HISTORIA Y TECNICAS DE LA INVESTIGACION DE OPERACIONES
Los cambios revolucionarios
originaron gran aumento en la división de trabajo y la separación de las
responsabilidades administrativas en las organizaciones. Sin embargo esta
revolución creo nuevos problemas que ocurren hasta la fecha en muchas empresas.
Uno de estos problemas es la tendencia de muchos de los componentes a
convertirse en imperios relativamente autónomos, con sus propias metas y
sistemas de valores. Este tipo de problemas, y la necesidad de encontrar la
mejor forma de resolverlos, proporcionaron el surgimiento de la Investigación
de Operaciones.
La Investigación de Operaciones
aspira determinar la mejor solución (optima) para un problema de decisión con
la restricción de recursos limitados.
En la Investigación de Operaciones
utilizaremos herramientas que nos permiten tomar una decisión a la hora de
resolver un problema tal es el caso de los modelos e Investigación de
Operaciones que se emplean según sea la necesidad.
Para llevar a cabo el estudio de
Investigación de Operaciones es necesario cumplir con una serie de etapas o
fases. Las principales etapas o fases de las que hablamos son las siguientes:
·
Definición del problema.
·
Construcción del modelo.
·
Solución del modelo.
·
Validación del modelo.
·
Implantación de los resultados
finales.
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) lograron 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.
·
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.
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.
·
La Investigación de Operaciones en la
Ingeniería de Sistemas se emplea principalmente en los aspectos de coordinación
de operaciones y actividades de la organización o sistema que se analice,
mediante el empleo de modelos que describan las interacciones entre los
componentes del sistema y de éste con este con su medio ambiente
·
En la Investigación de Operaciones la
parte de “Investigación” se refiere a que aquí se usa un enfoque similar a la
manera en la que se lleva a cabo la investigación en los campos científicos
establecidos. La parte de “Operaciones” es porque en ella se resuelven
problemas que se refieren a la conducción de operaciones dentro de una
organización.
·
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 optima), 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.
·
Un modelo de decisión debe
considerarse como un vehículo para resumir un problema de decisión en forma tal
que haga posible la identificación y evaluación sistemática de todas las
alternativas de decisión del problema. Después se llega a una decisión seleccionando
la alternativa que se juzgue sea la mejor entre todas las opciones disponibles.
·
Un modelo es una abstracción
selectiva de la realidad.
·
El modelo se define como una función
objetivo y restricciones que se expresan en términos de las variables (alternativas)
de decisión del problema.
·
Una solución a un modelo, no
obstante, de ser exacta, no será útil a menos que el modelo mismo ofrezca una
representación adecuada de la situación de decisión verdadera.
·
El modelo de decisión debe contener
tres elementos:
·
Alternativas de decisión, de las
cuales se hace una selección.
·
Restricciones, para excluir
alternativas infactibles.
·
Criterios para evaluar y clasificar
alternativas factibles.
·
(a) Modelo
Matemático: Se emplea cuando la función objetivo y las
restricciones del modelo se pueden expresar en forma cuantitativa o matemática
como funciones de las variables de decisión.
(b) Modelo de Simulación: Los modelos de simulación difieren de los matemáticos en que las
relación entre la entrada y la salida no se indican en forma explícita. En
cambio, un modelo de simulación divide el sistema representado en módulos
básicos o elementales que después se enlazan entre si vía relaciones lógicas
bien definidas. Por lo tanto, las operaciones de cálculos pasaran de un módulo
a otro hasta que se obtenga un resultado de salida.
Los modelos de simulación cuando se
comparan con modelos matemáticos; ofrecen mayor flexibilidad al representar
sistemas complejos, pero esta flexibilidad no esta libre de inconvenientes. La
elaboración de este modelo suele ser costoso en tiempo y recursos. Por otra
parte, los modelos matemáticos óptimos suelen poder manejarse en términos de cálculos.
·
Modelos de Investigación de Operaciones
de la ciencia de la administración: Los
científicos de la administración trabajan con modelos cuantitativos de
decisiones.
·
Modelos Formales: Se usan para resolver problemas cuantitativos de
decisión en el mundo real. Algunos modelos en la ciencia de la administración
son llamados modelos deterministicos. Esto
significa que todos los datos relevantes (es decir, los datos que los modelos
utilizarán o evaluarán) se dan por conocidos. En los modelos probabilísticos (o
estocásticos), alguno de los datos importantes se consideran inciertos, aunque
debe especificarse la probabilidad de tales datos.
En la siguiente tabla se muestran los
modelos de decisión según su clase de incertidumbre y su uso en las corporaciones.
(D, determinista; P, probabilista; A, alto; B, bajo)
Tipo de
Modelo
|
Clase de
Incertidumbre
|
Frecuencia
de uso en corporaciones
|
Programación
Lineal
|
D
|
A
|
Redes
(Incluye PERT/CPM)
|
D,P
|
A
|
Inventarios,
producción y programación
|
D,P
|
A
|
Econometría,
pronóstico y simulación
|
D,P
|
A
|
Programación
Entera
|
D
|
B
|
Programación
Dinámica
|
D,P
|
B
|
Programación
Estocástica
|
P
|
B
|
Programación
No Lineal
|
D
|
B
|
Teoría
de Juegos
|
P
|
B
|
Control
Optimo
|
D,P
|
B
|
Líneas
de Espera
|
P
|
B
|
Ecuaciones
Diferenciales
|
D
|
B
|
·
Modelo de Hoja de Cálculo Electrónica: La hoja de cálculo electrónica facilita hacer y
contestar preguntas de “que si” en un problema real. Hasta ese grado la hoja de
cálculo electrónica tiene una representación selectiva del problema y desde
este punto de vista la hoja de cálculo electrónica es un modelo.
En realidad es una herramienta mas
que un procedimiento de solución.
Las etapas de un estudio de
Investigación de Operaciones son las siguientes:
·
Definición del problema de interés y
recolección de los datos relevantes.
·
Formulación de un modelo matemático
que represente el problema.
·
Desarrollo de un procedimiento basado
en computadora para derivar una solución al problema a partir del modelo.
·
Prueba del modelo y mejoramiento
según sea necesario.
·
Preparación para la aplicación del
modelo prescrito por la administración.
·
Puesta en marcha.
La primera actividad que se debe
realizar es el estudio del sistema relevante y el desarrollo de un resumen bien
definido del problema que se va a analizar. Esto incluye determinar los
objetivos apropiados, las restricciones sobre lo que se puede hacer, las
interrelaciones del área bajo estudio con otras áreas de la organización, los
diferentes cursos de acción posibles, los límites de tiempo para tomar una
decisión, etc. Este proceso de definir el problema es crucial ya que afectará
en forma significativa la relevancia de las conclusiones del estudio.
Determinar los objetivos apropiados
viene a ser un aspecto muy importante en la formulación del problema. Para
hacerlo, es necesario primero identificar a la persona o personas de la
administración que de hecho tomarán las decisiones concernientes al sistema bajo
estudio, y después escudriñar los pensamientos de estos individuos respecto a
los objetivos pertinentes. (Incluir al tomador de decisiones desde el principio
es esencial para obtener su apoyo al realizar el estudio.)
Es común que los equipos de Investigación
de Operaciones pasen mucho tiempo recolectando los datos relevantes sobre el
problema. Se necesitan muchos datos como para lograr un entendimiento exacto
del problema como para proporcionar el insumo adecuado para el modelo
matemático que se formulará en la siguiente etapa del estudio.
Tomará un tiempo considerable al
equipo de Investigación de Operaciones recabar la ayuda de otros de otros
individuos clave de la organización para recolectar todos los datos
importantes. Muchas veces, el equipo de Investigación de Operaciones pasará
mucho tiempo intentando mejorar la precisión de los datos y al final tendrá que
trabajar con lo que pudo obtener.
Aplicación: El Departamento de Salud de New Haven, Connecticut utilizó un equipo de
Investigación de Operaciones para diseñar un programa efectivo de intercambio
de agujas para combatir el contagio del virus que causa el SIDA (HIV), y tuvo
éxito en la reducción del 33% de la tasa de infección entre los clientes del
programa. La parte central de este estudio fue un innovador programa de
recolección de datos para obtener los insumos necesarios para los modelos
matemáticos de transmisión del SIDA. Este programa barco un rastreo completo de
cada aguja (y cada jeringa), con la identificación, localización y fecha de
cada persona que recibía una aguja y cada persona que la regresaba durante un
intercambio, junto con la prueba de si la condición de la aguja era HIV -
positivo o HIV - negativo.
Una vez definido el problema del
tomador de decisiones, la siguiente etapa consiste en reformularlo de manera
conveniente para su análisis. La forma convencional en que la investigación de
operaciones realiza esto es construyendo un modelo matemático que represente la
esencia del problema. El modelo matemático puede expresarse entonces como el
problema de elegir los valores de las variables de decisión de manera que se
maximice la función objetivo, sujeta a las restricciones dadas. Un modelo de
este tipo, y algunas variaciones menores sobre él, tipifican los modelos
analizados en investigación de operaciones.
Un paso crucial en la formulación de
un modelo de Investigación de Operaciones es la construcción de la función
objetivo. Esto requiere desarrollar una medida cuantitativa de la efectividad
relativa a cada objetivo del tomador de decisiones identificado cuando se
estaba definiendo el problema. Si en el estudio se contemplan más de un
objetivo, es necesario transformar y combinar las medidas respectivas en una
medida compuesta de efectividad llamada medida global de
efectividad. A veces esta medida
compuesta puede ser algo tangible (por ejemplo, ganancias) y corresponder a una
meta mas alta de la organización, o puede ser abstracta (como “utilidad”). En
este último caso la tarea para desarrollar esta medida puede ser compleja y
requerir una comparación cuidadosa de los objetivos y su importancia relativa.
Aplicación: La Oficina responsable del control del agua y los servicios públicos del
Gobierno de Holanda, el Rijkswaterstatt, concesionó un importante estudio de
Investigación de Operaciones para guiarlo en el desarrollo de una importante
política de administración del agua. La nueva política ahorro cientos de
millones de dólares en gastos de inversión y redujo el daño agrícola en
alrededor de 15 millones de dólares anuales, al mismo tiempo que disminuyo la
contaminación térmica y debida a las algas. En lugar de formular un modelo
matemático, este estudio de Investigación de Operaciones desarrolló un sistema
integrado y comprensible de ¡50 modelos! Mas aún, para alguno de los modelos,
se desarrollan versiones sencillas y complejas. La versión sencilla se usó para
adquirir una visión básica incluyendo el análisis de trueques. La versión
compleja se usó después en las corridas finales del análisis o cuando se
deseaba mayor exactitud o más detalles en los resultados. El estudio completo
de Investigación de Operaciones involucró directamente a mas de 125 personas -
año de esfuerzo (mas de un tercio de ellas en la recolección de datos), creó
varias docenas de programas de computación y estructuró una enorme cantidad de
datos.
Una vez formulado el modelo
matemático para el problema bajo estudio, la siguiente etapa para un estudio de
Investigación de Operaciones consiste en desarrollar un procedimiento (por lo
general basado en computadora) para derivar una solución al problema a partir
de este modelo. Esta es una etapa relativamente sencilla, en la que se aplican
uno de los algoritmos de investigación de operaciones en una computadora.
Un tema común en Investigación de
Operaciones es la búsqueda de una solución óptima, es decir, la mejor. Se han
desarrollado muchos procedimientos para encontrarla en cierto tipo de
problemas, pero es necesario reconocer que estas soluciones son óptimas sólo
respecto al modelo que se está utilizando.
La meta de un estudio de
Investigación de Operaciones debe ser llevada a cabo el estudio de manera
óptima, independientemente de si implica o no encontrar una solución óptima
para el modelo. Al reconocer este concepto, los equipos de Investigación de Operaciones
en ocasiones utilizan sólo procedimientos heurísticos (es decir, procedimientos
de diseño intuitivo que no garantizan una solución óptima) para encontrar una
buena solución subóptima. Esto ocurre con mas frecuencia en los casos en que el
tiempo o el costo que se requiere para encontrar una solución óptima para un
modelo adecuado del problema son muy grandes.
Si la solución se implanta sobre la
marcha, cualquier cambio en el valor de un parámetro sensible advierte de
inmediato la necesidad de cambiar la solución.
El análisis posóptimo también incluye
la obtención de un conjunto de soluciones que comprende una serie de
aproximaciones, cada vez mejores, al curso de acción ideal. Así, las
debilidades aparentes de la solución inicial se usan para sugerir mejoras al
modelo, a sus datos de entrada y quizá al procedimiento de solución. Se obtiene
entonces una nueva solución, y el ciclo se repite. Este proceso sigue hasta que
las mejoras a soluciones sucesivas sean demasiado pequeñas para justificar su
solución.
Aplicación: Considere el nuevo estudio de Investigación de Operaciones para el
Rijkswaterstatt sobre la política de administración de agua en Holanda, que se
introdujo en el concepto anterior. Este estudio no concluyó con la
recomendación de una sola solución. Mas bien, se identificaron, analizaron y
compararon varias alternativas atractivas. La elección final se dejo al proceso
político de gobierno de Holanda que culmino con la aprobación del Parlamento.
El análisis de sensibilidad jugó un papel importante en este estudio. Por
ejemplo, ciertos parámetros de los modelos representaron estándares ecológicos.
El análisis de sensibilidad incluyó la evaluación del impacto en los problemas
de agua si los valores de estos parámetros se cambiaran de los estándares
ecológicos a otros valores razonables. Se usó también para evaluar el impacto
de cambios en las suposiciones de los modelos, por ejemplo, la suposición sobre
el efecto de tratados internacionales futuros sobre la contaminación que
pudiera llegar. También se analizaron varios escenarios (como años secos o
húmedos extremosos), asignando las probabilidades adecuadas.
Prueba del modelo.
El desarrollo de un modelo matemático
grande es análogo en algunos aspectos al desarrollo de un programa de
computadora grande. Cuando se completa la primera versión, es inevitable que
contenga muchas fallas. El programa debe probarse de manera exhaustiva para
tratar de encontrar y corregir tantos problemas como sea posible.
Este proceso de prueba y mejoramiento
de un modelo para incrementar su validez se conoce como validación del modelo.
Un enfoque mas sistemático para la
prueba del modelo es emplear una prueba retrospectiva. Cuando es apacible, esta
prueba utiliza datos históricos y reconstruye el pasado para determinar si el modelo
y la solución resultante hubieran tenido un buen desempeño, de haberse usado.
Al emplear alternativas de solución y estimar sus desempeños históricos
hipotéticos, se pueden reunir evidencias en cuanto a lo bien que el modelo
predice los efectos relativos de los diferentes cursos de acción.
Aplicación: En un estudio de Investigación de Operaciones para IBM se realizo con el
fin de integrar su red nacional de inventarios de refacciones para mejorar el
servicio a los clientes, al mismo tiempo que reducir el valor de los
inventarios de IBM en más de 250 millones de dólares y ahorrar otros 20
millones de dólares anuales a través del mejoramiento de la eficiencia
operacional. Un aspecto en particular interesante de la etapa de validación del
modelo en este estudio fue la manera en que se incorporaron el proceso de
prueba los usuarios futuros del sistema de inventarios. Debido a que estos
usuarios futuros (los administradores de IBM en las áreas funcionales
responsables de la implantación del sistema de inventarios) dudaban del sistema
que se estaba desarrollando, se asignaron representantes a un equipo de
usuarios que tendría la función de asesorar al equipo de Investigación de
Operaciones. Una vez desarrollada la versión preliminar del nuevo sistema
(basada en el sistema de inventarios de multiniveles) se lleva a cabo una
prueba preliminar de implantación. La extensa retroalimentación por parte del
equipo de usuarios llevo a mejoras importantes en el sistema propuesto.
El siguiente paso es instalar un
sistema bien documentado para aplicar el modelo según lo establecido por la
administración.
Este sistema casi siempre está
diseñado para computadora. De hecho, con frecuencia se necesita un número
considerable de programas integrados. La base de datos y los sistemas de
información administrativos pueden proporcionar entrada actualizada para el
modelo cada vez que se use, en cuyo caso se necesitan programas de interfaz (de
interacción con el usuario). Después de aplicar un procedimiento de solución
(otro programa) al modelo, puede ser que los programas adicionales maneje la
implantación de los resultados de manera automática. En otros casos se instala
un sistema interactivo de computadora llamado sistema de soporte de decisiones,
para ayudar a la gerencia a usar datos y modelos para apoyar (no para
sustituir) su toma de decisiones cuando lo necesiten. Otro programa puede
generar informes gerenciales (en el lenguaje administrativo) que interpretan la
salida del modelo y sus implicaciones en la práctica.
Aplicación: Un sistema de computo grande para aplicar un modelo a las operaciones de
control de una red nacional. Este sistema, llamado SYSNET, fue desarrollado
como resultado de un estudio de Investigación de Operaciones realizado para la
Yellow Freight System, Inc. Esta compañía maneja anualmente mas 15 millones de
envíos de mensajería a través de una red de 630 terminales en todo estados
Unidos. SYSNET se usa tanto para optimizar tanto para optimizar las rutas de
los envíos como el diseño de la red. Debido al que sistema requiere mucha
información sobre los flujos y pronósticos de carga, los costos de transporte y
manejo, etc.; una parte importante del estudio de Investigación de Operaciones está
dedicada a la integración de SYSNET al sistema de información administrativo de
la corporación. Esta integración permitió la integración periódica de la
entrada al modelo. La implantación de SYSNET dio como resultado el ahorro anual
de alrededor de 17.3 millones de dólares además de un mejor servicio a los
clientes.
Implantación.
Una vez desarrollado un sistema para
aplicar un modelo, la última etapa de un estudio de Investigación de
Operaciones es implementarlo siguiendo lo establecido por la administración.
La etapa de implantación incluye
varios pasos. Primero, el equipo de Investigación de Operaciones da una
cuidadosa explicación a la gerencia operativa sobre el nuevo sistema que se va
a adoptar y su relación con la realidad operativa. Enseguida, estos dos grupos
comparten la responsabilidad de desarrollar los procedimientos requeridos para
poner este sistema en operación. La gerencia operativa se encarga después de
dar una capacitación detallada al personal que participa, y se inicia entonces
el nuevo curso de acción. Si tiene éxito, el nuevo sistema se podrá emplear
durante algunos años. Con esto en mente, el equipo de Investigación de
Operaciones supervisa la experiencia inicial con la acción tomada para
identificar cualquier modificación que tenga que hacerse en el futuro.
Aplicación: Este ultimo punto sobre la documentación de un estudio Investigación de
Operaciones se ilustra con el caso de la política nacional de administración
del agua de Rijkswaterstatt en Holanda. La administración deseaba documentación
mas extensa que lo normal, tanto para apoyar la nueva política como para
utilizarla en la capacitación de nuevos analistas o al realizar nuevos
estudios. Completar esta documentación requirió varios años y ¡quedo contenida
en 4000 páginas a espacio sencillo encuadernadas en 21 volúmenes!
Aplicaciones de la Investigación de
Operaciones
Áreas funcionales
Una muestra de los problemas que la IO ha estudiado y resuelto con
éxito en negocios e industria se tiene a continuación:
Personal
La automatización y la disminución de costos, reclutamiento de
personal, clasificación y asignación a tareas de mejor actuación e incentivos a
la producción.
Mercado y distribución
El desarrollo e introducción de producto, envasado, predicción de
la demanda y actividad competidora, localización de bodegas y centros
distribuidores.
Compras y materiales
Las cantidades y fuentes de suministro, costos fijos y variables,
sustitución de materiales, reemplazo de equipo, comprar o rentar.
Manufactura
La planeación y control de la producción, mezclas óptimas de
manufactura, ubicación y tamaño de planta, el tráfico de materiales y el control
de calidad.
Finanzas y contabilidad
Los análisis de flujo de efectivo, capital requerido de largo
plazo, inversiones alternas, muestreo para la seguridad en auditorías y
reclamaciones.
Planeación
Con los métodos Pert para el control de avance de cualquier
proyecto con múltiples actividades, tanto simultáneas como las que deben
esperar para ejecutarse.
La lista de áreas funcionales de la organización que son de
posible aplicación de la IO, es ilustrativa del potencial que tiene para
resolver el problema de la empresa.
TECNICAS DE LA INVESTIGACION DE OPERACIONES
1. Teoría de juegos: Propone una formulación matemática para el análisis de conflictos, de intereses o de personas. Sólo se puede aplicar al tipo de conflictos -llamados juegos-que implican la disputa entre dos o más participantes y en los que cada agente dispone de diversas opciones de actuación según las limitaciones de las reglas del juego. El número de estrategias es, por tanto, finito. Definidas las estrategias de cada jugador, se pueden estimar los resultados probables de las interacciones.
Cuando los participantes hayan escogido sus respectivos cursos
de acción, el resultado del juego acusará las pérdidas o ganancias. Esta teoría
es aplicable al análisis de la competencia en mercados competitivos, en la
disputa de clientes cuando hay una fuerte competencia, en la disputa de
materias primas, etc.
2. Teoría de colas: Ayuda a optimizar una distribución en
condiciones de aglomeración y espera, como emergencias hospitalarias, horas
punta en telefonía, reservas de servicios, controles de aeropuerto, transporte
en grandes ciudades o colas del supermercado, etc.
3. Teoría de los grafos: Se
deriva de las técnicas de planeación y programación por redes, muy utilizadas
en actividades de construcción. Intenta representar una relación directa entre
los factores de tiempo y costo indicando el llamado “óptimo económico” de un
proyecto, de manera que se consiga el mejor aprovechamiento posible de los
recursos disponibles en un plazo óptimo. Esta teoría busca la ejecución de los
proyectos en un plazo más corto y a menor coste, así como la distribución
óptima de los recursos disponibles o su redistribución en caso de
modificaciones.
4. Programación lineal: Se preocupa por alcanzar una posición
óptima con relación a un objetivo determinado (aumentar beneficios, disminuir
costes), etc. Para ello, las variables deben ser cuantificables y a la vez
debe existir relación lineal entre ellas. Es aplicable a situaciones
complejas que presenten innumerables variables como, por ejemplo, el
estudio del mejor y más económico trayecto para una flota de reparto en un área
determinada.
5. Probabilidad y análisis estadístico: Método utilizado en situaciones donde la
información resulta difícil de obtener, como puede ser el control de calidad en
producción, pues intenta sacar el máximo provecho a los datos disponibles. El
análisis estadístico se usa en el control del proceso y de la calidad.
6. Programación dinámica: Se aplica a problemas que presentan
varias fases interrelacionadas, en donde se debe adoptar una decisión adecuada
para cada una sin perder de vista el objetivo último. Muy útil cuando surgen
dudas sobre si comprar, vender o mantener máquinas y equipos, por ejemplo.
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES PROCESO DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS
Investigacion De Operaciones Proceso De Solucion De Problemas De Programacion Lineal from Instituto Tecnologico De Pachuca
Metodología de la Investigación de Operaciones.
El proceso de la Investigación de Operaciones comprende las siguientes fases:
- Formulación y definición del problema.
- Construcción del modelo.
- Solución del modelo.
- Validación del modelo.
- Implementación de resultados.
Demos una explicación de cada una de las fases:
- Formulación y definición del problema. En esta fase del proceso se necesita: una 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.
- Construcción del modelo. En esta fase, 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.
- 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.
- 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.
- Implementación de resultados. Una vez que hayamos obtenido la solución o soluciones del modelo, el siguiente y último paso del proceso es interpretar esos resultados y dar conclusiones y cursos de acción para la optimización del sistema. Si el modelo utilizado puede servir a otro problema, es necesario revisar, documentar y actualizar el modelo para sus nuevas aplicaciones.
Estructura de los modelos empleados en la Investigación de Operaciones.
El enfoque de la Investigación de Operaciones es el modelaje. Un modelo es una herramienta que nos sirve para lograr una visión bien estructurada de la realidad. Así, el propósito del modelo es proporcionar un medio para analizar el comportamiento de las componentes de un sistema con el fin de optimizar su desempeño. La ventaja que tiene el sacar un modelo que represente una situación real, es que nos permite analizar tal situación sin interferir en la operación que se realiza, ya que el modelo es como si fuera "un espejo" de lo que ocurre.
Para aumentar la abstracción del mundo real, los modelos se clasifican como 1) icónicos, 2) análogos, 3) simbólicos.
Los modelos icónicos son la representación física, a escala reducida o aumentada de un sistema real.
Los modelos análogos esencialmente requieren la sustitución de una propiedad por otra con el fin de permitir la manipulación del modelo. Después de resolver el problema, la solución se reinterpreta de acuerdo al sistema original.
Los modelos más importantes para la investigación de operaciones, son los modelos simbólicos o matemáticos, que emplean un conjunto de símbolos y funciones para representar las variables de decisión y sus relaciones para describir el comportamiento del sistema. El uso de las matemáticas para representar el modelo, el cual es una representación aproximada de la realidad, nos permite aprovechar las computadoras de alta velocidad y técnicas de solución con matemáticas avanzadas.
Un modelo matemático comprende principalmente tres conjuntos básicos de elementos. Estos son: 1) variables y parámetros de decisión, 2) restricciones y 3) función objetivo.
- Variables y parámetros de decisión. Las variables de decisión son las incógnitas (o decisiones) que deben determinarse resolviendo el modelo. Los parámetros son los valores conocidos que relacionan las variables de decisión con las restricciones y función objetivo. Los parámetros del modelo pueden ser determinísticos o probabilísticos.
- Restricciones. Para tener en cuenta las limitaciones tecnológicas, económicas y otras del sistema, el modelo debe incluir restricciones (implícitas o explícitas) que restrinjan las variables de decisión a un rango de valores factibles.
- Función objetivo. La función objetivo define la medida de efectividad del sistema como una función matemática de las variables de decisión.
La solución óptima será aquella que produzca el mejor valor de la función objetivo, sujeta a las restricciones.
1- R//la Investigación de Operaciones, tuvo un papel importante en la segunda guerra mundial, que duro dentro de los años 1939 al 1945; los países aliados se unieron y les pidieron a los científicos utilizar sus conocimientos a través del método científico, en función de ganar la guerra, utilizando con menor “recurso posible a las distintas maniobras militares y a las actividades que componían cada operación de la manera más eficaz”
ResponderEliminar2-R// 1. En Producción
2. Áreas de Mercadeo.
Economía.
Computación
Compras.
Manufactura.
Contabilidad.
En resumen, esta disciplina se aplica a la problemática relacionada con la conducción y la coordinación de actividades en una organización