Revista Ciencias Holguín

Ciencias Holguín / Revista trimestral / Volumen 22, No.1,  enero-marzo,   2016

Procedimiento para la selección de la Comunidad de Expertos con técnicas multicriterio / Procedure for the selection of the Community of Experts with multi-criteria techniques

Yosvani Orlando Lao-León(1); Milagros Caridad Pérez-Pravia(2); Fernando Marrero-Delgado(3)


Contactos del Autor

Correo:ylaol@facinf.uho.edu.cu (1); mpp@facii.uho.edu.cu (2); fmarrero@uclv.edu.cu (3)

Institución: Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”(1,2); Universidad Central de Las Villas "Marta Abreu”(3).

País: Cuba


RESUMEN
El nivel de competencia de los expertos a utilizar, juega un papel fundamental en la calidad de los resultados. Derivado de esto se considera invalidante una baja fiabilidad del proceso de selección de estos. Esta investigación persiguió diseñar un procedimiento que permita seleccionar la comunidad de expertos, a partir de la utilización de técnicas multicriterio como contribución a elevar la confiabilidad del proceso. El procedimiento propuesto transita por dos fases, con el cual se logra la modelación del Índice de selección (Is). Con la implementación de este se podrá decantar de un grupo de candidatos los expertos a consultar, lo que permitirá incrementar la confiabilidad del proceso.
PALABRAS CLAVE: CRITERIO DE EXPERTOS; TÉCNICAS MULTICRITERIO; NIVEL DE COMPETENCIA; PROCESO DE SELECCIÓN DE EXPERTOS; PROCEDIMIENTO.

ABSTRACT
The competitive level of the experts to be used plays a fundamental role in the quality of the results. Derived from this, it is considered invalidating a low reliability of the selection process of these. This investigation’s goal is designing a procedure that enables selecting the community of experts, from the utilization of multi-criteria techniques as a contribution to raise the reliability of the process. The proposed procedure is made up of two phases, which turns out well with the modeling of the Selection index (Is). With the implementation of this it will be able to choose the experts to consult from a group of candidates, thus incrementing the reliability of the process.
KEY WORDS: JUDGMENT OF EXPERTS; MULTI-CRITERIA TECHNIQUES; COMPETITIVE LEVEL; SELECTION PROCESS OF EXPERTS; PROCEDURE.

INTRODUCCIÓN
La selección de las soluciones a diversos problemas basada en las recomendaciones de expertos en temas específicos, es muy frecuente y fundamental en la actualidad. Al igual que la entrevista, la encuesta y la prueba pedagógica, el criterio de expertos ocupa un lugar importante entre los métodos de investigación empírica (Cruz Ramírez y Martínez Cepena, 2012).
Constituye una práctica común acudir al conocimiento de expertos. En la antigüedad estos se manifestaron a través de los oráculos, no sólo en Grecia, también los hubo en otras regiones, como en Egipto y en el Imperio Romano. El oráculo más famoso de la antigüedad estuvo en Delfos, de ahí proviene el nombre del Método Delphi, uno de los métodos subjetivos de pronóstico más utilizados en las investigaciones actuales (García Valdés y Suárez Marín, 2013).
Según González Almaguer (2006), experto es una persona en sí o un grupo de ellas u organizaciones capaces de ofrecer valoraciones conclusivas de un problema en cuestión y hacer recomendaciones respecto a sus momentos fundamentales con un máximo de competencia. Crespo Borges (2007), aporta una definición más abarcadora, según la cual se entiende por experto a un individuo, grupo de personas u organizaciones capaces de ofrecer con un máximo de competencia, valoraciones conclusivas sobre un determinado problema, hacer pronósticos reales y objetivos sobre el efecto, aplicabilidad, viabilidad y relevancia que pueda tener en la práctica la solución que se propone, y brindar recomendaciones de qué hacer para perfeccionarla.
Sin embargo, al utilizar expertos en la toma de decisiones, estos juegan un rol importante en la solución del problema, ya que esta depende de la preparación y el conocimiento de los expertos seleccionados (Garza Ríos, González Sánchez y Salinas González, 2005; Escobar Pérez y Cuervo Martínez, 2008; García y Fernández, 2008; Cruz, Presiga Lucena y Rodríguez Cortes, 2009). Es por esto que resulta indispensable realizar un proceso de selección que garantice la mayor confiabilidad posible en los resultados a obtener.
Independientemente a que en varias investigaciones existan disímiles metodologías para la selección de la comunidad de expertos (Artola Pimentel, 2002; Crespo Borges, 2009; Zúñiga Igarza, 2011; Cruz Ramírez y Martínez Cepena, 2012), se utiliza hace varios años la desarrollada por Evlanov y Kutusov (1978) , implementada por el Comité Estatal para la Ciencia y la Técnica de la URSS. En las últimas décadas esta metodología ha estado sometida a mejoramientos por diferentes investigadores, como el perfeccionamiento estadístico de la escala Likert realizado por Campistrous Pérez y Rizo Cabrera (1998), el cual es el más utilizado actualmente en las investigaciones. Según Campistrous Pérez y Rizo Cabrera (1998), los procedimientos para objetivar la selección de expertos pueden ser de tres tipos:

  • Los que descansan en la autovaloración de los expertos.
  • Los que descansan en la valoración realizada por un grupo.
  • Los que descansan en alguna evaluación de las capacidades del experto.

Los procedimientos más generalizados tienen su fundamento en el primero, basado en la opinión personal de los expertos. Uno de los más utilizados es el que consiste en la determinación del coeficiente de competencia del experto, para lo que se toma en cuenta la autovaloración del experto acerca de su conocimiento y de las fuentes que le permiten argumentar sus criterios.
Estos métodos conceden escasa confiabilidad, ya que el mayor peso en la selección descansa en la propia autovaloración del experto, por lo que se considera existe una problemática al identificarse la necesidad de incrementar la confiabilidad en el proceso de selección de la comunidad de expertos. Por esta razón, en este trabajo se propone un procedimiento que permite seleccionar la comunidad de expertos, a partir de la utilización de técnicas multicriterio como contribución a elevar la confiabilidad del proceso.

MATERIALES Y MÉTODOS
El análisis y síntesis de la información, para la revisión de la literatura especializada, así como de la experiencia personal de especialistas consultados para desarrollar el análisis del proceso de selección de expertos y la pertinencia de la utilización de técnicas multicriterios; el histórico – lógico, para el estudio de las etapas por las cuales transitó el proceso objeto de estudio y en la demostración del problema detectado; el inductivo – deductivo, en el diagnóstico de la fiabilidad en el proceso de selección de la comunidad de expertos asociado a la fuente de información utilizada en la selección y en el diseño del procedimiento propuesto; y el sistémico estructural en el desarrollo del análisis del proceso objeto de estudio tanto desde la perspectiva teórica como práctica, mediante su descomposición en los elementos que lo integran, para determinar las variables que más inciden y su interrelación con un enfoque sistémico.

Se propone un procedimiento que tiene como objetivo incrementar la confiabilidad en el proceso de selección de la comunidad de expertos. Este procedimiento se estructuró en dos fases, como se muestra en la figura 1.
Fase I. Búsqueda de información de candidatos
Objetivo: analizar la información necesaria de los candidatos a expertos.
Paso 1. Determinación de la cantidad de expertos
Contenido: para la ejecución de este paso se recomienda el procedimiento aprobado en la NC 49:1981 Control de la Calidad. Métodos de expertos. Ya que la cantidad de expertos depende de la complejidad y las características del trabajo a realizar. El grupo de expertos debe estar entre 7 y 15 para mantener un nivel de confianza y calificación elevado (NC 49:1981). Para la determinación de la cantidad de expertos se utilizan criterios probabilísticos y se asume una distribución binomial. Con este fin se utiliza la expresión siguiente:
123
Figura 1. Procedimiento para la selección de la comunidad de expertos con modelación multicriterio.


4
Donde:
M: cantidad de expertos
i: nivel de precisión deseado
P: proporción estimada de errores de los expertos
K: constante cuyo valor está asociado al nivel de confianza elegido.
Los valores de K se relacionan en la tabla 1.

Tabla 1. Valores de la constante K


Nivel de confianza (%)

K

99

6,6564

95

3,8416

90

2,6896

Fuente: NC 49:1981.

Paso 2. Valoración de los criterios de los candidatos a expertos
Tarea 1. Creación del listado de los candidatos a expertos
Contenido: para esto se podrá consultar a los expertos reconocidos en el tema y que estos recomienden otros expertos. Se deberá crear un listado con los candidatos a expertos, siempre mayor que el número de expertos necesarios calculados, se recomienda entre un 25% y un 40% por encima.
Técnicas: entrevista directa, vía e-mail, por página Web, trabajo en grupo, listas de chequeo, encuestas, tormenta de ideas.
Tarea 2. Recopilación y estudios de las fuentes de información
Contenido: primeramente se deberá pedir a los candidatos el consentimiento de su participación en la investigación, para luego realizar el análisis de las fuentes, es importante que estén motivados a participar en el estudio para garantizar la fiabilidad de sus criterios. La fuente principal de información será el currículo vitae de los candidatos, el cual se le podrá solicitar paralelamente a su confirmación, de no tener acceso a este, será necesaria una investigación más exhaustiva en bases de datos remotas (WoS, SCOPUS, SciELO), Internet, repositorios, memorias de eventos, entre otras fuentes.

Paso 3. Elaboración del perfil del candidato

Contenido: se elaborará un perfil a cada candidato que cuente con la información necesaria, de acuerdo a los criterios de evaluación, para determinar el cumplimiento de cada criterio para cada candidato.
La selección de los criterios a evaluar debe realizarse de acuerdo a las necesidades de la investigación en cuestión. Estos criterios deben ser suficientemente explícitos, en casos necesarios para su comprensión o fácil evaluación pueden incluirse subcriterios. A partir del análisis de la bibliografía consultada, se propone la utilización de criterios para los cuales se establecieron las calificaciones de los posibles subcriterios, los criterios son los siguientes:
Nivel científico: identifica el mayor nivel científico alcanzado por el candidato, la categoría deberá ser obtenida con una temática afín al tema que se pretenda analizar, este criterio se considera muy importante en las investigaciones. Sus subcriterios pueden ser: doctor en ciencias, doctor en las diferentes ramas, máster, especialista o nivel superior.
Artículos publicados: se tendrán en cuenta los artículos publicados por el candidato en los últimos 10 años relacionados con el tema, con este criterio se podrá evaluar al candidato de acuerdo a su conocimiento del estado actual del problema, la experiencia en el desarrollo de investigaciones teóricas, su capacidad de análisis, entre otros. Se dividirá en cuatro niveles, según las Normativas para registrar y reportar las publicaciones científicas del Ministerio de Educación Superior de Cuba:

  • Nivel I (Scopus y Web of Science)
  • Nivel II (SciELO, PASCAL, INSPEC, Copendex, Medline, Chemical Abstract, Biological Abstract y CAB Internacional)
  • Nivel III (ICYT, IME, PERIÓDICA, CLASE, LILACS, AGRIS, DOAJ y REDALYC)
  • Nivel IV (Revistas nacionales  ACREDITADAS  por CITMA y extranjeras arbitradas)

Libros publicados (en los últimos 10 años): se medirá el cumplimiento o no de este criterio, se deberá valorar si el candidato tiene libros publicados en la última década, pues se demuestran los análisis teóricos realizados por el candidato, y la actualidad de estos.
Eventos (en los últimos 10 años): se tendrá en cuenta la participación del candidato en eventos, para este criterio se medirá el cumplimiento de uno, dos, todos o ninguno de los subcriterios siguientes: provinciales, nacionales o internacionales.
Premios: este criterio valora la trayectoria del candidato en el estudio del tema, y su reconocimiento, por lo que podrá cumplir todos, algunos o ninguno de los subcriterios siguientes: municipales, provinciales, nacionales o internacionales.
Consultorías: se medirá la participación o no del candidato en actividades de este tipo, los consultores presentan una valiosa conexión entre los conocimientos teóricos y los prácticos, además de que al estar en constante contacto con el tema, tienen un alto conocimiento del estado actual del problema.
Años de experiencia en el tema: este criterio es muy importante para la evaluación de los candidatos, es utilizado en todos los procedimientos analizados, y muestran un peso importante en este para la selección. Se dividió en los cuatro grupos siguientes:

  • Menos de 5 años
  • 5 a 10 años
  • 11 a 15 años
  • más de 16 años

Para la selección de expertos en el sector empresarial, se propone utilizar los mismos criterios que para las investigaciones, con excepción del nivel científico, los artículos publicados y, que los años de experiencia a tener en cuenta sean los de trabajo en la empresa o sector.
Fase II. Definición de la comunidad de expertos
Objetivo: una vez elaborado los perfiles de los candidatos, se procederá a aplicar el Método AHP de Saaty (Saaty, 2001), como instrumento de decisión multicriterio, por lo que se realizarán para este fin las operaciones que se describen en los pasos siguientes:

Paso 4. Determinación del Índice de Selección (Is)
Tarea 1. Construcción de la jerarquía de Saaty
Contenido: para la estructuración del modelo jerárquico, se deben definir cómo mínimo tres niveles:

  • El objetivo global del problema, situado en la parte superior,
  • Los criterios que definen a los expertos, en este nivel se puede establecer un nivel intermedio entre los criterios y las alternativas de ser necesario con subcriterios que definan a los criterios,
  • Las alternativas, en este caso los diferentes candidatos a expertos, que concurren en la parte inferior de diagrama.

En la figura 2 se muestra un ejemplo para la realización de esta tarea.
1
Figura 2. Representación jerárquica.

Según Berumen y Llamazares Redondo (2007), la identificación de los criterios y subcriterios constituye los puntos de vista considerados importantes para la resolución del problema y cuando el número de elementos para los que se efectúan las comparaciones relativas supera (7±2), el número de Miller, el modelo AHP recurre a las medidas absolutas, esta restricción es posible eliminarla si se hace una separación del total de alternativas en grupos de elementos con un cardinal menor que el número de Miller.
Tarea 2. Determinación de las calificaciones de cada candidato según cada criterio
Contenido: se deberá confeccionar una matriz de decisión como se muestra en la tabla 3. La toma de decisiones multiatributo trabaja con un número finito (que generalmente es pequeño) de alternativas determinadas 2, del cual se conoce además su evaluación sobre cada uno de los atributos 3, y que se representa a través de la denominada matriz de decisión (Berumen y Llamazares Redondo, 2007), en la tabla 3, se muestra la matriz para obtener los pesos objetivos (evaluación), de cada candidato (alternativas) sobre cada uno de los criterios (atributos).
Técnicas: escala de Likert, interrogación directa, análisis de regresión.

Tabla 3. Matriz de decisión para calificar los candidatos a expertos por criterio


Experto \Criterio

Criterio 1

Criterio 2

Criterio j

Criterio n

Experto 1

x1,1

x1,2

x1,j

x1,n

Experto 2

x2,1

x2,2

x2,j

x2,n

...

...

...

...

...

Experto i

xi,1

xi,2

xi,j

xi,n

...

...

...

...

...

Experto m

xm,1

xm,2

xm,j

xm,n

En la tabla 3:
xij: calificación de experto i de acuerdo al criterio j, dada por el grupo que interviene en el proceso de decisión. 4
Para la normalización de la matriz de decisión se propone el procedimiento propuesto por Barba Romero y Pomerol (1997) siguiente:
5
Las evaluaciones de los candidatos i para cada criterio j, se definen por xi,j, por lo que este procedimiento de normalización transforma el vector (x1,j, x2,j, …, xm,j) en un vector normalizado (v1,j, v2,j, …, vm,j).

Tarea 3. Determinación de los pesos de cada criterio
Contenido: para determinar los pesos de los criterios, se utilizará una combinación entre el Método de la Entropía, que es un método objetivo, donde se tiene en cuenta los valores de vi,j y el Método de Saaty (Saaty, 1994), con el cual se obtienen los pesos subjetivos, las preferencias que el grupo que interviene en el proceso de decisión tiene de un criterio respecto a otro, para realizar un ajuste de los pesos 6 (subjetivos) y 7 (objetivos).
Para realizar esta tarea se procederá como se muestra a continuación:

  1. Se creará una matriz de comparaciones pareadas, donde se comparan los criterios, se utiliza la escala de preferencia, importancia o probabilidad, sobre la base de una escala numérica desde uno hasta nueve como se muestra en la tabla 4.
    Tabla 4. Escala de evaluación de Saaty

Tasa

Juicio verbal

9

Extremadamente más preferido

8

De muy poderosamente más a extremadamente más

7

Muy poderosamente más preferido

6

De poderosamente más a muy poderosamente más

5

Poderosamente más preferido

4

De moderadamente más a poderosamente más

3

Moderadamente más preferido

2

De igual a moderadamente más

1

Igualmente preferido

Fuente: Saaty (1994).
8
A es una matriz de comparaciones pareadas de n criterios, si 9 es la medida de la preferencia del criterio de la fila i, cuando se compara con el criterio de la columna j. Cuando 11 el valor de 10 será igual a 1, pues se compara el criterio consigo mismo (Berumen y Llamazares Redondo, 2007). Se cumple que:
12

  1. Para obtener los pesos de los criterios se propone la programación por meta:

13
14
15
16
Donde:
p: desviación positiva de los pesos
n: desviación negativa de los pesos

  1. Multiplicación de la matriz de Saaty por vector de pesos 17

Se obtendrán los valores de P para cada criterio j a partir de la multiplicación de la matriz de Saaty por los pesos subjetivos obtenidos.
1

Posteriormente se encontrará el autovalor dominante, por la expresión siguiente:
19
Debiéndose cumplir que 20, cuanto más parecido sea que21 al número de criterios (n) más consistente será el juicio de valor elaborado. Se determinará el Índice de consistencia (IC), que mide la dispersión de los juicios del grupo que interviene en el proceso de decisión en la matriz A, por la expresión siguiente:
22
Luego se procederá a calcular la relación de consistencia (RC), entre la razón de consistencia (IC) de A y el IC aleatorio que se muestra en la tabla 5, por la expresión siguiente:
23
Tabla 5. Valores del CIA en función del número de criterios


Número de elementos que se comparan

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

IA

0

0

0,58

0,89

1,11

1,24

1,32

1,40

1,45

1,49

Fuente: Berumen y Llamazares Redondo (2007, p. 78).

Se considera que la consistencia del grupo que interviene en el proceso de decisión es aceptable cuando 1. Para la determinación de los pesos objetivos se utilizará el Método de la Entropía (Barba Romero y Pomerol, 1997) , el cual contiene los pasos siguientes:

  1. Se parte primeramente de las evaluaciones xi,j ya normalizadas a vi,j.
  2. Se calcula la entropía (Ej) de cada criterio, a partir de la expresión siguiente:

2
Donde:
k: es una constante que se ajusta para que siempre se cumpla que 3, para todo j.
4

  1. La entropía Ej de un criterio es tanto mayor cuanto más iguales son sus evaluaciones Vi,j. Precisamente lo contrario de lo que se desea que ocurra si Ej fuese a ser un valor aproximado del peso de Wj del criterio. Se utiliza por tanto una medida opuesta que se puede denominar como la diversidad (Dj) del criterio:

5

  1. Finalmente se normalizarán los valores de Dj y se obtienen los pesos objetivos:

6
Donde:
7: peso del criterio j obtenido, con el método de la Entropía.

  1. Para obtener el peso de cada criterio se utilizarán los pesos subjetivos y objetivos, mediante la expresión siguiente:

8
Tarea 4. Obtención del Is de cada candidato
Contenido: se obtendrá el valor del Is para cada candidato a experto a partir de la expresión siguiente:
9
Donde:
10: Índice de selección para el candidato a experto i
11Índice para el candidato i sobre el criterio invalidante j, se calcula por la expresión del 12.
13: Índice para el candidato i sobre el criterio j, se obtiene por la expresión siguiente:
14
Donde:
15: peso del criterio j
16: peso del subcriterio s perteneciente al criterio j, obtenido para el candidato i
i-ésimo candidato (i=1,…,m)
j-ésimo criterio (j=1,…,n)
s-ésimo subcriterio perteneciente al criterio j (s= 1,…nbj: número de subcriterios que conforman el criterio j)
Los subcriterios se ponderarán a través de las técnicas analizadas, o por la escala de Likert. En el caso de que algún criterio sea invalidante ante los restantes se tendrá en cuenta en el cálculo del Is, por las expresiones antes descritas. De no existir en el estudio, de acuerdo al criterio del grupo que interviene en el proceso de decisión, ningún criterio invalidante, la expresión resultante será la siguiente:
17
Se propondrá un punto de corte para la selección de los expertos, de acuerdo a los valores del Is. Si el número de expertos que cumplan con el Is requerido es menor que el número de expertos calculados en el paso 1, se repetirá el proceso a partir del paso 2, con el fin de completar el número de expertos necesarios. En caso de suceder lo contrario, o sea que existan mayor número de expertos por encima del punto de corte, se recomienda seleccionar a los candidatos con mayor Is hasta completar la cantidad requerida.
Paso 5. Obtención de los expertos a utilizar
Contenido: se obtendrá el listado definitivo de los expertos a utilizar.

CONCLUSIONES

  1. El diseño del procedimiento para la selección de la comunidad de expertos, a partir de la utilización de técnicas multicriterio contribuye a seleccionar con mayor confiabilidad la comunidad de expertos a utilizar, pues su selección se basa en evidencias de su experticia.
  2. Este procedimiento puede utilizarse en el campo de las investigaciones científicas y en la esfera empresarial.
  3. Derivado de la complejidad en su procesamiento se encuentra en desarrollo un software que sustente este proceder.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

  1. Artola, M. (2002). Modelo de evaluación del desempeño de empresas perfeccionadas en el tránsito hacia empresas de clase en el sector de Servicios Ingenieros de Cuba. (Tesis de Doctorado), Universidad de Matanzas “Camilo Cienfuegos”, Matanzas.
  2. Barba, S. y Pomerol, J. (1997). Decisiones multicriterio: Fundamentos teóricos y utilización práctica. Universidad de Alcalá, España.
  3. Berumen, S. y Llamazares, F. (2007). La utilidad de los metodos de decision multicriterio (como el AHP) en el entorno de competitividad creciente. Cuadernos de Administración, 20(34).
  4. Campistrous, L. y Rizo, C. (1998). Indicadores e investigación educativa.
  5. Crespo, T. (2007). Respuestas a 16 preguntas sobre el empleo de expertos en la investigación pedagógica (A. J. P. Galván).
  6. Crespo, T. (2009). Métodos de la Prospectiva en la investigación pedagógica. La Habana: Educación Cubana.
  7. Cruz, A., Presiga, A. M. y Rodríguez, I. C. (2009). Medición de la eficiencia del método datum para seleccionar tecnologías biomédicas. Salud Pública 11(5), 766-773.
  8. Cruz, M. y Martínez, M. C. (2012). Perfeccionamiento de un instrumento para la selección de expertos en las investigaciones educativas. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 14(2).
  9. Escobar, J. y Cuervo, Á. (2008). Validez de contenido y juicio de expertos: Una aproximación a su utilización. Avances en Medición.
  10. García, L. y Fernández, S. J. (2008). Procedimiento de aplicación del trabajo creativo en grupo de expertos. Ingeniería Energética, 29(2).
  11. García, M. y Suárez, M. (2013). El método Delphi para la consulta a expertos en la investigación científica. Revista Cubana de Salud Pública, 39(2), 253-267.
  12. Garza, R., González, C. y Salinas, E. (2005). Aplicación de  las técnicas multicriterio multiexpertos dentro del perfil del ingeniero industrial. Ingeniería Industrial,26 (1), 12.
  13. González, A. (2006). El Método Delphi y el procesamiento estadístico de los datos obtenidos de la consulta a los expertos
  14. Marrero, F. (2001). Procedimientos para la toma de dediciones logísticas con enfoque multicriterio en la cadena de corte, alza y transporte de la caña de azúcar. Aplicaciones en CAI de la provincia de Villa Clara. (Tesis de Doctorado), Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Santa Clara, Villa Clara.  
  15. Saaty, T. (1994). How to make a decision: the analytic hierarchy process. University of Pittsburgh.
  16. Saaty, T. (2001). The  seven  pillars  of  the  analytic  hierarchy process. University of Pittsburgh.
  17. Zúñiga, L. (2011). Gestión ambiental urbana de recursos construidos de valor patrimonial. Aplicación en Gibara, Holguín. (Tesis de Doctorado), Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas, Holguín.

Síntesis curricular de los Autores

Yosvani Orlando Lao-León, estudiante del Doctorado Curricular Colaborativo en Ingeniería Industrial de la Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”. Graduado de Ingeniería Industrial (2010) y Máster en Ingeniería Industrial en la mención de Producción y Logística (2013). Actualmente se desempeña como profesor asistente y Vicedecano de Investigación y Postgrado en la Facultad de Informática y Matemática. Sus intereses investigativos incluyen la logística empresarial, la inteligencia artificial y la Investigación de Operaciones. Su dirección de correo es: ylaol@facinf.uho.edu.cu

Milagros Caridad Pérez-Pravia, graduada de Ingeniería Industrial (1987) y Máster en Matemática Aplicada e Informática para la Administración (1997) en la Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”. Obtuvo el grado científico de Doctor en Ciencias Técnicas (2010) y es Profesora Titular en la misma institución. Actualmente se desempeña como Decana de la Facultad de Ingeniería Industrial y Turismo. Sus intereses investigativos versan sobre la Logística Empresarial y aplicaciones de la Teoría de las Restricciones. Su dirección de correo es: mpp@facii.uho.edu.cu  

Fernando Marrero-Delgado, graduado de Ingeniería Industrial (1991) de la Universidad Central "Marta Abreu” de Las Villas y Máster en Informática Aplicada a la Ingeniería y la Arquitectura (1997) del Centro Regional para el Entrenamiento de Profesores de Ingeniería y Arquitectura (CREPIAI, PII-UNESCO). Obtuvo el grado científico de Doctor en Ciencias Técnicas (2001).  Actualmente Profesor Titular y Director de Recursos Humanos de la propia institución universitaria. Sus investigaciones se centran en la logística empresarial y la Investigación de Operaciones. Su dirección de correo electrónico es: fmarrero@uclv.edu.cu

Institución de los autores.
*; **Universidad de Holguín “Oscar Lucero Moya”.
*** Universidad Central de Las Villas "Marta Abreu”.

 

Fecha de Recepción: 23 de julio 2015
Fecha de Aprobación: 02 de octubre 2015
Fecha de Publicación:  29 de enero 2016

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.