UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAOFACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS Escuela Profesional de Ingeniería Industrial CURSO: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. PROFESOR: Dr. Jaime Ayllón Saboya Grupo Nº 6 Coordinador: Condori Ugarte Edgar Secretaria: Eugenio Méndez Valeria Orozco Daza Danna La Torre Flores Jhunior Medina Palomino Carlos Tema: INVESTIGACION OPERATIVA Fecha: Martes 06 de junio del 2017, Lima, Perú INDICE TÍTULO DEDICATORIA INTRODUCCION RESUMEN I. MARCO TEÓRICO 1.1 ANTECEDENTES 1.2 BASE TEORICA Y CARACTERÍSTICAS 1.3 DEFINICION DE TÉRMINOS 1.4 PASOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO EN INVESTIGACIÓN OPERATIVA 1.5 TIPOS DE MODELO 1.5.1 MODELO MATEMÁTICO 1.5.2 MODELO ICÓNICO 1.5.3 MODELO ANALÓGICO 1.6 TECNICAS DE LA I.O. 1.7 INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN 1.7.1 VARIABLES DE DECISIÓN, PARÁMETROS Y RESTRICCIONES 1.8 TEORIAS Y APLICACIONES 1.9 INVESTIGACIONES II. APORTES CRÍTICOS Y COMENTARIOS III. CONCLUSIONES IV. RECOMENDACIONES V. ANEXOS VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 1 pues los integrantes del grupo aportarán de esta manera sus perspectivas y así se logrará exitosamente cumplir la meta solicitada. quien fue nuestro guía y asesor en lo que respecta la realización de este presente trabajo de investigación. la aplicación de la estimulación en sus alumnos con el fin de que la asignatura sea más didáctica. brindándonos sus conocimientos para lograr exitosamente realizarnos como futuros ingenieros industriales. Nosotros valoramos su esfuerzo y dedicación en su labor como orientador y coordinador. DEDICATORIA En esta oportunidad dedicamos este trabajo monográfico al querido y respetado Dr. ya que sin su intervención no se hubiese hecho posible este cometido. Jaime Ayllon Saboya. y sobre todo por incentivarnos a trabajar en grupo lo cual es muy importante ya que se pueden resolver mejor los conflictos y encontrar nuevas ideas. Así mismo también le agradecemos por su gran capacidad estratégica. 2 . los controles de lectura que garantizan nuestro aprendizaje y nos hace adquirir un mayor aporte crítico. a no ser que se establezcan pautas generales y flexibles que no limiten la iniciativa y la creatividad individual. Sugiere que se realicen actividades que refuercen este proceso que consistirían en seminarios y foros de intercambio de experiencia y capacitación con especialistas del más alto nivel. 3 . es importante resaltar que su diseño está orientado a artículos de revistas y debemos manifestar que no es una tarea fácil ponerse de acuerdo en temas referidos a cómo establecer normas para diseñar y desarrollar proyectos de investigación. Finalmente. INTRODUCCIÓN El presente trabajo de investigación es importante. físicos y metodológicos de los trabajos de investigación b) tipos de trabajos de investigación de Operaciones. se han consultado las normas más citadas en las publicaciones científicas: Vancouver para las ciencias médicas. historia y aplicación en la actualidad. donde se han establecido tipos de investigación las cuales pueden ser realizadas… Para el desarrollo de la presente propuesta. donde se ha considerado los aspectos estructurales. al respecto debemos indicar que estas normas son requisito indispensable para la publicación de artículos científicos en las revistas más prestigiosas en sus respectivas áreas académicas. aspiramos a que estos documentos base puedan ser revisados y modificados con argumentos admitidos por la comunidad científica y profesional. porque nos permitirá conocer ampliamente sobre el tema de “investigación de operaciones “su definición. Este documento reúne y consolida las conclusiones de la Investigación de Operaciones en torno a los temas siguientes: a) estructura y normas de presentación de la tesis. Sin embargo. Esta disciplina brinda y utiliza la metodología científica en la búsqueda de soluciones óptimas. la postergación da ventaja al contrario. RESUMEN Este curso tiene como objetivo que nosotros los estudiantes de Ingeniería Industrial aprendamos a reconocer los tipos de problemas de la Investigación de Operaciones de modo que sepamos a qué técnico recurrir en cada caso. Como su nombre lo indica. 4 . es la investigación de las operaciones a realizar para el logro óptimo de los objetivos de un sistema o la mejora del mismo. para un adecuado estudio y solución del mismo. así es cuando no se cuenta con los equipos de información y conocimientos adecuados para hacer frente al marco legal de la globalización. como apoyo en los procesos de decisión. Tales herramientas que dan consistencia para la aplicación de la toma de decisiones se encuentra en los modelos matemáticos de “Investigación de Operaciones”. resurge la necesidad de reestructurarse nuevamente para la toma de decisiones apoyadas en un sistema que permita visualizar con eficacia el proceso de productividad de la organización. la Investigación de Operaciones (IO). La alta competitividad que existe en los mercados hace que la toma de decisiones sea más rápida. basados en el uso de la tecnología que hoy en día impera. Para no darle cabida a las decisiones equivocadas que repercutan directamente en los intereses y objetivos de la organización y evitar déficits. La palpable dificultad de tomar decisiones ha hecho que el hombre busque herramientas o métodos que se lo permitan en el menor tiempo posible. en cuanto a lo que se refiere a la toma de decisiones y en sistemas que se originan en la vida real. o Investigación Operativa. minimizando de esta manera los factores de riesgo. Derivado del rápido crecimiento de los sistemas de información aunado a las múltiples adaptaciones que sufren las organizaciones mediante el uso de nuevas tecnologías para la toma de decisiones. derivó en una mayor demanda de sus servicios y la extensión del uso de la metodología a USA. MARCO TEÓRICO 1. es más difícil asignar los recursos disponibles a las diferentes actividades de la manera más eficaz para la organización como un todo. de esta manera pierden de vista la forma en que sus actividades y objetivos se acoplan a los de toda la organización. Con frecuencia. lo que es mejor para un componente va en detrimento de otro. 5 . en pos de apoyo y orientación en la planificación de su defensa. Un problema relacionado es que. Las raíces de la IO pueden encontrarse muchas décadas atrás. el mundo ha sido testigo de un crecimiento importante del tamaño y la complejidad de las organizaciones. Los pequeños talleres artesanales de épocas anteriores se convirtieron en las corporaciones actuales de miles de millones de dólares. con sus propias metas y sistemas de valores. en la medida que aumentan la complejidad y especialización. Canadá y Francia entre otros. específicamente cuando surge la necesidad de investigar las operaciones tácticas y estratégicas de la defensa aérea. de forma que sus acciones pueden caminar hacia objetivos opuestos. en oportunidad de los ataques alemanes a Gran Bretaña. El éxito de un pequeño grupo de científicos que trabajaron en conjunto con el ejecutivo militar a cargo de las operaciones en la “línea”. Sin embargo. Este tipo de problemas y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlos crearon el ambiente propicio para el surgimiento de la investigación de operaciones (IO). cuando se hicieron los primeros intentos por emplear el método científico para la administrar una empresa.I. Los resultados han sido espectaculares. ante la incorporación de un nuevo radar. junto con los beneficios.1 DESARROLLO HISTORICO A partir de la Revolución Industrial. el inicio de la actividad llamada investigación de operaciones se da durante la 2da Guerra Mundial (1939). el aumento del grado de especialización trajo consigo problemas nuevos que aún existen en numerosas organizaciones. Uno de estos es la tendencia de algunos componentes de una organización a convertirse en imperios con autonomía relativa. El avance acelerado de la tecnología militar hace que los ejecutivos y administradores militares británicos deban recurrir a los científicos. Una parte esencial de este cambio revolucionario fue el gran aumento de la división del trabajo y de la separación de las responsabilidades administrativas en estas organizaciones. sin embargo. 2. y la Computación. discuten sobre la manera de resolver un problema en grupo. que sientan las bases para la automatización. propiciada por los avances de las Comunicaciones. planificación y asignación de recursos en el ámbito militar en sus inicios. De esta manera intenta resolver los conflictos de 6 .2. 1. Los primeros desarrollos de esta disciplina (IO) se refirieron a problemas de ordenamiento de tareas. académicas y gubernamentales. y por sobre todo por el florecimiento y bienestar económico de ese período.2 CARACTERISTICAS DE LA INVESTIGACION La Investigación de Operaciones intenta encontrar una mejor solución (llamada solución óptima). es la aplicación del método científico por un grupo multidisciplinario de personas a un problema. Puede considerarse tanto un arte como una ciencia. diversificándose luego. Como arte refleja los conceptos eficiente y limitado de un modelo matemático definido para una situación dada.La Investigación Operativa tarda en desarrollarse en el campo de la administración industrial. energía). para el problema bajo consideración.) produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización. es aquel en el que un grupo de personas con distintas áreas de conocimiento. y extendiéndose finalmente a organizaciones industriales. que apoyados con el enfoque de sistemas (este enfoque. mano de obra. En lugar de contentarse con mejorar el estado de las cosas. La Investigación de Operaciones adopta un punto de vista organizacional. El uso de la metodología científica en la industria se incorpora al principiar los años cincuenta. dos factores de gran importancia para el desarrollo de la IO. 1. principalmente relacionado con la distribución eficaz de recursos limitados (dinero. materia prima. la meta es identificar el mejor curso de acción posible.1 BASE TEORICA DE LA INVESTIGACION La Investigación de Operaciones. a partir de la 2da Revolución Industrial. como ciencia comprende la deducción de métodos de cálculo para resolver los modelos.2 BASE TEÓRICA Y CARACTERÍSCAS 1. reparto de cargas de trabajo. O de la Gran Bretaña La investigación de operaciones es el ataque de la ciencia moderna a los complejos problemas que surgen en la dirección y en la administración de grandes sistemas de hombres. Teoría de Colas. en la industria. Su actitud diferencial cosiste en desarrollar un modelo científico del sistema tal. en el gobierno y en la defensa. maquinas. Entre ellos tenemos: la programación No Lineal. Según la sociedad de I. De acuerdo a la definición anterior resalta que en todo ente económico donde se relación el hombre. materiales y dinero. A fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización. La Investigación de Operaciones tiende a representar el problema cuantitativamente para poder analizarlo y evaluar un criterio común. por grupos interdisciplinarios. interés entre los componentes de la organización de forma que el resultado sea el mejor para la organización completa. entre otras. Ackoff y Arnoff: La investigación de operaciones es la aplicación. en los negocios. Programación Entera. para el beneficio de la organización. del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas (hombre – máquina).3 DEFINICION DE TERMINOS A continuación citaremos algunos autores: Según Churchman. 1. Programación dinámica. insumos y la máquina debe sobreponerse la optimización de los recurso. La Investigación de Operaciones usa el método científico para investigar el problema en cuestión La Investigación de Operaciones ha desarrollado una serie de técnicas y modelos muy útiles a la ingeniería en sistemas. que 7 . 4 PASOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO EN INVESTIGACION OPERRATIVA (I. estrategias o controles alternativos. 1.incorpore valoraciones de factores como el azar y el riesgo y mediante el cual se predigan y comparen los resultados de decisiones.O) La IO incluye el término “investigación” en el nombre porque utiliza un enfoque similar al que se aplica en las áreas científicas establecidas. Según Hillier -Lieberman Significa hacer investigaciones sobre las operaciones referentes a la conducción y coordinación de actividades dentro de una organización aplicada a una gama extraordinariamente amplia. Su propósito es el ayudar a la gerencia a determinar científicamente sus políticas y acciones. El proceso se desarrolla de la siguiente manera: 8 . El método científico se utiliza para explorar los diversos problemas que deben ser enfrentados. Según Moskowitz –Wright La investigación de Operaciones utiliza el enfoque planeado (Método Científico) y un grupo interdisciplinario a fin de representar las complicadas relaciones funcionales como modelos matemáticos para suministrar una base cuantitativa en la toma de decisiones y descubrir nuevos problemas para un análisis. pero en ocasiones se usa el termino management science o ciencia de la administración como sinónimo de investigación de operaciones. incluyendo el gobierno y la milicia. Según Namakforoosh La investigación de Operaciones es la aplicación del Método Científico a los problemas de decisión en las empresas y otras organizaciones. Este informe identifica cierto número de opciones atractivas. en particular con diferentes supuestos o para un rango diferente de valores. Los objetivos deben ser tan específicos como sean posibles. para ello se debe identificar a las personas de la administración que en realidad tomaran las decisiones concernientes al sistema en estudio y después comparar el pensamiento de estos individuos en relación con los objetivos pertinentes.1 Definición del problema de interés y recolección de datos relevantes Desde el punto de vista de la Investigación de operaciones (IO). al principio de manera vaga e imprecisa. Es vital que el equipo de IO tenga una 9 . esto indica tres aspectos principales: (a) Una definición del problema. a nivel de asesoría. siempre y cuando consideren las metas principales del tomador de decisiones y mantengan un nivel razonable de congruencia con los objetivos de niveles mas elevados. por lo general.1. Por consiguiente. Esta administración evalúa el estudio y sus recomendaciones.4. este quipo realizara un análisis técnico detallado y después presentara recomendaciones. de algún parámetro que marca una política que puede ser evaluada solo por la administración. (b) Una Identificación de las alternativas de decisión: El equipo de IO trabaja. analiza una variedad de factores intangibles y toma una decisión final con base en su mejor juicio. descripción y determinación del objetivo del estudio: Este proceso de definición del problema es crucial. pues afectara de forma significativa la relevancia de las conclusiones del estudio La mayor parte de los problemas prácticos que enfrenta un equipo de IO son descritos. la primera actividad será el estudio del sistema relevante y el desarrollo de un resumen bien definido del problema que será analizado. Un aspecto muy importante de la formulación del problema es la determinación de los objetivos apropiados. más adecuado para representar el sistema (modelo matemático. sin embargo. en este entorno la localización de los datos relevantes y la identificación de patrones interesantes pueden convertirse en tareas abrumadoras. Se necesitan muchos datos para lograr la comprensión exacta del problema y así proporcionar el insumo adecuado para el modelo matemático que se elaborara en la siguiente etapa del estudio. y no soluciones subóptimas aunque sea lo mejor para uno de sus componentes. son una parte integral de la vida diaria. las ecuaciones 10 . Un estudio trata de encontrar soluciones optimas globales. Los métodos para aplicarla tratan de descubrir patrones interesantes dentro de las grandes fuentes de información que puedan conducir a una toma de decisiones útiles.4. no solo de algunos componentes. Entre los ejemplos más comunes pueden citarse modelos de avión. Los modelos o representaciones idealizadas. Una de las herramientas más modernas de los equipos de IO que aborda este problema es una técnica denominada “extracción de datos”. visión al mismo nivel que la administración. D e igual manera. (c) Un reconocimiento de las limitaciones y requisitos del sistema: Por naturaleza. Dependiendo de la definición del problema. Desde un punto de vista ideal. como lo hacen patente los modelos de átomos y estructuras genéticas. Muchos problemas interesan solo a una parte de la organización. esta coincidencia no siempre es conveniente. modelo de simulación. a la IO le concierne el bienestar de toda la organización.2 Formulación o construcción de un modelo que represente el problema. combinación de modelos matemáticos. y reformularlo de manera conveniente para su análisis. los modelos tienen un papel importante en la ciencia y los negocios. el equipo de investigación de operaciones deberá decidir sobre el modelo. los objetivos formulados deben coincidir con los de toda la organización. de simulación o heurísticos). este le brinde apoyo sobre cualquier curso que tome el estudio. y que a su vez. 1. globos terráqueos y otros. En la actualidad los equipos de IO a menudo se encuentran con que su problema más grande es que existen demasiados datos. matemáticas que describen leyes físicas del movimiento o las reacciones químicas. 11 . por necesidad es una idealización más que una representación exacta del problema real. pues extraen la esencia del material en estudio. los organigramas. como este. Existen demasiados imponderables e incertidumbres asociados con los problemas reales. Sin duda es necesario reconocer que estas soluciones son óptimas solo respecto al modelo elaborado. En modelos matemáticos esto se logra usando técnicas de optimización bien definidas y se dice que el modelo proporciona una solución optima. muestran sus interrelaciones y facilitan el análisis. la solución debe tender a constituirse en una buena aproximación de un curso de acción ideal en la realidad. Un tema común de IO es la búsqueda de una solución óptima. Además de buscar la ciencia de lo absoluto. Además. Por esto. Por lo tanto. Los equipos de IO intentan incorporar al proceso de toma de decisiones la mayor cantidad posible de la ciencia de lo absoluto. si el modelo está bien formulado y verificado. el equipo debe tomar en cuenta el costo del estudio y las desventajas de retrasar su terminación. la meta de un estudio de IO debe ser la realización del proceso de manera óptima. más que empeñarse en exigir lo imposible. un equipo que trabaja con éxito debe reconocer la necesidad más importante del tomador de decisiones: obtener una guía satisfactoria para sus acciones en un periodo razonable. y después. intentar maximizar los beneficios netos que resulten de dicho estudio. y la solución en estos casos se emplea para obtener evaluaciones aproximadas de las medidas del sistema o una buena solución subóptima. las graficas. sin importar si implica una solución optima para el modelo.3 Desarrollo del modelo que represente el problema. no existe una garantía utópica de que sea la mejor solución que deba implantarse. sin embargo. 1. Estos modelos son invaluables. Si se usan los modelos de simulación o procedimientos heurísticos (procedimientos de diseño intuitivo que no garantizan una solución óptima) donde su concepto de optimización no está bien definido. la prueba del éxito de un estudio de IO debe ser si proporciona o no una mejor guía para la toma de decisiones que la que se puede obtener por otros medios. Sin embargo. y los sistemas contables en la industria.4. independientemente de sus inexactitudes al representar el sistema.1. el modelo puede tener un desempeño distinto en el futuro del que haya tenido en el pasado. Para evitar dicha desventaja de la prueba retrospectiva. Este proceso de prueba y mejoramiento de un modelo para incrementar su validez se conoce como validación del modelo. las fallas importantes habrán sido eliminadas de manera que el uso del modelo sea confiable. Con el equipo de IO concluye que el modelo actual produce resultados razonablemente validos. pues ello ayuda a 12 . Cuando es aplicable. Aun mas. esta prueba utiliza datos históricos y reconstruye el pasado para determinar si el modelo y la solución resultante hubieran tenido un buen desempeño. Puede indicar también áreas en las que el modelo tiene fallas y requiere modificaciones. Un planteamiento más sistemático de la prueba del modelo se logra mediante el empleo de una prueba retrospectiva. Es importante documentar el proceso que se utiliza para llevar a cabo las pruebas de la validación del modelo. los que se pueden de la manera descrita para evaluar el modelo. La prueba retrospectiva tiene la desventaja de que se basa en los mismos datos que sirvieron para formular el modelo. Este recurso proporcionara nuevos datos con los cuales no se contaba cuando el modelo fue construido. cuando se emplean las alternativas de solución y se estiman sus desempeños históricos hipotéticos. Es inevitable que la primera versión de un modelo tenga muchas fallas. Entonces. La comparación de la eficacia de este desempeño hipotético con lo que en realidad ocurrió indica si la utilización del modelo tiende a generar mejoras significativas respecto de la practica actual. la pregunta crucial es si el pasado en realidad representa el futuro. se pueden reunir evidencias sobre la precisión del modelo para predecir los efectos relativos de los diferentes cursos de acción. por lo tanto antes de usar el modelo debe probarse de manera exhaustiva para intentar identificar y corregir la mayor cantidad posible de fallas.4. Un modelo es válido si. Si no es así. puede dar una predicción confiable del funcionamiento del sistema. Aunque sin duda quedaran algunos problemas menores ocultos en el modelo. a veces es útil continuar con las circunstancias actuales durante una temporada.4 Prueba del modelo y mejoramiento de acuerdo con las necesidades. si se hubieran usado. 4. por lo tanto. Esta etapa es crítica. si en el futuro surgen preocupaciones sobre el modelo. la administración operativa se encarga de proporcionar una capacitación detallada al 13 . 1. Este sistema debe incorporar el modelo y el procedimiento de solución que incluye el análisis pos óptimo y loa procedimientos operativos para su implantación. el sistema puede ser consultado de manera periódica para proporcionar una solución numérica específica. Por lo tanto es importante que el equipo de IO participe para asegurar que las soluciones del modelo se traduzcan con exactitud en un procedimiento operativo y para corregir defectos en la solución que se presenten en cualquier momento.6 Implementación de los resultados finales Una vez desarrollado el sistema para aplicar el modelo. estos dos grupos comparten la responsabilidad de desarrollar los procedimientos que se requieren para poner el sistema en operación. el siguiente paso es instalar un sistema bien documentado para aplicarlo según lo establecido por la administración.Primero. La etapa de implementación incluye varios pasos . aun cuando cambie el personal. Es más probable que el equipo de IO obtenga este apoyo administración como la gerencia operativa. El éxito de la implementación depende en gran medida del apoyo que proporcionen tanto la alta administración como la gerencia operativa. el equipo de IO explica en forma cuidadosa a la administración operativa el nuevo sistema que debe adoptar y su relación con la realidad operativa. merezca ponerse en práctica. aumentar la confianza de los futuros usuarios del paradigma. La buena comunicación ayuda a asegurar que el estudio logre lo que pretende y. Así. pues aquí y solo aquí se cosecharan los beneficios del estudio.4. Es más probable que el equipo de IO obtenga este apoyo si ha mantenido a la administración bien informada y ha fomentado la guía de esta durante el estudio. A continuación. 1. Después. la última etapa de un estudio de IO es implementarlo según lo haya establecido la administración. Más aun.5 Preparación para la aplicación del modelo prescrito por la administración Si el modelo va a usarse varias veces. esta documentación ayudara a diagnosticar en donde pueden encontrarse los problemas. el modelo debe ser revisado para determinar si necesita modificaciones. se conoce para obtener una solución con certeza. La posibilidad de obtener una réplica debe ser parte del código ético profesional del investigador de operaciones. 14 . Aunque estos administradores pueden dar respuesta a algunos problemas con su experiencia. son una parte integral de la vida diaria Entre los métodos utilizados por la investigación de operaciones (o ciencia de la administración).5 MODELOS DE LA INVESTIGACION OPERATIVA Los modelos o representaciones idealizadas. y se inicia el nuevo curso de acción. el equipo de IO supervisa la experiencia inicial con base en la acción que se tomo para identificar cualquier modificación que deba hacerse en el futuro. 1. ocurre que en el complejo mundo real muchos problemas no pueden resolverse con base en la experiencia. es importante continuar con la retroalimentación acerca de su funcionamiento y si los supuestos todavía se cumplen. Con este objetivo en mente. Si tiene éxito. Para resolverlos. Esta condición es en especial importante cuando se estudian políticas gubernamentales controvertidas. Si tiene éxito. el nuevo sistema se podrá emplear durante algunos años. Durante esta fase de culminación del estudio es apropiado que el equipo de investigación de operaciones documente su metodología con suficiente claridad y detalle para que el trabajo pueda reproducirse. el nuevo sistema se podrá emplear durante algunos años el nuevo curso de acción. los administradores utilizan las matemáticas y las computadoras para tomar decisiones racionales en la resolución de problemas. la investigación de operaciones los agrupa en dos categorías básicas: problemas deterministas: son aquellos en que la información necesaria. Durante el periodo de uso del nuevo sistema. El análisis posóptimo que se realice puede ser una guía útil en este proceso de revisión. personal que participa. Cuando ocurren desviaciones significativas de los supuestos originales. curvas de demanda. no será útil a menos que el modelo mismo ofrezca una representación adecuada de la situación de decisión verdadera. maquetas y prototipos (4D). El modelo se define como una función objetivo y restricciones que se expresan en términos de las variables (alternativas) de decisión del problema. Ejemplo. Ejemplo. Un modelo es una abstracción selectiva de la realidad. no obstante. — Restricciones. Un modelo de decisión debe considerarse como un vehículo para resumir un problema de decisión en forma tal que haga posible la identificación y evaluación sistemática de todas las alternativas de decisión del problema. sino que más bien se comporta de una manera probabilística. — Criterios para evaluar y clasificar alternativas factibles. de ser exacta. símbolos matemáticos y funciones. planos y mapas (2D). son más usuales y pueden representar las características y propiedades del acontecimiento que se estudia. Modelo Analógico: Puede representar situaciones dinámicas o cíclicas. Tipos de Modelos de Investigación de Operaciones Modelo Icónico: Una representación física de algunos objetos. problemas estocásticos: son aquellos en los que parte de la información necesaria no se conoce con certeza. para excluir alternativas infectables. Después se llega a una decisión seleccionando la alternativa que se juzgue sea la mejor entre todas las opciones disponibles. El modelo de decisión debe contener tres elementos: — Alternativas de decisión. Una solución a un modelo. de las cuales se hace una selección. ya sea en forma idealizada (Bosquejos) o a escala distinta. para representar 15 . Modelo simbólico o matemático: Son representaciones de la realidad en forma de cifras. curvas de distribución de frecuencia en las estadísticas y diagramas de flujo. — Estándares y hechos a la medida Se llaman modelos estándar a los que solo hay que insertar o sustituir diferentes valores con el fin de obtener un valor a una respuesta de un sistema y son aplicables al miso tipo de problemas en negocios. — Probabilísticas y deterministas Los modelos que se basan el as probabilidades y estadísticas y que se ocupan de incertidumbres futuras se llamas probabilísticas. los diagramas o series de valores que se obtienen mediante procesos matemáticos. enfocan su atención en aquellas circunstancias que no son críticas y en los que las cantidades son determinadas y exactas. la investigación de operaciones se ocupa de la sistematización de los modelos cualitativos y de su desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse. Puede obtenerse una solución. Las fórmulas. y los modelos que no tienen consideraciones pirobalísticas se llaman deterministas.variables de decisión y relaciones que nos permiten describir y analizar el comportamiento del sistema: — Cuantitativos y cualitativos La mayor parte de las soluciones a los problemas de un negocio u organización comienzan con un análisis y definición de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantitativo. — Descriptivos y de optimización Cuando un modelo constituye sencillamente una descripción matemática de una condición real del sistema se llama descriptivo. etc. el cálculo de costos o gastos. 16 . las matrices. Cuando es posible construir un modelo matemático insertando símbolos para representar relaciones entre constante y variables estamos ante un modelo cuantitativo. los inventarios. Se llaman modelos hechos a la medida cuando se crean modelos para resolver un caso de problema específico que se ajusta únicamente a este problema. sin embargo. Ejemplo. Algunos de estos modelos se emplean para mostrar geográficamente una situación y ayudan al observador a evaluar resultados por secciones una sobre otra. el cálculo de ganancias. la programación lineal. una ecuación es un modelo de este tipo. el PERT. Un modelo dinámico por el contrario está sujeto al factor tiempo que desempeña un papel esencial en la secuencia de las decisiones. es decir. en este modelo solo se intenta describir la situación y no escoger una alternativa. Es un modelo de simulación. pero esta flexibilidad no está libre de inconvenientes. La elaboración de este modelo 17 . independientemente de cuáles hayan sido las decisiones anteriores. 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. ofrecen mayor flexibilidad al representar sistemas complejos. — De simulación y no simulación Con el uso de la computadora es fácil preparar un modelo simulado paso por paso donde se puede reproducir el funcionamiento de sistemas o problemas de gran escala. vía relaciones lógicas bien definidas. un modelo de simulación divide el sistema representado en módulos básicos o elementales que después se enlazan entre sí. Cuando con la aplicación del modelo se llega a una solución óptima de acuerdo con los criterios de entrada se trata de un modelo de optimización — Estáticos y dinámicos Los modelos estáticos se ocupan de determinar una respuesta para una serie especial de condiciones fijas que probablemente no cambiaran significativamente a corto plazo. 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. Los modelos de simulación cuando se comparan con modelos matemáticos. En cambio. Los modelos que no se prestan para usar datos empíricos o simulados en forma aleatoria son modelos no simulados como los de optimización o los creados a medida. la solución está basada en una continuidad estática. A la programación dinámica pertenecen estos modelos. las operaciones de cálculos pasaran de un módulo a otro hasta que se obtenga un resultado de salida. Por lo tanto. los datos de entrada pueden ser muestras originadas de forma medida o de modo aleatorio. Modelos de Investigación de Operaciones de la ciencia de la administración: Los científicos de la administración trabajan con modelos cuantitativos de decisiones. Teoría de Inventarios. aunque debe especificarse la probabilidad de tales datos. los datos que los modelos utilizarán o evaluarán) se dan por conocidos. Algunos modelos en la ciencia de la administración son llamados modelos deterministas. En los modelos probabilísticos (o estocásticos). Por otra parte. En realidad es una herramienta más que un procedimiento de solución. alguno de los datos importantes se consideran inciertos. suele ser costoso en tiempo y recursos. Programación Dinámica. etc. 18 . Teoría de Colas. Hasta ese grado la hoja de cálculo electrónica tiene una representación selectiva del problema y desde este punto de vista la hoja de cálculo electrónica es un modelo.6 TECNICAS DE LA INVESTIGACION DE OPERACIONES la Programación Lineal. Modelos Formales: Se usan para resolver problemas cuantitativos de decisión en el mundo real. los modelos matemáticos óptimos suelen poder manejarse en términos de cálculos. Teoría de Grafos. Modelo de Hoja de Cálculo Electrónica: La hoja de cálculo electrónica facilita hacer y contestar preguntas de "¿y si¿" en un problema real. Programación No Lineal. 1. Simulación. Esto significa que todos los datos relevantes (es decir. 19 . Sigan investigando. lo anterior cópienlo a mano 20 . RESTRICCIONES Y FUNCION OBJETIVO Guiándonos sobre que es un modelo…… Un modelo es producto de una abstracción de un sistema real: eliminando las complejidades y haciendo suposiciones pertinentes. es evidente que el valor de esa variable no puede ser negativo. Los parámetros representan los valores conocidos del sistema o bien que se pueden controlar. se aplica una técnica matemática y se obtiene una representación simbólica del mismo.7.1.1 VARIABLES DE DECISIÓN. Por ejemplo si una de las variables de decisión representa el número de empleados de un taller.7 INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN 1. Un modelo matemático consta al menos de tres conjuntos básicos de elementos: Variables de decisión y parámetros Las variables de decisión son incógnitas que deben ser determinadas a partir de la solución del modelo. Restricciones Las restricciones son relaciones entre las variables de decisión y magnitudes que dan sentido a la solución del problema y las acotan a valores factibles. PARÁMETROS . 21 . . xn que optimicen el valor de Z = f(x1. APORTE CRITICO Y/O COMENTARIO La presente monografía ha desarrollado una investigación sobre el tema de “Investigación de operaciones”. Es decir hay que determinar las variables x1. xn)? b. por lo tanto es indispensable que desde ya tengamos muy bien definido sobre en qué consiste este curso que veremos más adelante. xn) sujeto a restricciones de la forma g(x1. 1. f es una función matematica. 22 .... la función objetivo debe expresar la relación entre el costo y las variables de decisión. Este trabajo es de mucha importancia.8 TEORIAS Y APLICACIONES 1. x2. x2.. Donde x1. Función Objetivo La función objetivo es una relación matemática entre las variables de decisión. parámetros y una magnitud que representa el objetivo o producto del sistema..9 INVESTIGACIONES II. ya que será una asignatura que tendemos en ciclos posteriores durante nuestra preparación como futuros ingenieros industriales. La solución óptima se obtiene cuando el valor del costo sea mínimo para un conjunto de valores factibles de las variables.. Por ejemplo si el objetivo del sistema es minimizar los costos de operación..... Esta investigación ha sido muy provechosa. x2. x2. xn son las variables de decisión Z es la función objetivo.. ya que nos ha proporcionado un amplio conocimiento y nos ha permitido descubrir e indagar más minuciosamente sobre la Investigación de Operaciones..... Instituto de Investigación Tecnológica Industrial y de Normas Técnicas ITINTEC (1981). 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Report "Monografia de Investigacion de Operaciones"