Optimización de Decisiones a través de la Investigación de Operaciones

Investigación de Operaciones

Investigación de operaciones: forma de las matemáticas que utiliza modelos y algoritmos con el objetivo de tomar decisiones de manera efectiva.

Objetivo de la IO

El objetivo de la investigación de operaciones es:

• Bajar costos
• Tomar mejores decisiones
• Conocer limitaciones

Áreas de Aplicación de la IO

• Personal: reclutamiento de personal y asignación de tareas.
• Mercado y distribución: desarrollo y distribución del producto enviado.
• Compras y materiales: las cantidades y fuentes de suministro, costos fijos.
• Manufactura: control de la producción, control de calidad.
• Finanzas y contabilidad: análisis de flujo de efectivo, capital requerido a largo plazo.
• Planeación: con los métodos PERT.

Sistema

Sistema: conjunto de elementos utilizados para la realización de un proceso (incluye subprocesos).

Proceso

Proceso: conjunto de actividades que crean un resultado a partir de una o más entradas.

Ejemplo

Modelos de la IO:

• Modelo matemático: describe el comportamiento de un sistema a través de relaciones matemáticas, por ende, tiene una solución óptima.
• Modelo de simulación: imita el comportamiento de un sistema sobre un periodo de tiempo dado.
• Modelo heurístico: regla intuitiva que permite la determinación de una solución mejorada, pero entrega soluciones aproximadas.

Tipos de Modelos

• Modelo dinámico: representan sistemas cuyo estado varía con el tiempo.
• Modelo estático: representan sistemas cuyo estado es invariable.
• Modelo matemático: representa la realidad de forma abstracta de diversas maneras.
• Modelo físico: representa la realidad de manera tangible, construido en escala.
• Modelo analítico: se representa por fórmulas matemáticas.
• Modelo numérico: tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes.
• Modelo continuo: representa sistemas cuyos cambios de estado son graduales.
• Modelo discreto: representan sistemas cuyos cambios de estado son discontinuos.
• Modelo determinístico: cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma.
• Modelo estocástico: representa un sistema donde los hechos suceden al azar.

Metodología de la IO

• Definición de problema: se enfoca en el objetivo del estudio y en identificar las restricciones.
• Construcción del modelo: traducir el problema en relaciones matemáticas que incluyan variables de decisión, función objetivo y restricciones.
• Solución del modelo: se utilizan algoritmos de optimización y se encuentran los valores de las variables de decisión.
• Validación del modelo: se entrega una predicción razonable del comportamiento del sistema.
• Implementación: traducir los resultados en instrucciones de operaciones.

Ventajas de la IO

• Proceso eficaz.
• Aprovechar los recursos.
• Reducir los tiempos.
• No impacto económico.

Desventajas de la IO

• No cumple con la realidad.
• Imprevistos.
• Falta de recursos.
• Estudio de costo-beneficio.