INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE OPERACIONES
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LOS LLANOS OCCIDENTALES “EZEQUIEL ZAMORA”
VICERRECTORADO DE INFRAESTRUCTURA Y PROCESOS INDUSTRIALES PROGRAMA DE CIENCIAS BASICAS Y APLICADAS
PROGRAMA DE FORMACIÓN DE GRADO DE INGENIERÍA EN MINAS
Autor: Rubén F. Herrera B.
C.I.: 15.630.004
San Carlos, 20 de Mayo de 2022
INTRODUCCIÓN
La Investigación de Operaciones se le atribuye más a los servicios militares prestados a principios de la II Guerra Mundial. Debido a los esfuerzos bélicos, existía una necesidad urgente de asignar recursos escasos a las distintas operaciones militares y a las actividades dentro de cada operación, en la forma más efectiva. Por esto, las administraciones militares americana y Británicas hicieron un llamado a un gran número de científicos para que aplicaran el método científico a éste y a otros problemas estratégicos y tácticos. Estos equipos de científicos fueron los primeros equipos de IO. Con el desarrollo de métodos efectivos que contribuyeron a numerosos triunfos.
La investigación de operaciones significa "hacer investigación sobre las operaciones". La investigación de operaciones se aplica a problemas que se refieren a la conducción y coordinación de operaciones (o actividades a realizar) dentro de una organización. La naturaleza de la organización es esencialmente inmaterial y, de hecho, la investigación de operaciones se ha aplicado de manera extensa en áreas tan diversas como la manufactura, el transporte, la constitución, las telecomunicaciones, la planeación financiera, el cuidado de la salud, la milicia y los servicios públicos, por nombrar sólo unas cuantas, así, la gama de aplicaciones es extraordinariamente amplia, (Carro, 2009).
La investigación de operaciones abarca el uso de modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos, los cuales mejoran u optimizan el funcionamiento de organizaciones como “sistemas organizados”: físicos, económicos, ecológicos, de educación y servicios.
A continuación, desarrollaremos los siguientes puntos específicos como los son: 1.) La introducción a la investigación de operaciones, 2.) La metodología de la investigación de operaciones, 3.) La definición del problema, el desarrollo de un modelo matemático y recolección de datos, 4.) La resolución del modelo matemático, 5.) La validación, instrumentación y control de la solución, 6.) Las ventajas de los modelos de investigación de operaciones.
CONTENIDO 1. Introducción a la investigación de operaciones.
A partir de la Revolución Industrial el mundo ha tenido un notable crecimiento en la magnitud y complejidad de las organizaciones. Los pequeños talleres de la antigüedad se han desarrollado hasta llegar a las corporaciones con capitales de miles de millones de dólares de la actualidad. Podemos seguir la huella de las raíces de la investigación de operaciones muchos años atrás, cuando se hicieron los primeros intentos para utilizar un punto de vista científico en la administración de las organizaciones.
La Investigación de Operaciones también llamada Ciencia de la Administración es una ciencia que lleva una importante cantidad de años desde sus principios en la primera década del Siglo XX. Tuvo su auge en las postrimerías de la 2º Guerra Mundial en pleno desarrollo de las industrias de producción masiva bajo los paradigmas del tipo fordiano de producción y ante un escenario de alta demanda. En esos momentos se buscaban soluciones para sistemas del complejo militar y de las Empresas que básicamente tomaban decisiones con un criterio único de costos, suponiendo volúmenes importantes de salida que el mercado absorbía (Carro, 2009).
Esto llevó a desarrollos de técnicas matemáticas (algoritmos) que daban soluciones a problemas ante una serie de restricciones. Estas técnicas tuvieron una enorme aceptación en ese escenario económico y fundamentalmente se pueden considerar exitosas en ese entorno. El método Simplex desarrollado por G. Dantzing es de 1947.
Al trasladarse estas técnicas a las organizaciones como objeto de estudio concurrieron no solo los matemáticos e ingenieros si no que se fueron agregando gerentes profesionales y de las ciencias económicas. Con el correr del tiempo y ante el cambio de los escenarios económicos mundiales (cambio de una economía de oferta por una de demanda, caída de la filosofía determinista de Laplace en la física ,la introducción de más restricciones, otros criterios de
decisión fuera de los costos) y con el agregado de la rapidez del cambio que influye en la necesaria urgencia de toma de decisiones, los algoritmos que tanto habían servido comienzan a ser puestos en duda no solo por su alcance en cuanto a las condiciones en que los mismos eran válidos sino también por la dificultad que tenían en su propia resolución, ya que en la vida real los gerentes están más lejos de las matemáticas del aula que los investigadores (Carro, 2009).
La Investigación de Operaciones (IO) se ocupa de la resolución de problemas relacionados con la conducción y coordinación de las operaciones o actividades dentro de una organización. Su ámbito de aplicación es muy amplio, aplicándose a problemas fabricación, al transporte, a la construcción, telecomunicaciones, planificación y gestión financiera, ciencias de la salud, servicios públicos, etc. En general, se puede aplicar en todos los problemas relacionados con la gestión, la planificación y el diseño, incluye un conjunto muy amplio de técnicas orientadas a proporcionar una ayuda cuantitativa a la toma de decisiones. El método empleado es el método científico, y las técnicas que se utilizan son, en buena medida, técnicas matemáticas.
No se puede describir la IO en unas cuantas palabras, ya que es bastante complejo debido a los cambios que sufre, pues tenemos las definiciones de :
Según ORSA (The Operations Research Society of America) "La IO concierne con la decisión científica de como diseñar y operar el mejor sistema hombre – máquina, usualmente bajo condiciones de asignar recursos"
Según Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran Bretaña "La IO es la aplicación del método científico a los problemas complejos de la dirección y administración grandes sistemas hombres, maquinas, materiales y dinero en la industria, negocios, gobierno y defensa"
Según Warton School (University of Pennsylvania) "La IO consiste en una aplicación del método científico, frecuentemente auxiliado por modelos y
técnicas matemáticas para la solución de problemas sociales, de negocios y de decisión gubernamental"
El proceso estructurado de modelización es el centro de la actividad en Investigación de Operaciones. Es por eso que la pregunta pertinente es, "¿Se asemeja el modelo al mundo real?". El modelo no es la realidad, pero sí contiene partes de ella, entonces cabe otra nueva pregunta que debemos hacernos es:
"¿Contiene el modelo las partes importantes que son relevantes para el problema de decisión?" El razonamiento y los cálculos simbólicos son fundamentales para la modelización analítica (es decir, matemática). Por lo tanto, como ocurre con cualquier idioma extranjero, se debe desarrollar una comprensión de la matemática, que es el idioma de todas las ciencias, incluido el proceso de modelización en IO que apunta a asistir a quien decide (Taha y Hamdy, 1998).
Un modelo mental es la representación de los pensamientos de quien decide sobre la realidad. Por lo tanto, es una exteriorización de la realidad. Los modelos matemáticos emplean símbolos y notaciones, incluidos los números. De este modo, existen tres conceptos diferentes: la realidad, el modelo mental y su representación. En todas sus formas, la modelización analítica es un procedimiento que reconoce y verbaliza un problema y luego lo cuantifica convirtiendo las palabras en expresiones matemáticas (Taha y Hamdy, 1998).
Cabe también mencionar que, si bien existe una infinidad de software para soluciones y estupendos programas comerciales para simulación y programación, concentraremos nuestros esfuerzos sobre uno de los programas que consideramos la “lingua franca” de la era informática: el Excel de Microsoft.
Esta planilla dispone de recursos increíbles permitiendo una rápida comprensión de la misma y es una herramienta que seguramente está en la pantalla de todos los profesionales del mundo. (Lleva ya más de 35 millones de licencias). Esto hace que este software permita intercambio de datos e información entre una amplia comunidad de usuarios a diferencia de programas quizás más abarcativos, pero de mayor dificultad y obviamente mayor costo. Junto con esta herramienta se utilizarán otras de libre disponibilidad como el WIN QSB de Yih-Long Chang
ampliamente utilizado en Universidades del país y el mundo, y se mencionaran usos de herramientas comerciales que están adquiriendo gran peso por su carácter de Add In del propio Excel, tales como Cristal Ball de Decisioneering, Inc., el @Risk de Palisade Corporation y el Tree Plan de Decisión Support Services (DSS), (Carro, 2009).
2. Metodología de la investigación de operaciones.
El análisis de decisión proporciona una metodología racional para tomar decisiones cuando el futuro es incierto. Permite que un gerente haga una elección óptima entre varias alternativas, tomando en cuenta el valor de adquirir datos experimentales con el fin de reducir la "incertidumbre".
Observaremos un marco de referencia para tomar decisiones cuando:
1. No es factible la experimentación.
2. La experimentación es posible.
El criterio de optimidad que se usa para seleccionar entre varias alternativas será la minimización del costo esperado. Entre los problemas que deben considerarse están los siguientes:
¿Cuál es la decisión que minimiza el costo esperado, dado el resultado de un experimento? (si en efecto se lleva a cabo un experimento).
Siguiendo la política óptima.
¿cuál es el costo esperado? Si se lleva a cabo un experimento ¿valdrá la pena?; es decir, ¿La disminución en el costo esperado será mayor que el costo del experimento? Por último.
¿Cuál es la cantidad máxima de dinero que podría gastarse con el fin de eliminar toda la "incertidumbre"?
3. Definición del problema, el desarrollo de un modelo matemático y recolección de datos.
4. Resolución del modelo matemático.
5. Validación, instrumentación y control de la solución.
6. Ventajas de los modelos de investigación de operaciones.
