Resumen

Este artículo tiene como propósito el diseño y desarrollo
de una red neuronal tipo perceptrón simple en Excel
para la clasificación y selección de proveedores de
acuerdo con los atributos establecidos para las tiendas
de conveniencia en la industria del comercio minorista
de la región de Yuriria, Guanajuato. La metodología
utilizada para el desarrollo de dicha red neuronal consta
de 10 etapas: 1) Definir los atributos pertinentes como
variables de entrada para evaluar las tiendas de
conveniencia, 2) Seleccionar los proveedores a ser
evaluados, 3) Conceptualizar la variable de respuesta
en forma binaria, 4) Diseñar la arquitectura de la red
neuronal tipo perceptrón simple, 5) Establecer los
patrones de entrenamiento en base al número de
proveedores, 6) Entrenar la red con el algoritmo Delta,
7) Validar la red con nuevos proveedores, 8) Probar la
red neuronal con un nuevo proveedor, 9) Analizar la
clasificación obtenida, y por último, 10) Priorizar los
proveedores en base a los resultados de la red. La
arquitectura utilizada es tipo 5-1. Se utilizaron 7
patrones en la etapa de entrenamiento, 2 en la etapa
de validación y 1 en la etapa de prueba. Se obtuvieron
porcentajes de eficiencia del 100% en las tres etapas.
El diseño propuesto de clasificación puede ser
replicado en cualquier sector productivo o de servicios,
para pequeñas y grandes empresas.