:
Dada la expresión matemática:
f (X) = número de colisiones
en donde f( ) es una función que determina
la cantidad de amenazas que existen dado
una combinación de valores X = (x1, x2, x3, x4,
x5, x6, x7, x8), donde cada x representa una
columna en el tablero y pueden contener
valores de 1 hasta 8 (el número de posiciones
verticales en el tablero).
Por ejemplo, en la Figura 1 se tiene la solución
X = (6, 6, 1, 7, 5, 8, 2, 4), es decir, x1 = 6, x2 =
6, x3 = 1, x4 = 7, x5 = 5, x6 = 8, x7 = 2 y x8 = 4.
En este caso f(X) = 2, ya que en esta solución
o combinación de valores se presentan 2
situaciones de amenaza en x1 y x2.
Figura 1. Ejemplo de solución con dos amenazas.
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
Entonces el problema
consiste en, dada la función
f(x) minimizar el número de
colisiones, es decir, f( ) va
a devolver el número de
colisiones para una solución
X. Para este caso, de
antemano se conoce que
la mejor solución es aquella
cuyo número de colisiones es
igual a cero.
El siguiente paso consiste en definir las reglas que deberán
seguir las soluciones encontradas. Aquí podemos establecer
como regla, que los valores de cada x deben ser enteros
positivos entre 1 y 8. Para este problema, el rango (cota) de
valores de las variables (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8) va de 1
hasta 8.
Ahora vamos a probar el funcionamiento del algoritmo para
resolver el problema de las 8 reinas; se realizó un programa de
computadora usando el lenguaje de programación Java con
la implementación de la problemática expuesta. La Figura 2
muestra los parámetros de inicio de los algoritmos genéticos
así como una gráfica en donde se visualiza el número de
colisiones de la mejor solución encontrada en cada etapa.
Figura 2. Puesta en marcha de los algoritmosgenéticos para resolver el problema de las ocho reinas.
En la Figura 2 se puede observar que a medida que pasan
las iteraciones del algoritmo (lado derecho), el número de
colisiones va disminuyendo hasta llegar al valor de la mejor
solución, que en este caso es cero.
ARCHIVO
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
La Figura 3 muestra los valores ‘internos’ de la mejor solución encontrada; como se puede
apreciar, los algoritmos genéticos encontraron la mejor solución cuyo valor de la función f(X)
es cero.
Figura 3. Visualización de la mejor solución encontrada usando algoritmos genéticos.
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
Consideraciones finales
En nuestra vida cotidiana de manera
inconsciente llevamos a cabo actividades de
mejora y en muchas de estas ocasiones, la
experiencia es la que nos ayuda a obtener la
mejor solución. Sin embargo, ante situaciones
desconocidas o de riesgo, es necesario usar
herramientas de mejora que nos ayuden a
resolver problemas de manera eficiente y
eficaz. En la literatura podemos encontrar
una gran cantidad de herramientas de
mejora, la elección de la herramienta estará
determinada por su efectividad y facilidad
de uso; las técnicas ‘inteligentes’ de mejora
son una alternativa fácil de usar y con muy
buenos resultados.
Noel Enrique Rodríguez Maya,Instituto Tecnológico de Zitácuaro
Everardo Marín MayaInstituto Tecnológico de Zitácuaro
José Roberto Jiménez EcheverríaInstituto Tecnológico de Zitácuaro
ARCHIVO
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Mejora: técnicas tradicionales y técnicas inteligentes
SOBRE LOS AUTORES
Noel Enrique Rodríguez Maya
es ingeniero en Sistemas
Computacionales por el
Instituto Tecnológico de
Zitácuaro (ITZ) y maestro en
Ciencias Computacionales
por el Laboratorio Nacional
de Informática Avanzada A.C.
de Xalapa, Veracruz. Cuenta
con un doctorado en Ciencias
en Ingeniería Eléctrica opción
Sistemas Computacionales por la
Universidad Michoacana de San
Nicolás de Hidalgo. Sus áreas de
investigación son la aplicación
de Metaheurísticas, Aprendizaje
Automático y Minería de datos.
Actualmente es profesor de
asignatura en el departamento
de Sistemas y Computación del
Instituto Tecnológico de Zitácuaro.
Everardo Marín Maya es ingeniero
industrial por el Instituto Tecnológico
de Zitácuaro, con maestría en
Calidad Total y Competitividad
por el Centro de Investigación
y Desarrollo de Estado de
Michoacán (CIDEM). Pertenece a
la línea de investigación de gestión
de residuos y asesora proyectos
de la especialidad de desarrollo
sustentable y producción más
limpia en la carrera de Ingeniería
Industrial de ITZ. Actualmente es
profesor de medio tiempo del
área de Ingeniería Industrial en ese
mismo instituto.
José Roberto Jiménez Echeverría
es ingeniero industrial por el
Instituto Tecnológico de Toluca.
Sus áreas de investigación son
modelos de predicción en el
rendimiento escolar y el impacto
de la lectura en la vida universitaria.
Actualmente es profesor de
asignatura en el departamento
de Ciencias Básicas en el Instituto
Tecnológico de Zitácuaro.