ESCOLA D’ENGINYERIA DE TERRASSA
AV27: EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS Y TOMA DE DECISIONES
Metodología del Diseño | Silvia Ruiz Aguilar
Ă?ndice Objetivos ....................................................................................................................................... 3 Ejercicio 1 ...................................................................................................................................... 4 Parte 1 ....................................................................................................................................... 4 Plena certeza ......................................................................................................................... 4 Incertidumbre estructurada .................................................................................................. 5 Parte 2 ....................................................................................................................................... 9 Ejercicio 2 .................................................................................................................................... 10 Parte 1 ..................................................................................................................................... 10 Parte 2 ..................................................................................................................................... 10
Objetivos Esta práctica consiste en conseguir y entender las herramientas facilitadas para que nos ayuden en un momento dado a decantarnos por una u otra alternativa de diseño. En tomar una decisión estamos aceptando un riesgo asociado a la decisión, es por eso que partimos de un dilema. Para libiar en este dilema hemos de atender a una serie de criterios que pueden ser:
Económico/financiero Tecnológico Estético Ergonómico Medioambiental Sociocultural
Ejercicio 1 Una empresa de diseño se ha de decantar por el desarrollo conceptual de una nueva línea de mobiliario de entre 3 líneas posibles: urbano (MU), auxiliar (MA) o de oficina (MO). Hay 4 equipos de diseño (E1, E2, E3 y E4) diseminados a nivel mundial que habitualmente trabajan para ella y que podrían desarrollar cualquiera de las 3 líneas, pero con diferentes costes y horas de desarrollo necesarias:
Parte 1 Definir y justificar la política más adecuada de actuación, por parte de la empresa, para cada una de las siguientes situaciones (entornos) y aplicando los criterios que se indican: Plena certeza
MU E1 E2 E3 E4
Horas necesarias 450 380 425 415
Coste por hora 100 € 125 $ 85 ₤ 10.005 Ұ
Coste por hora € 100 99 105,63 98,39
Coste total € 45.000 37.540,2 44.892,75 40.831,85
MA E1 E2 E3 E4
Horas necesarias 360 290 285 398
Coste por hora 80 € 118 $ 94 ₤ 8.025 Ұ
Coste por hora € 80 93,26 116,82 78,92
Coste total 28.800 27.045,4 33.293,7 31.410,16
MO E1 E2 E3 E4
Horas necesarias 814 720 956 620
Coste por hora 92 € 98 $ 82 ₤ 12.405 Ұ
Coste por hora € 92 77,44 101,91 122
Coste total 74.888 55.756,8 97.425,96 75.640
Equipos Equipos Producto Producto MUMU MAMA MO MO
E2 E3 E4E4 E1E1 E2 E3 45.000€€ 37.540,20 € € 518.347,45 € € 45.000 37.540,2€€ 44.892,75 44.892,75 40.831,85 28.800€€ 27.045,40 € € 398.736,30 € € 28.800 27.045,40€€ 33.293,70 33.293,70 31.410,16 74.888 € 74.888 €
55.756,80 € 55.756,80 €
97.425,96 € 960.280,80 € 97.425,96 € 75.640 €
Decisión en la situación de plena certeza: Equipo 1: se elige el producto MA (28m€ frente 45 y 75) Equipo 2: se elige el producto MA (27m€ frente 37 y 56) Equipo 3: se elige el producto MA (33m€ frente 45 y 97) Equipo 4: se elige el producto MA (31m€ frente 40 y 75) Como sabemos, la empresa busca una nueva línea de productos de entre las tres propuestas, y como vemos en los resultados, la más económica de realizar es la línea MA (muebles auxiliares). Es por eso que la política más adecuada para esta empresa sería fabricar esta línea con el Equipo 2, ya que este es el más económico.
Incertidumbre estructurada Criterio Laplace Es un método racionalista y que afirma que si no hay probabilidades asociadas a cada estado posible, significa que no hay ningún estado que prevalezca sobre el resto. Por tanto se realiza la media aritmética de cada producto y se elige la que más ganancias aporta.
Equipos Producto
E1
E2
E3
E4
MU
45.000 €
37.540,20 €
44.892,75 €
40.831,85 €
MA
28.800 €
27.045,40 €
33.293,70 €
31.410,16 €
MO
74.888 €
55.756,80 €
97.425,96 €
75.640 €
Media aritmética de los resultados: Alternativa MU: (45+37,5+45+40)/4= Alternativa MA: (28,8+27+33,3+31)/4= Alternativa MO: (74,8+55,7+97,4+75)/4=
42.066,2 € 30.137,3 € 75.927,7 €
Según este criterio el producto seleccionado seria el MA (muebles auxiliares), ya que el coste de producción sería el más pequeño y esto significaría poder obtener mayor beneficio. Durante este criterio se supone que cada una de las opciones es equiprobable, es decir que tienen el mismo porcentaje de probabilidad, 25%.
Criterio Optimista Este criterio trata de elegir el valor que más favorable a los intereses. Si se trata de escoger el valor máximo se denominara el criterio maxi-max. Si se trata de escoger el valor minimo, se denominará mini-min. En nuestro caso vamos a usar el criterio mini-min, ya que hablamos de costes y nos interesa tener el mínimo de estos. Equipos Producto
E1
E2
E3
E4
MU
45.000 €
37.540,20 €
44.892,75 €
40.831,85 €
MA
28.800 €
27.045,40 €
33.293,70 €
31.410,16 €
MO
74.888 €
55.756,80 €
97.425,96 €
75.640 €
Como podemos ver, los costes menores se producen con el Equipo 2, y concretamente el producto más económico es el MA, muebles auxiliares.
Criterio de Wald Este criterio trata de elegir el valor o estado menos favorable a sus intereses. Si se trata de escoger el valor máximo entre los mínimos se denominara criterio maxi-min. Si por el contrario se trata de escoger el valor mínimo de entre los máximos el criterio se denomina mini-máx. En este caso buscamos reducir costes, es por eso que escogeremos el criterio mini-máx. Equipos Producto
E1
E2
E3
E4
MU
45.000 €
37.540,20 €
44.892,75 €
40.831,85 €
MA
28.800 €
27.045,40 €
33.293,70 €
31.410,16 €
MO
74.888 €
55.756,80 €
97.425,96 €
75.640 €
El valor mínimo de entre todos los máximos vuelve a estar en el producto MA.
Savage Este criterio está indicado para personas con tendencia a arrepentirse al tomar la decisión no adecuada. Por eso mismo hemos de confeccionar una nueva matriz basada en los costes de oportunidad Matriz de oportunidad o de arrepentimiento: Esta matriz nos refleja el coste de no haber elegido una determinada alternativa, es decir, el coste de su no realización.
1. El primer paso a realizar es, asignar valor cero a aquellas alternativas que sean las más beneficiosas para cada estado posible.
Producto MU MA MO
E1
E2 45.000 € 28.800 € 74.888 €
Equipos E3 E4 37.540,20 € 44.892,75 € 27.045,40 € 33.293,70 € 55.756,80 € 97.425,96 €
40.831,85 € 31.410,16 € 75.640,00 €
Equipos Producto MU MA
E1
MO
E2
E3
E4
45.000 € 0€
37.540,20 € 0€
44.892,75 € 0€
40.831,85 € 0€
74.888 €
55.756,80 €
97.425,96 €
75.640,00 €
2. Seguidamente realizamos las restas pertinentes dentro de la matriz
Producto MU MA
E1
E2 45 - 29 0
MO
75 - 29
Equipos E3 37,5 – 27 0 56 - 27
E4 45 – 33 0
41 – 31 0
97 - 33
76 - 31
Equipos Producto MU MA MO
E1
E2
E3
E4
16 0
10,5 0
12 0
10 0
46
29
64
45
Los valores marcados en negrita se corresponden con los valores mínimos de arrepentimiento para cada una de las alternativas. Y usando el criterio maxi-min, la alternativa por la que debemos optar sería el producto MU fabricado por el Equipo 1.
Hurwicz (considerando α=0,3) u optimista parcial En este caso se debe definir un coeficiente α, que en este caso será igual a 0,3, el cual se denomina coeficiente de optimismo o por lo contrario si hiciésemos 1- α hablaríamos de coeficiente de pesimismo. Equipos Producto
E1
E2
E3
E4
MU
45.000 €
37.540,20 €
44.892,75 €
40.831,85 €
MA
28.800 €
27.045,40 €
33.293,70 €
31.410,16 €
MO
74.888 €
55.756,80 €
97.425,96 €
75.640 €
Alternativa producto MU: (0,3*37,5)+((1-0,3)*45)= 42,75m€ Alternativa producto MA: (0,3*27)+((1-0,3)*33)= 31,2m€ Alternativa producto MO: (0,3*55,7)+((1-0,3)*97)= 84,6m€
Con este criterio la opción más adecuada y favorable es el producto MA.
Parte 2 Analizando encargos anteriores las probabilidades de que la empresa escoja uno u otro equipo de diseño, son las siguientes: Probabilidad: E1: 14% E2: 19% E3: 32% E4: 35% Detallar la estrategia a adoptar por parte de la empresa en este entorno probabilístico de riesgo. Equipos E1
E2
E3
E4
Probabilidad 14% 19% 32% 35% MU 45.000 € 37.540,20 € 44.892,75 € 40.831,85 € MA 28.800 € 27.045,40 € 33.293,70 € 31.410,16 € MO 74.888 € 55.756,80 € 97.425,96 € 75.640,00 €
Para llevar a cabo este criterio, debemos obtener el beneficio monetario esperado para cada una de las alternativas propuestas.
Beneficio MU: (0,14*45+0,19*37,5+0,32*44,9+0,35*40,8)= 42,073m€ Beneficio MA: (0,14*28,8+0,19*27+0,32*33,3+0,35*31,4)= 30,8m€ Beneficio MO: (0,14*74,9+0,19*55,7+0,32*97,4+0,35*75,6)=78,7m€
Según este criterio el menor coste y por tanto el producto que es más favorable es el producto MA.
Ejercicio 2 Parte 1 Diseñar un caso práctico de valoración de alternativas y toma de decisiones, dentro del ámbito del diseño industrial y tomando como referencia el caso planteado en el ejercicio 1. Una empresa de juguetes para niños quiere comercializar un producto nuevo de entre tres. Estos tres productos son un Puzle digital (PD), Tetris Gigante (TG) y Juego Creativo (JC). Junto con el producto que va a vender se debe escoger el lugar en que va a comercializarse: Barcelona, Madrid, Sevilla u Oviedo. Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Parte 2 Resolver el caso planteado. Plena certeza
Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Ciudad 1: se elige el producto JC (61m€ frente a 30 y 56) Ciudad 2: se elige el producto JC (54m€ frente a 35 y 49) Ciudad 3: se elige el producto JC (59m€ frente a 53 y 20) Ciudad 4: se elige el producto JC (60m€ frente a 41 y 32)
Por tanto, según el criterio de plena certeza, deberíamos escoger la comercialización del producto JC en Barcelona.
Criterio de Laplace Media aritmética de los beneficios asociados a cada producto:
Alternativa PD: (30 + 35 + 53 + 41)/4= 39,75m€ Alternativa TG: (56 + 49 + 20 + 32)/4= 39,25m€ Alternativa JC: (61 + 54 + 59 + 60)/4= 58,5m€
Como podemos ver, la resolución a partir del Critero de Laplace, dice que el producto más favorable para comercializar es el Juego Creativo. Concretamente, el lugar más favorable según la tabla sería la ciudad de Barcelona, aunque con poca diferencia le sigue Oviedo y Sevilla.
Criterio Optimista En este caso elegiremos el criterio maxi-max, ya que estamos hablando de beneficios. Ciudades
Barcelona
Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
En escoger el valor más alto de beneficios para cada producto nos encontramos con que el producto a elegir sería el JC y comercializarlo en Barcelona.
Criterio de Wald Este criterio trata de elegir el valor o estado menos favorable a sus intereses. En este caso se trata de los beneficios que aportarían una serie de productos distribuidos en varias ciudades. Por tanto, escogeremos el criterio maxi-min. Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Como podemos ver, en este caso deberíamos distribuir también el producto JC, pero esta vez en Madrid.
Criterio de Savage Como sabemos, este criterio está indicado para personas que tienen tendencia a arrepentirse o a tomar la decisión equivocada. Por tanto una matriz badadada en los costes de oportunidad. Matriz de oportunidad o de arrepentimiento: Esta matriz nos refleja el coste de no haber elegido una determinada alternativa, es decir, el coste de su no realización. 1. El primer paso a realizar es, asignar valor cero a aquellas alternativas que sean las más beneficiosas para cada estado posible. Ciudades
Barcelona
Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Ciudades
Madrid
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Barcelona
Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Sevilla
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
0
0
0
0
2. Seguidamente realizamos las restas pertinentes dentro de la matriz Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
61- 30
54 - 35
59 - 53
60 - 41
61 - 56
54 - 49
59 - 20
60 - 32
0
0
0
0
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
31
9
6
19
5
5
39
28
0
0
0
0
Los valores marcados en negrita se corresponden con el valor máximo de arrepentimiento.
Ciudades
Barcelona
Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Madrid
Sevilla
Oviedo
31
9
6
19
5
5
39
28
0
0
0
0
Según la tabla anterior podemos ver que el valor señalado, es el que corresponde al mínimo arrepentimiento de entre los máximos posibles. Por tanto, El producto que se debe elegir sería el PD comercializado en Barcelona.
Hurwicz (considerando α=0,2) u optimista parcial En este caso se debe definir un coeficiente α, que en este caso será igual a 0,2, el cual se denomina coeficiente de optimismo o por lo contrario si hiciésemos 1- α hablaríamos de coeficiente de pesimismo.
Ciudades Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
Barcelona
Madrid
Sevilla
Oviedo
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Alternativa producto PD: (0,2*53)+(1-0,2)*30= 34.6m€ Alternativa producto TG: (0,2*56)+(1-0,2)*20= 27.2m€ Alternativa producto JC: (0,2*61)+(1-0,2)*54= 63.4m€
El producto escogido sería el más favorable a la empresa, por tanto nos decantaríamos por el JC.
Riesgo estimado Barcelona: 23% Madrid: 27% Sevilla: 36% Oviedo: 14%
Ciudades Probabilidad
Barcelona Madrid Sevilla Oviedo 23% 27% 36% 14%
Productos y PD beneficios asociados TG (en m€) JC
30
35
53
41
56
49
20
32
61
54
59
60
Beneficio PD: (0.23*30+0.27*35+0.36*53+0.14*41)= 23.17m€ Beneficio TG: (0.23*56+0.27*49+0.36*20+0.14*32)= 26.06m€ Beneficio JC: (0.23*61+0.27*54+0.36*59+0.14*60)= 58.25m€
Según las probabilidades establecidas para cada ciudad, vemos que los beneficios dados del producto JC son aplastantes en comparación a los demás.