INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES Miguel Mellado E. 2017

Capitulo I: Generalidades Clase 2 Capitulo I: Generalidades 1.1 Conceptos básicos y definiciones 1.2 Método de resolución de problemas

1.1 Conceptos básicos y definiciones La Investigación Operativa es una disciplina que aplica métodos analíticos avanzados con el objetivo de apoyar la toma de decisiones, identificando los mejores cursos de acción posibles. Para estos efectos, 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 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.

Construcción de Modelo Mediante la observación Toma de decisiones o soluciones para mejorar su rendimiento o resultados Sistema Real o proceso real

Implementar y controlar soluciones Procedimiento de Modelación y Análisis de soluciones Para generar las soluciones, la investigación de operaciones desarrolla un procedimiento en cinco fases: Definir el Problema Construir Modelo Resolver soluciones Validar soluciones Implementar y controlar soluciones

Definir el Problema La fase de mayor importancia en el proceso de investigación operativa es “Definir el problema”, es crucial que el problema este claramente identificado, para ello se recomienda: Tener claridad en objetivos: se debe estar seguro de cuales son las políticas y objetivos de la empresa (minimizar costos, mayorar prestaciones, maximizar rentabilidad, etc.). “El problema” es la toma decisiones acertadas que garanticen el cumplimiento con éxito de los objetivos de un sistema y la forma en que este opera. Identificar las causas del problema: basarse en información y en observaciones directas del sistema, evitando las opiniones de los diferentes involucrados. Identificar restricciones: conocer cuales son las limitaciones que pueden afectar la decisión con la finalidad de incluirlas en el modelo. IDENTIFICAR BIEN EL PROBLEMA ES LA MITAD DE LA SOLUCIÓN

Definir el Problema Construir Modelo Un modelo es una representación ideal de un sistema y la forma en que este opera. El objetivo es analizar el comportamiento del sistema o bien predecir su comportamiento futuro. Los modelos no son tan complejos como el sistema mismo, de tal manera que se hacen las suposiciones y restricciones necesarias para representar las porciones más relevantes del mismo. Claramente no habría ventaja alguna de utilizar modelos si estos no simplificaran la situación real. En muchos casos podemos utilizar modelos matemáticos que, mediante letras, números y operaciones, representan variables, magnitudes y sus relaciones. Identificar las variables de decisión ¿Qué es los que hay que decidir, sobre que elementos se tiene control? Identificar función objetivo: ¿Cuál es el objetivo que se espera, que nos interesa? Identificar restricciones: ¿Cuáles son las limitaciones para la toma de decisiones? Traducir a una formulación matemática (dependiendo de la naturaleza de las funciones matemáticas, el modelo será de un u otro tipo.

Definir el Problema Resolver soluciones Una vez establecido el modelo matemáticos que describe la situación en estudio, se aplican algoritmos y métodos para su resolución. Seleccionar la técnica de resolución compatible con el tipo de modelo Desarrollar el modelo Resolver modelo y generar las soluciones Comprobar o validar soluciones.

Definir el Problema Validar soluciones Como los modelos matemáticos son simplificaciones de la realidad, las soluciones óptimas de un modelo, puede que no lo sean de la situación real. Se debe verificar que la solución sea factible Comprobar que la solución signifique un incremento en el rendimiento del objetivo de la organización. Si los resultados son inaceptables, se debe revisar el modelo Efectuar análisis de sensibilidad, cual es el rango de variación de los parámetros del modelo en el que la solución sigue siendo valida.

Implementar y controlar soluciones Definir el Problema Una vez aceptada la solución, ella debe ser implementada. Colaborar en la implementación de la solución Efectuar seguimiento, de forma de ir dejando registrados los cambios La dinámica de la situación real puede llevar a los paramentos más allá del rango de validez de la solución, con lo cual el modelo debe ser ajustado para generar una nueva solución.

1.2 Modelos Sistema de Bodega de una faena: Con el propósito de estudiar el comportamiento de un sistema real, para mejorar su desempeño, se debe observar como este se desarrolla, para luego hacer un conjunto de supuestos de cómo trabaja. Sistema de Bodega de una faena: Que se desea mejorar Como funciona Quienes intervienen Cuales son las variables relevantes Cuales son las condicionantes Estos supuestos, que por lo general toman la forma de relaciones matemáticas o relaciones lógicas, que constituye un Modelo para tratar de ganar cierta comprensión de cómo el sistema se comporta Función Objetivo Variables Restricciones

Actividad 1.1 En grupos de dos o tres personas, analice un Sistema de Bodega de una faena y para él establezca: Que se desea mejorar Como funciona Quienes intervienen Cuales son las variables relevantes Cuales son las condicionantes

Sistema de Bodega en faena Disminuir tiempo de permanencia de los trabajadores. Los trabajadores llegan a solicitar materiales - el bodeguero hace recepción de solicitud, verifica disponibilidad, verifica consumo para actividad, despacha. Variables: frecuencia de llegada de pedidos (trabajadores), tiempo de bodeguero y tiempo de permanencia en bodega. Condiciones o restricciones: no más de dos bodegueros Evitar Falta de Materiales Pedido inicial de materiales, se registran despacho de material, se efectúa un nuevo pedido si el stock es bajo, el que llega después de un cierto tiempo. Variables: Tamaño del pedido, velocidad promedio de consumo, stock de seguridad, tiempo de llegada de pedido. Condiciones o restricciones: capacidad de almacenamiento en bodega. Identificar adecuadamente la problemática es crucial para definir el modelo