Strategic decision-making in organisations is a complex process affected by preferences, experiences, perspectives, and knowledge, which, in most cases, are ambiguous, contradictory, and represented in unstructured data. This paper develops a methodological framework to address strategic decision-making processes from a multi-criteria perspective, assisted by text analytics and interviews. The framework comprises five stages and 12 steps, and is empirically tested in a decision scenario involving a strategic focus for future analytics initiatives in order to stimulate value generation from analytics. The proposed framework enables the discovery, validation, and prioritisation of strategic patterns from relevant interview data. Among six decision alternatives discovered in the validation scenario, customer analytics was the strategic focus most relevant to future analytics initiatives. This article contributes to understanding and addressing complex decision-making processes and mixed research in organisations, through a multi-criteria perspective leveraged by a text-driven computational approach.
a *ejipr056@udea.edu.co, Universidad de Antioquia, Colombia b gpjarami@unal.edu.co, Universidad Nacional de Colombia, Colombia
ResumenSe describe y se analiza un espacio literario relevante sobre el Problema del Vendedor Viajero (TSP) en términos de contenido, clases de TSP, métodos y campos de inspiración. Los datos empleados provinieron de los trabajos más citados en Scopus sobre el TSP, tanto a través de la historia como en el período 2006-2010. Se encontró que el TSP prevalece en las investigaciones, con enfoques tanto en el problema original como en sus variantes, entre las cuales se identificaron el TSP Múltiple y el TSP Probabilístico. Entre los principales campos de inspiración para resolver el TSP están la evolución biológica y su base genético-molecular, el comportamiento de hormigas reales, la termodinámica, las estrategias sistemáticas para combinar reglas de decisión y la búsqueda de vecindades. Hoy día se tiende a desarrollar métodos híbridos, especialmente integrando enfoques globales con búsquedas locales, y se identifica la necesidad de introducir nuevos campos de inspiración.
ABSTRACT. In this paper, a decision problem involving a car parts manufacturing company is modeled in order to prepare the company for an increase in demand. Mixed-integer linear programming was used with the following decision variables: creating a second shift, purchasing additional equipment, determining the required work force, and other alternatives involving new manners of work distribution that make it possible to separate certain operations from some workplaces and integrate them into others to minimize production costs. The model was solved using GAMS. The solution consisted of programming 19 workers under a configuration that merges two workplaces and separates some operations from some workplaces. The solution did not involve purchasing additional machinery or creating a second shift. As a result, the manufacturing paradigms that had been valid in the company for over 14 years were broken. This study allowed the company to increase its productivity and obtain significant savings. It also shows the benefits of joint work between academia and companies, and provides useful information for professors, students and engineers regarding production and continuous improvement.
Este artículo presenta un novedoso método, basado en elementos del pensamiento sistémico, para solucionar instancias del problema del vendedor viajero (TSP), el cual es comparado en términos de eficacia y eficiencia con "nearest neighbour", "cheapest insertion", "two-way exchange improvement" y "branch and bound". El primer apartado introduce la optimización combinatoria, el segundo ofrece un marco de referencia, el tercero presenta la metodología empleada, el cuarto apartado presenta el desarrollo de la tetraheurística sistémica, seguido del análisis de varianza y de rangos de Duncan para los factores: método y cantidad de ciudades; este apartado finaliza con el análisis del comportamiento de la proporción de "fracasos" del algoritmo propuesto a medida que aumenta la complejidad del TSP. Como resultado, se obtiene un método para resolver instancias del TSP, conformado por tres heurísticas misionales: 1. "vecino más cercano", 2. "sacrificio cortoplacista" y 3. "traslado LIFO", y una de apoyo llamada "búsqueda derecha 4P4". El diseño de la heurística denominada "sacrificio cortoplacista" es inspirado en el análisis sistémico del "vecino más cercano", al cual se le identifica el arquetipo de "soluciones rápidas que fallan", con aplicación a decisiones cotidianas. La tetraheurística sistémica se destaca, respecto a las demás, en solución arrojada y en tiempo computacional consumido, especialmente cuando incrementa la complejidad del TSP.
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