La Investigación de Operaciones es la aplicación del método científico por equipos interdisciplinarios a problemas que comprenden el control y gestión de sistemas organizados (hombre- máquina); con el objetivo de encontrar soluciones que sirvan mejor a los propósitos del sistema (u organización) como un todo, enmarcados en procesos de toma de decisiones. (Universidad de la República Oriental del Uruguay, n.d)

1. Investigación de Operaciones
Edgardo Castillo
PlanificaciónyControldeProducción

2. Historia
La investigación
de operaciones
fue desarrollada
por primera vez
en la década de
1940, durante y
después de la
Segunda Guerra
Mundial.
InvestigacióndeOperaciones

3. Historia
abc
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4. Definición
“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 toda organización.” Ackoff,
R. L. y Sasieni M. W. Fundamentals of
Operations Research, John Wiley & Sons,
1968
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5. Objetivo
Encontrar la solución óptima para
un determinado problema (militar,
económico, de infraestructura,
logístico, etc.)
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6. Metodología
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Formulación del problema
Construcción del modelo
Solución del modelo
Validación del modelo
Implementación

7. Formulación y definición del problema
En esta fase se necesita:
 Descripción de los objetivos de la organización.
 Identificar las variables implicadas.
Determinar las restricciones del sistema.
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8. Construcción del modelo
En esta fase debe dicidirse el modelo
a utilizar para representar el
sistema.
MetodologíadeInvestigacióndeOperaciones

9. MetodologíadeInvestigacióndeOperaciones

10. Solución del modelo
Una vez que se tiene el modelo, se
procede a derivar una solución
matemática empleando las
diversas técnicas y métodos
matemáticos para resolver
problemas y ecuaciones.
MetodologíadeInvestigacióndeOperaciones

11. Validación del modelo
La validación de un modelo requiere
que se determine si dicho modelo
puede predecir con certeza el
comportamiento del sistema.
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12. Implementación de resultados
Una vez que hayamos obtenido la solución o
soluciones del modelo, el siguiente y último
paso del proceso es interpretar esos resultados
y dar conclusiones.
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13. Ejemplo – Compañía S & M
Fase 1:
 Fabricación de mesas y sillas de bajo precio.
 Proceso de fabricación: Carpintería -> Pintura -> Barnizado
 Cada mesa requiere: 4hC + 2hPB
 Cada silla requiere: 3hC + 1hPB
 Periodo de producción actual: 240hC, 100hPB
 Utilidad por mesa vendida: $70
 Utilidad por silla vendida: $50
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Determinar la combinación
que permita obtener la
utilidad máxima

14. Ejemplo – Compañía S & M
Fase 2:
La empresa desea que esta situación de mezcla de producción se formule
como un problema de Programación Lineal
Objetivo: Maximizar la utilidad
Restricciones:
 4M + 3S ≤ 240 (horas de tiempo de carpintería)
 2M + 1S ≤ 100 (horas de tiempo de pintura y barnizado)
 M, S ≥ 0
Variables: M y S
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15. Ejemplo – Compañía S & M
Fase 3:
El problema completo se
reexpresa como:
Maximizar utilidad = $70M + $50S
Sujeto a las restricciones:
4M + 3S ≤ 240
2M + 1S ≤ 100
M, S ≥ 0
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Fase 4:
100 –
–
80 –
–
60 –
–
40 –
–
20 –
–
–
C
| | | | | | | | | | | |
0 20 40 60 80 100 TNumberofChairs
Number of Tables
$2,100 = $70T + $50C
$2,800 = $70T + $50C
$3,500 = $70T + $50C
$4,200 = $70T + $50C

16. Ejemplo – Compañía S & M
Utilidad = 70M + 50S
Utilidad = 70(30) + 50(40)
Utilidad = $4,100
Fase 5:
Recomendación:
Para obtener la utilidad
máxima se deben producir 30
mesas y 40 sillas.
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100 –
–
80 –
–
60 –
–
40 –
–
20 –
–
–
C
| | | | | | | | | | | |
0 20 40 60 80 100 T
NumberofChairs
Number of Tables
Optimal Solution Point
(T = 30, C = 40)
Maximum Profit Line
$4,100 = $70T + $50C

17. Limitaciones
Complejidad del problema original.
Poca flexibilidad en los modelos.
Riesgo: Análisis costo beneficio.
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18. Áreas de aplicación
Relativo a personas
 Organización y Gerencia
 Ausentismo y relaciones de trabajo
 Economía
 Desiciones individuales
 Investigaciones de mercado
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Relativo a personas y maquinas
 Eficiencia y productividad
 Organización de flujos en fábricas
 Prevención de accidentes
 Organización de cambios tecnológicos
 Métodos de control de calidad,
inspección y muestreo
Relativo a movimientos
 Transporte
 Comunicaciones
 Almacenamiento, distribución y manipulación

19. Casos de éxito
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Organización Aplicación
Ahorro anual
(millones)
CITGO Petroleum
Corp.
Optimización de las operaciones de refinación y de la
oferta, distribución y comercialización de productos
$70
American Airlines Diseño de un sistema de estructura de precios,
sobreventas y coordinación de vuelos
$500
AT&T Desarrollo de un sistema informático en el diseño del
centro de llamadas para guiar a los clientes del negocio
$750
Digital Equipment
Corp.
Reestructuración de toda la cadena de suministros
entre proveedores, plantas, centros de distribución,
sitios potenciales y áreas de mercado
$800
China Selección y programación óptima de proyectos masivos
para cumplir con las necesidades futuras de energía
del país
$425
Taco Bell Programación óptima de empleados para proporcionar
el servicio a clientes deseado con un costo mínimo
$13

20. Conclusión
La experiencia del administrador,
las futuras condiciones del negocio y
los resultados de un modelo
matemático forman la mejor
combinación para la planeación,
organización, dirección y control de
las actividades de la empresa.
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21. ¿Preguntas?
InvestigacióndeOperaciones
Gracias…