Con la declaración conjunta, todos los miembros de la unidad familiar quedan sometidos al impuesto conjunta y solidariamente, lo que supone que la Administración Tributaria podrá ser exigida en su totalidad a cualquiera de los miembros.

Se trata de una opción que debe manifestarse en el momento de presentar la declaración dado que, como norma general, se presenta de forma individual. Una vez se haya elegido la forma de presentación, no puede ser objeto de modificación, salvo que se presente una nueva declaración dentro del plazo establecido.

La opción por la declaración conjunta no vincula para ejercicios sucesivos. La app de Hacienda facilita la gestión de la declaración de la Renta. La aplicación permite identificar al cónyuge en el dispositivo y optar por el cálculo individual o seleccionar que muestre la opción más favorable para el individuo.

Como norma general, a los matrimonios donde uno de los cónyuges no recibe ingresos o, si los recibe, son muy bajos y no superan el importe de 3. También resulta recomendable para las familias monoparentales, cuando los hijos no perciben rentas. Es importante destacar que la declaración conjunta permite compensar pérdidas con ganancias, de modo que las ganancias obtenidas por un cónyuge pueden compensarse con las pérdidas obtenidas por el otro cónyuge.

Si los dos miembros de la pareja trabajan, lo más adecuado será que se realice por separado. El mínimo personal del IRPF sería el mismo que por separado 5.

Además, se aplica una reducción en la base imponible de 3. Aun así, el total de ambas reducciones 8. En el caso de unidades familiares monoparentales, la reducción es de 2.

Las aportaciones de los cónyuges a sus respectivos planes de pensiones individuales reducen la base imponible en los mismos términos, tanto en tributación conjunta como individual. Este año ha habido una variación en este aspecto.

A partir de , el límite se reduce de 8. No obstante, se incrementará en 8. Otra de las novedades para el año es la reducción por aportaciones de los que sea titular el cónyuge, de 2.

En este supuesto se requiere que el cónyuge no tenga rendimientos netos del trabajo o de actividades económicas superiores a 8. Como regla general, la reducción del mínimo por descendientes es la misma en tributación conjunta y en tributación individual. En este último caso, el mínimo por descendientes se prorratea entre ambos cónyuges.

Las parejas de hecho sin hijos no pueden optar por la tributación conjunta. Con estos valores y las funciones de pertenencia se realiza la difusificación. Verificar la validez de las reglas difusas.

Teniendo definida la base de reglas difusas, y de manera conjunta con el personal ejecutivo de la empresa, se debe evaluar si para el escenario de la empresa el conjunto de reglas difusas es válido. Si el conjunto de reglas es válido se continúa con el paso número seis; caso contrario, se va al paso número cinco.

Redefinir las reglas. En caso de que la base de reglas difusas no sea representativa del entorno de la empresa, debe ser nuevamente definida. Posteriormente, se regresa al paso cuatro para probar la validez de la nueva base de reglas. Aplicar el mecanismo de inferencia.

Obtener la salida difusa. Realizar la desdifusicación. El resultado de este paso es el ajuste del pronóstico, expresado en porcentaje Factor de Ajuste, FA. Establecer la demanda agregada ajustada. El modelo para el ajuste de pronósticos agregados se aplicó a la Embotelladora Central Chiapaneca, la cual se encuentra ubicada en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México.

El procedimiento utilizado es el sugerido en el apartado anterior, como a continuación se describe. Primeramente se seleccionó al grupo de productos a través de las siguientes condiciones:. a Que los productos fueran elaborados en la planta de producción de la empresa o en su defecto, pudieran adquirirse a través de mecanismos de subcontratación.

b Que los insumos fueran, en esencia, iguales entre los diferentes productos analizados. c Que los productos pudieran medirse en una unidad de medida común. d Que los productos seleccionados estuvieran vigentes en los programas de producción de la empresa.

e Que todos los elementos de información necesarios para elaborar el plan agregado estuvieran disponibles por cada producto. Seleccionados los productos que cumplieron las condiciones antes mencionadas se formó el grupo de refrescos embotellados. De la condición número tres se deriva que la unidad de medida agregada de producción seleccionada sea el litro de refresco, ya que todos los productos seleccionados pueden ser medidos en esta unidad.

Para calcular la demanda agregada de los productos que conforman la Familia primero se obtuvieron, en número de cajas, los pronósticos individuales de demanda de cada producto para el mes analizado, conocidos generalmente como pronósticos de ventas. El método utilizado para el cálculo de estos pronósticos fue el suavizado exponencial doble.

Como los pronósticos de ventas están expresados en la unidad de medida con la que trabaja la empresa número de cajas fue necesario convertirlos a la unidad de medida agregada seleccionada, es decir, a litros. Además, para calcular la demanda agregada se totalizaron los pronósticos de ventas, siendo esta de: 6,, litros PA.

Como se indicó anteriormente, las variables lingüísticas identificadas son tres: Temporada, Percepción del cliente y Competencia. Cada variable está formada por tres conjuntos difusos.

Además, como se observa en la figura 2 , los parámetros representan el valor en el cual los conjuntos difusos tienen un grado de pertenencia de 1.

En la tabla 1 se presentan los parámetros de las tres variables. Estos parámetros se definieron en forma conjunta con el personal ejecutivo, utilizando los criterios siguientes. Puesto que el parámetro representa el valor donde se pertenece completamente al conjunto difuso, y como se menciona en la definición de las variables lingüísticas, la variable temporada está en función del comportamiento de la demanda del mismo periodo de años anteriores, este comportamiento es influenciado por diversos factores; por lo que se asignan los valores 1, 2 y 3 para definir la pertenencia a los conjuntos baja, media y alta, respectivamente.

Lo anterior implica que si dada la combinación de los factores se espera que la demanda disminuya, respecto de años anteriores, la variable temporada tendrá un valor de 1. En caso de que la disminución esperada no sea grande se asigna un valor entre 1 y 2, dependiendo qué tanto se espere que cambie.

Por otro lado, si la demanda esperada no cambia significativamente, el valor será de 2; y si se espera que la demanda aumente, el valor será de 3.

La variable percepción es definida en función del nivel de satisfacción de los clientes respecto al producto, en una escala del 1 a Si el valor otorgado por el cliente es de 4 ó menos se considera una percepción mala, si el valor está entre 6 y 7 la percepción es regular, y si el valor otorgado es de 9 ó mayor la percepción es buena.

Cuando el valor se encuentra entre 4 y 6 la percepción está entre mala y regular, por otro lado, si el valor está entre 7 y 9 la percepción está entre regular y buena. La variable competencia está en función al grado en el que los competidores influyen en el mercado y no necesariamente de la cantidad de competidores, por lo que el valor de los parámetros es de 1, 2 y 3 para definir la pertenencia a los tres conjuntos difusos.

Teniendo definidas las variables lingüísticas con sus conjuntos difusos y funciones de pertenencia, se determinó el valor de entrada para cada variable, es decir, se obtuvo el valor que toman las variables para las condiciones observadas.

Estos valores se estimaron de manera conjunta con el personal ejecutivo. En la tabla 2 se presentan los valores definidos para las tres variables lingüísticas. El valor asignado a la variable temporada está en función a la combinación de los comportamientos esperados de los factores que la definen.

En este caso, se espera que la demanda aumente respecto al año anterior, por lo que la temporada es alta 3. Para el periodo analizado se determinó que la Percepción tiene un valor de 7.

El grado de competencia se espera entre media y alta, 2. Una vez conocidos los valores de entrada, se procedió a la difusificación. Utilizando las funciones de pertenencia ecuaciones 1 , 2 , 3 , 4 , 5 y 6 , se calculan los valores difusos para cada variable.

Los resultados se presentan en la tabla 3 y representan los grados de pertenencia a cada conjunto. En la figura 6 se muestran los valores de entrada de las variables lingüísticas y sus grados de pertenencia correspondientes. Si el grado es de 1, se pertenece completamente al conjunto difuso y cuando es menor a 1, se pertenece parcialmente al conjunto con un grado de pertenencia igual al valor calculado.

Cuando el valor tiende a cero, se tiene menos relación con el conjunto analizado. Dadas las variables lingüísticas de entrada y sus conjuntos difusos, 3 variables con tres conjuntos cada variable, se tiene una base de 27 reglas difusas 3 x 3 x 3.

En la base de reglas difusas se resume el conocimiento de los expertos consultados sobre la toma de decisiones relacionada con el ajuste de la proyección de la demanda, quedando estructurado como se muestra en la tabla 4. Cada regla difusa tiene una conclusión que representa a un conjunto difuso de la variable de salida el número entre paréntesis indica el número de regla.

La base de reglas difusas se definió en forma conjunta con el personal ejecutivo y en forma particular para el ajuste del pronóstico agregado.

Al analizar la base de reglas difusas se considera que son válidas y representativas del escenario analizado de la empresa. Conociendo los resultados de la difusificación tabla 3 , la base de reglas difusas tabla 4 y aplicando el criterio Máximo – Mínimo, se realizó el proceso de inferencia.

De la tabla 3 se observa que los conjuntos difusos con un grado de pertenencia mayor a cero son: Alta para la variable temporada, regular y buena para la variable Percepción y media y alta para la variable competencia. En la tabla 4 se aprecia que de la combinación de estos conjuntos se activan 4 reglas difusas, como son: 23, 24, 26 y En la tabla 5 se muestran las reglas activadas y su conclusión para el periodo analizado conjunto difuso de la variable de salida.

Conociendo las reglas activadas, y aplicando la fórmula 7 se determinó el valor de la variable de salida ajuste del pronóstico para cada una de estas reglas difusas. Los resultados se presentan en las expresiones siguientes:. La conclusión para las cuatro reglas activadas, como se observa en la tabla 5 , son: Incrementar un poco, mantener, incrementar e incrementar un poco.

Como se aprecia en las expresiones anteriores, sus valores difusos son: 0. En esta información se aprecia que para dos reglas activadas se concluye de la misma manera, reglas 23 y Para conocer el valor difuso del conjunto Incrementar un poco se aplica la ecuación 8.

El valor obtenido se presenta en la siguiente expresión. En la tabla 6 se presentan los grados de pertenencia a los conjuntos difusos de la variable ajuste del pronóstico.

La desdifusificación, en este caso, significa definir el ajuste de la proyección de la demanda agregada. Para llevar a cabo el proceso de desdifusificación es necesario determinar los parámetros de la variable de salida, ajuste del pronóstico. Como se presenta en la tabla 7 , estos parámetros representan el porcentaje de ajuste del pronóstico agregado, los cuales fueron definidos de manera conjunta con personal ejecutivo de la empresa.

En la figura 7 se presentan la variable de salida, los grados de pertenencia a cada conjunto difuso tabla 6 y los valores de los parámetros tabla 7. Como se describe en el apartado del proceso de desdifusificación, para obtener la salida se utilizó el método del centro geométrico, con un resultado de Esto significa que para obtener el pronóstico agregado ajustado a la proyección inicial debe incrementarse En el primer apartado de la aplicación, para obtener la demanda agregada se determinó que el pronóstico agregado es de 6,, litros.

Además, en el proceso de desdifusificación se obtiene que el ajuste de la demanda es de La demanda en este periodo fue de 7,, litros.

Por lo tanto, como puede observar se en la tabla 8 , se obtiene una menor dispersión en el pronóstico ajustado, siendo ésta de , litros. En la tabla anterior se observa que el pronóstico agregado es Esto implica que con el pronóstico agregado no se pueda satisfacer la demanda de los clientes, mientras que con el pronóstico agregado ajustado se tienen productos suficientes para satisfacer los requerimientos de los clientes esto representa un buen nivel de servicio , aunque al final queda inventario.

Para validar los resultados se evalúan tres periodos utilizando tres estadísticos: Desviación Media Absoluta MAD, por sus siglas en inglés , Suma Acumulada de Errores CFE, por sus siglas en inglés y Error Porcentual Medio Absoluto MAPE, por sus siglas en inglés.

En la tabla 9 se presentan los pronósticos y demandas de los periodos analizados. El procedimiento para obtener los pronósticos agregados y los pronósticos agregados ajustados, es el explicado en apartados anteriores de este artículo.

En la tabla 10 se muestran los estadísticos MAD, CFE y MAPE aplicados al pronóstico y al pronóstico ajustado. Para los tres estadísticos la dispersión del pronóstico ajustado es menor a la del pronóstico. Además, proporciona un mayor nivel de servicio al final de los tres periodos, como se observa en la suma acumulada de errores.

Por lo tanto, se puede concluir que los pronósticos ajustados con lógica difusa son más asertivos que los pronósticos iniciales.

Para facilitar y hacer más precisas las operaciones se desarrolló una hoja de cálculo. Además, se está trabajando en el desarrollo de un sistema informático. En esta investigación la implementación de lógica difusa permite modelar la incertidumbre de la demanda del mercado a través de tres variables lingüísticas: temporada, percepción del cliente y competencia, determinando un ajuste para el pronóstico de la demanda del mercado, y así obtener una proyección que sea representativa del escenario de la empresa.

El modelo descrito provee una buena herramienta para los administradores de las empresas, con proyecciones de la demanda del mercado más asertivos y un alto nivel de servicio. Sin embargo, es conveniente mencionar que los que participen en la definición de los parámetros y de los valores de entrada deben ser expertos en el comportamiento de las variables difusas.

Además, esta investigación da la pauta para que en futuros proyectos se aplique lógica neurodifusa para la optimización de los parámetros de las variables difusas, de manera que se obtengan mejores proyecciones de la demanda agregada. Finalmente, al tener un pronóstico más confiable se faculta para tomar mejores decisiones.

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et al. Planeación y control de la producción. Elías Neftalí Escobar–Gómez. Realizó la licenciatura en ingeniería industrial en producción en el Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez y la licenciatura en ingeniería civil en la Facultad de Ingeniería Civil de la UNACH.

El Instituto Tecnológico de Orizaba le otorgó el grado de maestro en ciencias en ingeniería industrial. Los estudios de doctorado en ingeniería los cursó en el Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial.

Ha laborado como profesor e investigador en el Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez y en la Faculta de Ingeniería Civil de la UNACH. Ha colaborado en diversas empresas a través de proyectos de investigación relacionados con optimización, desarrollo de modelos de planeación de operaciones y pronósticos, utilizando lógica difusa.

Actualmente es jefe de proyectos de investigación y profesor investigador del área de ingeniería industrial del Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez. Juan José Díaz–Núñez.

Realizó la licenciatura en ingeniería mecánica–eléctrica en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. La North Dakota Satate University le otorgó los grados de maestro en ciencias en ingeniería industrial, de maestro en ciencias en estadística aplicada y de doctor en ciencias en ingeniería industrial.

Ha laborado como profesor e investigador en el Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez, St. Cloud State University, North Dakota State University, El Paso Community Collage, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

Ha colaborado como consultor en las áreas de Operations Management, automatización e ingeniería de métodos de diversas empresas de Latinoamérica. Actualmente es miembro de los CIEES, SME, APICS, IIE, ASA y de las comisiones de evaluación de los fondos de CONACYT, así como profesor investigador del Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez y de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

León Fernando Taracena–Sanz. Realizó la licenciatura en ingeniería química en la UNAM. El Cranfiel Institute of Technology le otorgó el grado de maestro en ciencias en ingeniería industrial.

Asimismo, la Oregon State University el grado de doctor en ciencias en ingeniería industrial. Ha laborado como profesor e investigador en el Instituto Tecnológico de Querétaro, Oregon State University y Universidad Iberoamericana.

Ha colaborado como consultor de diversas empresas en las áreas de estadística y calidad, diseño de producto, mercadeo del producto, compras y control de inventarios.

Actualmente es administrador de una fábrica de muebles en Querétaro y profesor investigador del Instituto Tecnológico de Querétaro.

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