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Método de clasificación con lógica difusa para los modelos de crecimiento




Enviado por Mátyás Miskolczi



Partes: 1, 2

  1. Resumen
  2. Introducción
  3. Método de
    clasificación
  4. Atributos del conjunto difuso
    D
  5. Conclusión del método de
    clasificación
  6. Investigación de una muestra de empresas
    húngaros
  7. Referencias

Resumen

Durante nuestra investigación sobre los ciclos de
vida de la empresa nos hemos enfrentado a la falta de
método de clasificación adecuada de los modelos de
crecimiento de la empresa. Los modelos de crecimiento no se puede
utilizar para fines de investigación o prácticas
sin una manera para identificar la fase de crecimiento la
compañía está en. Para las empresas que
tienen un montón de no-nítidas
características nos pareció lógica difusa un
modo útil de la construcción de los métodos
de clasificación. Hemos utilizado el modelo de crecimiento
clásico de Larry E. Greiner como base. Nuestro modelo
utiliza la lógica difusa de base para la
clasificación y también incluye un método de
defuzzificación que da un valor nítido (una fase de
crecimiento) como resultado de clasificación.

Palabras clave

model de crecimiento de la empresa,
clasificación, lógica difusa

Introducción

Modelos de crecimiento de la empresa son medios
excelentes para analizar el proceso de crecimiento de las
empresas y pueden presentar una gran ayuda para los gerentes que
van a ver actual o próximos desafíos de manera
objetiva. Hay más de cien modelos de crecimiento conocidos
en la literatura de este tema (Lichtenstein, 2009), pero
sólo unos pocos de ellos ofrecen un método para la
clasificación de empresas a las que período de
crecimiento en realidad actualmente pertenecen. Los pocos
métodos prestados por algunos autores no son
también muy fácil de usar. Por ejemplo, Miller y
Friesen nos da un método que utiliza 54 variables en los
datos históricos recopilados (de Miller-Friesen, 1984),
sino una colección de datos a largo plazo no es siempre
posible, o los datos no siempre son confiable suficientemente.
Otro punto crítico es que la mayoría de los autores
y los usuarios de estos modelos piensa en una empresa como
miembro de la fase de crecimiento única. Como empresa es
un sistema complejo que normalmente crece orgánicamente no
se puede cambiar de un día para otro sin ninguna
transición. Por lo tanto suponemos que la forma
común de tratar con modelos de crecimiento de la empresa
no dan una visión clara de una empresa. Para una imagen
más detallada que tenemos que considerar que las empresas
pierden sus propiedades anteriores poco a poco y obtener otros
nuevos de la misma manera. Estos cambios suelen ocurrir en una
organización poco a poco. Para poder tratar este
fenómeno un modelo basado en la lógica difusa puede
aportar una solución adecuada.

Método de
clasificación

La principal ventaja del método difuso es que
maneja el fenómeno de la inter-fase superposición
al permitir que una compañía tenga pertenencia en
más de una fase de crecimiento. Esto da una imagen
compleja de la posición de la empresa en el ciclo de
crecimiento, pero también puede resultar en una
(más importante) fase específica de crecimiento a
través de defuzzificación

Paso 1: El cuestionario

Nuestra investigación sobre un conjunto de
empresas húngaras que se basó sobre el modelo de
crecimiento original de Greiner (Greiner 1972), que adaptaba
mejor a mis propósitos de investigación en
comparación con otros nueve frecuentemente citado y
utilizado modelos de crecimiento (Churchill-Lewis 1983,
Quinn-Cameron 1983, Miller-Friesen 1984, Baird-Meshoulam 1988,
Kazanjian 1988, Timmons 1990, Milliman y cols. de 1991, Adizes
1992, Hurst, 1995). Las fases del ciclo de vida de la empresa
definido por Greiner (1972 y 1998) son los
siguientes[1]

1F Fase de Creatividad

1C Crisis de Liderazgo

2F Fase de Dirección

2C Crisis de Autonomía

3F Fase de Delegación

3C Crisis de Control

4F Fase de Coordinación

4C Crisis de Burocracia

5F Fase de Colaboración

5C Crisis de ? (Agotamiento)

Mi objetivo ha sido analizar las empresas de la muestra
según las fases del modelo mediante un cuestionario
relativamente sencillo. Por lo tanto he transformado los
atributos descritos por Greiner en diferentes fases de
crecimiento en preguntas específicas que pueden ser
fácilmente contestadas por un alto gerente

Paso 2: La función de pertenencia
borrosa

Después de rellenar el cuestionario las
respuestas serán procesadas. De acuerdo con la
lógica difusa cada atributo influye el grado de
pertenencia en cada fase de crecimiento. Si el atributo se ajusta
a la fase actual, una respuesta positiva aumenta la
membresía de la compañía en esa fase,
mientras que si el atributo no característica en la fase
actual, se reduce el grado de pertenencia a la empresa. Los
distintos atributos influyen en grado de pertenencia de
diferentes maneras:

  • a) a) atributos iníciales: se aplican a
    las empresas en las primeras fases

  • b) b) atributos de madurez: se aplican a las
    empresas de las fases finales

  • c) c) atributos de los fases: se aplican a (o
    alrededor de) una fase específica

  • d) d) atributos de las crisis: se aplican a las
    fases de crisis

Basado en el modelo original que hemos definido para
cada atributo en el cual fase se aparece, en cual fase se
convierte en normal y en cual fase se desaparece. Hemos descrito
la relación entre las respuestas a preguntas diferentes y
grados de membresía por una matriz de correspondencia. Las
células de la matriz contienen la relación de
valores posibles de una respuesta[2]y las fases
del modelo. Así que si una respuesta es muy positiva en un
caso en que el atributo debe ser típico de acuerdo a
Greiner, el grado de pertenencia en la fase actual se puede
aprovechar. Grados de pertenencia forman de esta manera se
definirá en cada fase, que se traducen en un conjunto
discreto difuso (B).

Las respuestas se registraron en una escala de 1-4,
donde 1 significa no característico y 4 significa
típica de la empresa. Los valores de la escala de 1-4 se
redujeron en 1 durante la evaluación para simplificar el
cálculo mediante el uso de cero como un valor
mínimo (V = [0; 3] en lugar de V = [1, 4]). Este paso hace
adelante la visualización más simple
también. La tabla 1 representa la matriz de la
correspondencia del caso V = 3 ("típica de mi
compañía"), donde las células indican el
valor del parámetro K que influye los grados de
pertenencia en las diferentes fases del modelo de
Greiner.

Partes: 1, 2

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