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Investigación Operativa
Introducción
• Cuando hablamos del término de Investigación
Operativa (IO), conocida también con el nombre de
Investigación de Operaciones, se suele desconocer las
características específicas de esta ciencia y su objeto de
estudio. La misma puede llegar a ser una herramienta
de mucha importancia dentro del sistema de la
empresa ya que nos ayuda a definir la decisión
adecuada para resolver un problema.
• El objeto de estudio de la Investigación Operativa es la
toma científica de decisiones mediante el empleo de
técnicas cuantitativas.
Origen y evolución de la IO
• No se tuvo conciencia de ella hasta mucho mas tarde de
que alguna de sus ramas naciera y se desarrollaran.
• Tan antigua como la conducta humana, pues el avance
científico acumulación de diferentes
investigaciones en las ciencias aplicadas.
• Primeras actividades formales de IO se iniciaron en
Inglaterra durante la II GM.
• Puede considerarse como anterior a la Revolución
Industrial, cuando se empieza a originar el problema tipo
que la IO trata de resolver.
Evolución de la IO
• Los primeros desarrollos de la disciplina IO se refirieron a problemas de:
– Ordenamiento de tareas precisión de un objetivo (estrategia)
– Reparto de cargas de recursos disponibles (logística)
trabajo,
– Planificación y asignación forma, habilidad para cumplir el
de recursos. objetivo con los recursos (táctica)
• Se diversificó a organizaciones industriales, sector público y privado, sistemas
de comercialización, financieros, producción, tecnología, de transporte, salud
etc., en países desarrollados , “en vía de”, y los de tercer mundo.
• Empresa grande o mediana aplican los métodos de la IO, pues contribuye
eficazmente a optimizar una gran parte de los objetivos.
Definiciones de IO
• “Es una disciplina moderna que utiliza modelos matemáticos,
estadísticos y algoritmos con el objetivo de modelar y resolver
problemas complejos, determinando la solución óptima y
mejorando la toma de decisiones”.
• “Es una ciencia que permite el análisis de la toma de decisiones
teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo
se pueden maximizar o minimizar los recursos”.
• “Es una herramienta metodológica cuantitativa que nos permite la
asignación óptima de recursos escasos y en general apoyar de una
forma eficiente el proceso de toma de decisiones.
Definición IO
• “Es la aplicación del método científico por
equipos interdisciplinarios a problemas que
comprenden el control y gestión de sistemas
organizados (hombre- máquina); con el
objetivo de encontrar soluciones que sirvan
mejor a los propósitos del sistema (u
organización) como un todo, enmarcados en
procesos de toma de decisiones”.
Pasos a seguir en la aplicación
del método científico.
Sistema modelo mejor forma de
operación del sistema
Principales fases de una IO son las siguientes:
• Planteo y Análisis del problema.
• Construcción de un modelo.
• Deducción de la(s) solucion(es).
• Prueba del modelo y evaluación de la(s) solucion(es).
• Ejecución y Control de la(s) solucion(es)
Planteo y Análisis del problema.
- Perfectamente establecidos los objetivos
- Cursos alternativos de acción.
- Las restricciones.
- Los efectos del sistema de estudio.
*Imposible solución correcta a un problema
incorrectamente planteado.
Construcción de un Modelo.
Las características esenciales de los modelos permiten describirlos de
diferentes maneras.
dimensiones
funciones
Modelos propósitos
temas
grado de abstracción
Los tipos básicos de los modelos son los siguientes:
- Modelos Icónicos.
- Modelos Analógicos.
- Modelos Simbólicos o Matemáticos.
Tipos básicos de Modelos
1. Modelo Icónico.- es la presentación física de un objeto o de una
situación. Esta representación puede darse en dos dimensiones
(planos, mapas, fotografías) y tres dimensiones (maquetas).
2. Modelo Analógico.- muestran características de una
determinada situación, se lo utiliza especialmente para
representar situaciones dinámicas. Ej. Curvas de demanda, curvas
de distribución de frecuencia, y los diagramas de flujos.
3. Modelo Simbólicos o Matemáticos.- son verdaderas
representaciones de la realidad y toman la forma de cifras y símbolos
matemáticos. Son especialmente utilizados por la IO y un tipo de
modelo simbólico es una ecuación.
Deducción de la Solución
Formulación Establecimiento Obtener solución
del del a partir
Problema Modelo Modelo
Formas de desarrollar esta fase:
• Se determina la solución óptima.
• Aplicando la solución al problema real.
Complejidad matemática del modelo impide obtener solución
óptima la “buena” es suficiente.
En otros casos la SOM es una aproximación de la situación real, sin
embargo un modelo bien formulado y probado aproxima su
solución óptima verdadera.
Prueba del Modelo y
evaluación de la Solución
Para probar el modelo y la solución, se puede hacerse en dos pasos:
1. Usando datos pasados, haciendo una comparación entre el
rendimiento real del sistema y el rendimiento indicado por el
modelo.
2. Permite operar el sistema sin cambios y comparando su
rendimiento con aquel modelo
Establecimiento de Controles
Deben de colocarse controles sobre la solución, con el objeto de
detectar cualquier cambio significativo de las condiciones en las cuales
se basa el modelo.
Cambios significativos invalidan el modelo.
Ejecución
• Es la solución obtenida a partir del modelo, es la última
fase de la IO. En esta fase se explica la solución a la
administración responsable del sistema en estudio.
• Es importante que la explicación de la solución se haga
en función de los procedimientos usados en el sistema
real.
• Después de aplicar las soluciones al sistema, se observa
la respuesta de este a los cambios introducidos, esto
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Investigación Operativa: Herramienta para la toma de decisiones

  • 2. Introducción • Cuando hablamos del término de Investigación Operativa (IO), conocida también con el nombre de Investigación de Operaciones, se suele desconocer las características específicas de esta ciencia y su objeto de estudio. La misma puede llegar a ser una herramienta de mucha importancia dentro del sistema de la empresa ya que nos ayuda a definir la decisión adecuada para resolver un problema. • El objeto de estudio de la Investigación Operativa es la toma científica de decisiones mediante el empleo de técnicas cuantitativas.
  • 3. Origen y evolución de la IO • No se tuvo conciencia de ella hasta mucho mas tarde de que alguna de sus ramas naciera y se desarrollaran. • Tan antigua como la conducta humana, pues el avance científico acumulación de diferentes investigaciones en las ciencias aplicadas. • Primeras actividades formales de IO se iniciaron en Inglaterra durante la II GM. • Puede considerarse como anterior a la Revolución Industrial, cuando se empieza a originar el problema tipo que la IO trata de resolver.
  • 4. Evolución de la IO • Los primeros desarrollos de la disciplina IO se refirieron a problemas de: – Ordenamiento de tareas precisión de un objetivo (estrategia) – Reparto de cargas de recursos disponibles (logística) trabajo, – Planificación y asignación forma, habilidad para cumplir el de recursos. objetivo con los recursos (táctica) • Se diversificó a organizaciones industriales, sector público y privado, sistemas de comercialización, financieros, producción, tecnología, de transporte, salud etc., en países desarrollados , “en vía de”, y los de tercer mundo. • Empresa grande o mediana aplican los métodos de la IO, pues contribuye eficazmente a optimizar una gran parte de los objetivos.
  • 5. Definiciones de IO • “Es una disciplina moderna que utiliza modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos con el objetivo de modelar y resolver problemas complejos, determinando la solución óptima y mejorando la toma de decisiones”. • “Es una ciencia que permite el análisis de la toma de decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo se pueden maximizar o minimizar los recursos”. • “Es una herramienta metodológica cuantitativa que nos permite la asignación óptima de recursos escasos y en general apoyar de una forma eficiente el proceso de toma de decisiones.
  • 6. Definición IO • “Es la aplicación del método científico por equipos interdisciplinarios a problemas que comprenden el control y gestión de sistemas organizados (hombre- máquina); con el objetivo de encontrar soluciones que sirvan mejor a los propósitos del sistema (u organización) como un todo, enmarcados en procesos de toma de decisiones”.
  • 7. Pasos a seguir en la aplicación del método científico. Sistema modelo mejor forma de operación del sistema Principales fases de una IO son las siguientes: • Planteo y Análisis del problema. • Construcción de un modelo. • Deducción de la(s) solucion(es). • Prueba del modelo y evaluación de la(s) solucion(es). • Ejecución y Control de la(s) solucion(es)
  • 8. Planteo y Análisis del problema. - Perfectamente establecidos los objetivos - Cursos alternativos de acción. - Las restricciones. - Los efectos del sistema de estudio. *Imposible solución correcta a un problema incorrectamente planteado.
  • 9. Construcción de un Modelo. Las características esenciales de los modelos permiten describirlos de diferentes maneras. dimensiones funciones Modelos propósitos temas grado de abstracción Los tipos básicos de los modelos son los siguientes: - Modelos Icónicos. - Modelos Analógicos. - Modelos Simbólicos o Matemáticos.
  • 10. Tipos básicos de Modelos 1. Modelo Icónico.- es la presentación física de un objeto o de una situación. Esta representación puede darse en dos dimensiones (planos, mapas, fotografías) y tres dimensiones (maquetas). 2. Modelo Analógico.- muestran características de una determinada situación, se lo utiliza especialmente para representar situaciones dinámicas. Ej. Curvas de demanda, curvas de distribución de frecuencia, y los diagramas de flujos. 3. Modelo Simbólicos o Matemáticos.- son verdaderas representaciones de la realidad y toman la forma de cifras y símbolos matemáticos. Son especialmente utilizados por la IO y un tipo de modelo simbólico es una ecuación.
  • 11. Deducción de la Solución Formulación Establecimiento Obtener solución del del a partir Problema Modelo Modelo Formas de desarrollar esta fase: • Se determina la solución óptima. • Aplicando la solución al problema real. Complejidad matemática del modelo impide obtener solución óptima la “buena” es suficiente. En otros casos la SOM es una aproximación de la situación real, sin embargo un modelo bien formulado y probado aproxima su solución óptima verdadera.
  • 12. Prueba del Modelo y evaluación de la Solución Para probar el modelo y la solución, se puede hacerse en dos pasos: 1. Usando datos pasados, haciendo una comparación entre el rendimiento real del sistema y el rendimiento indicado por el modelo. 2. Permite operar el sistema sin cambios y comparando su rendimiento con aquel modelo Establecimiento de Controles Deben de colocarse controles sobre la solución, con el objeto de detectar cualquier cambio significativo de las condiciones en las cuales se basa el modelo. Cambios significativos invalidan el modelo.
  • 13. Ejecución • Es la solución obtenida a partir del modelo, es la última fase de la IO. En esta fase se explica la solución a la administración responsable del sistema en estudio. • Es importante que la explicación de la solución se haga en función de los procedimientos usados en el sistema real. • Después de aplicar las soluciones al sistema, se observa la respuesta de este a los cambios introducidos, esto permite realizar los ajustes y modificaciones adicionales requeridas por el rendimiento del sistema.