Este artículo aborda la aplicación de la simulación al estudio de los sistemas de explotación de servicios. Como objetos de estudio se analizan tipos de servicios clasificados como "Tiendas de Servicios" y "Servicios Masivos". El trabajo incluye una definición de los requisitos de usuario para el software de simulación aplicable en la modelización y simulación de sistemas de explotación de servicios, evalúa la aplicación de dos simuladores disponibles en el mercado y analiza cómo varía el proceso de modelización en función del tipo de servicio analizado. Al final del documento, se concluye que el desarrollo de la tecnología de simulación, así como de los propios programas informáticos de simulación, aún debe evolucionar hasta incorporar la capacidad de representar una gama más completa de elementos y relaciones implicados en los procesos de servicios, que no están presentes en las aplicaciones convencionales de la simulación dentro de los sistemas de fabricación.1. INREODUCCIÓN​La simulación es una técnica utilizada tanto para el diseño y evaluación de nuevos sistemas como para la reconfiguración física o cambios en las reglas de control y/o funcionamiento de sistemas existentes. Sus aplicaciones han ido creciendo en todos los ámbitos, ayudando a los gestores en la toma de decisiones en problemas complejos y permitiendo un mejor conocimiento de los procesos en las organizaciones.La gran variedad de software de simulación disponibles en el mercado, algunos específicos para determinados procesos y otros de carácter más general, favorece la aplicación de la simulación en general. La competencia entre los fabricantes de software de simulación ha impulsado el lanzamiento de "paquetes" cada vez más potentes que ofrecen nuevas facilidades, como herramientas de apoyo al proceso de modelización, capacidades de análisis estadístico e interfaces gráficas intuitivas (fáciles de usar).Dado que la técnica de la simulación puede aplicarse a muy diversos tipos de sistemas, este artículo considera su aplicación en la Simulación Estocástica y de Sucesos Discretos (SED), en la que el estado del sistema cambia discretamente en el tiempo -no de forma continua- y el comportamiento no sigue un patrón determinista de entradas y salidas, sino aleatorio, caracterizado generalmente por una distribución probabilística que representa mejor el fenómeno real estudiado.

El presente trabajo da cuenta de la investigación realizada sobre los integrantes de la cadena productiva inversa posconsumo en la región metropolitana de Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. Su objetivo es proponer una forma de organización logística para que las asociaciones de recicladores realicen la comercialización directa de sus productos a las industrias de reciclaje, con el objetivo de agregar valor. Los resultados de la investigación mostraron que organizando las asociaciones de recicladores en una red, todas ellas podrían comercializar productos directamente a las industrias de reciclaje, y juntas obtendrían un aumento del 32% en el valor de los productos comercializados.1. INTRODUCCIÓN​La recogida selectiva en Brasil está organizada básicamente por el sector privado, con el objetivo del reciclaje industrial. En la base del sistema están los recolectores de materiales reciclables que ejercen esta actividad, en la mayoría de los casos, de forma informal, sin el debido apoyo de los órganos públicos responsables por la gestión de residuos sólidos y los principales beneficiarios de la cadena de reciclaje que son los chatarreros y las industrias (CONCEIÇÃO, 2003). La cadena de reciclaje está formada por recolectores, pequeños chatarreros, grandes chatarreros e industriales (CALDERONI, 1999).Los integrantes de la cadena de reciclaje que menos se benefician con esta actividad son los recicladores. Esto se debe a que las industrias que compran materiales reciclables son pocas, formando un mercado oligopsónico, es decir, con pocos compradores que hacen bajar el precio de los reciclables. Además, las industrias sólo compran materiales en grandes cantidades y de buena calidad (GONÇALVEZ, 2003). Por lo general, estas condiciones sólo las cumplen los grandes chatarreros, que cuentan con infraestructura y equipos adecuados y compran materiales en pequeñas cantidades a los recicladores. Estos, a su vez, suelen estar dispersos, no pueden negociar directamente con la industria y tienen poco poder sobre los chatarreros.La recolección selectiva en la región metropolitana de Florianópolis es realizada principalmente por el sector informal, ya que el 90% de la cantidad de materiales reciclables recolectados por los sistemas de recolección selectiva, incluyendo los sectores formal e informal, es realizada por los recicladores, configurando una cadena en el sentido descrito anteriormente.

En este trabajo se analizan algunas de las causas por las que los clientes frecuentan un supermercado, tales como: precio de los productos, ubicación del establecimiento, rapidez del servicio, calidad del servicio, variedad de productos, aparcamiento y otras. A través del análisis estadístico multivariado, se verificó la relevancia de cada causa en contraste con las demás, es decir, la importancia relativa de cada una. Así, se pudo observar que la rapidez del servicio desempeña un papel importante en relación con las demás para el nivel de servicio de los clientes. Mediante el análisis jerárquico de conglomerados de variables y el análisis de correspondencias, las causas se asociaron en grupos y las causas se relacionaron con algunos factores, como la educación de los clientes, observación interesante porque en Brasil existe una relación significativa entre ingresos y educación. La recolección de datos se realizó en un supermercado del interior de São Paulo y, por lo tanto, los resultados se basan en un estudio de caso, con limitaciones inferenciales.1. INTRODUCCIÓN​Los supermercados son empresas minoristas, es decir, representan el último eslabón de la cadena entre un producto y su consumidor final, destacando la venta de alimentos perecederos dispuestos en un formato de autoservicio y con cajas a la salida, por lo que son autoservicios. Estas empresas se han preocupado por mejorar el nivel de servicio al cliente para fidelizarlo y aumentar el volumen de ventas. Existe una fuerte tendencia de las grandes cadenas de supermercados a hacer uso de tecnologías más avanzadas que les permiten utilizar un menor número de empleados, un mayor número de cajeros, horarios de apertura más flexibles, una distribución organizada y una mayor variedad de productos.Las visitas frecuentes al establecimiento hacen que los consumidores se acostumbren al lugar, conociendo mejor el espacio físico, la variedad encontrada y la disposición de los productos, además de tener la percepción de un horario menos congestionado, lo que facilita sus compras. De este modo, los consumidores se fidelizan al supermercado donde compran. Los clientes pueden elegir el lugar donde compran debido a varios factores, como el precio y la variedad de los productos, la ubicación del establecimiento, la rapidez del servicio y la cortesía y ayuda de los empleados, la disponibilidad de aparcamiento, entre otros. Los gerentes de supermercados suelen señalar que los precios elevados y las colas excesivas son factores que pueden provocar una disminución de la asistencia de clientes y, en consecuencia, un descenso del volumen de ventas. En el tiempo total que pasa el cliente en el supermercado, un factor determinante puede ser el tiempo de espera en la cola de la caja.

Los enfoques de inteligencia computacional, como las redes neuronales artificiales y los sistemas difusos, se han convertido en herramientas populares para aproximar sistemas no lineales complicados y prever series temporales. En las aplicaciones financieras, hay pruebas de que estos modelos de inteligencia computacional son capaces de proporcionar una previsión más precisa dada su capacidad para captar las no linealidades y otros hechos estilizados de las series temporales financieras. Así, este trabajo investiga la hipótesis de que los modelos matemáticos de percepción multicapa, las redes neuronales (NN) de función de base radial y los sistemas difusos de Takagi-Sugeno (TS) son capaces de proporcionar una previsión fuera de muestra más precisa que los modelos tradicionales de media móvil autorregresiva (ARMA) y de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (ARMA-GARCH). Utilizando una serie de rendimientos del tipo de cambio brasileño (R US con una base de 15 minutos, 60 minutos, 120 minutos, diaria y semanal, se compara el rendimiento de la previsión con un paso de antelación. Los resultados indican que el rendimiento de la previsión está fuertemente relacionado con la frecuencia de la serie, posiblemente debido a efectos de no linealidad. Además, la evaluación de las previsiones muestra que los modelos NN funcionan mejor que los ARMA y ARMA-GARCH. En la estrategia comercial basada en previsiones, los modelos NN obtienen mayores rendimientos que la estrategia de comprar y mantener y que los demás modelos considerados en este estudio.1. INTRODUCCIÓNLa literatura relacionada con la previsión de series temporales financieras ha registrado, desde la década de los noventa, importantes avances relacionados con la incorporación de nuevas metodologías que tratan de determinar patrones de relaciones presentes en los datos de los mercados financieros. Estas metodologías, en su mayoría intensivas en computación, se caracterizan por la capacidad de identificar y pronosticar sistemas dinámicos no lineales, es decir, sistemas en los que las variables del entorno tienen un patrón complejo de interrelaciones que cambia con el tiempo.La creciente observación, recogida en diversos trabajos científicos, sobre la presencia de comportamientos no lineales en las series financieras ha generado críticas respecto al uso de modelos lineales en la explicación (y predicción) de la dinámica de los precios (PÉREZ-RODRÍGUEZ et al., 2005; ABHYANKAR et al., 1995).

El objetivo de este artículo es presentar una propuesta de evaluación de los intangibles aplicada al capital humano (CH). El desarrollo de esta propuesta impulsó la creación de una medida cuantitativa, la escala de medición del desempeño de los intangibles (PMSI) basada en la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) definida como el desempeño de las organizaciones en intangibles. El conjunto de ítems elaborados aborda la formación, el desarrollo y la educación y la planificación/evaluación. Los datos recogidos de una muestra de 203 empresas asociadas a la Federación de Empresas de Santa Catarina (FIESC), Brasil, permiten establecer un PMSI de cuatro niveles interpretado para la HC, que aporta nuevos conocimientos tanto sobre los intangibles como sobre el desempeño de las empresas.1. INTRODUCCIÓNLos cambios económicos de las últimas décadas han generado una sociedad en la que el principal recurso es el conocimiento. El término capital intelectual (CI) se ha utilizado en la literatura para referirse a los intangibles. El primero en utilizar el término CI fue el economista Galbraith en 1969 (ANDRIESSEN, 2004b). Según Stewart, en 1958 ya se había utilizado este término para explicar la valoración de mercado de las acciones de pequeñas empresas dedicadas a actividades científicas. Para estas organizaciones, quizá el elemento más importante era su CI. En la prensa económica, el primer artículo sobre el CI fue publicado por Stewart en 1991. Desde entonces, numerosas publicaciones han abordado el tema, ya que el valor de las empresas de éxito en bolsa suele ser superior al valor de los activos presentados en los informes financieros (STEWART, 2002). Sveiby presentó sus métodos en 1989. En 1995, Skandia, una empresa sueca, presentó el primer informe público sobre CI. En 1997, la publicación de diferentes libros sobre CI ayudó a crear la gran comunidad de académicos y profesionales sobre el tema (EDVINSSON; MALONE, 1997; ROOS et al., 1997; STEWART, 1997; SVEIBY, 1997). A partir de entonces, se ha producido una explosión de actividad, como demuestran las revisiones de Petty y Guthrie (2000), Ayuso (2003), Kaufmann y Schneider (2004) y Roos, Pike y Fernström (2004).Las organizaciones pioneras que han iniciado la práctica de medir el CI y publicar sus experiencias de éxito en este campo han conseguido una ventaja en el mercado y, por tanto, también una ventaja competitiva. Un ejemplo de ello son las empresas suecas Skandia y Celemi (BRENNAN, 2001; GUTHRIE; PETTY, 2000).

Este trabajo pretende optimizar la planificación del proceso de corte unidimensional de tubos metálicos estructurales utilizados en la fabricación de aeronaves agrícolas ligeras. Se presentan dos modelos de programación lineal entera mixta con el objetivo de minimizar las pérdidas del material cortado y considerar la posibilidad de generar sobrantes con tamaños suficientes para su reutilización (retales). Los modelos se resuelven mediante un lenguaje de modelización utilizando un software de optimización. Para la validación de los modelos, se realizaron dos experimentos computacionales con datos reales de una cartera de pedidos de un avión ligero destinado al segmento del mercado agrícola, el Ipanema, producido por la empresa brasileña Neiva/Embraer. Las soluciones de los modelos se comparan con las soluciones de un heurístico de redondeo residual codicioso de la literatura y también con las soluciones utilizadas por la empresa. Los resultados muestran que los modelos son útiles para apoyar las decisiones que implica la planificación de este proceso de corte.1. INTRODUCCIÓNEl problema del stock de corte consiste en determinar la "mejor" manera de cortar unidades de material (objetos de stock), produciendo un conjunto de unidades más pequeñas (artículos demandados), con dimensiones específicas, que, en general, se piden a través de una cartera de pedidos de clientes. En función de las dimensiones de los artículos solicitados, podemos combinarlos de distintas formas dentro de los objetos (patrones de corte) para satisfacer la demanda, respetando las restricciones del proceso de corte. Un conjunto de patrones de corte que satisface una demanda específica se denomina plan de corte, y se considera óptimo si optimiza un determinado criterio, como la minimización de la pérdida de material (PILEGGI et al., 2005; SICUP, 2007).Cuando se combinan elementos dentro de objetos, es difícil obtener patrones de corte que utilicen todo el espacio disponible de los objetos. Esto da lugar a sobrantes en el plano de corte. Estos restos pueden considerarse pérdidas (desechos) o solapas, dependiendo de su tamaño. Una solapa se define como un resto de un objeto cortado que es lo suficientemente largo como para ser reutilizado posteriormente para formar artículos. Si se trata de una solapa, el sobrante puede pasar a un stock de objetos disponibles y reutilizarse para satisfacer una futura demanda como objeto-solapa, por lo que no se contabiliza como pérdida de patrón de corte. Hay que subrayar que la consideración de los sobrantes en este estudio es un problema diferente del clásico problema de corte de existencias de la bibliografía.

A partir de un examen de la bibliografía pertinente, este artículo pretende ampliar el debate sobre el concepto de pequeña empresa e identifica las formas en que se inserta en la estructura industrial. Se ha puesto de manifiesto la conceptualización de la pequeña empresa como un "pequeño capital", cuya posición y rendimiento están estrechamente vinculados al proceso de oligopolización. En este sentido, intentamos poner en evidencia la existencia de cuatro posibles trayectorias de inserción del segmento: competir por espacio en mercados aún poco oligopolizados y con fuerte competencia de precios; explorar nuevos "nichos" de mercado; organizarse "en redes", con predominio de pequeñas empresas y sin el liderazgo explícito de grandes empresas; e insertarse en redes de subcontratación lideradas por grandes empresas. A la vista de este conjunto de trayectorias, resulta evidente que no es adecuado tratar a las pequeñas empresas como un bloque homogéneo (o como una "cuestión general"), ni en lo que se refiere a las condiciones que explican su supervivencia y crecimiento, ni en lo que se refiere a las medidas de política económica destinadas a promoverlas. Lo que importa no es el tamaño, sino su potencial para contribuir a la consecución de los resultados previstos a la hora de definir las medidas de apoyo, incluido el mantenimiento y el aumento del empleo.1. INTRODUCCIÓNLas cifras sobre la participación de las pequeñas empresas en el número total de empresas y en el empleo, que son significativas en la mayoría de los países e incluso (y sobre todo) en tiempos de crisis, las convierten en un interesante objeto de análisis. En general, el interés se deriva de la constatación de la pervivencia y permanencia de este tamaño de empresa, a pesar de sus desventajas estructurales, sobre todo en el acceso a la financiación y a los beneficios de las nuevas tecnologías, y se despliega en dos vertientes principales. Por un lado, estudios para comprender/medir su peso en términos de contribución al empleo y al desarrollo. Por otro lado, debido a su peso en términos de número de unidades, empleo y contribución potencial al desarrollo, se incluyen en la lista de objetivos de las políticas públicas, lo que se justifica por las debilidades inherentes a las pequeñas empresas.Pero, ¿qué define y delimita el objeto, es decir, cuál es el sujeto de la pequeña empresa? Las clasificaciones varían de un país a otro y en función de los objetivos, en particular de las políticas de apoyo y promoción. A pesar de la variedad de cortes, las clasificaciones son útiles, pero los criterios siempre tienen un cierto grado de arbitrariedad, en gran medida ligada a sus fines; en cualquier caso, son clasificaciones y no una definición.

La participación de los laboratorios en actividades de ensayo de aptitud (EA) es una de las formas de evaluar y demostrar la fiabilidad de sus actividades de medición. Esto significa que, a través de los ensayos de aptitud (EA), se puede evaluar la capacidad del laboratorio para realizar ensayos y calibraciones de forma competente. Los ensayos de aptitud proporcionan información importante para la evaluación de los laboratorios, los que solicitan la acreditación, los acreditados, notificados o designados por los organismos reguladores y para los laboratorios en general. Este artículo tiene como objetivo verificar si el tipo de sistema de gestión de los laboratorios de ensayos de la construcción en Brasil influye en los resultados de los ensayos de aptitud (EA). También pretende discutir cómo contemplar el resultado de los ensayos de aptitud en el cálculo de la incertidumbre de medida de los ensayos. Como resultado del estudio, se concluye que no hay efecto de los tipos de sistema de gestión en los resultados de los ensayos de aptitud (PT). Por lo tanto, se sugirió utilizar la desviación típica de los resultados de un grupo representativo de ensayos de aptitud de determinados ensayos (químicos, físicos, etc.) para generar un cálculo genérico de la incertidumbre de medida para el sector de actividad del laboratorio. Este enfoque, además de simplificar el cálculo de la incertidumbre de medida, permite abordar un mayor número de fuentes de incertidumbre de medida.1. INTRODUCCIÓNLas mediciones erróneas o inexactas pueden dar lugar a decisiones equivocadas que pueden tener graves consecuencias, como el despilfarro de recursos materiales, financieros e incluso de vidas humanas. Las consecuencias humanas y económicas de las decisiones erróneas basadas en mediciones inexactas pueden ser incalculables. Por lo tanto, es importante disponer de mediciones seguras y precisas que sean aceptadas por las autoridades nacionales e internacionales (BIPM, 2004).Los laboratorios que realizan las mediciones son de vital importancia a la hora de proporcionar datos fiables. Una de las formas de garantizar la fiabilidad de las mediciones realizadas por los laboratorios es evaluar con frecuencia su rendimiento. Los ensayos de aptitud permiten esta evaluación y conducen a los participantes a una mejora continua. La participación en ensayos de aptitud y en evaluaciones externas de calidad son actividades que proporcionan a los laboratorios, a sus clientes, a los organismos de acreditación y a los reguladores información valiosa sobre las mediciones realizadas por el laboratorio (ÖRNEMARK et al., 2004).Para Cortez et al. (2003), los laboratorios deben producir resultados lo suficientemente precisos y exactos como para que sus clientes los utilicen para el fin previsto.

Presenta el método de evaluación del modelo de proceso de negocio de Desarrollo del Conocimiento Empresarial (MPN-EKD) y un ejemplo de aplicación. Para crear el método de evaluación, se desarrollaron la formalización del modelo de proceso de negocio EKD (MPN-EKD) y el mapeo de este modelo en redes de Petri. A través de este método, es posible comprobar si el modelo presenta errores de construcción y fallos. El EKD es una metodología que proporciona una forma sistemática y controlada de analizar, comprender, desarrollar y documentar una organización. La metodología EKD no tiene una sintaxis y una semántica bien definidas, lo que dificulta el análisis de modelos más complejos y la comprobación de la coherencia del modelo. Esta dificultad motivó un estudio basado en las redes de Petri. El formalismo de las redes de Petri las convierte en una importante técnica de modelización para la representación de procesos. Además, las redes de Petri permiten trazar cada paso de la operación sin ambigüedades y disponen de métodos eficientes de análisis que garantizan que el modelo está libre de errores.1. INTRODUCCIÓNLos procesos empresariales son elementos fundamentales para el éxito de una organización. La tecnología de la información, cuando se orienta a la gestión y mejora de los procesos empresariales, ayuda a la organización a completar su visión de la empresa y a mejorar su posición competitiva. La tecnología de la información debe satisfacer las necesidades de la empresa persiguiendo objetivos empresariales como la competencia, la competitividad y las estrategias. Los sistemas que no satisfacen las necesidades de la organización pueden impedir el desarrollo del negocio.Según Jacobson et al. (1999) y Kruchten (2000), las técnicas aplicadas al desarrollo de sistemas no ayudan a buscar soluciones alternativas a los problemas de la organización, no añaden valor al negocio y, la mayoría de las veces, los procesos manuales se automatizan sin ninguna modificación. Esto se debe a que no se han tenido en cuenta aspectos más amplios como los objetivos de la organización, las reglas de negocio, las restricciones, los aspectos no funcionales relacionados con la calidad, la fiabilidad y la usabilidad.El modelado organizativo, en este contexto, facilita la comprensión del entorno empresarial y se reconoce como una actividad valiosa para el desarrollo de sistemas de información según Nurcan y Barrios (2003) y Persson (2000). El proceso de modelización organizativa debe dar respuesta a estas preguntas: por qué, qué, quién, qué, cuándo, dónde y cómo. Para ello, existen en la literatura diversas técnicas de modelización con una variedad significativa de notaciones.

Al hecho de que el programa Seis Sigma y la logística están en evidencia en el ambiente organizacional, se añade la importancia de alcanzar el éxito en la implantación del programa, caracterizando la alineación de la estrategia de los proyectos de mejora como un factor crítico. Por lo tanto, este artículo propone la sistematización de la alineación de la estrategia con el proceso de selección de proyectos Seis Sigma. Así, esta investigación se estructura, en primer lugar, con una breve descripción de los modelos conceptuales utilizados y sobre los operadores logísticos, que son los casos de esta investigación. Con los antecedentes teóricos, se propone una sistematización conceptual de la alineación de la estrategia con el proceso de selección de proyectos Seis Sigma, detallada paso a paso. Para analizar la propuesta conceptual, se realizaron tres estudios de caso en operadores logísticos. Se pudo constatar la importancia del proceso de selección de proyectos Seis Sigma y su alineamiento con la estrategia, así como la validación de la sistematización propuesta.1. INTRODUCCIÓNLas teorías de gestión utilizadas en la actualidad citan invariablemente la necesidad de implantar mejoras en las empresas. Ya sean impulsadas por los clientes o por los competidores, se consideran fundamentales para la supervivencia de la empresa en un entorno de cambio continuo como el que vivimos actualmente.Una alternativa para la mejora puede surgir de los programas que apoyan la competitividad y el rendimiento organizativo, como el programa Seis Sigma. Según Santos y Martins (2005), el programa Seis Sigma viene ganando fuerza en las organizaciones como un programa de calidad que promueve la elevación del desempeño organizacional y, por lo tanto, se inserta cada vez más en el plan estratégico de las organizaciones. Según Gerolamo (2003), para que las acciones de mejora sean coherentes con la estrategia, es necesario desdoblarla y establecer prioridades de inversión en las áreas que impulsan la estrategia pretendida. En Seis Sigma, la priorización puede lograrse a través de la selección de proyectos Seis Sigma, ya que este proceso dirige la fuerza de la mejora (WERKEMA, 2004).Sin embargo, la literatura investigada no presenta en detalle cómo se produce el alineamiento entre el programa Seis Sigma y la estrategia, que es el principal objetivo de este artículo. Así, este artículo propone una sistematización del proceso de alineación estratégica de los proyectos Seis Sigma y busca una validación con operadores logísticos.