Las fases usadas en la investigación de operaciones

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Transcript Las fases usadas en la investigación de operaciones

Las fases usadas en la
investigación de operaciones
LOS EJECUTIVOS EN SU MAYORÍA, ESTÁN ACOSTUMBRADOS AL USO DE
GRÁFICAS PARA EL CONTROL DE SUS OPERACIONES, POR SU
OBJETIVIDAD, PERO SE INTERESAN PRIMORDIALMENTE POR LOS
RESULTADOS Y SOLO ALGUNOS, Y DE MANERA SECUNDARIA, EN LAS
CAUSAS QUE LOS PRODUJERON, POR LO QUE GENERALMENTE
INTERPRETAN DICHAS GRÁFICAS SOLO A LA LUZ DE LOS OBJETIVOS O
METAS DE SUS EMPRESAS.
Cuando esas mismas gráficas son
observadas por un analista o investigador de
operaciones, su reacción es diferente y lo
que inmediatamente trata de averiguar es
cómo se ha desarrollado el fenómeno a
través del tiempo, con el objeto de poder
predecir posteriormente cuál podría ser su
comportamiento futuro, lo cual puede resultar
mucho más práctico y ventajoso.
Las fases de un proyecto de Investigación de
Operaciones son seis y son las siguientes:
1.-Formulación del problema
2.-Construcción de un modelo matemático
para representar al sistema que se estudia
3.-Deducción o derivación de una solución a
partir del modelo construido
4.-Prueba del modelo y de la solución
derivada a partir de él
5.-Establecimiento de controles sobre la
solución
6.-Puesta a trabajar o arranque de la
solución
.
•Formulación
del problema
?
EL PROBLEMA LO DEBEN FORMULAR CONJUNTAMENTE EL
USUARIO O TOMADOR DE DECISIONES Y EL ANALISTA. EL USUARIO
ES LA PERSONA O GRUPO DE PERSONAS QUE CONTROLAN LAS
OPERACIONES QUE SE ESTÁN ESTUDIANDO. PARA FORMULAR EL
PROBLEMA DEBE HACERSE UN ANÁLISIS DEL SISTEMA, SUS
OBJETIVOS Y SUS POSIBLES CURSOS DE ACCIÓN OPCIONALES
El problema para la Investigación de
Operaciones es en términos generales,
determinar cuál de los cursos de acción
opcionales es más efectivo con respecto a los
objetivos planteados. En consecuencia, al
formular el problema es necesario definir una
medida de la eficiencia y establecer su punto de
satisfacción.
En general se puede decir que existe
un problema, cuando los resultados
que se están obteniendo a partir de
las condiciones vigentes, no son
satisfactorios y será necesario alterar
dichas condiciones para que esto no
siga sucediendo.
Cuatro componentes básicos
para definir el problema:
a)El usuario o tomador de decisiones,
b)Sus objetivos, deseos o metas.
c)El sistema o medio ambiente en el
que se está operando .
d)Los cursos de acción opcionales.
a)Definir el problema
El usuario o tomador de decisiones es
quien controla el sistema y generalmente
no estará satisfecho con los resultados que
se obtienen de éste. Puede no ser siempre
un individuo, de hecho en el contexto
actual, a menudo es una persona legal
conocida como corporación o compañía y
su identificación es el primer paso que
debe darse. En esta identificación puede
ser de gran utilidad el contar con
organigramas y manuales de políticas y
procedimientos que indiquen cuál es el
proceso para la toma de decisiones que se
sigue en la corporación.
b)Objetivos
LOS OBJETIVOS, DESEOS O METAS DEL TOMADOR DE DECISIONES.
ÉSTOS SE PUEDEN CONSIDERAR COMO LOS RESULTADOS FINALES
HACIA LOS QUE SE DIRIGEN LAS ACCIONES Y QUE INCLUSIVE PUEDEN
SER DE NATURALEZA CONTINUA. COMO EJEMPLOS DE OBJETIVOS SE
PUEDEN DAR: OBTENER LAS MAYORES UTILIDADES, MINIMIZAR LOS
COSTOS, CUMPLIR CON UNA CIERTA TAREA, OPERAR DE LA MANERA
MÁS EFICIENTE, ETC.
Un buen punto a considerar, puede
ser la maximización de las
utilidades, el que junto con la
minimización de los costos podrían
establecerse como los objetivos
universales.
c)Condiciones vigentes del sistema
Describir y definir las condiciones vigentes del
sistema o medio ambiente, puede resultar una
tarea de romanos, pero el auxiliar al analista de
Investigación de Operaciones en este campo, es el
principal papel de las técnicas y herramientas que
conforman esta disciplina. El punto de partida
adecuado vuelve a ser el usuario o tomador de
decisiones, debido a que generalmente es el más
enterado de las condiciones vigentes del sistema.
Herramientas para la detección de
condiciones de un problema.
1.-Diagramas de flujo de los diferentes
procesos, que son en si mismos
modelos objetivos.
2.-Mapas de las condiciones de
operación reales.
d) CURSOS DE ACCIÓN OPCIONALES
Fuentes muy valiosas:
1.-El interrogar al usuario o tomador de decisiones.
2.-Los datos históricos o estudios de caso previos
disponibles sobre problemas similares.
3.-El criterio y opinión de profesionistas y
especialistas en el campo de que se trate.
4.-La propia intuición, el ingenio y la creatividad y
experiencia del analista de Investigación de
Operaciones.
2.-CONSTRUCCIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO
Este modelo expresa la eficiencia del sistema que
se estudia, como una función de un conjunto de
variables, de las cuales cuando menos una está
sujeta a con-trol. La forma general de un modelo de
Investigación de Operaciones es
Ef ( x i ,y i )
donde E representa la eficiencia del sistema, xi las
variables no controlables y yi las variables controlables.
Las restricciones de los valores de las variables se pueden
expresar como un conjunto complementario de ecuaciones
o igualdades y/o inecuaciones o desigualdades.
MODELOS ICÓNICOS
Un modelo icónico es una representación física de algún objeto,
ya sea en forma idealizada o en escala distinta. Para expresarlo de
otro modo, una representación es un modelo icónico, hasta el
grado en que sus propiedades sean las mismas que las del objeto
que representa. Los modelos icónicos son muy adecuados para la
descripción de acontecimientos en un momento específico del
tiempo. Por ejemplo una planta piloto que es un modelo a escala
de una planta real y que puede utilizarse para estudiar posibles
mejorías. Otro ejemplo de estos modelos es lo que se conoce
como “túnel de viento” que es un modelo donde es posible
reproducir las condiciones climatológicas y atmosféricas a las que
van a estar sujetos los nuevos diseños o prototipos de aviones, los
cuales se construyen a es-cala para probarse en el mencionado
túnel.
MODELOS ANALÓGICOS
Los modelos analógicos pueden representar
situaciones dinámicas y mostrar las
características del fenómeno o
acontecimiento que se está estudiando.
Ejemplos de estos son las curvas de demanda,
las de distribución de frecuencias y los
diagramas de flujo. Con frecuencia, los
modelos analógicos son muy adecuados para
representar relaciones cuantitativas entre las
propiedades de objetos de diferentes clases.
MODELOS SIMBÓLICOS O MATEMÁTICOS
Son de interés principalmente los
modelos simbólicos que son verdaderas
representaciones de la realidad y toman la
forma de cifras y símbolos matemáticos.
Generalmente comienzan como modelos
abstractos que se forman en la mente y que
luego se registran como modelos
simbólicos. Ejemplos leyes físicas como
velocidad, aceleración, fuerza eléctrica, etc..
MODELOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS
Los problemas de Investigación de
Operaciones que se ocupan de las cualidades o
propiedades de sus componentes se llaman
modelos cualitativos. La mayor parte del
desarrollo de problemas de negocios comienza
con modelos cualitativos y llega gradualmente
hasta un punto donde ya se pueden utilizar
modelos cuantitativos. La Investigación de
Operaciones se ocupa de la sistematización de
los modelos cualitativos y de su desarrollo
hasta el grado que puedan cuantificarse.
MODELOS ESTÁNDAR Y HECHOS A LA MEDIDA
Los modelos estándar se utilizan para
describir las técnicas que han llegado a
asociarse con la Investigación de
Operaciones. Para utilizar estas técnicas
lo único que hay que hacer, es alimentar
los datos apropiados de un problema
específico de negocios en el modelo
estándar para obtener una respuesta.
Modelos Deterministas y Probabilistas
Los modelos que se basan en las
probabilidades y en las estadísticas y
que se ocupan de incertidumbres
futuras, se llaman probabilistas. Por
otro lado, los modelos cuantitativos
que no contienen consideraciones
probabilistas, se llaman modelos
deterministas. En estos últimos, la
atención se concentra en aquellas
situaciones en que el tener en cuenta
los factores críticos, supone que son
cantidades determinadas o exactas.
Modelos Descriptivos y de Optimización
En algunas situaciones, un modelo se construye
sencillamente como descripción matemática de una
condición del mundo real. Esos modelos se llaman
descriptivos y en el pasado se han utilizado para aprender
más sobre un problema específico. Además, uno de esos
modelos se puede emplear para mostrar más gráficamente
la situación, para ver en que forma se puede arreglar de
nuevo y para determinar los valores de la misma, que están
implícitos en las circunstancias atenuantes, pero que no son
claramente visibles para el observador. Si hay opciones, el
modelo las mostrará y puede ayudar al observador a evaluar
los resultados de una opción sobre los de otra.
Por el contrario, en un modelo de optimización, se
hace un esfuerzo concentrado para llegar a una
solución óptima cuando se presentan diferentes
opciones. Es posible no alcanzar una solución óptima
cuando se utiliza un enfoque demasiado estrecho
dentro de un problema de Investigación de
Operaciones.
MODELOS ESTÁTICOS Y DINÁMICOS
Los modelos estáticos se ocupan de determinar
una respuesta para un conjunto especial de
condiciones fijas, que probablemente no
cambiarán significativamente a corto plazo. Un
buen ejemplo de este tipo de modelos es la
programación lineal, en la que las restricciones
se fijan en términos de los requerimientos de los
productos individuales y del tiempo disponible
por turno a corto plazo.
Un modelo dinámico está sujeto al
factor tiempo, que desempeña un
papel esencial en la secuencia de
las
decisiones.
Independientemente de cuales
hayan
sido
las
decisiones
anteriores, el modelo dinámico
permite encontrar las decisiones
óptimas para los períodos que
quedan todavía en el futuro.
MODELOS DE SIMULACIÓN Y DE NO SIMULACIÓN
Ésta es un método que consta de cálculos
secuenciales, paso a paso, donde se puede
reproducir el comportamiento de fenómenos o
sistemas a gran escala. En muchos casos, en donde
ocurren relaciones complejas, tanto de naturaleza
predecible como aleatoria, es más fácil preparar y
correr un modelo de simulación en un computador,
que preparar y emplear un modelo matemático que
represente todo el proceso que se estudia.
3.-DERIVACIÓN O DEDUCCIÓN DE
UNA SOLUCIÓN A PARTIR DEL
MODELO
Esencialmente hay dos tipos de
procedimientos para obtener una solución
óptima (o una aproximada a la óptima) a
partir de un modelo: el analítico y el
numérico.
Los procedimientos analíticos consisten
en hacer uso de deducciones
matemáticas, implican la aplicación de
varias ramas de las matemáticas tales
como el cálculo, el álgebra de matrices,
la probabilidad, etc. Las soluciones
analíticas se obtienen en forma
abstracta, es decir, la sustitución de
números por símbolos generalmente se
hace después de que se obtuvo la
solución.
Los
procedimientos
numéricos
consisten
esencialmente en hacer ensayos con varios
valores de las variables de control del modelo,
comparar los resultados obtenidos y seleccionar
aquel conjunto de valores de dichas variables que
produzcan
la
mejor
solución.
Dichos
procedimientos van desde los de ensayo y error
hasta los de iteraciones complejas. Un
procedimiento iterativo es el que a base de
ensayos sucesivos tiende a aproximarse a la
solución óptima, además de proporcionar un
conjunto de reglas que identifican a la solución
óptima en el momento en que ésta se alcanza.
Ejemplo de éstas técnicas
1.-“TÉCNICA DE MONTE CARLO”
2.- “TÉCNICA DE LAS VE-GAS”
4.-PRUEBA DEL MODELO Y DE LA SOLUCIÓN
La suficiencia del modelo se puede probar
determinan-do que también predice el efecto de
estos cambios. La solución se puede e-valuar
comparando los resultados obtenidos antes y
después de aplicada dicha solución. Estas
evaluaciones se pueden llevar a cabo
retrospectivamente, utilizando para ello datos
históricos o realizando una corrida de prueba.
5.-ESTABLECIMIENTO DE CONTROLES SOBRE LA SOLUCIÓN
Una solución obtenida a partir de un modelo es
válida, mientras las variables no controlables
conserven sus valores y las relaciones entre las
variables del modelo permanezcan constantes. La
solución puede quedar “fuera de control”, cuando el
valor de una o más de las variables no controlables y/o
una o más de las relaciones entre variables hayan
cambiado significativamente.
6.-PUESTA EN MARCHA DE LA SOLUCIÓN (ARRANQUE)
La solución ya probada, debe traducirse en un
conjunto de procedimientos operacionales
capaces de ser entendidos y aplicados por
cada una de las personas que intervienen en el
sistema y que son responsables de la
implantación de dicha solución. Los cambios
requeridos en los procedimientos y recursos
existentes, deben especificarse y llevarse a
cabo.