- ¿Qué es la Investigación de Operaciones? Investigación de Operaciones o Investigación Operacional. Se puede definir de la siguiente manera: "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 la organización".
- Historia La Investigación de Operaciones No nació durante la revolución industrial, ni con los trabajos de Taylor o los Gilberht. Sería como afirmar que el cálculo integral nació con Descartes. La Investigación de Operaciones nació durante la Segunda Guerra Mundial. Después de 1939 la Alemania Nazi parecía imparable. Con una eficacia impecable los Alemanes se hicieron a la mayor parte de la Europa continental; la Wehrmach, y la Luftwaffe dominaban tierra y Aire e Inglaterra seguía en la lista. Las Operaciones Militares llevadas a cabo eran de incalculable dificultad logística. Si se agrupan muchos soldados en un área determinada, podrían ser cercados y dados de baja, o si su distribución era muy dispersa, tendrían flancos débiles que podrían ser utilizados por el enemigo; la cercanía a los centros de recursos, agua, alimento, refuerzos, vías de transporte, etcétera, constituían variables determinantes. Había que tomar decisiones, decisiones muy importantes que no sólo costaban dinero, si no vidas humanas. Y los aliados lo sabían. Así que llamaron a científicos de todas las áreas del conocimiento humano para que ayudaran en las tareas de planeación de las Operaciones Militares: Biólogos, Químicos, Físicos, Sociólogos, Psicólogos y Matemáticos entre otros para aplicar la metodología científica o como se llamó: para hacer "Investigación de Operaciones Militares". La mayor parte de las técnicas que hoy en día conocemos como parte de la Investigación de Operaciones fueron desarrolladas y usadas en Operaciones Militares, desde la batalla del atlántico a la campaña del pacífico, desde el desarrollo de estrategia y táctica de los soldados en tierra, hasta la ubicación de submarinos germanos en las aguas del atlántico. Los aliados con la ayuda de la Investigación de Operaciones ganaron la guerra. Una vez terminada la contienda, los científicos pudieron llevar a la vida civil la metodología empleada durante la guerra, tanto fue así que en 1948 se abrió el primer curso formal de Investigación de Operaciones en el MIT, un años después que un matemático estadounidense (George Dantzig) hubiera desarrollado la
Programación Lineal, que se convirtiera en la punta de lanza durante medio siglo de la IO, por supuesto la herramienta computacional con que se contó luego ha sido de una ayuda invaluable dentro de la evolución de la ciencia, por los voluminosos cálculos que involucran los modelos. Antecedente histórico de Investigación de Operaciones.- Desde el siglo XVI:
- Definiciones de Investigación de Operaciones Definiciones de diferentes autores. En el libro de Shamblin y Stevens llamado Investigación de Operaciones. Un Enfoque Fundamental de la editorial Mc Graw Hill impreso en México, 1991. La Investigación Operacional es un enfoque científico de la toma de decisiones En el libro de Ackoff y Sasieni llamado Fundamentos de Investigación de Operaciones de la editorial Limusa impreso en México en 1994. La Investigación de Operaciones es: La aplicación del método científico, por equipos interdisciplinarios, a problemas que comprenden el control de sistemas
organizados hombre-máquina, para dar soluciones que sirvan mejor a los propósitos de la organización como un todo. En el libro de Thierauf y Grosse llamado Toma de decisiones por medio de Investigación de Operaciones de la editorial Limusa impreso en México en 1977. La investigación de Operaciones utiliza el enfoque planeado (método científico) y un grupo interdisciplinario, a fin de representar las complicadas relaciones funcionales en modelos matemáticos para suministrar una base cuantitativa para la toma de decisiones, y descubrir nuevos problemas para su análisis cuantitativo. Libro de Moskowitz y Wright. Investigación de Operaciones. Prentice Hall 1979. Método científico aplicado a problemas y la toma de decisiones por la gerencia. En el libro de Winston llamado Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos 2ª edición. Grupo Editorial Iberoamérica impreso en México en 1994. Planteamiento científico a la toma de decisiones, que busca determinar cómo diseñar y operar mejor un sistema, normalmente bajo condiciones que requieren la asignación de recursos escasos.
- Enfoque de la Investigación de Operaciones El enfoque de sistemas a un problema, es característico en la IO, consiste en examinar toda el área que es responsabilidad del administrador y no una en particular; esto permite que el grupo de IO observe los efectos de acciones fuera del área de localización del problema, lo que puede permitir resolver el problema verdadero y no sólo sus síntomas. Además, debe incluirse una base cuantitativa o modelo para la toma de decisión en la solución del problema, pero en algunos casos, las respuestas dadas por la computadora conducirán a la necesidad de ciertas modificaciones que reflejen la futura condición del negocio o bien será una guía a seguir por el administrador sin necesidad de hacer cambios. La investigación de operaciones proporciona la oportunidad de que sus resultados se utilicen en la toma de decisiones a niveles administrativos superiores, medianos y bajos. 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. El procedimiento de siete pasos mostrado en el siguiente diagrama, puede constituir una metodología de acción al aplicar la IO.
- Modelos de la Investigación de Operaciones Tipos de modelos de I.O. Modelo Matemático Se emplea cuando la función objetivo y las restricciones del modelo se pueden expresar en forma cuantitativa o matemática como funciones de las variables de decisión.
Modelo de Simulación Los modelos de simulación difieren de los matemáticos en que las relaciones entre la entrada y la salida no se indican en forma explícita. En cambio, un modelo de simulación divide el sistema representado en módulos básicos o elementales que después se enlazan entre si vía relaciones lógicas bien definidas. Por lo tanto, las operaciones de cálculos pasaran de un módulo a otro hasta que se obtenga un resultado de salida. Los modelos de simulación cuando se comparan con modelos matemáticos; ofrecen mayor flexibilidad al representar sistemas complejos, pero esta flexibilidad no está libre de inconvenientes. La elaboración de este modelo suele ser costoso en tiempo y recursos.
- Herramientas de la Investigación de Operaciones Herramientas Matemáticas y de Investigación de Operaciones 1. Programación Lineal Permiten optimizar los recursos en operaciones de opciones múltiples. Una de sus aplicaciones es el método de camino crítico (MCC); esta técnica es de mayor aplicación sobre todo en proyectos nuevos, puesto que permite encontrar el tiempo mínimo para realizarlo (ruta crítica). Este procedimiento tiene como objetivo, minimizar los costos y maximizar la eficiencia mediante ciertos límites y obligaciones. Un requisito indispensable es que exista una localización de planta y hay que tomar en cuenta ciertas variables de materia prima, lugar de venta, etc. 2. Teoría de Colas Es una herramienta valiosa para llegar a decisiones que requieren un balance óptimo entre el costo del servicio y el costo por pérdidas de espera, porque, al analizar "las colas" de espera, se pueden detectar costos muy grandes debido a deserciones, entre otras cosas. Sirven también para analizar cuellos de botella en la producción, e inclusive para programar el mantenimiento en una planta. Ejemplo: Las "unicolas" de los bancos, los parques de diversiones, la sala de espera del Doctor, etc. Su objetivo es optimizar distribuciones en condiciones de aglomeraciones. Se encarga de eliminar los tiempos de espera o demoras innecesarias y los puntos de interés son el tiempo de espera y el número de clientes (las unifilas de los bancos son una solución por éste medio). 3. Teoría de la Probabilidad: Sirve para tomar una decisión entre varias alternativas de la solución, para comprender ésta teoría es necesario entender el concepto de toma de decisiones
el cual se define a continuación: es el proceso de selección de una alternativa dentro de un conjunto de más de dos de éstas. Para una correcta toma de decisiones se requiere conocer el riesgo de cada alternativa y la probabilidad de éxito. Esto no es fácil debido a que el administrador no cuenta con toda la información del medio ambiente por lo que muchas decisiones se toman con un alto grado de riesgo; sin embargo podemos afirmar que las buenas decisiones no son producto del azar, sino de la buena y oportuna información y del conocimiento de la probabilidad, a fin de saber cuándo asumir un riesgo. Es un sistema que se utiliza cuando los datos son difíciles de obtener. El sistema estadístico muestra las características que debe tener una alternativa para que pueda ser elegida. Este sistema se utiliza mucho en control de calidad, créditos, seguros, etc. Este sistema permite conocer la probabilidad de éxito que tiene una alternativa. 4. Econometría Administrativa: Disciplina que se encarga de medir la economía o el estado de un macrosistema. Los administradores han recurrido a las matemáticas para estudiar el comportamiento de un mercado, en cuanto a precios, ingresos, preferencias de consumo y canales de distribución adecuados; es decir, la mercadotecnia o investigación de mercados es una parte de lo que conocemos como econometría. 5.-Teoría de juegos: En esta teoría se analizan los conflictos. En él intervienen dos o más personas; a cada una se le da un número limitado de estrategias las cuáles reflejarán el resultado de cada uno de los cursos de acción. Los resultados son calculados preferentemente por medio de una matriz. 6.-Programación dinámica: Este tipo de programación se utiliza cuando antes de llegar al objetivo final tenemos que pasar por ciertas fases intermedias, pero relacionadas y que si una de ellas no se logra adecuadamente se afecta el objetivo final. Ejemplo: vendedores que tienen programadas una serie de visitas a sus clientes. 7.-Simulación de Computadora Permite mediante la simulación de un problema o método, a través del uso de un programa por computadora, anticiparnos a conocer el impacto o resultado de un problema.
- Fases de la Investigación de Operaciones El proceso de la Investigación de Operaciones comprende las siguientes fases:
1. Formulación y definición del problema. 2. Construcción del modelo. 3. Solución del modelo. 4. Validación del modelo. 5. Implementación de resultados. Explicación de cada una de las fases: 1. Formulación y definición del problema. En esta fase del proceso se necesita: una descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay que tener en cuenta las alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir una solución adecuada. 2. Construcción del modelo. En esta fase, el investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea a partir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Es recomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico. El modelo puede ser matemático, de simulación o heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos que se requieran. 3. 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. Debemos tener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son matemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real. Además, para la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver cómo se comporta el modelo a cambios en las especificaciones y parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas. 4. Validación del modelo. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez del modelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce las situaciones pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el comportamiento futuro del sistema continúe replicando el comportamiento pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios posibles del sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.
5. 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 y cursos de acción para la optimización del sistema. Si el modelo utilizado puede servir a otro problema, es necesario revisar, documentar y actualizar el modelo para sus nuevas aplicaciones.
- Aplicaciones VENTAJAS DE LOS MODELOS EN I.O. En general, ayudan a tomar 2 tipos de decisiones: Decisiones estratégicas.- Es una decisión de una sola vez, que involucra políticas con consecuencias a largo plazo para la organización. Se consideran decisiones importantes, considera la incertidumbre y escoge entre varias alternativas. Decisiones Operacionales.- Es una decisión que implica cuestiones de planeación a corto plazo que generalmente deben hacerse repetidamente. Se consideran decisiones de menor importancia y frecuentes por ser dadas para el corto plazo. Ignoran la incertidumbre y no evita barajear alternativas nuevas. “Si se aplica administración estratégica, calidad en las operaciones, calidad en el liderazgo; se puede llegar a la calidad total" Aplicaciones de la Investigación de Operaciones Áreas funcionales Una muestra de los problemas que la IO ha estudiado y resuelto con éxito en negocios e industria se tiene a continuación: Personal La automatización y la disminución de costos, reclutamiento de personal, clasificación y asignación a tareas de mejor actuación e incentivos a la producción. Mercado y distribución El desarrollo e introducción de producto, envasado, predicción de la demanda y actividad competidora, localización de bodegas y centros distribuidores. Compras y materiales Las cantidades y fuentes de suministro, costos fijos y variables, sustitución de materiales, reemplazo de equipo, comprar o rentar.
Manufactura La planeación y control de la producción, mezclas óptimas de manufactura, ubicación y tamaño de planta, el tráfico de materiales y el control de calidad. Finanzas y contabilidad Los análisis de flujo de efectivo, capital requerido de largo plazo, inversiones alternas, muestreo para la seguridad en auditorías y reclamaciones. Planeación Con los métodos Pert para el control de avance de cualquier proyecto con múltiples actividades, tanto simultáneas como las que deben esperar para ejecutarse. La lista de áreas funcionales de la organización que son de posible aplicación de la IO, es ilustrativa del potencial que tiene para resolver el problema de la empresa.
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Problemas ejemplo de aplicación con éxito de la IO.- En los siguientes problemas el gobierno o empresa, ahorraron millones de dólares en la aplicación de la IO: Programación del horario de las rondas de policías de San Francisco.-En 1989 Taylor y Huxley diseñaron un método para programar el horario de las rondas de oficiales de la Policía de San Francisco, usando un modelo de programación lineal, la programación de metas y la programación entera. El ahorro sumó 11 millones de dólares anuales. Reducción de gastos de combustible en la industria de la energía eléctrica.- En 1989 Chao y Cols ahorraron a 79 empresas de servicio de energía eléctrica más de 125 millones de dólares en costos de compras y de déficit, usando programación dinámica y simulación. Diseño de una instalación para desmontar lingoteras en Bethlehem Steel.- En 1989 Vasko y Cols ayudaron a esta empresa siderúrgica con el diseño del sistema de quitar lingoteras a los lingotes de acero con un modelo de programación entera ahorrando 8 millones de dólares anuales. Mezcla de gasolinas en Texaco.- Con programación lineal y no lineal Dewit y Cols diseñaron un modelo de mezcla para cuatro tipos de gasolina ahorrando 30 millones de dólares al año; aplicando análisis de sensibilidad calcularon el efecto de cambios al modelo. Programación del horario de los camiones para North America Van Lines.-En 1989 Powell y Cols, con modelos de redes y programación dinámica, formularon la
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asignación de carga a chóferes, reduciendo costos en 2.5 millones de dólares, con mejor servicio. Administración del inventario a Blue Bell.-En 1985 Edwars, Wagner y Wood con programación lineal y modelos probabilísticos de inventario redujeron el nivel medio de inventario de ropa deportiva y de oficina en un 31%. Determinación de carteras de bonos.- Varias personas (Chandy y Kharabe, 1986) utilizaron la programación lineal para máxima ganancia con restricciones de riesgo y de la diversificación de la cartera. Planeación de producción en lechería.-En 1985 Sullivan y Secrest, usaron programación lineal con utilidad de 48000 dólares, al determinar el proceso: del suero, la leche cruda, el suero dulce y la crema, para obtener: queso crema, requesón, crema agria y crema de suero. Reemplazo de equipo en Phillips Petroleum.- Para el reemplazo de equipo usaron modelos (Waddell, 1983), que se estima ahorraron 90000 dólares por año.
- Limitaciones de la Investigación de Operaciones LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES 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.
