Historia y desarrollo.
La Investigación de Operaciones o
Investigación Operativa es una disciplina donde las primeras actividades
formales se dieron en Inglaterra en la Segunda Guerra Mundial, cuando se
encarga a un grupo de científicos ingleses el diseño de herramientas
cuantitativas para el apoyo a la toma de decisiones acerca de la mejor
utilización de
Una vez terminada la guerra
las ideas utilizadas con fines bélicos fueron adaptadas para mejorar la
eficiencia y la productividad del sector civil.
Una de las áreas principales
de la Investigación de Operaciones es la Optimización o Programación
Matemática. La Optimización se relaciona con problemas de minimizar o maximizar
una función (objetivo) de una o varias variables, cuyos valores usualmente
están restringidos por ecuaciones y/o desigualdades.
Áreas de aplicación.
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.
Entonces la investigación de operaciones se puede decir que es:
"Una disciplina que consiste en la aplicación
de métodos analíticos avanzados con el propósito de apoyar el proceso de toma
de decisiones, identificando los mejores cursos de acción posibles".
Clasificación de los modelos.
En este contexto la
Investigación de Operaciones utiliza técnicas de modelamiento matemático,
análisis estadístico y optimización matemática, con el objetivo de alcanzar
soluciones óptimas o cercanas a ellas cuando se enfrentan problemas de decisión
complejos.
Se espera que las decisiones alcanzadas
mediante el uso de un modelo de investigación operativa sean significativamente
mejores en comparación a aquellas decisiones que se podrían tomar haciendo uso
de la simple intuición o experiencia del tomador de decisiones. Lo anterior es
particularmente cierto en aquellos problemas de naturaleza real complejos, que
consideran cientos, incluso miles de variables de decisión y restricciones.
1. Definición del problema:
Se debe definir el problema
para el cual se busca proponer un curso de acción. ¿Es un problema relevante?
¿es posible tomar una buena decisión sin la necesidad de resolver un modelo de
optimización? ¿Cuáles son sus alcances? ¿Cuáles son los factores que influyen
en el desempeño del sistema?, etc. La calidad del modelo de optimización
dependerá en gran parte de la asertividad en la definición del problema de
decisión.
2. Construcción de un modelo:
Un modelo de optimización
considera necesariamente una abstracción o simplificación de la realidad. Por
un lado se busca que el modelo sea representativo del problema real que se
busca representar pero que al mismo tiempo sea simple de modo de favorecer su
resolución haciendo uso de un algoritmo ad-hoc. Alcanzar este equilibrio no es trivial.
Por ello ante un mismo problema puede existir más de un modelo de optimización
que lo represente con distintos niveles de detalle y abstracción.
3. Solución del modelo:
Una vez construido el modelo
de optimización se deben identificar las alternativas de resolución para el
mismo. Para ello se puede hacer uso de programas computacionales que utilizan
algoritmos de resolución específicos dependiendo de las características del
modelo. Por ejemplo, para resolver un problema de Programación Lineal (las variables
de decisión se representan como funciones lineales tanto en la función objetivo
como restricciones) se puede utilizar el Método Simplex.
4. Validación:
Se verifica que la solución
alcanzada cumpla con las condiciones (restricciones) impuestas al problema.
5. Implementación y control
de la solución:
Una vez verificada la solución se procede a su
implementación. Cabe destacar que esto puede lugar a actualizaciones del modelo
de optimización tanto en términos del modelo como el valor de los parámetros
estimados. Por ejemplo, si el modelo de optimización corresponde a un Plan
Maestro de la Producción (PMP) y se genera un cambio en el valor de la hora
hombre de los trabajadores será necesario actualizar el valor del parámetro que
representa dicho costo para posteriores instancias de resolución.
En la actualidad el uso de
modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones.
Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor conocimiento de estas
metodologías en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas
que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de
nuevos y mejores algoritmos de solución.
¿Qué es la Optimización?
Concepto básico.
Optimizar quiere decir
"buscar mejores resultados, más eficacia o mayor eficiencia en el
desempeño de alguna tarea". De allí que términos sinónimos sean mejorar,
optimar o perfeccionar. Mientras que antónimos serían desmejorar o empeorar.
Optimizar en Administración.
En la Administración, en la
cual se inscriben áreas gerenciales de planificación y gestión, la optimización
está asociada a procurar mejorar los procesos de trabajo y aumentar el
rendimiento y la productividad. De allí que pueda referirse al tiempo empleado
por los trabajadores para la ejecución de tareas específicas, o bien a métodos
o técnicas específicos que permitan mayor fluidez en el trabajo, todo lo cual
se traduciría en una mayor productividad, manteniendo elevados estándares de
calidad.
Fuente:
- http://www.investigaciondeoperaciones.net/historia_de_la_investigacion_de_operaciones.html
- Investigación de operaciones Novena edición Hamdy A. Taha University of Arkansas, Fayetteville
