BREVE HISTORIA DE
Uno de los primeros problemas que se enfrentaron
los científicos fue el de extender el rango de los radares para ayudar a
"[...]Los analistas de Operaciones Militares
se encontraron trabajando en lugares extraños y en diversas
circunstancias. En Burma hubo matemáticos que discutieron problemas
artilleros con soldados británicos. En Princes Risbourough, un
cuartel general seguro, fuera de Londres, unos químicos en
combinación con colegas economistas valoraron la capacidad destructora
de una bomba, generales que consultaron la estrategia de los carros de combate
en la campaña de Italia con bioquímicos; un famoso zoólogo
británico fue el hombre clave en el trazado de un plan de bombardeo
sobre Pantellaria; oficiales de la marina pusieron bajo secreto a
estadísticos y entomólogos, en relación con las perdidas
de submarinos en el Pacífico; el alto mando de
La mayor parte de las técnicas que hoy en
día conocemos como parte de
Una vez terminada la contienda, los
científicos pudieron llevar a la vida civil la metodología
empleada durante la guerra, tanto fue así que en 1948 se abrió el
primer curso formal de Investigación de Operaciones en el MIT, un
años después que un matemático estadounidense (George
Dantzig) hubiera desarrollado
En nuestros días ya es una práctica
común y una herramienta indispensable cuando la complejidad de la toma
de la decisión empresarial es grande, sin embargo no debemos olvidar que
lo que ahora estudiamos fácilmente en libros de texto alguna vez costo
"sangre, sudor y lágrimas", como dijo Churchill.
Tomado de:
http://www.jmingenieria.com/index.html
INTRODUCCIÓN A
Los
cambios revolucionarios originaron gran aumento en la división de
trabajo y la separación de las responsabilidades administrativas en las
organizaciones. Sin embargo esta revolución creo nuevos problemas que
ocurren hasta la fecha en muchas empresas. Uno de estos problemas es la
tendencia de muchos de los componentes a convertirse en imperios relativamente
autónomos, con sus propias metas y sistemas de valores. Este tipo de
problemas, y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlos,
proporcionaron el surgimiento de
En
Luego
de terminar la guerra, el éxito de
Un
factor importante de la implantación de
Un
segundo factor importante para el desarrollo de este campo fue el advenimiento
de la revolución de las computadoras. Para manejar los complejos
problemas relacionados con esta disciplina, generalmente se requiere un gran
número de cálculos que llevarlos a cabo a mano es casi imposible.
Por lo tanto el desarrollo de la computadora digital, fue una gran ayuda para
En la
década de los 80 con la invención de computadoras personales cada
vez más rápidas y acompañadas de buenos paquetes de
Software para resolver problemas de Investigación de Operaciones esto
puso la técnica al alcance de muchas personas. Hoy en día se usa
toda una gama de computadoras, desde las computadoras de grandes escalas como
las computadoras personales para
Definición y Significado de Investigación de
Operaciones.
Como técnica para la resolución de problemas, investigación
de operaciones debe visualizarse como una ciencia y como un arte.
Como Ciencia radica en ofrecer técnicas y algoritmos
matemáticos para resolver problemas de decisión adecuada.
Como Arte debido al éxito que se alcanza en todas las
fases anteriores y posteriores a la solución de un modelo
matemático, depende de la forma apreciable de la creatividad y la
habilidad personal de los analistas encargados de tomar las decisiones.
En un equipo de Investigación de Operaciones es importante la
habilidad adecuada en los aspectos científicos y artísticos de
Investigación de Operaciones. Si se destaca un aspecto y no el otro
probablemente se impedirá la utilización efectiva de
En
La definición de Churchman, Ackoff y Arnoff:
De
ésta definición se pueden destacar los siguientes conceptos:
1. Una organización es un sistema
formado por componentes que se interaccionan, unas de estas interacciones
pueden ser controladas y otras no.
2. En un sistema la información es una
parte fundamental, ya que entre las componentes fluye información que
ocasiona la interacción entre ellas. También dentro de la
estructura de los sistemas se encuentran recursos que generan interacciones.
Los objetivos de la organización se refieren a la eficacia y eficiencia
con que las componentes pueden controlarse, el control es un mecanismo de
autocorrección del sistema que permite evaluar los resultados en
términos de los objetivos establecidos.
3. 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.
4. La investigación de operaciones es la
aplicación de la metodología científica através
modelos matemáticos, primero para representar al problema y luego para
resolverlo.
La definición de la sociedad de
investigación de operaciones de
La
investigación de operaciones es el ataque de la ciencia moderna a los
complejos problemas que surgen en la dirección y en la
administración de grandes sistemas de hombres, máquinas,
materiales y dinero, en la industria, en los negocios, en el gobierno y en la
defensa. Su actitud diferencial consiste en desarrollar un modelo
científico del sistema tal, que incorpore valoraciones de factores como
el azar y el riesgo y mediante el cual se predigan y comparen los resultados de
decisiones, estrategias o controles alternativos. Su propósito es el de
ayudar a la gerencia a determinar científicamente sus políticas y
acciones.
En
relación a ésta definición deben destacarse los siguientes
aspectos:
1. Generalmente se asocian los
conceptos de dirección y administración a las empresas de tipo
lucrativo, sin embargo, una empresa es un concepto más amplio, es algo
que utiliza hombres, máquinas, materiales y dinero con un
propósito específico; desde éste punto de vista, se
considera como empresa desde una universidad hasta una armadora de
automóviles.
2. Para tratar de explicar el
comportamiento de un sistema complejo, el científico debe representarlo
en términos de los conceptos que maneja, lo hace expresando todos los
rasgos principales del sistema por medio de relaciones matemáticas. A
esta representación formal se le llama modelo.
3. La esencia de un modelo es que
debe ser predictivo, lo cual no significa predecir el futuro, pero si ser capaz
de indicar muchas cosas acerca de la forma en que se puede esperar que un
sistema opere en una variedad de circunstancias, lo que permite valorar su
vulnerabilidad. Si se conocen las debilidades del sistema se pueden tomar
cursos de acción agrupados en tres categorías: A) Efectuar
cambios que lleven a la empresa o parte de ella a una nueva ruta;
B) Realizar un plan de toma de
decisiones; C) Instalar estrategias que generen decisiones. Cuando se aplica
alguno de estos remedios, la investigación de operaciones nos ayuda a
determinar la acción menos vulnerable ante un futuro incierto.
4. El objetivo global de la
investigación de operaciones es el de apoyar al tomador de decisiones,
en cuanto ayudarlo a cumplir con su función basado en estudios
científicamente fundamentados.
Características
de
En
Definición
de Modelos.
Un modelo de decisión debe considerarse como un vehículo
para resumir un problema de decisión en forma tal que haga posible la
identificación y evaluación sistemática de todas las
alternativas de decisión del problema.
Después se llega a una decisión seleccionando la
alternativa que se juzgue sea la mejor entre todas las opciones disponibles.
Un modelo es una abstracción selectiva de la realidad.
El modelo se define como una función objetivo y restricciones que
se expresan en términos de las variables (alternativas) de
decisión del problema.
Una solución a un modelo, no obstante, de ser exacta, no
será útil a menos que el modelo mismo ofrezca una
representación adecuada de la situación de decisión
verdadera.
El modelo de decisión debe contener tres elementos:
·
Alternativas de decisión, de las cuales se
hace una selección.
·
Restricciones, para excluir alternativas
infactibles.
·
Criterios para evaluar y clasificar alternativas
factibles.
Tipos de Modelos de Investigación de Operaciones.
(a) Modelo Matemático: Se emplea cuando la función objetivo y las
restricciones del modelo se pueden expresar en forma cuantitativa o
matemática como funciones de las variables de decisión.
(b) Modelo de Simulación: Los modelos de simulación difieren de los matemáticos en
que las relación entre la entrada y la salida no se indican en forma
explícita. En cambio, un modelo de simulación divide el sistema
representado en módulos básicos o elementales que después
se enlazan entre si vía relaciones lógicas bien definidas. Por lo
tanto, las operaciones de cálculos pasaran de un módulo a otro
hasta que se obtenga un resultado de salida.
Los modelos de simulación cuando se comparan con modelos
matemáticos; ofrecen mayor flexibilidad al representar sistemas
complejos, pero esta flexibilidad no esta libre de inconvenientes. La
elaboración de este modelo suele ser costoso en tiempo y recursos. Por
otra parte, los modelos matemáticos óptimos suelen poder
manejarse en términos de cálculos.
Modelos de Investigación de Operaciones de la ciencia de la
administración: Los científicos de
la administración trabajan con modelos cuantitativos de decisiones.
Modelos Formales: Se usan para resolver
problemas cuantitativos de decisión en el mundo real. Algunos modelos en
la ciencia de la administración son llamados modelos
determinísticos. Esto significa que todos los datos relevantes (es
decir, los datos que los modelos utilizarán o evaluarán) se
dan por conocidos. En los modelos probabilísticos (o
estocásticos), alguno de los datos importantes se consideran inciertos,
aunque debe especificarse la probabilidad de tales datos.
En la siguiente tabla se muestran los modelos de decisión
según su clase de incertidumbre y su uso en las corporaciones. (D,
determinista; P, probabilista; A, alto; B, bajo)
|
Tipo
de Modelo |
Clase
de Incertidumbre |
Frecuencia
de uso en la empresa |
|
Programación
Lineal |
D |
A |
|
Redes
(Incluye PERT/CPM) |
D,P |
A |
|
Inventarios,
producción y programación |
D,P |
A |
|
Econometría,
pronóstico y simulación |
D,P |
A |
|
Programación
Entera |
D |
B |
|
Programación
Dinámica |
D,P |
B |
|
Programación
Estocástica |
P |
B |
|
Programación
No Lineal |
D |
B |
|
Teoría
de Juegos |
P |
B |
|
Control
Optimo |
D,P |
B |
|
Líneas
de Espera |
P |
B |
|
Ecuaciones
Diferenciales |
D |
B |
Modelo de Hoja de Cálculo Electrónica: La hoja de cálculo electrónica facilita hacer y contestar
preguntas de "que si" en un problema real. Hasta ese grado la hoja de
cálculo electrónica tiene una representación selectiva del
problema y desde este punto de vista la hoja de cálculo
electrónica es un modelo.
En realidad es una herramienta más que un procedimiento de
solución.
Etapas de
Las
etapas de un estudio de Investigación de Operaciones son las siguientes:
·
Definición del problema de interés y
recolección de los datos relevantes.
·
Formulación de un modelo matemático
que represente el problema.
·
Desarrollo de un procedimiento basado en
computadora para derivar una solución al problema a partir del modelo.
·
Prueba del modelo y mejoramiento según sea
necesario.
·
Preparación para la aplicación del
modelo prescrito por la administración.
·
Puesta en marcha.
Definición
del problema y recolección de datos.
La primera
actividad que se debe realizar es el estudio del sistema relevante y el
desarrollo de un resumen bien definido del problema que se va a analizar. 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.
Determinar
los objetivos apropiados viene a ser un aspecto muy importante en la
formulación del problema. Para hacerlo, es necesario primero identificar
a la persona o personas de la administración que de hecho tomarán
las decisiones concernientes al sistema bajo estudio, y después
escudriñar los pensamientos de estos individuos respecto a los objetivos
pertinentes. (Incluir al tomador de decisiones desde el principio es esencial
para obtener su apoyo al realizar el estudio.)
Es
común que los equipos de Investigación de Operaciones pasen mucho
tiempo recolectando los datos relevantes sobre el problema. Se necesitan muchos
datos como para lograr un entendimiento exacto del problema como para
proporcionar el insumo adecuado para el modelo matemático que se
formulará en la siguiente etapa del estudio.
Tomará
un tiempo considerable al equipo de Investigación de Operaciones recabar
la ayuda de otros de otros individuos clave de la organización para
recolectar todos los datos importantes. Muchas veces, el equipo de
Investigación de Operaciones pasará mucho tiempo intentando
mejorar la precisión de los datos y al final tendrá que trabajar
con lo que pudo obtener.
Aplicación: El Departamento
de Salud de New Haven, Connecticut utilizó un equipo de
Investigación de Operaciones para diseñar un programa efectivo de
intercambio de agujas para combatir el contagio del virus que causa el SIDA
(HIV), y tuvo éxito en la reducción del 33% de la tasa de
infección entre los clientes del programa. La parte central de este
estudio fue un innovador programa de recolección de datos para obtener
los insumos necesarios para los modelos matemáticos de
transmisión del SIDA. Este programa barco un rastreo completo de cada
aguja (y cada jeringa), con la identificación, localización y
fecha de cada persona que recibía una aguja y cada persona que la
regresaba durante un intercambio, junto con la prueba de si la condición
de la aguja era HIV - positivo o HIV – negativo.
Formulación
de un modelo matemático.
Una vez
definido el problema del tomador de decisiones, la siguiente etapa consiste en
reformularlo de manera conveniente para su análisis. La forma
convencional en que la investigación de operaciones realiza esto es
construyendo un modelo matemático que represente la esencia del
problema. El modelo matemático puede expresarse entonces como el
problema de elegir los valores de las variables de decisión de manera
que se maximice la función objetivo, sujeta a las restricciones dadas.
Un modelo de este tipo, y algunas variaciones menores sobre él,
tipifican los modelos analizados en investigación de operaciones.
Un paso
crucial en la formulación de un modelo de Investigación de
Operaciones es la construcción de la función objetivo. Esto
requiere desarrollar una medida cuantitativa de la efectividad relativa a cada
objetivo del tomador de decisiones identificado cuando se estaba definiendo el
problema. Si en el estudio se contemplan mas de un objetivo, es necesario
transformar y combinar las medidas respectivas en una medida compuesta de
efectividad llamada medida global de efectividad. A veces esta medida
compuesta puede ser algo tangible (por ejemplo, ganancias) y corresponder a una
meta mas alta de la organización, o puede ser abstracta (como
"utilidad"). En este último caso la tarea para desarrollar
esta medida puede ser compleja y requerir una comparación cuidadosa de
los objetivos y su importancia relativa.
Aplicación:
Obtención
de una solución a partir del modelo.
Una vez
formulado el modelo matemático para el problema bajo estudio, la
siguiente etapa para un estudio de Investigación de Operaciones consiste
en desarrollar un procedimiento (por lo general basado en computadora) para
derivar una solución al problema a partir de este modelo. Esta es una
etapa relativamente sencilla, en la que se aplican uno de los algoritmos de
investigación de operaciones en una computadora. Un tema común en
Investigación de Operaciones es la búsqueda de una
solución óptima, es decir, la mejor. Se han desarrollado muchos
procedimientos para encontrarla en cierto tipo de problemas, pero es necesario
reconocer que estas soluciones son óptimas sólo respecto al
modelo que se está utilizando.
La meta
de un estudio de Investigación de Operaciones debe ser llevada a cabo el
estudio de manera óptima, independientemente de si implica o no
encontrar una solución óptima para el modelo. Al reconocer este
concepto, los equipos de Investigación de Operaciones en ocasiones
utilizan sólo procedimientos heurísticos (es decir, procedimientos
de diseño intuitivo que no garantizan una solución óptima)
para encontrar una buena solución subóptima. Esto ocurre con mas
frecuencia en los casos en que el tiempo o el costo que se requiere para
encontrar una solución óptima para un modelo adecuado del
problema son muy grandes.
Si la
solución se implanta sobre la marcha, cualquier cambio en el valor de un
parámetro sensible advierte de inmediato la necesidad de cambiar la
solución.
El
análisis posóptimo también incluye la obtención de
un conjunto de soluciones que comprende una serie de aproximaciones, cada vez
mejores, al curso de acción ideal. Así, las debilidades aparentes
de la solución inicial se usan para sugerir mejoras al modelo, a sus
datos de entrada y quizá al procedimiento de solución. Se obtiene
entonces una nueva solución, y el ciclo se repite. Este proceso sigue
hasta que las mejoras a soluciones sucesivas sean demasiado pequeñas
para justificar su solución.
Aplicación:
Considere el nuevo estudio de Investigación de Operaciones para el
Rijkswaterstatt sobre la política de administración de agua en
Holanda, que se introdujo en el concepto anterior. Este estudio no
concluyó con la recomendación de una sola solución. Más bien, se identificaron,
analizaron y compararon varias alternativas atractivas. La elección
final se dejo al proceso político de gobierno de Holanda que culmino con
la aprobación del Parlamento. El análisis de sensibilidad
jugó un papel importante en este estudio. Por ejemplo, ciertos
parámetros de los modelos representaron estándares
ecológicos. El análisis de sensibilidad incluyó la
evaluación del impacto en los problemas de agua si los valores de estos
parámetros se cambiaran de los estándares ecológicos a
otros valores razonables. Se usó también para evaluar el impacto
de cambios en las suposiciones de los modelos, por ejemplo, la
suposición sobre el efecto de tratados internacionales futuros sobre la
contaminación que pudiera llegar. También se analizaron varios
escenarios (como años secos o húmedos extremosos), asignando las
probabilidades adecuadas.
Prueba del
modelo.
El
desarrollo de un modelo matemático grande es análogo en algunos
aspectos al desarrollo de un programa de computadora grande. Cuando se completa
la primera versión, es inevitable que contenga muchas fallas. El
programa debe probarse de manera exhaustiva para tratar de encontrar y corregir
tantos problemas como sea posible.
Este
proceso de prueba y mejoramiento de un modelo para incrementar su validez se
conoce como validación del modelo.
Un
enfoque mas sistemático para la prueba del modelo es emplear una prueba
retrospectiva. Cuando es apacible, esta prueba utiliza datos históricos
y reconstruye el pasado para determinar si el modelo y la solución
resultante hubieran tenido un buen desempeño, de haberse usado. Al
emplear alternativas de solución y estimar sus desempeños
históricos hipotéticos, se pueden reunir evidencias en cuanto a
lo bien que el modelo predice los efectos relativos de los diferentes cursos de
acción.
Aplicación: En un estudio de Investigación de
Operaciones para IBM se realizo con el fin de integrar su red nacional de
inventarios de refacciones para mejorar el servicio a los clientes, al mismo
tiempo que reducir el valor de los inventarios de IBM en mas de 250 millones de
dólares y ahorrar otros 20 millones de dólares anuales a
través del mejoramiento de la eficiencia operacional. Un aspecto en
particular interesante de la etapa de validación del modelo en este
estudio fue la manera en que se incorporaron el proceso de prueba los usuarios
futuros del sistema de inventarios. Debido a que estos usuarios futuros (los
administradores de IBM en las áreas funcionales responsables de la
implantación del sistema de inventarios) dudaban del sistema que se
estaba desarrollando, se asignaron representantes a un equipo de usuarios que
tendría la función de asesorar al equipo de Investigación
de Operaciones. Una vez desarrollada la versión preliminar del nuevo
sistema (basada en el sistema de inventarios de multiniveles) se lleva acabo
una prueba preliminar de implantación. La extensa
retroalimentación por parte del equipo de usuarios llevo a mejoras
importantes en el sistema propuesto.
Preparación
para la aplicación del modelo.
El
siguiente paso es instalar un sistema bien documentado para aplicar el modelo
según lo establecido por la administración.
Este
sistema casi siempre esta diseñado para computadora. De hecho, con
frecuencia se necesita un número considerable de programas integrados.
La base de datos y los sistemas de información administrativos pueden
proporcionar entrada actualizada para el modelo cada vez que se use, en cuyo
caso se necesitan programas de interfaz (de interacción con el usuario).
Después de aplicar un procedimiento de solución (otro programa)
al modelo, puede ser que los programas adicionales maneje la
implantación de los resultados de manera automática. En otros
casos se instala un sistema interactivo de computadora llamado sistema de
soporte de decisiones, para ayudar a la gerencia a usar datos y modelos para
apoyar (no para sustituir) su toma de decisiones cuando lo necesiten. Otro
programa puede generar informes gerenciales (en el lenguaje administrativo) que
interpretan la salida del modelo y sus implicaciones en la práctica.
Aplicación: Un
sistema de computo grande para aplicar un modelo a las operaciones de control
de una red nacional. Este sistema, llamado SYSNET, fue desarrollado como
resultado de un estudio de Investigación de Operaciones realizado para
Implantación.
Una vez
desarrollado un sistema para aplicar un modelo, la última etapa de un
estudio de Investigación de Operaciones es implementarlo siguiendo lo
establecido por la administración.
La
etapa de implantación incluye varios pasos. Primero, el equipo de
Investigación de Operaciones da una cuidadosa explicación a la
gerencia operativa sobre el nuevo sistema que se va a adoptar y su
relación con la realidad operativa. Enseguida, estos dos grupos
comparten la responsabilidad de desarrollar los procedimientos requeridos para
poner este sistema en operación. La gerencia operativa se encarga
después de dar una capacitación detallada al personal que
participa, y se inicia entonces el nuevo curso de acción. Si tiene
éxito, el nuevo sistema se podrá emplear durante algunos
años. Con esto en mente, el equipo de Investigación de
Operaciones supervisa la experiencia inicial con la acción tomada para
identificar cualquier modificación que tenga que hacerse en el futuro.
Aplicación: Este
último punto sobre la documentación de un estudio
Investigación de Operaciones se ilustra con el caso de la
política nacional de administración del agua de Rijkswaterstatt
en Holanda. La administración deseaba documentación más
extensa que lo normal, tanto para apoyar la nueva política como para utilizarla
en la capacitación de nuevos analistas o al realizar nuevos estudios.
Completar esta documentación requirió varios años y
¡quedo contenida en 4000 páginas a espacio sencillo encuadernadas
en 21 volúmenes!
Definición de
Sistemas de Producción.
La producción
es el acto intencional de producir algo útil. La definición de
producción se modifica para incluir el concepto de sistema, diciendo que
u sistema de producción es el proceso especifico por medio del cual los elementos
se transforman en productos útiles. Un proceso es un procedimiento
organizado para lograr la conversión de insumos en resultados.
Cualquier
sistema es una colección de componentes interactuantes. Cada componente
podría ser un sistema en si mismo en un orden descendente de sencillez.
Los sistemas se distinguen por sus objetivos; el objetivo de un sistema
podría ser producir un componente que se va a ensamblar con otros
componentes para alcanzar el objetivo que es un sistema mayor. Se requieren
técnicas mas elaboradas para tratar con sistemas más complejos.
Es una carrera de relevos entre el desarrollo de sistemas cada vez más
complejos y el desarrollo de métodos mas eficientes de dirección
para controlarlos.
Tipos de
Modelos de los Sistemas de Producción.
El modelo físico: Los modelos, por semejanza, derivan su utilidad de un
cambio en la escala. Los patrones microscópicos pueden amplificarse para
su investigación, y las enormes estructuras pueden hacerse a una escala
más pequeña, hasta una magnitud que sea manipulable. Necesariamente,
algunos detalles se pierden en los modelos. En las replicas físicas,
esta pérdida puede ser una ventaja, cuando la consideración
clave, es un factor, tal como la distancia, pero puede ser inútil un
estudio si la influencia predominante se desvirtúa en la
construcción del modelo.
El modelo esquemático: Los modelos de dos dimensiones son la delicia de quienes
disfrutan de las gráficas. Los aspectos gráficos son
útiles para propósitos de demostración. Algunos ejemplos
que se encuentran comúnmente incluyen los diagramas de la
organización, diagramas de flujo del proceso y gráficas de
barras. Los símbolos sobre tales diagramas pueden arreglarse
fácilmente para investigar el efecto de la reorganización.
El modelo matemático: Las expresiones cuantitativas, es
decir, los modelos más abstractos, generalmente son los mas
útiles. Cuando un modelo matemático puede construirse para
representar en forma exacta la situación de un problema, suministra una
poderosa arma para el estudio; es fácil de manipular, el efecto de las
variables interactuantes se aprecia claramente y, sobre todo, es un modelo
preciso. Por lo general, cualquier definición debida al empleo de los
modelos matemáticos se origina por algún error cometido en las
suposiciones básicas y en las premisas sobre las cuales están
basados.
Naturaleza
de
Como su
nombre lo dice, la investigación de operaciones significa "hacer investigación sobre las
operaciones". Entonces, la investigación de operaciones se aplica
a problemas que se refieren a la conducción y coordinación de
operaciones (o actividades) dentro de una organización. La naturaleza de
la organización es esencialmente inmaterial y, de hecho, la
investigación de operaciones se ha aplicado de manera extensa en
áreas tan diversas como la manufactura, el transporte, la
constitución, las telecomunicaciones, la planeación financiera,
el cuidado de la salud, la milicia y los servicios públicos, por nombrar
sólo unas cuantas. Así, la gama de aplicaciones es
extraordinariamente amplia.
La
parte de investigación en el nombre significa que la
investigación de operaciones usa un enfoque similar a la manera en que
se lleva a cabo la investigación en los campos científicos
establecidos. En gran medida, se usa el método científico para
investigar el problema en cuestión. (De hecho, en ocasiones se usa el
término ciencias de la administración como sinónimo de
investigación de operaciones.) En particular, el proceso comienza por la
observación cuidadosa y la formulación del problema incluyendo la
recolección de los datos pertinentes. El siguiente paso es la
construcción de un modelo científico (por lo general
matemático) que intenta abstraer la esencia del problema real. En este
punto se propone la hipótesis de que el modelo es una
representación lo suficientemente precisa de las características
esenciales de la situación como para que las conclusiones (soluciones)
obtenidas sean válidas también para el problema real.
Después, se llevan a cabo los experimentos adecuados para probar esta
hipótesis, modificarla si es necesario y eventualmente verificarla. (Con
frecuencia este paso se conoce como validación del modelo.) Entonces, en
cierto modo, la investigación e operaciones incluye la investigación
científica creativa de las propiedades fundamentales de las operaciones.
Sin embargo, existe más que esto. En particular,
Una
característica más de la investigación de operaciones es
su amplio punto de vista. Como quedó implícito en la
sección anterior,
Una
característica adicional es que la investigación de operaciones
intenta encontrar una mejor solución, (llamada solución
óptima) para el problema bajo consideración. (Decimos una mejor
solución y no la mejor solución porque pueden existir muchas
soluciones que empaten como la mejor.) En lugar de contentarse con mejorar el
estado de las cosas, la meta es identificar el mejor curso de acción
posible. Aun cuando debe interpretarse con todo cuidado en términos de
las necesidades reales de la administración, esta "búsqueda
de la optimidad" es un aspecto importante dentro de la
investigación de operaciones.
Todas
estas características llevan de una manera casi natural a otra. Es
evidente que no puede esperarse que un solo individuo sea un experto en todos
lo múltiples aspectos del trabajo de investigación de operaciones
o de los problemas que se estudian; se requiere un grupo de individuos con
diversos antecedentes y habilidades. Entonces, cuando se va a emprender un
estudio de investigación de operaciones completo de un nuevo problema,
por lo general es necesario emplear el empleo de equipo. Este debe incluir
individuos con antecedentes firmes en matemáticas, estadística y
teoría de probabilidades, al igual que en economía,
administración de empresas, ciencias de la computación,
ingeniería, ciencias físicas, ciencias del comportamiento y, por
supuesto, en las técnicas especiales de investigación de
operaciones. El equipo también necesita tener la experiencia y las
habilidades necesarias para permitir la consideración adecuada de todas
las ramificaciones del problema a través de la organización.
Impacto de
La
investigación de operaciones ha tenido un impacto impresionante en el
mejoramiento de la eficiencia de numerosas organizaciones en todo el mundo. En
el proceso, la investigación de operaciones ha hecho contribuciones
significativas al incremento de la productividad dentro de la economía
de varios países. Hay ahora más de 30 países que son
miembros de
Sin
duda, el impacto de la investigación de operaciones continuará
aumentando. Por ejemplo, al inicio de la década de los 90, el U.S.
Bureau of Labor Statistics predijo que
RIESGO AL
APLICAR
Al
aplicar
Para
llegar a hacer un uso apropiado de
LIMITACIONES
DE
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.
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. Casi nunca se realizan
análisis costo-beneficio de la implantación de soluciones
definidas por medio de