La investigación de operaciones utiliza el método científico para investigar problemas relacionados con el control de organizaciones y sistemas. El proceso incluye definir el problema, formular un modelo matemático, obtener una solución, probar el modelo y aplicarlo. La investigación de operaciones es útil para tomar decisiones sobre producción, métodos, empleados y comercialización que mejor sirvan los objetivos de la organización.

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria
Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño
Extensión Col- Sede Ciudad Ojeda
Liesel leal
CI:24431083
Ing en sistemas

2. Investigación de Operaciones o Investigación Operacional. Es la
aplicación por grupos interdisciplinarios del método científico a problemas
relacionados con el control de las organizaciones o sistemas a fin de que
se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de toda la
organización".
Importancia: la investigación de operaciones es importante ya que
gracias a ella se ha tenido un progreso mayor en la administración de las
organizaciones por lo tanto es indispensable que una organización que
pretenda posicionarse en el mercado cuente con un buen grupo de
investigación de operaciones por lo cual dicha organización lograra las
decisiones mas acertadas de esa manera le permite podrá ubicarse mejor
dentro de su mercado de acción
La investigación de operaciones es muy beneficiosa para los gerentes a la
hora de decidir qué producir, las cantidades, los métodos de
producción, cuáles empleados involucrar en los procesos de producción y
los esquemas de comercialización de los bienes producidos.

3. La investigación de operaciones utiliza el método científico para
investigar cualquier problema se realiza mediante una
observación el análisis , formulación del problema y por ultimo la
recolección de datos.
Intenta encontrar una mejor solución.
Emplea el enfoque de equipo por lo tanto el equipo necesita la
experiencia y las habilidades para permitir la consideración
adecuada al problema.
Adopta un punto de vista organizacional.
Presenta el problema cuantitativamente.

4. • Manufactura.
•Transporte.
•Telecomunicaciones.
• Salud.
• Planeación.
• Servicios.
• Finanzas.

5. Representar el sistema o el fenómeno del mundo real o el problema a
resolver en un lenguaje matemático.
Modelo cuantitativo: Es una representación de números son los
mas comunes y útiles para el negocio.
Modelo cualitativo: Representa cualidades no numéricas.
Modelo probabilístico: Esta basado en la estadística y las
probabilidades .
Modelo deterministico: Trata sobre aquel sobre aquel modelo
cuantitativo que no contiene consideraciones probabilísticas.
Modelo optimizador : Corresponde a un modelo que selecciona
varias alternativas.

6. 1. Definición del problema y recolección de la
información.
2. Formulación de un modelo matemático.
3. Obtención de la solución a partir de un modelo.
4. Prueba del modelo
5. Preparación para la aplicación del modelo.
6. Implantación

7. Incluye determinar los objetivos apropiado, las restricciones sobre lo que
se puede hacer, las interrelaciones del área bajo estudio con otras áreas
de la organización, los diferentes cursos de acción posibles, los limites
de tiempo para tomar una decisión, etc.
¿Cual es el problema al que me enfrento?
•Describir el problema
•Delimitar el problema
•Identificar los entes afectados
•Análisis costo-beneficio
La toma de decisiones
•Especificar un objetivo global.
•Especificar objetivos a nivel de
proyectos.
•Maximizar la ganancia a largo plazo

8. El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para
representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables
de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros
(o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea a partir de datos
pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Es
recomendable determinar si el modelo es probabilístico o deterministico. El
modelo puede ser matemático, de simulación o heurístico, dependiendo de
la complejidad de los cálculos matemáticos que se requieran
Un modelo matemático también es una representación idealizada, pero
expresada en términos de símbolos y expresiones matemáticas.

9. Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución
matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para
resolver problemas y ecuaciones. Debemos tener en cuenta que las
soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son matemáticas y
debemos interpretarlas en el mundo real. Además, para la solución del
modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver como se
comporta el modelo a cambios en las especificaciones y parámetros del
sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no necesariamente son
precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.

10. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo
puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método
común para probar la validez del modelo, es someterlo a datos pasados
disponibles del sistema actual y observar si reproduce las situaciones
pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el
comportamiento futuro del sistema continúe replicando el comportamiento
pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios posibles del
sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.
Es muy útil realizar una prueba retrospectiva
•Mirar el pasado.
•Actualizar la información con respecto al pasado.
•Verificar que resultados se hubieran.
obtenido con las presentes decisiones.
•Consistencia en las dimensiones.
ο Son satisfactorias estas decisiones?

11. Consiste en traducir los resultados del modelo validado en instrucciones para el
usuario o los ejecutivos responsables que serán tomadores de decisiones.