Introducción a la Investigación de Operaciones

Introducción a la Investigación de Operaciones

CAP 1: Introducción.

Debido al aumento progresivo de la especialización y la complejidad de las organizaciones, se hace cada vez más difícil asignar recursos disponibles a las diferentes actividades de manera eficaz. Es por esta razón que para solucionar este tipo de problemas sucedió el surgimiento de la investigación de operaciones (IO), el cual su inicio proviene de la actividad militar de la Segunda Guerra Mundial, la cual se transformó en la aplicación del método científico para administrar empresas en los 50´s, debido al progreso de técnicas (método simplex), y la revolución de los computadoras y computadoras personales.

Esta disciplina se aplica a la problemática relacionada con la conducción y la coordinación de actividades en una organización.

Es la aplicación del método científico ya que esta parte con la observación cuidadosa y la formulación del problema, lo cual incluye la recolección de los datos pertinentes. Luego es la construcción de un modelo, hipotesis, con el cual se intenta abstraer la esencia de el problema, la cual permitirá la formulación de conclusiones. Se llevarán a cabo los experimentos para probar la hipotesis y modificarla si es necesario, si no, se valida el modelo.

La IO tiene una función de multiperspectiva, ya que debe de englobar a una visión organizacional completa.

Otra característica es que la IO intenta encontrar una (no “la”) solución “optima”, o sea, la mejor. NO le interesa las soluciones subóptimas, porque estas no son globales. (aunque esta sea mejor ara algún que otro componente o actividad)

Cuando se decide emprender un estudio de IO completo de un problema nuevo, es necesario emplear el enfoque de equipo. Individuos con habilidades y aptitudes.

Una de las cosas más importantes de las IO es la aplicación de los algoritmos, que sirven para solucionar problemas con miles de variables.

CAP 2: Panorama del enfoque de modelado en IO.

Una manera de resumir las fases usuales —traslapadas— de un estudio de investigación de operaciones es la siguiente:

1. Definición del problema de interés y recolección de datos relevantes.

2. Formulación de un modelo matemático que represente el problema.

3. Desarrollo de un procedimiento basado en computadora para derivar una solución para el problema a partir del modelo.

4. Prueba del modelo y mejoramiento de acuerdo con las necesidades.

5. Preparación para la aplicación del modelo prescrito por la administración.

6. Implementación.

“¡Es difícil obtener una respuesta “correcta” a partir de un problema enfocado de manera “equivocada”!”

Un equipo de IO, por lo general, trabaja a nivel de asesoría, esto porque no se les dice que resuelvan e problema, sino que asesoren a la administración; o sea, analizan y entregan recomendaciones. La administración evalúa el estudio y sus recomendaciones, analiza una variedad de factores intangibles y toma una decisión final con base en su mejor juicio.

Un aspecto muy importante de la formulación del problema es la determinación de los objetivos apropiados. Identificar personas de la administración que tomarán decisiones y examinar el pensamiento de estos en relación con os objetivos.

Optimización>Suboptimización.

En organizaciones lucrativas, para no caer en un problema de suboptimización es utilizando la maximización de la ganancia a largo plazo, considerando el valor del dinero en el tiempo como objetivo único. Actividades que no se traducen de inmediato en ganancia, pero que deberían serlo con el tiempo.

Existen otras consideraciones que incluyen responsabilidades sociales muy distintas al objetivo de las ganancias. Los dueños, los empleados, los clientes, los proveedores y el estado.

Actualmente, un problema es la existencia de exceso de datos en las organizaciones, por esta razón, existe una técnica aplicada por la IO que se llama extracción de datos. Los métodos para aplicarla tratan de descubrir patrones interesantes dentro de las grandes fuentes de información que puedan conducir a una toma de decisiones útiles.

El modelo matemático de un problema industrial está conformado por el sistema de ecuaciones y expresiones matemáticas relacionadas que describen la esencia del problema. De esta forma, si deben tomarse n decisiones cuantificables relacionadas entre sí, se representan como variables de decisión (x1, x2, . . . , xn) para las que se deben determinar los valores respectivos. En consecuencia, la medida de desempeño adecuada (por ejemplo, la ganancia) se expresa como una función matemática de estas variables de decisión (por ejemplo, P = 3x1 + 2x2 + . . . 5xn). Esta función se llama función objetivo. También se expresan en términos matemáticos todas las limitaciones que se puedan imponer sobre los valores de las variables de decisión, casi siempre en forma de ecuaciones o desigualdades (como x1 + 3x1x2 + 2x2 < 10), o sea, restricciones. Los coeficientes se les llaman parámetros del modelo.

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