Publica docente UM artículo en revista científica

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Vista previa del artículo publicado en la EJOR

 

El Dr. Harvey Alférez, docente de la Facultad de Ingeniería y Tecnología (FITEC) de la UM, participó en la publicación del artículo “Augmenting Measure Sensitivity to Detect Essential, Dispensable and Highly Incompatible Features in Mass Customization”, en el European Journal of Operational Research (EJOR), perteneciente a Elsevier, reconocida editorial de libros de medicina y literatura científica.

En dicha investigación, el Dr. Alférez colaboró con su hermano Mauricio Alférez, investigador en INRIA, DiverSE Team, Rennes, Francia, y con los investigadores Ruben Heradio, Hector Perez y David Fernandez, de la Universidad Nacional de Educación a Distancia, Madrid, España.

El EJOR publica trabajos originales de alta calidad que contribuyan a la metodología de investigación operativa y a la práctica de la toma de decisiones.

A continuación se presenta el resumen del artículo:

La personalización en masa es la nueva frontera en la competencia empresarial, tanto en las industrias manufacturas como en las de servicios. En esta dirección, las familias de productos similares se construyen conjuntamente mediante la combinación de partes reutilizables de acuerdo a las características demandadas por los clientes. Gracias a este enfoque es posible mejorar la satisfacción de los clientes, reducir los plazos de entrega, y disminuir los costos.

Con el fin de validar los products derivados del proceso de personalización en masa, las dependencias de las características y las incompatibilidades son usualmente especificadas en un modelo de variabilidad. A medida que crece y evoluciona la demanda del mercado, los modelos de variabilidad son cada vez más complejos. En estos modelos enmarañados resulta difícil identificar cuáles características son esenciales, eliminables, altamente requeridas por otras características, o altamente incompatibles con las características restantes. Este artículo expone las limitaciones de aproximaciones existentes para la recolección este conocimiento y provee algoritmos eficientes para obtener esa información de modelos de variabilidad.

El artículo, disponible en línea a partir del 12 de agosto de 2015, puede comprarse en la siguiente dirección: http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2015.08.005

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