Modelo de sistema experto neuro-difuso para la codificación de conchas de abanico

Abstract

La globalización afecta a todos los países sin importar que sean desarrollados, emergentes o en vías de desarrollo y los subdesarrollados. Para que un producto pueda ingresar en el mercado a nivel internacional debe vencer las altas barreras de la globalización y afrontar los estándares de calidad y producción que este exige. Los países en vías de desarrollo, como Perú [BIRF, 2019], tienen serias dificultades para cumplir con estos estándares de calidad mas aun cuando se tiene en frente a países desarrollados que cuentan con una producción optimizada al contar con procesos automatizados teniendo de esta forma un entorno con-trolado y poder cumplir un estándar específico. En el Perú existen productos que buscan su inserción en el mercado internacional entre ellos se tiene a la concha de abanico, la cual tiene alta demanda en Francia, Canadá y los Estados Unidos. La ciudad de Pisco, es una de las principales ciudades exportadoras en Perú de la concha de abanico, por ello surge la necesi-dad de automatizar los procesos de producción de conchas de abanico para poder insertar su producto en el mercado internacional, uno de estos procesos es el de la codificación de Conchas de Abanico el cual posee algunas singularidades, resaltando entre ellas el alto grado de subjetividad al momento de designar a un molusco con un grado de calidad (Código), en ocasiones se designa con un código de menor precio a moluscos que tienen probabilidades de ser clasificados con un código de mayor precio y viceversa, ocasionando pérdidas para alguna de las partes. En este trabajo, se presenta un modelo de sistema Experto Neurodi-fuso, como alternativa para la codificación de Conchas de Abanico, que permita obtener el código de clasificación establecido por la FAO al molusco, a partir de su peso en gramos. Adicionalmente este modelo da la opción de modificar manualmente las reglas del proceso de codificación, con el fin de realizar una codificación balanceada del producto.