La investigación de operaciones (IO) estudia la aplicación de métodos analíticos y matemáticos para la toma de decisiones. Existen diversos modelos en la IO como la programación lineal y no lineal, simulación, teoría de colas y redes de flujo. El proceso de IO implica definir el problema, construir un modelo matemático, resolver el modelo y validar la solución. La IO se aplica en logística, manufactura, finanzas, salud y más, ayudando a optimizar recursos y procesos.

1. 23 de agosto 2023
Tuxtla Gutiérrez, Chiapas
Universidad Autónoma De Chiapas
Facultad De Contaduría Y Administración
Campus I
INVESTIGACIÓN Y
ADMINISTRACIÓN DE
OPERACIONES
Alumno
Angel Fernando Diaz Lares
Docente
Adán Nañez Coutiño
Semestre y Grupo
7BM
Licenciatura en administración

2. La Metodología de la Investigación de Operaciones (IO) Su objetivo principal es
encontrar soluciones óptimas o cercanas a la óptima en situaciones donde existen
limitaciones y restricciones. La IO se aplica en una amplia gama de campos, como la
logística, la producción, la gestión de proyectos, las finanzas, la distribución, el
marketing, entre otros. Su enfoque se basa en la modelización de sistemas, procesos o
situaciones reales en términos matemáticos y luego en la resolución de estos modelos
para obtener resultados que guíen la toma de decisiones.
La Metodología de la Investigación de Operaciones (IO)

3. 1.Definición del Problema: Identificar claramente el problema, objetivos, restricciones y
variables relevantes.
2.Construcción del Modelo: Crear un modelo matemático que represente la situación y
relaciones entre variables.
3.Recopilación de Datos: Obtener datos relevantes y confiables para el modelo.
4.Desarrollo del Método de Solución: Elegir un método (optimización, simulación, etc.) para
resolver el modelo.
5.Implementación del Método: Aplicar el método al modelo y obtener resultados.
6.Validación y Evaluación: Verificar y evaluar la solución obtenida.
7.Toma de Decisiones: Utilizar los resultados para tomar decisiones informadas.
8.Implementación: Poner en práctica las decisiones tomadas.
9.Seguimiento y Control: Evaluar el impacto de las decisiones y realizar ajustes si es necesario.
La metodología de la IO implica:

4. Investigación de Operaciones
la diversidad de modelos en la investigación de operaciones es un reflejo de la amplitud y
profundidad de este campo interdisciplinario. Los problemas de toma de decisiones en
organizaciones y sistemas son variados y complejos, y requieren enfoques analíticos y
matemáticos adecuados para abordarlos de manera efectiva. Los investigadores y
profesionales de la investigación de operaciones tienen a su disposición una amplia gama
de herramientas y técnicas, cada una diseñada para enfrentar diferentes tipos de desafíos.
Algunos problemas pueden requerir la optimización de recursos limitados, mientras que
otros pueden involucrar la gestión de flujos, la reducción de tiempos de espera o la toma
de decisiones estratégicas en entornos competitivos. La diversidad de modelos permite a
los profesionales adaptarse a estas variadas situaciones y encontrar soluciones óptimas o
satisfactorias.

5. 1.Definición del Problema: Se identifica claramente el problema que se quiere abordar. Esto implica entender las metas y
restricciones del problema, así como la naturaleza de las variables involucradas.
2.Construcción del Modelo: Una vez que el problema está bien definido, se procede a construir un modelo matemático
que lo represente.
3.Formulación Matemática: Se traducen las relaciones y restricciones del problema en ecuaciones matemáticas. Esto
puede involucrar la definición de funciones objetivo
4.Resolución del Modelo: Una vez que se tiene el modelo matemático, se aplican técnicas de resolución para encontrar la
solución óptima o cercana a la óptima.
5.Interpretación de los Resultados: Una vez obtenida la solución, es importante interpretar los resultados en el contexto
del problema original.
6.Implementación y Evaluación: Si la solución es viable, se implementa en el mundo real y se evalúa su desempeño.
7.Sensibilidad y Análisis de Escenarios: Es importante analizar cómo cambia la solución ante cambios en los parámetros
del problema o en las restricciones.
8.Comunicación de Resultados: Finalmente, los resultados deben comunicarse de manera clara y comprensible a los
tomadores de decisiones.
Pasos para el proceso de investigación de Operaciones

6. Cada modelo tiene sus propias fortalezas y limitaciones, lo que hace que la elección del
modelo adecuado sea esencial para abordar el problema de manera efectiva. Algunos
problemas se pueden resolver de manera analítica utilizando modelos matemáticos
precisos, mientras que otros, debido a su complejidad o falta de datos precisos, pueden
requerir enfoques más flexibles como la simulación o métodos heurísticos. En muchos
casos, se busca encontrar un equilibrio entre diferentes objetivos y restricciones, lo que
hace que la toma de decisiones sea un proceso más sofisticado y realista.
En última instancia, la Investigación de Operaciones desempeña un papel crucial en la
mejora de la toma de decisiones en organizaciones y sistemas complejos, al ayudar a
encontrar soluciones eficientes y efectivas para los desafíos que enfrentan. Ya sea
optimizando la asignación de recursos, gestionando proyectos, analizando sistemas de
colas o abordando problemas logísticos, los modelos de Investigación de Operaciones
ofrecen herramientas valiosas para la resolución de problemas en el mundo real.
Diversidad de modelos en la investigación de operaciones (IO)

7. Diversidad de Modelos en la investigación de operaciones (IO)
1.Programación Lineal (PL): Es uno de los modelos más básicos y ampliamente utilizados en la IO. Se utiliza para
maximizar o minimizar una función lineal sujeta a restricciones lineales.
2.Programación Entera (PE) y Programación Binaria (PB): Estos modelos son extensiones de la programación lineal, pero
con la restricción adicional de que las variables de decisión deben ser enteras o binarias, respectivamente.
3.Programación No Lineal (PNL): A diferencia de la programación lineal, en la PNL se pueden utilizar funciones no lineales
para modelar relaciones entre variables.
4.Teoría de Colas: Se utiliza para modelar y analizar sistemas de colas, como líneas de espera en supermercados, centros
de llamadas y sistemas de transporte público.
5.Programación Dinámica: Esta técnica se utiliza para resolver problemas en los que una secuencia de decisiones afecta el
resultado futuro.
6.Redes y Flujos: Los modelos de redes y flujos se utilizan para resolver problemas de optimización en redes, como la
optimización de rutas de transporte, la asignación de recursos en redes de comunicación
7.Simulación: La simulación implica la creación de modelos computacionales que imitan el comportamiento de sistemas
reales.
8.Métodos Heurísticos y Metaheurísticas: Estos enfoques se utilizan para resolver problemas de optimización complejos
cuando no es posible encontrar soluciones óptimas en un tiempo razonable.
9.Optimización Multiobjetivo: En situaciones en las que hay múltiples objetivos conflictivos, este enfoque busca
encontrar soluciones que optimicen varios criterios simultáneamente.
10.Teoría de Juegos: Se utiliza para modelar situaciones en las que las decisiones de un individuo afectan las decisiones y
resultados de otros individuos.

8. Aplicaciones de la Investigación de operaciones (IO)
1.Gestión de la Cadena de Suministro: Optimizar la distribución, el transporte, el inventario y la
producción en la cadena de suministro, mejorando la eficiencia y reduciendo los costos.
2.Logística: Planificar rutas de transporte, distribución de carga y programación de vehículos,
optimizando la utilización de recursos y minimizando los tiempos de entrega.
3.Manufactura: Programar la producción, minimizar los tiempos de espera, asignar recursos y mejorar la
eficiencia en la línea de producción.
4.Finanzas: Carteras de inversión, asignación de activos, análisis de riesgos y en la optimización de
estrategias de inversión.
5.Telecomunicaciones: Recursos en redes de telecomunicaciones, mejorar la calidad del servicio y
minimizar la congestión de red.
6.Energía: La IO ayuda a programar la generación y distribución de energía de manera eficiente.
7.Salud: Horarios de quirófanos, asignación de personal médico, y la optimización de recursos en
hospitales y clínicas.
8.Transporte y Planificación de Rutas: Planificar rutas óptimas para vehículos, como camiones de
reparto, y a mejorar la eficiencia del transporte público.

9. Perspectivas de la Investigación de operaciones (IO)
1.Integración con Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: La combinación de técnicas de IO con IA y
aprendizaje automático permitirá desarrollar sistemas más adaptables y autónomos para la toma de decisiones
en tiempo real.
2.Optimización en Tiempo Real: Con el aumento de la conectividad y la disponibilidad de datos en tiempo real,
la IO se centrará en la optimización en tiempo real de procesos y sistemas complejos.
3.Sostenibilidad y Medio Ambiente: La IO se utilizará para abordar desafíos relacionados con la sostenibilidad,
como la gestión de residuos, la optimización de recursos naturales y la reducción de la huella de carbono.
4.Salud Personalizada: La IO puede contribuir a la medicina personalizada al optimizar tratamientos y terapias
específicas para cada paciente en función de datos médicos y genéticos.
5.Optimización Multidisciplinaria: Se espera una mayor integración de la IO en la toma de decisiones
multidisciplinarias, donde los problemas son complejos y requieren enfoques holísticos.
6.IoT y Optimización en la Industria 4.0: En el contexto de la Industria 4.0, la IO se utilizará para optimizar la
producción y el mantenimiento basado en la Internet de las cosas (IoT).
7.Transporte Autónomo y Movilidad: Con la llegada de vehículos autónomos, la IO será fundamental para
optimizar la movilidad urbana y la logística de transporte.

10. Conclusión
La metodología de operaciones juega un papel esencial en el desarrollo y despliegue
exitoso de aplicaciones informáticas, proporciona además un enfoque estructurado y
organizado para diseñar, implementar y mantener aplicaciones lo que conduce a
resultados mas predecibles y eficientes, sobre todo de alta calidad.
Dentro de la estructura es un marco de trabajo que organiza el proceso de desarrollo en
etapas:
1. mejora de calidad
2. Eficiencia en el desarrollo
3. Colaboración afectiva
4. Adaptabilidad y flexibilidad
5. Gestión de riesgos
6. Mejora continua