Investigación de Operaciones, Toma de decisiones,

1. INVESTIGACIÓN OPERATIVA
UNIVERSIDAD NACIONAL “SAN AGUSTIN” - AREQUIPA
Augusto JAVES SANCHEZ
Lic. Administración
Maestría en Gestión Estratégica de Organizaciones
Doctorado en Administración
EXPOSITOR
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1
LA TOMA DE DECISIONES

2. 2
TEXTO BASE: 1. Introduccción a la IO

3. 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.

4. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (I de O)
Las raíces de la Investigación de Operaciones o Administración 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.

5. Evolución de la Administración de Operaciones
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6. NATURALEZA DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
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 investigación de operaciones intenta encontrar una mejor solución, (llamada solución óptima) para el problema bajo consideración.

7. 7
¿Cómo entender la Administración o Investigación de Operaciones

9. 9
¿Qué es la Administración o Investigación de Operaciones?

10. 10
1.1 Origen de la IO

11. 11
Revisando la historia

12. 12
Revisando la historia

13. 13
Revisando la historia

14. 14
Revisando la historia

15. 15
Revisando la historia

16. 16
Revisando la historia

17. •Segunda Guerra mundial
–Problemas logísticos, estratégicos y tácticos (operativos) propios de la guerra.
–Objetivo.- Causar el mayor daño con el menor esfuerzo y gasto de recursos.
Resumen del Origen de la IO
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18. 18
Del campo militar a la lógica empresarial

19. 19
Del campo militar a la lógica empresarial

20. •La Investigación de Operaciones o Investigación Operativa, es una disciplina que ayuda a la toma de decisiones mediante la aplicación de un enfoque científico a problemas administrativos que involucran factores cuantitativos.
1.2 Definición de IO
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21. El análisis cuantitativo se basa en datos cuantitativos asociados al problema y desarrolla expresiones matemáticas que describen el objetivo, las restricciones y las relaciones existentes en el problema, que se conoce como Modelo.
1.2 Definición de IO
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22. 22
•El objetivo que persigue es apoyar la toma de decisiones, determinar las políticas más adecuadas en función del objetivo buscado (aplicando el método científico)
•Los profesionales de investigación operativa colaboran con los decisores en el diseño y mejora de las operaciones y decisiones, resuelven problemas y ayudan en las funciones de gestión, planificación o predicción, aportan conocimiento y ayuda en la toma de decisiones
•Aplican las técnicas científicas más adecuadas seleccionadas de la matemática, ingeniería o cualquier ciencia social o de administración de empresas
1.3 ¿Cuál es el obetivo de la IO?

23. 23
1.4 Términos Relacionados

24. 24
La optimización

25. 25
1.5 Metodología de la IO

26. Identificar el problema
Determinar el conjunto
de soluciones
Determinar el criterio o criterios que se usarán para evaluar las alternativas
Evaluar las alternativas
Elegir una alternativa
Implementar la alternativa seleccionada
Evaluar los resultados
1.6 Toma de decisiones y solución de problemas
26

27. •Alcanzar los objetivos de la organización.
Utilizar algún criterio o medida del rendimiento.
La medida más común del rendimiento es la unidad monetaria.
El progreso general que se presenta a continuación es común para todos los tipos de situaciones de toma de decisiones:
1.7. Decisiones empresariales:

28. ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
SOLUCIÓN AL PROBLEMA DELSISTEMA REALSISTEMAREALSOLUCIÓNAL MODELOMODELOCUANTITATIVOSISTEMA ASUMIDOJUICIOS YEXPERIENCIASVARIABLESRELEVANTESRELACIONESRELEVANTESMÉTODODE SOLUCIÓNINTERPRETACIÓNDECISIONES

29. 1.Establecer el criterio que se usara. Por ejemplo, en una situación sencilla, el criterio puede ser elegir la acción que maximice los beneficios.
2.Seleccionar un conjunto de alternativas para considerarlas.
3.Determinar el modelo que se usara y los valores de los parámetros del proceso. Por ejemplo, se podría decir que una expresión adecuada de los gastos totales seria:
Costos totales = a + b (unidades vendidas)
Los parámetros son a y b y será necesario determinar sus valores para poder utilizar el modelo.
a = costo fijo para el periodo o proyecto
b = costo variable (marginal) por unidad
4. Determinar cual de las alternativas optimiza (es decir, produce el mejor valor para) el criterio que se estableció en el paso 1.
Pasos a seguir:

30. •Los problemas del mundo real tienden a ser de complejidad enorme.
•El decisor puede optar por considerar específicamente y con detalle todos los usos alternativos posibles de los fondos en este periodo y los subsecuentes.
•La mente no puede considerar todos los aspectos de un problema empírico.
•Hay que omitir algunos de los atributos del problema para poder tomar una decisión.
•El decisor debe determinar cuales son los factores más relevantes para el problema.
•La abstracción y la simplificación son los pasos necesarios para resolver cualquier problema humano.
1.8. Abstracción y Simplificación

31. •Una vez que el decisor selecciona los factores decisivos, o variables, de la situación empírica, estos se combinan de manera lógica para que formen un modelo del problema real.
•Un modelo es una representación simplificada de una situación empírica.
•Si es más sencillo el modelo, es mejor para la persona que toma la decisión, siempre y cuando el modelo sea un símil razonablemente confiable del problema empírico.
1.9. Construcción de modelos

32. Las ventajas de contar con un modelo sencillo son:
•Reduce la cantidad de tiempo y esfuerzo
•El decisor puede comprenderlo rápidamente
•Si es necesario, el modelo se puede modificar de manera rápida y efectiva
•Se busca el modelo más sencillo que pronostique los resultados con precisión razonable y que sea consistente con la acción efectiva.
1.9. Construcción de modelos

33. Después de construir el modelo, se pueden obtener conclusiones acerca de su comportamiento, por medio del análisis lógico. Quien toma la decisión basa sus acciones o decisiones en estas soluciones. Si es correcta la lógica para obtener las conclusiones a partir de las variables abstraidas, y si se abstrajeron las variables relevantes, entonces la solución del moelo servirá eficazmente para el problema empirico.
Dos errores importantes que ocurren al usar modelos para la toma de decisiones son la exclusión de variables importantes y las equivocaciones al definir las relaciones entre variables.
1.10. Soluciones

34. Los modelos se pueden representar de varias maneras. Problemas sencillos y repetitivos, todo el proceso de toma de decisiones puede ocurrir en la mente del decisor, quizás de manera informal e intuitiva.
Técnica apropiada para describir y relacionar las variables seleccionadas depende de la naturaleza de las variables. Representación cuantitativa, usar una representación.
1.10. Técnicas para la construcción de modelos

35. •Se ha representado cuantitativamente, con éxito, gran numero de problemas empresariales, de donde surge el procedimiento general llamado análisis cuantitativo, investigación de operaciones.
•Nunca deberán ser prisioneros de un modelo cuantitativo ni aceptar automáticamente sus conclusiones como si fueran la decisión correcta.
•La conclusión que se obtiene de un modelo contiene cierto grado de error, debido al proceso de abstracción.
•La cuantificación es un auxiliar del juicio empresarial, no un sustituto.
1.10. Matemática del modelo

36. •Muchas decisiones empresariales, en particular las más importantes, comprenden algunas variables que son de naturaleza cualitativa. Por ejemplo, moral o el liderazgo, o pueden alterar el empleo.
•El modelo cuantitativo puede tratar de manera eficaz los aspectos mensurables del problema de decisión, y que el decisor también deberá contar con un modelo intuitivo que considere las variables cualitativas.
•El Gerente deberá hallar un equilibrio adecuado entre los factores cualitativos y cuantitativos.
1.11. Factores cualitativos del modelo

37. •Las decisiones empresariales ocurren en dos contextos esencialmente distintos:
a.A. en condiciones que se aproximan a la incertidumbre y, lo más común,
b.en condiciones de incertidumbre.
•El análisis cuantitativo que apoya la toma de decisiones en condiciones de certidumbre generalmente se refiere a la maximización de un objetivo (por ejemplo, el beneficio o la producción) sujeto a restricciones (por ejemplo, la capacidad productiva).
1.11. Decisiones e incertidumbres

38. El modelo y la relación entre variables
Variables de decisión
Variables exógenos
Modelo= conjunto de relaciones
Medidas de
rendimiento
Políticas y restricciones
•Un modelo es una simplificación de un problema de decisión empresarial.
•El primer paso en la construcción de un modelo es elegir los factores o las variables que el decisor considera importantes. Estos factores se pueden clasificar en cinco categorías:

39. Variables de decisión
•Son aquellas que están bajo el control del decisor y representan alternativas para el director. Decide acerca de la introducción de un producto nuevo.
•Puede elegir entre introducir o no el producto; también puede elegir el precio de venta del producto y la cantidad que se invertirá en la publicidad.
•Estas son las elecciones más importantes; por lo tanto, son las variables de decisión.

40. Variables exógenos o externas
•Son aquellas que tienen importancia para el problema de decisión pero están bajo el control de factores ajenos al decisor.
•Son las condiciones económicas, las acciones de los competidores, el precio de las materias primas y otros factores similares.
Políticas y restricciones
•Con frecuencia tiene que operar con ciertas restricciones impuestas por las políticas de la compañía, con cuestiones legales y con limitaciones físicas.
•Una política de la compañía puede especificar que se adquieran los materiales de ciertos proveedores o que se mantengan ciertos niveles de calidad.
•En ocasiones se pueden modificar las políticas o las restricciones, a veces puede existir confusión entre lo que se considera una variable de decisión y lo que es una restricción.

41. Medidas de rendimiento
•Al tomar una decisión, los gerentes tienen metas u objetivos que tratan de alcanzar.
•Los criterios o medidas de rendimiento son expresiones cuantitativas de estos objetivos; el nivel de los beneficios. Cuota de mercado y el rendimiento sobre inversiones.
Variables intermedias
•Con frecuencia se necesitan otras muchas variables para incluir todos los factores importantes para el problema de decisión.
•Muchas veces son variables contables relativas a los factores de costo o ingresos y que se usan para relacionar variables de decisión y los exógenos con las medidas de rendimiento.

42. Gastos fijos
Otros gastos
Gastos operativos
Beneficios
Gastos de equipo
Gastos de ventas
Gastos de suministros
Gastos de materias primas
Troncos requeridos
Ingresos
Capacidad
Gastos laborales
Capacidad adicional
Demanda
Producción de madera
Horas de trabajo
Precio de madera
Tarifa laboral
Costo de troncos
Productividad laboral
Relaciones: Diagrama de Influencia
En ocasiones es útil dibujar un diagrama que muestre como se relacionan las variables o influyen en otras. Las líneas con flechas indican que variables se relacionan con otras. No es indispensable construir el diagrama, pero muchas veces sirve para comprender el modelo.

43. NORMAS PARA LOGRAR ÉXITO EN LA I O
1.El éxito del empleo de la IO es el de un enfoque de solución de problemas y no una colección asociada de métodos cuantitativos.
2.La IO 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.
3.Para llegar a hacer un uso apropiado de la IO, es necesario primero comprender la metodología para resolver los problemas, así como los fundamentos de las técnicas de solución para de esta forma saber cuándo utilizarlas o no en las diferentes circunstancias.

44. LIMITACIONES DE LA IO
1.Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones del problema original para poder manipularlo y tener 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.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.

45. Organización
Naturaleza de la aplicación
Año de publicación*
Capítulos
Relacionados Ŧ
Ahorros anuales ŧ
The Netherlands Rijkswaterstatt
Desarrollo de política nacional de administración del agua, incluyendo mezcla de nuevas instalaciones, procedimientos de operación y costeo.
1985
2-8, 13, 21
$ 15 millones
Monsanto Corp.
Optimización de operaciones de producción para cumplir metas con un costo mínimo.
1985
2, 12
$ 2 millones
Weyerhauser Co.
Optimización del corte de árboles en productos de madera para maximizar su producción.
1986
2, 10
$ 15 millones
Electrobras/CEPAL, Brasil
Asignación óptima de recursos hidráulicos y térmicos en el sistema nacional de generación de energía.
1986
10
$ 43 millones
Aplicaciones de la Investigación de operaciones

46. United Airlines
Programación de turnos de trabajo en las oficinas de reservaciones y en los aeropuertos para cumplir con las necesidades del cliente a un costo mínimo.
1986
2-9, 12, 15, 16, 18
$ 6 millones
Citgo Petroleum Corp.
Optimización de las operaciones de refinación y de la oferta, distribución y comercialización de productos.
1987
2-9, 18
$ 70 millones
SANTOS, Ltd., Australia
Optimización de inversiones de capital para producir gas natural durante 25 años.
1987
2-6, 13, 21
$ 3 millones
San Francisco police Department
Optimización de la programación y asignación de oficiales de patrulla con un sistema computarizado.
1989
2-4, 12, 18
$ 11 millones
Electric Power Research Institute
Administración de inventarios de petróleo y carbón para el servicio eléctrico con el fin de equilibrar los costos de inventario y los riesgos de faltantes.
1989
17, 21
$ 59 millones
Texaco, Inc.
Optimización de la mezcla de ingredientes disponibles para que los productos de gasolina cumplieran con los requerimientos de ventas y calidad.
1989
2, 13
$ 30 millones

47. IBM
Integración de una red nacional de inventario de refacciones para mejorar el apoyo al servicio.
1990
2, 17, 21
$ 20 millones + $ 250 millones ahorrados en inventario.
Yellow Freight System, Inc.
Optimización del diseño de una red nacional de transporte y la programación de rutas de envío.
1992
2, 9, 13, 18, 21
$ 17.3 millones
U.S. Military Airlift Command
Rapidez en la coordinación de aviones, tripulaciones, carga y pasajeros para manejar la evacuación por aire en el proyecto Tormenta del Desierto en el Medio Oriente.
1992
10
Victoria
American Airlines
Diseño de un sistema de estructura de precios, sobreventa y coordinación de vuelos para mejorar las utilidades.
1992
2, 10, 12, 17, 18
$ 500 millones más de ingresos
New Haven Health Dept.
Diseño de un programa efectivo de intercambio de agujas para combatir el contagio del SIDA.
1993
2
33% menos contagios
* Pertenecen a los números de enero-febrero de Interfaces en donde se pueden encontrar los artículos completos. Ŧ Se refiere a los capítulos de este libro que describen las técnicas de 10 empleadas en las aplicaciones. ŧ Cifras dadas en dólares.

48. 48
TRABAJO DE INVESTIGACION GRUPAL
CASOS APLICATIVOS A LAS EMPRESAS PERUANAS: DESARROLLO DE CASO APLICATIVO CON EL AULA.
1.PLANIFICACION DE LA PRODUCCION - PROGRAMACION LINEAL
2.PROBLEMAS DE TRANSPORTES - MODELO DE TRANSPORTES
3.PLANIFICACIÓN DE REDES - MODELO DE REDES(PERT – CPM)
4.GESTIÓN DE INVENTARIOS - MODELO DE INVENTARIOS Contenido básico Cada grupo deberá desarrollar un caso de aplicación empresarial, identificando los elementos del modelo y las soluciones del modelo (matemáticas y gráfica). Todos los grupos exponen su caso y los desarrollan en el aula, explicando paso a paso la metodología y los resultados