sesion14 Investigación de Operaciones

INVESTGACION DE INVESTGACION DE OPERACIONES OPERACIONES

INTRODUCCIÓN

Investigación de OperacionesHERRAMIENTAS DE APOYO A LAS DECISIONES

“ Colección de Técnicas que permiten resolver problemas de organización y decisión en sectores empresariales relacionados con transporte, problemas de localización, inventarios, programación, recursos energéticos (hydraulica, gas, nuclear), …etc...”

INTRODUCCIÓN

Investigación de Operaciones“ 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 la organización.” LA DEFINICIÓN DE CHURCHMAN, ACKOFF Y ARNOFF

Una organización: Componentes que se interaccionan Problema Complejo: No encajan en una sola disciplina del

conocimiento, Solución: Multidisciplinaria 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.

La investigación de operaciones comprende la aplicación de la metodología científica a través de modelos matemáticos, primero para representar al problema y luego para resolverlo.

Investigación Operativa

Realidad AbstracciónModelo

Análisis

ResultadosDecisiones

Interpretación

Intuición

Herramienta de Apoyo a las Decisiones

REALIDADCOMPLEJA ENTE

modelo

Variables de salida

Variablesentrada

MODELAMIENTO

ACCIONES

MODELO•Simbólico•Icónico•Analítico /Matemático•Simulación

Representación de la realidad

Construcción de Modelos

Se requiere

Arte Imaginación ConocimientosTécnicos

Aplicación de métodos cuantitativos para argumentar las decisiones en todas las esferas de la actividad humana, orientadas por una finalidad

DEFINICIÓN

Definición

Ciencia de la preparación de las DECISIONES

Aplicación del método científico por equipos interdisciplinarios a problemas que comprenden el control de sistemas organizados hombre-máquina para brindar las mejores soluciones a los propósitos de la organización como un todo

(Ackoff-Sasieni)

Realidad Comercio Industria

Salud Gobierno

Operaciones en general

Decisor

Matemáticas Estadística Probabilidades Métodos Cuant. Cuant.formales

Modelos Validados

Modelos A Validar

Problemas

Decisiones

Problemas y Datos

Problemas y Objetivos CIENCIAS

Modelos y soluciones

INFORMATICA

Modelos DSS EIS

Qué es una … Herramienta de Apoyo a las

Decisiones Una Herramienta de Apoyo a las decisiones puede

percibir el sistema mediante variables de entrada y Recomendar una decisión sobre ese mundo que mejore el estado actual

en base a un modelo. sinónimo sistema es el “espacio del problema” “Area Problema” sinónimo Modelo es “operador que transforma un input en output dentro

del espacio de problema”

META Diseñar un modelo que opere o actúe adecuadamente en los ambientes problema. Discusión sobre “adecuadamente”

Fijar alguna medida del buen éxito

Mecanismo Funcional Una Herramienta de Apoyo a las decisiones

desarrollado para una determinada organización/problema/ decisión El usuario interactúa con el modelo, ingresa las

variables o factores relevantes del estado a analizar y debe recibir una decisión recomendada.

Dependiendo del modelo utilizado la herramienta de apoyo a las decisiones

PUEDE O NO mostrar la justificación a la decisión.

Modelo deDecisión

Es un ModeloSimbólico

• Contiene Variables de Decisión

• Busca alcanzar un “Objetivo”

La solución del Modelo produce Valores Numéricos de estas Variables de Decisión

Utiliza una “Medida del Desempeño”que indica el“Logro del Objetivo”

CONCLUSION

Información Cuantitativa y Cualitativa del Sistema bajo estudio

Seleccionar el Modelo

Modelos Determinísticos Modelos Estocásticos

Programación Lineal

SolucionesReales

Programación Lineal Entera

Soluciones Entereas

Programación Lineal por metas

Soluciones en orden de prioridad

Programación Dinámica

Soluciones en Etapas continuas

Optimización de Redes

Soluciones orientadas a la distribución óptima

Control de Inventarios

Soluciones por etapas (n+1)

Pronósticos

Comportamiento futuro sistema basado en datos históricos

Teoría de Colas

Determinación de tiempos de espera y longitud de la

cola promedio

Simulación de SistemasEstimación de las

medidas de desempeño del

sistema modelado

Otros….

Fases de aplicación de la Investigación Operativa

1. Formular el problema

2. Construir el modelo que lo represente

3. Deducir soluciones a partir del modelo

4. Prueba del modelo y las soluciones generadas

5. Establecer controles sobre la solución

6. Ejecutar

Tres componentes principales de los modelos de decisión:

• Variables de decisión ( opciones)

• Restricciones del problema

• Criterio o función objetivo

METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION DE OPERACIONES

1. Definición del problema2. Desarrollo del modelo formal

a. Variables de decisiónb. Función objetivoc. Datos (variables no controlables)

3. Obtener valores numéricos para las variables de decisión mediante

a. Métodos de optimizaciónb. Métodos heurísticos

4. Validación, aplicación y control de la solución5. Modificación ( si es necesario)

Tipos de modelos

a) Mentales

b) Abstractos» Simbólicos» Matemáticos

c) Físicos» Icónicos» Analógicos

Tipos de modelosA los efectos de del análisis sistémico conviene recordar otra clasificación en cuanto a sus posibilidades de gobierno

1. Modelos biológicos ( reproducirán materia animada y los procesos que la incluyen)

2. Modelos praxiológicos ( o de interacción, son relativos a la eficacia de la acción)

3. Modelos lógicos ( modelos de procesos o funciones que pueden ser reducidos a operaciones formales)

4. Modelos económicos ( producción, consumo. Comercio, planeamiento y control, etc)

Tipos de modelosDeterminísticos

Descriptivos

Numéricos

Varianza

Simulación

Analíticos

Regresión

Simulación Valor actual

Tipos de modelosDeterminísticos

Optimizantes

Numéricos

Programación Lineal

Asignación

Transporte

Analíticos Máximos y mínimos

Tipos de modelosProbabilísticos

Descriptivos

Numéricos

Análisis de inversiones

Analíticos

Análisis presupuestario

Simulación

Tipos de modelosProbabilísticos

Optimizantes Numéricos

Arboles de decisión Analíticos Colas

SISTEMA DE SIMULACION

DB TRANSACCIONAL

Encuestas Observaciones

recolección de datosGeneración de Variables Aleatorias

Los Datos para SimularInvestigación Operativa

Pasos en la construcción del modelo

1. Definir el objetivo

2. Identificar criterios de evaluación

3. Enumerar variables y restricciones

a. Identificar las variables controlables

b. Identificar las variables incontrolables

4. Prever comportamiento de las incontrolables y su margen de error

5. Analizar relaciones entre las variables, objetivos y resultados

6. Identificar restricciones de las variables controlables

7. Desarrollar un plan de acción acorde al análisis

Elaboración del Modelo

ANALISIS DEL PROBLEMA

HIPOTESIS Y RELEVAMIENTO DE FACTORES,

RESTRICCIONES Y DATOS

FORMULACION MATEMATICA

EXPERIMENTACION Y COMPARACION

DECISIONES

ACEPTAR

Tipos de decisiones

Según el problemaa. Programablesb. No Programables

Según la información disponible

a. Certezab. Riesgo ( Incertidumbre parcial )c. Incertidumbre (Incertidumbre

completa )

Tipos de toma de decisiones

1. El ciudadano• Carece de poder individual

2. El ejecutivo u hombre de negocios• Manejan bienes que ( frec.) no son propios

3. El financista• Evalúan ganancias y riesgos y condiciones

subjetivas4. El político

• Decisiones cooperativos5. El administrador o burócrata

• Responsabilidad en la ejecución

Decisiones y nivel Organizacional

Decisiones y nivel organizacional

OPERACIONES

Decisiones Estructuradas

GESTIONDecisiones

Semiestructuradas

GerenciaEstratégicaDecisiones

No Estructuradas

Modelo de funcionamiento de los DSS

MODELOS

PLANES

OPERACION

CONTROL

Sistemas de Apoyo a las Decisiones Sistemas Transaccionales Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones( DSS) Sistemas de Información para Ejecutivos (EIS ) Sistemas para la Toma de Decisiones en Grupo

(GDSS ) Sistemas Expertos de Soporte a la Toma de

Decisiones ( EDSS) Redes Neurales Artificiales ( ANN ) Sistemas de Soporte Híbridos ( HSS )

Sistemas de Apoyo a las Decisiones

Sistemas informáticos interactivos que ayudan a

decidir usando datos y modelos para la resolución

de problemas no estructurados o semiestructurados

Están controlados por uno o más decisores y utilizan

herramientas que ofrecen alternativas y resultados

posibles

Características generales

Origen .Uso bélico 2da Guerra Mundial Imprescindible interactividad hombre-máquina Problemas no estructurados ( niveles táctico y estratégico) Uso de técnicas analíticas y mecanismos de almacenamiento

de datos Procesamiento adecuado al uso requerido de los datos Deben tener la capacidad de combinar las mejores

características de la decisión humana Necesitan interactuar con otros sistemas para potenciar su

utilidad.

Características generales Uso frecuente Usuarios diferentes Posibilidades de acoplamientos Simplicidad y rápido acceso Concepción desarrollo y uso conducido por el usuario final Comunicación dentro de la organización Comunicación con el ambiente Decisiones simultáneas Descentralización de las decisiones

Componentes

Sistema de administración de la Base de Datos

Sistema de Administración de Modelos

Sistema de administración de Diálogos

Sistemas de Apoyo a las DecisionesComponentes

Base de

Administrador Base de Datos

Administrador Base de Modelos

Interfase Usuarios

Base De

Modelos

Ventajas de la Utilización de DSS

Menor tiempo requerido para decidir Mejor procesamiento y comprensión de la

información disponible Mayor participación en las decisiones Mayor comprensión de las decisiones Mayor confiabilidad de las decisiones Mayor análisis de los problemas Ventajas competitivas y estratégicas Generación de escenarios alternativos Análisis on line y tiempo real

Limitaciones de los DSS

Los resultados están restringido a la estructura y diseño del sistema

No contiene la creatividad requerida para generar alternativas

Limitación en las interfases Esta delimitado a su campo de aplicación Son de difícil generalización

Decisiones Operativas Gestión Estrategia Tecnologías Estructuradas

Ordenes de producción Cuentas

Pronósticos Gestión de personal Control Presup.

Distribución Localización Inversiones

I . O., AT

Semi estructuradas

Planes de operación Control de Stocks

Programación de proyectos Evaluación

Calidad Localización Nuevos productos Planeamiento

No estructuradas

Compras eventuales

Negociaciones Adquisición de equipos Selección de Pers.

Desarrollos tecnológicos Planeamiento estratégico

DSS SE NN

Ciencias Adm Ciencias Adm. SIA,DSS, SE

EIS SE NN

DSS en distintas áreas de una empresa

Operaciones de Producción y Logística• Modelos de asignación de mano de obra, máquinas, equipos

• Modelos de Control de Procesos ( lotes de producción )

• Modelos de Control de Calidad

• Modelos de abastecimiento

• Modelos de planificación de la producción ( PERT-CPM-GANTT )

• Modelos de planificación de la producción e inventarios

• Modelos de planificación de la producción y personal

• Modelos de planificación de la producción y transporte

• Modelos de Planeamiento y Control del transporte

• Modelos de mezcla de productos

• Modelos de uso de capacidad instalada

DSS en distintas áreas de una empresa

Comercialización Determinación de mezcla comercial en función de

pronósticos de venta Determinación Zonas y recorridos Determinación de prioridades de distribución Determinación de precios, descuentos, premios Seguimiento de ventas Seguimiento de clientes Modelos de CRM Fidelización de clientes Asignación de fuerza de ventas Modelos de Selección de medios publicitarios

DSS en distintas áreas de la empresa

Abastecimientos

Modelos de decisión sobre fuentes de aprovisionamiento

Modelos de Seguimiento de proveedores

Modelos de seguimiento de ordenes de compra

Modelos de gestión de inventarios

Mantenimiento

Planificación del mantenimiento de equipos

Control de gastos de mantenimiento

Control de existencias de repuestos, utilización, regimen de pedidos etc

Planeamiento vinculado con los planes de producción

Planeamiento vinculado con las necesidades y disponibilidad de mano de obra

Requerimientos de mano de obra, horarios, control de ejecución

Administración y Finanzas

Modelos de análisis y distribución de inversiones

Modelos de Control de Gestión

Modelos de análisis financiero

Modelos de análisis y gestión presupuestaria

Valuación de empresas

Planeamiento de cartera de prestamos

Planeamiento financiero y de producción

Gerencia estratégica

• Determinación del precio de productos

• Determinación del punto de equilibrio

• Evaluación económica de intangibles ( imagen, prestigio)

• Modelos de gestión del conocimiento

• Modelos de análisis estratégico

• Tableros de Control estratégico

• Cuadro de Mando Integral

Problemas y Aplicaciones de Investigación Operativa Modelos de Planeamiento y Control de proyectos

1. Campañas ( sanitarias, publicitarias)

2. Construcciones ( Obras civiles, puentes, carreteras, embarcaciones)

3. Desarrollo de productos ( Desarrollo de soft, desarrollos de ingeniería en general )

4. Lanzamiento de productos en el mercado

5. Planes de producción

6. Investigación de Mercados

7. Movilizaciones de medios físicos, recursos, personas tales como congresos, reuniones, exposiciones o eventos deportivos

8. Proyectos de investigación

9. Traslados y puesta en funcionamiento de plantas de producción y servicios, oficinas

10. Planes de emergencia, evacuación etc

11. Plan de mantenimiento y reparaciones de plantas, barcos, sistemas de producción o servicios e instalaciones en general

Problemas y Aplicaciones de IO

Modelos de Reemplazo

1. Reemplazo de equipos y maquinarias de producción

2. Renovación de instalaciones de servicios

3. Reemplazo de vehículos de transporte

4. Análisis y seguimiento de gastos de funcionamiento y reparación Modelos de Colas

1. Pacientes en hospital

2. Camiones para ser cargados o descargados

3. Aviones para despegue o aterrizaje

4. Atención de comercio, bancos, correos, oficinas y servicios en general

5. Trasmisión de mensajes

6. Control de semáforos

7. Control de ordenes o lotes de producción

8. Servicios de reparaciones

Modelos de Programación lineal

1. Determinación de mezcla optima de producción ( Utilidad máxima)

2. Determinación de mezcla optima de producción ( Costo mínimo)

3. Determinación de mezcla alimentaria para ganado

4. Determinación del uso de mayor rendimiento/menor costo de una explotación agrícola-ganadera

5. Determinación ruta optima ( tiempo, costo) (TSP)

6. Determinación de asignación de superficies de cultivo

7. Modelos Insumo - Producto

8. Resolución de juegos de estrategia

Problemas y Aplicaciones de IO Modelos de Juegos

1. Distribución de inversiones

2. Decisiones de inversión con riesgo o incertidumbre completa

3. Modelos de competencia económica

4. Análisis de situaciones de conflicto

5. Decisiones estratégicas con alternativas múltiples

6. Lanzamiento de productos

Procesos de Markov

1. Pronostico de Ventas

2. Modelos de Comercialización

3. Análisis de fallas en equipos

Problemas y Aplicaciones de IO Modelos de Stock

1. Determinación de lote optimo de producción

2. Determinación de lote optimo de compras

3. Necesidades de almacenaje ( Espacio, mantenimiento, costos )

4. Minimización de costos de almacenamiento

5. Determinación de curvas ABC ( peso relativo de productos )

6. Determinación de niveles de seguridad y punto de pedido

7. Determinación del régimen apropiado de compras ( P, Q)

8. Determinación de compras con restricciones ( de capacidad de almacenaje, de montos, etc )

Modelos de Transporte

1. Distribución en planta

2. Prioridades de carga y despacho

3. Localización de depósitos, centros de atención o de producción

4. Modelos de costo mínimo

5. Modelos de tiempo optimo

Modelos de Asignación

1. Asignación de contrataciones

2. Asignación de fuentes de aprovisionamiento según costos

Modelos de Programación Dinámica

2. Definición de ruta optima

3. Determinación de gastos de campaña publicitaria

PRINCIPALES APLICACIONES Historias de Exitos

1.-La planificación óptima de su personal de vuelo permite a American Airlines ahorrar un millón de dólares al año.

2.-Yellow Freight ahorra más de 17,3 millones de dólares al año gracias al perfeccionamiento de sus rutas de envíos.

3.-La mejora de los repartos por carretera en Reynolds Metals ha aumentado la puntualidad en las entregas, reduciendo los costes de flete en 7 millones de dólares al año.

Historias de exitos

4.-La optimización de las cadenas globales de suministro ahorra a Digital Equipment más de 300 millines de dólares.

5.-Tras la reestructuración de su departamento de operaciones en Norteamérica, Procter&Gamble ha disminuido sus plantas en un 20%, con un ahorro de 200 millones de dólares al año.

6.-El óptimo control del tráfico en la autopista Hanshin, en Osaka permite ahorrar al año 17 millones de horas de conducción.

Historias de Exitos

7.-La mejor planificación de las unidades de generación termohidráulica le supone a Southern Company un ahorro de 140 millones de dolares

8.-La mejora de la planificación de producción en Sadia (Brasil) ha ahorrado a la empresa 50 millones de dólares en tres años.

9.-La optimización de la producción en Harris Corporation supone un aumento del 75 al 90% de la pluntualidad en las entregas.

10.-Tata Steel (India) ha optimizado sus respuestas a los apagones eléctricos, obteniendo un ahorro de 73 millones de dólares.

Restricciones Para poder manipular el problema se necesitan generalmente

de simplificaciones del problema original. En las organizaciones se encuentran generalmente objetivos

múltiples y en la mayoría de los modelos sólo es posible considerar un solo objetivo.

Se tiene el error común de no percibir o considerar todas las restricciones relevantes del problema.

En ocasiones los beneficios potenciales se ven superados por los costos ocasionados por el desarrollo e implantación de un modelo y si no se realizaron análisis costo-beneficio de la implantación los resultados finales no son los esperados.

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