BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales

EL PUERTO DE LÁZARO CÁRDENAS Y SU EFICIENCIA EN LA CUENCA DEL PACÍFICO (2003-2008): UN ANÁLISIS ENVOLVENTE DE DATOS

Ariel Gutiérrez Ortiz



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2.4 Benchmarking

La idea original de Farrell ha podido trasladarse a su aplicación empírica a través fundamentalmente de dos metodologías: la estimación de fronteras estocásticas y las mediciones DEA. La primera implica el uso de la econometría y para la segunda se recurre a algoritmos de programación lineal y al benchmarking.

El benchmarking se puede definir como la medida de una actuación en comparación con la de las mejores compañías de su clase, determina cómo la mejor de ellas ha logrado estos niveles de actuación y utiliza la información como base para los objetivos, estrategias y aplicación de la propia compañía (Bemowski, 1991: 21). El proceso de benchmarking significa:

• Determinar las características apropiadas del proceso receptor y utilizarlas para comparar un proceso con otro (el donante).

• Desarrollar los datos sobre la actuación del proceso mejor practicado dentro o fuera de una organización, que requiera la aplicación del benchmarking.

• Comparar y evaluar el proceso o procesos según los datos relativos a las características mesuradas.

• Desarrollar medidas para mejoras continuas partiendo de los nuevos datos.

• Aplicar los cambios del proceso planificados.

• Controlar la eficacia de estos cambios.

El benchmarking requiere, por tanto, una acción planificada de la evaluación y la aplicación. En un intento por modificar el proceso, a la luz de los nuevos conocimientos obtenidos sobre un proceso más efectivo. El benchmarking puede ser dividido en tres áreas:

• Interna. Una evaluación de prácticas dentro de una organización.

• Competitiva. Muy limitada en la aplicación real, ya que requiere competidores que admitan y cooperen en la mejora de una o ambas empresas.

• Inter-industrial. Evaluaciones entre operaciones en distintas industrias.

Benchmarking significa adaptar las mejores prácticas, más que copiarlas. Implica utilizar el conocimiento de un proceso para determinar lo que es utilizable del proceso donante. De esta forma, la mentalidad o cultura que rodea el benchmarking debe ser mejorar y exceder las dimensiones de la actuación del proceso donante (Navarro, 2005: 47).

El benchmarking es un proceso encaminado a conseguir información útil que ayude a una organización a mejorar sus procesos y el cual debe continuar realizándose una y otra vez. Para ello la técnica del Análisis Envolvente de Datos (DEA) permitirá identificar los aspectos que requieren modificaciones y mejoras que lograrán ser eficientes. La técnica mencionada tiene en sus fundamentos el uso de la programación lineal como una herramienta que permite realizar los cálculos necesarios que ayudarán a aplicar el benchmarking. De esta manera, es importante hacer un espacio para revisar los fundamentos de la programación lineal.

2.5 Fundamentos de programación lineal

La programación lineal es una técnica pionera en el análisis de las decisiones internas de una empresa sobre la asignación de recursos. La programación lineal representa uno de los avances más importantes en la teoría de la producción. Su ventaja principal es de cálculo y se basa en el uso de computadoras. La programación lineal tiene su fundamento en los siguientes supuestos (Pinzón, 2003: 17):

• Existe más de una restricción.

• La producción y los precios de los factores son constantes, de modo que las líneas de presupuesto e isocosto puedan representarse con líneas rectas.

• Hay rendimientos constantes a escala y proporciones tecnológicamente fijas de insumos o factores (por lo que las rutas de expansión con las líneas rectas que pasan por el origen).

La programación lineal es un caso especial de la programación matemática, en donde todas las funciones que hay en el modelo son lineales: siempre existe una función objetivo lineal por optimizar (maximizar o minimizar), sujeta a restricciones lineales individuales. Las variables del modelo que son continuas, únicamente pueden tomar valores no negativos. Además, se requiere un conocimiento exacto de los parámetros y recursos utilizados en la construcción del modelo (Serra, 2004: 1-174).

Todo problema de programación lineal conocido como el problema primal tiene su problema correspondiente denominado el problema dual. Esto es, si el problema primal es la maximización de producción el problema dual es la minimización de insumos y viceversa (Navarro, 2005: 48-49).


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