Metodos Cuantitativos

1.- Orígenes de la Investigación de Operaciones

El inicio de la Investigación de Operaciones se remonta a la época de la Segunda Guerra Mundial en donde surgió la necesidad urgente de asignar recursos escasos a las diferentes operaciones militares y a las actividades dentro de cada operación, en la forma mas efectiva, es por esto, que las administraciones militares americana e inglesa hicieron un llamado a un gran número de científicos para que aplicaran el método científico a los problemas estratégicos y tácticos, a dichos científicos se les pidió que hicieran investigaciones sobre las operaciones militares. Todo el esfuerzo de este equipo de científicos (que fueron el primer equipo de Investigación de Operaciones) logró el triunfo de muchas batallas.

Luego de terminar la guerra, el éxito de la Investigación de Operaciones en las actividades bélicas generó un gran interés en sus aplicaciones fuera del campo militar.

Desde la década de 1950, se había introducido el uso de la Investigación de Operaciones en la industria, los negocios y el gobierno, desde entonces, esta disciplina se ha desarrollado con rapidez.

Un factor importante de la implantación de la Investigación de Operaciones en este periodo es el mejoramiento de las técnicas disponibles en esta área. Muchos de los científicos que participaron en la guerra, se encontraron a buscar resultados sustanciales en este campo; un ejemplo sobresaliente es el método Simplex para resolución de problemas de Programación Lineal, desarrollado en 1947 por George Dantzing. Muchas de las herramientas utilizadas en la Investigación de Operaciones como la Programación Lineal, la Programación Dinámica, Líneas de Espera y Teoría de Inventarios fueron desarrollados al final de los años 50.

Un segundo factor importante para el desarrollo de este campo fue el advenimiento de la revolución de las computadoras. Para manejar los complejos problemas relacionados con esta disciplina, generalmente se requiere un gran número de cálculos que llevarlos a cabo a mano es casi imposible. Por lo tanto el desarrollo de la computadora digital, fue una gran ayuda para la Investigación de Operaciones.

En la década de los 80 con la invención de computadoras personales cada vez más rápidas y acompañadas de buenos paquetes de Software para resolver problemas de Investigación de Operaciones esto puso la técnica al alcance de muchas personas. Hoy en día se usa toda una gama de computadoras, desde las computadoras de grandes escalas como las computadoras personales para la Investigación de Operaciones.

Definición de Investigación de Operaciones

La I.O. comprende un conjunto de procedimientos científicos (determinısticos y estocasticos) que persiguen determinar el mejor curso de acción que conduzca a una decisión óptima. Así, la investigación de operaciones propone modelos cuyo objetivo es optimizar un proceso, bajo la restricción de recursos limitados.

La Investigación de Operaciones aspira a determinar el mejor curso de acción, o curso óptimo, de un problema de decisión con la restricción de recursos limitados.

Como técnica para la resolución de problemas, investigación de operaciones debe visualizarse como una ciencia y como un arte. Otro concepto dice que como ciencia radica en ofrecer técnicas y algoritmos matemáticos para resolver problemas de decisión adecuada. Como Arte debido al éxito que se alcanza en todas las fases anteriores y posteriores a la solución de un modelo matemático, depende de la forma apreciable de la creatividad y la habilidad personal de los analistas encargados de tomar las decisiones.

En un equipo de Investigación de Operaciones es importante la habilidad adecuada en los aspectos científicos y artísticos de Investigación de Operaciones. Si se destaca un aspecto y no el otro probablemente se impedirá la utilización efectiva de la Investigación de Operaciones en la práctica.

2.- Clasificación de modelos cuantitativos

El proceso del análisis cuantitativo.

La mayor parte de los problemas de un negocio u organización comienzan con el análisis y definición de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantificable.

1. Algunos problemas sin embargo no pueden cuantificarse por:

2. Técnicas inadecuadas de medición

3. Necesidad de muchas variables

4. Algunas relaciones son desconocidas o especiales

5. Algunas variables son desconocidas

6. Algunas relaciones son demasiado complejas

Cuando el científico de administración como el gerente en que el problema ha quedado definido en forma adecuada, el científico de administración comienza su labor de desarrollar un modelo que se pueda utilizar para representar el problema en términos matemáticos.

Desarrollo del Modelo

Los modelos son representaciones de objetos o situaciones reales.

Estas representaciones o modelos se pueden presentar de diversas maneras. Por ejemplo, un modelo a escala de un avión es una representación de un avión real.

Tipos de modelos:

1. Icónicos

2. Analógicos

3. Simbólicos

Modelos icónicos

Son la representación física de algunos objetos, ya sea en forma idealizada (bosquejos) o a escala distinta de la real. Ejem: fotografías, planos o mapas (2 dimensiones) y maquetas o prototipos (3 dimensiones) Investigación de Operaciones

Modelos Analógicos

Pueden representar situaciones dinámicas o cíclicas, son usuales para mostrar las características dinámicas y las propiedades del acontecimiento que se estudia. Ejem: curvas de demanda, curvas de distribución de frecuencia (en estadística) y diagramas de flujo, velocímetro. Son adecuados para representar relaciones cuantitativas entre propiedades de diversos objetos.

Modelos Matemáticos

Son modelos que representan un problema mediante un sistema de símbolos y de relaciones o expresiones matemáticas. El modelo matemático más común es una ecuación. Por ejem, se puede determinar la utilidad total por la venta de un producto multiplicando la utilidad por unidad por la cantidad vendida. Si x representa el número de unidades que se vendieron, y P la utilidad total, entonces (si tenemos una utilidad de $10 por unidad) el siguiente modelo matemático define la utilidad total que se obtiene al vender x unidades: P = 10x.

El propósito de cualquier modelo es que permite deducir conclusiones acerca de la situación real estudiando y analizando el modelo. En general, la experimentación con modelos requiere menos tiempo y es menos costosa que la experimentación con el objeto o situación reales. Los modelos

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