Aplicación de la metodología DEA para el diseño personalizado de productos usando un enfoque multicriterio

Abstract

La personalización de los productos es uno de los factores clave que determinan el desarrollo de los mercados en la actualidad. Hoy en día, el cliente busca diferenciarse y, por ello, las empresas deben adaptar su oferta a sus necesidades y preferencias individuales. La personalización en masa es la respuesta que da la Industria 4.0 a esta pregunta con el fin de aportar ese valor añadido de forma eficiente. Sin embargo, puede resultar difícil para los clientes diseñar un producto sin la información suficiente que les permita saber si sus solicitudes son factibles y eficientes, es decir, que están eligiendo las mejores opciones de acuerdo con sus preferencias. El objetivo de este trabajo es abordar esta problemática, apoyándose en la metodología DEA, más específicamente en el enfoque DDF (Directional Distance Function), con el fin de permitir al usuario encontrar el producto preferido más eficiente basándose en sus preferencias, de un modo iterativo. El enfoque DEA propuesto garantiza que la respuesta satisface al usuario en la mayor medida posible dentro de las posibilidades de producción factibles.

Product customization is one of the key factors determining the development of current markets. Nowadays, the customer seeks to differentiate themselves and hence companies must adapt their offer to their individual needs and preferences. Mass customization is the answer given by Industry 4.0 to this question in order to provide that added value efficiently. However, it may be difficult for the customers to design a product without sufficient information to allow them to know if their requests are feasible and efficient, that is, that they are choosing the best option according to their preferences. The objective of this work is to address this problem, relying on the DEA methodology, more specifically on the DDF (Directional Distance Function) approach, to allow the user to find the most preferred efficient product based on their preferences, in an iterative way. The proposed DEA approach guarantees that the answer satisfies the user to the greatest extent within the feasible production possibilities.