1. La investigación de operaciones es una disciplina gerencial que aplica el método científico para resolver problemas relacionados con la toma de decisiones en organizaciones. 2. Utiliza modelos matemáticos para representar sistemas del mundo real cuantificando sus variables y relaciones, con el fin de optimizar funciones objetivo sujetas a restricciones. 3. El análisis cuantitativo es un enfoque racional y lógico que incluye definir claramente el problema, desarrollar un modelo, recolectar datos, solucionar el

1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES (I de O)
Actualmente la administración está
funcionando en un ambiente de negocios
que está sometido a muchos más cambios,
los ciclos de vida de los productos se
hacen más cortos, además de la nueva
tecnología y la internacionalización
creciente.
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2. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (I de O)
Las raíces de la investigación de
operaciones se remonta a cuando se
hicieron los primeros intentos para emplear
el método científico en la administración de
una empresa. Sin embargo, el inicio de esta
disciplina se atribuye a los servicios
militares prestados a principios de la
segunda guerra mundial.
¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES?
La investigación de operaciones 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 la
organización.
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3. Aspectos a rescatar de la definición:
•Una organización es un sistema formado por componentes
que se interaccionan, unas de estas interacciones pueden
ser controladas y otras no.
•La complejidad de los problemas que se presentan en las
organizaciones ya no encajan en una sola disciplina del
conocimiento, se han convertido en multidisciplinario por lo
cual para su análisis y solución se requieren grupos
compuestos por especialistas de diferentes áreas del
conocimiento que logran comunicarse con un lenguaje
común.
•La investigación de operaciones es la aplicación de la
metodología científica a través de modelos matemáticos,
primero para representar al problema y luego para resolverlo.
ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
VARIABLES RELACIONES
RELEVANTES RELEVANTES
SISTEMA SISTEMA MODELO
REAL ASUMIDO CUANTITATIVO
MÉTODO
DE SOLUCIÓN
SOLUCIÓN AL
JUICIOS Y SOLUCIÓN
PROBLEMA DEL
EXPERIENCIAS AL MODELO
SISTEMA REAL
DECISIONES INTERPRETACIÓN
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4. METODOLOGÍA DE LA I de O
1. Definición del problema
Esto incluye determinar los objetivos apropiados, 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 límites de tiempo para tomar una decisión, etc. Este
proceso de definir el problema es crucial ya que
afectará en forma significativa la relevancia de las
conclusiones del estudio.
2. Formulación de un modelo matemático
La forma convencional en que la investigación de
operaciones realiza esto es construyendo un modelo
matemático que represente la esencia del problema.
Un modelo siempre debe ser menos complejo que el
problema real, es una proximación abstracta de la
realidad con consideraciones y simplificaciones que
hacen más manejable el problema y permiten evaluar
eficientemente las alternativas de solución.
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5. 4. Prueba del modelo
Antes de usar el modelo debe probarse exhaustivamente para
intentar identificar y corregir todas las fallas que se puedan
presentar
5. Validación del modelo
Es importante que todas las expresiones matemáticas sean
consistentes en las dimensiones de las unidades que emplean.
Además, puede obtenerse un mejor conocimiento de la validez del
modelo variando los valores de los parámetros de entrada y/o de
las variables de decisión, y comprobando que los resultados de
moelo se comporten de una manera factible.
6. Establecimiento de controles sobre la solución
Esta fase consiste en determinar los rangos de variación de los
parámetros dentro de los cuales no cambia la solución del
problema.
Es necesario generar información adicional sobre el
comportamiento de la solución debido a cambios en los
parámetros del modelo. Usualmente esto se conoce como
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD.
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6. 7. Implantación de la solución
El paso final se inicia con el proceso de
"vender" los hallazgos que se hicieron a lo
largo del proceso a los ejecutivos o tomadores
de decisiones.
NORMAS PARA LOGRAR ÉXITO EN LA I de O
1. El éxito del empleo de la I de O es el de un
enfoque de solución de problemas y no una
colección asociada de métodos cuantitativos.
2. La I de O es relativamente costosa, lo que
significa que no debe emplearse en todos los
problemas, sino tan sólo en aquellos en que
las ganancias sea mayores que los costos.
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7. LIMITACIONES DE LA I de O
1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones de l
problema original para poder manipularlo y tener una solución.
2. La mayoría de los m odelos sólo considera un solo objetivo y
frecuentemente en las organizaciones se tienen objetivos
múltiples.
3. Existe la tendencia a no considerar la totalidad de las
restricciones en un problema práctico, debido a que los
métodos de enseñanza y entrenamiento dan la aplicación de
esta ciencia centralmente se basan en problemas pequeños
para razones de índole práctico, por lo que se desarrolla en los
alumnos una opinión muy simplista e ingenua sobre la
aplicación de estas técnicas a problemas reales.
4. Rara vez se realizan análisis costo-beneficio de la implantación
de soluciones definidas por medio de la I de O, en ocasiones
los beneficios potenciales se ven superados por los costos
ocasionados por el desarrollo e implantación de un modelo.
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8. Esbozo de conceptos y aspectos relevantes de la teoría
1. La Investigación de Operaciones es una ciencia gerencial, enfocada hacia la toma
de decisiones gerenciales, basada en el método científico para resolver problemas.
2. La Investigación de Operaciones no es sólo un conjunto de herramientas
matemáticas. De hecho, es un enfoque sistemático que usa herramientas analíticas
para resolver problemas.
3. La Investigación de Operaciones tiene sus raíces en operaciones militares de la
Segunda Guerra Mundial; su posterior aplicación en el campo de los negocios,
creación de bases teóricas y el desarrollo de la computadora permitió que esta
nueva disciplina fuese incluida como asignatura en las universidades a partir de la
década de los 50.
4. Entre otras definiciones que se hacen de la Investigación de Operaciones, las de la
Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran Bretaña y de Estados Unidos,
destacan en su definición los aspectos siguientes: a) Su aplicación en sistemas . Se
usa para tomar decisiones dentro de sistemas. b) El uso de modelos como su
esencia. Para tomar decisiones se modela el sistema c) Su propósito de ayudar a
tomar acción, científicamente. Se usa el enfoque científico, el análisis cuantitativo.
d) Su casi ilimitada amplitud de aplicaciones. Se usa en negocios, industrias,
gobierno y defensa.
5. Tomar decisiones es la tarea esencial de toda persona o grupo que tiene bajo su
responsabilidad el funcionamiento de una organización entera o parte de ella.
6. En la toma de decisiones el análisis puede tomar dos formas: cualitativo y
cuantitativo.
7. El análisis cualitativo se basa principalmente en el juicio y experiencia de la
gerencia, incluye sentimientos intuitivos sobre el problema tratado y es más un arte
que una ciencia.
8. El análisis cuantitativo se concentra en hechos cuantitativos o datos asociados con
los problemas y desarrolla expresiones matemáticas que describen las relaciones
existentes en ellos.2 Seguidamente, utilizando métodos cuantitativos, obtiene
resultados con los que se hacen recomendaciones basadas en los aspectos
cuantitativos del problema.
9. El papel del análisis cuantitativo en la toma de decisiones puede variar
dependiendo de la importancia de los factores cualitativos.
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9. 10. En algunas situaciones, cuando el problema, el modelo y los insumos permanecen
iguales, el análisis cuantitativo puede hacer automática la decisión con los
resultados obtenidos al usar métodos cuantitativos. En otros casos, el análisis
cuantitativo es sólo una ayuda para tomar la decisión y sus resultados deben ser
combinados con información cualitativa.
11. Los modelos matemáticos son la base del análisis cuantitativo.
12. La esencia de la Investigación de Operaciones es el uso de modelos.
13. Un modelo es una representación simplificada de un sistema de la vida real, de una
situación o de una realidad.
14. Un sistema es un conjunto de elementos que interactúan entre sí.
15. Un modelo captura características selectas de un sistema, proceso o realidad, y
luego las combina en una representación abstracta del original.
16. La Investigación de Operaciones hace uso extensivo del análisis cuantitativo, como
parte integral del enfoque científico para tomar decisiones gerenciales.
17. Este análisis es racional y lógico. Consiste en: a) Definir claramente un problema,
que previamente se ha determinado que existe, b) Desarrollar un modelo, c)
Recolectar los datos de insumo, d) Solucionar el Modelo, e) Validar resultados,
Interpretarlos y f) Implementarlos en la ejecución de una decisión.
18. Definir el problema es el paso inicial del análisis cuantitativo, es primordial y
muchas veces el paso más difícil. Debe reflejar una representación segura del
interés total de sistema. La esencia del problema se debe establecer explícitamente
y no de manera ambigua.
19. La definición del problema es un paso crítico y determinante en el éxito o fracaso
de cualquier enfoque cuantitativo para tomar decisiones. Si el problema no se ha
escrito, no se ha definido.
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10. 20. Muchas veces se concluye que el problema debe ser redefinido después de haber
realizado varios pasos para tomar una decisión.
21. Al definir el problema se deben identificar alternativas, criterios para evaluar esas
alternativas, y seleccionarlas La optimización es un criterio utilizado y es sinónimo
de maximización o minimización. La evaluación de las alternativas se hace con
modelos
22. La definición de un problema determinará el tipo de modelo a usar.
23. Los modelos pueden ser objeto de diversa clasificación. Tres formas de modelo
son: Icónico, Analógico y Matemático. Los icónicos son representaciones a escala
(réplicas físicas) de objetos reales. Los analógicos o esquemáticos son modelos
físicos en cuanto a la forma pero no son semejantes físicamente al objeto que está
siendo modelado ( mapas de carreteras).
24. Los modelos matemáticos (llamados también simbólicos) representan sistemas del
mundo real; cuantifican sus variables y las combinan en expresiones y fórmulas
matemáticas. Son idealizaciones de problemas de la vida real basados en supuestos
claves, estimados y/ó estimaciones estadísticas.
25. Los modelos matemáticos son los que, tradicionalmente, han sido más comúnmente
identificados con la Investigación de Operaciones.
26. Los modelos matemáticos, base para el análisis cuantitativo, contienen variables y
parámetros.Relacionan variables de decisión (Insumos Controlables) con
parámetros o coeficientes fijos (Insumos Incontrolables) y frecuentemente buscan
maximizar o minimizar una función objetivo sujeta a restricciones.
27. Formular y construir el modelo son procesos integrados. La formulación es el
aspecto lógico conceptual y la construcción es la expresión de las relaciones lógicas
en el lenguaje simbólico de la Matemática.
28. La Investigación de Operaciones provee un sinnúmero de modelos para distintos
sistemas. Esos modelos o representaciones cuantitativas de la realidad es un
aspecto clave que diferencia la toma de decisiones cuantitativas de las tomas de
decisión en general.
29. El desarrollo de los modelos, y en general el análisis cuantitativo, involucra a
grupos interdisciplinarios.
30. El modelo debe tener solución, ser realista, fácil de entender y de modificar.
Además debe permitir que los datos de insumo requeridos puedan ser obtenidos
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11. 31. Las principales razones para usar modelos, en lugar de trabajar directamente sobre
la realidad,son las siguientes: a) Ahorro de dinero, tiempo u otro bien de valor; b)
Evitar riesgos de daños al sistema cuando se está solucionando el problema; c) Para
entender mejor el ambiente real cuando éste es muy complicado.
32. La recolección de los datos, se refiere a obtener la información cuantitativa que es
necesaria para obtener una solución. Incluye escalas de medidas: nominal, ordinal y
ratios.
33. Las fuentes de datos incluyen: a) Reportes de la organización y documentos; b)
Muestreos estadísticos; c) Entrevistas con personas empleados o relacionadas con
la organización cuyo juicio y experiencia son invalorables y a menudo
proporcionan información excelente. Además pueden incluirse otras medidas
directas. A menudo los datos son incorrectos o inapropiados porque son
recolectados bajo suposiciones que no son apropiadas. A veces no están disponibles
y deben ser recogidos por el analista.
34. Dependiendo de datos buenos, se obtendrán buenos resultados; de lo contrario, se
obtendrá lo que no se quiere, como resultado de la utilización de un mal insumo.
35. La solución de modelos matemáticos, bien documentada en la bibliografía de
Investigación de Operaciones, incluye un algoritmo o serie de cálculos específicos
que deben realizarse. Cada modelo usa un particular algoritmo. Muchos de ellos
contienen pasos repetitivos y por eso se les llama iterativos, esto permite su fácil
implementación en la computadora.
36. En análisis cuantitativo la solución óptima es la mejor solución matemática.
37. Las microcomputadoras, al realizar cálculos largos y complejos, han permitido
usar las técnicas cuantitativas aún en empresas pequeñas.
38. Los modelos deben ser probados para su validez interna o externa. En sentido
interno, las representaciones matemáticas deben tener sentido unas con respecto a
las otras. En sentido externo, los resultados obtenidos del modelo deben tener
sentido cuando se comparan con la realidad de la situación que es estudiada.
39. Datos pasados pueden ser usados frecuentemente para probar la validez de un
modelo matemático.
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12. 40. La interpretación de resultados implica examinarlos a la luz de los objetivos
propuestos. Se debe determinar las implicaciones de su aplicación. Además, como
el modelo es una aproximación de la realidad, debe ser analizada la sensibilidad de
la solución a cambios que ocurran en sus insumos. Para ello se cuenta con el
Análisis de Sensibilidad o Análisis de Post- optimización.
41. Toma de decisión e implementación consiste en trasladar los resultados obtenidos
en detalladas instrucciones de operaciones para la organización. Los procesos de
control son necesarios.
42. Muchos grupos de análisis cuantitativo han fracasado en sus esfuerzos porque han
fallado en implementar, apropiadamente, una buena solución viable.
43. La solución óptima de un modelo matemático, no es siempre la política que debe
ser implementada por la empresa.
44. La decisión final la debe tomar el ser humano, que tiene conocimientos que no se
pueden cuantificar exactamente, y que puede ajustar los resultados del análisis para
llegar a una decisión conveniente.
45. El análisis cuantitativo no reemplaza el sentido común, es un complemento. Los
modelos cuantitativos auxilian a los encargados de tomar decisiones, pero es ir muy
lejos decir que lo sustituye. El rol de la experiencia, intuición y juicio del ser
humano no puede ser disminuido.
46. Entre los más usados modelos cuantitativos de Investigación de Operaciones se
encuentran los usados en las Técnicas de Programación Lineal, PERT-CPM y los
de la Teoría de Colas.
47. Aunque el ritmo de desarrollo de nuevas técnicas ha bajado con relación a los
primeros tiempos, en los últimos tiempos ha aumentado la extensión de la amplitud
de las áreas donde se aplica y en las magnitudes de los problemas que pueden ser
resueltos con las metodologías de Investigación de Operaciones.
48. Un punto clave es que la Investigación de Operaciones usa una metodología que
está objetiva y claramente articulada. Está construida alrededor de la filosofía de
que tal enfoque es superior al que está basado solamente en la subjetividad y
opinión de expertos. Por lo tanto conduce a mejores y más consistentes decisiones.
Sin embargo no excluye el juicio y razonamiento no cuantificable del ser humano.
No es pues un proceso absoluto de toma de decisiones, sino una ayuda para tomar
buenas decisiones.
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