Investigación de Operaciones
- Es la ciencia de la Administración
- Proporciona modelos, métodos y/o técnicas para la toma de decisiones
- Se busca la solución óptima para problemas simples o complejos
El problema mayor en Investigación de Operaciones es :
- Los factores intangibles
- La Investigación de Operaciones es un arte: La solución del modelo depende en gran medida de la
creatividad y la habilidad personal del analista encargado de tomar la decisión.
MODELOS DE DECISION
Todos los modelos son representaciones simplificadas e idealizadas de la realidad
Sistema Real-------- Sistema Real Supuesto Modelo
ELEMENTOS DE UN MODELO DE DECISION
Los 3 componentes básicos del proceso de toma de decisiones son :
1.- Variables u opciones de decisión
2.- Restricciones del problema
3.- Criterio o función objetivo
Ejemplo
: Un modelo de servicio de atención al cliente en un Supermercado (Modelo de asignación de fuerza de ventas)- Cuál sería el Objetivo ?
-
-
- Opciones de decisión :
-
-
- Restricciones del problema :
-
-
TIPOS DE MODELOS
1) Modelos determinísticos .- Información conocida
2) Modelos Probabilísticos .- Parte de la información necesaria no se conoce con certeza
Pero, un número apreciable de situaciones no lo cubre las técnicas matemáticas disponibles, y no
se ajustan a los modelos determinísticos o probabilísticos.
Simulación .- Formación de relaciones lógicas bien definidas. Es un proceso mas detallado que los modelos matemáticos, con relaciones de entrada y salida indicadas en forma implicita (y no explícita).
Modelos de decisión según su clase de incertidumbre y su uso en compañías
|
Tipo de modelo |
Clase de Incertidumbre |
Frecuencia de Uso |
|
Programación Lineal Redes (Pert-Cpm) Inventarios Econometría,Pronósticos y Simulación Programación No Lineal Teoría de Juegos Teoría de Colas Ecuaciones dieferenciales |
D D, P D, P D, P
D P P D |
A A A A
B B B B |
D: Determinístico, P: Probabilístico ; A: Alto , B: Bajo
METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION DE OPERACIONES
1. Definición del problema
.- Identificar, comprender y describir el problema. Si el problema no está biendefinido requerirá discusiones, hasta llegar al consenso.
2. Desarrollo de un modelo matemático
.- El análisis para formar el modelo está basado en :- Variables de decisión o variables controlables
- Función objetivo, expresado en forma matemática
- Los datos, cuyos valores no se pueden controlar
En la mayoría de los problemas reales, sólo algunos datos pueden identificarse durante la definición del
problema.
En tales casos se pueden hacer estimaciones.
" La calidad de la solución obtenida estará en función de la exactitud de los datos"
- Las limitaciones o restricciones sobre los valores de las variables en el modelo
3. Resolución del Modelo
.- Resolver el modelo ya formulado: Obtener valores numéricos para las variablesde decisión. Se elegirán técnicas a emplear para resolver el problema :
a) Métodos óptimos .- Proporcionan valores para las variables de decisión, satisfacen simultáneamente todas las
limitaciones y brindan el mejor valor de la función objetivo.
b) Método Heurísticos.- Igual que el método anterior, sólo que no proporcionan el mejor valor para la función
objetivo. Proporcionan un valor "aceptable". Se usan en modelos complejos, con computadoras.
4.- Validación, Instrumentación y Control de la solución.- En esta etapa, se revisa la solución, el
sentido correcto de los valores, y las decisiones factibles que pueden llevarse a cabo.
Razones :
- El modelo matemático puede no haber captado todas las limitaciones del problema real.
- Ciertos aspectos del problema pueden haberse pasado por alto u omitido.
- Los datos pueden haberse registrado erroneamente.
5.- Modificación del modelo.- Si la solución no puede llevarse a cabo, debe regresarse a la etapa de
formulación del problema y modificar el modelo tal que refleje mejor el problema real.
El proceso de modificación de un modelo, puede tener que repetirse varias veces antes de encontrar una
solución aceptable y factible.
VENTAJAS DE LOS MODELOS EN I.O.
En general, ayudan a tomar 2 tipos de decisiones :
Decisiones estratégicas.- Es una decisión de una sola vez, que involucra políticas con consecuencias a largo plazo
para la organización.
Se consideran decisiones importantes, considera la incertidumbre y escoge entre varias alternativas.
Decisiones Operacionales.- Es una decisión que implica cuestiones de planeación a corto plazo que generalmente
deben hacerse repetidamente.
Se consideran decisiones de menor importancia y frecuentes por ser dadas para el corto plazo. Ignoran la
incertidumbre y no evita barajear alternativas nuevas.
"Si se aplica administración estratégica, calidad en las operaciones, calidad en el liderazgo; se puede llegar a la
calidad total"
ANALISIS DE DATOS EN I.O.
Cómo deciden los analistas de la I.O. sobre la naturaleza de los datos en situaciones reales?.
¿Cómo transformo los datos primarios en formas adecuadas para su uso posterior en los modelos de I.O ?
DISPONIBILIDAD DE DATOS
Sea cual fuere el tipo de modelo, lo importante será contar con datos confiables de tal manera de precisar el modelo y sobretodo tener resultados confiables.
Ejemplo: (Precisión de un modelo)
Sea un modelo de inventario
Las opciones de decisión son respecto a los niveles de almacenamiento de un cierto artículo.
El objetivo es minimizar el costo total de mantener el inventario en exceso o en déficit.
Se tiene que estimar : El costo por unidad en exceso mantenido en inventario, y
El costo por unidad en escasez o por unidad insatisfecha.
- El costo de exceso: Costo de mantener en inventario--------Costo de
almacenamiento y costo del capital....................Se pueden estimar
- El costo de escasez : Estimar la pérdida potencial del ingreso ........
Insatisfacción del cliente...............................
Bibliografia consultada : Gould, Eppen y Schmidt
Mathur y Solow
Taha, H.