Módulo - Investigación Operativa

UNIVERSIDAD PRIVADA SAN PEDRO
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE INGENIERÍA INFORMATICA Y DE SISTEMAS
INVESTIGACIÓN OPERATIVA
INVESTIGACIÓN OPERATIVA I
AUTOR
Julio Angeles Morales
CHIMBOTE
2007
Mapa conceptual del área de Operaciones
DIAGNOSTICO
Alumnos capaces de definir un problema
Que el área de sistemas lo proporcione
TIPOS DE PROBLEMAS
Planeación
de la
Producción
Distribución
Asignación de
recursos
limitados
Inventarios
Programación
de Actividades
Pronósticos
de
Demanda
Medio
Ambiente
Análisis de
Líneas de
Espera
Analisis de
Sistemas de
Producción
Información Cuantitativa y Cualitativa del
Sistema bajo estudio
Seleccionar el Modelo
Modelos Deterministicos
Programación
Lineal
Soluciones
Reales
Programación
Lineal Entera
Soluciones
Enteras
Programación
Lineal por
metas
Soluciones en
orden de
prioridad
Modelos Estocásticos
Programación
Dinámica
Optimización
de Redes
Control de
Inventarios
Soluciones en
Etapas continuas
Soluciones
orientadas a la
distribución
óptima
Soluciones por
etapas (n+1)
HERRAMIENTAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
Pronósticos
Teoría de
Colas
Comportamiento
futuro sistema
basado en datos
históricos
Determinación
de tiempos de
espera y
longitud de la
cola promedio
Simulación
de Sistemas
Estimación de
las medidas de
desempeño del
sistema
modelado
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
Investigación de Operaciones y Análisis Cuantitativo
Esbozo de conceptos y aspectos relevantes de la teoría
1. La Investigación de Operaciones es una ciencia gerencial, enfocada hacia la toma
de decisiones gerenciales, basada en el método científico para resolver problemas.
2. La Investigación de Operaciones no es sólo un conjunto de herramientas
matemáticas. De hecho, es un enfoque sistemático que usa herramientas analíticas
para resolver problemas.
3. La Investigación de Operaciones tiene sus raíces en operaciones militares de la
Segunda Guerra Mundial; su posterior aplicación en el campo de los negocios,
creación de bases teóricas y el desarrollo de la computadora permitió que esta nueva
disciplina fuese incluida como asignatura en las universidades a partir de la década de
los 50.
4. Entre otras definiciones que se hacen de la Investigación de Operaciones, las de la
Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran Bretaña y de Estados Unidos,
destacan en su definición los aspectos siguientes: a) Su aplicación en sistemas. Se
usa para tomar decisiones dentro de sistemas. b) El uso de modelos como su esencia.
Para tomar decisiones se modela el sistema c) Su propósito de ayudar a tomar acción,
científicamente. Se usa el enfoque científico, el análisis cuantitativo. d) Su casi ilimitada
amplitud de aplicaciones. Se usa en negocios, industrias, gobierno y defensa.
5. Tomar decisiones es la tarea esencial de toda persona o grupo que tiene bajo su
responsabilidad el funcionamiento de una organización entera o parte de ella.
6. En la toma de decisiones el análisis puede tomar dos formas: cualitativo y
cuantitativo.
7. El análisis cualitativo se basa principalmente en el juicio y experiencia de la gerencia,
incluye sentimientos intuitivos sobre el problema tratado y es más un arte que una
ciencia.
8. El análisis cuantitativo se concentra en hechos cuantitativos o datos asociados con
los problemas y desarrolla expresiones matemáticas que describen las relaciones
existentes en ellos. Seguidamente, utilizando métodos cuantitativos, obtiene resultados
con los que se hacen recomendaciones basadas en los aspectos cuantitativos del
problema.
9. El papel del análisis cuantitativo en la toma de decisiones puede variar dependiendo
de la importancia de los factores cualitativos.
10. En algunas situaciones, cuando el problema, el modelo y los insumos permanecen
iguales, el análisis cuantitativo puede hacer automática la decisión con los resultados
obtenidos al usar métodos cuantitativos. En otros casos, el análisis cuantitativo es sólo
una ayuda para tomar la decisión y sus resultados deben ser combinados con
información cualitativa.
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11. Los modelos matemáticos son la base del análisis cuantitativo.
12. La esencia de la Investigación de Operaciones es el uso de modelos.
13. Un modelo es una representación simplificada de un sistema de la vida real, de una
situación o de una realidad.
14. Un sistema es un conjunto de elementos que interactúan entre sí.
15. Un modelo captura características selectas de un sistema, proceso o realidad, y
luego las combina en una representación abstracta del original.
16. La Investigación de Operaciones hace uso extensivo del análisis cuantitativo, como
parte integral del enfoque científico para tomar decisiones gerenciales.
17. Este análisis es racional y lógico. Consiste en: a) Definir claramente un problema,
que previamente se ha determinado que existe, b) Desarrollar un modelo, c) Recolectar
los datos de insumo, d) Solucionar el Modelo, e) Validar resultados, Interpretarlos y f)
Implementarlos en la ejecución de una decisión.
18. Definir el problema es el paso inicial del análisis cuantitativo, es primordial y
muchas veces el paso más difícil. Debe reflejar una representación segura del interés
total de sistema. La esencia del problema se debe establecer explícitamente y no de
manera ambigua.
19. La definición del problema es un paso crítico y determinante en el éxito o fracaso
de cualquier enfoque cuantitativo para tomar decisiones. Si el problema no se ha
escrito, no se ha definido.
20. Muchas veces se concluye que el problema debe ser redefinido después de haber
realizado varios pasos para tomar una decisión.
21. Al definir el problema se deben identificar alternativas, criterios para evaluar esas
alternativas, y seleccionarlas La optimización es un criterio utilizado y es sinónimo de
maximización o minimización. La evaluación de las alternativas se hace con modelos
22. La definición de un problema determinará el tipo de modelo a usar.
23. Los modelos pueden ser objeto de diversa clasificación. Tres formas de modelo
son: Icónico, Analógico y Matemático. Los icónicos son representaciones a escala
(réplicas físicas) de objetos reales. Los analógicos o esquemáticos son modelos físicos
en cuanto a la forma pero no son semejantes físicamente al objeto que está siendo
modelado (mapas de carreteras).
24. Los modelos matemáticos (llamados también simbólicos) representan sistemas del
mundo real; cuantifican sus variables y las combinan en expresiones y fórmulas
matemáticas. Son idealizaciones de problemas de la vida real basados en supuestos
claves, estimados y/ó estimaciones estadísticas.
25. Los modelos matemáticos son los que, tradicionalmente, han sido más
comúnmente identificados con la Investigación de Operaciones.
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26. Los modelos matemáticos, base para el análisis cuantitativo, contienen variables y
parámetros. Relacionan variables de decisión (Insumos Controlables) con parámetros o
coeficientes fijos (Insumos Incontrolables) y frecuentemente buscan maximizar o
minimizar una función objetivo sujeta a restricciones.
27. Formular y construir el modelo son procesos integrados. La formulación es el
aspecto lógico conceptual y la construcción es la expresión de las relaciones lógicas en
el lenguaje simbólico de la Matemática.
28. La Investigación de Operaciones provee un sinnúmero de modelos para distintos
sistemas. Esos modelos o representaciones cuantitativas de la realidad es un aspecto
clave que diferencia la toma de decisiones cuantitativas de las tomas de decisión en
general.
29. El desarrollo de los modelos, y en general el análisis cuantitativo, involucra a
grupos interdisciplinarios.
30. El modelo debe tener solución, ser realista, fácil de entender y de modificar.
Además debe permitir que los datos de insumo requeridos puedan ser obtenidos
31. Las principales razones para usar modelos, en lugar de trabajar directamente sobre
la realidad, son las siguientes: a) Ahorro de dinero, tiempo u otro bien de valor; b)
Evitar riesgos de daños al sistema cuando se está solucionando el problema; c) Para
entender mejor el ambiente real cuando éste es muy complicado.
32. La recolección de los datos, se refiere a obtener la información cuantitativa que es
necesaria para obtener una solución. Incluye escalas de medidas: nominal, ordinal y
ratios.
33. Las fuentes de datos incluyen: a) Reportes de la organización y documentos; b)
Muestreos estadísticos; c) Entrevistas con personas empleados o relacionadas con la
organización cuyo juicio y experiencia son invalorables y a menudo proporcionan
información excelente. Además pueden incluirse otras medidas directas. A menudo los
datos son incorrectos o inapropiados porque son recolectados bajo suposiciones que
no son apropiadas. A veces no están disponibles y deben ser recogidos por el analista.
34. Dependiendo de datos buenos, se obtendrán buenos resultados; de lo contrario, se
obtendrá lo que no se quiere, como resultado de la utilización de un mal insumo.
35. La solución de modelos matemáticos, bien documentada en la bibliografía de
Investigación de Operaciones, incluye un algoritmo o serie de cálculos específicos que
deben realizarse. Cada modelo usa un particular algoritmo. Muchos de ellos contienen
pasos repetitivos y por eso se les llama iterativos, esto permite su fácil implementación
en la computadora.
36. En análisis cuantitativo la solución óptima es la mejor solución matemática.
37. Las microcomputadoras, al realizar cálculos largos y complejos, han permitido usar
las técnicas cuantitativas aún en empresas pequeñas.
38. Los modelos deben ser probados para su validez interna o externa. En sentido
interno, las representaciones matemáticas deben tener sentido unas con respecto a las
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otras. En sentido externo, los resultados obtenidos del modelo deben tener sentido
cuando se comparan con la realidad de la situación que es estudiada.
39. Datos pasados pueden ser usados frecuentemente para probar la validez de un
modelo matemático.
40. La interpretación de resultados implica examinarlos a la luz de los objetivos
propuestos. Se debe determinar las implicaciones de su aplicación. Además, como el
modelo es una aproximación de la realidad, debe ser analizada la sensibilidad de la
solución a cambios que ocurran en sus insumos. Para ello se cuenta con el Análisis de
Sensibilidad o Análisis de Post-optimización.
41. Toma de decisión e implementación consiste en trasladar los resultados obtenidos
en detalladas instrucciones de operaciones para la organización. Los procesos de
control son necesarios.
42. Muchos grupos de análisis cuantitativo han fracasado en sus esfuerzos porque han
fallado en implementar, apropiadamente, una buena solución viable.
43. La solución óptima de un modelo matemático, no es siempre la política que debe
ser implementada por la empresa.
44. La decisión final la debe tomar el ser humano, que tiene conocimientos que no se
pueden cuantificar exactamente, y que puede ajustar los resultados del análisis para
llegar a una decisión conveniente.
45. El análisis cuantitativo no reemplaza el sentido común, es un complemento. Los
modelos cuantitativos auxilian a los encargados de tomar decisiones, pero es ir muy
lejos decir que lo sustituye. El rol de la experiencia, intuición y juicio del ser humano no
puede ser disminuido.
46. Entre los más usados modelos cuantitativos de Investigación de Operaciones se
encuentran los usados en las Técnicas de Programación Lineal, PERT-CPM y los de la
Teoría de Colas.
47. Aunque el ritmo de desarrollo de nuevas técnicas ha bajado con relación a los
primeros tiempos, en los últimos tiempos ha aumentado la extensión de la amplitud de
las áreas donde se aplica y en las magnitudes de los problemas que pueden ser
resueltos con las metodologías de Investigación de Operaciones.
48. Un punto clave es que la Investigación de Operaciones usa una metodología que
está objetiva y claramente articulada. Está construida alrededor de la filosofía de que
tal enfoque es superior al que está basado solamente en la subjetividad y opinión de
expertos. Por lo tanto conduce a mejores y más consistentes decisiones. Sin embargo
no excluye el juicio y razonamiento no cuantificable del ser humano. No es pues un
proceso absoluto de toma de decisiones, sino una ayuda para tomar buenas
decisiones.
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