LA INVESTIGACION DE OPERACIONES

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

A continuación se expone la definición de Investigación de Operaciones, según los

siguientes autores:

TAHA.

La Investigación de Operaciones aspira a determinar el mejor curso de acción

óptimo de un problema de decisión con la restricción de recursos limitados,

aplicando técnicas matemáticas para representarlo por medio de un modelo y

analizar problemas de decisión.

HILLIER - LIEBERMAN.

Significa hacer investigación sobre las operaciones referentes a la conducción y

coordinación de actividades dentro de una organización aplicada a una gama

extraordinariamente amplia.

PRAWDA.

Es la aplicación por grupos interdisciplinarios de Método Científico a problemas

relacionados con el control de las organizaciones o de sistemas en relación al

hombre-máquina, con el fin de producir soluciones óptimas para dichas

organizaciones.

NAMAKFOROOSH.

La Investigación de Operaciones es la aplicación del Método Científico a los

problemas de decisión en las empresas y otras organizaciones, incluyendo el

gobierno y la milicia.

MOSKOWITZ - WRIGHT.

La Investigación de Operaciones toma al Método Científico aplicado a la solución

de problemas y la toma de decisiones de la gerencia en función a la construcción

de un modelo simbólico examinando y analizando entre relaciones que lleguen a

una técnica en la toma de decisiones en base a los resultados óptimos.

THIERAUF Y GROSSE.

La Investigación de Operaciones utiliza el enfoque planeado (Método Científico) y

un grupo interdisciplinario a fin de representar las complicadas relaciones

funcionales como modelos matemáticos para suministrar una base cuantitativa en

la toma de decisiones y descubrir nuevos problemas para un análisis cuantitativo.

SOCIEDAD AMERICANA DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES, (ORSA).

La Investigación de Operaciones está relacionada con el mejor diseño y operación

del sistema (hombre-máquina) usualmente bajo ciertas condiciones y requiriendo

la asignación de recursos escasos.

SOCIEDAD AMERICANA DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN Y CONTROL DE

INVENTARIOS, (APICS).

Es el Análisis cualitativo de operaciones industriales y administrativas con el

intento de derivar un entendimiento integrado de los factores que controlan los

sistemas operacionales en vista de proporcionar a la Administración un objetivo

básico para tomar decisiones que frecuentemente involucran representar por

medio de un modelo matemático la realidad.

CÓMO SE TRABAJA EN INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Como dijimos en la revista anterior (primera parte de esta serie de artículos sobre el tema), la Investigación de Operaciones busca el óptimo resultado en la utilización de recursos escasos y usa el método científico. El orden habitual de las investigaciones que se realizan con este instrumental es el siguiente:

1. Se define el problema que se desea resolver en la forma más completa y clara que sea posible.

2. Se construye un modelo apropiado que represente al sistema o al proceso en estudio

(matematización del problema).

3. Se deduce una o varias soluciones a partir del modelo construido.

4. Se hace una prueba del modelo y de la solución obtenida, contrastando esto con la realidad, si es que existe información suficiente, de lo contrario el contraste se hace con modelos secundarios.

5. Se ajusta el modelo y se monitorea el resultado.

6. Se implementa la solución, esto es, se pone a trabajar al modelo y sus soluciones.

Veamos en detalle cada una de las partes que acabamos de enumerar:

1. Definición del problema. No es posible iniciar la búsqueda de la solución de un problema si no está claro ¿cuál es el problema? Al investigador no le debe caber la menor duda de que sabe correctamente lo que busca, de lo contrario cualquier cosa que encuentre está bien y está mal, lo cual es una contradicción. Siempre nos debemos responder cuestiones tales como: ¿Cuáles son los objetivos? ¿Cuáles las acciones a tomar y cuáles sus alternativas? ¿Cuáles son las restricciones? ¿Cómo se medirán los resultados? La definición del problema debe ser clara, concisa y con palabras sencillas que no dejen lugar a varias interpretaciones.

2. Construcción del modelo apropiado que represente al sistema o proceso en estudio. Un modelo, desde el punto de la Investigación de Operaciones, es una representación de una realidad (o de una idealidad). Estos pueden ser: Icónicos (representaciones físicas como los aeromodelos, las maquetas, los carritos, los muñecos, etcétera); análogos, la mayoría de los cuales son más dinámicos que los icónicos y pueden mostrar comportamientos derivados de acciones, como las superficies y las curvas de oferta y demanda, los nomogramas de ingeniería que describen fenómenos de deformación de estructuras o comportamientos de todas las variables de una caldera, etcétera; Redes gráficas, como las redes CPM-PERT, Project, Harvard y otras, que se utilizan para la planificación, ejecución y control de proyectos; Matemáticos o Simbólicos, los cuales se describen generalmente por medio de sistemas de m ecuaciones con n incógnitas o en forma matricial: A*x = b, donde A es un matriz, y, x y b son vectores de los espacios vectoriales Rm y Rn, respectivamente.

Es habitual que la función llamada función objetivo y que es la que se desea optimizar, se escriba en forma separada como f(x) = z. Existen otras clasificaciones pero consideramos que para los fines de este artículo es suficientemente claro si nos referimos sólo a estos cuatro. Por otro lado, se dice que los modelos son Determinísticos, como los de Programación Lineal y Transporte; y, Probabilísticos, como las Cadenas de Markov, los de Teoría de Juegos, Teoría de Decisiones, las líneas de Espera y otros.

3. Deducción de una o varias soluciones. Cuando el modelo ha sido bien escogido o construido, se espera que la solución del problema real sea teórico. Algunas veces no es posible obtener soluciones exactas para el problema original, entonces aceptaremos soluciones aproximadas o bien usamos soluciones alternas en la construcción del modelo. Es posible y no es nada raro que podamos detectar varias soluciones alternas.

4. Pruebas del modelo y contraste con la realidad. Comparaciones de soluciones con las de modelos secundarios.

Usando información histórica, ésta se mete al modelo y se observa

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