Teoría de Redes
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Teoría de redes. Esta teoría que constituye una técnica matemática que ha aportado una ayuda eficaz en el tratamiento de los problemas de transportación de la producción. Contenido [ocultar] 1 Introducción
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Teoría de redes. Esta teoría que constituye una técnica matemática que ha aportado una ayuda eficaz en el tratamiento de los problemas de transportación de la producción.
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1 Introducción 2 Problemas fundamentales 3 Problema del camino más corto 4 Modelos del flujo máximo
5 Planeación, programación y control de proyecto de actividades (redes) 6 Fuentes
IntroducciónSe han resuelto exitosamente muchos problemas administrativos de diseño de sistema de transporte, sistemas de información y programación de proyectos, con ayuda de los modelos de redes y con técnicas de análisis de redes.
Entre los adelantos en el campo de la investigación operativa puede decirse que la teoría de redes está entre las más simples y elegantes que poseen una amplia variedad de aplicaciones. La estructura topológica de las redes puede ser representada por un gráfico con vértices o nodos y ramas o arcos, correspondientes a las estaciones y enlaces respectivamente.
Problemas fundamentales
Problema del camino más corto Modelos del flujo máximo. Planeación, programación y control de proyecto de actividades.
En cada caso, una función es definida en los arcos de la red, pero el álgebra para la manipulación de estas medidas cuantitativas es diferente de modelo a modelo. Un concepto clave en los modelos de redes es que aunque la estructura de varias redes puede ser idéntica, el análisis de las relaciones funcionales definidas sobre la red pueden ser diferentes para modelos diferentes, de ahí que los resultados del análisis sean distintos.
Problema del camino más cortoEl problema del camino más corto tiene como característica común el hecho de ser representado mediante una red en la cual se le asocia a cada arco o arista un determinado valor y la solución del problema planteado está dada por la búsqueda de un conjunto de secuencias o caminos de valor extremal, o sea, de valor mínimo o máximo.
Modelos del flujo máximoLos modelos de flujo máximo en una red permiten determinar el flujo máximo posible entre dos nodos específicos de la red. El problema físico surge casi siempre que las mercancías, físicas o de otra clase, fluyen de una fuente u origen s a un terminal t.. Por tanto si en una red que describa tal situación existen puntos desde los cuales se envía el flujo (Ej. fábricas), puntos a los cuales se envía el flujo (ejemplo: almacenes, fábricas, etc.) y rutas por las cuales puede ser enviado el flujo que conecta los puntos de orígenes y puntos de destino pasando por puntos intermedios.
Planeación, programación y control de proyecto de actividades (redes)Los modelos de redes de actividades sirve para planear, programar y controlar proyectos que constan de numerososTRABAJOS o tareas separadas que son llevadas a cabo por diversos departamentos, personas, etcétera. Con frecuencia, estos proyectos son tan grandes y/o tan complejos que no es posible que un administrador tenga en mente toda la información relativa al plan, al programa y al avance de su proyecto. En estas situaciones, las técnicas denominadas PERT (Program Evaluation and Review Technique) ( o sea, Técnica de evaluación y revisión de programa ) Y CPM ( Critical Path Method)(o sea, Método de la Ruta Crítica) han demostrado ser extremadamente valiosas para ayudar a los ejecutivos en la toma de decisiones relacionada con los proyectos.
1.5 Función de los modelos en los proyectos de investigación de operaciones.
Ayudar a los gerentes a desarrollar el conocimiento y las herramientas necesarias para
comprender los problemas de decisión, traducirlos a términos analíticos y luego resolverlos.
1.6 Ventajas de los modelos
Ventajas de los modelos de la investigación de operaciones: Usualmente estos modelos ayudan a
los administradores a tomar dos tipos de decisiones: estratégicas y operacionales.
Decisiones estratégicas: Son decisiones de una sola vez con consecuencias a largo plazo para la
administración, por ejemplo: cambios en las políticas de administración, abrir nuevas instalaciones,
reordenar inventarios a intervalos regulares de tiempo en lugar de que el nivel caiga por debajo de
alguna cantidad especificada, etc. De hecho estas decisiones tienen gran impacto en la
organización, por este motivo debe dedicarse tiempo en asegurar un modelo válido con datos lo
más exactos posibles.
Decisiones operacionales: Los procesos afectados por estas decisiones corresponden a periodos
más cortos, por ejemplo: programar de manera eficiente la fuerza deTRABAJO mensual,
encontrar un plan de producción óptimo, minimizar de manera adecuada los costos de la
producción, etc.
También se tienen otros beneficios de los modelos matemáticos en:
• Asignación óptima de recursos escasos.
• Evaluar la fortaleza de la solución óptima al realizar análisis de sensibilidad.
• Como evaluar el impacto de un cambio propuesto.
• Involucrar otras partes de la organización en la obtención de objetivos para beneficio de la
organización total
1.7. Desventaja de los modelos
Al aplicar la I de O al estudio de sistemas y a la resolución de problemas se corre el riesgo de
tratar de manipular los problemas para buscar que se ajusten a las diferentes técnicas, modelos de
algoritmos establecidos en lugar de analizar los problemas y buscar resolverlos obteniendo las
soluciones mejores, utilizando los métodos apropiados, es decir resolver el problema utilizando los
métodos que proporcionan las mejoras soluciones y no buscar ajustar el problema a un método
específico.
Para llegar a hacer un uso apropiado de la I de O, 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
DESVENTAJAS ESPECÍFICAS
1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones del problema original para poder
manipularlo y detener 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. Casi nunca se realizan análisis costo-beneficio de la implantación de soluciones definidas por
medio de la I de O, en ocasiones los beneficios potenciales se van superados por los costos
ocasionados por el desarrollo e implantación de un modelo.
NIDAD 2 TEORÍA DE DECISIONES
2.1 Requisitos para la formulación de problemas de la teoría de decisiones
En economía y administración existen ciertos tipos de problemas en los que no es posible obtener
muestras (información objetiva) para estimar ciertas características de la población. Es necesario
recurrir a la información de una persona (información subjetiva).
La teoría de decisiones puede definirse como el análisis lógico y cuantitativo de todos los factores
que afectan los resultados de una decisión en un mundo incierto.
Se resuelven según:
1) INFORMACION PERFECTA: Toma de decisiones en condiciones de certeza. Se conocen los datos
(disponibilidad completa)
2) INFORMACION IMPERFECTA O PARCIAL : Dos situaciones :
a) Decisiones con Riesgo: Disponibilidad intermedia de datos. Los datos se representan a través de
las funciones de probabilidad
b) Decisiones con Incertidumbre: No se disponen de datos :
b.1. No se conocen los datos y no puede determinarse una función de probabilidad
b.2. Si el decisor además tiene un oponente inteligente se formularán teorías de Juegos.
Observaciones:
- El propósito de la teoría de decisiones es incrementar la probabilidad de obtener buenos
resultados en un mundo de incertidumbre.
- El “decisor” es el individuo o conjunto de individuos, que tiene la responsabilidad de
comprometer o asignar recursos de una organización.
- La calidad de la decisión dependerá de si esta es no consistente con las alternativas, información
y preferencias del decisor.
DECISIONES CON RIESGO
(*) Cuando las decisiones a futuro no dependen de lo que se tiene ahora: Evaluación de
alternativas de una sola etapa.
Criterios :
a) Valor esperado
b) Valor esperado y Varianza combinados
c) Nivel de aceptación conocido
d) Ocurrencia mas probable de un estado futuro
(*) Evaluación de alternativas de múltiples etapas: Criterio del Árbol de decisión.
DECISIONES CON INCERTIDUMBRE
Los criterios se diferencian por el grado de “conservador “del decisor, esto es; según asuma una
posición entre Optimista y Pesimista.
Criterios :
a) Laplace
b) Wald
c) Savage
d) Hurwicz
Supuesto para aplicar los criterios: El decisor no tiene un oponente inteligente. Se dice que la
“naturaleza” es el oponente y que no existe razón para creer que la naturaleza se proponga
provocar pérdidas al decisor.
Si existe un oponente inteligente, se aplicará otros criterios correspondientes a la teoría de juegos.
2.2 Términos de probabilidad
La probabilidad mide la frecuencia con la que aparece un resultado determinado cuando se realiza
un experimento.
El experimento tiene que ser aleatorio, es decir, que pueden presentarse diversos resultados,
dentro de un conjunto posible de soluciones, y esto aún realizando el experimento en las mismas
condiciones. Por lo tanto, a priori no se conoce cual de los resultados se va a presentar:
Hay experimentos que no son aleatorios y por lo tanto no se les puede aplicar las reglas de la
probabilidad.
Suceso elemental: hace referencia a cada una de las posibles soluciones que se pueden presentar.
Suceso compuesto: es un subconjunto de sucesos elementales.
a) Un suceso puede estar contenido en otro: las posibles soluciones del primer suceso también lo
son del segundo, pero este segundo suceso tiene además otras soluciones suyas propias.
Dos sucesos pueden ser iguales: esto ocurre cuando siempre que se cumple uno de ellos se
cumple obligatoriamente el otro y viceversa.
Unión de dos o más sucesos: la unión será otro suceso formado por todos los elementos de los
sucesos que se unen.
Intersección de sucesos: es aquel suceso compuesto por los elementos comunes de dos o más
sucesos que se intersectan.
Sucesos incompatibles: son aquellos que no se pueden dar al mismo tiempo ya que no tienen
elementos comunes (su intersección es el conjunto vacío).
Sucesos complementarios: son aquellos que si no se da uno, obligatoriamente se tiene que dar el
otro.
Probabilidad
Como hemos comentado anteriormente, la probabilidad mide la mayor o menor posibilidad de que
se dé un determinado resultado (suceso) cuando se realiza un experimento aleatorio.
La probabilidad toma valores entre 0 y 1 (o expresados en tanto por ciento, entre 0% y 100%):
El valor cero corresponde al suceso imposible: lanzamos un dado al aire y la probabilidad de que
salga el número 7 es cero (al menos, si es un dado certificado por la OMD, "Organización Mundial
de Dados").
El valor uno corresponde al suceso seguro: lanzamos un dado al aire y la probabilidad de que salga
cualquier número del 1 al 6 es igual a uno (100%).
El resto de sucesos tendrá probabilidades entre cero y uno: que será tanto mayor cuanto más
probable sea que dicho suceso tenga lugar.
¿Cómo se mide la probabilidad?
Uno de los métodos más utilizados es aplicando la Regla de Laplace: define la probabilidad de un
suceso como el cociente entre casos favorables y casos posibles.
P(A) = Casos favorables / casos posibles
2.3 Relaciones entre la independencia y la dependencia estadística
Probabilidad de sucesos
Al definir los sucesos hablamos de las diferentes relaciones que pueden guardar dos sucesos entre
sí, así como de las posibles relaciones que se pueden establecer entre los mismos. Vamos a ver
ahora cómo se refleja esto en el cálculo de probabilidades.
a) Un suceso puede estar contenido en otro: entonces, la probabilidad del primer suceso será
menor que la del suceso que lo contiene.
Dos sucesos pueden ser iguales: en este caso, las probabilidades de ambos sucesos son las
mismas.
Intersección de sucesos: es aquel suceso compuesto por los elementos comunes de los dos o más
sucesos que se intersectan. La probabilidad será igual a la probabilidad de los elementos comunes.
Unión de dos o más sucesos: la probabilidad de la unión de dos sucesos es igual a la suma de las
probabilidades individuales de los dos sucesos que se unen, menos la probabilidad del suceso
intersección
Sucesos incompatibles: la probabilidad de la unión de dos sucesos incompatibles será igual a la
suma de las probabilidades de cada uno de los sucesos (ya que su intersección es el conjunto
vacío y por lo tanto no hay que restarle nada).
Sucesos complementarios: la probabilidad de un suceso complementario a un suceso (A) es igual a
1 - P(A)
Unión de sucesos complementarios: la probabilidad de la unión de dos sucesos complementarios
es igual a 1.
Las probabilidades condicionadas se calculan una vez que se ha incorporado información adicional
a la situación de partida:
Las probabilidades condicionadas se calculan aplicando la siguiente fórmula:
P (B/A) es la probabilidad de que se de el suceso B condicionada a que se haya dado el suceso A.
P (B ^ A) es la probabilidad del suceso simultáneo de A y de B
P (A) es la probabilidad a priori del suceso A
La probabilidad compuesta (o regla de multiplicación de probabilidades) se deriva de la
probabilidad condicionada:
La probabilidad de que se den simultáneamente dos sucesos (suceso intersección de A y B) es
igual a la probabilidad a priori del suceso A multiplicada por la probabilidad del suceso B
condicionada al cumplimiento del suceso A.
La fórmula para calcular esta probabilidad compuesta es:
El Teorema de la probabilidad total nos permite calcular la probabilidad de un suceso a partir de
probabilidades condicionadas:
Ejemplo: supongamos que si llueve la probabilidad de que ocurra un accidentes es x% y si hace
buen tiempo dicha probabilidad es y%. Este teorema nos permite deducir cuál es la probabilidad
de que ocurra un accidente si conocemos la probabilidad de que llueva y la probabilidad de que
haga buen tiempo.
La fórmula para calcular esta probabilidad es:
Es decir, la probabilidad de que ocurra el suceso B (en nuestro ejemplo, que ocurra un accidente)
es igual a la suma de multiplicar cada una de las probabilidades condicionadas de este suceso con
los diferentes sucesos A (probabilidad de un accidente cuando llueve y cuando hace buen tiempo)
por la probabilidad de cada suceso A.
Para que este teorema se pueda aplicar hace falta cumplir un requisito:
Los sucesos A tienen que formar un sistema completo, es decir, que contemplen todas las
posibilidades (la suma de sus probabilidades debe ser el 100%).
El Teorema de Bayes viene a seguir el proceso inverso al que hemos visto en el Teorema de la
probabilidad total:
Teorema de la probabilidad total: a partir de las probabilidades del suceso A (probabilidad de que
llueva o de que haga buen tiempo) deducimos la probabilidad del suceso B (que ocurra un
accidente).
Teorema de Bayes: a partir de que ha ocurrido el suceso B (ha ocurrido un accidente) deducimos
las probabilidades del suceso A (¿estaba lloviendo o hacía buen tiempo?).
La fórmula del Teorema de Bayes es:
Para que dos sucesos sean independientes tienen que verificar al menos una de las siguientes
condiciones:
P (B/A) = P (B) es decir, que la probabilidad de que se de el suceso B, condicionada a que
previamente se haya dado el suceso A, es exactamente igual a la probabilidad de B.
P (A y B) = P (A) * P (B) es decir, que la probabilidad de que se de el suceso conjunto A y B es
exactamente igual a la probabilidad del suceso A multiplicada por la probabilidad del suceso B.
2.4 Revisión de probabilidades
La siguiente tabla muestra los resultados de unaENCUESTA aplicada a 100 familias de la ciudad
de Tijuana, donde se relaciona el ingreso familiar con la compra de productos alimenticios
especializados
Calcule las siguientes probabilidades:
a) probabilidad de que la familia seleccionada sea compradora? 0.38
b) Probabilidad de que la familia seleccionada sea compradora y tenga ingreso alto? 0.20
c) Si ya sabemos que es compradora calcule la probabilidad de que tenga ingresos altos?
=20/40=0.5
2.5 Selección del criterio optimo
Criterio del Valor Esperado
Se busca maximizar el beneficio esperado (o minimizar el costo esperado). Se supone que el
procedimiento de decisión se repite un número suficientemente grande de veces. La esperanza
implica que la misma decisión debería repetirse un número suficientemente grande de veces antes
de obtener el valor neto calculado por la fórmula de esperanza.
Si X es ganancia: Seleccionar la alternativa de valor Máx Suma xf(x)
Si X es pérdida: Seleccionar la alternativa de valor Mín Suma xf(x)
Ejemplo : Dada la información de unidades vendidas y sus respectivas
probabilidades :
El costo unitario es de 5 pesos y el precio de venta es de 10 pesos.
a) Elaborar la tabla de ganancias condicionales, considerando que las unidades no vendidas se
descartan y se consideran como egresos.
b) Elaborar la tabla de ganancias esperadas. ¿Qué nivel de inventario recomendaría?
• Solución :
a) Tabla de Ganancias condicionales :
Cálculos :
( D , O )
( 25 , 25 ) = 25(10) – 25(5) = 125
( 25 , 26 ) = 25(10) – 25(5) - 1(5) = 120, se descarta una
( 25 , 27 ) = 25(10) – 25(5) - 2(5) = 115, se descartan dos
( 25 , 28 ) = 25(10) – 25(5) - 3(5) = 110, se descartan tres
(D, O )
( 26 , 25 ) = 25(10) – 25(5) = 125, Se vende lo que se oferta
( 26 , 26 ) = 26(10) – 26(5) = 130,
( 26 , 27 ) = 26(10) – 26(5) - 1(5) = 125, se descartan una
( 26 , 28 ) = 26(10) – 26(5) - 2(5) = 120, se descartan dos
.......................
( 28 , 27 ) = 27(10) – 27(5) = 135
( 28 , 28 ) = 28(10) – 28(5) = 140
b) Tabla de Ganancias Esperadas
25 26 27 28
25 26 27 28
Dem. Prob. G.C. G.E. G.C. G.E. G.C. G.E. G.C. G.E
25
26
27
28 0.15
0.30
0.40
0.15 125
125
125
125 18.75
37.50
50.0
18.75 120
130
130
130 78
39
52
19.5 115
125
135
135 17.25
37.25
54.0
20.25 110
120
130
140 16.5
36.0
52.0
21.0
125.0 128.5 129.0 125.5
Dem. Probb. G.C. G.E. G.C. G.E. G.C. G.E. G.C. G.E
25 0.15 125 18.75
26 0.30 125 37.50
27 0.40 125 50
28 0.15 125
50.0
18.75 120
130
130
130 78
39
52
19.5 115
125
135
135 17.25
37.25
54.0
20.25 110
120
130
140 16.5
36.0
52.0
21.0
125.0 128.5 129.0 125.5
La mayor ganancia esperada es 129. Por lo tanto se decidirá abastecer u ofertar 27 unidades.
MATRIZ DE PAGOS
La información utilizada al tomar decisiones con incertidumbre, se resume en una Matriz:
e1 e2 ...... en
a1 V(a1, e1) V(a1, e2) ...... V(a1, en)
a2 V(a2, e1) V(a2, e2) ...... V(a2, en)
..... ..................................................
am V(am, e1) V(am, e2) ...... V(am, en)
Donde : ai (i = 1,2,....,m): Representan las acciones posibles
Una acción representa una decisión posible
ej (j = 1,2,...n) : Representan los estados futuros posibles
Son los eventos futuros inciertos
V(ai, ej) : Representa el resultado asociado a cada acción y
estado futuro; el cual puede ser una ganancia o pérdida; resultado
de tomar la i-ésima acción cuando ocurre el j-ésimo estado.
Criterio de Laplace.
CRITERIO DE LAPLACE
Supuesto : Las probabilidades de ocurrencia de los estados futuros son Iguales:
P(e1) = P(e2) = ......... = P(en) = 1/n
Luego, si se asignan probabilidades (iguales), el problema de incertidumbre se convierte en uno de
Riesgo.
Criterios :
n
* Si V(ai, ej) es ganancia; elegir ai : Max 1/n V(ai, j)
ai j = 1
n
* Si V(ai, j) es pérdida ; elegir ai : Mín 1/n V(ai, j)
ai j = 1
NIDAD 3 TOMA DE DECISIONES
La toma de decisiones está basada en el análisis de los datos y la informaciónpara tomar decisiones acertadas, es mejor basarse en la frialdad y objetividad de los datos, mas que intuiciones, deseos y esperanzas. Los datos, plantean varios problemas. El modo de obtenerlos, su fiabilidad y darles una interpretación adecuada.
Otro problema que presentan los datos, es su aceptación por parte de los miembros de la organización. Los datos, son fríos y basados en hechos reales. Por tanto, son objetivos. Quien no quiera aceptar los resultados, debe de realizar un esfuerzo para mejorar por si mismo los datos, hasta obtener el resultado esperado o exigido.No hay que perder el tiempo, ni perderse en recriminaciones si los datos son negativos. Los miembros de la organización, han de autoanalizarse con la ayuda del resto del colectivo para intentar mejorar los resultados. Conseguir las metas y objetivos marcados en el plan de la organización. No hay que tener reparo en tratar estos temas, ni sentir vergüenza. El intercambio de información, positiva o negativa, debe de fluir por la organización. Han de señalarse los defectos y poner un pronto remedio sin perjudicar a ningún miembro o proceso de la organización. Los hechos, son los hechos. Y es responsabilidad de todos aceptarlos y ponerles remedio.
3.1 Requisitos para la toma de decisiones
1. Debe haber más de una alternativa2. Debe estar bastante claro si el problema de toma de decisiones, es determinístico, de riesgo o de incertidumbre.3. Se debe disponer de un método objetivo para evaluar la alternativa.
En el resto de la unidad se analizan las principales distribuciones de probabilidad que se utilizan en tima de decisiones bajo riesgo.
COMENTARIO
Las empresas se preocupan constantemente por tomar decisiones que les permita optimizar sus resultados de manera que se obtenga el mayor beneficio. Es por esto que la Investigación de Operaciones constituye una importante herramienta para la gerencia a la hora de tomar cualquier decisión. Resulta necesario entonces la aplicación de métodos cuantitativos que sustenten la toma de decisiones, con el fin de eliminar el fuerte grado de empirismo que presentan los directivos cubanos cuando toman decisiones. El presente artículo tiene como objetivo aplicar un modelo económico de inventario para dar respuesta a una problemática existente en una empresa de producción que permita facilitar y mejorar la toma de decisiones. Con la aplicación de esta herramienta se decide una propuesta de solución a una insuficiencia real detectada.
en el ambiente socioeconómico actual altamente competitivo y complejo, los métodos tradicionales de toma de decisiones se han vuelto relativamente inoperantes ya que los responsables de dirigir las actividades de las empresas e instituciones se enfrentan a situaciones complicadas y dinámicas, que requieren de soluciones creativas y prácticas apoyadas en una base cuantitativa sólida.Las empresas se preocupan constantemente por tomar decisiones que les permita optimizar sus resultados de manera que se obtenga el mayor beneficio. La palpable dificultad de tomar estas decisiones ha hecho que el hombre se dirija a la búsqueda de una herramienta o método que le permita tomar las mejores decisiones de acuerdo a los recursos disponibles y a los objetivos que persigue. Las herramientas para las decisiones empresariales tales como los modelos matemáticos han sido aplicadas a una amplia gama de situaciones en la toma de decisiones dentro de diversas áreas de la gerencia. En la actualidad se ha incrementado el uso de modelos matemáticos para interpretar y predecir las dinámicas y controles en la toma de decisiones gerenciales.Dichas aplicaciones incluyen decisiones en los inventarios, pronósticos de ventas, predicciones del impacto, efecto de campañas publicitarias, estrategias para proteger desabastecimiento de inventarios, para determinar estrategias óptimas de inversión de portafolios, etc. Los objetivos de toda empresa debe ser siempre alcanzar el liderato en su rama, controlando la eficiencia y efectividad de todas sus componentes por medio de métodos que permitan encontrar las relaciones óptimas que mejor operen el sistema, dado un objetivo específico.Ante el tremendo avance que se ha dado en casi todas las ciencias en las últimas décadas, ya no es factible querer saber un poco de todo, sino más bien especializarse en alguna rama de la ciencia. Los problemas que se presentan en las organizaciones no fácilmente se pueden resolver por un sólo especialista. Por el contrario son problemas multidisciplinarios, cuyo análisis y solución requieren de la participación de varios especialistas. Estos grupos interdisciplinarios necesariamente requieren de un lenguaje común para poder entenderse y comunicarse, donde la Investigación de Operaciones viene a ser ese puente de comunicación.El enfoque de la Investigación de Operaciones es el mismo del método científico. En particular, el proceso comienza por la observación cuidadosa y la formulación del problema y sigue con la construcción de un modelo científico (por lo general matemático) que intenta abstraer la esencia del problema real. En este punto se propone la hipótesis de que el modelo es una representación lo suficientemente precisa de las características esenciales de la situación como para que las conclusiones (soluciones) obtenidas sean válidas también para el problema real. Esta hipótesis se verifica y modifica mediante las pruebas adecuadas. Entonces, en cierto modo, la Investigación de Operaciones incluye la investigación científica creativa de las propiedades fundamentales de las operaciones. Sin embargo, existe más que esto. En particular, la Investigación de Operaciones se ocupa también de laadministración práctica de la organización. Así, para tener éxito, deberá también proporcionar conclusiones positivas y claras que pueda usar el tomador de decisiones cuando las necesite
La toma de desiciones
Toma de decisiones empresarialesLa toma de decisiones es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas o formas para resolver diferentes situaciones de la vida, estas se pueden presentar en diferentes contextos: a nivel laboral, familiar, sentimental, es decir, en todo momento se toman decisiones, la diferencia entre cada una de estas es el proceso o la forma en la cual se llega a ellas. Consiste, básicamente, en elegir una alternativa entre las disponibles, a los efectos de resolver un problema actual o potencial, (aun cuando no se evidencie un conflicto latente).La toma de decisiones se considera además como el acto creador de la elección, a partir de un conjunto de decisiones posibles, en el cual los factores cuantitativos se combinan con las capacidades heurísticas de los hombres que toman las decisiones.Para tomar una decisión no importa su naturaleza es necesario conocer, comprender, analizar un problema, para así poder darle solución; en algunos casos por ser tan simples y cotidianos, este proceso se realiza de forma implícita y se soluciona muy rápidamente, pero existen otros casos en los cuales las consecuencias de una mala o buena elección puede tener repercusiones en la vida y si es en un contexto laboral en el éxito o fracaso de la empresa, para los cuales es necesario realizar un proceso más estructurado que puede dar más seguridad e información para resolver el problema.
Es importante la toma de decisiones porque mediante el empleo de un buen juicio indica que un problema o situación es valorado y considerado profundamente para elegir el mejor camino a seguir según las diferentes alternativas y operaciones.
En la toma de decisiones, considerar un problema y llegar a una conclusión válida, significa que se han examinado todas las alternativas y que la elección ha sido correcta.
TECNICAS CUANTITATIVAS.A continuación, se presentaran algunas técnicas cuantitativas, como son teoría de
redes, arboles de decisiones y programación lineal, espero te sean útiles.
TEORIA DE REDES.
Permite hacer frente a los grandes proyectos; el uso de esta técnica ha disminuido
notablemente el tiempo necesario para planear y producir productos complejos. Las
técnicas incluyen pert (técnica de evaluación de programas), cpm (método de la
ruta critica) pert / costo y programación con limitación de recursos. Se tratan tanto
las dimensiones de costo como las de tiempo en la planeación y control de
proyectos grandes y complejos.
Son programas realizados mediante diagramas de flechas, que buscan identificar el
camino crítico estableciendo una relación directa entre los factores de tiempo y
costo. Son ampliamente aplicables a proyectos que cubren diversas operaciones o
etapas, distintos recursos, varios y diferentes órganos involucrados, plazos y costos
mínimos. Todos estos elementos deben articularse, coordinarse y sincronizarse de
la mejor manera posible.
ÁRBOLES DE DECISIÓN.
Es un método eficaz, de combinar conceptos de probabilidades y valor (o
satisfacción) esperados en la solución de problemas complejos que involucran tanto
incertidumbre como un gran número de alternativas. Incluido en este método existe
el análisis de costo – utilidad bajo condiciones de incertidumbre respecto a la
conducta de demanda como de costo.
Los árboles de decisión permite evaluar los resultados de una secuencia de
decisiones que se refieren a un problema particular. Este enfoque implica ligar un
numero de sucesos o “ramas”, los cuales cuándo están completamente arreglados
semejan un árbol. El proceso se inicia con una decisión primaria que tiene por lo
menos dos alternativas para ser evaluadas como la probabilidad de cada uno de los
resultados y así sucesivamente.
2.14.2. TÉCNICAS CUANTITATIVAS
La ciencia administrativa ha desarrollado métodos de análisis y herramientas cuantitativas para la toma de decisiones objetivas.
Un factor importante que se debe considerar al seleccionar una herramienta de toma de decisiones es su grado de confiabilidad, ya que así la incertidumbre y el riesgo resultan menores.
Una relación de algunos elementos de apoyo cuantitativo en la toma de decisiones gerenciales es la siguiente:
Matriz de resultados Árboles de decisiones Modelos de tamaños de inventarios Programación lineal Teoría de colas Teoría de redes La programación entera La simulación El análisis de markov
Las herramientas cuantitativas como apoyo para la toma de decisiones tienen ventajas, como son, poder dividir problemas complejos en fragmentos menores que pueden ser diagnosticados fácilmente. Sin embargo, no es una fuente de decisiones y respuestas automáticas para todos los problemas que los gerentes enfrentan, se limita al estudio de elementos tangibles y no permite el análisis de factores cualitativos, como aspectos humanos, que no se pueden cuantificar.
• Al comparar alternativas para alcanzar objetivos es más probable que se consideren los factores cuantitativos.
Estos son factores que se pueden medir en términos numéricos, como el tiempo, costos, etc. Es obvia la importancia de estos factores pero el éxito de una empresa no radica solo en estos, también se deben tener en cuenta los factores intangibles o cualitativos.
• Para evaluar y comparar los factores intangibles existentes en un problema de planeación y toma de decisiones los administradores primero deben reconocer estos factores y después determinar si se les puede aplicar una medición cuantitativa razonable. Si no es así, se debe averiguar todo lo posible acerca de ellos, quizá clasificarlos en términos de su importancia,
comparar su posible influencia sobre el resultado con la de los factores cuantitativos y después llegar a una decisión. Esta quizá le de un peso predominante a un solo factor intangible. Todo este proceso le permite al administrador tomar decisiones con base en el peso de la evidencia total.
La toma de decisiones rara vez es sencilla y por eso no es del todo injustificado que se halla descrito, en forma cínica, al ejecutivo exitoso como una persona que adivina correctamente.
El pronosticar es una responsabilidad ineludible de la gerencia. Enfrentando a la incertidumbre respecto al futuro, la gerencia ve la conducta pasada como un indicador de lo que va a venir.
2.14.2.1. TEORIA DE REDES
Permite a los gerentes hacer frente a las complejidades involucradas en los grandes proyectos; el uso de esta técnica ha disminuido notablemente el tiempo necesario para planear y producir productos complejos. Las técnicas incluyen pert (técnica de evaluación de programas), cpm (método de la ruta critica) pert / costo y programación con limitación de recursos. Se tratan tanto las dimensiones de costo como las de tiempo en la planeación y control de proyectos grandes y complejos.
Son programas realizados mediante diagramas de flechas que buscan identificar el camino crítico estableciendo una relación directa entre los factores de tiempo y costo. Son ampliamente aplicables a proyectos que cubren diversas operaciones o etapas, distintos recursos, varios y diferentes órganos involucrados, plazos y costos mínimos. Todos estos elementos deben articularse, coordinarse y sincronizarse de la mejor manera posible.
2.14.2.2. ÁRBOLES DE DECISIÓN. 45
Un método eficaz de combinar conceptos de probabilidades y valor (o satisfacción) esperados en la solución de problemas complejos que involucran tanto incertidumbre como un gran número de alternativas. Incluido en este tópico hay un tratado del análisis de costo – utilidad bajo condiciones de incertidumbre respecto a la conducta de demanda como de costo.
Los árboles de decisión permiten a la dirección evaluar los resultados de una secuencia de decisiones que se refieren a un problema particular. Este enfoque implica ligar un numero de sucesos o “ramas”, los cuales cuándo están completamente arreglados semejan un árbol. El proceso se inicia con una decisión primaria que tiene por lo menos dos alternativas para ser evaluadas como la probabilidad de cada uno de los resultados y así sucesivamente.
Qué es la toma de decisiones
Los gerentes, por definición, son tomadores de decisiones. Uno de los roles del gerente es precisamente tomar una serie de decisiones grandes y pequeñas.
Tomar la decisión correcta cada vez es la ambición de quienes practican la gerencia. Hacerlo requiere contar con un profundo conocimiento, y una amplia experiencia en el tema.
Las decisiones
Una decisión es un jucio o selección entre dos o más alternativas, que ocurre en numerosas y diversas situaciones de la vida (y por supuesto, la gerencia).
El proceso de toma de decisiones
En lineas generales, tomar una decisión implica:
1. Definir el propósito: qué es exactamente lo que se debe decidir.2. Listar las opciones disponibles: cuales son las posibles alternativas.3. Evaluar las opciones: cuales son los pro y contras de cada una.4. Escoger entre las opciones disponibles: cual de las opciones es la mejor.5. Convertir la opción seleccionada en acción.
Tipos de decisiones en Gerencia
De rutina: las mismas circunstancias recurrentes llevan a seleccionar un curso de acción ya conocido
De emergencia: ante situaciones sin precedentes, se toman decisiones en el momento, a medida que transcurren los eventos. Pueden tomar la mayor parte del tiempo de un gerente.
Estratégicas: decidir sobre metas y objetivos, y convertirlos en planes específicos. Es el tipo de decisión mas exigente, y son las tareas más importantes de un gerente.
Operativas: son necesarias para la operación de la organización, e incluye resolver situaciones de “gente” (como contratar y despedir), por lo que requiere de un manejo muy sensible
Como tomar decisiones
Un gerente debe tomar la mejor decisión posible, con la información que tiene disponible (que generalmente es incompleta). Esto se puede hacer de dos formas:
Decisiones intuitivas: se decide en forma espontánea y creativa. Decisiones lógicas o racionales: basadas en el conocimiento, habilidades y
experiencia.
