Investigación de operaciones

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Investigación de operaciones

  1. 1. Realizado por: Luis MartínezC.I: 20,216,585
  2. 2. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (IO)La IO es de vital importancia para el desarrollo y éxito de unaorganización, debido a que esta siempre esta en constante cambio yadaptación a su entorno, viéndose obligado a crear o diseñar nuevosprocesos y operaciones que mejoren su competitividad en el mercado.Pero puesto a la complejidad de las organizaciones en la actualidad,sucede que la mayoría del tiempo cada departamento se convierte enun imperio independiente, en donde el desarrollo de este puede serperjudicial para otro. Entonces se hace difícil administrar los recursosdisponibles para las distintas actividades de manera eficaz con una visiónglobal.
  3. 3. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (IO)Y es aquí donde toma importancia y lugar esta disciplina para ayudar ala coordinación y administración de actividades, generando mediante laaplicación del método científico y modelos matemáticos conclusionesque ayuden y faciliten la toma de decisiones.
  4. 4. CAMPO DE ACCIÓN DE LA IOEn esencia para la investigación deoperaciones el índole o fin de laorganización es irrelevante, por ello sucampo de acción es muy amplio ,implementándose en áreas tan diversascomo manufactura, transporte,construcción, telecomunicaciones,planeación financiera, cuidado de lasalud, fuerzas armadas y servicios públicos,por nombrar sólo unas cuantas.
  5. 5. CAMPO DE ACCIÓN DE LA IOPara ser más específicos, se consideran algunos problemas que se han resueltomediante algunas técnicas de Investigación de Operaciones. La programaciónlineal se ha usado con éxito en la solución de problemas referentes a la asignaciónde personal, la mezcla de materiales, la distribución y el transporte y las carteras deinversión. La programación dinámica se ha aplicado con buenos resultados enáreas tales como la planeación de los gastos de comercialización, la estrategia deventas y la planeación de la producción. La teoría de colas ha tenido aplicacionesen la solución de problemas referentes al congestionamiento del tráfico, al serviciode máquinas sujetas a descomposturas, a la determinación del nivel de la manode obra, a la programación del tráfico aéreo, al diseño de presas, a laprogramación de la producción y a la administración de hospitales. Otras técnicasde Investigación de Operaciones, como la teoría de inventarios, la teoría de juegosy la simulación, han tenido exitosas aplicaciones en una gran variedad decontextos.
  6. 6. ELEMENTOS PARA SU APLICACIÓN Función objetivo (F.O):La función objetivo es una relaciónmatemática entre las variables de decisión, parámetros y unamagnitud que representa el objetivo o producto del sistema. Es lamedición de la efectividad en función de las variables. Determina loque se va a optimizar (Maximizar o Minimizar). Alternativas o variables: Las Alternativas o Variables sonincógnitas que deben ser determinadas a partir de la solucióndel modelo. Los parámetros representan los valores conocidosdel sistema o bien que se pueden controlar.
  7. 7. ELEMENTOS PARA SU APLICACIÓN RestriccionesLas restricciones del modelo limitan el valor de lasvariables de decisión. Son los recursos disponibleslimitados. Incluye la Restricción de No Negatividadde las Variables de decisión.
  8. 8. FASES DE LA INVESTIGACIÓN DEOPERACIONESFormulacióny Definicióndelproblema.Construccióndel ModeloSolución delModeloValidación delModeloImplementacióndel Resultados
  9. 9. • Formulación y definición del problema.Descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variablesimplicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay quetener en cuenta las alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir unasolución adecuada.• 2. Construcción del modelo.El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema.Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros yrestricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea apartir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Esrecomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico. El modelo puede sermatemático, de simulación o heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculosmatemáticos que se requieran.
  10. 10. • Solución del modelo.Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando lasdiversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. Debemostener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, sonmatemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real. Además, para la solución delmodelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver como se comporta el modelo acambios en las especificaciones y parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que losparámetros no necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.• Validación del modelo.La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir concerteza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez delmodelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce lassituaciones pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el comportamiento futurodel sistema continúe replicando el comportamiento pasado, entonces siempre debemos estaratentos de cambios posibles del sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente elmodelo.
  11. 11. Implementación de resultados.Consiste en traducir los resultados del modelo validado en instruccionespara el usuario o los ejecutivos responsables que serán tomadores dedecisiones.

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