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TESIS QUE PRESENTA
I.G.E. MARÍA FERNANDA ROBLES HERNÁNDEZ
PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRA EN
INGENIERÍA INDUSTRIAL
DIRECTOR DE TESIS
MII-MRySI FABIOLA SÁNCHEZ GALVÁN
TANTOYUCA, VERACRUZ. AGOSTO 2019
“MODELO PARA EVALUAR LA SATISFACCIÓN
LABORAL COMO FACTOR DE INFLUENCIA EN
EL ÍNDICE DE ROTACIÓN LABORAL”
2 Maestría en Ingeniería Industrial
ÍNDICE
AGRADECIMIENTOS ............................................................................................. 9
DEDICATORIA ...................................................................................................... 11
RESUMEN ............................................................................................................ 13
ABSTRACT ........................................................................................................... 14
I.- INTRODUCCIÓN .............................................................................................. 15
II. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA .......................................................................... 16
III.- JUSTIFICACIÓN ............................................................................................. 18
III. MARCO TEÓRICO ........................................................................................... 20
3.1 Administración. Conceptos. ......................................................................... 20
3.5 Satisfacción Laboral .................................................................................... 21
3.6 Teorías de la motivación y su relación con la satisfacción laboral. .............. 21
3.6.1 Motivación ............................................................................................. 21
3.6.2 Teoría de la jerarquía de necesidades de Maslow. ............................... 22
3.6.3 Características Personales ................................................................... 23
3.6.4 Medición de la Satisfacción Laboral. ..................................................... 26
3.6.5 Desempeño Laboral .............................................................................. 27
3.6.6 Clima Laboral ........................................................................................ 27
3.6.7 Reclutamiento de personal .................................................................... 27
3.6.8 Selección de Personal ........................................................................... 27
3.7 Planificación. ................................................................................................ 28
3.7.1 Planificación Estratégica. ...................................................................... 29
3.7.2 La prospectiva como herramienta de planificación estratégica ............. 30
3 Maestría en Ingeniería Industrial
3.7.3 Definición de Prospectiva ...................................................................... 32
3.7.4 Prospectiva Estratégica ......................................................................... 32
3.7.5 Modelo .................................................................................................. 32
3.8 Lógica Difusa ............................................................................................... 33
3.8.1 ¿Qué es la lógica? ................................................................................ 33
3.8.2 El origen y evolución de la lógica. ......................................................... 33
3.8.3 El origen de la lógica difusa. ................................................................. 35
3.8.4 Conceptos fundamentales ..................................................................... 36
3.8.5 Concepto fundamental de la lógica difusa ............................................. 37
3.8.6 El concepto de verdad difusa ................................................................ 38
3.8.7 Teoría de conjuntos difusos .................................................................. 38
3.8.8 Lógica Difusa ........................................................................................ 39
3.8.8.4 Fusificación ........................................................................................ 45
VI. ANTECEDENTES (ESTADO DEL ARTE) ....................................................... 46
V.- OBJETIVO GENERAL ..................................................................................... 52
5.1 Objetivos Específicos ...................................................................................... 52
VI.- HIPÓTESIS ..................................................................................................... 53
VII.- ALCANCE ...................................................................................................... 53
VIII.- LIMITACIONES ............................................................................................ 53
IX.- RECURSOS NECESARIOS Y DISPONIBLES ............................................... 53
X.- MARCO METODOLÓGICO ............................................................................. 54
10.1 Tipo de investigación ................................................................................. 54
10.2 Región de estudio ...................................................................................... 54
10.3 Métodos para recopilar la información ....................................................... 55
4 Maestría en Ingeniería Industrial
10.4 Metodología ............................................................................................... 55
10.4.1 Metodología para el estudio prospectivo y el diseño de estrategias ... 56
10.4.2 Método de Construcción de Escenarios .............................................. 56
XI. MARCO OPERATIVO ...................................................................................... 63
11.1 Definición de los sistemas a estudiar: ........................................................ 64
11.2 Talleres de Prospectiva ............................................................................. 65
11.2.1 Selección y definición de las variables clave ....................................... 66
11.2.3 Instrumento de Evaluación .................................................................. 69
11.2.2 Selección de Expertos ......................................................................... 76
11.2.4 Análisis MICMAC ................................................................................ 78
11.3 Diseño del modelo de Lógica Difusa.......................................................... 80
11.3.1 Implementación de la lógica difusa ..................................................... 81
11.3.2 Variables Lingüísticas ......................................................................... 82
11.3.3 Reglas Difusas .................................................................................... 97
XII. RESULTADOS .............................................................................................. 125
12.1 Estadísticos ............................................................................................. 125
12.1.1 Demográficos ITSTA ......................................................................... 125
12.1.2 Demográficos Hotel Posada .............................................................. 130
12.1.3 Demográficos D’Capri ....................................................................... 135
12.2 Herramienta MICMAC .............................................................................. 140
12.2.1 Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca: ................................... 140
12.2.2 Hotel Posada San Javier: .................................................................. 143
12.2.3 D´CAPRI Mármoles y Granito S.A. de C.V.: ...................................... 146
12.3 Modelo de Lógica Difusa ......................................................................... 150
5 Maestría en Ingeniería Industrial
12.3.1 Especificaciones de los conjuntos difusos ........................................ 151
12.3.2 Comparación de Variables ................................................................ 153
XIII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................... 181
13.1 Conclusiones ........................................................................................... 181
13.2 Recomendaciones ................................................................................... 183
13.2.1 Estrategias de Mejora ....................................................................... 183
XIV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................ 191
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Variables de Aspecto Personal ............................................................... 67
Tabla 2. Variables de Aspecto Laboral .................................................................. 68 Tabla 3. Variables Estilo de Vida ........................................................................... 69 Tabla 4. Variable Demográfica "Género"............................................................... 74
Tabla 5. Variable Demográfica "Estado Civil" ........................................................ 74
Tabla 6. Variable Demográfica "Nivel de Escolaridad" .......................................... 75
Tabla 7. Variable Demográfica "g_edad"............................................................... 75 Tabla 8. Expertos seleccionados ITSTA ............................................................... 77
Tabla 9. Expertos seleccionados Hotel Posada .................................................... 77 Tabla 10. Expertos seleccionados D'Capri ............................................................ 77 Tabla 11. Calificación de relación entre variables. ................................................ 79
Tabla 12. Reglas difusas ITSTA ............................................................................ 97 Tabla 13. Reglas difusas Hotel Posada .............................................................. 100
Tabla 14. Reglas difusas D'Capri ........................................................................ 102 Tabla 15. Genero vs Grupos de Edad tabulación cruzada ITSTA ....................... 126 Tabla 16. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada ITSTA .............................. 127
Tabla 17. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada ITSTA ................ 129
Tabla 18. Genero vs Grupos de Edad tabulación cruzada Hotel Posada ........... 131 Tabla 19. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada Hotel Posada ................... 132 Tabla 20. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada Hotel Posada ..... 134
Tabla 21. Genero*Grupos de Edad tabulación cruzada D'Capri ......................... 136 Tabla 22. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada D'Capri ............................ 137 Tabla 23. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada D'Capri............... 138 Tabla 24. Variables Clave ITSTA ........................................................................ 143 Tabla 25. Variables Clave Hotel .......................................................................... 146
Tabla 26. Variables Clave D´CAPRI .................................................................... 149 Tabla 27. Especificaciones de los conjuntos difusos ITSTA ............................... 151 Tabla 28. Especificaciones de los conjuntos difusos Hotel Posada .................... 151
6 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 29. Especificaciones de los conjuntos difusos D'Capri .............................. 152 Tabla 30. Superficie difusa reconocim vs satis_10 .............................................. 154 Tabla 31. Superficie difusa reconocim vs bienes ................................................ 154
Tabla 32. Superficie difusa reconocim vs incentivo ............................................. 155 Tabla 33. Superficie difusa satis_10 vs bienes.................................................... 155 Tabla 34. Superficie difusa satis_10 vs incentivo ................................................ 156 Tabla 35. Superficie difusa bienes vs incentivo ................................................... 156 Tabla 36. Resultados ITSTA ............................................................................... 159
Tabla 37. Superficie difusa capacitac vs aspect_3 .............................................. 162 Tabla 38. Superficie difusa capacitac vs bienes .................................................. 162 Tabla 39. Superficie difusa capacitac vs incentivo .............................................. 163
Tabla 40. Superficie difusa aspect_3 vs bienes .................................................. 163 Tabla 41. Superficie difusa aspect_3 vs incentivo ............................................... 164 Tabla 42. Superficie difusa bienes vs incentivo ................................................... 164 Tabla 43. Resultados Hotel Posada .................................................................... 167
Tabla 44. Superficie difusa satis_10 vs oport_t ................................................... 169 Tabla 45. Superficie difusa satis_10 vs bienes.................................................... 170
Tabla 46. Superficie difusa satis_10 vs incentivo ................................................ 170 Tabla 47. Superficie difusa satis_10 vs aspect_2 ................................................ 171 Tabla 48. Superficie difusa satis_10 vs oport_e .................................................. 171
Tabla 49. Superficie difusa oport_t vs bienes ...................................................... 172 Tabla 50. Superficie difusa oport_t vs incentivo .................................................. 172
Tabla 51. Superficie difusa oport_t vs aspect_2 .................................................. 173 Tabla 52. Superficie difusa oport_t vs oport_e .................................................... 173
Tabla 53. Superficie difusa bienes vs incentivo ................................................... 174 Tabla 54. Superficie difusa bienes vs aspect_2 .................................................. 174 Tabla 55. Superficie difusa bienes vs oport_e ..................................................... 175
Tabla 56. Superficie difusa incentivo vs aspect_2 ............................................... 175 Tabla 57. Superficie difusa incentivo vs oport_e ................................................. 176
Tabla 58. Superficie difusa aspect_2 vs oport_e ................................................. 176 Tabla 59. Resultados D'Capri .............................................................................. 179
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. El concepto fundamental de la lógica difusa .......................................... 37 Figura 2. Representación por Lógica Difusa ......................................................... 41 Figura 3. Representación por Lógica Clásica ........................................................ 41
Figura 4. Ejemplo de conjuntos difusos ................................................................. 44 Figura 5. Fases para desarrollar el método Delphi. Fuente: García & Suárez (2013) .............................................................................................................................. 58 Figura 6. Etapas del analisis estructural. Fuente: Monsalve (2011) ...................... 60 Figura 7. Matriz de localización de Variables. Fuente: Godet (1993) .................... 61
Figura 8. Definición de componentes. Fuente: Godet (1993) ................................ 61 Figura 9. Plano motricidad-dependencia. Fuente: Godet (1993) ........................... 62
7 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 10. Modelo del proceso de análisis MICMAC. Fuente: Elaboración Propia 66 Figura 11. Instrumento de evaluación Pág. 1 Fuente: Elaboración Propia ......... 71 Figura 12. Instrumento de evaluación Pág. 2 Fuente: Elaboración Propia ......... 72
Figura 13. Variables demográficas en el software. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................................. 76 Figura 14. Inventario de Variables Fuente: MICMAC ............................................ 78 Figura 15. Matriz de Impacto Cruzado Fuente: MICMaC ...................................... 80 Figura 16. Proceso del análisis mediante Lógica Difusa. Fuente: Elaboración Propia .................................................................................................................... 80 Figura 17. Conjuntos difusos aspecto personal. Fuente: Elaboración Propia ....... 83 Figura 18. Conjuntos difusos variable satis_10. Fuente: Matlab ........................... 84
Figura 19. Conjuntos difusos variable "bienes". Fuente: Matlab ........................... 85 Figura 20. Conjuntos difusos variable "aspect_3". Fuente: Matlab ....................... 86 Figura 21. Conjuntos difusos variable "oport_t". Fuente: Matlab ........................... 87 Figura 22. Conjuntos difusos variable "aspect_2". Fuente: Matlab ....................... 88
Figura 23. Conjuntos difusos aspecto laboral. Fuente: Elaboración Propia .......... 89 Figura 24. Conjuntos difusos variable "reconocimiento". Fuente: Matlab .............. 90
Figura 25. Conjuntos difusos variable "incentivo". Fuente: Matlab ........................ 91 Figura 26. Conjutos difusos variable "capacitac". Fuente: Matlab ......................... 92 Figura 27. Conjuntos difusos estilos de vida. Fuente: Elaboración Propia ............ 93
Figura 28. Conjuntos difusos variable "oport_e". Fuente: Matlab .......................... 94 Figura 29. Conjuntos Difusos de Satisfacción. Fuente: Elaboración Propia .......... 95
Figura 30. Conjuntos difusos variable de salida "Satisfacción". Fuente: Matlab ... 96 Figura 31. Grafica Género vs Grupos de Edad ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................. 127 Figura 32. Grafica Género vs Estado Civil ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics ............................................................................................................................ 128
Figura 33. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................. 130
Figura 34. Grafica Género vs Grupos de Edad Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics ................................................................................................. 132 Figura 35. Grafica Género vs Estado Civil Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................. 133 Figura 36. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics ................................................................................................. 135 Figura 37. Grafica Género vs Grupos de Edad D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................. 136 Figura 38. Grafica Género vs Estado Civil D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics ............................................................................................................................ 138 Figura 39. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics .............................................................................................................. 139
Figura 40. Plano de Influencias y Dependencias ITSTA Fuente: MICMAC ......... 141 Figura 41. Mapa de influencias directas ITSTA. Fuente: MICMAC ..................... 142 Figura 42. Mapa de influencias indirectas ITSTA. Fuente: MICMAC .................. 142 Figura 43. Plano de Influencias y Dependencias Hotel Fuente: MICMAC .......... 144
8 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 44. Mapa de influencias directas Hotel Posada. Fuente: MICMAC .......... 145 Figura 45. Mapa de influencias indirectas Hotel Posada. Fuente: MICMAC ....... 145 Figura 46. Plano de Influencias y Dependencias D´CAPRI Fuente: MICMAC .... 147
Figura 47. Mapa de influencias directas D'Capri. Fuente: MICMAC ................... 148 Figura 48. Mapa de influencias indirectas D'Capri. Fuente: MICMAC ................. 148 Figura 49. Visor de reglas y superficie difusa ITSTA. Fuente: Matlab® 2015 ..... 158 Figura 50. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción ITSTA Fuente: Matlab® 2015 ...................................................................................................... 159
Figura 51. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción ITSTA Fuente: Matlab® 2015 ...................................................................................................... 161 Figura 52. Visor de reglas y superficie difusa Hotel Posada. Fuente: Matlab® 2015 ............................................................................................................................ 166 Figura 53. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción Hotel Posada. Fuente: Matlab® 2015 ...................................................................................................... 167 Figura 54. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción Hotel Posada. Fuente: Matlab® 2015 ......................................................................................... 168 Figura 55. Visor de reglas y superficie difusa D'Capri. Fuente: Matlab® 2015 .... 178
Figura 56. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción D'Capri. Fuente: Matlab® 2015 ...................................................................................................... 179 Figura 57. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción D'Capri. Fuente: Matlab® 2015 ......................................................................................... 180
9 Maestría en Ingeniería Industrial
AGRADECIMIENTOS
A dios, quien inspiro mi espíritu para la realización de esta tesis, por haberme
dado sabiduría y fuerza, por guiarme en este trayecto. Tu amor y tu bondad no
tienen fin, me permites sonreír ante todos mis logros que son resultado de tu
ayuda. Gracias por estar presente no solo en esta etapa tan importante de mi vida,
sino en todo momento ofreciéndome lo mejor y buscando lo mejor para mi
persona.
Gracias a mis padres por ser los principales promotores de mis sueños, por
apoyarme en cada decisión y proyecto, gracias a ellos por cada día confiar y creer
en mí y en mis expectativas. Me formaron con reglas y libertades, pero siempre
me motivaron con constancia, gracias por cada consejo y por cada una de sus
palabras de aliento para alcanzar mis anhelos.
Gracias a mi novio, Ángel Joaquín tu ayuda ha sido fundamental, has estado
conmigo en todo momento. No ha sido fácil, pero estuviste siempre motivándome
y ayudándome para continuar y nunca renunciar. Gracias por compartir los
mismos interés y metas, juntos hemos logrado muchas cosas importantes y aún
hay muchas metas más por lograr.
A mi directora de tesis, M.I.I Fabiola Sánchez Galván, por haberme sugerido el
tema de tesis, por su apoyo y consejos, por su generosidad al brindarme la
oportunidad de recurrir a su capacidad y experiencia en un cuadro de confianza,
fundamentales para la concreción de este trabajo.
10 Maestría en Ingeniería Industrial
A mis maestros por el tiempo y esfuerzo que dedicaron a compartir sus
conocimientos, sin su instrucción profesional no habría llegado a este nivel.
Quienes brindaron dedicación al impartir sus clases de tal forma que lo aprendido
sea utilizado en la vida real, por el apoyo brindado, Gracias.
Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), por el otorgamiento de
la beca con la cual se realizó esta tesis y por fomentar el desarrollo de profesionistas
e investigadores en nuestro país.
A mis compañeros y amigos por el tiempo que dedicaron en ayudarme, las charlas
y los buenos ratos que hicieron más fácil este camino. En especial a mi amiga Ana
María, por la hermosa amistad que hemos formado y por los buenos momentos
compartidos en la estancia academia.
Al Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca, Hotel Posada San Javier y a la
empresa D” Capri Mármoles S.A de C.V por el apoyo brindado para el logro de los
objetivos trazados en esta investigación.
11 Maestría en Ingeniería Industrial
DEDICATORIA
A dios por darme vida, salud y sabiduría a lo largo del estudio de la Maestría.
Gracias padre celestial por guíame por el buen camino.
A mi familia que siempre ha procurado mi bienestar, por sus consejos, cariño y
amor. Que sin ellos no hubiera logrado una meta más en vida profesional. Mamá,
gracias por estar a mi lado en esta etapa de mi posgrado, tu apoyo moral y
entusiasmo que me brindaste para seguir adelante en mis propósitos.
A mi novio por sus palabras y confianza, por tu amor, por tu compañía en más de
una desvelada, por apoyarme en los momentos en los que no tenía ánimo de
seguir y por el amor entregado para que sea una mejor persona.
12 Maestría en Ingeniería Industrial
13 Maestría en Ingeniería Industrial
RESUMEN
El capital humano es un factor determinante que contribuye a la competitividad de
las organizaciones, por ello es de vital importancia conocer el nivel de motivación y
satisfacción de los trabajadores. La presente investigación tiene como objetivo
identificar las variables cualitativas que determinan la satisfacción laboral y
evaluarlas mediante un modelo de lógica difusa. El estudio se fundamenta en el
análisis del modelo de prospectiva estratégica en su herramienta MICMAC (matriz
de impacto cruzado multiplicación aplicada a una clasificación), la cual describe un
análisis estructural que relaciona las variables; la evaluación del nivel de
satisfacción se realiza mediante un modelo creado en base a la metodología de
lógica difusa desarrollado a través del software Matlab. Se presentan 3 casos de
estudio, el Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca (ITSTA); Hotel Posada San
Javier; y D’Capri Mármoles y Granito S.A. de C.V. Para el desarrollo del presente
estudio, se diseñó y aplicó una encuesta a los trabajadores de cada una de las
organizaciones objeto de estudio, la cual incluyó 31 variables cualitativas que
evalúan el aspecto personal, social, la perspectiva del futuro, educación, entre
otras. En paralelo se alimentó el Software MICMAC con el inventario de variables;
se construyó la matriz de cuadro de doble entrada mediante talleres de
prospectiva con un grupo multidisciplinario de expertos, los cuales definieron el
grado de influencia-dependencia de una variable sobre otra. Con base en las
variables clave resultantes se creó un modelo de lógica difusa, empleando el
software Matlab, el modelo permite realizar el análisis y evaluación de la
satisfacción según los resultados de las encuestas, genera y entrega datos
exactos brindando a los desarrolladores del modelo en cuestión la posibilidad de
una mejor interpretación, libre de subjetividades. Este estudio apoyará a gestores
del departamento de recursos humanos a diseñar estrategias que incentiven la
estancia de su personal dentro de la organización.
Palabras Clave: Prospectiva Estratégica, Satisfacción Laboral, Educación,
MICMAC
14 Maestría en Ingeniería Industrial
ABSTRACT
Human capital is a determining factor that contributes to the competitiveness of
organizations, so it is vitally important to know the level of motivation and
satisfaction of workers. This research aims to identify the qualitative variables that
determine job satisfaction and evaluate them using a fuzzy logic model. The study
is based on the analysis of the strategic prospective model in its MICMAC (cross-
impact matrix multiplication matrix applied to a classification) tool, which describes
a structural analysis that relates the variables; Satisfaction level assessment is
done using a model created based on the fuzzy logic methodology developed
through Matlab software. There are 3 case studies, the Instituto Tecnológico
Superior de Tantoyuca (ITSTA); Hotel Posada San Javier; and D'Capri Mármoles y
Granito S.A. de C.V. For the development of this study, a survey was designed and
applied to the workers of each of the organizations under study, which included 31
qualitative variables that assess the personal, social aspect, the perspective of the
future, education, among Other. In parallel, the MICMAC Software was fed with the
inventory of variables; the double-entry table matrix was built through prospective
workshops with a multidisciplinary group of experts, who defined the degree of
influence-dependence of one variable over another. Based on the resulting key
variables, a fuzzy logic model was created, using the Matlab software, the model
allows to perform the analysis and assessment of satisfaction according to the
results of the surveys, generates and delivers data giving the developers of the
model in question the possibility of better interpretation, free of subjectivities. This
study will support human resources department managers to design strategies that
encourage their staff to stay within the organization.
Keywords: Strategic Prospective, Job Satisfaction, Education, MICMAC
15 Maestría en Ingeniería Industrial
I.- INTRODUCCIÓN
La satisfacción laboral es una de las principales actitudes frente al trabajo, y un
predictor del comportamiento en el ámbito laboral y personal, por lo tanto, su
medición puede ser considerada como un análisis útil para diagnosticar la salud de
la empresa e identificar problemas latentes que afecten a los trabajadores como a
la organización (Segura, 2009). Es por ello que existen estudios sobre satisfacción
laboral que permite a los trabajadores expresar su opinión respecto a cómo
funciona la organización y principalmente como se sienten dentro de ella. De este
modo se logra la obtención de información por parte de las entidades respecto al
sentir de sus colaboradores y se podrán mejorar, corregir y/o reforzar aquellas
actividades que lo requieran. La satisfacción en el trabajo, se traduce en bienestar
colectivo, ya que mejora las relaciones interpersonales y mantiene un adecuado
ambiente laboral (Abrajan, Contreras, & Montoya, 2009).
Es así que los factores motivacionales, teniendo presencia causan satisfacción y
su ausencia indiferencia, (Herzberg, Mausner, & Snyderman, 1959). Así que la
satisfacción laboral se verá reflejada en la actitud positiva o negativa del
trabajador, conllevando al crecimiento o declive de la empresa u organización. Por
tanto, es necesario identificar las variables que determinan la satisfacción en el
colaborador, ya que en base a los resultados la empresa podrá formar tácticas de
mejora y solución (Campos, 2016).
El propósito y objetivo principal de la prospectiva estratégica; es brindar
herramientas para generar una visión de futuro y la capacidad de analizar
estratégicamente una organización identificando las posibles variables,
analizándolas y aplicando herramientas que permitan una acertada toma de
decisiones (Durance & Godet, 2011)
Un estudio de prospectiva requiere además del acompañamiento de personal
especializado, también del compromiso de la alta dirección y del conjunto de
actores internos en donde se combinan diferentes recursos, variables y factores
16 Maestría en Ingeniería Industrial
relacionados con el proceso misional que denota una mayor complejidad a un
ejercicio tradicional administrativo. La articulación de estos componentes y el
seguimiento de un método específico logran definir estrategias alineadas a
decisiones futuras que llevarán a la empresa a ser competitiva.
El presente trabajo tiene como objetivo identificar las principales variables clave
que determinan la satisfacción laboral de los trabajadores en 3 diferentes
organizaciones. El estudio se fundamenta en el análisis del modelo de prospectiva
estratégica; este método permite tener en consideración datos cualitativos y
evaluarlos en forma cuantitativa mediante la construcción de diversas matrices. En
su herramienta MICMAC (matriz de impacto cruzado multiplicación aplicada a una
clasificación), la cual describe un análisis estructural que relaciona las variables. El
trabajo se desarrolla a través de un conjunto de expertos en la materia mediante
talleres de prospectiva. Así mismo se realizó la aplicación de un instrumento de
evaluación a los trabajadores pertenecientes a cada caso de estudio, analizando
los resultados mediante un modelo de lógica difusa en el software Matlab, así
medir el nivel de satisfacción de los mismos. Para posteriormente tomar
decisiones estratégicas, para apoyar a incentivar la estancia de los trabajadores
de la organización, que son base fundamental de su desarrollo.
II. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA
Actualmente las organizaciones se vuelven más competitivas y globalizadas, es
por eso que el bienestar de los trabajadores se vuelve más vulnerable a cualquier
variación en la gestión del talento humano, en este sentido el incremento de la
productividad se convierte en un objetivo esencial para cualquier organización ya
sea pública o privada, por ello las empresas toman importancia en el servicio que
se ofrece a los usuarios; sin embargo, se olvidan de analizar los problemas que
perjudican a las personas que laboran en ella.
Ante ello, investigaciones realizadas a nivel mundial por Oxford Economics, el
76% de los empleados no está satisfecho con su empleo, esto debido a las
17 Maestría en Ingeniería Industrial
deficiencias en la remuneración, los planes de jubilación, los horarios flexibles, y
sobre todo la mala gestión de las organizaciones. Así mismo indica que, “las
jerarquías directivas casi nunca están sincronizadas con las estrategias y
prioridades fijadas por las áreas de recursos humanos” (Oxford Economics, 2014).
Para que una organización sea exitosa, debe procurar ser un excelente lugar para
trabajar y gratificante para las personas. El grado de satisfacción laboral ayuda a
atraer talentos y retenerlos, a mantener un clima organizacional saludable, a
motivar a las personas y a lograr su compromiso. Es así que la eficiencia en una
organización se puede lograr cuando se ha inculcado en las personas actitudes
favorables hacia esta y hacia el trabajo (Chiavenato, 2011).
Un empleado satisfecho tiende a ausentarse con menos frecuencia, a hacer
contribuciones positivas y a permanecer con la organización. En contraste, un
empleado insatisfecho puede estar ausente con más frecuencia, experimentar
estrés que interrumpa a los compañeros de trabajo y estar continuamente en
busca de un nuevo empleo (Griffin & Moorhead, 2010).
Particularmente el problema que se observó en las 3 organizaciones de caso de
estudio, es que muestran debilidades relacionadas a la satisfacción del personal,
teniendo como elementos generadores de este problema aspectos del área
personal, laboral y de estilos de vida.
Podemos determinar como consecuencia directa de este problema; el tener
colaboradores que no se sienten identificados con la Institución. Adicionalmente, la
carente comunicación, relaciones interpersonales tensas, remuneraciones bajas,
clima organizacional deficiente, entre otras.
Tenemos así, que la suma de estos factores conlleva al fomento de una
satisfacción laboral negativa, la cual influye directamente en la calidad de sus
labores diarias, por lo que hace extremadamente difícil el cumplimiento de las
tareas y responsabilidades asignadas, de la misma forma afectando el grado de
productividad de los trabajadores.
18 Maestría en Ingeniería Industrial
El presente trabajo de investigación tiene por objetivo identificar las variables clave
que determinan la satisfacción laboral mediante un Modelo de Prospectiva
Estratégica y evaluarlas mediante un modelo Lógica Difusa para medir el nivel de
satisfacción laboral y así poder dar un aporte a la solución del problema de
investigación en dichas organizaciones.
Por lo anterior, es necesario plantearse la siguiente pregunta de investigación.
¿Cuáles son las variables clave que determinan la satisfacción laboral y cuál es el
nivel actual de satisfacción?
III.- JUSTIFICACIÓN
La satisfacción en el trabajo es importante en cualquier tipo de profesión, no solo
en términos del bienestar que desea la persona, sino también en términos de
productividad y calidad. Para el estudio y análisis de la satisfacción laboral deben
contemplarse los abordajes multidimensionales, ya que existe gran variedad de
factores que intervienen en ella, como el equipo directivo y de gestión, los
compañeros, las condiciones ambientales, el cansancio, etc. (González, 2016)
La idea de la teoría de las necesidades de Maslow (1991), es que el trabajo ayuda
a satisfacer las necesidades primarias, pero también ayuda a cumplir las de orden
superior, consiguiéndose así el bienestar para el individuo.
En las últimas décadas las organizaciones han venido cambiando la manera de
ver al trabajador; de tal manera que se sabe que, si el recurso humano es bien
comprendido, entonces la actividad y desarrollo de los sistemas organizacionales
tendrán buen funcionamiento. Para que una organización cumpla con las metas
marcadas es necesario reconocer varias características que los teóricos de la
psicología organizacional plantean, como es la motivación y la satisfacción en el
trabajo (Salazar, Guerrero, Manchado, & Cañedo, 2009).
La satisfacción laboral se relaciona directamente con la experiencia de la persona
dentro de una organización. Esta experiencia se transforma en la percepción del
19 Maestría en Ingeniería Industrial
trabajador, y esta última culmina en un componente emocional. Todo ello
desemboca en la manera de actuar del individuo. Habría que cuestionarse hacia
qué va dirigida dicha experiencia, tal percepción y esa carga emotiva (Abrajan et
al., 2009).
En su investigación Randstad México (2015), en su informe de tendencias sobre
salarios, prestaciones y lugar de trabajo, menciona que una de las cosas que
caracteriza a los empleados mexicanos son las largas horas que invierten a sus
tareas, el exceso de las mismas y muchas veces pocos días de descanso, porque
se piensa que así son más productivos; sin embargo, de acuerdo a indicadores de
la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico, esto no es así ya
que en 2017, México obtuvo el lugar más bajo de productividad. Los índices
indican que el promedio de los países miembros de la organización fue de 50
puntos en una escala de 100, mientras que México alcanzó apenas 20 puntos.
Aunado a lo anterior, en su reporte laboral Hays (2015), indica que es necesario
mejorar en el ámbito de satisfacción laboral y una opción para ello es invertir en
programas que beneficien la salud emocional y física de los equipos de trabajo.
Asimismo, las cifras de productividad permiten observar la correlación que existe
con la satisfacción laboral, ya que a pesar de que México obtuvo el primer lugar en
el tema de satisfacción laboral con 3.62 puntos en comparación con países como
Argentina y Brasil, sigue existiendo una gran brecha en comparación con los
países europeos. Por ejemplo, en países como España y Noruega cuentan con el
77% y 80% de satisfacción laboral, lo cual, indica que aún le queda a México un
gran camino por recorrer sobre estos dos temas.
Por otro lado, de acuerdo con el estudio de Sistemas Humanos (2016), los
empleadores indican que las dos principales razones por las cuales una persona
decide cambiar de empleo son: el sueldo y el crecimiento profesional.
Por lo anterior las empresas deben identificar cuáles son las variables clave que
determinan la satisfacción laboral y así poder medir el nivel de satisfacción actual
20 Maestría en Ingeniería Industrial
de sus trabajadores, y poder tomar decisiones estratégicas para mantener a sus
colaboradores motivados y satisfechos por como desarrollan sus actividades.
III. MARCO TEÓRICO
A partir de la investigación documental realizada referente al análisis prospectivo
en el contexto de la satisfacción laboral en diferentes sectores, se presenta los
elementos conceptuales de mayor interés.
3.1 Administración. Conceptos.
Según Marqués (2009) la Administración es un proceso que permite planificar,
organizar, liderar y controlar los recursos (humanos, materiales, técnicos y
financieros) con los que cuenta una organización, de manera eficaz y eficiente,
para poder alcanzar los objetivos, la misión y la visión que ésta se ha planteado.
Está compuesto por funciones básicas: planificación, organización, dirección,
coordinación, control donde de acuerdo con Stoner (1996) se definen como:
Planificación: Procedimiento para establecer objetivos y un curso de acción
adecuado para lograrlos.
Organización: Proceso para comprometer a dos o más personas que trabajan
juntas de manera estructurada, con el propósito de alcanzar una meta o una serie
de metas específicas.
Dirección: Función que consiste en dirigir e influir en las actividades de los
miembros de un grupo o una organización entera, con respecto a una tarea.
Coordinación: Integración de las actividades de partes independientes de una
organización con el objetivo de alcanzar las metas seleccionadas.
Control: Proceso para asegurar que las actividades reales se ajusten a las
planificadas.
21 Maestría en Ingeniería Industrial
Es una ciencia que tiene como objetivo la planificación, organización y control de
los procesos, utilizando los medios necesarios para lograr la producción de bienes
o servicios (Marqués, 2009)
La planificación es la primera etapa dentro del proceso administrativo, en la que se
definen las metas y los objetivos específicos, como también los métodos para
abordarlos y la organización para lograr dichos objetivos.
3.5 Satisfacción Laboral
Para Robbins (1999) la satisfacción en el trabajo es una "actitud general del
individuo hacia su trabajo", considerando que el trabajo de una persona es mucho
más que las actividades asignadas al puesto que desempeña. Los trabajos
requieren la interacción con los compañeros y los jefes, seguir las reglas y las
políticas organizacionales, cumplir con estándares de desempeño y vivir con
condiciones de trabajo que a menudo son inferiores a lo ideal.
Daft & Steers (1992) señalan que /a satisfacción en el trabajo es el resultado de lo
que una persona desea o espera obtener del trabajo en comparación con lo que
realmente recibe.
Dessler (1991)define a la satisfacción en el trabajo como "el grado de placer,
bienestar o felicidad que una persona siente en relación con su empleo".
Locke (1976) la define como "un estado emocional placentero o positivo, resultado
de la evaluación de la experiencia en el trabajo".
3.6 Teorías de la motivación y su relación con la satisfacción laboral.
3.6.1 Motivación
Se puede definir a la Motivación como el impulso y el esfuerzo para satisfacer un
deseo o meta. En cambio, la Satisfacción está referida al gusto que se
experimenta una vez cumplido el deseo (García & Bòria, 2006).
22 Maestría en Ingeniería Industrial
De acuerdo a Furnham (2006), la motivación como concepto tiene algunas
características específicas, La motivación es un estado interno que experimenta el
individuo. Aunque factores externos, incluidas otras personas, pueden influir en el
estado motivacional del sujeto, éste se desarrolla dentro de él y es singular. El
sujeto experimenta un estado motivacional de una forma tal que da origen a un
deseo, intención o presión para actuar. Tiene un elemento de elección, intención o
deseo. Es decir, la persona que experimenta un estado de estimulación (provoca
en el plano externo o interno), responde eligiendo actuar de una manera y con una
intensidad que ellos determinan.
3.6.2 Teoría de la jerarquía de necesidades de Maslow.
En su teoría motivacional Maslow (1991) sugiere que las personas son
poseedoras de una tendencia intrínseca y positiva al crecimiento o auto
perfección, que incluye tanto los motivos de carencia como los motivos de
crecimiento o desarrollo.
Según la Teoría de Maslow en cada individuo existe una jerarquía de cinco
necesidades, mismas que se esfuerza por satisfacer de acuerdo al siguiente
orden: 1) necesidades fisiológicas, 2) necesidades de seguridad, 3) necesidades
sociales, 4) necesidades de autoestima y 5) necesidades de autorrealización.
1) Necesidades fisiológicas. Constituyen el nivel más bajo de las necesidades
humanas. Son las necesidades innatas, como la alimentación (hambre y
sed), sueño y reposo (cansancio), abrigo (contra el frío o el calor), o el
deseo sexual (reproducción de la especie). También se denominan
necesidades biológicas o básicas, que exigen satisfacción cíclica y
reiterada para garantizar la supervivencia del individuo.
2) Necesidades de seguridad. Éstas llevan a la persona a protegerse de
cualquier peligro. La búsqueda de protección frente a la amenaza o a la
privación, la huida ante el peligro, la búsqueda de un mundo ordenado y
previsible, son manifestaciones típicas de estas necesidades. Surgen en el
23 Maestría en Ingeniería Industrial
comportamiento humano cuando las necesidades fisiológicas están
satisfechas.
3) Necesidades sociales. Están relacionadas con la vida del individuo en
sociedad. Son las necesidades de asociación, participación y aceptación
por parte de los colegas, también están relacionadas con la amistad y el
amor. Surgen en el comportamiento cuando las necesidades elementales
(fisiológicas y de seguridad) se hallan satisfechas.
4) Necesidades de autoestima. Están relacionadas con la manera como se ve
y se evalúa la persona. Incluye la seguridad, la confianza en sí mismo, la
necesidad de aprobación y reconocimiento social de estatus, prestigio,
reputación y consideración. La satisfacción de estas necesidades conduce
a sentimientos de confianza en sí mismo, valor, fuerza, prestigio, poder,
capacidad y utilidad. Su frustración puede provocar sentimientos de
inferioridad, debilidad y dependencia.
5) Necesidades de autorrealización. Son las necesidades humanas más
elevadas; se hallan en la cima de la jerarquía. Estas necesidades llevan a
las personas a desarrollar su propio potencial.
3.6.3 Características Personales
En la satisfacción laboral los factores situacionales son importantes, pero también
hay otros de gran trascendencia como son las siguientes características
personales: 1) edad, 2) sexo, 3) antigüedad en el trabajo, 4) personalidad y 5)
nivel ocupacional. A continuación se describirán cada uno de éstos aspectos
(Ardouin, Bustos, Gayó, & Jarpa, 2000; Robbins, 1999; Schultz, 1991).
1) Edad. En términos generales, la satisfacción laboral aumenta con la edad. La
insatisfacción de los trabajadores jóvenes quizás refleja que las expectativas de
las nuevas generaciones son mayores en comparación con las expectativas de las
generaciones pasadas.
24 Maestría en Ingeniería Industrial
Los jóvenes que trabajan hoy en día desean obtener una realización personal más
completa. Cuando se les pregunta lo que quieren obtener de su trabajo, los
empleados mencionan factores como la oportunidad de hacer una aportación, el
carácter interesante del puesto, la autoexpresión y la libertad para tomar
decisiones.
Mientras que las generaciones pasadas, mencionaban el sueldo, la seguridad y
los ascensos como meta profesional, éstas son metas externas más fáciles de
alcanzar que los objetivos internos de realización y satisfacción personal. De ahí
que muchos jóvenes se sientan decepcionados cuando empiezan a trabajar, ya
que no encuentran en su actividad el interés y la oportunidad de asumir
responsabilidades.
Es interesante indagar por qué la satisfacción laboral aumenta con la edad a pesar
de que la reacción inicial fue negativa, cuando se ha preguntado a los empleados
cuántas veces dejan su trabajo y al hacerlo tienen la sensación de haber
alcanzado un logro, el porcentaje de los que contestan afirmativo aumenta con la
edad.
Las explicaciones que se dan al respecto son: en primer lugar, el sentido de la
realidad (o resignación) se impone conforme envejecen los trabajadores, éstos
renuncian a la búsqueda de la realización personal y de un trabajo interesante, de
modo que consiguen sentirse menos insatisfechos. Quizás el adoptar una actitud
realista ante la vida, se deba a que su familia y los motivos económicos los obligan
a permanecer en una organización.
En segundo lugar, los trabajadores de mayor edad tienen más oportunidades de
encontrar gusto y autorrealización en su puesto que los más jóvenes que inician
su carrera laboral. La edad y la experiencia suelen culminar en mayor
competencia, seguridad en sí mismos, autoestima y más responsabilidades; de
esa manera los empleados experimentan la sensación de un logro más completo.
25 Maestría en Ingeniería Industrial
2) Sexo. En este aspecto las mujeres están más insatisfechas que los varones.
Además, les interesan aspectos del trabajo por los que el hombre no muestra gran
interés. Por ejemplo, las mujeres necesitan sentir gusto por su trabajo y tener un
buen jefe, en cambio los hombres se preocupan más por la oportunidad de
demostrar su utilidad y contar con un trabajo seguro.
Asimismo, las motivaciones y las satisfacciones de las mujeres profesionales se
parecen más a las de los ejecutivos, éstas obtienen más satisfacción con su
trabajo, mientras que otras mujeres se sienten realizadas con su rol de madre,
esposa y ama de casa.
3) Antigüedad en el trabajo. La relación existente entre la satisfacción en el trabajo
y la antigüedad, es compleja. En los primeros años de trabajo, el personal nuevo
tiende a sentirse muy contento, debido a que en esta etapa el aprendizaje de
nuevas técnicas y la adquisición de destrezas les producen estimulación e interés.
Además, quizá el trabajo parezca atractivo simplemente por ser una actividad
nunca antes realizada.
Aunque la satisfacción laboral inicial suele desvanecerse, esto puede evitarse si el
empleado recibe pruebas constantes para su progreso y crecimiento. Es decir,
después de años en el trabajo es frecuente que el empleado empiece a
desmoralizarse; esta actitud se debe a que no avanza con la rapidez que
desearía.
4) Personalidad. Al parecer existe una relación positiva entre una constante
insatisfacción con el trabajo y un equilibrio emocional deficiente.
5) Nivel ocupacional. Cuanta más alta sea la jerarquía de un cargo mayor será la
satisfacción laboral, por ejemplo, los ejecutivos muestran más gusto por su trabajo
que los supervisores y éstos, a su vez, más que sus subordinados. En términos
generales, a un nivel superior corresponde más autonomía, interés y
responsabilidad.
26 Maestría en Ingeniería Industrial
3.6.4 Medición de la Satisfacción Laboral.
Para medir la satisfacción laboral se emplean dos tipos de cuestionarios los
generales y los específicos. Los primeros tratan de medir la satisfacción de forma
global, en esta evaluación los sujetos deben contestar que tan satisfechos están
con su trabajo considerando todos los aspectos desde los jefes, las prestaciones,
el ambiente laboral, etc. Los segundos evalúan la satisfacción pero solo toman en
cuenta algunas dimensiones como el espacio físico, las prestaciones, el salario,
etc. (Furnham, 2006).
Un método que se utiliza junto con el cuestionario es la entrevista personal, en ella
los empleados discuten varios aspectos de sus tareas con el supervisor y/o con el
entrevistador del departamento de recursos humanos.
Otro método para medir la satisfacción laboral, es por medio de un test que
consiste en completar oraciones, en el cual al trabajador se le muestra una lista de
frases que debe terminar.
También se utiliza el método de incidentes críticos, se denomina así porque
durante una entrevista, se le pide a los empleados que describan tanto los
incidentes laborales que han tenido así como las situaciones cuando han sentido
mucho entusiasmo en relación con su trabajo (Schultz, 1991)
Con base en lo anterior se puede mencionar que la satisfacción laboral depende
tanto de factores en el ambiente laboral como de factores inherentes a los
trabajadores como son sus expectativas, el análisis de ambos factores es lo que
lleva a los trabajadores a sentirse satisfechos e insatisfechos con su trabajo.
Cabe resaltar que para mejorar la satisfacción laboral de los empleados debe
contemplarse que el ser humano necesita no solo satisfacer sus necesidades
básicas sino también sus necesidades psicológicas de autoestima y
autorrealización.
27 Maestría en Ingeniería Industrial
3.6.5 Desempeño Laboral
Desempeño laboral es sinónimo de comportamiento que es lo que hace la gente y
que puede ser observado. El desempeño son las acciones de los empleados
consideradas importantes para cumplir las metas de una organización y puede ser
medido en términos de lo que hace cada individuo (Muchinsky, 2002).
Toro (1996) considera que el desempeño laboral es una acción (o conjunto de
acciones) de una persona, dirigida a la obtención de un resultado específico (o
conjunto de resultados), que tiene lugar en un momento particular y está
condicionada por un conjunto de factores que conforman el contexto
3.6.6 Clima Laboral
Giraudier (2014) menciona que el clima organizacional se define como un conjunto
de propiedades del ambiente laboral, percibidas directamente o indirectamente por
los empleados que se supone son una fuerza que influye en la conducta del
empleado.
El clima laboral es la expresión personal de la percepción que los trabajadores y
directivos se forman de la dirección a lo que pertenecen y que incide directamente
en el desempeño de la organización (Mondy, 2010).
3.6.7 Reclutamiento de personal
El reclutamiento de personal es el proceso por medio del cual las empresas
buscan, atraen e identifican candidatos adecuados para cubrir las diferentes
vacantes de la organización (Chiavenato, 2011).
3.6.8 Selección de Personal
Gibson (2011) define la selección de personal como el proceso por medio del cual
se elige a los candidatos más adecuados de un grupo de individuos con el objeto
de cubrir la vacante requerida. Y cumple con su finalidad cuando coloca en los
cargos de la empresa a los candidatos adecuados a sus necesidades, aquellos
28 Maestría en Ingeniería Industrial
que pueden, a medida que adquiera mayores conocimientos, ser promovidos a
posiciones que exigen mayores conocimientos o habilidades.
3.7 Planificación.
Los autores analizados coinciden en que la planificación es el primero de los
procesos dentro de ciclo de administración y considerado como uno de los más
importantes. Es una forma de modelar anticipadamente la realidad futura, para lo
cual se considera necesario (Benavides, 2013):
• Pronosticar para precisar la dirección actual.
• Fijar objetivos derivados de los propósitos generales de la empresa, con la
finalidad de establecer los resultados finales.
• Desarrollar estrategias que tributen a decidir cómo y cuándo conseguir los
fines establecidos.
• Programar para fijar prioridades, secuencias y sincronizar pasos a seguir.
• Presupuestar, con el objetivo de asignar los recursos necesarios.
• Precisar procedimientos, estandarizando métodos.
• Formular políticas relacionadas con la toma de decisiones permanentes
sobre asuntos importantes y recurrentes.
La planeación considera tres etapas fundamentales de acuerdo con Benavides
(2013) y Schroeder (2011):
1. La planificación estratégica, es aquella en la que se establecen los
objetivos, las estrategias y los planes globales a largo plazo, normalmente
abarca un horizonte temporal de más de un año. Esta actividad es
desarrollada por la alta Dirección, que se ocupa de problemas de gran
amplitud, tanto en términos de actividad organizativa como de tiempo.
2. La planificación operativa, donde se concretan los planes estratégicos y
objetivos con un elevado grado de detalles. Así se establecen las tareas a
desarrollar para que se cumplan los objetivos y planes a largo plazo. En esa
29 Maestría en Ingeniería Industrial
etapa las actividades son un poco más limitadas y abarca un plazo que va
de un día o menos a seis meses.
3. La planeación táctica o a mediano plazo comparte algunas de las
características de las anteriores, su misión es conectarlas y normalmente
abarca un lapso entre seis y 18 meses.
Existen varias definiciones sobre planificación dadas por diferentes autores. En
resumen, la planificación es parte del proceso administrativo que pretende
concebir un futuro a través de la toma de decisiones en dependencia del estado
actual de una organización para el logro de sus objetivos.
La estrategia empresarial se propone explicitar las grandes opciones de la
empresa que orientarán, de forma determinante, las decisiones de la misma sobre
actividades y estructuras de la organización, y asimismo fijar un marco de
referencia en el cual deberán inscribirse todas las acciones que la empresa
emprenderá durante un determinado período temporal. Pero la estrategia cobra su
sentido dentro de la planificación estratégica (Dueñas, 2010).
3.7.1 Planificación Estratégica.
La planificación estratégica significa diseñar un futuro deseado o identificar las
formas para lograrlo; el esfuerzo sistemático y más o menos formal de una
organización para establecer sus propósitos, objetivos, políticas y estrategias
básicas para desarrollar planes detallados con el fin de poner en práctica las
políticas y estrategias y así lograr los objetivos y propósitos básicos de la
organización (V. García, 2011).
La Planificación Estratégica es el proceso integrador de los objetivos y visión de la
organización a la operatividad de estos en acciones que permitan responder a los
cambios del entorno, se basa en el estado actual o auto diagnóstico y el estado
que se pretende alcanzar en el futuro deseado (J. Toro, 2006).
Las definiciones de los autores permiten exponer como principales características
de la planificación estratégica los siguientes elementos:
30 Maestría en Ingeniería Industrial
• Exige la formulación de varias estrategias alternativas y contingentes
elaboradas en función de los distintos futuros o escenarios que puedan
presentar.
• Recoge una serie de fases que en su desarrollo conducen a encontrar
soluciones estratégicas
• Son propios de la planificación estratégica los métodos prospectivos, la
segmentación estratégica, el análisis estructural y la evolución de los
sectores, el análisis de matrices, entre otros.
• La planificación estratégica trata de mantener a la organización siempre
adaptada al entorno, pero no como una respuesta pasiva a sus impactos,
sino de forma anticipante, de manera que la empresa, empleando al
máximo sus recursos y capacidades, pueda aprovechar convenientemente
las oportunidades y minimizar las amenazas.
• La planeación prospectiva determina el futuro deseado y se le diseña
creativa y dinámicamente sin considerar el pasado y el presente como
trabas, y explorar los futuros factibles y seleccionar el más conveniente. Es
una herramienta importante de la planificación estratégica.
3.7.2 La prospectiva como herramienta de planificación estratégica
Uno de los iniciadores en Francia y en el mundo de la prospectiva la define como
“La prospectiva parte del concepto que el futuro aún no existe y se puede concebir
como una realización múltiple” (Jouvenel, 1993). Jouvenel es hoy considerado el
padre de la prospectiva dando a entender que el hombre puede construir el mejor
futuro posible, tomando las decisiones correctas en el momento apropiado. Por lo
que denominó a los futuros probables como “futuribles”. Entre esta variada
posibilidad de futuros hay unos pocos que tienen mayor opción de suceder: los
futuros probables. Pueden acontecer con mayor certeza que los futuribles, no
porque el destino así lo quiere, sino porque de esa manera lo determina el hombre
que es el único protagonista de los hechos y el único responsable de su propio
futuro.
31 Maestría en Ingeniería Industrial
Sin embargo, el futuro probable no siempre es positivo, en cuyo caso se tendrá
que buscar lo que los prospectivistas llaman futuro deseable.
Para determinar los futuros probables el autor plantea que la prospectiva se vale
de tres medios: los expertos, los actores y las leyes matemáticas de la
probabilidad.
• Los expertos son las personas que conocen a cabalidad los respectivos
problemas.
• Los actores son aquellos que toman las decisiones claves con respecto al
problema que se está estudiando.
• Las leyes de la probabilidad son una herramienta que nos permite ordenar y
manejar mejor la opinión de los expertos.
La prospectiva nace por el deseo de las sociedades contemporáneas de ser
protagonistas de su futuro, pasando de una actitud pasiva o adaptativa, que
generaba la previsión cuantitativa clásica, a otra activa y creativa frente a su
propio porvenir (Dueñas, 2010).
Existen definiciones más abarcadoras sobre la prospectiva y el análisis de cada
autor permite llegar a las siguientes características:
1. Es una herramienta que permite, en función de la situación actual, tomar las
decisiones necesarias para diseñar el futuro más favorable para diferentes
intereses en el marco de la planificación estratégica.
2. Constituye un conjunto de técnicas destinadas al establecimiento de
prioridades de largo plazo, teniendo en cuenta los aspectos científicos,
tecnológicos, sociales y económicos involucrados.
3. Permite definir los escenarios posibles y los retos y objetivos asociados.
4. Permite proponer acciones que posibilitan hacer frente a estos retos.
5. Es una disciplina científica que ayuda a reducir la incertidumbre.
32 Maestría en Ingeniería Industrial
En resumen, la prospectiva pretende visualizar el futuro para preparar el camino
hacia él y en dependencia de la situación actual y los métodos que se utilicen
tener un mínimo de incertidumbre ante cualquier acontecimiento que se produzca.
3.7.3 Definición de Prospectiva
Balbi (2008) define la prospectiva como la disciplina que ha logrado convertirse en
la herramienta clave de esa construcción del futuro deseado y posible; en
particular, sus últimos desarrollos, que arriban a la llamada, prospectiva
estratégica, que constituyen el basamento fundamental del liderazgo y del
management moderno.
M. Godet (1991) describe la prospectiva como “El proceso de investigación que
requiere mirar sistemáticamente el futuro de largo plazo en ciencia, tecnología,
economía y sociedad, con el objetivo de identificar las áreas de investigación
estratégicas y las tecnologías genéricas emergentes que generarán los mayores
beneficios económicos y sociales”.
3.7.4 Prospectiva Estratégica
La prospectiva consiste en la exploración de los futuros posibles, es decir, de lo
que puede acontecer. La estrategia consiste en lo que puede hacerse. Ambas
disciplinas son indispensables en el mundo actual y debemos familiarizarnos con
ellas, si queremos estar en la frontera de la competitividad (M. Godet, 1991).
3.7.5 Modelo
Puede considerarse al modelo, en términos generales, como representación de la
realidad, explicación de un fenómeno, ideal digno de imitarse, paradigma, canon,
patrón o guía de acción; idealización de la realidad; arquetipo, prototipo, uno entre
una serie de objetos similares, un conjunto de elementos esenciales o los
supuestos teóricos de un sistema social (Caracheo, 2002).
Gago (1999) define modelo como ejemplar o forma que uno propone y sigue en la
ejecución de una obra artística o en otra cosa, ejemplar para ser imitado,
33 Maestría en Ingeniería Industrial
representación en pequeño de una cosa, copia o réplica de un original,
construcción o creación que sirve para medir, explicar e interpretar los rasgos y
significados de las actividades agrupadas en las diversas disciplinas
3.8 Lógica Difusa
3.8.1 ¿Qué es la lógica?
La lógica es el estudio de los métodos y principios usados para distinguir los
razonamientos correctos de los incorrectos, y ha sido definida a menudo como la
ciencia de las leyes del pensamiento. Esa definición, aunque ofrece un indicio
acerca de la naturaleza de esta ciencia, no es correcta ya que el pensamiento es
estudiado por otras ciencias tales como la psicología. Además, la lógica no estudia
todas las clases de pensamientos, solo los pensamientos que involucran
razonamientos (Martínez & Sanz, 2007)
Otra definición común de la lógica es aquella que la considera como la ciencia del
razonamiento, esta definición es mejor, pero no es todavía adecuada. El
razonamiento es un tipo especial de pensamiento en el cual se realizan
inferencias, o sea se derivan conclusiones a partir de premisas. Pero la lógica solo
le interesa la corrección del proceso del razonamiento una vez que ha terminado.
Su problema es averiguar si la conclusión a la que se ha llegado deriva de
premisas usadas o afirmadas. La distinción del razonamiento correcto y del
incorrecto es el problema central de la lógica los métodos y las técnicas de la
lógica han sido desarrolladas esencialmente para aclarar esta distinción. La lógica
se interesa por todos los razonamientos sin tomar en cuenta su contenido
(Delgado, 1999)
3.8.2 El origen y evolución de la lógica.
La lógica como ciencia tuvo su origen en la antigua Grecia, se considera como el
fundador indiscutible de la lógica a Aristóteles, quien estudio y sistematizo a la
lógica en el conjunto de tratados llamado “organon”. La mayor parte de las tesis
expuestas en este libro pertenecen a la llamada “lógica formal o tradicional”.
34 Maestría en Ingeniería Industrial
Aristóteles es el primer filósofo que investiga la estructura de la ciencia, esto es, la
doctrina de las formas de pensar científico. Ya Sócrates había hecho mención
acerca de la esencia de la actividad científica, y sus agudas observaciones los
habían conducido al problema de separar las formas del proceso cognoscitivo de
su contenido variable (Pineda & Vivas, 2008)
En la época culminante de su concepción lógica, Aristóteles afirmaba la idea de
vincular los principios lógicos con la naturaleza del saber científico. Por esta razón,
se puede afirmar que la lógica aristotélica tiene una triple función:
a) La lógica es una metodología: se enfoca en mostrar el camino a través del
cual se puede alcanzar el conocimiento científico.
b) La lógica es una propedéutica: tiene el carácter de instrumento o requisito
para la adquisición del conocimiento.
c) La lógica es una epistemología: tiene por objeto tratar los problemas del
conocer científico y por lo tanto, indagar la cuestión de la verdad.
La lógica de Aristóteles se ocupa fundamentalmente de tres temas básicos que
son:
1. El concepto: que se ocupa del estudio de las representaciones mentales.
2. El juicio: que se ocupa de las afirmaciones de un concepto con respecto a
otros.
3. El razonamiento: consiste en obtener nuevos conocimientos a partir de
otros.
Tal parecía que con Aristóteles la lógica había quedado definitivamente
establecida y concluida, sin mucho que agregar. Durante mucho tiempo así fue
considerado, y todavía en la actualidad para muchos esta lógica de tres valores es
todavía el cauce por el cual transitan, incluyendo a la lógica matemática moderna
(Delgado, 1999).
35 Maestría en Ingeniería Industrial
3.8.3 El origen de la lógica difusa.
Lo difuso empezó como vaguedad a finales del siglo diecinueve. El filósofo
pragmático Charles Sanders Pierce parece ser el primer lógico que ha tratado con
la vaguedad. Decía que “la vaguedad no es más distante en el mundo de la lógica
que la fricción en mecánica”. Afirmaba que un concepto es vago solo en caso de
que tenga límites oscuros. Por ejemplo, el concepto de montaña es vago debido a
que no sabemos con claridad donde termina una montaña y empieza una colina.
El lógico Bertrand Russell fue el primero en identificar la vaguedad en el nivel de la
lógica simbólica. Afirmaba que un concepto A es vago si y solo si no cumple con la
ley de Aristóteles del tercero excluido: si y solo si A o no A no se puede sostener.
Las declaraciones de la lógica o matemáticas obedecen la ley de Aristóteles:
“1+1=2” es 100% verdadera y 0% falsa. Pero las declaraciones de hechos son
vagas y tienen valores de verdad entre estos extremos binarios. “la hierba es
verde” puede ser verdadero solo en un 80% y entonces “la hierba no es verde” es
verdadero en un 20%. Russell fue el primero en observar esta disparidad entre los
hechos grises de la experiencia y la matemática binaria y entonces los busco
también en las mismas matemáticas (Jiménez, 2000).
En 1964 LotfiZadeh de la Universidad de California en Berkeley publico el
documento: “conjuntos Difusos”. Este documento fue el primero en usar la palabra
difusa ara denotar la “vaguedad” en la literatura técnica. No solo ha persistido si no
que remplazado grandemente el termino anterior de vago. El documento de 1965
de Zadeh aplico la lógica de Lukasiewics a cada objeto en un conjunto para
elaborar una algebra completa de conjuntos difusos y para extender el teorema de
separación convexa del reconocimiento de patrones. Existe alguna controversia
aquí debido a que Zadeh no hizo referencia a los trabajos de Lukasiewics ni de
ninguno de los otros lógicos multivalores quienes desde hace tiempo habían
definido los conceptos vagos y los operadores acertados (min, max y 1-x) en el
corazón de la teoría de conjuntos. Esto con frecuencia ha llevado a la percepción
de que la lógica multivalor empezó con los conjuntos difusos a pesar de tener más
36 Maestría en Ingeniería Industrial
de medio siglo de prioridad. Todavía Zadeh efectuó la segunda ola de la
investigación multivalor bajo el estandarte y el lenguaje de la lógica difusa y lo hizo
casi sin ayuda. La IEEE lo premio con su medalla de honor en 1995 por su trabajo
en conjuntos difusos, y es reconocido como el “padre” de la lógica difusa.
3.8.4 Conceptos fundamentales
Los conceptos fundamentales, los cuales forman la piedra angular sobre los
cuales descansa toda la estructura de la teoría de la lógica difusa, son: la
incertidumbre y el concepto de verdad difusa.
3.8.4.1 La incertidumbre y el razonamiento
La incertidumbre está presente en muchas situaciones de las actividades
humanas, esta incertidumbre es producto de lo incompleto o lo inexacto del
conocimiento acerca de las características de un ambiente de estudio. La
incertidumbre modifica completamente la forma de acción y la toma de decisiones
lógicas, por lo que es necesario tener un método adecuado para enfrentarla
(Pineda & Vivas, 2008). De los diferentes estudios realizados al respecto, la
incertidumbre puede ser clasificada en dos tipos básicos que son:
• El primer tipo de incertidumbre es debido a la falta de información, por lo
que el estado futuro de un sistema no puede ser conocido o determinado
completamente. Este tipo de incertidumbre es cuantitativo y tiene carácter
estocástico y ha sido manejado por la teoría de la probabilidad y la
estadística.
• El segundo tipo de incertidumbre es la vaguedad con respecto a la
descripción del significado semántico de los eventos, fenómenos o
declaraciones en sí mismas. Este tipo de incertidumbre es de tipo
cualitativo.
La salida de un evento estocástico es o verdadera o falsa. Sin embargo, en la
situación donde un evento en sí mismo no está bien definido, la salida puede ser
37 Maestría en Ingeniería Industrial
dada por una cantidad diferente de verdadero (uno) o falso (cero). Esto es, la
salida en presencia de la vaguedad puede ser cuantificada por un grado de
creencia.
En la mayoría de las ciencias se ha tenido preferencia por la probabilidad y la
estadística como modelo matemático para representar la incertidumbre, y en
especial porque han manejado básicamente la incertidumbre del primer tipo,
mientras que el segundo tipo de incertidumbre, aparece cuando se trata de
representar los conceptos cualitativos del pensamiento humano.
La lógica difusa trata de presentar un modelo matemático para manejar el
segundo tipo de incertidumbre, es decir, cuando los conceptos son vagos y no se
tiene certeza de cuál sea el grado de verdad de dicho concepto, o su definición no
proporcione una base para obtener un valor numérico preciso.
3.8.5 Concepto fundamental de la lógica difusa
Con respecto al punto anterior, podemos deducir que la lógica difusa tiene como
fundamento de verdad parcial, es decir, los valores entre “completamente
verdadero” y “completamente falso”; la lógica difusa difiere de la lógica clásica en
que las declaraciones no son ya bi-valores: verdadero o falso, encendido o
apagado. Sabemos que en la lógica tradicional un objeto toma un valor de cero o
uno; en la lógica difusa, una declaración puede asumir cualquier valor real entre 0
y 1, representando el grado para el cual un elemento pertenece a un conjunto
dado.
Figura 1. El concepto fundamental de la lógica difusa
La lógica difusa entonces puede ser considerada como un súper conjunto de la
lógica convencional (lógica de Boole), y no debe de ser considerada como una
38 Maestría en Ingeniería Industrial
simple teoría, sino más bien como una metodología que permite generalizar
cualquier teoría especifica de una forma discreta a una forma continua (difusa).
La lógica difusa es un enfoque matemático para resolver problemas. Se distingue
por producir resultados exactos de datos vagos o imprecisos, y es especialmente
útil en computadoras y aplicaciones electrónicas. Ya que mientras que el cerebro
humano puede razonar con incertidumbres, imprecisiones y juicios; las
computadoras solo pueden manipular valores precisos. La lógica difusa es un
intento por combinar estas dos técnicas. Intenta introducir el manejo de la
vaguedad para producir resultados precisos (Delgado, 1999).
3.8.6 El concepto de verdad difusa
Debido a que la lógica difusa considera una graduación continua de valores de
verdad variando desde completamente falso hasta completamente verdadero,
entonces definimos la verdad de una declaración o valor como la confianza o el
grado de que tenemos de que la declaración o valor sea correcto. Esta verdad es
medida numéricamente con valores que van desde cero (completamente falso)
hasta uno (completamente verdadero) incluyendo, por supuesto, todos los valores
intermedios (verdad parcial).
El concepto anterior de verdad parcial puede ser extendido para evaluar la verdad
de la combinación, relación o comparación de declaraciones basadas en este
concepto de verdad difusa. (Aurrand, Fournier, & Jarri, 1991)
3.8.7 Teoría de conjuntos difusos
A continuación, vamos a presentar una breve exposición de la teoría de conjuntos,
necesaria para la plena comprensión. Primero comenzaremos exponiendo algunos
conceptos básicos sobre la teoría de conjuntos difusos, después definiremos lo
que es un conjunto, y algunas de sus propiedades y características (Pineda &
Vivas, 2008).
39 Maestría en Ingeniería Industrial
3.8.7.1 Conceptos preliminares
En las matemáticas, el concepto de conjunto es muy simple, pero muy importante.
Un conjunto es simplemente una colección de cosas. Las cosas pueden ser
cualquier cosa que se quiera: números, nombres de autos, nombres de personas.
Las cosas o pertenecen al conjunto o no pertenecen, similar a la idea en la lógica
de que las declaraciones son o verdaderas o falsas (Zadeh, 1965).
En matemáticas clásicas estamos familiarizados con los llamados conjuntos
discretos. La membresía μA(x) de A como subconjunto del universo X, es definida
como:
3.8.8 Lógica Difusa
Se ha señalado que los antecedentes filosóficos pueden encontrarse en los
trabajos de Bertrand Russell, Jan Luka siewicz y Max black, que, ante las
paradojas encontradas en la lógica tradicional, comenzaron a hablar de lógica
multivalente y lógica continua, introduciendo, así, en la naturaleza blanco/negro
(verdad/falso) de aquella, las sombras de gris inherentes al mundo real. La idea de
que cualquier afirmación lógica debe ser cierta o falsa, y ninguna otra cosa (ley del
medio excluido), podía producir paradojas como la planteada por Russell1, y a
pesar del intento de obviarlas introduciendo los “axiomas de la teoría de conjuntos”
para generar formulas “bien definidas”, choca con la evidencia de que en la vida
cotidiana son admisibles grados de verdad. Paradojas como la mencionada solo
podían ser resueltas en el contexto de la lógica continua. Posteriormente, Zadeh
(1965) desarrollo la teoría de conjuntos multivaluados, ampliándola con el
concepto de cuantificador, e introdujo el termino fuzzy para denominar la
vaguedad, la falta de contornos bien definidos, de estas estructuras lógica.
40 Maestría en Ingeniería Industrial
Para ilustrar el concepto de la lógica difusa y los conjuntos difuso sea explicara el
primer ejemplo que propuso Zadeh (1965). Para ello puso el ejemplo del conjunto
de los “hombres altos”. Según la teoría de lógica clásica al conjunto de hombres
altos solo pertenecen los que miden más de una determinada altura y esa altura
limite es 1.80 metros, así un hombre es considerado alto cuando mide por ejemplo
1.81 metros y uno bajo cuando mide 1.79 metros.
Esto no parece una razón muy lógica para catalogar a un hombre de alto o bajo ya
que por ejemplo en el caso expuesto la altura de uno a otro solo se diferencia en 2
centímetros. Ahí, en casos como este donde no es fácil catalogar algo, se
introduce la lógica difusa. Según la lógica borrosa, el conjunto de “hombres altos”
en un conjunto que no tiene una frontera clara que indique que perteneces a ese
grupo o no. El evaluar si un hombre es alto o bajo, se hace mediante una función
que define la transición entre alto a bajo y para ello asigna a las distintas alturas
un valor entre 0 y 1. Según sea este valor se considera que se pertenece al
conjunto o no. Aplicando esto al caso anterior, un hombre que mida 1.79 metros
se puede decir que pertenece al conjunto de hombres altos con un grado de 0.75 y
el hombre que medía 1.81 metros pertenece al conjunto de hombres altos con un
grado de 0.8. Si representamos esto en una gráfica se obtendrá que la transición
entre alto o bajo con la lógica difusa es una curva con cambios no abruptos
mientras que con la lógica clásica, el paso de alto a bajo o viceversa en brusco
(Dubois & Prade, 1991):
41 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 2. Representación por Lógica Difusa
Figura 3. Representación por Lógica Clásica
3.8.8.1 Algunas aplicaciones de la lógica difusa
Actualmente la lógica difusa tiene un sin número de aplicaciones que afectan
nuestra vida cotidiana de alguna u otra manera, pero en ocasiones no nos
percatamos.
Los sistemas basados en Lógica Difusa se vienen utilizando en aplicaciones de
diversas índoles. Así, en el área médica se emplea para diagnósticos, acupuntura,
análisis de ritmos cardiacos, o de la arterioestenosis coronaria.
42 Maestría en Ingeniería Industrial
Dentro del apoyo en la toma de decisiones, otra de las grandes áreas de
aplicación de estos sistemas, se han utilizado también, por ejemplo, en la
búsqueda de caminos críticos en la ejecución de proyectos, y asesoramiento a la
inversión.
Sin duda, el principal campo de aplicación de la Lógica Difusa es el de control, a
partir del empleo de las expresiones de la lógica borrosa para formular reglas
orientadas al control de sistemas. Dichos sistemas de control Difuso pueden
considerarse una extensión de los sistemas expertos, pero superando los
problemas que estos presentan (Delgado, 1999).
La lógica difusa se ha desarrollado en diferentes áreas y a continuación se
menciona algunas:
• Control de sistemas: control de tráfico, control de vehículos, control de
compuertas en plantas hidroeléctricas, centrales térmicas, control en
máquinas lavadoras, control de metros (mejora su conducción, precisión en
las paradas y ahorro de energía), ascensores, etc.
• Predicción de terremotos, optimización de horarios.
• Reconocimiento de patrones y visión por ordenador: seguimiento de objetos
con cámara, reconocimiento de escritura manuscrita, reconocimiento de
objetos, compensación de vibraciones en la cámara, sistemas de enfoque
automático.
• Sistemas de información o conocimiento: bases de datos, sistemas
expertos.
3.8.8.2 Teoría de conjuntos difusos
La lógica difusa permite tratar con información que no es exacta o con un alto
grado de imprecisión a diferencia de la lógica convencional la cual trabaja con
información precisa. El problema principal surge de la poca capacidad de
expresión de la lógica clásica (Pineda & Vivas, 2008).
43 Maestría en Ingeniería Industrial
Conjuntos clásicos
Los conjuntos clásicos surgen por la necesidad del ser humanos de clasificar
objetos y conceptos. Estos conjuntos pueden definirse como un conjunto bien
definido de elementos o mediante una función de pertenencia μ que toma valores
de 0 ó 1 de un universo en discurso para todos los elementos que pueden o no
pertenecer al conjunto (Kaufmann, 1982).
Conjuntos difusos
La necesidad de trabajar con conjuntos difusos surge del hecho que existen
conceptos que no tienen límites claros. Un conjunto difuso se encuentra asociado
por un valor lingüístico que está definido por una palabra, etiqueta lingüística o
adjetivo. En los conjuntos difusos la función de pertenencia puede tomar valores
del intervalo entre 0 y 1, y la transición del valor entre cero y uno es gradual y no
cambia de manera instantánea como pasa con los conjuntos clásicos. Un conjunto
difuso en un universo en discurso puede definirse como lo muestra la ecuación
(Aurrand et al., 1991).
𝐴={(𝑥,μ𝐴(𝑥))|𝑥 ∈𝑈}
Donde μ(𝑥) es la función de pertenencia de la variable x, y U es el universo en
discurso. Cuando más cerca este la pertenencia del conjunto A al valor de 1,
mayor será la pertenencia de la variable x al conjunto A, esto se puede observar
en la figura 4:
44 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 4. Ejemplo de conjuntos difusos
Imprecisión - Incertidumbre
Imprecisión
Situación en la que no puede darse un valor exacto para los parámetros del
problema, la información no es cuantificable, o es incompleta o no puede
obtenerse. Proviene de la incapacidad de precisión del ser humano (Jiménez,
2000).
Incertidumbre
Dubois & Prade (1991) mencionan que los parámetros que intervienen en el
problema son de naturaleza estocástica. Suele usarse métodos probabilísticos que
permiten modelar el conocimiento incompleto del medio externo a las personas.
Es básicamente una lógica que permite valores imprecisos (intermedios) para
poder definir evaluaciones convencionales entre sí/no, verdadero/falso,
negro/blanco, etc. En Japón la investigación sobre Lógica Difusa es apoyada
ampliamente por el gobierno con un presupuesto enorme.
En Europa y USA se están realizando esfuerzos para alcanzar al tremendo éxito
japonés. Por ejemplo, la NASA emplea lógica borrosa para el complejo proceso de
maniobras de acoplamiento de sus naves.
45 Maestría en Ingeniería Industrial
Esta lógica no exige valores exactos, soporta valoraciones subjetivas e incluso
valoraciones lingüísticas para los parámetros del problema y las incorpora
apropiadamente a modelos matemáticos complejos.
Expresiones como “bastante caliente” o “bastante frio”, se pueden formular
matemáticamente y procesarse por medio del computador.
3.8.8.3 Características de la Lógica Difusa
De acuerdo con Jaramillo (2008):
• Soporta datos imprecisos
• Es conceptualmente fácil de entender
• Es flexible
• Es tolerante a los datos imprecisos
• La Lógica difusa no usa valores exactos como 1 o 0 pero usa valores entre
1 y 0 (inclusive) que pueden indicar valores intermedios (Ej. 0.1, 0.2,…,0.9,
1.0, 1.1..etc.)
• Se basa en el lenguaje humano
• Se basa en la experiencia de expertos conocedores del problema en
cuestión.
• Puede modelar funciones no lineales de alguna complejidad.
• Combina en forma unificada expresiones lingüísticas con datos numéricos
3.8.8.4 Fusificación
En esta etapa se transforman los parámetros físicos de un sistema en variables
difusas, donde a cada variable física se le asigna un grado de pertenencia en cada
uno de los conjuntos difusos que se han considerado, mediante las funciones de
membresía asociadas a estos conjuntos difusos. El primer paso en la fusificación
es dividir el universo de discurso, asignando etiquetas en cada variable difusa.
Después, se establecen las funciones de membresía para dar significado
numérico a cada etiqueta. En el proceso, las funciones de membresía definidas
46 Maestría en Ingeniería Industrial
sobre las variables de entrada mapean a los datos presentes para determinar el
grado de pertenencia (Jiménez, 2000).
VI. ANTECEDENTES (ESTADO DEL ARTE)
En los últimos años analizar la satisfacción laboral dentro de las organizaciones ha
retomado interés, puesto que para los directivos es muy importante conocer los
factores relacionados con este tema, por ende, conocer las causas que fomentan
la rotación del personal para evaluarlas, administrarlas y solucionarlas
eficientemente.
El artículo de investigación Littlewood (2014) determina cuáles son las variables
que predicen la permanencia del personal, a fin de construir una teoría aplicable al
personal que labora en empresas mexicanas similares a la institución financiera; la
investigación se realizó con dos muestras mediante un Modelo Estructural de
Intención de Permanencia; este no encontró diferencias significativas por edad,
sexo, estado civil, escolaridad y puesto; estas características personales no se
relacionan con la satisfacción; pero, la satisfacción se desgasta conforme
incrementa la antigüedad; en el caso de la investigación se concluye que el apoyo
organizacional percibido baja significativamente conforme pasa el tiempo, y está
estrechamente vinculado con el compromiso organizacional, el compromiso se
desarrolla y mantiene a partir del apoyo organizacional percibido; se recomiendan
sostener regularmente entrevistas, reuniones o grupos focales con los empleados
y gerentes, además de diseñar un sistema de inducción y monitoreo.
En su estudio Tamayo (2016) desarrolla en las empresas de la industria del
calzado de exportación en la ciudad de León, Guanajuato, México un modelo
teórico para medir la satisfacción e importancia que los trabajadores conceden a
los aspectos del trabajo, integrados en factores, e identificar su relación con los
aspectos no controlables, personales y la intención de abandonar la organización.
El modelo es referido por las siglas MOMSI. Para lograr el objetivo, las empresas
exportadoras de la industria del calzado de León, Guanajuato fueron
47 Maestría en Ingeniería Industrial
seleccionadas al azar utilizando el listado de registro del Sistema de Información
Empresarial Mexicano (SIEM), de la misma manera los empleados fueron
escogidos de manera aleatoria según las listas de nómina. Los resultados
muestran que en referencia a los aspectos laborales de la satisfacción destaca la
relación entre la intención de abandono con el salario, de la misma forma, aunque
con una relación débil, pero a considerar en la intención de abandono antes de
que su relación llegue a ser significativa, están los aspectos de trabajo condiciones
laborales, entrenamiento y capacitación, retroalimentación, y desarrollo personal y
profesional. El tomar en cuenta los aspectos personales como indicadores para
atender la intención de abandono en las empresas exportadoras de calzado
ayudará a un mejor manejo de la rotación de personal.
Como ya lo mencionan los autores anteriores, la necesidad de analizar los
factores que influyen en la satisfacción laboral negativamente y dar solución a los
mismos es un tema de vital importancia para mejorar la productividad en las
empresas. Existen trabajos que han demostrado que las problemáticas dentro de
una empresa u organización repercutirán de manera directa en la productividad de
las mismas, esto ha llevado al desarrollo e implementación de herramientas de
gestión que permitan conocer el problema, identificar los puntos clave y proponer
las posibles soluciones que erradiquen dicho problema, como lo muestran las
siguientes investigaciones:
En el trabajo de Aledo, Ortiz, & García (2008) se presenta una propuesta
metodológica avanzada para el análisis sistémico del sector turístico residencial
que permite identificar sus componentes y seleccionar los elementos claves que lo
conforman. Ellos tomaron como área de estudio la Costa Blanca (España). Para
alcanzar su objetivo emplearon la herramienta informática MicMac© (Matriz de
Impactos Cruzados Multiplicación Aplicada a una Clasificación). El trabajo con
esta herramienta a través de un panel de expertos permitió identificar ocho
elementos claves del sistema turístico residencial en la Costa Blanca: Planificación
y ordenación del territorio; Consumo de suelo; Precios; Prestigio del destino;
48 Maestría en Ingeniería Industrial
Tipología constructiva; Inmigración de retirados; Paisaje, recursos naturales y
playas; y Escena urbana. Esta metodología mejoró la información en los procesos
de toma de decisiones estratégicas en el planeamiento al identificar áreas de
actuación prioritarias.
Por otro lado Lobelles, López, Pedraza, & Morejón (2016) muestran el análisis
prospectivo medioambiental para la recuperación de aguas sulfurosas en la
refinería de petróleo, que tenía como objetivo visualizar posibles escenarios
futuros que permitieran el cumplimiento de las normas de emisiones. Para ello se
creó una metodología basada en la de Michel Godet. Fueron seleccionados nueve
expertos por el método Delphi, quienes realizaron el diagnóstico de la industria
mediante la Matriz DAFO. El resultado ubicó a la empresa en una posición
adaptativa, identificándose un problema general y proponiéndose una posible
solución. Posteriormente, se trabajó con los métodos MIC-MAC y MACTOR, para
conocer las variables y actores claves, respectivamente. Mientras que el método
SMIC, apoyado en las hipótesis propuestas, conformó un total de sesenta y cuatro
escenarios, de los cuales se pudo seleccionar el más deseado; aunque este no
presenta la mayor probabilidad de ocurrencia. Se identificaron seis variantes
tecnológicas para lograr un proceso sostenible de refinación.
El artículo de Lujan (2017) aborda el problema de cómo formular un escenario al
año 2030 que sea realista y a la vez sea la base para una visión factible de
cumplirse para el abastecimiento de gas natural al 2030. Para la obtención de los
resultados se aplicaron encuestas, así como el método de la Prospectiva
Estratégica, la cual incluye los métodos MICMAC, MACTOR y SMIC. Los
principales resultados obtenidos fueron: las variables del eje estratégico, rol de
actores y el escenario al 2030. Las 50 variables identificadas por los expertos y
que se seleccionaron para este trabajo corresponde a las siguientes categorías:
Económico, Técnico, Operativo, Ecológico y ambiental, Político, Social y
Tecnológicos. Las variables más importantes que se pudieron determinar con
ayuda del MICMAC se vieron influidas por diversos actores, los cuales validaron e
49 Maestría en Ingeniería Industrial
identificaron de acuerdo con el método MACTOR. El escenario con mayor
probabilidad concluye que el adecuado uso de este recurso logrará dar la solución
a problemas de desabastecimiento de gas natural en el país, utilizándolo como
herramienta de desarrollo sustentable para todos.
En consiguiente Jorge & Monedero (2017) en su artículo proponen a la
prospectiva estratégica, como enfoque y metodología innovadora, para abordar la
planificación y gestión de la transición hacia un desarrollo sustentable a nivel
municipal. En las primeras etapas del estudio destaca el análisis de la estructura
del sistema (fase MICMAC) y el juego de los actores (fase MACTOR). En este
momento se procede con la identificación de los escenarios (fase MORPHOL),
fase final en la fundamentación de un modelo de gestión de la transición hacia la
sustentabilidad del Municipio Caroní. Dentro del marco teórico cabe destacar, la
aproximación al tema ambiental, enmarcando la prospectiva estratégica dentro de
la ciencia de la sustentabilidad y la transición a la sustentabilidad, aplicando un
abordaje pragmático, bajo el enfoque de la gestión de la transición, de donde
surge la gobernanza para la sustentabilidad, como la estrategia del modelo para la
gestión de la referida transición.
Continuando con Senhadji, Ruíz, & Rodríguez (2017) que desarrollaron un trabajo
donde muestran que los humedales desempeñan un papel fundamental desde una
perspectiva ecológica y socioeconómica. Hoy son considerados ecosistemas
estratégicos, amortiguadores de crecientes, sitios especiales de conservación de
biota y cruciales por los servicios ecosistémicos que prestan. Se analizó cuáles
son los factores, problemáticas e impactos más frecuentes y comunes que se
presentan en 29 humedales colombianos, y se aplicó una metodología
prospectiva, mediante el software MICMAC®, con el fin de conocer y priorizar los
factores que son más sensibles a la transformación del ecosistema, y sobre los
cuales habría que tomar acciones de mitigación, preservación y/o conservación.
Se encontró que los procesos urbanísticos son un factor influyente de alto impacto
en el deterioro del humedal, lo cual se obtuvo tanto con la revisión bibliográfica,
50 Maestría en Ingeniería Industrial
como con el análisis y la priorización realizada con la prospectiva. Se pudo
comprobar la potencialidad y robustez del software MICMAC® como herramienta
de análisis prospectivo, lo cual podría ser usado por las autoridades ambientales
para mejorar la toma de decisiones respecto. Por lo tanto, se podría disminuir el
impacto ambiental generado sobre estos.
Continuando con Inche & Chung (2012) en su estudio presentan como objetivo
formular un escenario futurible para la educación superior virtual al 2030; para ello
se aplicó las herramientas de la prospectiva estratégica de Michel Godet: Análisis
estructural (MICMAC), matriz de actores (MACTOR) y análisis de escenarios
(SMIC). Los resultados mostraron dos escenarios de mayor probabilidad, los
cuales permitirán establecer acciones estratégicas para construir un futuro posible
y deseable para la educación virtual en el Perú al 2030. Llegando a la conclusión
que un escenario optimista es posible de construir en el sector estudiado, siempre
y cuando se tomen las acciones respectivas para tal caso. Sin embargo, de no
realizar ningún cambio, el escenario negativo tiene una alta probabilidad de
ocurrencia (59%). Los actores tienen un rol de gran importancia para la
construcción del escenario futuro. La implementación de un sistema de educación
superior virtual es aún una tarea pendiente en las universidades peruanas.
Por otra parte Reyna, Arango, Leyva, & Cuevas (2013) muestran que durante
muchos años se ha intentado subsanar las graves deficiencias de la educación
respecto a las competencias de los docentes, dichas competencias son hoy en día
marcadas por las tendencias educativas globales; en Ciencias Políticas no se
tienen identificadas las competencias de los docentes específicamente en dicha
licenciatura y sobre todo en estudios de prospectiva, es por ello, que el objetivo de
su investigación fue identificar las variables clave que representen las
competencias docentes para la formación de un perfil de la licenciatura de
Ciencias Políticas, mediante el sistema de análisis prospectivo utilizando el
sistema MICMAC (Matriz de Impactos Cruzados-Multiplicación Aplicada a una
Clasificación), las variables resultantes identificadas en el estudio fueron,
51 Maestría en Ingeniería Industrial
habilidades metodológicas e investigativas y el uso de modelos de las Ciencias
Políticas.
Así mismo Enciso (2004) tuvo como objetivo de investigación identificar y diseñar
un programa de desarrollo de competencias del talento humano basado en las
variables detectadas como estratégicas en la implementación de un de un sistema
de aseguramiento de la calidad: Normas ISO 9000; Mediante la utilización de la
metodología prospectiva del “análisis estructural”, apoyado con el programa
estadístico del MICMAC y con la colaboración de expertos en calidad vinculados a
empresas certificadas en la ciudad de Bogotá. Los resultados evidenciaron que las
variables fueron: visión prospectiva, actitud positiva al cambio, valores para la
calidad en el trabajo, comunicación, liderazgo, trabajo en equipo, capacidad de
aprendizaje, creatividad y motivación. Para su desarrollo, se diseñaron dos
manuales (uno para el instructor y otro para el participante), bajo una metodología
de acción-reflexión-interiorización-acción, dirigida a directivos que requieran
desarrollar las competencias en el talento humano, constituyéndose este como el
eje vertebral en la implementación y el mantenimiento de un sistema de
aseguramiento de la calidad.
También se puede mencionar lo realizado por Castellanos, Hernández,
Castellanos, & Campos (2014) que presentan un estudio sobre los factores de la
competitividad del destino turístico Villa Clara, Cuba, en función de su
mejoramiento, este destino es uno de los de mayor crecimiento en el Caribe
insular, región geográfica caracterizada por una oferta turística semejante, con
atractivos similares, por lo que la gestión efectiva del mismo constituye una
exigencia a fin de garantizar su sostenibilidad y desarrollo. El trabajo se realizó un
análisis conceptual de la competitividad, enfoque y modelos de análisis, que
sustentan el criterio de los autores sobre la validez del modelo de Porter para la
identificación y evaluación de los factores en el objeto de estudio, a partir de una
forma de proceder metodológica que considera la utilización de técnicas tales
como el criterio de expertos y el análisis estructural (MICMAC). Sobre la base de
52 Maestría en Ingeniería Industrial
los resultados obtenidos al aplicar las técnicas referidas anteriormente se
proponen un conjunto de estrategias. En conclusión, resultó viable para el caso del
destino turístico de Villa Clara, la utilización de una forma de proceder
metodológica, que basada en el modelo de Porter y el método de MICMAC
permitió identificar los factores determinantes de la competitividad y a partir de
ellos un conjunto de estrategias orientadas a la complementación, diversificación,
promoción y cooperación que de ser aplicadas incrementarían la competitividad
del destino turístico estudiado.
Haciendo referencia a Rivas (2015) podemos plasmar que su investigación tenía
como objetivo fundamental presentar algunas variables como los cambios políticos
ideológicos, voluntad política, pobreza, y la incidencia de estas en el sistema de
seguridad social venezolano. Se utilizó, por medio de un eje teórico-interpretativo,
la metodología documental prospectiva y la técnica de Matriz de Impacto Cruzado
(MICMAC). Entre los hallazgos más importantes destacan algunas variables que
fluctúan notablemente, en especial la burocracia, los cambios políticos e
ideológicos, y la pobreza como factores condicionantes de la gestión pública. La
pobreza avizora una repercusión negativa en la población y en la problemática de
la implementación de la seguridad social del país.
V.- OBJETIVO GENERAL
Identificar los factores clave que determinan la satisfacción laboral mediante un
Modelo de Prospectiva Estratégica y evaluarlas mediante un modelo Lógica Difusa
para medir el nivel de satisfacción laboral.
5.1 Objetivos Específicos
• Definir y Seleccionar las variables sujetas al estudio
• Elaborar y aplicar el instrumento de evaluación
• Realizar los Talleres de Prospectiva
53 Maestría en Ingeniería Industrial
• Analizar los resultados del instrumento de evaluación mediante un modelo
de Lógica Difusa
VI.- HIPÓTESIS
H1= Es posible identificar las variables que determinan la satisfacción laboral
mediante un Modelo de Prospectiva Estratégica y evaluarlas mediante un modelo
de Lógica Difusa.
VII.- ALCANCE
• Se realizará la investigación en una institución de educación, una empresa
del sector industrial y una empresa del sector hotelero.
• Por medio del Modelo de Prospectiva Estratégica y Lógica Difusa se
obtendrán las variables que más influyen en la satisfacción laboral.
• Se realizarán las conclusiones y la propuesta de mejora pertinente.
VIII.- LIMITACIONES
• En este tipo de investigación existe la posibilidad de que la recolección de
la información sea limitada.
• Se presenten datos incompletos y no actualizados
• Las empresas se reservarán la información que consideren pertinente.
IX.- RECURSOS NECESARIOS Y DISPONIBLES
• Encuestas
• IBM® SPSS® Statistics
• Software MICMAC
• Software Matlab® 2015
54 Maestría en Ingeniería Industrial
X.- MARCO METODOLÓGICO
10.1 Tipo de investigación
Basándose en Hernández, Fernández, & Baptista (2010) que explican que los
estudios van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del
establecimiento de relaciones entre conceptos; es decir, están dirigidos a
responder por las causas de los eventos y fenómenos físicos o sociales, son de
tipo explicativos. Como su nombre lo indica, su interés se centra en explicar por
qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta, o por qué se
relacionan dos o más variables.
Por lo tanto, la investigación realizada en este estudio es de tipo explicativa,
debido a que se pretende explorar la relación causal de la rotación laboral dada
por el grado de satisfacción laboral que tienen los trabajadores, es decir, no solo
se busca describir o acercarse a este problema objeto de investigación, sino que
busca encontrar las causas del mismo a través de la metodología de prospectiva
estratégica, y poder identificar donde aplicar las mejoras para su posible
resolución, logrando cumplir los objetivos planteados al principio.
10.2 Región de estudio
La región de estudio del presente estudio se limita a una zona que forma parten de
dos estados de la república mexicana; La zona norte de Veracruz, mejor conocida
como La Huasteca Veracruzana. Donde la principal actividad económica se centra
en la agricultura, la ganadería y la actividad artesanal, no existen asentamientos
industriales importantes en la región.
Y la zona sur de Tamaulipas, un área metropolitana compuesta de 3 núcleos
principales de asentamientos: Tampico, Madero, Altamira, así como de
asentamientos dispersos ejidales; y cuyo territorio en conjunto tiene diversos usos
y funciones: urbanos, portuarios, comerciales, residenciales, turísticos y rurales.
Las actividades económicas más presentes en la zona son la industria petrolera, la
55 Maestría en Ingeniería Industrial
manufactura metal-mecánica, el comercio internacional, los servicios portuarios, la
agroindustria y la pesca.
10.3 Métodos para recopilar la información
Los métodos que se utilizaron en esta investigación son:
• Revisión teórica y documental sobre aspectos de la satisfacción laboral y la
metodología de Prospectiva Estratégica.
• Revisión documental sobre estudios respecto a la Prospectiva Estratégica,
que se hayan realizado en áreas similares.
• Trabajo de campo para la recolección de datos, utilizando la encuesta como
instrumento de medición, para permitir conocer la situación de actual del
nivel de satisfacción laboral de los trabajadores.
• Talleres de prospectiva con los expertos.
10.4 Metodología
a) Se consultarán estudios e investigaciones relacionadas con el problema de
investigación para identificar, obtener y consultar las fuentes necesarias para
recopilar la información relevante con los modelos de esta investigación.
b) Se diseñará el cuestionario para la evaluación del nivel de satisfacción laboral
de los trabajadores de una empresa determinada, la información utilizada para la
elaboración de la encuesta proviene del trabajo realizado por Fabiola Sanchez,
Huerta, & Bautista (2017) en donde identifican las variables por medio de un
modelo de ecuaciones estructurales basado en datos del Instituto Nacional de
Estadística y Geografía (INEGI) dentro del módulo del Bienestar Autorrepotado
(BIARE), dando como resultado 31 variables que son consideradas para la
encuesta, la cual será aplicada a una muestra de trabajadores.
c) La aplicación de las encuestas se realizará a la mayor cantidad posible de los
trabajadores, debido a que no se realizará un tamaño muestral porque se busca
realizar un censo.
56 Maestría en Ingeniería Industrial
d) Posterior a la aplicación del instrumento de evaluación y obtener los resultados
de las mismos se realizará el tratamiento y análisis de los datos mediante
estadística descriptiva, donde se realizarán gráficas, histogramas, y porcentajes
de todas las variables. Con esto se determinarán los factores de mayor influencia,
sobre los trabajadores en comportamiento, opiniones y actitudes.
e) Como siguiente paso se desarrollará el modelo de Prospectiva Estratégica, para
tratar las variables que influyen en la satisfacción laboral y posteriormente dar una
propuesta de mejora, este modelo se describe a continuación:
10.4.1 Metodología para el estudio prospectivo y el diseño de estrategias
Para dar cumplimiento al objetivo de esta investigación se remitió a la consulta de
la metodología de Construcción de Escenarios expuesta por el francés M. Godet
(2000) en su libro “La caja de herramientas de la Prospectiva Estratégica”. Es uno
de los métodos más empleados en diferentes ámbitos de estudio y uno de los de
mayor flexibilidad y confiabilidad. Para su mejor comprensión se muestran los
pasos a seguir planteados por el autor:
10.4.2 Método de Construcción de Escenarios
10.4.2.1 Técnica DELPHI
La herramienta Delphy fue desarrollada en Estados Unidos durante la década de
1950 con el propósito de prever el impacto del uso de ciertas tecnologías durante
la guerra (M. García & Suárez, 2013); Nielsen & Hangadurai (2007) señalan que
su diseño y primera aplicación se realizó en 1951 por la RAND (Research and
Development Corporation). En términos simples el Delphi consiste en la selección
de un grupo de expertos a los que se les pregunta su opinión sobre posibles
acontecimientos del futuro (Astigarraga, 2008a). Actualmente es una metodología
ampliamente usada, que de acuerdo con Linstone & Turoff (2002), está
estructurada para recolectar los juicios de expertos sobre un problema específico,
procesar la información a través de técnicas estadísticas y extraer un consenso
57 Maestría en Ingeniería Industrial
general, lo cual permite una reducción considerable de incertidumbre frente a la
toma de decisiones.
Los principios que rigen la realización de un Delphi, son básicamente cuatro
(Rowe & Wright, 1999; Steurer, 2011): (1) debe comprender un proceso iterativo
(rondas sucesivas de análisis), (2) requiere retroalimentación, de manera que los
expertos puedan contrastar su respuesta, con la del grupo general, (3) precisa
anonimato para las respuestas individuales, y (4) su objetivo final es la
construcción del consenso último, a partir del contraste estadístico de posiciones
disimiles o coincidentes, y sus respectivas transformaciones a través de las
rondas. Dentro de la descripción del método Delphi realizada por Astigarraga
(2008) se definen las cuatro tareas principales, en las que se basa esta
metodología: primero, definir y describir el objetivo o problema, y preparar una o
más preguntas que serán enviadas a los expertos; segundo, seleccionar el panel
de expertos que participarán, tercero, organizar y desarrollar la encuesta, la cual
implica dos o más rondas, y finalmente la sistematización y análisis de resultados;
en caso de que incluya entrevistas “cara a cara” recibe el nombre de Delphi
modificado.
Es un método muy variado y aplicado en diversos sectores, por esto no existe un
modelo estandarizado, aunque bien pueden distinguirse unas etapas y
componentes básicos; es precisamente esto lo que hace que sea un modelo
flexible, pues de acuerdo al contexto y disponibilidad de la información, cada
aplicación puede variar en cuanto a número de expertos consultados, número de
preguntas planteadas, cantidad de rondas, y diferentes herramientas para la
presentación de resultados. Si bien ello genera una gran adaptabilidad también
puede significar debilidades que denotan falta de rigurosidad, más si se tiene en
cuenta que el método puede tender a un uso de estadística mínimo, sesgos
subjetivos, y fallas relacionadas con decisiones humanas dentro del proceso
(Zartha, 2015). Las etapas que son claramente identificables pueden relacionarse
en el siguiente esquema, sugerido:
58 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 5. Fases para desarrollar el método Delphi. Fuente: García & Suárez (2013)
10.4.2.2 Análisis Estructural: MICMAC
El análisis estructural es una herramienta que posibilita describir un sistema
usando una matriz que evidencia todas las relaciones entre las variables que lo
constituyen (Astigarraga, 2008). En este sentido, cada sistema está constituido por
una serie de elementos relacionados entre sí, la red de conexiones entre esos
elementos es lo que configura la estructura del sistema, si se comprende las
características de esta red de relaciones se podría comprender la evolución del
sistema como tal, y dilucidar su comportamiento futuro, ya que como estructura
presentaría ciertas inercias.
El análisis estructural es una caja de herramientas dentro del proceso de
construcción de escenarios. En palabras de Delgado (2015), ayuda a identificar las
variables que ejercen mayor influencia y aquellas más susceptibles de ser
influenciadas dentro de un sistema, y tiene dos objetivos fundamentales, el
primero es generar una representación exhaustiva del sistema, el segundo, es
reducir la complejidad del sistema tan solo a las variables esenciales (Michael
Godet, 1993).
El análisis estructural se puede descomponer en tres fases (M. Godet, 1986):
• Identificación de las variables.
• Descripción de las relaciones entre variables, localizándolas dentro de la
matriz del análisis estructural.
59 Maestría en Ingeniería Industrial
• Búsqueda de las variables clave a través del método MICMAC.
Las primeras dos se desarrollan a través de talleres y la tercera usando la técnica
MICMAC, actualmente aplicable como software. Esto significa que todo parte de
un proceso de debate, el cual conlleva varios talleres participativos donde los
interesados, discuten y acuerdan cuales serán aquellas variables fundamentales
que guiaran la evolución de un sistema y sus interdependencias (Nassreddine &
Anis, 2014).
Descripción de las fases:
1. Análisis de variables
Debe obtenerse un listado muy completo de todas las variables implicadas en el
sistema, se recomienda utilizar técnicas para estimular la creatividad y el análisis,
las variables pueden ser de diversos tipos:
• Sistema Interno: Variables de organización y estrategia, variables de
productos, mercados y tecnologías, variables de producción, variables
sociales, variables financieras.
• Sistema externo: Variables generales, variable de distribución, variables del
consumidor y variables de riesgo.
Se recomienda no exceder el número de 70-80 variables, y asegurarse de que
cada una esté claramente definida. Se sugiere entrevistas a expertos o grupos de
interés para complementar la lista.
El modelo planteado por Monsalve (2011) expone claramente las etapas del
análisis estructural y sus actividades intermedias.
60 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 6. Etapas del analisis estructural. Fuente: Monsalve (2011)
2. Localización de variables en la matriz de análisis estructural: En esta fase las
variables se relacionan usando un cuadro de entrada doble. El reto para los
participantes es lograr definir cómo las variables interactúan entre sí. La intensidad
de las influencias puede variar entre cero (ninguna influencia) a tres (influencia
fuerte). Se recomienda realizar la siguiente reflexión; en cuanto a la relación de las
variables i y j, ¿en qué dirección se ejerce la influencia, i sobre j, o j sobre i?
¿Existe una colinealidad entre i y j, es decir, una variable k que actúa sobre
ambas? ¿La relación entre i y j es directa o existe una variable r que las conecte a
ambas?
61 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 7. Matriz de localización de Variables. Fuente: Godet (1993)
Figura 8. Definición de componentes. Fuente: Godet (1993)
62 Maestría en Ingeniería Industrial
3. Búsqueda de las variables clave a través del método MICMAC
De acuerdo con Godet (1993) “El objeto del método MIMAC es identificar las
variables más motrices y más dependientes (variables clave), construyendo una
tipología de las variables mediante clasificaciones directas e indirectas”. El método
MICMAC', Búsqueda de las Variables Claves a través del Método Matriz de
Impacto Cruzado. Multiplicación Aplicada a una Clasificación (MICMAC), es un
programa de multiplicación matricial aplicado a la matriz estructural, que permite
jerarquizar por orden de motricidad y por orden de dependencia.
Figura 9. Plano motricidad-dependencia. Fuente: Godet (1993)
Interpretación de la ubicación de las variables:
Sector 1: Variables muy motrices y poco dependientes. Son las variables
explicativas que condicionan el resto del sistema.
Sector 2: Variables a la vez muy motrices y muy independientes. Son las variables
de enlace inestable por naturaleza. En efecto, cualquier acción sobre estas
63 Maestría en Ingeniería Industrial
variables repercutirá sobre las otras y tendrá un efecto reflexivo sobre ellas
mismas que amplificará o desactivará el impulso inicial.
Sector 3: Variables poco motrices y muy dependientes. Son las variables
resultantes cuya evolución se explica por los sectores 1 y 2.
Sector 4: Variables poco motrices y poco dependientes (próximas al origen). Estas
variables constituyen tendencias fuertes o factores autónomos; no son
determinantes del futuro, por tanto, pueden excluirse del análisis.
Sector 5: Variables medianamente motrices y/ o dependientes. Nada puede
decirse a priori de estas variables del “pelotón”.
En conclusión, el método permite abordar un problema complejo desde la óptica
de sistemas, permitiendo identificar detalladamente sus componentes y la
dinámica entre los mismos, reduce los tiempos de análisis que exigen sistemas
complejos, al proveer un procedimiento estándar y metódico, su principal
inconveniente, puede ser la subjetividad a la que está expuesta la construcción del
listado de variables, y la interpretación de los resultados. No obstante, este
ejercicio es una herramienta clave a la hora de comprender un problema, su
contexto, y las posibles trayectorias futuras de un caso en particular.
XI. MARCO OPERATIVO
Los estudios prospectivos requieren de una serie de fases, bien planteadas,
organizadas y ejecutadas, para llevar a la obtención de excelentes resultados. Una
vez recopilada toda la información se expone el procedimiento para el análisis
prospectivo de la satisfacción laboral, en el cual se muestran técnicas y
herramientas de gestión, enriquecidas y perfeccionadas con fuentes científicas
consultadas y con la experiencia de un equipo de expertos multidisciplinario.
A continuación, se describe el desarrolló la metodología:
64 Maestría en Ingeniería Industrial
11.1 Definición de los sistemas a estudiar:
Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca (ITSTA)
El 23 de Octubre de 1995, inician las operaciones del Instituto Tecnológico
Superior de Tantoyuca (ITSTA), atendiendo a una matrícula de 145 estudiantes.
Provisionalmente se trabajó en instalaciones prestadas por el CBTis No. 71 y la
Escuela Secundaria Técnica No. 65. En el año de 1998 se entrega la obra de la
primera etapa de construcción y se cambia al domicilio definitivo en Desviación
Lindero Tametate s/n, Colonia la Morita contando con 12 hectáreas el terreno
adquirido por el Gobierno del Estado en beneficio de la Huasteca Veracruzana.
De inicio el Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca operaba con dos carreras,
actualmente el Tecnológico cuenta con una plantilla de 147 trabajadores y 2227
alumnos de las 9 carreras de Licenciatura y los 3 posgrados que se ofertan.
(ITSTA, 2017)
Hotel Posada San Javier
Posada San Javier es un hotel tranquilo de 3 estrellas ubicado en Carretera
Nacional Km. 68, C.P. 92110. Tantoyuca, Veracruz. 92120 Tantoyuca, Veracruz.
Las habitaciones modernas con un balcón, una nevera, un vestidor, una zona de
estar y equipo de alta fidelidad asegurarán una estancia cómoda. Los cuartos de
baño cuentan con una ducha, un secador de pelo y artículos de tocador gratuitos.
Se ofrece el desayuno continental en el restaurante, dispone de la comida
internacional. Internet WiFi que está disponible en todo el hotel gratis.
Estacionamiento privado gratis en el establecimiento. 37 habitaciones, y una
plantilla laboral de 52 empleados.
D’capri Marmoles S.A. De C.V.
Es una empresa líder en el sector de la piedra natural. Desde su fundación, la
compañía ha experimentado un progresivo crecimiento y una fuerte expansión
nacional convirtiéndose en un claro referente en el sector de la piedra siendo
65 Maestría en Ingeniería Industrial
importadores directos de Europa y Sudamérica. Sensible a las particularidades de
cada mercado, mantiene un nivel de auto exigencia que se refleja en el trabajo
diario de su equipo humano y en los proyectos de investigación que emprenden.
En enero del 2007, inician en esta rama de la industria, de ser una pequeña
empresa, se desarrollaron hasta llegar a ser uno de los líderes en México, a la vez
que han logrado posicionarse a nivel nacional como una compañía que importa y
exporta hacia muchos países del mundo, diversos productos, siempre asociados
con piedras naturales de todo tipo y para múltiples aplicaciones. Ubicados en Calle
Córcega No. 310, C.P. 89350, Col. Roma, Tampico, Tamaulipas. Cuentan con una
plantilla laboral de 43 empleados en sus distintas áreas.
11.2 Talleres de Prospectiva
La metodología propuesta para el estudio prospectivo para la evaluación del nivel
de satisfacción laboral, consiste en una serie de talleres participativos, conocidos
como talleres de prospectiva estratégica, estos se llevan a cabo con un grupo de
expertos, de preferencia interdisciplinario y son dirigidos por los investigadores a
cargo del estudio, cumpliendo el roll de consultores para el mismo.
El inicio del estudio se hace formalizando con la gerencia de las empresas D’Capri
Mármoles S.A. de C.V. y el Hotel Posada San Javier, así mismo con los directivos
del Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca, los objetivos del estudio,
presentados de una manera simple y directa que permita comprender la
metodología de trabajo y mostrar la importancia e impacto de la realización de
este estudio en la organización.
El primer acercamiento con la gerencia es concluyente para un estudio
prospectivo, ya que este determinará en gran medida el buen desarrollo de la
metodología y de esta forma los resultados del mismo, en otras palabras, el
objetivo principal de este es sensibilizar a la gerencia con la importancia e impacto
que puede tener la prospectiva en la organización y el valor de planear el largo
plazo de la misma.
66 Maestría en Ingeniería Industrial
Se utilizó la herramienta MICMAC, que definido por Godet y Durance (2011) es el
método que relaciona de forma ordenada las variables claves de un sistema con
las de su entorno, con el objetivo de evaluar la influencia y dependencia de cada
una y destacar las más influyentes y dependientes, que serían por ende las
esenciales para la evolución del sistema.
La figura 10 muestra el proceso de la aplicación del análisis MICMAC desarrollado
para este trabajo.
Figura 10. Modelo del proceso de análisis MICMAC. Fuente: Elaboración Propia
11.2.1 Selección y definición de las variables clave
Esta etapa consiste en la selección y definición de las variables claves que
influyen en la satisfacción laboral de los empleados de los sistemas estudiados.
Este es uno de los pasos más importantes en el proceso prospectivo, ya que se
definen los factores y las variables sobre las cuales se harán inferencias futuras,
es decir, son el eje central del diseño del futuro a seguir.
Las variables se pueden hallar por medio de diferentes técnicas entre las cuales
se tienen: un panel de expertos conocedores del sector u organización objeto de
67 Maestría en Ingeniería Industrial
estudio, induciendo a la lluvia de ideas; entrevista personalizada con preguntas
abiertas; análisis estructural y variables claves de estudios anteriores.
En el caso del presente estudio, la selección de las variables se realizó basándose
en el estudio de Sanchez & Huerta, Bautista (2017) que abordan el tema de los
factores cualitativos que explican la satisfacción laboral en México, y que se
presentan a continuación:
Tabla 1. Variables de Aspecto Personal
Aspecto Personal
1.- Su trabajo actual
2.- Su situación económica
3.- Su vivienda
4.- Su educación o instrucción
5.- Su vecindario o colonia
6.- Su vida familiar
7.- Su salud
8.- Su apariencia
9.- Su vida afectiva
10.- Su vida social
11.- El país donde vive
12.- Tiempo disponible para hacer lo que le gusta
13.- Sus logros en la vida
14.- Seguridad personal
15.- Las perspectivas que tiene con respecto a su futuro
16.- ¿En general, que tan satisfecho se encuentra usted
en su centro de trabajo?
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 2. Variables de Aspecto Laboral
Aspecto Laboral
17.- ¿Considera que el resultado de sus actividades
contribuye a cumplir los objetivos de la empresa?
18.- ¿Su trabajo le es reconocido por su jefe inmediato?
19.- ¿Cuándo requiere ayuda u orientación de su jefe
inmediato, se la proporciona de manera correcta?
20.- ¿Se siente con la libertad suficiente para expresar
sus opiniones y puntos de vista?
21.- ¿Considera que el sueldo y/o los incentivos que
percibe es adecuado con relación a la labor que realiza?
22.- ¿Para el desempeño de sus labores el ambiente de
trabajo es?
23.- ¿En su área de trabajo se fomenta el trabajo en
equipo?
24.- ¿Recibe por parte de la empresa algún curso de
capacitación?
25.- Si la pregunta 7 fue afirmativa ¿Considera que los
cursos de capacitación son suficientes?, Si fue no,
continúe.
26.- ¿Recibe algún premio especial como el empleado
del mes, puntualidad, bonos etc. que contribuyan a
motivarlo para desempeñar mejor sus funciones?
27.- ¿La empresa organiza convivencias sociales,
deportivas y de recreo para ustedes, tales como
torneos, posadas, etc.?
Fuente: Elaboración Propia
69 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 3. Variables Estilo de Vida
Estilo de Vida
28.- ¿Ha viajado en avión alguna vez en su vida?
29.- Actualmente, ¿usted tiene una tarjeta de crédito?
30.- En casa, ¿dispone de servicio de conexión a
internet?
31.- ¿Considera usted que ha tenido logros o que con
su esfuerzo ha conseguido algo que le hace sentir bien
consigo misma(o)?
32.- ¿Considera usted que ha tenido mejores
oportunidades de educación que las que tuvieron sus
padres o las personas que lo criaron?
33.- ¿Considera usted que ha tenido mejores
oportunidades de hacerse de un patrimonio (casa,
departamento, terreno) de las que tuvieron sus padres
o las personas que lo criaron?
Fuente: Elaboración Propia
Las variables estratégicas que se identificaron serán la base para las siguientes
herramientas, y fueron elegidas al ser consideradas las de mayor impacto en las
organizaciones.
11.2.3 Instrumento de Evaluación
El instrumento fue objeto de diversas modificaciones, utilizando como base para
esta investigación las variables propuestas por Sanchez, Huerta, & Bautista
(2017). De esta manera la construcción final del instrumento de evaluación del
nivel de satisfacción laboral de los trabajadores, se llevó a cabo con las 33
variables del apartado anterior, considerando para la encuesta un total de 33
ítems, la cual fue aplicada a los trabajadores de los tres casos de estudio.
70 Maestría en Ingeniería Industrial
La estructura del instrumento se compone de la siguiente manera:
a) Datos Generales de los trabajadores
b) Aspectos Personal compuesto de 16 ítems, medidos en una escala de 0 a
10, donde 10 representa totalmente satisfactorio y 0 nada satisfactorio.
c) Aspecto Laboral compuesto de 11 ítems, medidos en una escala de 01 a
05, donde 01 (Totalmente en desacuerdo), 02 (En desacuerdo), 03 (Ni de
acuerdo, ni en desacuerdo), 04 (De acuerdo), 05 (Totalmente de acuerdo).
d) Estilos de Vida compuesto de 6 ítems, con opciones de respuesta de “Si” y
“No”.
La versión final entregada a los trabajadores se muestra en la siguientes figuras
(11 y 12):
71 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 11. Instrumento de evaluación Pág. 1 Fuente: Elaboración Propia
72 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 12. Instrumento de evaluación Pág. 2 Fuente: Elaboración Propia
73 Maestría en Ingeniería Industrial
11.2.3.1 Muestra
La población seleccionada constituye un tipo de muestra no probabilística debido a
que se seleccionó para el caso del ITSTA únicamente a los individuos que tenían
disponibilidad de participar en el estudio, y para el caso del Hotel Posada y la
empresa D’Capri se eligieron al total de individuos que laboran en las mismas, ello
debido a que comparten la misma ubicación de centro de trabajo y por ende el
mismo ambiente laboral, por lo que influyen sobre ellos factores similares.
El análisis de los datos demográficos de los 3 casos de estudio se llevó a cabo a
través del software IBM® SPSS® Statistics, en donde se introdujeron las
siguientes variables:
• Género
• Edad
• Estado Civil
• Nivel de Escolaridad
Para esto se utilizaron tres tipos de medidas:
• Nominal: En donde los números sirven como etiquetas solamente para
identificar o clasificar un objeto, una escala de medición nominal
normalmente trata con variables no numéricas (no cuantitativas). Para este
análisis las variables de escala nominal fueron:
74 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 4. Variable Demográfica "Género"
Variable Género
Valor Clasificación
1 “Hombre”
2 “Mujer”
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 5. Variable Demográfica "Estado Civil"
Variable Estado Civil
Valor Clasificación
1 “Soltero”
2 “Unión Libre”
3 “Casado”
4 “Divorciado”
5 “Viudo”
Fuente: Elaboración Propia
• Escala: Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en
orden jerárquico. Para el presente análisis la variable con medida de escala
fue “Edad”, donde se anexo una variable adicional para clasificar los
resultados denominada “g_edad” que se introdujo con una medida ordinal.
• Ordinal: Describe las variables a lo largo de un continuo, sobre el que se
pueden ordenar los variables, en este caso las variables no solo se asignan
75 Maestría en Ingeniería Industrial
a grupos sino que además pueden establecerse relaciones de mayor que,
menor que o igual que entre los elementos. Las variables bajo esta medida
fueron:
Tabla 6. Variable Demográfica "Nivel de Escolaridad"
Variable Nivel de Escolaridad
Valor Clasificación
1 “Primaria”
2 “Secundaria”
3 “Preparatoria”
4 “Nivel Técnico”
5 “Licenciatura o
Profesional”
6 “Maestría”
7 “Doctorado”
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 7. Variable Demográfica "g_edad"
Variable Nivel de Escolaridad
Valor Clasificación
1 “De 18 a 30 años”
2 “De 31 a 40 años”
76 Maestría en Ingeniería Industrial
3 “De 41 a 50 años”
4 “De 51 a 60 años”
5 “De 60 años o más”
Fuente: Elaboración Propia
Finalmente los datos mencionados anteriormente se introducen al software IBM®
SPSS® Statistics, quedando de la siguiente manera para los tres casos de
estudio:
Figura 13. Variables demográficas en el software. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
11.2.2 Selección de Expertos
Basados en el alcance y la metodología, se buscó un grupo de trabajo
interdisciplinario, comprometido y quienes conformaran el denominado “Panel de
77 Maestría en Ingeniería Industrial
expertos”. La participación activa de estos expertos, conforman una variable crítica
del estudio, cada uno de estos talleres será parte de la estrategia de largo plazo
de la organización, los nombres y cargos se listan a continuación:
Tabla 8. Expertos seleccionados ITSTA
Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca (ITSTA)
Nombre Cargo
M.A. Esmeralda Cuervo Del Ángel Jefa de Carrera de la Academia de
Ingeniería en Gestión Empresarial
Lic. Liliana Cabañas García Docente de la Academia de Ingeniería
en Gestión Empresarial
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 9. Expertos seleccionados Hotel Posada
Hotel Posada San Javier
Nombre Cargo
C. Matilde Tejedor Guerra Gerente General
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 10. Expertos seleccionados D'Capri
D’Capri Mármoles S.A. de C.V.
Nombre Cargo
Lic. Verónica Guillu Bolaños Gerente
C. Teodoro Rodríguez Hernández Jefe de Área
Fuente: Elaboración Propia
El apoyo del panel de expertos contribuirá a la construcción del estudio, la
finalidad es ir formando un mejor criterio, enriquecer las decisiones e identificar los
factores que influyen en el nivel de satisfacción laboral en los trabajadores,
78 Maestría en Ingeniería Industrial
encontrando que cada experto desde su campo de acción será una importante
fuente de información.
11.2.4 Análisis MICMAC
El software MicMac (Matriz de Impactos Cruzados - Multiplicación Aplicada a una
Clasificación). Está basada en la constitución de un sistema, para lo cual se utiliza
un “cuadro de doble entrada” que facilita enfrentar los factores tanto por filas como
por columnas. Los expertos deben calificar el impacto de unos sobre otros. Los
resultados se leen en un plano cartesiano al interior del cual se sitúan los factores
según sus coordenadas de influencia de unos sobre otros o de dependencia de
unos con respecto a los otros.
Figura 14. Inventario de Variables Fuente: MICMAC
Para la descripción de los factores y las relaciones entre las variables, fue
necesario formalizar la interrelación entre ellas, lo cual se sustenta en la
79 Maestría en Ingeniería Industrial
metodología del MicMac (Michael Godet, 1993), la cual define que mediante una
tabla que contiene los factores de cambio, cada experto califica la relación de las
variables considerando el valor determinado:
El llenado fue cualitativo y participaron los expertos seleccionados en la fase
anterior, este proceso de evaluación se realizó entre los meses de Octubre 2018 y
Enero 2019. Para el llenado por cada pareja de variables, se planteó la pregunta
siguiente: ¿existe una relación de influencia directa entre la variable i y la variable
j? si es que no, anotamos 0, en el caso contrario, nos preguntamos si esta relación
de influencia directa es, débil (1), mediana (2), fuerte (3) o potencial (P) de
acuerdo a Godet & Durance (2008):
Tabla 11. Calificación de relación entre variables.
Potencial P
Fuerte 3
Regular 3
Débil 1
No existe 0
Fuente: Godet (2007)
Llenada la matriz; se eleva a sucesivas potencias (1,2,3..) hasta que sea estable,
es decir que el orden de los factores no se altere, se logró la Matriz de Impactos
Directos con una estabilidad a las 4 interacciones mostrada en el Figura 3; luego
en dicha matriz, la sumatoria de cada columna proporciona el valor de
dependencia y la sumatoria de los valores de cada fila el valor de dependencia
todo esto por cada variable.
80 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 15. Matriz de Impacto Cruzado Fuente: MICMaC
11.3 Diseño del modelo de Lógica Difusa
Para el diseño del modelo de lógica difusa se introducirán variables clave
identificadas mediante la aplicación del análisis MICMAC, las cuales dieron como
resultado 4 variables para el caso del ITSTA, 4 variables para el caso del Hotel
Posada y 6 variables para el caso de la empresa D’Capri.
El proceso de la aplicación del análisis mediante Lógica Difusa se presenta en la
figura 16:
Figura 16. Proceso del análisis mediante Lógica Difusa. Fuente: Elaboración Propia
81 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.1 Implementación de la lógica difusa
El procedimiento para aplicar lógica difusa está constituido de la siguiente manera:
1) Definir los parámetros para las variables lingüísticas. Teniendo definidas las
4 variables lingüísticas de entrada para el caso del ITSTA, las 4 variables
del Hotel Posada y las 6 variables de la empresa D’Capri, todas con sus
conjuntos difusos y funciones de pertenencia, se deben establecer sus
parámetros para el análisis. Las variables y sus componentes están
definidas en el apartado.
2) Determinar los valores de entrada y realizar la difusificación. En este paso,
y ya que están definidas las variables lingüísticas y sus componentes, se
determinan los valores. Con estos valores y las funciones de pertenencia se
realiza la difusificación, es decir, los valores considerados se transforman a
valores difusos. Estos valores difusos representan el grado de pertenencia
a los conjuntos difusos.
3) Verificar la validez de las reglas difusas. Teniendo definida una base de 81
reglas difusas para el ITSTA, 81 reglas difusas para el Hotel Posada y 486
reglas difusas para la empresa D’Capri; si el conjunto de reglas es válido se
continua con el paso número cinco del procedimiento; caso contrario, se va
al paso número cuatro.
4) Redefinir las reglas. En caso de que la base de reglas difusas no sea
representativa debe ser nuevamente definida. Para definir la nueva base de
reglas difusas deben ser consideradas todas las combinaciones entre las
cinco variables lingüísticas de entrada, la consecuencia de cada
combinación debe estar en función a un conjunto difuso de la variable de
salida (Satisfacción). Posteriormente, se debe de regresar al paso 3 para
probar la validez de la nueva base de reglas.
5) Aplicar el proceso de inferencia. El sistema de inferencia difuso utilizado es
el mismo de Mamdani. Para el proceso de inferencia se utiliza el criterio
Máximo- Mínimo, y se considera la variable lingüística de salida formada
por cinco conjuntos difusos, con sus respectivas funciones de pertenencia.
82 Maestría en Ingeniería Industrial
6) Realizar la desdifusificacion. La desdifusificacion consiste en transformar
los valores difusos de salida en valores que tengan un significado práctico.
7) Realizar el análisis de la aplicación del estudio de lógica difusa.
11.3.2 Variables Lingüísticas
Para medir la Satisfacción dentro del ámbito laboral a través del estudio de Lógica
Difusa, se consideraron los factores:
• Aspecto Personal
• Aspecto Laboral
• Estilos de Vida
Estos factores se consideran de gran relevancia, ya que estos de acuerdo a la
teoría de la jerarquía de necesidades propuesta por Maslow estas necesidades
humanas están distribuidas en una pirámide, dependiendo de la importancia e
influencia que tenga en el comportamiento humano
11.3.2.1 Conjuntos de Aspecto Personal
El primer factor considerado es el Aspecto Personal donde las variables clave
pertenecientes a este aspecto que resultaron del análisis MICMAC se definieron
mediante los siguientes conjuntos difusos:
• BAJO: Donde no se percibe que la variable le es suficiente para cumplir sus
necesidades básicas por lo tanto el conjunto difuso es Bajo.
• MEDIO: Donde se cumple con sus necesidades básicas pero no por
completo. El conjunto difuso es Medio.
• ALTO: Donde se cubren por completo todas sus necesidades. El conjunto
difuso es Alto.
En la figura 17 se presentan los conjuntos difusos de estas variables difusas.
Como se observa en esta figura, el valor de la variable perteneciente a Aspecto
Personal es en escala de 0 a 10.
83 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 17. Conjuntos difusos aspecto personal. Fuente: Elaboración Propia
En las siguientes figuras se muestra la introducción de las variables en el software
Matlab pertenecientes al aspecto personal, que fueron resultado del análisis
MICMAC:
84 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable satis_10
La variable correspondiente a “Vida Social” identificada con el título corto
“satis_10” indica que los valores se deben interpretar como BAJO (<=2), MEDIO
(2>X<=8), ALTO (>8).
Figura 18. Conjuntos difusos variable satis_10. Fuente: Matlab
85 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable bienes
La variable correspondiente a “Perspectivas de Bienestar Económico” identificada
con el título corto “bienes” indica que los valores se deben interpretar como BAJO
(<=2), MEDIO (2>X<=8), ALTO (>8).
Figura 19. Conjuntos difusos variable "bienes". Fuente: Matlab
86 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable aspect_3
La variable correspondiente a “Seguridad Personal” identificada con el título corto
“aspect_3” indica que los valores se deben interpretar como BAJO (<=2), MEDIO
(2>X<=8), ALTO (>8).
Figura 20. Conjuntos difusos variable "aspect_3". Fuente: Matlab
87 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable oport_t
La variable correspondiente a “Mejores oportunidades de trabajo” identificada con
el título corto “oport_t” indica que los valores se deben interpretar como BAJO
(<=2), MEDIO (2>X<=8), ALTO (>8).
Figura 21. Conjuntos difusos variable "oport_t". Fuente: Matlab
88 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable aspect_2
La variable correspondiente a “Logros en la vida” identificada con el título corto
“aspect_2” indica que los valores se deben interpretar como BAJO (<=2), MEDIO
(2>X<=8), ALTO (>8).
Figura 22. Conjuntos difusos variable "aspect_2". Fuente: Matlab
89 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.2.2 Conjuntos de Aspecto Laboral
El segundo factor considerado es el Aspecto Laboral donde las variables clave
pertenecientes a este aspecto que resultaron del análisis MICMAC se definieron
mediante los siguientes conjuntos difusos:
• BAJO: Donde no se percibe que la variable le es suficiente para cumplir sus
necesidades básicas por lo tanto el conjunto difuso es Bajo.
• MEDIO: Donde se cumple con sus necesidades básicas pero no por
completo. El conjunto difuso es Medio.
• ALTO: Donde se cubren por completo todas sus necesidades. El conjunto
difuso es Alto.
En la figura 23 se presentan los conjuntos difusos de estas variables difusas.
Como se observa en esta figura, el valor de la variable perteneciente a Aspecto
Personal es en escala de 0 a 5.
Figura 23. Conjuntos difusos aspecto laboral. Fuente: Elaboración Propia
90 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable reconocimiento
La variable correspondiente a “Reconocimiento de su jefe” identificada con el título
corto “reconocimiento” indica que los valores se deben interpretar como BAJO
(<=1), MEDIO (1>X<=4), ALTO (>4).
Figura 24. Conjuntos difusos variable "reconocimiento". Fuente: Matlab
91 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable incentivo
La variable correspondiente a “Sueldos e incentivos” identificada con el título corto
“incentivo” indica que los valores se deben interpretar como BAJO (<=1), MEDIO
(1>X<=4), ALTO (>4).
Figura 25. Conjuntos difusos variable "incentivo". Fuente: Matlab
92 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable capacitac
La variable correspondiente a “Capacitación” identificada con el título corto
“capacitac” indica que los valores se deben interpretar como BAJO (<=1), MEDIO
(1>X<=4), ALTO (>4).
Figura 26. Conjutos difusos variable "capacitac". Fuente: Matlab
93 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.2.3 Conjuntos de Estilos de Vida
El tercer factor considerado es el de Estilos de Vida donde las variables clave
pertenecientes a este aspecto que resultaron del análisis MICMAC se definieron
mediante los siguientes conjuntos difusos:
• BAJO: Donde se considera la respuesta como un “No” por parte del
encuestado. Por lo tanto el conjunto difuso es Bajo.
• ALTO: Donde se considera la respuesta como un “Si” por parte del
encuestado. El conjunto difuso es Alto.
En la figura 27 se presentan los conjuntos difusos de estas variables difusas.
Como se observa en esta figura, el valor de la variable perteneciente a Aspecto
Personal es en escala de 0 a 3, considerando los valores como 1 para “No” y 2
para “Si”.
Figura 27. Conjuntos difusos estilos de vida. Fuente: Elaboración Propia
94 Maestría en Ingeniería Industrial
Variable oport_e
La variable correspondiente a “Oportunidades de educación” identificada con el
título corto “oport_e” indica que los valores se deben interpretar como BAJO
(<1.5), ALTO (>1.5). Donde por ser una pregunta de opciones cerradas, se valoró
“No=1” y “Si=2”.
Figura 28. Conjuntos difusos variable "oport_e". Fuente: Matlab
95 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.2.4 Conjuntos de Satisfacción
Los tres factores definidos con sus respectivas variables que fueron descritas, se
consideran de gran importancia ya que son puntos clave para la satisfacción de
los trabajadores y el cumplimiento de cada una de estas variables colabora en
gran medida con la constante motivación y por ende el desempeño laboral, bajo
esta consideración se presentan cinco casos para definir cada uno de los
conjuntos difusos de salida, los casos son los siguientes:
• Deficiente
• Aceptable
• Buena
• Muy buena
• Excelente
Como se muestra en la figura 29 se utilizaron función triangular y trapezoidal para
representar los conjuntos difusos de la variable Satisfacción, se utiliza una escala
de 0 a 10.
Figura 29. Conjuntos Difusos de Satisfacción. Fuente: Elaboración Propia
96 Maestría en Ingeniería Industrial
En la figura 29 se aprecia que si el valor de la variable Satisfacción entre A y B
pertenece al conjunto Deficiente, con un grado de DEFICIENTE (Satisfacción). Así
como, en este rango también se pertenece al conjunto Aceptable, con un grado de
ACEPTABLE (Satisfacción). Cuando el valor de la variable Satisfacción se
encuentra próxima a A existe una Satisfacción mínima o nula, por el contrario,
cuando el valor de la variable Satisfacción tiende a B la Satisfacción debe ser un
poco mayor. Siguiendo esta lógica se pueden interpretar cada uno de los
resultados que se obtengan al introducir los valores del instrumento de evaluación.
Figura 30. Conjuntos difusos variable de salida "Satisfacción". Fuente: Matlab
97 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.3 Reglas Difusas
Dadas las variables lingüísticas de entrada y sus conjuntos difusos, se procede a
la creación de las reglas difusas de las variables en el análisis MICMAC
resultantes de cada caso de estudio.
11.3.3.1 Reglas Difusas ITSTA
Se consideraron 4 variables clave (reconocimiento, satis_10, bienes, incentivo)
con tres conjuntos cada variable, se tiene una base de 81 reglas difusas. Las
reglas se describen a continuación:
Tabla 12. Reglas difusas ITSTA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es
DEFICIENTE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
98 Maestría en Ingeniería Industrial
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es BAJO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
99 Maestría en Ingeniería Industrial
Si reconocimiento es MEDIO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
BAJO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si reconocimiento es ALTO y satis_10 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es
ALTO entonces Satisfacción es EXCELENTE
Fuente: Elaboración Propia
100 Maestría en Ingeniería Industrial
11.3.3.2 Reglas Difusas Hotel Posada
Se consideraron 4 variables clave (capacitac, aspect_3, bienes, incentivo) con tres
conjuntos cada variable, se tiene una base de 81 reglas difusas. Las reglas se
describen a continuación:
Tabla 13. Reglas difusas Hotel Posada
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es
DEFICIENTE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es BAJO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es DEFICIENTE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
101 Maestría en Ingeniería Industrial
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es MEDIO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es BAJO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es ACEPTABLE
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es MEDIO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es BUENA
102 Maestría en Ingeniería Industrial
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es BAJO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es MEDIO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es BAJO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es MEDIO entonces Satisfacción es MUY BUENA
Si capacitac es ALTO y aspect_3 es ALTO y bienes es ALTO y incentivo es ALTO entonces Satisfacción es EXCELENTE
Fuente: Elaboración Propia
11.3.3.3 Reglas Difusas D’Capri
Se consideraron 6 variables clave (satis_10, oport_t, bienes, incentivo, aspect_2,
oport_e) con tres conjuntos cada variable a excepción de la variable oport_e que
solo cuenta con dos conjuntos difusos, se tiene una base de 486 reglas difusas.
Las reglas se describen a continuación:
Tabla 14. Reglas difusas D'Capri
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
ACEPTABLE
103 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
104 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
BUENA
105 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
106 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
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es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
ACEPTABLE
107 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
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ALTO y incentivo es
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MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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es
BUENA
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ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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es
ACEPTABLE
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BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
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es
BUENA
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MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
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es
BUENA
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ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
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BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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es
ACEPTABLE
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BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
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ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
108 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
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ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
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es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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ALTO y bienes es
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MEDIO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
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ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
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BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
BUENA
109 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
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ALTO y incentivo es
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es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
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ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
110 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
BAJO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
ACEPTABLE
111 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
112 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
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ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
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es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
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es
BUENA
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MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
BUENA
113 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
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BAJO y aspect_2 es
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es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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MEDIO y bienes es
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BAJO y aspect_2 es
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BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
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ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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es
ACEPTABLE
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MEDIO y oport_t es
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MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
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es
BUENA
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MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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MEDIO y oport_t es
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MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
114 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
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es
BUENA
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ALTO y aspect_2 es
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es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
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MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
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ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
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BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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es
BUENA
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BUENA
Si satis_10 es
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ACEPTABLE
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BUENA
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BUENA
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BUENA
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BUENA
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es
MUY BUENA
Si satis_10 es
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MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
BUENA
115 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
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BAJO y aspect_2 es
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BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
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BAJO y incentivo es
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ACEPTABLE
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ACEPTABLE
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BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
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ACEPTABLE
Si satis_10 es
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BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
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ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
116 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
MUY BUENA
117 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
MEDIO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
EXCELENTE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
DEFICIENTE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
118 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
ACEPTABLE
119 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
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ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
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ALTO y incentivo es
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BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
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ALTO y incentivo es
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ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
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BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
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es
MUY BUENA
120 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
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es
BUENA
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ALTO y oport_t es
BAJO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
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MEDIO y bienes es
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MEDIO y aspect_2 es
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es
BUENA
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ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
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MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
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es
ACEPTABLE
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es
BUENA
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es
BUENA
Si satis_10 es
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ALTO y aspect_2 es
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es
BUENA
Si satis_10 es
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es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
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es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
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MEDIO y incentivo es
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BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
BUENA
121 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
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MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
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MEDIO y oport_e
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es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
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BUENA
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MEDIO y bienes es
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MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
122 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
MEDIO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
EXCELENTE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
BUENA
123 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
BAJO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
ACEPTABLE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
124 Maestría en Ingeniería Industrial
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
MEDIO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
EXCELENTE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
BAJO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
MEDIO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
EXCELENTE
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
BAJO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
MEDIO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
EXCELENTE
125 Maestría en Ingeniería Industrial
es
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
BAJO entonces Satisfacción
es
MUY BUENA
Si satis_10 es
ALTO y oport_t es
ALTO y bienes es
ALTO y incentivo es
ALTO y aspect_2 es
ALTO y oport_e
ALTO entonces Satisfacción
es
EXCELENTE
Fuente: Elaboración Propia
XII. RESULTADOS
12.1 Estadísticos
Mediante el software IBM® SPSS® Statistics, se analizaron los datos
demográficos de los tres casos de estudio, identificando los siguientes valores:
12.1.1 Demográficos ITSTA
Las variables analizadas arrojaron los siguientes estadísticos correspondientes al
Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca, para fines prácticos se comparó la
variable “Género” con las otras tres variables y así analizar los resultados, con un
total de 31 trabajadores encuestados, siendo parte del análisis 19 Hombres y 12
Mujeres.
12.1.1.1 Género vs Grupos de Edad
El primer análisis nos indica que más de la mitad de los Hombres encuestados se
encuentra en la edad de 31 a 40 años con un porcentaje del 52.6%, con 10
trabajadores. En lo que respecta con las Mujeres el mayor porcentaje con un
41.7% se encuentra en la edad de 18 a 30 años, con un total de 5 trabajadoras,
como se muestra a continuación. Aunque el total de la muestra se encuentra en la
edad 18 a 30 años con un porcentaje de 41.7% del total de encuestados.
126 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 15. Genero vs Grupos de Edad tabulación cruzada ITSTA
Grupos de edad
Total
De 18 a
30 años
De 31 a
40 años
De 41 a
50 años
De 51 a
60 años
Genero Hombre Recuento 3 10 5 1 19
% dentro de Genero 15.8% 52.6% 26.3% 5.3% 100.0%
% dentro de Grupos
de edad 37.5% 71.4% 71.4% 50.0% 61.3%
% del total 9.7% 32.3% 16.1% 3.2% 61.3%
Mujer Recuento 5 4 2 1 12
% dentro de Genero 41.7% 33.3% 16.7% 8.3% 100.0%
% dentro de Grupos
de edad 62.5% 28.6% 28.6% 50.0% 38.7%
% del total 16.1% 12.9% 6.5% 3.2% 38.7%
Total Recuento 8 14 7 2 31
% dentro de Genero 25.8% 45.2% 22.6% 6.5% 100.0%
% dentro de Grupos
de edad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 25.8% 45.2% 22.6% 6.5% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
127 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 31. Grafica Género vs Grupos de Edad ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.1.2 Género vs Estado Civil
Posteriormente la comparación del Género contra el Estado Civil indica que la
muestra de estudio presenta un porcentaje de 52.6% de Hombres casados, con un
total de 10 trabajadores, como en el análisis anterior. En cuanto a mujeres se
presenta un de igual manera un mayor porcentaje en el estado civil casados, con 6
trabajadoras y un porcentaje del 50%. En ese sentido la mayor parte del total de
los encuestados se encuentra casado, con un porcentaje de 51.6%.
Tabla 16. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada ITSTA
Estado Civil
Total Soltero Unión Libre Casado
Genero Hombre Recuento 4 5 10 19
% dentro de Genero 21.1% 26.3% 52.6% 100.0%
% dentro de Estado Civil 50.0% 71.4% 62.5% 61.3%
% del total 12.9% 16.1% 32.3% 61.3%
128 Maestría en Ingeniería Industrial
Mujer Recuento 4 2 6 12
% dentro de Genero 33.3% 16.7% 50.0% 100.0%
% dentro de Estado Civil 50.0% 28.6% 37.5% 38.7%
% del total 12.9% 6.5% 19.4% 38.7%
Total Recuento 8 7 16 31
% dentro de Genero 25.8% 22.6% 51.6% 100.0%
% dentro de Estado Civil 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 25.8% 22.6% 51.6% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
Figura 32. Grafica Género vs Estado Civil ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.1.3 Género vs Nivel de Escolaridad
Finalmente se analizó el nivel de escolaridad de la muestra, donde se observó
que el 64.4% de los Hombres cuenta con Maestría, con un total de 13
trabajadores. Y un 50% de las mujeres cuenta con el mismo nivel de escolaridad,
con 6 trabajadoras. El porcentaje que representa la mayoría es del nivel de
Maestría con un 61.2% del total de encuestados.
129 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 17. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada ITSTA
Nivel de Escolaridad
Total
Licenciatura o
Profesional Maestría Doctorado
Genero Hombre Recuento 6 13 0 19
% dentro de Genero 31.6% 68.4% 0.0% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 60.0% 68.4% 0.0% 61.3%
% del total 19.4% 41.9% 0.0% 61.3%
Mujer Recuento 4 6 2 12
% dentro de Genero 33.3% 50.0% 16.7% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 40.0% 31.6% 100.0% 38.7%
% del total 12.9% 19.4% 6.5% 38.7%
Total Recuento 10 19 2 31
% dentro de Genero 32.3% 61.3% 6.5% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 32.3% 61.3% 6.5% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
130 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 33. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad ITSTA. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.2 Demográficos Hotel Posada
Las variables analizadas arrojaron los siguientes estadísticos correspondientes al
Hotel Posada San Javier, para fines prácticos se comparó la variable “Género” con
las otras tres variables y así analizar los resultados, con un total de 28
trabajadores encuestados, siendo parte del análisis 16 Hombres y 12 Mujeres.
12.1.2.1 Género vs Grupos de Edad
El primer análisis nos indica que la mitad de los Hombres encuestados se
encuentra en la edad de 18 a 30 años con un porcentaje del 50%, con 8
trabajadores. En lo que respecta con las Mujeres el mayor porcentaje con un 50%
se encuentra en la edad de 31 a 40 años, con un total de 6 trabajadoras. Aunque
el total de la muestra se encuentra en la edad 18 a 30 años y de 31 a 40 años con
un porcentaje de 39.3% del total de encuestados para cada caso, como se
muestra a continuación:
131 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 18. Genero vs Grupos de Edad tabulación cruzada Hotel Posada
Grupos de Edad
Total
De 18 a
30 años
De 31 a
40 años
De 41 a
50 años
De 51 a
60 años
De 61 años
o más
Genero Hombre Recuento 8 5 1 1 1 16
% dentro de
Genero 50.0% 31.3% 6.3% 6.3% 6.3% 100.0%
% dentro de
Grupos de Edad 72.7% 45.5% 50.0% 33.3% 100.0% 57.1%
% del total 28.6% 17.9% 3.6% 3.6% 3.6% 57.1%
Mujer Recuento 3 6 1 2 0 12
% dentro de
Genero 25.0% 50.0% 8.3% 16.7% 0.0% 100.0%
% dentro de
Grupos de Edad 27.3% 54.5% 50.0% 66.7% 0.0% 42.9%
% del total 10.7% 21.4% 3.6% 7.1% 0.0% 42.9%
Total Recuento 11 11 2 3 1 28
% dentro de
Genero 39.3% 39.3% 7.1% 10.7% 3.6% 100.0%
% dentro de
Grupos de Edad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 39.3% 39.3% 7.1% 10.7% 3.6% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
132 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 34. Grafica Género vs Grupos de Edad Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.2.2 Género vs Estado Civil
Posteriormente la comparación del Género contra el Estado Civil indica que la
muestra de estudio presenta un porcentaje de 43.8% de Hombres se encuentran
en unión libre, con un total de 7 trabajadores. En cuanto a mujeres se presenta un
mayor porcentaje en el estado civil casados, con 6 trabajadoras y un porcentaje
del 50%. En ese sentido la mayor parte del total de los encuestados se encuentra
casado, con un porcentaje de 42.9%.
Tabla 19. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada Hotel Posada
Estado Civil
Total Soltero Unión Libre Casado Viudo
Genero Hombre Recuento 3 7 6 0 16
% dentro de Genero 18.8% 43.8% 37.5% 0.0% 100.0%
% dentro de Estado Civil 60.0% 70.0% 50.0% 0.0% 57.1%
% del total 10.7% 25.0% 21.4% 0.0% 57.1%
133 Maestría en Ingeniería Industrial
Mujer Recuento 2 3 6 1 12
% dentro de Genero 16.7% 25.0% 50.0% 8.3% 100.0%
% dentro de Estado Civil 40.0% 30.0% 50.0% 100.0% 42.9%
% del total 7.1% 10.7% 21.4% 3.6% 42.9%
Total Recuento 5 10 12 1 28
% dentro de Genero 17.9% 35.7% 42.9% 3.6% 100.0%
% dentro de Estado Civil 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 17.9% 35.7% 42.9% 3.6% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
Figura 35. Grafica Género vs Estado Civil Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.1.3 Género vs Nivel de Escolaridad
Finalmente se analizó el nivel de escolaridad de la muestra, donde se observó
que el 37.5% de los Hombres cuenta con nivel de Preparatoria, con un total de 6
trabajadores. Y un 50% de las mujeres cuenta con el nivel de Secundaria, con 6
trabajadoras. El porcentaje que representa la mayoría es del nivel de Secundaria
con un 39.3% del total de encuestados.
134 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 20. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada Hotel Posada
Nivel de Escolaridad
Total Primaria Secundaria Preparatoria Nivel Técnico
Genero Hombre Recuento 5 5 6 0 16
% dentro de Genero 31.3% 31.3% 37.5% 0.0% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 62.5% 45.5% 75.0% 0.0% 57.1%
% del total 17.9% 17.9% 21.4% 0.0% 57.1%
Mujer Recuento 3 6 2 1 12
% dentro de Genero 25.0% 50.0% 16.7% 8.3% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 37.5% 54.5% 25.0% 100.0% 42.9%
% del total 10.7% 21.4% 7.1% 3.6% 42.9%
Total Recuento 8 11 8 1 28
% dentro de Genero 28.6% 39.3% 28.6% 3.6% 100.0%
% dentro de Nivel de
Escolaridad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 28.6% 39.3% 28.6% 3.6% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
135 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 36. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad Hotel Posada. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.3 Demográficos D’Capri
Las variables analizadas arrojaron los siguientes estadísticos correspondientes a
la empresa D’Capri Mármoles y Granito, para fines prácticos se comparó la
variable “Género” con las otras tres variables y así analizar los resultados, con un
total de 19 trabajadores encuestados, siendo parte del análisis 13 Hombres y 6
Mujeres.
12.1.3.1 Género vs Grupos de Edad
El primer análisis nos indica que más de la mitad de los Hombres encuestados se
encuentra en la edad de 41 a 50 años con un porcentaje del 53.8%, con 7
trabajadores. En lo que respecta con las Mujeres el mayor porcentaje con un
66.7% se encuentra en la edad de 31 a 40 años, con un total de 4 trabajadoras.
Aunque el total de la muestra se encuentra en la edad 31 a 40 años y de 41 a 50
años con un porcentaje de 36.8% del total de encuestados para cada caso, como
se muestra a continuación:
136 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 21. Genero*Grupos de Edad tabulación cruzada D'Capri
Grupos de Edad
Total
De 18 a
30 años
De 31 a
40 años
De 41 a
50 años
De 51 a
60 años
Genero Hombre Recuento 0 3 7 3 13
% dentro de Genero 0.0% 23.1% 53.8% 23.1% 100.0%
% dentro de Grupos de Edad 0.0% 42.9% 100.0% 100.0% 68.4%
% del total 0.0% 15.8% 36.8% 15.8% 68.4%
Mujer Recuento 2 4 0 0 6
% dentro de Genero 33.3% 66.7% 0.0% 0.0% 100.0%
% dentro de Grupos de Edad 100.0% 57.1% 0.0% 0.0% 31.6%
% del total 10.5% 21.1% 0.0% 0.0% 31.6%
Total Recuento 2 7 7 3 19
% dentro de Genero 10.5% 36.8% 36.8% 15.8% 100.0%
% dentro de Grupos de Edad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 10.5% 36.8% 36.8% 15.8% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
Figura 37. Grafica Género vs Grupos de Edad D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
137 Maestría en Ingeniería Industrial
12.1.3.2 Género vs Estado Civil
Posteriormente la comparación del Género contra el Estado Civil indica que la
muestra de estudio presenta un porcentaje de 69.2% de Hombres se encuentran
en unión libre, con un total de 9 trabajadores. En cuanto a mujeres se presenta de
igual manera un mayor porcentaje en el estado civil de unión libre, con 3
trabajadoras y un porcentaje del 50%. En ese sentido la mayor parte del total de
los encuestados se encuentra en unión libre, con un porcentaje de 63.2%.
Tabla 22. Genero vs Estado Civil tabulación cruzada D'Capri
Estado Civil
Total Soltero Union Libre Casado
Genero Hombre Recuento 2 9 2 13
% dentro de Genero 15.4% 69.2% 15.4% 100.0%
% dentro de Estado Civil 66.7% 75.0% 50.0% 68.4%
% del total 10.5% 47.4% 10.5% 68.4%
Mujer Recuento 1 3 2 6
% dentro de Genero 16.7% 50.0% 33.3% 100.0%
% dentro de Estado Civil 33.3% 25.0% 50.0% 31.6%
% del total 5.3% 15.8% 10.5% 31.6%
Total Recuento 3 12 4 19
% dentro de Genero 15.8% 63.2% 21.1% 100.0%
% dentro de Estado Civil 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 15.8% 63.2% 21.1% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
138 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 38. Grafica Género vs Estado Civil D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
12.1.3.3 Género vs Nivel de Escolaridad
Finalmente se analizó el nivel de escolaridad de la muestra, donde se observó
que el 69.2% de los Hombres cuenta con nivel de Secundaria, con un total de 9
trabajadores. Y un 33.3% de las mujeres cuenta con el nivel de Preparatoria y
Nivel Técnico cada uno, con 2 trabajadoras cada tipo de nivel. El porcentaje que
representa la mayoría es del nivel de Secundaria con un 52.6% del total de
encuestados.
Tabla 23. Genero vs Nivel de Escolaridad tabulación cruzada D'Capri
Nivel de Escolaridad
Total Primaria Secundaria Preparatoria
Nivel
Técnico
Licenciatura o
Profesional
Genero Hombre Recuento 1 9 3 0 0 13
% dentro de
Genero 7.7% 69.2% 23.1% 0.0% 0.0% 100.0%
139 Maestría en Ingeniería Industrial
% dentro de Nivel
de Escolaridad 100.0% 90.0% 60.0% 0.0% 0.0% 68.4%
% del total 5.3% 47.4% 15.8% 0.0% 0.0% 68.4%
Mujer Recuento 0 1 2 2 1 6
% dentro de
Genero 0.0% 16.7% 33.3% 33.3% 16.7% 100.0%
% dentro de Nivel
de Escolaridad 0.0% 10.0% 40.0% 100.0% 100.0% 31.6%
% del total 0.0% 5.3% 10.5% 10.5% 5.3% 31.6%
Total Recuento 1 10 5 2 1 19
% dentro de
Genero 5.3% 52.6% 26.3% 10.5% 5.3% 100.0%
% dentro de Nivel
de Escolaridad 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
% del total 5.3% 52.6% 26.3% 10.5% 5.3% 100.0%
Fuente: IBM® SPSS® Statistics
Figura 39. Grafica Género vs Nivel de Escolaridad D'Capri. Fuente: IBM® SPSS® Statistics
140 Maestría en Ingeniería Industrial
12.2 Herramienta MICMAC
Una vez aplicada la herramienta MICMAC, los factores que se ubican en el
cuadrante superior derecho, son los de mayor relevancia y los que generan un
reto estratégico para la organización, considerando el nivel de influencia que
tienen sobre la organización. Así mismo, mediante esta herramienta es posible
identificar variables adicionales que tienen un impacto indirecto y jugaran un papel
fundamental dentro de la unidad de análisis.
En las figuras 40, 43 y 46 se puede observar que las variables que tienen una alta
influencia y dependencia en el sistema se encuentran en el cuadrante superior
derecho según Godet (2007) son los actores de enlace del sistema de los casos
de estudio. Es en esta zona del cuadrante superior derecho en donde se puede
presentar el conflicto.
12.2.1 Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca:
Se realizó el análisis del plano de influencia y dependencia correspondiente al
ITSTA, las ponderaciones asignadas por los expertos mediante el proceso
matemático permitieron la colocación de las variables en el plano de influencias y
dependencias, las cuales se describen a continuación en la siguiente gráfica:
141 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 40. Plano de Influencias y Dependencias ITSTA Fuente: MICMAC
En las figuras 41 y 42 se presentan también los mapas que muestran cómo se
relacionan las variables de entre si y cuáles van a recibir mayor influencia tanto
directa como indirecta en la organización, es decir muestra cómo se encuentra la
organización actualmente.
142 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 41. Mapa de influencias directas ITSTA. Fuente: MICMAC
Figura 42. Mapa de influencias indirectas ITSTA. Fuente: MICMAC
143 Maestría en Ingeniería Industrial
Las variables clave seleccionadas, son las variables que se encuentran en la zona
superior derecha del plano de influencia y dependencia también nombradas
variables reto del sistema. Se seleccionaron las 4 variables del cuadrante superior
derecho de la matriz de influencias directas, como las de mayor relevancia para el
desarrollo del actual estudio prospectivo. Se identificó que las variables clave de
éste caso de estudio son:
Tabla 24. Variables Clave ITSTA
Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca
Titulo Largo Titulo Corto
1. El reconocimiento del jefe hacia su trabajo reconocim
2. Desarrollo de su vida social satis_10
3. Perspectiva del bienestar económico bienes
4. Sueldos e incentivos laborales incentivo
Fuente: Elaboración Propia
12.2.2 Hotel Posada San Javier:
Para el caso de estudio del Hotel Posada San Javier de igual manera se realizó el
análisis del plano de influencia y dependencia, las ponderaciones asignadas por
los expertos mediante el proceso matemático permitieron la colocación de las
variables en el plano de influencias y dependencias, las cuales se describen a
continuación en la siguiente gráfica:
144 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 43. Plano de Influencias y Dependencias Hotel Fuente: MICMAC
En las figuras 44 y 45 se presentan también los mapas que muestran cómo se
relacionan las variables de entre sí y cuáles van a recibir mayor influencia tanto
directa como indirecta en la organización, es decir muestra cómo se encuentra la
organización actualmente.
145 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 44. Mapa de influencias directas Hotel Posada. Fuente: MICMAC
Figura 45. Mapa de influencias indirectas Hotel Posada. Fuente: MICMAC
146 Maestría en Ingeniería Industrial
Las variables clave seleccionadas, son las variables que se encuentran en la zona
superior derecha del plano de influencia y dependencia también nombradas
variables reto del sistema. Se seleccionaron las 4 variables del cuadrante superior
derecho de la matriz de influencias directas, como las de mayor relevancia para el
desarrollo del actual estudio prospectivo. Se identificó que las variables clave de
éste caso de estudio son:
Tabla 25. Variables Clave Hotel
Hotel Posada San Javier
Titulo Largo Titulo Corto
1. Capacitación (cursos) en el trabajo capacitac
2. Seguridad Personal aspect_3
3. Perspectiva del bienestar económico Bienes
4. Sueldos e incentivos laborales incentivo
Fuente: Elaboración Propia
12.2.3 D´CAPRI Mármoles y Granito S.A. de C.V.:
En el tercer caso de estudio la empresa D’Capri, al igual que en los anteriores se
llevó a cabo el análisis del plano de influencia y dependencia, las ponderaciones
asignadas por los expertos mediante el proceso matemático permitieron la
colocación de las variables en el plano de influencias y dependencias, las cuales
se describen a continuación en la siguiente gráfica:
147 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 46. Plano de Influencias y Dependencias D´CAPRI Fuente: MICMAC
En las figuras 47 y 48 se presentan también los mapas que muestran cómo se
relacionan las variables de entre sí y cuáles van a recibir mayor influencia tanto
directa como indirecta en la organización, es decir muestra cómo se encuentra la
organización actualmente.
148 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 47. Mapa de influencias directas D'Capri. Fuente: MICMAC
Figura 48. Mapa de influencias indirectas D'Capri. Fuente: MICMAC
149 Maestría en Ingeniería Industrial
Las variables clave seleccionadas, son las variables que se encuentran en la zona
superior derecha del plano de influencia y dependencia también nombradas
variables reto del sistema. Se seleccionaron las 6 variables del cuadrante superior
derecho de la matriz de influencias directas, como las de mayor relevancia para el
desarrollo del actual estudio prospectivo. Se identificó que las variables clave de
éste caso de estudio son:
Tabla 26. Variables Clave D´CAPRI
D´CAPRI Mármoles y Granito
Titulo Largo Titulo Corto
1. Desarrollo de su vida social satis_10
2. Mejores oportunidades de trabajo oport_t
3. Perspectiva del bienestar económico Bienes
4. Sueldos e incentivos laborales Incentivo
5. Logros en la vida aspect_2
6. Mejores oportunidades de educación oport_e
Fuente: Elaboración Propia
150 Maestría en Ingeniería Industrial
Las variables de los tres casos de estudio se resumen en el siguiente modelo,
donde se puede identificar cuáles son las variables clave que determinan la
satisfacción en cada organización.
Figura 49. Modelo de las variables clave de los tres casos de estudio
12.3 Modelo de Lógica Difusa
Habiendo identificado las variables lingüísticas e identificando los valores para
cada uno de los conjuntos difusos de cada variable clave resultado de la
aplicación de la herramienta MICMAC, con el apoyo del software Matlab® 2015
se realizó la modelación del modelo difuso, para obtener los resultados de la
aplicación del instrumento de medición y analizarlos para conocer los niveles de
satisfacción de cada caso de estudio.
151 Maestría en Ingeniería Industrial
12.3.1 Especificaciones de los conjuntos difusos
Los conjuntos difusos para cada caso de estudio quedaron determinados por los
siguientes datos:
Tabla 27. Especificaciones de los conjuntos difusos ITSTA
VARIABLES
DE ENTRADA ETIQUETA
FORMA DEL
CONJUNTO INTERVALO
capacitac
BAJO Trapezoidal [-1 0 1 2.5]
MEDIO Triangular [1 2.5 4]
ALTO Trapezoidal [2.5 4 5 6]
aspect_3
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
bienes
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
Incentivo
BAJO Trapezoidal [-1 0 1 2.5]
MEDIO Triangular [1 2.5 4]
ALTO Trapezoidal [2.5 4 5 6]
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 28. Especificaciones de los conjuntos difusos Hotel Posada
VARIABLES
DE ENTRADA ETIQUETA
FORMA DEL
CONJUNTO INTERVALO
reconocim
BAJO Trapezoidal [-1 0 1 2.5]
MEDIO Triangular [1 2.5 4]
ALTO Trapezoidal [2.5 4 5 6]
satis_10
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
bienes BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
152 Maestría en Ingeniería Industrial
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
incentivo
BAJO Trapezoidal [-1 0 1 2.5]
MEDIO Triangular [1 2.5 4]
ALTO Trapezoidal [2.5 4 5 6]
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 29. Especificaciones de los conjuntos difusos D'Capri
VARIABLES
DE ENTRADA ETIQUETA
FORMA DEL
CONJUNTO INTERVALO
satis_10
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
oport_t
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
bienes
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
incentivo
BAJO Trapezoidal [-1 0 1 2.5]
MEDIO Triangular [1 2.5 4]
ALTO Trapezoidal [2.5 4 5 6]
aspect_2
BAJO Trapezoidal [-1 0 2 5]
MEDIO Triangular [2 5 8]
ALTO Trapezoidal [5 8 10 11]
oport_e BAJO Triangular [-1 0 1.5]
ALTO Triangular [1.5 3 4]
Fuente: Elaboración Propia
153 Maestría en Ingeniería Industrial
12.3.2 Comparación de Variables
Para confirmar que no existan errores en el modelo se utilizan las superficies
difusas creadas en el software Matlab® 2015, que muestran las relaciones y la
coherencia entre las entradas y salidas. Si los comportamientos no son
consistentes se deben revisar las reglas de conocimiento, proponer el uso de otro
conjunto borroso para las variables de entrada/salida o mover los conjuntos
difusos en el rango definido para cada variable. Cuando las superficies son
deformes, indican que el modelo es consistente y también señalan que no hay
relación lineal entre las variables, es por esto que se realizó la comparación entre
variables de cada caso de estudio.
12.3.2.1 Comparación ITSTA
Se presenta la aprobación y consistencia del modelo del caso de estudio
correspondiente al Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca. Se realizó la
comparación de la superficie difusa de las 4 variables clave utilizadas en el modelo
simulado, verificando su funcionalidad y comparando con los resultados
proyectados. Se considera el escenario de evaluación MEDIO, El sistema ajusta
tanto las reglas if-then como el cambio de posición de los conjuntos difusos en los
rangos definidos como MEDIO.
Las superficies difusas, muestran las relaciones y la coherencia entre las entradas
y salidas. Si los comportamientos no son consistentes se deben revisar las reglas
de conocimiento, proponer el uso de otro conjunto borroso para las variables de
entrada/salida o mover los conjuntos difusos en el rango definido para cada
variable, aunque para este caso de estudio no es necesario realizar esta acción.
Cuando las superficies son deformes, indican que el modelo es consistente y
también señalan que no hay relación lineal entre las variables. A continuación, se
presentan las superficies difusas, la comparación de las variables fue desarrollada
en el software Matlab® 2015:
154 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 30. Superficie difusa reconocim vs satis_10
Comparacion reconocim vs satis_10
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 31. Superficie difusa reconocim vs bienes
Comparacion reconocim vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
155 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 32. Superficie difusa reconocim vs incentivo
Comparacion reconocim vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 33. Superficie difusa satis_10 vs bienes
Comparacion satis_10 vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
156 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 34. Superficie difusa satis_10 vs incentivo
Comparacion satis_10 vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 35. Superficie difusa bienes vs incentivo
Comparacion bienes vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
157 Maestría en Ingeniería Industrial
Las superficies que se mostraron no marcan ninguna relación lineal entre
variables, cuando las entradas incrementan su calificación (reconocim, satis_10,
bienes e incentivo), entonces mejora la satisfacción de los trabajadores de la
empresa. La evaluación permite identificar el nivel de satisfacción general del caso
de estudio.
Para evaluar los resultados de la presente investigación se realizará una
simulación, tendrá como principal objetivo demostrar la efectividad de la lógica
difusa basada en la experiencia del trabajador para medir su nivel de satisfacción.
Para ello se simulará el proceso completo para un usuario obteniendo las
calificaciones del instrumento de evaluación que se aplicó con anterioridad. Se
tienen los valores de entrada [1; 9: 7; 3] para los indicadores de reconocim,
satis_10, bienes e incentivo respectivamente.
En el proceso de Fuzzyficación se calculan los valores de cada una de las
variables de entrada para cada una de sus etiquetas. Al aplicarle la Fuzzyficación
a las variables de entrada, teniendo los valores numéricos asociados a cada una
de ellas, se obtienen los resultados de Satisfacción = 5.75, como se muestra a
continuación:
158 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 50. Visor de reglas y superficie difusa ITSTA. Fuente: Matlab® 2015
En la siguiente figura se muestra el grado de pertenencia de la variable de salida
(Satisfacción) con valor 5.75 para los valores de entrada ([1; 9; 7; 3])
correspondientes. Aquí se observa que para el valor de esta simulación, el grado
de pertenencia corresponde a la etiqueta lingüística BUENA, lo cual significa que
se requiere de acciones para mejorar el nivel de satisfacción del trabajador.
159 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 51. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción ITSTA Fuente: Matlab® 2015
Después de verificar la consistencia del modelo, se llevó a cabo el análisis del total
de encuestados. Se ingresaron los datos obtenidos de la aplicación del
instrumento de evaluación, teniendo como resultado lo siguiente:
Tabla 36. Resultados ITSTA
TRABAJADOR VALORES DE
ENTRADA SATISFACCIÓN
T1 [1,9,7,2] 4.27
T2 [3,8,8,3] 7.48
T3 [3,9,8,3] 7.48
T4 [4,9,9,4] 8.94
T5 [5,10,10,5] 8.94
T6 [4,8,8,2] 7
T7 [2,8,1,3] 4.27
T8 [1,9,7,3] 5.73
T9 [1,8,7,3] 5.73
T10 [3,10,9,4] 7.48
T11 [5,10,8,1] 7
T12 [3,8,9,4] 7.48
T13 [4,5,5,1] 5
T14 [4,8,8,3] 7.48
160 Maestría en Ingeniería Industrial
T15 [4,9,8,4] 8.94
T16 [3,8,9,4] 8.94
T17 [4,9,10,4] 8.94
T18 [4,8,7,4] 8.09
T19 [3,10,9,4] 7.48
T20 [4,10,8,4] 8.94
T21 [5,9,9,4] 8.94
T22 [3,8,7,2] 6.27
T23 [4,9,9,4] 8.94
T24 [4,9,8,5] 8.94
T25 [4,10,9,4] 8.94
T26 [4,10,10,5] 8.94
T27 [4,10,9,4] 8.94
T28 [3,10,10,4] 7.48
T29 [4,10,8,4] 8.94
T30 [4,9,9,4] 8.94
T31 [3,10,8,3] 7.48
Fuente: Elaboración Propia
Después de haber realizado el análisis de todos los trabajadores se obtiene un
valor promedio de Satisfacción= 7.69, el valor indica que el grado de pertenencia
corresponde a la etiqueta lingüística MUY BUENA, lo cual significa que en lo
general los trabajadores del Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca tienen
una experiencia que satisface sus expectativas, pero la organización cuenta con
aspectos que puede mejorar y alcanzar un mayor nivel de satisfacción.
161 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 52. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción ITSTA Fuente: Matlab® 2015
12.3.2.2 Comparación Hotel Posada
Continuando con el segundo caso de estudio se presenta la aprobación y
consistencia del modelo del caso de estudio correspondiente al Hotel Posada San
Javier. Se realizó la comparación de la superficie difusa de las 4 variables clave
utilizadas en el modelo simulado, verificando su funcionalidad y comparando con
los resultados proyectados. Se considera el escenario de evaluación MEDIO, El
sistema ajusta tanto las reglas if-then como el cambio de posición de los conjuntos
difusos en los rangos definidos como MEDIO.
A continuación, se presentan las superficies difusas, la comparación de las
variables fue desarrollada en el software Matlab® 2015:
162 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 37. Superficie difusa capacitac vs aspect_3
Comparacion capacitac vs aspect_3
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 38. Superficie difusa capacitac vs bienes
Comparacion capacitac vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
163 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 39. Superficie difusa capacitac vs incentivo
Comparacion capacitac vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 40. Superficie difusa aspect_3 vs bienes
Comparacion aspect_3 vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
164 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 41. Superficie difusa aspect_3 vs incentivo
Comparacion aspect_3 vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 42. Superficie difusa bienes vs incentivo
Comparacion bienes vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
165 Maestría en Ingeniería Industrial
Al igual que en el caso de estudio anterior las superficies que se mostraron no
marcan ninguna relación lineal entre variables, cuando las entradas incrementan
su calificación (capacitac, aspect_3, bienes, incentivo), entonces mejora la
satisfacción de los trabajadores de la empresa. La evaluación permite identificar el
nivel de satisfacción general de la empresa.
Para evaluar los resultados de la presente investigación se realizará una
simulación, se simulará el proceso completo para un usuario obteniendo las
calificaciones del instrumento de evaluación que se aplicó con anterioridad. Se
tienen los valores de entrada [1; 10: 6; 2] para los indicadores de capacitac,
aspect_3, bienes e incentivo respectivamente.
Al aplicarle la Fuzzyficación a las variables de entrada, teniendo los valores
numéricos asociados a cada una de ellas, se obtienen los resultados de
Satisfacción = 4.27, como se muestra a continuación:
166 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 53. Visor de reglas y superficie difusa Hotel Posada. Fuente: Matlab® 2015
En la siguiente figura se muestra el grado de pertenencia de la variable de salida
(Satisfacción) con valor 4.27 para los valores de entrada ([1; 10; 6; 2])
correspondientes. Aquí se observa que para el valor de esta simulación, el grado
de pertenencia corresponde a la etiqueta lingüística BUENA, lo cual significa que
se requiere de acciones para mejorar el nivel de satisfacción del trabajador.
167 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 54. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción Hotel Posada. Fuente: Matlab® 2015
Después de verificar la consistencia del modelo, se llevó a cabo el análisis del total
de encuestados. Se ingresaron los datos obtenidos de la aplicación del
instrumento de evaluación, teniendo como resultado lo siguiente:
Tabla 43. Resultados Hotel Posada
TRABAJADOR VALORES DE
ENTRADA SATISFACCIÓN
T1 [1,10,6,2] 4.27
T2 [2,8,9,3] 6.27
T3 [5,10,8,3] 7.48
T4 [3,10,7,5] 7.48
T5 [1,9,8,2] 5
T6 [2,7,7,3] 5.43
T7 [2,10,7,5] 6.27
T8 [5,10,6,5] 7.48
T9 1,10,8,3] 5
T10 [1,10,6,2] 4.27
T11 [3,8,7,3] 6.66
T12 [2,9,7,3] 6.27
T13 [5,8,5,1] 5
T14 [3,7,8,4] 7.48
168 Maestría en Ingeniería Industrial
T15 [1,9,7,5] 6.27
T16 [2,5,6,2] 4.27
T17 [2,9,6,3] 5.73
T18 [1,9,4,3] 4.27
T19 [5,8,7,3] 7.48
T20 [1,8,7,3] 5.73
T21 [2,6,5,2] 4.27
T22 [1,9,5,2] 4.27
T23 [1,10,8,2] 5
T24 [3,9,7,3] 6.76
T25 [1,9,8,4] 7
T26 [2,9,4,3] 5
T27 [1,8,6,1] 3.73
T28 [3,9,7,3] 6.76
Fuente: Elaboración Propia
Después de haber realizado el análisis de todos los trabajadores se obtiene un
valor promedio de Satisfacción= 5.75, el valor indica que el grado de pertenencia
corresponde a la etiqueta lingüística BUENA, lo cual significa que en lo general los
trabajadores del Hotel Posada San Javier tienen una experiencia que alcanza a
cubrir satisfactoriamente sus expectativas, pero con valores apenas supera la
media en la escala.
Figura 55. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción Hotel Posada. Fuente: Matlab®
2015
169 Maestría en Ingeniería Industrial
12.3.2.3 Comparación D´Capri
Finalmente se presenta la aprobación y consistencia del modelo del caso de
estudio correspondiente a la empresa D’Capri Mármoles y Granito. De la misma
manera que los casos anteriores se realizó la comparación de la superficie difusa
de las 6 variables clave utilizadas en el modelo simulado. Se considera el
escenario de evaluación MEDIO, El sistema ajusta tanto las reglas if-then como el
cambio de posición de los conjuntos difusos en los rangos definidos como MEDIO.
A continuación, se presentan las superficies difusas, la comparación de las
variables fue desarrollada en el software Matlab® 2015:
Tabla 44. Superficie difusa satis_10 vs oport_t
Comparacion satis_10 vs oport_t
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
170 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 45. Superficie difusa satis_10 vs bienes
Comparacion satis_10 vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 46. Superficie difusa satis_10 vs incentivo
Comparacion satis_10 vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
171 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 47. Superficie difusa satis_10 vs aspect_2
Comparacion satis_10 vs aspect_2
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 48. Superficie difusa satis_10 vs oport_e
Comparacion satis_10 vs oport_e
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
172 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 49. Superficie difusa oport_t vs bienes
Comparacion oport_t vs bienes
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 50. Superficie difusa oport_t vs incentivo
Comparacion oport_t vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
173 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 51. Superficie difusa oport_t vs aspect_2
Comparacion oport_t vs aspect_2
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 52. Superficie difusa oport_t vs oport_e
Comparacion oport_t vs oport_e
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
174 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 53. Superficie difusa bienes vs incentivo
Comparacion bienes vs incentivo
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 54. Superficie difusa bienes vs aspect_2
Comparacion bienes vs aspect_2
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
175 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 55. Superficie difusa bienes vs oport_e
Comparacion bienes vs oport_e
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 56. Superficie difusa incentivo vs aspect_2
Comparacion incentivo vs aspect_2
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
176 Maestría en Ingeniería Industrial
Tabla 57. Superficie difusa incentivo vs oport_e
Comparacion incentivo vs oport_e
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 58. Superficie difusa aspect_2 vs oport_e
Comparacion aspect_2 vs oport_e
Vista Lateral (x-y-z) Vista Superior
Fuente: Elaboración Propia
177 Maestría en Ingeniería Industrial
A pesar que en comparación con los casos de estudio anteriores, las variables
presentan un comportamiento distinto en algunos casos, las superficies que se
mostraron no marcan ninguna relación lineal entre variables, podemos decir
entonces que cuando las entradas incrementan su calificación (satis_10, oport_t,
bienes, incentivo, aspect_2, oport_e), entonces mejora la satisfacción de los
trabajadores de la empresa. La evaluación permite identificar el nivel de
satisfacción general de la empresa.
Para evaluar los resultados de la presente investigación se simulará el proceso
completo para un usuario obteniendo las calificaciones del instrumento de
evaluación que se aplicó con anterioridad. Se tienen los valores de entrada [10,
10, 10, 4, 10, 2] para los indicadores de satis_10, oport_t, bienes, incentivo,
aspect_2 y oport_e respectivamente.
Al aplicarle la Fuzzyficación a las variables de entrada, teniendo los valores
numéricos asociados a cada una de ellas, se obtienen los resultados de
Satisfacción = 8.69, como se muestra a continuación:
178 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 56. Visor de reglas y superficie difusa D'Capri. Fuente: Matlab® 2015
En la siguiente figura se muestra el grado de pertenencia de la variable de salida
(Satisfacción) con valor 8.69 para los valores de entrada ([10; 10; 10; 4; 10; 2])
correspondientes. Aquí se observa que para el valor de esta simulación, el grado
de pertenencia corresponde a la etiqueta lingüística EXCELENTE, lo cual significa
que se requiere de acciones para mejorar el nivel de satisfacción del trabajador.
179 Maestría en Ingeniería Industrial
Figura 57. Grado de pertenencia de la variable Satisfacción D'Capri. Fuente: Matlab® 2015
Después de verificar la consistencia del modelo, se llevó a cabo el análisis del total
de encuestados. Se ingresaron los datos obtenidos de la aplicación del
instrumento de evaluación, teniendo como resultado lo siguiente:
Tabla 59. Resultados D'Capri
TRABAJADOR VALORES DE
ENTRADA SATISFACCIÓN
T1 [10,10,10,4,10,2] 8.69
T2 [8,10,8,3,6,2] 7.69
T3 [10,10,10,5,10,2] 8.69
T4 [10,7,5,3,10,2] 7.69
T5 [10,10,10,5,8,2] 8.69
T6 [10,9,5,4,7,2] 7.69
T7 [9,9,8,4,10,2] 8.69
T8 [9,9,7,3,8,2] 7.69
T9 [10,9,7,3,5,2] 7.69
T10 [9,8,5,2,7,2] 6
T11 [10,9,9,3,9,2] 8.69
T12 [9,10,9,4,9,2] 8.69
T13 [8,9,9,4,9,2] 8.69
180 Maestría en Ingeniería Industrial
T14 [9,9,7,3,8,2] 7.69
T15 [9,9,8,3,8,2] 8.69
T16 [10,9,8,3,10,2] 8.69
T17 [10,10,9,4,8,2] 8.69
T18 [9,9,10,4,8,2] 8.69
T19 [9,10,7,4,8,2] 8.69
Fuente: Elaboración Propia
Después de haber realizado el análisis de todos los trabajadores se obtiene un
valor promedio de Satisfacción= 8.23, el valor indica que el grado de pertenencia
corresponde a la etiqueta lingüística EXCELENTE, lo cual significa que en lo
general los trabajadores de la empresa D’Capri Mármoles y Granito tienen una
experiencia que va más allá de solo cubrir sus necesidades, sino que existe un
alto nivel de satisfacción en sus vidas, sin dejar de mencionar que aun así se
puede mejorar en algunos aspectos que resultan de importancia para las
personas.
Figura 58. Grado de pertenencia general de la variable Satisfacción D'Capri. Fuente: Matlab® 2015
181 Maestría en Ingeniería Industrial
XIII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
13.1 Conclusiones
El primer análisis propuesto para resolver la problemática permitió, desde una
concepción de prospectiva, analizar estratégicamente y proponer alternativas de
solución para cada caso concreto. Las características análisis posibilitan la
construcción colectiva de alternativas de solución.
La metodología prospectiva estratégica demostró ser un mecanismo útil, novedoso
e importante, desde las herramientas de recolección de datos y los talleres
participativos (talleres de prospectiva), permitieron construir y convertir información
cualitativa en cuantitativa, considerando la condición de cada caso y sus
particularidades de funcionamiento interno. Los talleres participativos funcionaron
como espacios de retroalimentación necesarios para generar nuevos datos que
profundizaron el estudio.
El análisis prospectivo identificó los factores claves de éxito que determinan la
satisfacción de los trabajadores, y pueden alterar el sistema. Esto se realizó a
partir del análisis estructural de la herramienta MICMAC, donde se identificaron 4
variables para el caso de estudio del ITSTA, 4 variables para el Hotel Posada y 6
variables para la empresa D’Capri, estas son altamente influyentes y
dependientes, cualquier operación sobre estas tendrán consecuencias
simultaneas sobre las otras, modificando el sistema en general. Dichas variables
condicionan la evolución del sistema, y se evidencian en un plano de influencias y
dependencias, que ubican visible las potencialidades y limitaciones de cada uno
de estos elementos.
De esta manera las variables clave que determinan el nivel de satisfacción fueron
identificadas, pero por si solas no podían medir dicho nivel, es por esto que se
utilizó la metodología de lógica difusa para diseñar un modelo a través del
software Matlab® 2015, que permitiera analizar los resultados del instrumento de
182 Maestría en Ingeniería Industrial
evaluación e identificar cual era el nivel actual de satisfacción de cada caso de
estudio.
La teoría de la lógica difusa demuestra ser una concreta y potente herramienta
para enfrentar este tipo de variables. Una vez que permite direccionar y clasificar
información de las variables y factores en una escala infinita. La teoría de la lógica
difusa aplicada para realizar el análisis y evaluación de la satisfacción según la
experiencia del trabajador, genera y entrega datos más exactos, que otros
métodos.
El modelo planteado surge como una herramienta de gestión, vinculado con
factores internos de las organizaciones y trabajadores pertenecientes al estudio.
Se consideran un conjunto de variables clave estratégicas, identificadas y
relacionadas con rigor teórico, resultado de la aplicación de la herramienta
MICMAC, las cuales parten de la revisión de literatura, la asesoría de expertos, y
la percepción de los trabajadores a través de un instrumento de evaluación.
Por ello que se realizó un modelo para evaluar el nivel de satisfacción de los
trabajadores, determinando en qué grado exactamente se encuentran actualmente
cada caso de estudio.
Al introducir los datos obtenidos de la aplicación del instrumento de evaluación al
modelo desarrollado, se concluyó que la eficacia del modelo es considerada como
alta, debido a que permitió analizar cada uno de los resultados para cada caso de
estudio, siendo los resultados del nivel de satisfacción los siguientes, MUY
BUENA para el Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca, BUENA para el Hotel
Posada San Javier y EXCELENTE para la empresa D’Capri Mármoles y Granito.
Es así que la aplicación de las dos metodologías es positiva y se logró desarrollar
un modelo que ayudara y facilitara el trabajo en la medición de la Satisfacción de
los trabajadores en los 3 casos de estudio, es así como se cumple con la Hipótesis
de investigación, identificar las variables clave que determinan la satisfacción
laboral mediante un Modelo de Prospectiva Estratégica y evaluarlas mediante un
modelo Lógica Difusa para medir el nivel de satisfacción laboral.
183 Maestría en Ingeniería Industrial
13.2 Recomendaciones
13.2.1 Estrategias de Mejora
En referencia a las variables que se obtuvieron como resultado y son factor común
en los 3 casos de estudio, se realizaron las estrategias de mejora
correspondientes:
1. El reconocimiento del jefe hacia su trabajo
El reconocimiento es una herramienta de gestión que refuerza la relación de la
empresa con los trabajadores, y que origina positivos cambios al interior de una
organización. Cuando se reconoce a una persona eficiente y eficaz, se están
reforzando además las acciones y comportamientos que la organización desea
prolongar en los empleados (Clavería, 2009). A continuación, se presentan las
propuestas genéricas para la mejora de este punto clave:
a) Dar las gracias: Reconocer verbalmente el trabajo destacado de los
empleados de forma verbal. Señalar cómo sus esfuerzos ayudan a la
empresa, o ayudan a sus clientes.
b) Publicitar logros: Destacar a los empleados sobresalientes en el boletín de
noticias de la compañía o reconocerlos en una reunión del personal.
c) Fomentar el desarrollo profesional: Reembolsar al personal sus gastos de
participación en asociaciones y congresos de su industria. Dar
suscripciones a publicaciones relacionadas con su trabajo.
d) Apoyar la educación continua: Ofrecer asistencia para cursos que ayuden a
los empleados en sus trabajos, y/o para los exámenes requeridos para
obtener certificaciones profesionales.
e) Mostrar su aprecio de forma tangible: Entregar certificados personalizados y
firmados, o placas u otro tipo de recuerdos de los logros de sus empleados.
f) Permitir elegir: Dar a los mejores empleados la opción de dedicar tiempo de
su jornada laboral a proyectos ideados por ellos mismos, que crean pueden
ser beneficiosos para la empresa.
184 Maestría en Ingeniería Industrial
2. Desarrollo de su vida social
Mejorar la calidad de vida de los trabajadores es un asunto primordial en las
agendas de 96% de los CEO a nivel internacional. Seis de cada 10 ya cuenta con
un presupuesto establecido para elevar el bienestar del capital humano, según
datos del Instituto para la Calidad de Vida de Sodexo (López, 2017). Las
propuestas para mejorar esta variable son las siguientes:
a) Capacidad para las relaciones interpersonales: la comunicación y la buena
disposición contribuyen a generar un buen clima laboral. Tener una actitud
tolerante y abierta facilita la interacción con otras personas a nivel personal
y profesional.
b) Trabajo en equipo: trabajar en equipo es fundamental y aprender hacerlo no
tan sencillo como podemos pensar. Requiere ser humildes, saber escuchar
y si es nuestro papel, mandar.
c) Iniciativa: ser capaz de tomar decisiones, de iniciar proyectos y de impulsar
acciones. Esta competencia está muy bien valorada por las empresas y
además, facilita el logro de proyectos personales.
d) Liderazgo: quien desea ser líder en el ámbito laboral tiene que desarrollar
una serie de cualidades que incorporará al mismo tiempo a su vida privada,
como por ejemplo a capacidad para tomar decisiones, identificar los
objetivos o el gestionar equipos.
e) Gestión del trabajo: quienes saben gestionar bien sus ocupaciones
laborales serán también capaces de hacer lo propio en el ámbito personal.
Una persona que aprenda a ser organizada en su trabajo extrapolará ese
conocimiento a su vida privada.
f) Regáleles tiempo: Ofrezca tiempo libre o días extra de vacaciones como
premio por un trabajo bien hecho.
3. Perspectiva del bienestar económico
La mayoría de la población considera que mejorar sus conocimientos financieros
le ayudaría a tomar mejores decisiones económicas y por tanto a mejorar su
185 Maestría en Ingeniería Industrial
bienestar. Sobre todo, si tenemos en cuenta que los problemas económicos llevan
años figurando entre las principales preocupaciones de los empleados, según los
principales estudios de opinión. Una reciente encuesta sobre el bienestar
económico de los trabajadores, indica que la economía personal es la principal
causa de estrés en todas las generaciones, desde los Baby Boomers hasta los
Millenials. Otro informe reciente realizado por Barclays Bank encontró que el 18%
de los empleados pierden el sueño y se preocupan por sus finanzas (Conti, 2018).
Con el fin de fomentar la creación y desarrollo de capacidades financieras se
desarrollan las siguientes propuestas de mejora:
a) Conocimientos financieros: Acciones que promuevan el entendimiento,
aprendizaje y correcta implementación de los conceptos utilizados en este
sector, con el fin de que la población conozca y comprenda las
características de los servicios y productos financieros disponibles en el
mercado, así como para aprovecharlos y entender las obligaciones que
estos implican.
b) Comportamientos y actitudes financieras: Políticas y acciones que
promuevan e incentiven la generación de buenos hábitos financieros en la
población, con el propósito de que se genere una cultura de planeación
financiera y de prevención de riesgos.
c) Relación con el sistema financiero y las instituciones: Construir un sano
vínculo que también genere confianza entre la población en relación con los
mecanismos de protección al consumidor de servicios financieros.
d) Ahorro formal: Elaborar un plan mensual de ingresos y gastos. Fomentar
las cajas de ahorro.
e) Expectativas de futuro: incentiva a tus trabajadores con planes a largo plazo
dentro de la empresa, especialmente en épocas de crisis. Si saben que
cuentas con ellos y que valoras su trabajo, se motivarán.
4. Sueldos e incentivos laborales
Los incentivos laborales son una de las mejores herramientas para que tus
empleados se encuentren a gusto en su trabajo y mejoren su productividad. Los
186 Maestría en Ingeniería Industrial
incentivos son el motivo por el que los mejores miembros de la organización
deciden permanecer en ella (De Garcillán, 2017).
a) Prémielos: Seleccione empleados para premios externos o internos de
rendimiento personal o de proyectos exitosos, como el empleado del mes o
premios dentro de su área de actividad. Los premios de la compañía
pueden venir con premios adicionales, monetarios o no.
b) Dé recompensas monetarias – Si su presupuesto lo permite, a fin de año o
tras finalizar un proyecto o ganar un cliente importante, considere
bonificaciones puntuales o aumentos salariales en base a logros.
c) Dé recompensas en especias – Ofrezca tarjetas de regalo, entradas para
películas o eventos deportivos para los empleados que destacan.
d) Bonificaciones o retribuciones por objetivos: Otorgar bonificaciones
igualitarias entre todos los trabajadores para demostrar igualdad, y la
ausencia de favoritismos dentro de la empresa.
e) Comisiones: suelen ser muy utilizadas para los comerciales y vendedores
en el punto de venta. Se trata de un porcentaje de la venta realizada.
Aunque no siempre es así, suele ir acompañado de un sueldo base.
f) Unidades de producción: este método recompensa al trabajador en relación
al trabajo realizado. Por cuantas más unidades haga, mayor será el salario
que recibirá.
g) Primas por objetivo: pueden ser individuales o por equipos. Se trata de
recompensas que se ofrecen al trabajador por cumplir con algo establecido
anteriormente.
h) Aumento de sueldo: incrementar el salario de un trabajador es uno de los
aspectos más importantes en relación a las relaciones laborales.
5. Capacitación (cursos) en el trabajo
El éxito o fracaso de la compañía depende en gran medida del talento del equipo.
Es por esto que, para cada nueva contratación, resulta indispensable asegurarse
que todo empleado tenga todas las herramientas y conocimientos necesarios para
desempeñar correctamente su labor. De acuerdo a la Ley Federal del Trabajo en
187 Maestría en Ingeniería Industrial
México, todo trabajador tiene el derecho a que su patrón le proporcione
capacitación o adiestramiento en su trabajo que le permita elevar su nivel de vida
y productividad, conforme a los planes y programas formulados, de común
acuerdo (Cisneros, 2010). Para mejorar esta variable clave, se debe ser capaz de
diseñar y gestionar estrategias como las siguientes:
a) Diagnóstico: Uno de los puntos para iniciar con un proceso de capacitación
es la evaluación de las necesidades de la empresa. Este diagnóstico se
puede realizar mediante un formato que el jefe de departamento envía a
sus empleados donde se registra el concepto que ellos tienen sobre lo que
consideran puntual para capacitarse.
b) Establecer metas para la capacitación e inversión: Se debe definir qué
quieres alcanzar con la capacitación y determinar de qué forma recuperarás
el dinero invertido.
c) Seleccionar cursos y empleados: En este punto se deberá determinar qué
entrenamientos son necesarios para mejorar el desempeño de la empresa
en general y después seleccionar a los empleados más idóneos para
adquirir esta capacitación.
d) Realizar cronograma: El programa se puede hacer semestral o anual. Es
preferible hacerlo cada seis meses, porque puede ser flexible si aparece la
necesidad de realizar cambios por diversas razones.
e) Evaluar: En un plan siempre es vital medir la efectividad de su aplicación,
por lo que, es requisito determinar los procesos o acciones para evaluar
resultados. En cuanto a los resultados deseados de una capacitación, si
ésta fue efectiva, deberías observar un cambio de conducta en el personal,
impacto positivo en la productividad de la empresa y mejoras en el
desempeño.
6. Seguridad Personal
La confianza en sí mismos hace a los miembros de cualquier equipo más felices y
productivos. La autoconfianza de los empleados es un atributo difícil de medir,
pero ignorarlo puede costar dinero a las organizaciones (Jones, 2017).
188 Maestría en Ingeniería Industrial
a) Apoyar la innovación: Es importante crear un entorno en que los empleados
puedan compartir sus pensamientos e ideas, por muy extrañas que
parezcan: podrían conducir a la próxima gran innovación. Celebrar sesiones
informales de intercambio de ideas en grupos reducidos y ofrecer incentivos
y premios por nuevas ideas son dos modos de animar a los miembros del
equipo con menos confianza a dar un paso adelante.
b) Reconocer lo que hace diferente a cada uno: Aunque todos los integrantes
del equipo tengan las mismas oportunidades, no todos las aprovecharán del
mismo modo. Los jefes deben dedicar tiempo a conocer a su equipo y a
informarse de las habilidades y talentos de sus miembros fuera del trabajo
que realizan en la actualidad. Al concentrarse en los talentos y atributos
personales de esas personas se encontrará el modo de incorporarlos en su
trabajo.
c) Ofrecer retroinformación detallada: Los empleados con poca confianza en
sí mismos tienen menos posibilidades de valorar los comentarios positivos
que reciben sobre ellos mismos.
d) Ofrecer oportunidades de ganar: Uno de los métodos más rápidos de
aumentar la autoconfianza de los empleados es darles la oportunidad de
conseguir algún éxito.
7. Mejores oportunidades de trabajo
a) Desarrollar de programas de capacitación laboral para desempleados: La
coyuntura y la tendencia mundial ha llevado a una reducción en la nómina
de las empresas y a fusiones entre grandes compañías que generan un
apretón en los puestos de trabajo.
b) Programa especial de empleo para mujeres jefes de hogar y jóvenes de
bajos recursos.
c) Desarrollo de programas de aprendizaje-empleo para juventudes: Los
programas de aprendizaje que desarrollen las diferentes entidades. Eso
implica generar alternativas reales para el desarrollo y no sacar
189 Maestría en Ingeniería Industrial
promociones de determinadas áreas en las cuales las posibilidades son
muy reducidas.
d) Readaptación laboral y profesional para trabajadores víctimas de la
reestructuración. Esta propuesta está encaminada a que la gente
indemnizada, especialmente la más joven, pueden hacer programas de
readaptación con los cuales adquirieran nuevas habilidades.
e) Jornada de 40 horas y suspensión de horas extras. El trabajador debe
laborar 40 horas semanales y tener un salario lo suficientemente aceptable
para vivir con decoro y sin necesidad de recurrir a horas extras o turnos
dobles que atentan no sólo contra la calidad de vida sino con la misma
calidad en la producción.
f) Política salarial que garanticen el consumo y la demanda. Este punto está
relacionado directamente con el anterior. se requieren condiciones
laborales estables y con salarios que permitan reactivar la demanda con el
fin de reactivar la economía.
8. Logros en la vida
Es importante que los empleados tengan claro las posibilidades de desarrollo
profesional, garantizándoles que podrán alcanzar nuevas responsabilidades:
a) Proponer retos y objetivos: A la mayoría de personas les encantan los retos
ya que son una forma de demostrar su valía y superarse, sobre todo si van
acompañados de algún tipo de recompensa: ascensos, aumento de sueldo,
etc. Es importante que los objetivos sean siempre viables, medibles y que
planteen un desafío.
b) Obtener reconocimiento continuo: Sentir el agradecimiento de sus
superiores por el trabajo realizado es uno de los factores más importantes
para la mayoría de trabajadores. Además, premiar los logros, tanto
económicamente como a través de otros incentivos, es una forma de hacer
más palpable este reconocimiento.
c) Promover la participación activa de los empleados: Buscar siempre el
consenso en todas las decisiones de la empresa, involucrando a los
190 Maestría en Ingeniería Industrial
empleados, ya sea mediante reuniones o dinámicas participativas. De esta
forma, se conseguirá la identificación de tus empleados con la organización.
d) Dar opciones de desarrollo profesional: Cuando una persona reconoce que
en la empresa en la que labora existen oportunidades de desarrollo
profesional está más comprometida a brindar su máximo potencial con
miras a avanzar en su carrera. Es esencial que tu empresa cuente con un
plan de carrera para los empleados de manera de ayudarlos a crecer dentro
de la organización
9. Mejores oportunidades de educación
Invertir en entrenamiento de los empleados es siempre una buena manera de
mantenerlos motivados y preparados. La capacitación influye en el bienestar, en la
productividad y en la eficiencia del empleado (Welch, 2015):
a) Capacitación: Las legislaciones establecen que los trabajadores deben
recibir enseñanzas técnicas necesarias para su desempeño. La formación
se brinda, según lo disponga la ley, durante el horario de trabajo. Recibir
adiestramiento en el trabajo es significativo para cualquier empleado. Esto
también resulta ventajoso para las empresas, que cada vez más
comprueban los beneficios de entrenar a su personal.
b) Capacitación interna: Algunos de los profesionales de la empresa son
designados para preparar el contenido y suministrar las clases.
c) Cursos gratuitos, ofrecer a los trabajadores educción hasta el lugar de
trabajo
d) Escuelas técnicas: Gestionar educación a instituciones que poseen
subsidios del gobierno.
191 Maestría en Ingeniería Industrial
XIV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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laboral y condiciones de trabajo: una exploración cualitativa. Enseñanza E
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