Enfoque de la optimización en el campo de la ingeniería.

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La optimización dentro de la ingeniería se enfoca en utilizar de forma eficiente recursos limitados y que pueden ser asignados a actividades alternativas, en otras palabras, la optimización tiene como propósito analizar e identificar la mejor solución posible, entre todas las soluciones potenciales. La idea de aplicar los diferentes métodos de optimización es facilitar el entendimiento y el manejo de los parámetros que componen un sistema o proceso. La palabra optimización, comparte la misma raíz que "óptimo", pero es raro que el proceso de optimización origine un sistema realmente óptimo. A menudo no existe una solución de diseño que funcione bien en todos los casos, por lo tanto, en esos casos los ingenieros para poder optimizar deben tomar los atributos de mayor interés.

Enfoque de la Optimización en el campo de la Ingeniería. 
La optimización dentro de la ingeniería se enfoca en utilizar de forma 
eficiente recursos limitados y que pueden ser asignados a actividades 
alternativas, en otras palabras, la optimización tiene como propósito analizar 
e identificar la mejor solución posible, entre todas las soluciones 
potenciales. La idea de aplicar los diferentes métodos de optimización es 
facilitar el entendimiento y el manejo de los parámetros que componen un 
sistema o proceso. La palabra optimización, comparte la misma raíz que 
"óptimo", pero es raro que el proceso de optimización origine un sistema 
realmente óptimo. A menudo no existe una solución de diseño que funcione 
bien en todos los casos, por lo tanto, en esos casos los ingenieros para 
poder optimizar deben tomar los atributos de mayor interés. 
Cabe resaltar que la toma de decisiones se va tornando difícil de 
acuerdo al tamaño y complejidad de las empresas, sus problemas o por la 
cantidad de variables que manejan, en especial cuando se tienen varios 
productos, materias primas y plantas de producción, por lo tanto saber 
dónde producir, cuales productos, y a que clientes tener en cuenta, se 
convierte en un tema en donde es necesario la aplicación de la 
investigación de operaciones y de modelos matemáticos, los cuales ayudan 
a la disminución y optimización de las actividades. 
En los modelos matemáticos se representan en tres principales de 
elementos: 
1. Variables de decisión y parámetros: se trata de incógnitas establecidas 
para la solución del problema. Los parámetros son los valores fijos en el 
problema. 
2. Restricciones: toman en cuenta las limitaciones físicas del sistema, 
las restricciones que limitan las variables de decisión a sus valores 
posibles. Son expresadas matemáticamente mediante ecuaciones e 
inecuaciones. 
3. Función objetivo: es una función matemática que define la calidad de 
la solución en función de las variables de decisión. 
El término optimización se emplea en aquellos casos en que se 
maximiza o minimiza la función objetivo. En resumen, se puede decir que
muchos sistemas dinámicos pueden ser caracterizados por ecuaciones 
diferenciales. Se puede obtener la respuesta de un sistema , si se resuelven 
estas ecuaciones diferenciales. La descripción matemática de las 
características dinámicas de un sistema se denomina modelo matemático. El 
primer paso y el más importante en el análisis de un sistema dinámico es 
elaborar su modelo matemático. Los modelos matemáticos pueden tomar 
muchas formas, según sea el sistema particular que se está analizando y 
las circunstancias, una representación matemática determinada o solución 
puede ser más adecuada que otras para un mismo sistema. 
El interés en la optimización se concentra en la solución de problemas 
reales, los cuáles deben ser representados matemáticamente. La 
optimización de la representación matemática de procesos reales presenta 
dos tipos de problemas: 
1. Formulación del modelo matemático: en el cual se debe representar la 
función a ser optimizada o como también se conoce, la función objetivo. 
2. Técnica de Solución: en donde se suponen que los coeficientes y 
variables del modelo no son variables aleatorias. Otro problema son los 
errores de redondeo de la aritmética punto flotante. 
En la ingeniería el objetivo es evitar las fallas, pero una maquina o un 
proceso siempre puede fallar, variando los resultados constantemente. Con 
cada éxito surgen más preguntas de cómo se podría optimizar eso que ya 
se ajustó, es decir, que es un proceso de mejora constante. Muchas veces 
la complejidad de un problema hace imposible que por simple intuición se 
pueda ver todas las alternativas o posibilidades que se tiene enfrente. Por 
esa razón en la ingeniería es importante el uso de modelos matemáticos 
para ayudar la toma de decisiones frente a esa complejidad. 
Sabemos que la optimización abarca muchos ámbitos de la ingeniería, 
como por ejemplo sistemas complejos, es por ello que se trata de optimizar 
esos sistemas. La ingeniería tiene la necesidad de mejorar los procesos de 
las empresas constantemente para que puedan ser competitivas en el 
mercado actual, ya sea de producción o de servicio. Por esta razón se 
les ha dado mayor importancia a las técnicas y herramientas que ayuden a 
lograr esos cambios favorables. 
No cabe duda que los métodos de optimización como procesos y como 
herramientas se crearon para el beneficio de las organizaciones y se ha 
popularizado en empresas que buscan ser exitosas, no solo en términos de
la competencia que presenta el mercado, sino también a partir de los 
beneficios que la misma genera para la administración en general. 
Las empresas piensan "podemos hacerlo mejor" y buscan formas de conseguir 
mayores niveles de rendimiento. La optimización de procesos de negocios es una 
oportunidad nueva para liberar negocios de la rigidez y la fragilidad de sus 
aplicaciones existentes usando un enfoque holístico para apalancar la tecnología. 
Por otro lado, la programación lineal y no lineal han venido demostrando 
ser una herramienta sumamente eficaz, tanto en la modelización de 
problemas de la vida real como en la teoría matemática. Los programas 
lineales facilitan la resolución de problemas, debido a que la solución es 
siempre uno de los vértices. Además, gracias a que la cantidad de vértices 
es limitada, todo lo que se debe hacer es buscar todos los vértices 
factibles y luego evaluar la función objetivo en dichos vértices para 
encontrar el punto óptimo. 
Sin embargo, existen muchos problemas de optimización que son no 
lineales y llevar un análisis de estos problemas involucra una relación entre 
el álgebra lineal, el análisis numérico y las técnicas de computación. En el 
caso de programas no lineales, el problema es mucho más difícil de 
resolver porque la solución podría estar en cualquier parte dentro de la 
región factible o en un vértice. Sin embargo la programación no lineal se usa 
ampliamente en ciencias aplicadas, tales como el diseño de ingeniería, el 
control de inventario y en la exploración geográfica. 
Para concluir, no cabe duda de que la optimización de procesos tiene 
varios matices, unos están a favor y otros en contra, pero lo cierto es 
que el término optimización dentro de la ingeniería puede llegar a ser muy 
ambicioso, sobre todo para las empresas que actualmente se han visto 
obligadas a "ajustarse" al entorno, nuevos estándares, innovación tecnológica 
normativas legales o simplemente a una escalada hacia una constante 
optimización de procesos exitosos. Por esta razón, optimizar procesos puede 
llegar a ser un desafío muy costoso o incluso doloroso para la industria 
pero sin duda necesario.

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  • 1. Enfoque de la Optimización en el campo de la Ingeniería. La optimización dentro de la ingeniería se enfoca en utilizar de forma eficiente recursos limitados y que pueden ser asignados a actividades alternativas, en otras palabras, la optimización tiene como propósito analizar e identificar la mejor solución posible, entre todas las soluciones potenciales. La idea de aplicar los diferentes métodos de optimización es facilitar el entendimiento y el manejo de los parámetros que componen un sistema o proceso. La palabra optimización, comparte la misma raíz que "óptimo", pero es raro que el proceso de optimización origine un sistema realmente óptimo. A menudo no existe una solución de diseño que funcione bien en todos los casos, por lo tanto, en esos casos los ingenieros para poder optimizar deben tomar los atributos de mayor interés. Cabe resaltar que la toma de decisiones se va tornando difícil de acuerdo al tamaño y complejidad de las empresas, sus problemas o por la cantidad de variables que manejan, en especial cuando se tienen varios productos, materias primas y plantas de producción, por lo tanto saber dónde producir, cuales productos, y a que clientes tener en cuenta, se convierte en un tema en donde es necesario la aplicación de la investigación de operaciones y de modelos matemáticos, los cuales ayudan a la disminución y optimización de las actividades. En los modelos matemáticos se representan en tres principales de elementos: 1. Variables de decisión y parámetros: se trata de incógnitas establecidas para la solución del problema. Los parámetros son los valores fijos en el problema. 2. Restricciones: toman en cuenta las limitaciones físicas del sistema, las restricciones que limitan las variables de decisión a sus valores posibles. Son expresadas matemáticamente mediante ecuaciones e inecuaciones. 3. Función objetivo: es una función matemática que define la calidad de la solución en función de las variables de decisión. El término optimización se emplea en aquellos casos en que se maximiza o minimiza la función objetivo. En resumen, se puede decir que
  • 2. muchos sistemas dinámicos pueden ser caracterizados por ecuaciones diferenciales. Se puede obtener la respuesta de un sistema , si se resuelven estas ecuaciones diferenciales. La descripción matemática de las características dinámicas de un sistema se denomina modelo matemático. El primer paso y el más importante en el análisis de un sistema dinámico es elaborar su modelo matemático. Los modelos matemáticos pueden tomar muchas formas, según sea el sistema particular que se está analizando y las circunstancias, una representación matemática determinada o solución puede ser más adecuada que otras para un mismo sistema. El interés en la optimización se concentra en la solución de problemas reales, los cuáles deben ser representados matemáticamente. La optimización de la representación matemática de procesos reales presenta dos tipos de problemas: 1. Formulación del modelo matemático: en el cual se debe representar la función a ser optimizada o como también se conoce, la función objetivo. 2. Técnica de Solución: en donde se suponen que los coeficientes y variables del modelo no son variables aleatorias. Otro problema son los errores de redondeo de la aritmética punto flotante. En la ingeniería el objetivo es evitar las fallas, pero una maquina o un proceso siempre puede fallar, variando los resultados constantemente. Con cada éxito surgen más preguntas de cómo se podría optimizar eso que ya se ajustó, es decir, que es un proceso de mejora constante. Muchas veces la complejidad de un problema hace imposible que por simple intuición se pueda ver todas las alternativas o posibilidades que se tiene enfrente. Por esa razón en la ingeniería es importante el uso de modelos matemáticos para ayudar la toma de decisiones frente a esa complejidad. Sabemos que la optimización abarca muchos ámbitos de la ingeniería, como por ejemplo sistemas complejos, es por ello que se trata de optimizar esos sistemas. La ingeniería tiene la necesidad de mejorar los procesos de las empresas constantemente para que puedan ser competitivas en el mercado actual, ya sea de producción o de servicio. Por esta razón se les ha dado mayor importancia a las técnicas y herramientas que ayuden a lograr esos cambios favorables. No cabe duda que los métodos de optimización como procesos y como herramientas se crearon para el beneficio de las organizaciones y se ha popularizado en empresas que buscan ser exitosas, no solo en términos de
  • 3. la competencia que presenta el mercado, sino también a partir de los beneficios que la misma genera para la administración en general. Las empresas piensan "podemos hacerlo mejor" y buscan formas de conseguir mayores niveles de rendimiento. La optimización de procesos de negocios es una oportunidad nueva para liberar negocios de la rigidez y la fragilidad de sus aplicaciones existentes usando un enfoque holístico para apalancar la tecnología. Por otro lado, la programación lineal y no lineal han venido demostrando ser una herramienta sumamente eficaz, tanto en la modelización de problemas de la vida real como en la teoría matemática. Los programas lineales facilitan la resolución de problemas, debido a que la solución es siempre uno de los vértices. Además, gracias a que la cantidad de vértices es limitada, todo lo que se debe hacer es buscar todos los vértices factibles y luego evaluar la función objetivo en dichos vértices para encontrar el punto óptimo. Sin embargo, existen muchos problemas de optimización que son no lineales y llevar un análisis de estos problemas involucra una relación entre el álgebra lineal, el análisis numérico y las técnicas de computación. En el caso de programas no lineales, el problema es mucho más difícil de resolver porque la solución podría estar en cualquier parte dentro de la región factible o en un vértice. Sin embargo la programación no lineal se usa ampliamente en ciencias aplicadas, tales como el diseño de ingeniería, el control de inventario y en la exploración geográfica. Para concluir, no cabe duda de que la optimización de procesos tiene varios matices, unos están a favor y otros en contra, pero lo cierto es que el término optimización dentro de la ingeniería puede llegar a ser muy ambicioso, sobre todo para las empresas que actualmente se han visto obligadas a "ajustarse" al entorno, nuevos estándares, innovación tecnológica normativas legales o simplemente a una escalada hacia una constante optimización de procesos exitosos. Por esta razón, optimizar procesos puede llegar a ser un desafío muy costoso o incluso doloroso para la industria pero sin duda necesario.