Investigacion De Operaciones

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

La investigación de operaciones es una rama de las matemáticas que consiste en el uso de modelos matemáticos estadística y algoritmo con objeto de realizar un proceso de toma de decisiones Frecuentemente trata del estudio de complejos sistemas reales, con la finalidad de mejorar (u optimizar) su funcionamiento. La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la maximización de los beneficios o la minimización de costos.

Perspectiva Histórica De Investigación De Operaciones

Las primeras investigaciones de operaciones fueron puestas en práctica a principios de la segunda guerra mundial, para desarrollar estrategias y tácticas de guerra. Para todo esto, los altos mandos militares americanos e ingleses hicieron un llamado a todos los científicos para que diseñaran este método, desarrollando primero el “radar”. En 1950 se introdujo a la industria, los negocios y el gobierno, un ejemplo sobresaliente es el método simplex para resolver problemas de programación lineal desarrollada en 1947 por George Dantzing. El auge mayor para darle la aplicación universal en casi todas las empresas del mundo fue con el inicio de las computadoras en 1980.

La aplicación de los métodos de investigación de operaciones, sirve a los profesionistas para tomar las decisiones más acertadas en el ámbito laboral. Las empresas deben contar con estos métodos, para resolver problemas de optimización de recursos en la entidad. La observación es base fundamental para identificar problemas, desarrollándola mediante la formulación del planteamiento del problema y de esta forma determinar las variables culminando con la aplicación de estos métodos de investigación de operaciones.

Características de la Investigación de Operaciones

• La Investigación de Operaciones usa el método científico para investigar el problema en cuestión. En particular, el proceso comienza por la observación cuidadosa y la formulación del problema incluyendo la recolección de datos pertinentes.

• La Investigación de Operaciones adopta un punto de vista organizacional. De esta manera intenta resolver los conflictos de interés entre los componentes de la organización de forma que el resultado sea el mejor para la organización completa.

• La Investigación de Operaciones intenta encontrar una mejor solución (llamada solución óptima), para el problema bajo consideración. En lugar de contentarse con mejorar el estado de las cosas, la meta es identificar el mejor curso de acción posible.

• En la Investigación de Operaciones es necesario emplear el enfoque de equipo. Este equipo debe incluir personal con antecedentes firmes en matemáticas, estadísticas y teoría de probabilidades, economía, administración de empresas ciencias de la computación, ingeniería, etc. El equipo también necesita tener la experiencia y las habilidades para permitir la consideración adecuada de todas las ramificaciones del problema.

• La Investigación de Operaciones ha desarrollado una serie de técnicas y modelos muy útiles a la Ingeniería de Sistemas. Entre ellos tenemos: la Programación No Lineal, Teoría de Colas, Programación Entera, Programación Dinámica, entre otras.

• La Investigación de Operaciones tiende a representar el problema cuantitativamente para poder analizarlo y evaluar un criterio común.

Etapas o fase de la Investigación de Operaciones

1. Formulación y definición del problema.

Descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay que tener en cuenta las alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir una solución adecuada.

2. Construcción del modelo.

El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea a partir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Es recomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico. El modelo puede ser matemático, de simulación o heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos que se requieran.

3. Solución del modelo.

Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. Debemos tener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son matemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real. Además, para la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver como se comporta el modelo a cambios en las especificaciones y parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.

4. Validación del modelo.

La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez del modelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce las situaciones pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el comportamiento futuro del sistema continúe replicando el comportamiento pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios posibles del sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.

5. Implementación de resultados.

Consiste en traducir los resultados del modelo validado en instrucciones para el usuario o los ejecutivos responsables que serán tomadores de decisiones.

Etapas de la Investigación de Operaciones

Las etapas de un estudio de Investigación de Operaciones son las siguientes:

• Formular el problema de interés y recolección de los datos relevantes.

• Formulación de un modelo matemático que represente el problema.

• Resolución del modelo matemático

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