Investigación de Operaciones
Administración de Empresas
26 de noviembre de 2025
Análisis de
Sensibilidad
(SOLVER)
Adriana Nazareth Baena Holguín
Karen Valentina Largacha Rivera
Análisis de
Sensibilidad
(SOLVER)
1
Introducción
2
Pasos para Análisis de
Sensibilidad
3
Solver y caso práctico
4
Método Simplex y caso
páctico
Introducción
"En PL. los parámetros (datos de
entrada) del modelo pueden cambiar
dentro de ciertos límites sin que
cambie la solución óptima. Esto se
conoce
como
análisis
de
sensibilidad" (Hillier & Lieberman,
2020, p. 108).
El análisis de sensibilidad es una técnica que permite evaluar qué
tanto cambia la solución óptima de un modelo de PL cuando varían
los parámetros del problema, como:
Los coeficientes de la función objetivo (ganancias, costos)
Los valores del lado derecho de las restricciones (recursos
disponibles)
Los coeficientes de las restricciones.
¿Para qué sirve?
1. Identificar qué parámetros son
críticos
Permite saber qué datos influyen
más en la solución y cuáles no
afectan casi nada.
3. Evaluar escenarios
Cuánto puedes aumentar/disminuir un recurso
Cambios en costos o ganancias
Variaciones en la capacidad
2. Determinar si la solución es estable
Si pequeños cambios alteran mucho la
solución, el modelo es sensible; si no
cambia, el modelo es estable y confiable.
4. Mejor toma de decisiones
gerenciales
Permite responder preguntas como:
¿Qué recurso conviene aumentar?
¿Cuánto puedo subir el precio sin afectar la solución?
¿Qué pasaría si un material escasea?
¿Qué restricción realmente está limitando la operación?
Pasos para realizar un
Análisis de Sensibilidad en
Solver
1. Formular el modelo
matemático
Antes de abrir Solver, debes tener tu problema bien estructurado en Excel:
Identificar la función objetivo (maximizar, minimizar o igualar).
Definir las variables de decisión.
Plantear las restricciones del problema.
Organizar los datos y fórmulas en celdas claramente
identificables.
2. Configurar el Solver
En Excel:
Datos → Solver
En Establecer objetivo (Set Objective), selecciona la celda que contiene la función objetivo.
En Cambiando las celdas variables (By Changing Variable Cells), selecciona las celdas de las
variables de decisión.
En Sujeto a las restricciones (Subject to the Constraints), agrega todas las restricciones del
modelo.
Selecciona el método adecuado, por ejemplo:
Simplex LP para problemas lineales.
Otros métodos para problemas no lineales.
3. Ejecutar la
optimización
Haz clic en Resolver (Solver).
Si Solver encuentra una solución, mostrará una ventana con:
La solución óptima.
Opciones para generar reportes.
4. Generar el Informe
de Sensibilidad
En Excel se abre una nueva hoja con el Informe de Sensibilidad:
“Informe de Sensibilidad” (Sensitivity Report).
Este reporte solo está disponible si el modelo es lineal y usas el
método Simplex LP.
5. Interpretar el
Informe de
Sensibilidad
El informe incluye información clave para analizar la estabilidad del modelo:
a) Para la función objetivo:
Costo reducido (Reduced Cost):
Indica cuánto debe mejorar el
coeficiente de una variable para que
entre en la solución óptima.
Rango de aumento/disminución del
coeficiente: Indica cuánto puede
cambiar sin modificar la solución
óptima.
b) Para las restricciones:
Precio sombra (Shadow Price): Representa
cuánto aumentaría o disminuiría la función
objetivo si la restricción variara una unidad.
Rango de aumento/disminución de la
restricción: Muestra qué tanto pueden variar los
recursos antes de que el precio sombra deje de
ser válido.
Holgura (Slack): Mide cuánto sobra o falta para
cumplir la restricción.
6. Analizar escenarios
alternativos
Con base en los valores del informe, puedes:
Evaluar si la solución es estable ante cambios en los parámetros.
Determinar qué restricciones son críticas (binding) o no críticas.
Explorar cómo se afectaría la solución si:
- Cambian costos.
- Varían los recursos.
-Se agregan o eliminan restricciones.
7. Elaborar las
conclusiones del
análisis
Concretar:
Qué parámetros influyen más en el resultado.
Qué recursos son más sensibles.
Qué cambios son posibles sin alterar la solución óptima.
Situaciones que requerirían replantear el modelo.
Esto ocurre cuando: los cambios superan los rangos permitidos del
reporte; se agregan o eliminan variables o restricciones; los recursos
cambian de forma drástica; o los costos y beneficios se modifican
demasiado.
“Es un complemento de Microsoft Excel
que permite encontrar el valor óptimo, ya
sea máximo o mínimo, para una fórmula
en una celda.
Sirve para tomar decisiones basadas en
restricciones y objetivos, algo muy útil en
la gestión empresarial” (Aglaia, s. f.).
Caso
Practico
Solver
Una fabrica de dulces desea maximizar
sus ganancias. Esta elabora dos
productos: Barritas Energéticas que
consumen 3 unidades de mezcla y
genera $10 de ganancia y los Bombones
Gourmet que consumen 1 unidad de
mezcla y genera $20 por unidad.
Cuentan con 90 unidades de mezcla.
La mano de obra disponible permite
unicamente 50 horas de producción,
considerendo que cualquiera de los dos
productos requiere 1 hora de trabajo.
La cobertura especial de cacao solo
alcanza para elaborar hasta 35
Bombones por dia.
Su
objetivo
es
determinar
la
combinacion óptima de producción que
maximice su utilidad.
Pasos
1. Plantear el problema de PL
2. Despejar Función Objetivo
3. Igualar restricciones y agregar
variables de holgura
4. Realizar tabla Simplex
Procedimiento sistemático y eficiente para
encontrar y probar soluciones de PL .
Se caracteriza por:
Tablas Simplex
Definir una solución básica lineal en PL
Variables de holgura
5. Identificar la variable más negativa
para identificar la columna pivote
6. Identificar fila pivote
7. Identificar el pivote
Caso
Práctico
Simplex
Referencias
Aglaia. (s. f.). ¿Qué es Solver en Microsoft Excel y
para qué sirve? https://aglaia.es/blog/excel/
Hillier, FS y Lieberman, GJ (2020). Investigación de
operaciones: Una introducción (9a ed.). Pearson.
¡Gracias!
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