CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

3. PROCESO DE TOMA DE DECISIONES PARA EL CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

La Teoría de la toma de decisiones proporciona un marco de referencia para el análisis de una amplia variedad de problemas administrativos. El marco de referencia establece:

Un sistema de clasificación de los problemas de decisión, basado en la cantidad de información que está disponible respecto al problema

Un criterio de decisión, o sea una medida de la “ bondad” de una decisión para cada tipo de problema

En la administración existen ciertos tipos de problemas en los que no es posible obtener muestras (información objetiva), para estimar ciertas características de la población. Es necesario recurrir a la información de un persona (información subjetiva). En otros términos, la teoría de decisiones trata de las decisiones contra la naturaleza, esto se refiere a una situación en la que el resultado (rendimiento) de una decisión, depende de la acción de otro jugador (naturaleza). Por ejemplo, si la decisión es llevar paraguas o no, el rendimiento (mojarse o no) depende de la acción que realice la naturaleza.

3.1. DEFINICIÓN O GENERALIDADES:

La toma de decisiones se define como el análisis lógico y cuantitativo de todos los factores que afectan los resultados de una decisión en un mundo incierto.

El análisis y toma de decisiones sobre problemas en la producción, es el caso donde algo o toda la información relevante no se conoce con certeza en el momento en que la decisión debe tomarse.

El análisis de decisiones es la técnica utilizada para ayudar a los administradores a escoger la "mejor" secuencia de decisiones en este tipo de problemas

Se resuelven según:

Información Perfecta: La toma de decisiones se la realiza en condiciones de certeza. Se conocen los datos (disponibilidad completa); Es decir es aquella en la que se sabe cuál es el estado de la naturaleza en el que se desarrolla.

Información Imperfecta o Parcial: Cuando no se conoce la información, o no se tiene datos reales y seguros son de dos tipos:

Decisiones con riesgo: Existe una disponibilidad intermedia de datos, los datos se representan a través de las funciones de probabilidad.

Decisiones con incertidumbre: No se dispone de datos

a. No se conoce los datos y no se puede determinar una función de probabilidad

b. Si el decisor además tiene un oponente inteligente se formularán teoría de juegos

OBSERVACIONES:

El propósito de la teoría de decisiones es incrementar la probabilidad de obtener buenos resultados en un mundo de incertidumbre.

El "Decisor", es el individuo o conjunto de individuos, que tienen la responsabilidad de comprometer o asignar recursos de una organización de una organización.

La calidad de la decisión dependerá de si esta es o no consistente con las alternativas, información y preferencias del decisor.

DECISIONES CON RIESGO.

La teoría de decisiones proporciona alternativas de enfoques, para los problemas que carecen de certeza total. Uno de dichos tratamientos se llama “Decisiones bajo Riesgo”.

Cuando Hablamos de “decisiones de riesgo” nos referimos a la clase de problemas de decisiones para los cuales hay más de un estado de la naturaleza y para los que tomamos la suposición de que el que toma la decisión puede estimar la probabilidad con la que ocurrirá cada estado de la naturaleza.

Esto se da cuando las decisiones a futuro no dependen de lo que se tiene ahora: se las conoce cono evaluación de alternativas de una sola etapa, dentro de las cuales existen varios criterios:

CRITERIOS:

Valor esperado

Valor esperado y varianza combinados

Nivel de aceptación conocido

Ocurrencia más probable de un estado futuro

OTROS CRITERIOS:

Existe Evaluación de Alternativas de múltiples etapas, como son los árboles de decisiones

DECISIONES CON INCERTIDUMBRE.

Los criterios se diferencian por el grado de "conservador", que asuma el decisor, este es, según asuma una posición entre optimista y pesimista, existen varios criterios.

3.2. CRITERIO DE VALOR ESPERADO

Si se busca maximizar el beneficio esperado o minimizar el costo esperado. Se supone que le procedimiento de decisión se repite un número suficientemente grande de veces. La esperanza implica que la misma decisión debería repetirse un número suficientemente grande de veces antes de obtener el valor neto calculado por la formula de esperanza.

Si X es ganancia: Seleccionar la alternativa de valor máximo

Si X es pérdida: Seleccionar la alternativa de valor mínimo

EJEMPLO:

Dada la información de unidades vendidas y sus respectivas probabilidades:

Elaborar la tabla de ganancias condicionales, considerando que las unidades no vendidas se descartan y se consideran como egresos o pérdida.

Elaborar la tabla de ganancias esperadas. ¿Qué nivel de inventario recomendaría?

INFORMACIÓN

UNIDADES

VENDIDAS PROBABILIDAD

VENTA

25 0.15

26 0.30

27 0.40

28 0.15

El costo unitario de producción es de $ 5,00 dólares

El precio de venta es de $ 10 dólares

SOLUCIÓN:

Tabla de Ganancias Condicionales:

Cálculos matemáticos para armar la 1 tabla de ganancias:

Oferta

Demand. Cálculos matemáticos

Unidades producidas Suma

(( )) Diferen Total

25 – 25

25 – 26

25 – 27

25 - 28 ((25(10)-25(5)) -------

( ( 25(10)- 25(5) ) – 1(5)

( ( 25(10)- 25(5) ) – 2(5)

( ( 25(10)- 25(5) ) – 3(5) 125

125

125

125

5

10

15 125 nivel de venta

120 perdida

Perdida

110 perdida

26 – 25*

26 – 26

26 – 27

26 – 28 ((25(10)-25(5))

( ( 26(10)- 26 (5) )

( ( 26(10)- 26(5) ) – 1(5)

( ( 26(10)- 26(5) ) – 2(5) 125

130

130

130

5

10 se vende lo ofertado

nivel de venta

125 perdida

120 perdida

27 – 27

27 – 28 ( ( 27(10)- 27(5) )

( ( 27(10)- 27(5) ) – 1(5) 135

135

5 135 nivel de venta

Perdida

28 – 28 ( ( 28(10)- 28(5) ) 140 140 nivel de venta

La tabla de ganancias condicionadas nos representa los niveles óptimos de venta cuando se produce una unidad más o lo que

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