Tema : Investigación de Operaciones y Gestión de la Calidad.

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2 Tema : Investigación de Operaciones y Gestión de la Calidad.
UNIDAD II Tema : Investigación de Operaciones y Gestión de la Calidad. Modelos de maximización de ganancias. Modelos de minimización de costos, gastos (Método Gráfico). Concepto de calidad. Influencia de la calidad en los procesos de manufactura e ingeniería. Concepto de six sigma. Las normas ISO y su aplicación a favor de la Ingeniería.

3 PROPÓSITO Define e identifica la importancia de la Gestión de la Calidad para la empresa.

4 "Los que mandan generalmente mueven las manos y dicen 'He considerado todas las alternativas'. Pero eso es casi siempre basura. Lo más probable es que no pudiesen estudiar todas las combinaciones." George B. Dantzig, el creador de la programación lineal, en una entrevista publicada en The College Mathematical Journal, marzo de 1986.

5 INVESTIGACION DE OPERACIONES (VIDEO)
Llamada también investigación operativa ó teoría de la toma de decisiones o programación matemática. Ciencia Interdisciplinaria Permite el análisis de la toma de decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos Para determinar cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la maximización de los beneficios o la minimización de costos.

6 INVESTIGACION DE OPERACIONES
Áreas de aplicación Para hallar la solución, la investigación operativa generalmente representa el problema como un modelo matemático, que se analiza y evalúa previamente. Personal Reclutamiento de personal, la automatización Mercado y distribución Predicción de demanda, localización de bodegas y centros distribuidores Compras y materiales Sustitución de materiales y equipos, compras. Manufactura Ubicación y tamaño de planta, control de calidad Finanzas Capital requerido a largo plazo

7 Modelos de investigación de operaciones
La investigación operacional consiste en la aplicación del método científico, por parte de grupos interdisciplinarios, a problemas de control de sistemas organizativos con la finalidad de encontrar soluciones que atiendan de la mejor manera posible a los objetivos de la organización en su conjunto.

8 Modelos de investigación de operaciones
Puede ser utilizada en la [programación lineal] (planificación del problema), en la [[programación dinámica]] (planificación de las ventas) y en la [[teoría de las colas]] (para controlar problemas de tránsito).

9 Investigación de operaciones (IOP)
Solución óptima (la mejor solución) Modelo matemático Herramienta Programación lineal Técnica matemática de optimización. MAX MIN Restricciones (condiciones) Método gráfico Función Objetivo

10 Ejemplo La fábrica de Hilados y Tejidos “EL CAMPEONCITO" requiere fabricar dos tejidos de calidad diferente Estándar y Premium; se dispone de 500 Kg de hilo A, 300 Kg de hilo B y 108 Kg de hilo C. Para obtener un metro de Estándar diariamente se necesitan 125 gr de A, 150 gr de B y 72 gr de C; para producir un metro de Premium por día se necesitan 200 gr de A, 100 gr de B y 27 gr de C. El Estándar se vende a $4000 el metro y el Premium se vende a $5000 el metro. Si se debe obtener el máximo beneficio, ¿cuántos metros de Estándar y Premium se deben fabricar?

11 PASO 1: "FORMULAR EL PROBLEMA"
Partimos de la pregunta central del problema. ¿Cuántos metros de Estándar y Premium se deben fabricar? Y la formulación es: “Determinar la cantidad de metros diarios de tejido tipo estándar y Premium a fabricar teniendo en cuenta el óptimo beneficio respecto a la utilidad”.

12 PASO 2: DETERMINAR LAS VARIABLES DE DECISIÓN
Nuestras variables de decisión son: XE: Cantidad de metros diarios de tejido tipo Estándar a fabricar XP: Cantidad de metros diarios de tejido tipo Premium a fabricar 

13 PASO 3: DETERMINAR LAS RESTRICCIONES DEL PROBLEMA
Funciones que limitan el problema, estas están dadas por capacidad, disponibilidad, proporción, no negatividad entre otras. De disponibilidad de materia prima: 0,12XE + 0,2XP <= 500              Hilo “A” 0,15XE + 0,1XP <= 300              Hilo “B” 0,072XE + 0,027XP <= 108         Hilo “C” De no negatividad XE,XP >= 0

14 PASO 4: DETERMINAR LA FUNCIÓN OBJETIVO
En este paso es de vital importancia establecer el contexto operativo del problema para de esta forma determinar si es de Maximización o Minimización.   Función Objetivo ZMAX = 4000XE XP

15 PASO 5: RESOLVER EL MODELO UTILIZANDO SOFTWARE O MÉTODOS MANUALES
A menudo los problemas de programación lineal están constituidos por innumerables variables, lo cual dificulta su resolución manual, es por esto que se recurre a software especializado, como es el caso de WinQSB, TORA, Lingo  o para modelos menos complejos se hace útil la herramienta Solver de Excel.

16 CELDA OBJETIVO (MAXIMO)
NOMBRE VALOR FINAL FO Beneficio CELDAS CAMBIANTES VARIABLES XE Cant. A producir de Estándar XP Cant. A producir de Premium RESTRICCIONES VALOR DE CELDA ESTADO Hilo "A" materia utilizada 500.Oo obligatorio Hilo "B" materia utilizada 300.00 Hilo "C" materia utilizada 98.500 opcional

17 TIPOS DE MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES
1.-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. 2.-Modelo de Simulación: 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.

18 Métodos en Investigación Operativa
Métodos determinísticos: Son aquellos en que la información necesaria se conoce para obtener una solución con certeza Métodos probabilísticos: Son aquellos en los que la información no se conoce con certeza. Métodos híbridos: Conjugan métodos determinísticos y probabilísticos. Métodos heurísticos: Soluciones basadas en la experiencia

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26 Concepto de calidad Definición ISO-9000
La calidad no es un concepto estático, esta evolucionando constantemente Sólo hay una definición de calidad y esa definición la da el cliente Conjunto de propiedades y características de un producto o servicio que le confieren la aptitud para satisfacer las necesidades explícitas o implícitas preestablecidas.

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28 CONCEPTO DE SEIS SIGMA Seis sigma es una evolución de las teorías sobre calidad de más éxito desarrolladas después de la segunda guerra mundial. Especialmente pueden considerarse precursoras directas: TQM, Total Quality Management o Sistema de Calidad Total SPC, Statistical Process Control o Control Estadístico de Procesos El proceso Seis Sigma (six sigma) se caracteriza por 5 etapas concretas: Definir, se identifican los posibles proyectos una vez seleccionado el proyecto, se prepara y se selecciona el equipo más adecuado para ejecutarlo, asignándole la prioridad necesaria.

29 Medir, La fase de medición consiste en la caracterización del proceso identificando los requisitos clave de los clientes, las características clave del producto (o variables del resultado) y los parámetros (variables de entrada) que afectan al funcionamiento del proceso y a las características o variables clave. Analizar, En la fase de análisis, el equipo evalúa los datos de resultados actuales e históricos. Se desarrollan y comprueban hipótesis sobre posibles relaciones causa-efecto utilizando las herramientas estadísticas pertinentes. Mejorar, que permite determinar las mejoras procurando minimizar la inversión a realizar. Controlar, que se basa en tomar medidas con el fin de garantizar la continuidad de la mejora y valorarla en términos económicos y de satisfacción del cliente.