1. El documento trata sobre la historia y conceptos básicos de la investigación de operaciones, que es la aplicación del método científico a problemas relacionados con la toma de decisiones. 2. Se explica que la IO surgió en la segunda guerra mundial para mejorar la logística militar y desde entonces se ha aplicado ampliamente en sectores públicos y privados. 3. La IO utiliza modelos matemáticos para representar problemas reales de toma de decisiones y encontrar soluciones óptimas considerando recursos escasos.

2. 
El principal objetivo de esta área de
conocimientos consiste en formular y resolver
diversos problemas orientados a la toma de
decisiones.

3. 


Plantear la relación entre el trabajo de
dirección y la toma de decisiones.
Comprender el proceso
decisiones
de la toma
de
Conocer
las
técnicas
y
herramientas
mecánicas básicas en la toma de decisiones

4. HISTORIA DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
Los inicios que hoy se conoce como IO, se remonta a
los años 1759 cuando el economista Quesnay
empieza
a
utilizar
modelos
primitivos
de
programación
matemática.
Más
tarde,
otro
economista de nombre Walras, hace uso en 1874, de
técnicas similares. Los modelos lineales de la IO,
tiene como precursores a Jordan en 1873, Minkowsky
en 1896 y a Farkas en 1903. Los modelos dinámicos
probabilísticos tienen su origen con Markov a fines
del siglo pasado.

5. HISTORIA DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
Los modelos matemáticos de la IO que
utilizan
estos
precursores,
estaban
basados en el cálculo diferencial e integral
(Newton, Lagrange, Laplace, Lebesgue,
Leibinitz,
Reimman,
Stiegles,
por
mencionar algunos), la probabilidad y la
estadística (Bernoulli, Poisson, Gauss,
Bayes, Gosset, Snedecor, etc.).

6. HISTORIA DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
Pero fue hasta la segunda guerra mundial, cuando la IO empezó a
tomar auge. Primero se le utilizó en la logística estratégica para
vencer al enemigo y más tarde al finalizar la guerra, para la logística
de distribución de todos los aliados repartidos por todo el mundo.
En 1947 el doctor George Dantzig, resumiendo el trabajo de
sus antecesores, inventa el método simplex, con lo cual dio
inicio a la programación lineal.

7. HISTORIA DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
Actualmente, la IO no solo se aplica
en el sector privado, sino también
en el sector público, tanto en los
países desarrollados como en los
países tercermundistas.

9. ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES?

10. En el libro de Shamblin y Stevens llamado Investigación de
Operaciones.
Un Enfoque Fundamental de la editorial Mc Graw Hill impreso en
México, 1991.
La Investigación Operacional es un enfoque científico de
la toma de decisiones
En el libro de Ackoff y Sasieni llamado Fundamentos de
Investigación de Operaciones de la editorial Limusa impreso en
México en 1994.
La Investigación de Operaciones es: La aplicación del
método científico, por equipos interdisciplinarios, a
problemas que comprenden el control de sistemas
organizados hombre-máquina, para dar soluciones que
sirvan mejor a los propósitos de la organización como un
todo.

11. En el libro de Thierauf y Grosse llamado Toma de decisiones por
medio de Investigación de Operaciones de la editorial Limusa
impreso en México en 1977.
La investigación de operaciones utiliza el enfoque planeado
(método científico) y un grupo interdisciplinario, a fin de
representar las complicadas relaciones funcionales en
modelos matemáticos para suministrar una base
cuantitativa para la toma de decisiones, y descubrir nuevos
problemas para su análisis cuantitativo.
En el libro de Winston llamado Investigación de Operaciones.
Aplicaciones y Algoritmos 2ª edición. Grupo Editorial Iberoamérica
impreso en México en 1994.
Planteamiento científico a la toma de decisiones, que busca
determinar cómo diseñar y operar mejor un sistema,
normalmente bajo condiciones que requieren la asignación
de recursos escasos.

12. a)
Una organización se puede interpretar como un
sistema: pues así se facilita su entrenamiento. Todo
sistema tiene componentes e interacciones. Algunas
interacciones son controlables, mientras que otras no
lo son.
b)
Todo sistema es una estructura que funciona: la
información es el elemento que convierte a una
estructura en un sistema. En toda estructura existen
componentes y canales que comunican a éstas. A
través de los canales fluye la información, al fluir la
información las componentes interaccionan de una
forma determinada. Los objetivos de la organización
(sistemas) se refiere, a la eficiencia y efectividad con
que las diferentes componentes del mismo pueden
controlarse y/o modificarse.

13. c) La IO es la aplicación de la metodología científica a
través de modelos, primero para representar al
problema real que se quiere resolver en un sistema y
segundo para resolverlo. Los modelos que utiliza la IO
son modelos matemáticos en forma de ecuaciones.

14. PROGRAMA RESUMIDO:
1.
2.
3.
4.
5.
CARACTERÍSTICAS DE LAS DECISIONES
PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES
CONSTRUCCIÓN DE MODELOS Y
METODOLOGÍA DE LAS DECISIONES
ANÁLISIS DEL PUNTO DE EQUILIBRIO
ÁRBOL DE DECISIONES

15. “La indecisión es un veneno lento,
nada produce, en cambio, puede
convertirse en hábito; más vale
fracasar por haber tomado una
decisión errónea, que por no haber
tomado ninguna”

16.  Pasamos de una toma de decisiones instintivas, a
procesos que deben estar conducidos por un
pensamiento racional.
 La Teoría de la Decisión trata del estudio de los
procesos de toma de decisiones desde una
perspectiva racional.
 La decisión es un verdadero proceso de reflexión
y, como tal, racional y consciente, deliberado y
deliberativo.

17. “La decisión consiste en el proceso
deliberado (y deliberativo) que lleva a la
selección de una acción (acto, curso de
acción) determinado entre un conjunto de
acciones alternativas. La decisión es un
proceso previo a la acción”.
Pedro Pavesi, “La Decisión”

18. Moigne define el término decidir como identificar y resolver los
problemas que se presente en un organización. Por lo tanto, el
desencadenante del proceso de toma de decisiones es la existencia
de un problema,
DECISIÓN
INFORMACIÓN
ACCIÓN
Fed-back
Menguzzato y Renau, ( 1991, pag. 94

19. En sentido restrictivo, decidir es seleccionar,
entre varias, una y sólo una entidad
alternativa. Hay decisión cuando, siendo
posible varias respuestas, un sujeto elige
una de ellas.
En sentido amplio, decidir es llevar a cabo
un proceso completo por el cual se
establecen, analizan y evalúan alternativas a
fin de seleccionar una y sólo una.

20. • Elección entre dos o
más líneas de acción
diferentes.
La
DECISIÓN:
• El estudio de la teoría
de la decisión provee
de herramientas para
la toma de decisiones.
• El objeto de la teoría
de la decisión es
racionalizar dicha
elección.

22. Existen cinco características de las
decisiones:
1. Efectos futuros.
2. Reversibilidad.
3. Impacto.
4. Calidad.
5. Periodicidad.

23. El proceso de toma de decisiones
corresponde a todas aquellas actividades
estructuradas en pasos para llegar a la
decisión.

24. El proceso de
toma de
decisiones
utilizado
generalmente
es el de seis
fases:
• Definición del Problema
• Generación de la Solución del
problema
• Pasaje de las ideas a la acción
• Planificación de la
implementación de la solución
• Planificación de la evaluación de
la solución
• Evaluación del Resultado y del
proceso

26.  Clasificación de los Procesos de Decisión
Decisiones No Estructuradas: contexto de
incertidumbre total y se cuenta con muy
poca información. Son, principalmente,
decisiones políticas y estratégicas. Se
requiere de un alto poder de negociación
Decisiones Poco Estructuradas: contexto
intermedio, es decir, no nos encontramos en
certeza ni en incertidumbre total.

27.  Clasificación de los Procesos de Decisión
Decisiones Estructuradas: contexto de
casi-certeza,
donde
existe
poca
complejidad.
La
mayoría
de
estas
situaciones son abarcadas por los Métodos
de Investigación de Operaciones. Son
decisiones que pueden programarse por ser
repetitivas y rutinarias.

30.  Proporcionan una estructura para examinar el
proceso de toma de decisiones.
 Pueden utilizarse para evitar decisiones arbitrarias o
inconsistentes que no se basen en todos los datos
disponibles.
 Si utilizáramos estos modelos en todas las
decisiones, no podríamos asegurar que el resultado
fuera siempre favorable. (Las buenas decisiones no
garantizan buenos resultados)

31. En cuanto a decisión se refiere, existen dos
enfoques sobresalientes:
 La teoría de la elección racional (Simon): desde una
perspectiva descriptiva, nos cuenta CÓMO SON los procesos
decisorios en las organizaciones. Los hombres aplican su
propia racionalidad limitada por su singular visión de la
realidad.
 La teoría de la decisión: es una metodología prescriptiva o
normativa que indica CÓMO SE DEBE DECIDIR para ser
consecuentes con los objetivos, preferencias y ciertos
principios impuestos por la teoría. (cómo se debe decidir,
pero no que decidir).

32.  La teoría de la decisión es prescriptiva porque
obliga al TD a proceder de una determinada
manera si quiere ser coherente con las premisas
definidas.
 La teoría de la decisión es subjetiva porque, al
prescribir, tiene en cuenta las preferencias, las
valoraciones, las vivencias y la visión del TD.

33. 1. Definición del
problema de interés
y recolección de los
datos relevantes
2. Formulación de
un modelo que
represente el
problema
3. Solución del
modelo
6. Puesta en marcha
5. Preparación para
la aplicación del
modelo
4 . Prueba del
modelo

34. Categorías
Consecuencias
Certidumbre
Deterministas
Riesgo
Probabilísticas
Incertidumbre
Desconocidas
Conflicto
Influidas por un
oponente

35. Modelos
objetivos y
subjetivos.
•Puede darse el caso de tener que
basarnos en hechos que nos influyen o
de los que no disponemos de un modelo
objetivo.
•En ocasiones los sucesos no se pueden
experimentar objetivamente, y no existen
métodos formales para su estudio, por lo
que los modelos han de ser informales,
subjetivos y basarse en la intuición.

36. Modelos
analíticos y
de
simulación.
• Los modelos analíticos: disponemos de
un modelo matemático construido con la
información disponible y del que
queremos conocer la mejor opción.
• Los
modelos
de
simulación
son
representaciones simplificadas de la
realidad sobre las que se opera para
estudiar los efectos de las distintas
alternativas de actuación.

37. Modelos
estáticos y
dinámicos.
• Los modelos estáticos son
aquellos que no utilizan la
variable tiempo, en tanto que
los dinámicos son aquellos
que incorporan el tiempo
como
variable
o
como
parámetro fundamental.

38. Modelos
deterministas y
probabilísticos.
• En los modelos deterministas se
suponen conocidos con certeza
todos los datos de la realidad que
representan. Si uno o varios datos
se conocen sólo en términos de
probabilidades, el modelo se
denomina probabilístico, aleatorio
o estocástico

39. Modelización Mecánica.
 Herramientas para la decisión con
certeza.
 Criterios de decisión en
incertidumbre.
◦ Nos enfrentamos a la naturaleza.
◦ Nos enfrentamos a otro jugador.

3. La Toma de Decisiones
39

40. 
Reuniremos en un modelo los siguientes
elementos básicos de una decisión:
◦ Estrategias, cursos de acción con variables
controlables.
◦ Estados de la naturaleza.
◦ Resultados que se obtendrán en un caso dado.
◦ Probabilidad de que se produzca un estado de la
naturaleza.
◦ Criterio de decisión, ¿Cómo actuamos?
3. La Toma de Decisiones
40

41. Sucesos
Estados Naturaleza
Probabilidad
Estrategia 1
Estrategia 2
…
Estrategia m
3. La Toma de Decisiones
1
N1
P1
R11
R21
2
N2
P2
R12
R22
…
…
…
…
…
N
Nn
Pn
R1n
R2n
Rm1 Rm2 … Rmn
41

42. 
En la decisión con certeza, lo que se hace es
obtener el resultado esperado para cada
alternativa y seleccionar aquel que optimiza
nuestra función objetivo.
Coste de vender la
unidad N
Ptas.
Ingreso por
la unidad N
Número de unidades vendidas
3. La Toma de Decisiones
42

43. MODELO
ETAPAS
Detectar los síntomas del problema.
Identificar el problema en particular que se debe
resolver o la meta que se desea alcanzar.
Economista
Desarrollo del modelo de decisión para fines de
evaluación.
Desarrollar y anotar todas las alternativas de solución.
Evaluación de las alternativas de solución.
Seleccionar el mejor curso de acción. Implementar la
decisión.

44. MODELO
ETAPAS
Reconozca la Necesidad de Tomar una Decisión.
Identifique los criterios de decisión.
Para Optimizar la Toma de
Decisiones
Asigne una ponderación a esos criterios
Desarrolle las alternativas.
Seleccione la mejor alternativa.

45. MODELO
ETAPAS
Identificación del problema a resolver o el objetivo meta que se persigue.
Determinación del nivel mínimo o estándar que deberán satisfacer todas las
alternativas aceptables.
Elección de una alternativa factible que resuelva el problema planteado.
De Racionalidad Limitada
Evaluación de la alternativa.
Se determina si satisface los niveles mínimos que se
establecieron.
Si la alternativa no es aceptable, se busca otra y se le somete a evaluación.
Si la alternativa es aceptable, se pone en práctica.
Después de que se puso en acción se determina la facilidad o dificultad
conque se identificaron alternativas factibles, y se utiliza esta información
para elevar o reducir el nivel mínimo de aceptabilidad en problemas futuros
similares.
Cuando se compara este modelo con los anteriores aparentemente el
Modelo de Racionalidad Limitada parece ser un punto de vista más realista
de la Toma de Decisiones.

46. 
Con poca información hace acto de
presencia la subjetividad.
◦ Si estamos en una situación no
estructurada, la herramienta es la
pura intuición.
◦ Si la incertidumbre esta estructurada
la persona optara por diferentes
opciones según su optimismo o
pesimismo.
46

47. 




Modelo de Laplace
Optimista
Pesimista
Hurwicz
Savage
3. La Toma de Decisiones
47

48. Desconocemos las probabilidades de
cada estado de la naturaleza.
 Asumimos que todas las alternativas
posibles son equiprobables.
 Calculamos las medias aritméticas de
cada alternativa y elegimos aquella
con valor medio más favorable.

48

49. El decisor piensa que con la
alternativa que tome, sucederá lo
mejor para él.
 Se
determina el resultado más
favorable con cada estrategia. Se
selecciona la estrategia que ofrece el
más favorable de todos.
 También se le llama maxi-max ó
mini-min según el caso.

3. La Toma de Decisiones
49

50. 


El decisor piensa que tome la alternativa
que tome, sucederá lo peor para él.
Se determina el resultado más desfavorable
con cada estrategia. Se selecciona la
estrategia que ofrece el más favorable de
todos los determinados.
También se le llama maxi-min ó mini-max
según el caso.
3. La Toma de Decisiones
50

51. 



Se basa en los resultados de los criterios
optimista y pesimista.
Introduce un coeficiente de optimismo ””
comprendido entre 0 y 1.
El coeficiente de pesimismo es ”1-”.
Para cada alternativa se calcula:
◦ Hi =  * Mejori + (1-) * Peori

Se toma la alternativa con Hi más favorable.
3. La Toma de Decisiones
51

52. 



Se estima la probabilidad para cada estado de la
naturaleza
Se usa la «Regla de decisión del Valor Esperado
El valor esperado de una alternativa se encuentra
ponderando cada beneficio con su probabilidad
asociada y su mando despues de los puntajes de
los beneficios ponderados
Se elije la alternativa que tenga el mejor valor
esperado (el mas alto si se trata de utilides y el
mas bajo si se trata de costos).
3. La Toma de Decisiones
52

53. 
Un gerente tiene que decidir si conviene construir una
instalación pequeña o una grande. Mucho depende de la
futura demanda que la instalación tenga que atender, y
dicha demanda puede se grande o pequeña. El gerente
conoce con certeza los beneficios que producirá cada
alternativa, que se muestra la siguiente tabla de
beneficios. Los beneficios en ($000) son los valores
presentes de los ingresos futuros menos los costos que
corresponden a cada alternativa, en cada uno de los
acontecimientos:
Posible demanda Futura
Alternativa
Baja
Alta
Instalación pequeña
200
270
Instalación Grande
160
800
0
0
No hacer nada

54. 
SOLUCIÓN – BAJO CERTIDUMBRE
◦ Nos preguntamos cual es la mejor opción si la demanda
futura va a ser baja?
◦ La mejor opción es la que produce el beneficio mas
grande. Si el gerente sabe que la demanda futura va a
ser baja, la compañía debe construir una instalación
pequeña y disfrutar de un beneficio de $ 200.000.

PUNTO DE DECISION.- Si la gerencia conoce la
realidad la demanda futura, construir la
instalación pequeña si la demanda va a ser baja,
y la instalación grande si la demanda va a ser
alta.

55. ◦ SOLUCIÓN MAX-MIN.- El
peor beneficio de una
alternativa es el número
más bajo que aparece en la
fila respectiva de la matriz
de beneficios, porque los
beneficios son utilidades.
◦ PUNTO DE DECISION.- El
mejor de esos números
peores es 200.000
Peor
Beneficio
Alternativa
Baja
Instalación
pequeña
200
Instalación
Grande
160

56. ◦ SOLUCIÓN MAXI-MAX.- El
mejor beneficio de una
alternativa es el número
más alto que aparece en la
fila respectiva de la matriz
de beneficios:

PUNTO DE DECISION.- El
mejor de esos números
es 800.000, por lo cual el
optimista decide
construir la instalación
grande
Mejor
Beneficio
Alternativa
Instalación
pequeña
270
Instalación
Grande
800

57. ◦ SOLUCIÓN LAPLACE.- Si se
trata de dos
acontecimientos,
asignamos a cada uno una
probabilidad de 0.5:

PUNTO DE DECISION.- El
mejor de esos beneficios
ponderados es 480.000,
por lo cual una persona
realista optimista optaría
por construir una
instalación grande
Mejor
Beneficio
Alternativa
Instalación
pequeña
0.5(200)+0.5(2
70)= 235
Instalación
Grande
0.5(160)+0.5(8
00)=480

58. El PUNTO DE EQUILIBRIO: de una Organización es aquel donde
sus INGRESOS totales igualan a sus COSTOS totales
Con este concepto se simula situaciones (variación de ventas y
costos) y se toman acciones correctivas para llevar a la zona de
ganancias. ES BUENA HERRAMIENTA DE TOMA DE DECISIONES.
Con el análisis del punto de equilibrio" se puede minimizar los
costos y maximizar las ganancias.

59. El cálculo del P.E. puede ser:
Monoproducto:
•En unidades
•En valor monetario
Multiproducto:
En unidades homogéneas
•En valor monetario

60. 
Costo Fijo (CF): es la parte del costo total (CT)
que la empresa tendrá independientemente de su
nivel de actividad.
Los costos fijos los tendrá la empresa aunque no
produzca nada. Entre estos podemos mencionar: el
alquiler,
los
impuestos,
los
sueldos
administrativos, entre otros.

61. Costo variable (CV): es la parte del costo total
que está en función de la cantidad (Q) de
unidades producidas o de los servicios
prestados. Es decir, a mayor nivel de actividad,
mayor costo variable.
Costo variable unitario (c): es el costo, por cada
unidad producida o por cada servicio prestado,
de las materias primas, materiales, mano de
obra, etc. El costo variable unitario puede
suponerse constante para cada unidad
independientemente de la cantidad producida.

62. Costo Total (CT):
CT = CF + CV
CT = CF + c . Q (1)
Ingreso Total (IT): está dado por el
producto de la cantidad (Q) por el
precio unitario (p) (bajo el supuesto de
que todo lo producido es vendido).
IT = p . Q (2)

63. 5. PUNTO DE EQUILIBRIO
$
IT
CT
CV
CF
QPE
Nivel de actividad

65. 
Una empresa fabrica y vende un solo artículo cuyo precio de
venta unitario es de $20, el costo variable es de $10 y el costo
fijo total es de $100.000. ¿Cuántas unidades debe vender para
lograr el punto de equilibrio?

SOLUCION:

Cálculo del margen de contribución (utilidad)
Precio de venta por unidad
Menos
El costo variable por unidad
Margen de contribución

$
20
$
10
10
Punto de equilibrio: Costo fijo/margen de contribución
100.000/10 = 10.000 unidades es el punto de equilibrio
Si vende más de 10.000 unidades tiene utilidad.
65

66. 
Una empresa fabrica y vende un solo artículo cuyo precio de venta unitario es
de $20, el costo variable unitario es de $10 y el costo fijo total es de
$100.000.
Si la empresa vende 22.000 unidades. ¿Cuál es la utilidad?

SOLUCION
Margen de contribución
$20-10 = 10)
Aumento de unidades vendidas (22.000-10.000 = 12.000)
12.000 X $10 (margen contribución) =
$120.000

DETALLE:








Ventas (22.000 x $20)
Menos costo variable (22.000 x $10)
Margen de contribución
Menos costo fijo
Utilidad antes de impuestos
$440.000
$220.000
$220.000
$100.000
$120.000
66

67. Es un esquema con nodos y ramas,
donde se ordenan en forma
cronológica todos los momentos en
que debe tomarse una decisión o
acontece un evento aleatorio,
indicando al final los resultados de
una decisión.
67

68. 
Nodos de decisión

Nodos de acontecimiento

Resultados
68

69. 


Nodos de decisión: representan las situaciones
de decisión que se enfrentan.
Nodos de acontecimiento: indican la existencia
de variables no controlables que afectan a las
distintas alternativas.
Resultados: muestran los resultados asociados a
cada curso de acción.
69

70. REPRESENTACIÓN GRÁFICA
S1
S2
S3
70

71. 



Las ramas que nacen de un nodo de
decisión representan las alternativas.
Habrá tantas ramas como alternativas
haya.
Pueden existir varios momentos de
decisión en cada árbol.
De cada nodo de decisión deben salir
como mínimo dos ramas.
71

72. 

Pueden existir varios nodos de
decisión consecutivos.
Al resolver, por cualquiera de los
criterios conocidos, quien decide es el
decisor y por lo tanto siempre elige la
mejor alternativa.
72

73. REPRESENTACIÓN GRAFICA
N1
N2
N3
73

74. 


Después de cada rama, que representa
a una alternativa, habrá un nodo de
acontecimiento, si dicho curso de
acción está afectado por una variable
no controlable.
Cada nodo indicará la existencia de una
variable no controlable.
De cada nodo deberán salir como
mínimo dos ramas.
74

75. 

Las ramas que nacen de un nodo
aleatorio
muestran
los
distintos
comportamientos que puede exhibir
una variable no controlable.
En un árbol pueden presentarse varios
nodos aleatorios en forma sucesiva.
75

76. 



Se desarrolla de izquierda a derecha indicando
en forma secuencial todos los momentos de
decisión y los momentos de acontecimiento de
un evento aleatorio.
A cada nodo, tanto de decisión como aleatorio,
debe llegar una sola rama.
De cada nodo, tanto de decisión como
aleatorio, deben salir como mínimo dos ramas.
Luego, se colocan al final de las ramas los
resultados acumulados después de sortear
todas las vicisitudes desde el inicio del
proceso.
76

77. 


Se evalúa de atrás hacia delante, teniendo en
cuenta la influencia de las decisiones y
eventos
aleatorios
últimos
sobre
los
primeros.
En los nodos de decisión se elige la mejor
alternativa.
En los eventos aleatorios se indica el criterio
usado para evaluar los resultados posteriores
(valor esperado, minimax, etc.).
77

78. 



Existe una empresa que está por construir una
planta de producción para los próximos 10 años.
La opción es construir una planta grande para
enfrentar una demanda sostenidamente alta o
una planta pequeña y a los dos años ampliarla si
la demanda fuese alta.
Si al inicio la demanda es baja seguirá así en el
futuro. Pero puede ser alta en los primeros dos
años y luego reducirse por efecto de la
competencia.
La planta grande demanda más inversión inicial y
posee más costos de mantenimiento que la
pequeña.
78

79. Ventas sostenidamente altas
R1
Ventas iniciales altas y luego bajas
R2
Planta
grande
Ventas sostenidamente bajas
Vtas. altas
Ampliar
Planta
pequeña
Venta inicial
alta
Venta
inicial baja
R3
R4
Vtas. bajas
No
ampliar
R5
Vtas. altas
R6
Vtas. bajas
R7
R8
79

80. 

Probabilidades: luego de desarrollar el
árbol se colocan las probabilidades de
los estados en los casos en que se
conozcan.
Se calculan los resultados acumulados:
los ingresos son mayores cuando se
acierta con la dimensión de la planta y
también si es mayor su nivel de
producción, pero hay más costos de
inversión y mantenimiento cuanto mayor
es la misma.
80

81. 0,60 - Ventas sostenidamente altas
70
0,20 - Vtas. iniciales altas y luego bajas
Planta
grande
0,20 - Ventas sostenidamente bajas
0,75 - altas
Ampliar
Planta
pequeña
- 20
60
0,25 - bajas
0,80 - Vta.
inicial alta
No
ampliar
0,20 - Vta.
inicial baja
0
- 10
0,75 - altas
40
0,25 - bajas
20
10
Hebe Alicia Cadaval
81

82. Resolución del árbol
 Se comienzan a resolver los nodos más
cercanos a los resultados finales.
 En
el caso de eventos aleatorios al
conocerse la probabilidad se aplica el
criterio del valor esperado.
 En el caso de los nodos de decisión se elige
el mejor resultado (o mejor valor esperado).
 Se llega al principio donde queda en claro
cuál es la mejor alternativa inicial, la que
debe elegirse.
82

83. 0,60 - Ventas sostenidamente altas
Planta
grande
70
0,20 - Vtas. iniciales altas y luego bajas
10
0,20 - Ventas sostenidamente bajas
38
- 30
0,75 - altas
Ampliar
38
0,80 - Vta.
inicial
alta
Planta
pequeña
34
0,20 - Vta.
inicial
baja
40
0,25 - bajas
40
No
ampliar
0,75 - altas
35
0,25 - bajas
60
- 20
40
20
10
Hebe Alicia Cadaval
83

84. VENTAJAS
 Refleja mejor las situaciones con decisiones
secuenciales (con más de un momento de
decisión).
DESVENTAJAS
 No permite analizar los casos de dominancia.
 Cuando una misma VNC afecta a distintas
alternativas, figura como si fuese otra VNC.
84

85. 



Hiller Frederick y Lieberinan Gerald, "Introducción
a la investigación de operaciones". Editorial Mc
Graw Hill, 2011, México.
KRAJEWSKI, LEE, RITZMAN, LARRI,
"Administración de Operaciones, Editorial
Prentice Hall, México, 2008
HAMDY A. TAHA, "Investigación de Operaciones,
Editorial Prentice Hall, México, 2009
RENDER BARRI, "Principios de Administración de
Operaciones", Editorial Prentice Hall, México,
2009

86. Una compañía de seguros nos ofrece una
indemnización por accidente de 210.000$. Si no
aceptamos la oferta y decidimos ir a juicio podemos
obtener
185.000$,
415.000$
o
580.000$
dependiendo de las alegaciones que el juez considere
aceptables. Si perdemos el juicio, debemos pagar los
costos que ascienden a 30.000$. Sabiendo que el
70% de los juicios se gana, y de éstos, en el 50% se
obtiene la menor indemnización, en el 30% la
intermedia y en el 20% la más alta, determinar la
decisión más acertada.

87. El árbol de decisión asociado será:
Gana 70%
Ir a Juicio
D
P
Pierde 30%
Bajo 50%
$185,000
P
Medio 30% $ 415,000
Alto 20%
$ 580,000
- $ 30,000
$ 210,000
Arreglo extrajudicial

88. Gestión de Operaciones
Ingeniería de Sistemas
Docente: Ing. Jairo Sacoto Cabrera

89. 



Diseño y Capacidad del sistema.
Objetivos y factores para determinar la
distribución.
Tipos de Distribución.
Métodos de distribución por procesos

90. 1. Conceptos (capacidad, capacidad
proyectada, capacidad efectiva, tasa de
utilización, eficiencia)
2. Aspectos relacionados con las decisiones de
capacidad
3. Estrategias de expansión de la capacidad
4. Planificación de la capacidad a largo plazo

91. Capacidad: cantidad de producto que puede
ser obtenido durante un cierto período de
tiempo. Puede referirse a la empresa en su
conjunto o a un centro de trabajo.
• Se expresa por medio de relaciones:
• Tn por mes, por año; volumen diario, mensual; No.
de unidades diarias, horas máquina por mes; horas
hombre por mes; etc.

92. Capacidad proyectada o diseñada: tasa de
producción ideal para la cual se diseñó el sistema.
Máxima producción teórica.
Capacidad efectiva: capacidad que espera alcanzar
una empresa según sus actuales limitaciones
operativas (personal y equipos). Menor que la
capacidad proyectada.

93. Tasa de utilización: porcentaje
alcanzado de la capacidad proyectada
• utilización = (salida real / cap. Proyectada) x 100%
Eficiencia: porcentaje de la capacidad
efectiva alcanzada realmente.
• eficiencia = (salida real / cap. efectiva) x 100%

94. Decisión inicial (en la
fase de creación de una
empresa)
Hay mucha
incertidumbre
¿ Cuánta capacidad se requiere?
¿ Para cuándo se necesita?
Decisiones sucesivas
(ajustar la capacidad a la
demanda)
Hay menos
incertidumbre

95. Contracción
Suele utilizarse como
último recurso.
Trae consigo el cierre de
plantas y despido de
personal.
Expansión
Ampliación de la capacidad.
Ante una decisión de este
tipo hay que estudiar:
1.Si falta capacidad instalada
2.Si no hay un buen
aprovechamiento de la
capacidad

96. Volumen de producción para el cual hay un
costo medio unitario mínimo
Costo
medio
unitario
Cum
*
P*
Producción

97. 1. Proactiva o expansionista:
la dirección anticipa el
crecimiento futuro y diseña la
instalación para que esté lista
cuando la demanda aparezca

98. Volumen de
producción
Nueva
capacidad
Demanda
prevista
1
2
3
Tiempo (años)

99. Volumen de
producción
Nueva
capacidad
Demanda
prevista
1
2
3
Tiempo (años)

100. 2. Reactiva o conservadora: implica
que la capacidad instalada siempre
está por debajo de la demanda.
•Debe recurrirse a horas extra o a
subcontratación para compensar el exceso
de demanda

101. Estrategia reactiva
(“esperar y ver”)
Volumen de
producción
Nueva
capacidad
Demanda
prevista
1
2
3
Tiempo (años)

102. 3. Neutral o intermedia: se
intenta tener una capacidad
“promedio” que algunas
veces va por detrás de la
demanda y otras por delante

103. Estrategia neutral o intermedia
Volumen de
producción
Nueva
capacidad
Demanda
prevista
1
2
3
Tiempo (años)

104. Horizonte temporal: más de 1 año.
Objetivo: adecuar la capacidad existente para
satisfacer la demanda, de la forma más eficiente
y económica posible

105. 1. Cálculo de la capacidad disponible
2. Determinación de las necesidades de
capacidad
3. Desarrollar alternativas
4. Evaluación de alternativas

106. Se establece la capacidad actual (capacidad diseñada,
capacidad efectiva, utilización, eficiencia).
Con la medida actual deberá hacerse una proyección
de la capacidad hacia el futuro tomando en cuenta el
envejecimiento de las instalaciones (desgaste de los
equipos, averías, lentitud, etc.) y el efecto aprendizaje.

107. Hay diferentes métodos de previsión: estudios de
mercado, analogía de los ciclos de vida, modelos
econométricos, simulación, series de tiempo, etc.
Depende
de una
buena
previsión
de
demanda.
En base a las estimaciones de demanda se determinan
las necesidades de capacidad, las cuales pueden incluir
la demanda y un “colchón de capacidad”.
Puede ocurrir que la empresa renuncia a parte de la
demanda, en ese caso las necesidades de capacidad son
menores a la demanda.

108. Expansión
1.Construir o adquirir
nuevas instalaciones
2. Expandir, modificar o
actualizar las instalaciones
existentes y/o su forma de
uso
3.Subcontratación
4.Reabrir instalaciones que
estén inactivas
Contracción
1. Dar otro uso a algunas
instalaciones o mantenerlas
en reserva
2. Vender instalaciones o
inventarios y despedir o
transferir mano de obra
3. Desarrollar nuevos
productos que sustituyan a
aquellos cuya demanda está
en declive

109. Hay diferentes
métodos para
evaluar
alternativas:
Métodos económico-financieros:
Costo total, análisis del punto de
equilibrio, valor actual neto, tasa
de rendimiento interno.
Árboles de decisión: medio gráfico
que utiliza elementos
probabilísticos y calcula el valor
monetario esperado de las
distintas alternativas. Las
alternativas se presentan por
medio de ramificaciones.

110. Concepto
2. Objetivos
3. Tipos de distribución de las
instalaciones

111. Las decisiones de distribución en
planta se refieren a la ubicación
de las distintas maquinarias,
personas, materiales, etc. de la
mejor manera posible.

112. Especificación de los objetivos y
criterios para evaluar el diseño:
cantidad de espacio necesario,
distancia a recorrer entre los
elementos de la distribución.
Cálculos de la demanda de
productos o servicios del sistema
Procesamiento necesario en términos
del número de operaciones y cantidad
de flujo entre los elementos de la
distribución.
Espacio necesario para los elementos
de la distribución
Disponibilidad de espacio dentro de la
instalación misma o, si se traga de
una nueva, las configuraciones del
edificio.

113. Disminución de la congestión
Supresión de las áreas ocupadas
innecesariamente
Disminución de riesgo para el material o su
calidad

114. Disminución de retrasos y del tiempo de fabricación
Reducción del riesgo para los trabajadores
Mejorar la supervisión y el control

115. Acumulación excesiva de materiales en
proceso
Excesivas distancias a recorrer en el flujo
de trabajo
Congestión y deficiente utilización del
trabajo

116. Ansiedad y malestar de la mano de obra
Accidentes laborales
Dificultad de control de las operaciones y
del personal

117. Por proceso
Por producto
Por posición fija
Por células de trabajo.

118. El personal y los equipos que
realizan una misma función se
agrupan en una misma área.
Los distintos ítems tienen que
moverse de un área a otra, de
acuerdo con la secuencia de
operaciones establecida para su
obtención.
Está indicada para la manufactura
de piezas en pequeños grupos o
lotes, y para la producción de una
gran variedad de piezas de
diferentes tamaños o formas.

119. Ventajas
Mayor fiabilidad en
el sentido de que
las averías de una
máquina no tienen
por qué detener
todo el proceso.
Flexibilidad en el
proceso vía
versatilidad de
equipos y personal
calificado.
Posibilidad de
individualizar
rendimientos
La diversidad de
tareas asignadas a
los trabajadores
reduce la
insatisfacción y
desmotivación.
Menor inversión,
equipos de uso
general.

120. Desventajas:
•Los pedidos se mueven más lentamente a
través del sistema, debido a la dificultad de
programación, reajuste de los equipos, manejo
de materiales.
•Los inventarios del proceso de fabricación son
mayores debido al desequilibrio de los
procesos de producción (el trabajo suele
quedar en espera entre las distintas tareas del
proceso).
•Baja productividad dado que cada trabajo o
pedido puede ser diferente, requiriendo
distinta organización y aprendizaje por parte
de los operarios.

121. Recomendable si:
•Variedad de productos y
demanda baja o intermitente.
•Maquinaria cara y difícil de
trasladar

122. Está relacionada con procesos productivos de flujo
lineal.
Las máquinas se colocan unas junto a otras a lo largo de una línea en la secuencia
en que cada una de ellas ha de ser utilizada; el producto sobre el que se trabaja
recorre la línea de producción de una estación a otra a medida que sufre las
modificaciones necesarias
El flujo de trabajo puede adoptar diversas formas.

123. Ventajas
• Reducción de tiempos de fabricación, simplificación de
tareas, menor cantidad de trabajo en proceso, se reduce el
manejo de materiales.
• Mínima manipulación de los materiales
• Reducción en el tiempo entre el inicio del proceso y la
obtención del producto final.
• Menos material en proceso.
• Mano de obra más fácil de entrenar y de sustituir.
• Programación y control sencillos.

124. Desventajas
Poca flexibilidad en el proceso, la parada de alguna máquina puede parar la
línea completa, trabajos muy monótonos, inversión elevada.
Mayor inversión
Rigidez
Diseño y puesta a punto más complejo.
El ritmo de producción lo marca la maquina mas lenta
Una avería puede interrumpir todo el proceso
Tiempos muertos en algunos puestos de trabajo

125. Recomendable:
•Alto volumen de producción
de unidades idénticas o
bastante parecidas.
•Demanda estable.

126. El producto se fabrica en un solo lugar y los
trabajadores y equipos acuden a esa área
específica. Es apropiada cuando no es posible
mover el producto final debido a su peso, tamaño,
forma, volumen o alguna característica particular
que lo impida.
Se emplea en procesos productivos por proyectos.
Ejemplos: construcción de casas, barcos, obras de
ingeniería (puentes, túneles, etc.), aeronáutica,
vehículos espaciales, etc.

127. Ventajas:
Poca manipulación de la
unidad principal de
montaje.
Alta flexibilidad para
adaptarse a variantes de
un producto e incluso a
una diversidad de
productos

128. Desventajas:
Poca manipulación de la unidad principal de
montaje.
Ocupación del espacio
Manutención de las piezas hasta el emplazamiento
principal de montaje
Dificultad para utilizar equipos difíciles de mover.
Alta flexibilidad para adaptarse a variantes de un
producto e incluso a una diversidad de productos

129. Recomendable:
El costo de mover la pieza principal es elevado.
El número de unidades a producir es bajo.
Las operaciones requieren principalmente trabajo
manual o herramientas o maquinas ligeras.

130. Es un híbrido de las distribuciones en planta por
proceso y por producto.
Se basa en la agrupación de productos con las
mismas características en familias y asigna
grupos de máquinas y trabajadores para la
producción de cada familia (célula)

131. Para formar células de
trabajo es necesario:
Identificar productos que
pertenecen a una misma
familia (similitudes en la
fabricación, formas,
tamaños)
Definir máquinas y
trabajadores que formarán la
célula de trabajo
Definir la distribución interna
de cada célula

132. Ventajas:
• mejora de las relaciones de trabajo, disminución de los
tiempos de fabricación y preparación, simplificación de
la planificación, se facilita la supervisión y el control
visual.
• incremento de los costos por la reorganización,
reducción de la flexibilidad, incremento de los tiempos
Desventajas:. inactivos de las máquinas

135. 
MP: Materia Prima

MEP: Material en Proceso

136. 
Los departamentos de una fábrica de juguetes de
bajo volumen deben ser los siguientes:
◦ el departamento de despacho y de recibo,
◦ el departamento de moldeo plástico y estampado,
◦ el departamento de patrones de metal,
◦ el departamento de costura y el de pintura.
Las partes de los juguetes son fabricadas en esos
departamentos y luego enviadas a los departamentos de
ensamblaje en donde se colocan todas juntas. En muchas
instalaciones, la colocación óptima a menudo significa
colocar los departamentos que tengan una gran cantidad
de tráfico interdepartamental, de manera adyacente.

137. 

Ejemplo: Suponemos que queremos arreglar
los ocho departamentos de una fabrica de
juguetes para minimizar el costo del manejo
de material interdepartamental.
Inicialmente, todos los departamentos tienen
la misma cantidad de espacio (12 metros por
12 metros) y el edificio tiene 24 metros de
ancho y 48 metros de largo (así, es
compatible con las dimensiones de los
departamentos).

138. 


Una vez obtenida esta información, se sabe que
todo el material es transportado en un cajón de
tamaño estándar movido por un montacargas (lo
que constituye una carga).
Los costos de transporte son de un dólar para
mover una carga entre los departamentos
adyacentes y un dólar extra por cada
departamento se halle en medio.
Las cargas previstas entre los departamentos
para el primer año están tabuladas en la tabla 1;
el espacio disponible de una planta esta
representado en la figura 1.

140. 

Los movimientos diagonales están permitidos
en este ejemplo, de manera que los
departamentos 2 y 3, y 3 y 6 se consideran
adyacentes.
Una vez dada esta información el primer paso
es ilustrar el flujo interdepartamental mediante
un modelo como la figura 2. Este suministra el
patrón de distribución básicas que se trata de
mejorar.

142. 

El segundo paso es determinar el costo de esta
distribución multiplicando el costo del manejo
del material por el número de cargas movidas
entre cada par de departamentos.
La tabla 2 muestra esta información, que se
obtiene de la siguiente manera: El costo anual del
manejo de material entre los departamentos 1 y
2 es de U$S 175 (U$S 1 por 175 movimientos),
de U$S60 entre los departamentos 1 y 5 (U$S2
por 30 movimientos), de U$S 60 entre los
departamentos 1y 5 (U$S3 por 20 movimientos),
U$S240 entre los departamentos diagonales 2 y
7 (U$S3 por 80) y así sucesivamente.

144. 


El tercer paso es buscar los cambios
departamentales que reduzcan los costos. Con
base en la grafica y en la matriz de costos,
parece aconsejable colocar los departamentos 1 y
6 mas cerca uno del otro para reducir sus altos
costos de movimiento-distancia.
Sin embargo, esto requiere el cambio de algunos
otros departamentos, lo cual afecta sus costos de
movimiento-distancia y el costo total de la
segunda solución.
La figura 3 muestra la disposición revisada
resultante de la reubicación del departamento 6 y
de un departamento adyacente. (El departamento
4 fue seleccionado arbitrariamente para este
efecto).

146. 
La matriz de costos revisada para el cambio,
con los cambios en los costos, se da en la
tabla 3. Observar que el costo total es de
U$S262 mas que en la solución inicial.
Claramente el hecho de duplicar la distancia
entre los departamentos 6 y 7 explica la
mayor parte del incremento en el costo. Esto
indica el hecho de que incluso en un
problema pequeño, no siempre es facil
decidir cual es el movimiento obvio correcto
con base en una inspección casual.

148. 
Hasta aquí se ha mostrado solamente un
cambio entre un gran numero de cambios
posibles; de hecho, para un problema de
ocho departamentos, hay 8! o (40320)
posibles arreglos. En consecuencia el
procedimiento empleado tendría solo una
remota
posibilidad
de
lograr
una
combinación óptima en un número razonable
de ensayos. Y nuestro problema no termina
aquí.

149. 
Se supondrá que se ha llegado a una buena
solución únicamente con base en el costo de
manejo de material, como aquella descripta
en la figura 4 (cuyo costo total es de
U$S3244).

150. 

Es de notar que el departamento de despacho y recibo
esta cerca del centro de la fabrica (un arreglo que no seria
aceptable). El departamento de costura se encuentra
situado a continuación del departamento de pintura, con
el riesgo de que partículas de hilachas, hilos y telas
puedan desplazarse con las corrientes de aire y caer sobre
los artículos pintados.
Además, los departamentos de ensamblaje de juguetes
pequeños y grandes se encuentran ubicados en los
extremos opuestos de la planta, lo cual incrementa el
tiempo de ensamblaje para los ensambladores (quienes se
necesitan en ambos departamentos varias veces al día) y
para los supervisores (quienes deben supervisar los
departamentos simultáneamente). Con frecuencia deben
ser considerados otros costos diferentes de aquellos del
manejo de los materiales.

163. •Ing.
Jairo Sacoto Cabrera
•Noveno Ciclo

164. 






3.1. Etapas del desarrollo de productos y
procesos.
3.2. Planeación de bienes y servicios.
3.3. Ciclos de vida del producto.
3.4. Selección de productos.
3.5. Método grafico.
3.6. Método Simplex.
3.7. Análisis de Sensibilización.

170. 
El proceso de diseño del producto no es un
proceso lineal ni tampoco fácilmente
parametrizable, sin embargo para su estudio
es necesario que lo esquematicemos de
alguna manera, dando por sentado que
cualquier esquema intenta representar un
proceso que no es estándar, como el de la
generación de nuevos productos.

171. 


FASE 0: PLANEACIÓN.- “FASE CERO” precede a
la autorización del proyecto y el inicio de hecho
del proceso de desarrollo del producto.
La fase comienza con la estrategia de la
empresa e incluye la evaluación de los
desarrollos tecnológicos y los objetivos de
mercado.
El producto de la fase de planeación es el
enunciado de la misión del proyecto, el cual
especifica el mercado objetivo del producto, las
metas
del
negocio,
las
suposiciones
fundamentales y restricciones

172. 

FASE 1: DESARROLLO DEL CONCEPTO.- En esta
fase se identifican las necesidades del mercado
objetivo, se generan, evalúan otros conceptos
del producto y se selecciona uno o varios
conceptos para su ulterior desarrollo y pruebas.
El concepto es una descripción de la forma,
función y características de un producto, y por
lo general va acompañado de una serie de
especificaciones, un análisis de los productos
de la competencia y una justificación
económica del proyecto.

173. 


FASE 2: DISEÑO EN EL NIVEL DEL SISTEMA.- La
fase de diseño del sistema incluye la definición
de la arquitectura del producto y su división en
subsistemas y componentes.
El plan final de ensamble para el sistema de
producción se define en esta fase
El resultado de esta fase incluye un trazo
geométrico del producto, una especificación del
funcionamiento de cada subsistema del
producto y un diagrama preliminar del flujo del
proceso dentro del proceso final.

174. 


FASE 3: DISEÑO DE DETALLES.- Esta fase
incluye la especificación completa de la
geometría, materiales y tolerancias de todas las
piezas únicas del producto y la identificación de
todas las piezas estandar que se comprarán a
los proveedores.
Se establece un plan del proceso y se diseña el
ensamblado para cada pieza que se fabricará.
El producto de esta fase son los planos o
archivos de computadora que describen la
geometría de cada pieza y del ensamblado para
su producción.

175. 


FASE 4: PRUEBAS Y AFINACIÓN.- Esta fase
implica la construcción y evaluación de
múltiples versiones del producto previas a su
producción.
Por lo general, los primeros prototipos se
construyen con piezas que tienen la misma
geometría y propiedades de los materiales.
Los prototipos se prueban para determinar si el
producto funciona para lo que se diseñó o no, y
si satisface las necesidades de los clientes.

176. 



FASE 5:PRODUCCIÓN DE TRANSICIÓN.-En esta
fase, el producto se fabrica con el sistema de
producción deseado.
El objeto de la producción es capacitar a la
fuerza de trabajo y eliminar los problemas que
aún persisten en los procesos de producción.
Los productos fabricados en esta fase se
suministran a clientes referentes y se evalúan
para identificar fallas
El paso de la producción de transición a la
constante suele ser gradual.

177. FASE 0
PLANEACIÓN
FASE 1
Fase 2
FASE 3
DESARROLL
O DEL
CONCEPTO
DISEÑO EN
DISEÑO DE
EL NIVEL DEL DETALLES
SISTEMA
Informarse
de lo que
necesitan
los clientes
Preparar
plan de
opciones
del
producto y
la familia
extendida
del
producto
FASE 4
PRUEBAS Y
AFINACIÓN
FASE 5
PRODUCCIÓ
N DE
TRANSICIÓN
MARKETING
Articular la
oportunida
d del
mercado
Definir los
segmentos
del
mercado
Identificar
a usuarios
líderes
Identificar
productos
Establecer
de la
punto(s)
competenci del precio
Formular
Elaborar
plan de
materiales
marqueting de
promoción
y
lanzamient
o
Facilitar
pruebas de
campo
Colocar la
primera
producción
en manos
de clientes

178. FASE 0
PLANEACIÓN
FASE 1
Fase 2
FASE 3
FASE 4
FASE 5
DESARROLL
O DEL
CONCEPTO
DISEÑO EN
DISEÑO DE
EL NIVEL DEL DETALLES
SISTEMA
PRUEBAS Y
AFINACIÓN
PRODUCCIÓ
N DE
TRANSICIÓN
Investigar
la
viabilidad
de los
conceptos
del
producto
Generar
otras
arquitectur
as del
producto
Definir
subsistema
se
interconexi
ones
importante
s
Afinar
Pruebas de Evaluar los
confiabilida primeros
d
productos
Pruebas de
duración
Pruebas de
desempeño
Obtener
permisos
de
autoridade
s
Aplicar
DISEÑO
Considerar
plataforma
y
arquitectur
a del
producto
Evaluar
Desarrollar
nuevas
los
tecnologías conceptos
del diseño
industrial
Definir la
geometría
de las
piezas.
Elegir
materiales
Asignar
tolerancias
Completar
la
documenta
ción

179. FASE 0
PLANEACIÓN
FASE 1
DESARROLL
O DEL
CONCEPTO
Fase 2
FASE 3
FASE 4
FASE 5
DISEÑO EN
DISEÑO DE
EL NIVEL DEL DETALLES
SISTEMA
PRUEBAS Y
AFINACIÓN
PRODUCCIÓ
N DE
TRANSICIÓN
Identificar
proveedore
s de los
elementos
fundament
ales
Analizar si
conviene
fabricar o
comprar
Definir el
plan final
de montaje
Facilitar la
transición
de los
proveedore
s.
Afinar los
procesos
de
fabricación
y montaje
Capacitar a
la fuerza
de trabajo
Iniciar la
operación
de todo el
sistema de
producción
PRODUCCIÓN
Estimar
Identificar
costos de
restriccione producción
s de la
producción Evaluar
viabilidad
Establecer
de la
la
producción
estrategia
de la
cadena de
suministro
Definir los
procesos
de
producción
de piezas y
partes
Diseñar el
maquinado
Definir los
procesos
que
garanticen
calidad

180. FASE 0
PLANEACIÓN
FASE 1
DESARROLL
O DEL
CONCEPTO
Fase 2
FASE 3
FASE 4
FASE 5
DISEÑO EN
DISEÑO DE
EL NIVEL DEL DETALLES
SISTEMA
PRUEBAS Y
AFINACIÓN
PRODUCCIÓ
N DE
TRANSICIÓN
Identificar
proveedore
s de los
elementos
fundament
ales
Analizar si
conviene
fabricar o
comprar
Definir el
plan final
de montaje
Facilitar la
transición
de los
proveedore
s.
Afinar los
procesos
de
fabricación
y montaje
Capacitar a
la fuerza
de trabajo
Iniciar la
operación
de todo el
sistema de
producción
PRODUCCIÓN
Estimar
Identificar
costos de
restriccione producción
s de la
producción Evaluar
viabilidad
Establecer
de la
la
producción
estrategia
de la
cadena de
suministro
Definir los
procesos
de
producción
de piezas y
partes
Diseñar el
maquinado
Definir los
procesos
que
garanticen
calidad

181. FASE 0
PLANEACIÓN
FASE 1
Fase 2
FASE 3
FASE 4
DESARROLL
O DEL
CONCEPTO
DISEÑO EN
DISEÑO DE
EL NIVEL DEL DETALLES
SISTEMA
PRUEBAS Y
AFINACIÓN
Finanzas:
Facilitar un
análisis
económico
Finanzas:
Facilitar
análisis de
convenienc
ia o de
comprar
Ventas:
Formular
planes de
ventas
PRODUCCIÓN
Investigaci
ón:
Demostrar
tecnologías
disponibles Jurídico:
Finanzas:
Investigar
Proporcion cuestiones
ar metas
de
de la
patentes
planeación
Administra
ción:
Asignar
recursos
Servicios:
Identificar
cuestiones
de
servicios
FASE 5
PRODUCCIÓ
N DE
TRANSICIÓN

182. 


Impulso de
mercado
Se debe fabricar
Interfuncional
lo que se puede
vender
• La innovación
Se identifican
necesidades en el
de productos es
mercado para
resultado de un
cubrir
Marketing es
esfuerzo
clave:
◦ estudios de
mercado
◦ CRM
(retroalimentación)
coordinado de
todos los
departamentos
de la empresa



Impulso
tecnológico
Se debe vender lo
que se puede
fabricar
Las nuevas
tecnolo-gías
presentan
oportunidades de
fabricación de
nuevos productos
para los que
habrá que crear
mercado
I+D es clave

185. 1
2
3
4
5
6
Generación de la idea
Selección del producto
Diseño preliminar
Construcción del prototipo
Pruebas
Diseño definitivo del producto

186. 
Definición de producto:
◦ por la necesidad que cubre y
◦ por el modo de cubrirla (la tecnología utilizada)

De ahí que la fuente de generación de
nuevos productos sea doble:
Externa:
Interna:
dentro de la empresa
I+D esencialmente
sugerencias
de clientes
Nota: Es la misma idea que estrategias en la introducción
de productos con otro criterio de clasificación

187. Las ideas generadas en la primera fase
pasan por un triple filtro:
¿Se puede fabricar?
Filtro
Técnico
¿Se puede vend
Filtro de
mercado
¿Es rentable fabricarlo y venderl
Filtro Financiero

188. Características Producto A Producto B Producto C Ponderación
Volumen
mercado
Protección
Patentes
Compatibilidad
estrategia
Margen
Lealtad a la
marca
TOTAL
B
M
E
10%
MB
M
E
20%
E
MB
R
25%
M
R
MB
MB
R
B
5%
40%
¿?
¿?
¿?
100%

189. 1.- Escoger características relevantes
2.- Establecer importancia de cada una de ellas
y asignarlas peso específico
consecuentemente
3.- Valorar estas características respecto a cada
producto potencial en una escala concreta
4.- Obtener las calificaciones medias
ponderadas para cada producto
 A continuación es recomendable someter los
productos a algún criterio financiero de
jerarquización, por ej. VAN

190. Coste
Especificación completa
del producto a lo largo de
los 3 ejes
Calidad

191. 

El prototipo debe parecerse lo más posible al
producto final
Las pruebas son en dos frentes:
◦ Mercado: aceptación por potenciales clientes
◦ Funcionamiento: comprobar cada una de sus
especificaciones técnicas

192. 




Se incorporan los cambios considerados
oportunos en las fases anteriores
Se desarrolla la tecnología de proceso o
fabricación
Se desarrollan controles de calidad
Se diseñan procedimientos de pruebas de
rendimiento
etc.

193. Es la evolución de los productos
ofrecidos por una empresa cuando
ya se encuentran en el mercado.
El ciclo de vida de un producto suele
estar dividido en cuatro fases o
etapas.

194. Volumen
de Ventas
Declive
Crecimiento
Introducción
Madurez
Tiempo

195. Etapa de introducción: Es el momento en el que el producto
se introduce en el mercado. El volumen de ventas es bajo,
dado que aún no es conocido en el mercado. Los costes son
muy altos y los beneficios inapreciables. En esta etapa es
muy importante invertir en promocionar el producto.
Etapa de crecimiento: En esta etapa aumentan las ventas, al
aumentar el interés del cliente. Los beneficios empiezan a
crecer y el producto necesita mucho apoyo para
mantenerse.

196. Etapa de madurez: El crecimiento de las ventas se
ralentiza y estabiliza en el mercado. El producto está
asentado y consolidado en el mercado y los
beneficios son altos.
Etapa de declive: Las ventas comienzan a decrecer
significativamente y el producto se prepara para
salir del mercado normalmente ya saturado. La
causa principal suele ser la obsolescencia

197. Costes y precios altos
Alto riesgo técnico/mercado
Producto en pocas versiones/
pocos accesorios
Distribución problemática
Crecimiento
Estancamiento de la demanda
Saturación del mercado
Competencia alta
Competencia
Proceso (costes)
Producto (precios, comunicación,
estrategia)
Tasa de crecimiento de las ventas
Distribución
Alto crecimiento de la
demanda
Variantes y accesorios de
producto
Perfeccionamiento del proceso
Abaratamiento de costes
Madurez
Declive
Reducción de la demanda
Exceso de capacidad
Agresiva competencia en prec

198. Diferenciación del producto
basada en servicio, calidad
Centrarse en segmento con
mayores posibilidades
Internacionalización
Obtener toda la información posible
Responder con rapidez a los
cambios
Consolidar la innovación
ESTRATEGIAS
RECOMENDADAS
Crecimiento
Política adecuada de precios
Perfeccionamiento del proceso
Perfeccionamiento del producto
Potenciar imagen empresa
Madurez
Declive
Liderazgo mediante fusiones, etc.
Segmento c/mejores condiciones
Cosecha: maximizar efectivo
Retirada rápida: abandonar

199. Clásico
Ciclo-reciclo
Ventas crecientes Mercado
ventas decrecientes residual
Madurez
estable
Penetración
rápida
Relanzamientos
sucesivos

200. 

CONCEPTO
Los productos están
formados por una
serie de módulos
(funcionales que
integran un sistema
de componentes)
Se pueden obtener
versiones / diferentes
productos a partir de
combinaciones
diversas de estos
módulos
FINALIDAD:
COMPATIBILZAR
OBJETIVOS
DIVERGENTES


Oferta variada para
el cliente
Simplicidad en la
producción para
conseguir menores
costes y mayores
economías de
escala

201. 
Cálculos de diseño de ingeniería:
◦ resistencia de materiales
◦ ergonomía
◦ cálculos térmicos

Clasificación de las partes:
◦ forma
◦ función

Eslabón con manufactura (diseño del proceso):
◦ máquinas
◦ herramientas

202. 



No todas las ideas nuevas deben
desarrollarse para convertirlas en nuevos
productos. Las ideas para nuevos productos
deben pasar por lo menos tres pruebas:
1) el potencial del mercado,
2)la factibilidad financiera y
3) la compatibilidad con operaciones.

203. 


Antes de colocar la idea de un nuevo producto en el diseño
preliminar, se le debe someter a los análisis necesarios que
se organizan alrededor de estas tres pruebas.
El propósito del análisis de selección de productos es
identificar cuales son las mejores ideas y no el de llegar a una
decisión definitiva de comercialización y producción de un
producto.
Después del desarrollo inicial se pueden hacer análisis más
extensos a través de pruebas de mercado y operaciones
piloto antes de tomar la decisión final de introducir el
producto. De esta manera, el análisis de selección de
productos puede tener una naturaleza bastante subjetiva y
basarse
en
información
ciertamente
limitada.

204. 
FASES DE LA SELECCIÓN:
◦ 1.- GENERACION DE IDEAS
◦ 2.- FILTRADO Y SELECCIÓN




a) MERCADOTECNIA
b) OPERACIONES
c) FINANZAS
d) ADECUACION ORGANIZATIVA

205. 
Métodos para ayudar en el análisis del
producto:
◦ Lista de mercado e involucra el desarrollo de una
lista de factores junto con un factor de peso
específico para cada uno.
◦ Método para calificar productos en orden de
prioridad para su selección.

206. 

A diferencia de un producto tangible los
servicios requieren menor tiempo de entrega
para la selección, diseño y ofrecimiento, por
lo que se pueden cambiar con más facilidad y
rapidez.
LA MATRIZ DE SERVICIOS:
◦ Ilustra algunas diferencias en la gama de diseños
de servicios, que estarán en función al uso
intensivo de mano de obra o capital y la intensidad
en el contacto con el cliente:

208. El concepto de la matriz de servicios es útil para determinar las
necesidades de administración de los diferentes tipos posibles
de diseños de Servicios que pueden establecerse para
productos potenciales.
Si el servicio utiliza intensamente la mano de obra, entonces
los costos unitarios son altos y los volúmenes son bajos y el
tiempo de trabajo se monitorea muy de cerca. Si el servicio
usa intensamente el capital, entonces los costos unitarios
deben ser bajos y/o volúmenes deben mantenerse altos

209. El método gráfico se utiliza para la
solución
de
problemas
de
PL,
representando Geométricamente a las
restricciones, condiciones técnicas y el
objetivo.
Método
gráfico.
El modelo se puede resolver en forma
gráfica si sólo tiene dos variables. Para
modelos con tres o más variables, el
método
gráfico
es
impráctico
o
imposible.
Cuando los ejes son relacionados con las
variables del problema, el método es
llamado método gráfico en actividad.
Cuando se relacionan las restricciones
tecnológicas se denomina método
gráfico en recursos.

210. 
1.
2.
3.
4.
Los pasos necesarios para realizar el método son nueve:
Graficar las soluciones factibles, o el espacio de soluciones
(factible), que satisfagan todas las restricciones en forma
simultánea.
Las restricciones de no negatividad Xi>= 0 confían todos los
valores posibles.
El espacio encerrado por las restricciones restantes se
determinan sustituyendo en primer término <= por (=) para
cada restricción, con lo cual se produce la ecuación de una
línea recta.
Trazar cada línea recta en el plano y la región en cual se
encuentra cada restricción cuando se considera la desigualdad
lo indica la dirección de la flecha situada sobre la línea recta
asociada.

211. 5.
6.
7.
Cada punto contenido o situado en la frontera
del espacio de soluciones satisfacen todas las
restricciones y por consiguiente, representa un
punto factible.
Aunque hay un número infinito de puntos
factibles en el espacio de soluciones, la
solución óptima puede determinarse al
observar la dirección en la cual aumenta la
función objetivo.
Las líneas paralelas que representan la función
objetivo se trazan mediante la asignación de
valores arbitrarios a fin de determinar la
pendiente y la dirección en la cual crece o
decrece el valor de la función objetivo.

212. EJERCICIO- Resolución gráfica de problemas.
Consideremos el siguiente problema a resolver
gráficamente:
Max
sa:
z = 3x1 + 5x2
x1  4
2x2  12
3x1 + 2x2  18
x1,x2  0

213. EJERCICIO- Resolución gráfica de problemas.
Región de puntos factibles
x2
Curvas de Nivel
9
x*
6
Solución Optima
x*
4
2
4
6
x1

214. DISEÑO DEL PRODUCTO- Método gráfico
EJERCICIO- Resolución gráfica de problemas
En primer lugar, se debe obtener la región de
puntos factibles en el plano, obtenida por medio
de la intersección de todos los semi - espacios
que determinan cada una de las inecuaciones
presentes en las restricciones del problema.

215. EJERCICIO- Resolución gráfica de problemas
Enseguida, con el desplazamiento de las curvas de
nivel de la función objetivo en la dirección de
crecimiento de la función (que corresponde a la
dirección del vector gradiente de la función,
z(x1,x2) = (3,5)T), se obtiene la solución óptima del
problema en la intersección de las rectas: 2x2 = 12
y 3x1+2x2 = 18 (restricciones activas). Esto es:
x1* = 2
x2* = 6
z* = 3 x1* + 5 x2* = 36

216. EJERCICIO- Resolución gráfica de problemas
Notar que se pueden dar otras situaciones en la
búsqueda de una solución óptima para esta clase de
problemas:
1) La solución óptima exista pero haya más de
una. En el ejemplo, considere la nueva función
objetivo: z = 6x1+4x2.
2) El problema no tenga solución, dada una región de
puntos factibles no - acotada. En el ejemplo,
reemplace cada desigualdad  por una .
3) El problema no tenga solución, porque no existen
puntos factibles. En el ejemplo, suponga que
agregamos la restricción: x1  5.

217. 
Ejemplo 2
Maximizar

Z = 3X1 + 2X2
restricciones :
X1 + 2X2
2X1 + X2
-X1 + X2
X2
X1
X2
<=6
<=8
<=1
<= 2
>= 0
>= 0
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)

218. 
Convirtiendo las restricciones a igualdad y
representándolas gráficamente se tiene:
X1 + 2X2
2X1 + X2
-X1 + X2
X2
X1
X2
=6
=8
=1
=2
=0
=0
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)

221. La teoría del método simplex:
• El método simplex original es
procedimiento algebraico directo.
un
• Sin embargo, durante su cálculo utiliza
muchos valores los cuales finalmente
no son relevantes en la toma de
decisiones

222. 





Con miras a conocer la metodología que se
aplica en el Método SIMPLEX, vamos a
resolver el siguiente problema:
Maximizar Z= f(x,y)= 3x + 2y
sujeto a: 2x + y ≤18
2x + 3y ≤ 42
3x + y ≤ 24
x ≥0 , y ≥ 0

223. 




1. Convertir las desigualdades en igualdades
Se introduce una variable de holgura por cada
una de las restricciones, para convertirlas en
igualdades, resultando el sistema de ecuaciones
lineales:
2x + y + h = 18
2x + 3y + s = 42
3x +y + d = 24

224. 
2. Igualar la función objetivo a cero
 - 3x - 2y + Z = 0

225. 

Escribir la tabla inicial simplex
En las columnas aparecerán todas las
variables del problema y, en las filas, los
coeficientes de las igualdades obtenidas, una
fila para cada restricción y la última fila con
los coeficientes de la función objetivo:
Tabla I . Iteración nº 1
Base
h
s
d
Z
Variable de decisión
x
2
2
3
-3
y
1
3
1
-2
Valores
solución
Variable de holgura
h
1
0
0
0
s
0
1
0
0
d
0
0
1
0
18
42
24
0

226. 




Encontrar la variable de decisión que entra en la base y la variable de
holgura que sale de la base
Para escoger la variable de decisión que entra en la base, nos fijamos en
la última fila, la de los coeficientes de la función objetivo y escogemos la
variable con el coeficiente negativo mayor (en valor absoluto).
En nuestro caso, la variable x de coeficiente - 3. Si existiesen dos o más
coeficientes iguales que cumplan la condición anterior, entonces se elige
uno cualquiera de ellos.
Si en la última fila no existiese ningún coeficiente negativo, significa que
se ha alcanzado la solución óptima. Por tanto, lo que va a determinar el
final del proceso de aplicación del método del simplex, es que en la
última fila no haya elementos negativos.
La columna de la variable que entra en la base se llama columna pivote

227. 


Para encontrar la variable de holgura que tiene que salir de la base, se
divide cada término de la última columna (valores solución) por el
término correspondiente de la columna pivote, siempre que estos
últimos sean mayores que cero. En nuestro caso:
18/2 [=9] , 42/2 [=21] y 24/3 [=8] Si hubiese algún elemento
menor o igual que cero no se hace dicho cociente. En el caso de que
todos los elementos fuesen menores o iguales a cero, entonces
tendríamos una solución no acotada y no se puede seguir.
El término de la columna pivote que en la división anterior dé lugar al
menor cociente positivo, el 3, ya 8 es el menor, indica la fila de la
variable de holgura que sale de la base, d. Esta fila se llama fila pivote
(En color azulado).

Si al calcular los cocientes, dos o más son iguales, indica que cualquiera
de las variables correspondientes pueden salir de la base.

En la intersección de la fila pivote y columna pivote tenemos el elemento
pivote operacional, 3

228. 


Encontrar los coeficientes de la nueva tabla.
Los nuevos coeficientes de x se obtienen dividiendo todos los coeficientes de la
fila d por el pivote operacional, 3, que es el que hay que convertir en 1.
A continuación mediante la reducción gaussiana hacemos ceros los restantes
términos de su columna, con lo que obtenemos los nuevos coeficientes de las
otras filas incluyendo los de la función objetivo Z.

También se puede hacer utilizando el siguiente esquema:

Fila del pivote:

Nueva fila del pivote= (Vieja fila del pivote) : (Pivote)

Resto de las filas:

Nueva fila= (Vieja fila) - (Coeficiente de la vieja fila en la columna de la variable
entrante) X (Nueva fila del pivote)

229. 
Veámoslo con un ejemplo una vez calculada
la fila del pivote (fila de x en la Tabla II):

Vieja fila de s






2 3
- Coeficiente
2 2
x x
Nueva fila pivote 1 1/3
= =
Nueva fila de s
0 7/3
0
2
x
0
=
0
1 0
42
- 2 2
2
x x
x
0 1/3
8
= =
=
1 -2/3 26

230. Tabla II . Iteración nº 2
Base
h
s
x
Z
Variable de decisión
x
0
0
1
0
y
1/3
7/3
1/3
-1
Variable de holgura
h
1
0
0
0
s
0
1
0
0
d
-2/3
-2/3
1/3
1
Valores
solución
2
26
8
24

231. 




Como en los elementos de la última fila hay uno negativo, -1,
significa que no hemos llegado todavía a la solución óptima. Hay
que repetir el proceso:
A. La variable que entra en la base es y, por ser la variable que
corresponde al coeficiente -1
B. Para calcular la variable que sale, dividimos los términos de la
última columna entre los términos correspondientes de la nueva
columna pivote:
2:1/3 [=6] , 26:7/3 [=78/7] y 8:1/3 [=8]
y como el menor cociente positivo es 6, tenemos que la variable
de holgura que sale es h.

C. El elemento pivote, que ahora hay que hacer 1, es 1/3.

Operando de forma análoga a la anterior obtenemos la tabla:

232. Tabla III . Iteración nº 3
Operando de forma análoga a la anterior obtenemos la tabla:
Base
Variable de decisión
Variable de holgura
Valores
solución
x
y
h
s
d
y
0
1
3
0
-2
6
s
0
0
-7
0
4
12
x
1
0
-1
0
1
6
Z
0
0
3
0
-1
30

233. 



Como en los elementos de la última fila hay uno
negativo, -1, significa que no hemos llegado
todavía a la solución óptima. Hay que repetir el
proceso:
La variable que entra en la base es d, por ser la
variable que corresponde al coeficiente -1
Para calcular la variable que sale, dividimos los
términos de la última columna entre los términos
correspondientes de la nueva columna pivote:
6/(-2) [=-3] , 12/4 [=3], y 6:1 [=6]
y como el menor cociente positivo es 3, tenemos
que la variable de holgura que sale es s.
El elemento pivote, que ahora hay que hacer 1, es
4.

234. Tabla IV . Final del proceso
Base
Variable de decisión
Valores
solución
Variable de holgura
x
y
h
s
d
y
0
1
-1/2
0
0
12
d
0
0
-7/4
0
1
3
x
1
0
-3/4
0
0
3
Z
0
0
5/4
0
0
33

235. 

Como todos los coeficientes de la fila de la
función objetivo son positivos, hemos llegado
a la solución óptima.
Los solución óptima viene dada por el valor
de Z en la columna de los valores solución, en
nuestro caso: 33. En la misma columna se
puede observar el vértice donde se alcanza,
observando las filas correspondientes a las
variables de decisión que han entrado en la
base: D(3,12)

236. 

* Si en el problema de maximizar apareciesen
como restricciones inecuaciones de la forma: ax
+ by c; multiplicándolas por - 1 se transforman
en inecuaciones de la forma - ax - by - c y
estamos en el caso anterior
* Si en lugar de maximizar se trata de un
problema de minimizar se sigue el mismo
proceso, pero cambiando el sentido del criterio,
es decir, para entrar en la base se elige la
variable cuyo valor, en la fila de la función
objetivo, sea el mayor de los positivos y se
finalizan las iteraciones cuando todos los
coeficientes de la fila de la función objetivo son
negativos

237. Un empresario dedicado a vender barcos hizo las siguientes observaciones:

un modelo común produce una ganancia de $520

un modelo llamado rápido produce un beneficio de $ 450.

el modelo común requiere 40 horas para construir y 24 horas para
terminaciones.

cada modelo rápido requiere de 25 horas para la construcción y 30
horas para terminaciones.

Este empresario cuenta con 400 horas de trabajo al mes para la
construcción y 360 horas para terminaciones.
¿De qué forma se podrá producir cada uno de los modelos con el fin de
maximizar el beneficio?

238. 
Construcción del Modelo
◦ •Variables de decisión
◦ •x1: cantidad de barcos del Modelo Común
◦ •x2: cantidad de barcos del Modelo Rápido



Función-objetiva
•El objetivo es maximizar el lucro.
Z=520x1+450x2
•Conjunto de restricciones:
 40x1 +25x2≤400
 24x1 +30x2≤360

249. 
La herramienta de optimización Solver
Standard del Excel permite resolver modelos
de Programación Lineal, Programación Lineal
Entera y Programación No Lineal de hasta
aproximadamente 150 variables. Su pantalla
se encuentra en el menú Herramientas -->
Solver , lo que es prudente verificar antes de
cargar el modelo a resolver

250. 
Herramientas --> Complementos y aparecerá
la siguiente pantalla:

251. 
Supongamos el siguiente modelo de
Programación Lineal:
Max 60X1 + 50X2

Sujeto a:






2X1 + 4X2 <= 80
3X1 + 2X2 <= 55
X1 <= 16
X2 <= 18
con X1 y x2 >= 0

252. A
1
2
3
4
5
6
7
0
0,0
0,0
0,0
0,0
B
0
60
C
0
50
D
2,0
3,0
1,0
4,0
2,0
80
55
16
18
1,0
Celdas de las variables X1 y X2
Celda con la fórmula de la función objetivo
Celdas con las fórmulas de las funciones de restricciones

254. 


En la cual se presentan ventanas
que informan sobre el tipo de
modelo a resolver. Son varias
ventanas pero las básicas son las
siguientes:
1)Si el modelo es de Programación
Lineal hay que tildar la ventanita
que dice “adoptar modelo lineal” y
así el Solver empleará el Método
Simplex para resolver el modelo.
En cambio si es un modelo de
Programación No Lineal hay que
dejar esa ventanita sin tildar y así
el Solver empleará el Método del
Gradiente Reducido Generalizado
para resolver el modelo.
2) Además, si las variables del
modelo deben ser no negativas
hay que tildar la ventanita que
dice “Asumir no negativos”.

256. El análisis de sensibilidad busca
determinar
los
efectos
que
se
producen en la solución óptima al
realizar cambios en cualquiera de
los
parámetros
del
modelo
de programación lineal planteado
inicialmente.

257. Entre los cambios que se investigan están:
• los cambios en los coeficientes de las variables en
la
función
objetivo
tanto
para
variables básicas como para las variables no básicas,
• cambios en los recursos disponibles de las
restricciones,
variación
de
los
coeficientes
de utilización en las restricciones e introducción de
una nueva restricción.

258. El objetivo principal del análisis de sensibilidad es
identificar el intervalo permisible de variación en los
cuales las variables o parámetros pueden fluctuar
sin que cambie la solución optima.
Sin embargo, así mismo se identifica
aquellos parámetros sensibles, es decir,
los parámetros cuyos valores no pueden cambiar sin
que cambie la solución óptima.

259. 
A modo general, cuando se realiza
un
análisis
de
sensibilidad
a
una solución óptima se debe verificar
cada
parámetro
de
forma
individual, dígase los coeficientes de
la función objetivo y los limites de cada una
de las restricciones. En ese sentido se plantea
el
siguiente
procedimiento:

260. 1.
2.
3.
Revisión del modelo: se realizan los cambios
que se desean investigar en el modelo.
Revisión de la tabla final Símplex: se aplica el
criterio adecuado para determinar los cambios
que resultan en la tabla final Símplex.
Conversión
a
la
forma
apropiada
de eliminación Gauss: se convierta la tabla en la
forma apropiada para identificar y evaluar
la solución básica actual, para lo cual se aplica
la metodología de eliminación Gauss si es
necesario.

261. 4.
5.
6.
Prueba de factibilidad: se prueba la factibilidad de
esta solución mediante la verificación de que todas
las variables básicas de la columna del lado derecho
aun tengan valores no negativos.
Prueba
de
optimalidad:
se
verifica
si
esta solución es optima y factible, mediante
la comprobación de que todos lo coeficientes de las
variables no básicas del reglón Z permanecen no
negativos.
Reoptimización: si esta solución no pasa una de las
pruebas indicadas en los puntos 4 y 5 anteriores, se
procede a buscar la nueva solución optima a partir
de la tabla actual como tabla Símplex inicial, luego
de aplicadas las conversiones de lugar, ya sea con
el método Símplex o el Símplex Dual

262. CAP 4:
LOCALIZACION DE LAS
INSTALACIONES

263. Cómo planear la Ubicación.
Tipos de instalaciones.
Procedimiento para decidir la ubicación.
Programación Lineal de transporte.

264. 
CAPACIDAD
Cuánto ?
Cuándo ?
Minimizar la diferencia entre la capacidad instalada y la
demanda pronosticada en terminos acumulados

LOCALIZACION
Dónde ?
Minimizar la distancia de la nueva localización
al mercado y a los Suministros
http://www.youtube.com/watch?v=IK-QRQayung

265. Localización de:
• Nuevo Almacén
• Nueva Maquinaria en la Planta
• Centro de Computo en Universidad
• Hospital en Area Metropolitana
• Cajeros Automáticos
• Estacion de Policia en Delegación
• Terminales de Camiones / Microbuses

266. CIRCUNSTANCIAS
QUE INFLUYEN
EN LA
NECESIDAD DE
UNA NUEVA
LOCALIZACION:
• Distribución del Mercado
• Aumento de la Demanda
• Aumento de la Capacidad de Producción
• Aumento de la Capacidad de Almacenamiento
• Introducción de Nueva línea de Productos

267. LOGISTICA:
• Conjunto de Actividades que facilitan la obtención, flujo y distribución de
materiales y productos
OBJETIVO:
• Identificar los medios por los que se transportarán los materiales y
productos y se responderá a las necesidades a los menores costo y tiempo
de respuesta
FACTORES QUE INFLUYEN SOBRE EL TIEMPO DE RESPUESTA:
• Localización, Inventarios, Información

268. 
Decisiones sobre logística:
◦ Carretera.- Flexibilidad, no afecta el tamaño, peso y
condición a este tipo de transporte.
◦ Agua.- Alta Capacidad, bajo costo, tiempos de transito
lentos y grandes áreas del mundo no son accesibles para
este tipo de transportación.
◦ Aire.- Rápido y costoso; más aptos para artículos
pequeños, ligeros y costosos
◦ Vías Férreas.- Opción de bajo costo, tiempos de tránsito
largos y sujetos a variabilidad.
◦ Ductos.- Medio de transporte especializado, limitado a
gases, líquidos y sólidos suaves; costo inicial alto
◦ Entrega en mano.- ultimo paso de las cadenas de
suministro.
SOLUCIONES MULTIMODALES SON MUY COMUNES Y
ENCONTRAR LAS ESTRATEGIAS CORRECTAS ES MUY
COMPLICADO

269. 
PROBLEMAS DE UBICACIÓN DE LAS
INSTALACIONES:
◦ Cercanía con los clientes: Garantiza que las
necesidades del cliente se tomen en cuenta en el
desarrollo y armado de los productos
◦ Clima de Negocios: Implica la presencia de
empresas de tamaño similar y la misma industria y,
en el caso de los sitios internacionales, de otras
empresas extranjeras

270. PROBLEMAS DE UBICACIÓN DE LAS
INSTALACIONES:
• Costos Totales: Seleccionar un sitio con el costo mas bajo,
incluye costos regionales y de distribución interna y externa,
adicionalmente existen costos ocultos.(1 el movimiento de
exesivo de material de preproducción entre ubicaciones 2 la
pérdida de la capacidad de respuesta al cliente por la lejanìa)
• Infraestructura: Transporte de carretera, ferrocarril, aire o
mar, adicionalmente se deben cubrir costos de energía y
telecomunicaciones

271. PROBLEMAS DE UBICACIÓN DE LAS
INSTALACIONES:
• Calidad de la Mano de Obra: Los niveles educativos y de
habilidades de la mano de obra deben responder a las
necesidades de la empresa.
• Proveedores: Una base de proveedores competitivos y de
alta calidad hace que una ubicación determinada sea
adecuada.
• Obras e instalaciones: Los aspectos de mezcla de productos
y capacidad tiene una interconexión muy estrecha con la
decisión de la ubicación en este contexto

272. PROBLEMAS DE UBICACIÓN DE LAS
INSTALACIONES:
• Zonas de Libre Comercio: Los fabricantes pueden usar
componentes importados sin que estén sujetos a los
requerimientos aduaneros normales.
• Riesgo Político: Los riesgos políticos tanto en el país como
en el anfitrión influyen en las decisiones de ubicación
• Barreras Gubernamentales: Tomar en cuenta las barreras no
legislativas y culturales, porque en muchos paises las
barreras para entrar y ubicarse se han eliminado gracias a la
legislación.

273. 
FACTORES QUE AFECTAN LA SELECCION DE UNA LOCALIZACION
Disponibilidad de Recursos (Mano de obra, insumos)
Accesibilidad (Carretera, puertos, Ferrocarril)
Disponibilidad de Servicios (Energía, Agua, Comunicaciones)
Incentivos Fiscales
Costos de Transporte (Cercanía a mercados y proveedores)
Medio Ambiente
Calidad de Vida (servicios educativos, de salud, culturales)

274. ETAPAS EN LA TOMA DE DECISION
• Macro Localización (Región)
• Micro Localización (Emplazamiento)

275. - Beneficios Fiscales dependen de 2 factores:
Tipo de Industria
Localización
- Pueden ser de varios tipos:
Crédito contra impuestos CEPROFIS
Depreciación Acelerada
- CEPROFIS otorgaban beneficios por
Monto de la Inversión en Activos Fijos
# empleos generados
Monto de la Inversión en Maquinaria Nacional

276. 
DEPRECIACION ACELERADA
Consiste en la posibilidad de depreciar un fuerte monto de
las inversiones en activos fijos durante el primer año

CONDICIONES
- Activos adquiridos del Fabricante o Comercializador
- No gozar de otro estímulo fiscal simultáneamente
- Mantener el Activo Fijo durante un periodo dado por el
menor entre:
Su vida fiscal
5 años

278. 
ANALISIS PRELIMINAR:
◦ Estudia las estrategias empresariales y las políticas
de las diversas áreas, para traducirlas en
requerimientos de localización.
◦ La empresa debe determinar los criterios
importantes en la evaluación de las alternativas en
base a las necesidades de:





Transporte
Suelo
Suministros
Personal,
Infraestructuras
◦ FACTORES
DOMINANTES
SECUNDARIOS (Deseable)
(Imprescindibles)
Y

279. 
BUSQUEDA DE ALTERNATIVAS:
◦ Establecer un conjunto de localizaciones candidatas
para un análisis profundo
◦ Rechazar aquellas que no satisfagan los factores
dominantes de la empresa por ejm:
 Mano de Obra
 Mercado Potencial
 Clima Politico

280. 
EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS (Análisis
Detallado)
◦ En esta fase se recoge toda la información a cerca
de cada localización para medirla en función de
cada uno de los factores considerados

SELECCIÓN DE LA LOCALIZACIÓN:
◦ Análisis cuantitativos y/o cualitativos de las
diferentes alternativas para conseguir determinar
una o varias localizaciones válidas.

281. 
DEFINICION DE ALTERNATIVAS DE LOCALIZACION
◦ Sistemas de Calificación de Factores
◦ Métodos de Optimización (PNL)
◦ Método del Centro de Gravedad

EVALUACION DE ALTERNATIVAS DE LOCALIZACION
◦
◦
◦
◦
Puntuación de Factores
Punto de Equilibrio
VPN de Flujos de Efectivo
Métodos de Optimización (PNL)

282. 
Suponga que se tienen n centros de demanda, con demandas
D1, D2, ... Dn . Cada uno de estos centros de demanda estan
localizados en puntos definidos por las coordenadas (a1 , b1 ),
(a2 , b2), ... (an , bn ) marcadas sobre un mapa a escala. La
demanda de estos centros debe satisfacerse por m plantas
cuya localización se desconoce. La capacidad de cada una de
estas plantas sin embargo se conoce y es igual a c1 , c2, ... cm
. Determine la localización óptima de las nuevas plantas tal
que se minimize los costos de distribución.

283. 
El problema general de transporte se refiere a
la distribución de cualquier bien desde
cualquier grupo de centros de suministro,
llamados orígenes, a cualquier grupo de
centros de recepción, llamados destinos, de
tal manera que se minimicen los costos
totales de distribución. La terminología
utilizada en estos problemas se resume en la
siguiente tabla:

285. 
Suposición de requerimientos:
Cada origen tiene un suministro
fijo de unidades y el suministro
completo debe distribuirse a los
destinos. (si es el número de
unidades que suministra el
origen i). De igual manera, el
destino tiene una demanda fija
de unidades, y debe satisfacerse
desde los orígenes, (dj es el
numero de unidades recibidas
por el destino j). Un problema de
transporte
tiene
soluciones
factibles si y solo si:

286. 
Suposición de costo: el costo de distribuir
unidades de un origen a un destino dado es
directamente proporcional al número de
unidades distribuidas. Por lo tanto este costo es
justo
el
costo unitario de distribución
multiplicado por el número de unidades
distribuidas. (el costo unitario del origen i al
destino j se denota por cij). En resumen la
suposición de costo nos dice que: la función del
costo de transporte debe ser una función lineal
del número de unidades transportadas y que el
costo de transporte por unidad no varía con la
cantidad transportada.

287. 
Los únicos datos necesarios para un
problema de transporte son suministros,
demandas y costos unitarios

289. 
El método de transporte es un caso especial
simplificado del método Simplex. Como se indico
anteriormente, el nombre se refiere a su
aplicación a problemas que tienen que ver con el
transporte de productos desde diversos puntos
de origen hasta diversos destinos. Los dos
objetivos comunes de estos problemas son: 1)
Minimizar el costo de enviar n unidades hasta m
destinos o 2) Maximizar las utilidades de enviar n
unidades a m destinos. Para resolver problemas
de transporte se deben seguir tres pasos
generales. Cada uno de ellos se examinara con
un ejemplo:

290. 
Una compañía tiene cuatro enlatadoras que
abastecen a cuatro almacenes y la gerencia
quiere determinar la programación de envío
de costo mínimo para su producción mensual
de latas de tomate. La oferta de las
enlatadoras, las demandas de los almacenes y
los costos de envío por caja de latas de
tomate se muestran en la Tabla 1.

293. 
Paso 1: Establecer la matriz de transporte.

294. 

Paso 2. Hacer asignaciones iniciales.
La asignación inicial implica asignar números
a las celdas para satisfacer las restricciones
de oferta y demanda. Veremos varios
métodos para realizar esto:
◦ El método de la esquina noroccidental,
◦ el método de menor costo y
◦ el método de aproximación de Vogel.

295. 
El método de la esquina noroccidental

296. 
El método de menor costo

297. 

La empresa “químicos del caribe S.A” posee 4
depósitos de azufre que deben ser usados para
fabricar 4 tipos de productos diferentes (A, B, C,
D), además por cada litro que se haga de los
productos A, B, C, y D se utilizan un litro de
azufre. Se sabe que las capacidades de cada
depósito son de 100L, 120L, 80L,
95L respectivamente. La empresa tiene un
pedido de 125L de la sustancia A, 50L de la
sustancia B, 130L de la sustancia C y 90L de la
sustancia D.
Los costos que reaccionan la producción de cada
químico con cada depósito se presenta a
continuación:

298. A
B
C
D
deposito1
2
3
4
6
deposito2
1
5
8
3
deposito3
8
5
1
4
deposito4
4
5
6
3
:
Tabla1
Formule una solución para este problema de
manera que se cumpla el pedido y se minimice
los costos:
De acuerdo a las especificaciones del problema
podemos completar la tabla de la siguiente
manera:

299. :
Tabla1

300. A
deposito1
deposito2
deposito3
deposito4
B
100
25
0
0
C
0
50
0
0
D
0
45
80
5
0
0
0
90
125
50
130
90
100
120
80
95

301. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).
◦ 2) Seleccionar la fila o columna que tenga la
diferencia mayor
◦ 3) Dentro de la fila o columna seleccionada en la
etapa anterior, elegir la de menor costo. Asignar a
esta celda lo más posible.

302. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

303. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).
◦ 4)Eliminar para cálculos sucesivos la fila o
columna cuya capacidad haya quedado
satisfecha.
◦ 5) Volver a calcular para toda fila y para toda
columna, las diferencias entre las dos casillas de
menor costo. Cualquier fila y columna con cero
oferta o demanda no se debe utilizar para
calcular otras diferencias. Luego se va al paso 2.

304. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

305. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

306. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

307. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

308. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

309. 
3) Método de asignación por aproximación de
Voguel (MAV).

311. Almacén
1
2
3
4
Producción
Enlatadora 1
464
513
654
867
75
Enlatadora 2
352
416
690
791
125
Enlatadora 3
995
682
388
685
100
80
65
70
85
Asignación

312. 

Paso 3: Desarrollar la solución optima.
El desarrollo de una solución optima para el
problema de transporte implica evaluar cada celda
no utilizada para determinar sin un cambio en ella
resulta ventajoso desde el punto de vista del costo
total.

313. 
Paso 1: Seleccionar cualquier celda vacía e identificar el camino cerrado que
conduce a ella. Un camino cerrado consiste en líneas horizontales y
verticales que conducen de una celda vacía de regreso a si misma. Se debe
avanzar hasta una casilla llena (con asignación) y girar ahí en ángulo recto
hasta llegar a otra casilla llena. Así, sucesivamente hasta cerrar el camino en
la casilla vacía de partida. Se pueden saltar las casillas llenas o vacías
necesarias. Por ejemplo: para evaluar la celda B-E, el camino cerrado seria BE, A-E, E-F, F-B, que es el indicado con línea punteada en la figura

314. 

Paso 2: Mover una unidad a una celda vacía
desde una llena en una esquina del camino
cerrado, modificando las celdas llenas restantes
en las otras esquinas del camino cerrado para
reflejar este movimiento.
La modificación implica sumar a y restar de
celdas llenas de tal manera que no se violen las
restricciones de oferta y demanda. Esto exige
que una unidad sea restada en una fila o columna
dada por cada unidad sumada a dicha fila o
columna. Para la celda B-E implica: Sumar una
unidad a B-E (celda vacía), restar una unidad de
B-F, sumar una unidad a A-F, restar una unidad
de A-E.

316. 
Paso 4: Repetir los pasos 1 a 3 hasta que hayan
sido evaluadas todas las celdas vacías. Si
consideramos por ejemplo la celda D-F, el
camino que conduce a ella es: C-F, C-G y D-G.
 Por lo tanto:
Celdas que se ha agregado una unidad: (+)
(D-F) = $ 40
(C-G) = $ 26
Celdas que se ha restado una unidad: (-)
(C-F) = -$50
(D-G) = -$66
Total = -$50

317. 

Como hay ahorro de $50 por unidad al despachar
por la vía D-F, deben cambiarse cuantas
unidades sea posible a esa celda. En este caso, la
cantidad máxima que se puede cambiar es una
unidad, porque la cantidad máxima que se
agregue a cualquier celda no puede exceder la
cantidad que hay en la celda de menor número
de la que se va a restar. Hacer algo distinto
violaría las restricciones de oferta y demanda del
problema. Aquí se observa que la celda limitante
es C-F porque solo contiene una unidad.
La matriz revisada se muestra en el cuadro
siguiente.

319. Al aplicar el método a las celdas restantes y realizar los
cambios indicados se llega a la solución optima. En
particular la celda vacía A-G tiene el camino cerrado: D-G,
D-F y A-F.
Por lo tanto:

Celdas que se ha agregado una unidad: (+)
 (A-G) = $36
 (D-F) = $40
Celdas que se ha restado una unidad: (-)
 (D-G) = $66
 (A-F) = $35
Total: -$25
Como el ahorro es de $25, se cambia una unidad de a A-G.
En la figura 14 se muestra la solución óptima obtenida.

321. 
MEDIANA
Medida descriptiva del “centro” de un conjunto de datos

METODO
1. Calcule el número total de unidades a transportar
2. Calcule la mediana de este número
3. Se ordenan los centros ascendentemente
de acuerdo a su coordenada en X
4. La coordenada X de la localizacion óptima es igual a la
coordenada del centro que envía o recibe la mediana de las
unidades
transportadas acumuladas
5. Repetir pasos 3 y 4 para la coordenada en Y
XX

322. 
Se desea localizar una nueva planta de manufactura la cual
recibira materiales de dos proveedores P1 y P2 y enviara sus
productos a dos bodegas B1 y B2 . La localizacion de los
centros existentes asi como el volumen transportado anual se
muestran a continuacion.
CENTRO
P1
P2
B1
B2

COORDENADAS
(20 , 30)
(10 , 40)
(30 , 50)
(40 , 60)
VOLUMEN
700
900
400
500
.
2,500
Determine la localización óptima de la nueva planta.

323. 60
B1
50
P2
40
P2
P1
B1
B2
X
10
20
30
40
VOL
900
700
400
500
V.ACUM.
900
1600
2000
2500
P1
P2
B1
B2
B2
Y
30
40
50
60
VOL
700
900
400
500
V.ACUM.
700
1600
2000
2500
P1
30
20
10
0
10
20
30
40
LOCALIZAR EN:
50
(20,40)