1. Investigación de Operaciones

2. Orígenes
• Toma de decisiones
• Solución de problemas de supervivencia
• Administración de empresas
• Enfoques
• Cualitativo: experiencias, juicios personales
• Cuantitativo: uso de herramientas
matemáticas
• Revolución industrial : separación de
responsabilidades y surgimientos de trabajos
especializados

3. Importancia
•Toma de decisiones acertadas
•Proporciona acercamiento científico a la solución de
problemas complejos, utiliza un conjunto diversificado de
instrumentos matemáticos.

4. Objetivos
•Resolución de problemas relacionados con la
conducción y coordinación de las operaciones o
actividades dentro de una organización
Rol importante en los problemas de toma de
decisiones
La IO adopta un punto de vista organizacional
La IO tiende a representar el problema
cuantitativamente, para poder analizarlo y evaluarlo
según criterios objetivos comunes en la
organización

5. Historia
•Uso de la ciencia para la administración de
organizaciones
•Segunda Guerra Mundial (1939 – 1945) para el uso y
distribución de recursos
•Uso de la Administración militar británica y
norteamericana en operaciones militares tanto tácticas
como estratégicas
•Interés de la industria en sus aplicaciones
• Se expandió su aplicación a las finanzas, la economía, la
industria, los negocios y los gobiernos

6. George Bernard Dantzig
08 de Nov. 1914 – 13 de May. 2004
•Matemático de la Universidad de Maryland
(USA)
•A
•Padre de la programación lineal
•Aportes en la teoría de la dualidad
•Asesor de la USAF (United States Air Force)

7. Patrick Maynard Stuart Blackett
18 de Nov. 1897 – 13 de Jul. 1974
•Físico de la Universidad de Cambridge
•Durante la Segunda Guerra Mundial,
Blackett propulsó la fundación del campo de
estudio conocido como Investigación de
Operaciones que luego utilizaría para
demostrar la poca eficacia del bombardeo
aliado
•Premio Nobel de física en 1948 (Rayos
Cósmicos)

8. NATURALEZA DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
• Solución de problemas (optima)
• Método científico (observación , modelo, experimentación,
conclusiones)
• Equipos multidisciplinarios
• Amplitud en las aplicaciones

9. Definiciones
ORSA (The Operations Research Society of America)
"La IO concierne con la decisión científica de como diseñar
y operar el mejor sistema hombre – maquina, usualmente
bajo condiciones de asignar recursos"

10. Definiciones
Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran
Bretaña:
"La IO es la aplicación del método científico a los
problemas complejos de la dirección y administración de
grandes sistemas de hombres, maquinas, materiales y
dinero en la industria, negocios, gobierno y defensa"

11. Definiciones
El Warton School (University of Pennsylvania):
"La IO consiste en una aplicación del método científico,
frecuentemente auxiliado por modelos y técnicas
matemáticas para la solución de problemas sociales, de
negocios y de decisión gubernamental"

12. Definición General
La investigación de operaciones es la aplicación,
por grupos interdisciplinarios, del método
científico a problemas relacionados con el
control de las organizaciones o sistemas
(hombre-máquina), a fin de que se produzcan
soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la
organización

13. Etapas

14. Aplicaciones
Inicialmente: ordenamiento de tareas, reparto de cargas
de trabajo, planificación y asignación de recursos en el
ámbito militar.
Actualmente: IO se aplica al sector privado y público, a la
industria, los sistemas de comercialización, financieros, de
transportes, de salud etc., en los países desarrollados, “en
vías de” y en los del tercer mundo.

15. Limitaciones
1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones del
problema original para poder manipularlo y detener una
solución.
2. La mayoría de los modelos sólo considera un solo objetivo y
frecuentemente en las organizaciones se tienen objetivos
múltiples.

16. Limitaciones
3. Existe la tendencia a no considerar la totalidad de las
restricciones en un problema práctico.
4. Casi nunca se realizan análisis costo-beneficio de la
implantación de soluciones definidas por medio de la I de O, en
ocasiones los beneficios potenciales se van superados por los
costos ocasionados por el desarrollo e implantación de un
modelo.