El algoritmo proporcional-integral-derivativo (PID) ajusta automáticamente la salida de control en función de la diferencia entre un punto de ajuste y una variable de proceso medida. El enfoque clásico se utiliza ampliamente en la mayoría de los sistemas de control. Sin embargo, en problemas complejos, este enfoque no es eficiente, especialmente cuando es difícil especificar una fórmula matemática exacta. Además, ya se ha demostrado que situaciones altamente no lineales también limitan significativamente el uso del algoritmo PID, a diferencia de los algoritmos difusos, que a menudo funcionan correctamente bajo tales condiciones. En el caso de objetos multidimensionales, donde actualmente se utilizan muchos algoritmos PID que operan de forma independiente, vale la pena considerar el uso de un algoritmo difuso con estructura de muchos-input-único-output (MISO) o muchos-input-muchos-output (MIMO). En este trabajo, se investiga un chip de tipo MISO en el caso de estudio sobre la simulación de la reubicación de una grúa con la distribución externa de contenedores. Es un ejemplo de objetos de control que, debido a características dinámicas mal condicionadas (fuertes no linealidades), requieren la intervención del operador en modo manual o semiautomático. Se analiza la posibilidad de síntesis de algoritmos difusos con dos entradas de variables lingüísticas (distancia de -100 a 500 mm y ángulo de ). La señal de salida es la velocidad, que se modela como una variable de potencia lingüística (en el dominio de -100% a 100%). Basándonos en 36 reglas difusas, presentamos la principal contribución, el sistema de control con perturbación externa, para mostrar la efectividad del enfoque difuso PID identificado con diferentes valores de ganancia. El sistema de control difuso y el control PID se implementan y se comparan en cuanto al tiempo que tarda el contenedor en alcanzar el punto de ajuste. Los resultados muestran que el PID difuso MISO es más efectivo que el clásico porque la teoría de conjuntos difusos ayuda a lidiar con la incertidumbre ambiental. Las desviaciones del ángulo del contenedor se tienen en cuenta, ya que mitigarlas y mantener simultáneamente la velocidad más rápida posible es un factor esencial de este desafío.