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       OPERACIONES (I de O)

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INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (I de O)


Las raíces      de la     investigación   de
operaciones se remonta a cuando se
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Aspectos a rescatar de la definición:

    •Una organización es un sistema formado por componentes
    que se interacciona...
METODOLOGÍA DE LA I de O

 1. Definición del problema

Esto incluye determinar los objetivos apropiados, las
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4. Prueba del modelo
Antes de usar el modelo debe probarse exhaustivamente para
intentar identificar y corregir todas las ...
7. Implantación de la solución
  El paso final se inicia con el proceso de
  "vender" los hallazgos que se hicieron a lo
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LIMITACIONES DE LA I de O

1.   Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones de l
     problema original para poder ...
Esbozo de conceptos y aspectos relevantes de la teoría

   1. La Investigación de Operaciones es una ciencia gerencial, en...
10. En algunas situaciones, cuando el problema, el modelo y los insumos permanecen
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20. Muchas veces se concluye que el problema debe ser redefinido después de haber
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31. Las principales razones para usar modelos, en lugar de trabajar directamente sobre
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  1. 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (I de O) Actualmente la administración está funcionando en un ambiente de negocios que está sometido a muchos más cambios, los ciclos de vida de los productos se hacen más cortos, además de la nueva tecnología y la internacionalización creciente. Página 1
  2. 2. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (I de O) Las raíces de la investigación de operaciones se remonta a cuando se hicieron los primeros intentos para emplear el método científico en la administración de una empresa. Sin embargo, el inicio de esta disciplina se atribuye a los servicios militares prestados a principios de la segunda guerra mundial. ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES? La investigación de operaciones es la aplicación, por grupos interdisciplinarios, del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas, a fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización. Página 2
  3. 3. Aspectos a rescatar de la definición: •Una organización es un sistema formado por componentes que se interaccionan, unas de estas interacciones pueden ser controladas y otras no. •La complejidad de los problemas que se presentan en las organizaciones ya no encajan en una sola disciplina del conocimiento, se han convertido en multidisciplinario por lo cual para su análisis y solución se requieren grupos compuestos por especialistas de diferentes áreas del conocimiento que logran comunicarse con un lenguaje común. •La investigación de operaciones es la aplicación de la metodología científica a través de modelos matemáticos, primero para representar al problema y luego para resolverlo. ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES VARIABLES RELACIONES RELEVANTES RELEVANTES SISTEMA SISTEMA MODELO REAL ASUMIDO CUANTITATIVO MÉTODO DE SOLUCIÓN SOLUCIÓN AL JUICIOS Y SOLUCIÓN PROBLEMA DEL EXPERIENCIAS AL MODELO SISTEMA REAL DECISIONES INTERPRETACIÓN Página 3
  4. 4. METODOLOGÍA DE LA I de O 1. Definición del problema Esto incluye determinar los objetivos apropiados, las restricciones sobre lo que se puede hacer, las interrelaciones del área bajo estudio con otras áreas de la organización, los diferentes cursos de acción posibles, los límites de tiempo para tomar una decisión, etc. Este proceso de definir el problema es crucial ya que afectará en forma significativa la relevancia de las conclusiones del estudio. 2. Formulación de un modelo matemático La forma convencional en que la investigación de operaciones realiza esto es construyendo un modelo matemático que represente la esencia del problema. Un modelo siempre debe ser menos complejo que el problema real, es una proximación abstracta de la realidad con consideraciones y simplificaciones que hacen más manejable el problema y permiten evaluar eficientemente las alternativas de solución. Página 4
  5. 5. 4. Prueba del modelo Antes de usar el modelo debe probarse exhaustivamente para intentar identificar y corregir todas las fallas que se puedan presentar 5. Validación del modelo Es importante que todas las expresiones matemáticas sean consistentes en las dimensiones de las unidades que emplean. Además, puede obtenerse un mejor conocimiento de la validez del modelo variando los valores de los parámetros de entrada y/o de las variables de decisión, y comprobando que los resultados de moelo se comporten de una manera factible. 6. Establecimiento de controles sobre la solución Esta fase consiste en determinar los rangos de variación de los parámetros dentro de los cuales no cambia la solución del problema. Es necesario generar información adicional sobre el comportamiento de la solución debido a cambios en los parámetros del modelo. Usualmente esto se conoce como ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD. Página 5
  6. 6. 7. Implantación de la solución El paso final se inicia con el proceso de "vender" los hallazgos que se hicieron a lo largo del proceso a los ejecutivos o tomadores de decisiones. NORMAS PARA LOGRAR ÉXITO EN LA I de O 1. El éxito del empleo de la I de O es el de un enfoque de solución de problemas y no una colección asociada de métodos cuantitativos. 2. La I de O es relativamente costosa, lo que significa que no debe emplearse en todos los problemas, sino tan sólo en aquellos en que las ganancias sea mayores que los costos. Página 6
  7. 7. LIMITACIONES DE LA I de O 1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones de l problema original para poder manipularlo y tener una solución. 2. La mayoría de los m odelos sólo considera un solo objetivo y frecuentemente en las organizaciones se tienen objetivos múltiples. 3. Existe la tendencia a no considerar la totalidad de las restricciones en un problema práctico, debido a que los métodos de enseñanza y entrenamiento dan la aplicación de esta ciencia centralmente se basan en problemas pequeños para razones de índole práctico, por lo que se desarrolla en los alumnos una opinión muy simplista e ingenua sobre la aplicación de estas técnicas a problemas reales. 4. Rara vez se realizan análisis costo-beneficio de la implantación de soluciones definidas por medio de la I de O, en ocasiones los beneficios potenciales se ven superados por los costos ocasionados por el desarrollo e implantación de un modelo. Página 7
  8. 8. Esbozo de conceptos y aspectos relevantes de la teoría 1. La Investigación de Operaciones es una ciencia gerencial, enfocada hacia la toma de decisiones gerenciales, basada en el método científico para resolver problemas. 2. La Investigación de Operaciones no es sólo un conjunto de herramientas matemáticas. De hecho, es un enfoque sistemático que usa herramientas analíticas para resolver problemas. 3. La Investigación de Operaciones tiene sus raíces en operaciones militares de la Segunda Guerra Mundial; su posterior aplicación en el campo de los negocios, creación de bases teóricas y el desarrollo de la computadora permitió que esta nueva disciplina fuese incluida como asignatura en las universidades a partir de la década de los 50. 4. Entre otras definiciones que se hacen de la Investigación de Operaciones, las de la Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran Bretaña y de Estados Unidos, destacan en su definición los aspectos siguientes: a) Su aplicación en sistemas . Se usa para tomar decisiones dentro de sistemas. b) El uso de modelos como su esencia. Para tomar decisiones se modela el sistema c) Su propósito de ayudar a tomar acción, científicamente. Se usa el enfoque científico, el análisis cuantitativo. d) Su casi ilimitada amplitud de aplicaciones. Se usa en negocios, industrias, gobierno y defensa. 5. Tomar decisiones es la tarea esencial de toda persona o grupo que tiene bajo su responsabilidad el funcionamiento de una organización entera o parte de ella. 6. En la toma de decisiones el análisis puede tomar dos formas: cualitativo y cuantitativo. 7. El análisis cualitativo se basa principalmente en el juicio y experiencia de la gerencia, incluye sentimientos intuitivos sobre el problema tratado y es más un arte que una ciencia. 8. El análisis cuantitativo se concentra en hechos cuantitativos o datos asociados con los problemas y desarrolla expresiones matemáticas que describen las relaciones existentes en ellos.2 Seguidamente, utilizando métodos cuantitativos, obtiene resultados con los que se hacen recomendaciones basadas en los aspectos cuantitativos del problema. 9. El papel del análisis cuantitativo en la toma de decisiones puede variar dependiendo de la importancia de los factores cualitativos. Página 8
  9. 9. 10. En algunas situaciones, cuando el problema, el modelo y los insumos permanecen iguales, el análisis cuantitativo puede hacer automática la decisión con los resultados obtenidos al usar métodos cuantitativos. En otros casos, el análisis cuantitativo es sólo una ayuda para tomar la decisión y sus resultados deben ser combinados con información cualitativa. 11. Los modelos matemáticos son la base del análisis cuantitativo. 12. La esencia de la Investigación de Operaciones es el uso de modelos. 13. Un modelo es una representación simplificada de un sistema de la vida real, de una situación o de una realidad. 14. Un sistema es un conjunto de elementos que interactúan entre sí. 15. Un modelo captura características selectas de un sistema, proceso o realidad, y luego las combina en una representación abstracta del original. 16. La Investigación de Operaciones hace uso extensivo del análisis cuantitativo, como parte integral del enfoque científico para tomar decisiones gerenciales. 17. Este análisis es racional y lógico. Consiste en: a) Definir claramente un problema, que previamente se ha determinado que existe, b) Desarrollar un modelo, c) Recolectar los datos de insumo, d) Solucionar el Modelo, e) Validar resultados, Interpretarlos y f) Implementarlos en la ejecución de una decisión. 18. Definir el problema es el paso inicial del análisis cuantitativo, es primordial y muchas veces el paso más difícil. Debe reflejar una representación segura del interés total de sistema. La esencia del problema se debe establecer explícitamente y no de manera ambigua. 19. La definición del problema es un paso crítico y determinante en el éxito o fracaso de cualquier enfoque cuantitativo para tomar decisiones. Si el problema no se ha escrito, no se ha definido. Página 9
  10. 10. 20. Muchas veces se concluye que el problema debe ser redefinido después de haber realizado varios pasos para tomar una decisión. 21. Al definir el problema se deben identificar alternativas, criterios para evaluar esas alternativas, y seleccionarlas La optimización es un criterio utilizado y es sinónimo de maximización o minimización. La evaluación de las alternativas se hace con modelos 22. La definición de un problema determinará el tipo de modelo a usar. 23. Los modelos pueden ser objeto de diversa clasificación. Tres formas de modelo son: Icónico, Analógico y Matemático. Los icónicos son representaciones a escala (réplicas físicas) de objetos reales. Los analógicos o esquemáticos son modelos físicos en cuanto a la forma pero no son semejantes físicamente al objeto que está siendo modelado ( mapas de carreteras). 24. Los modelos matemáticos (llamados también simbólicos) representan sistemas del mundo real; cuantifican sus variables y las combinan en expresiones y fórmulas matemáticas. Son idealizaciones de problemas de la vida real basados en supuestos claves, estimados y/ó estimaciones estadísticas. 25. Los modelos matemáticos son los que, tradicionalmente, han sido más comúnmente identificados con la Investigación de Operaciones. 26. Los modelos matemáticos, base para el análisis cuantitativo, contienen variables y parámetros.Relacionan variables de decisión (Insumos Controlables) con parámetros o coeficientes fijos (Insumos Incontrolables) y frecuentemente buscan maximizar o minimizar una función objetivo sujeta a restricciones. 27. Formular y construir el modelo son procesos integrados. La formulación es el aspecto lógico conceptual y la construcción es la expresión de las relaciones lógicas en el lenguaje simbólico de la Matemática. 28. La Investigación de Operaciones provee un sinnúmero de modelos para distintos sistemas. Esos modelos o representaciones cuantitativas de la realidad es un aspecto clave que diferencia la toma de decisiones cuantitativas de las tomas de decisión en general. 29. El desarrollo de los modelos, y en general el análisis cuantitativo, involucra a grupos interdisciplinarios. 30. El modelo debe tener solución, ser realista, fácil de entender y de modificar. Además debe permitir que los datos de insumo requeridos puedan ser obtenidos Página 10
  11. 11. 31. Las principales razones para usar modelos, en lugar de trabajar directamente sobre la realidad,son las siguientes: a) Ahorro de dinero, tiempo u otro bien de valor; b) Evitar riesgos de daños al sistema cuando se está solucionando el problema; c) Para entender mejor el ambiente real cuando éste es muy complicado. 32. La recolección de los datos, se refiere a obtener la información cuantitativa que es necesaria para obtener una solución. Incluye escalas de medidas: nominal, ordinal y ratios. 33. Las fuentes de datos incluyen: a) Reportes de la organización y documentos; b) Muestreos estadísticos; c) Entrevistas con personas empleados o relacionadas con la organización cuyo juicio y experiencia son invalorables y a menudo proporcionan información excelente. Además pueden incluirse otras medidas directas. A menudo los datos son incorrectos o inapropiados porque son recolectados bajo suposiciones que no son apropiadas. A veces no están disponibles y deben ser recogidos por el analista. 34. Dependiendo de datos buenos, se obtendrán buenos resultados; de lo contrario, se obtendrá lo que no se quiere, como resultado de la utilización de un mal insumo. 35. La solución de modelos matemáticos, bien documentada en la bibliografía de Investigación de Operaciones, incluye un algoritmo o serie de cálculos específicos que deben realizarse. Cada modelo usa un particular algoritmo. Muchos de ellos contienen pasos repetitivos y por eso se les llama iterativos, esto permite su fácil implementación en la computadora. 36. En análisis cuantitativo la solución óptima es la mejor solución matemática. 37. Las microcomputadoras, al realizar cálculos largos y complejos, han permitido usar las técnicas cuantitativas aún en empresas pequeñas. 38. Los modelos deben ser probados para su validez interna o externa. En sentido interno, las representaciones matemáticas deben tener sentido unas con respecto a las otras. En sentido externo, los resultados obtenidos del modelo deben tener sentido cuando se comparan con la realidad de la situación que es estudiada. 39. Datos pasados pueden ser usados frecuentemente para probar la validez de un modelo matemático. Página 11
  12. 12. 40. La interpretación de resultados implica examinarlos a la luz de los objetivos propuestos. Se debe determinar las implicaciones de su aplicación. Además, como el modelo es una aproximación de la realidad, debe ser analizada la sensibilidad de la solución a cambios que ocurran en sus insumos. Para ello se cuenta con el Análisis de Sensibilidad o Análisis de Post- optimización. 41. Toma de decisión e implementación consiste en trasladar los resultados obtenidos en detalladas instrucciones de operaciones para la organización. Los procesos de control son necesarios. 42. Muchos grupos de análisis cuantitativo han fracasado en sus esfuerzos porque han fallado en implementar, apropiadamente, una buena solución viable. 43. La solución óptima de un modelo matemático, no es siempre la política que debe ser implementada por la empresa. 44. La decisión final la debe tomar el ser humano, que tiene conocimientos que no se pueden cuantificar exactamente, y que puede ajustar los resultados del análisis para llegar a una decisión conveniente. 45. El análisis cuantitativo no reemplaza el sentido común, es un complemento. Los modelos cuantitativos auxilian a los encargados de tomar decisiones, pero es ir muy lejos decir que lo sustituye. El rol de la experiencia, intuición y juicio del ser humano no puede ser disminuido. 46. Entre los más usados modelos cuantitativos de Investigación de Operaciones se encuentran los usados en las Técnicas de Programación Lineal, PERT-CPM y los de la Teoría de Colas. 47. Aunque el ritmo de desarrollo de nuevas técnicas ha bajado con relación a los primeros tiempos, en los últimos tiempos ha aumentado la extensión de la amplitud de las áreas donde se aplica y en las magnitudes de los problemas que pueden ser resueltos con las metodologías de Investigación de Operaciones. 48. Un punto clave es que la Investigación de Operaciones usa una metodología que está objetiva y claramente articulada. Está construida alrededor de la filosofía de que tal enfoque es superior al que está basado solamente en la subjetividad y opinión de expertos. Por lo tanto conduce a mejores y más consistentes decisiones. Sin embargo no excluye el juicio y razonamiento no cuantificable del ser humano. No es pues un proceso absoluto de toma de decisiones, sino una ayuda para tomar buenas decisiones. Página 12

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