INVESTIGACION DE OPERACIONES

1. INVESTIGACION DE OPERACIONES

2. INVESTIGACION DE OPERACIONES • DESCRIPCION • El curso trata principalmente sobre la aplicación de los modelos usuales de Investigación de Operaciones en la solución de problemas reales, tales como modelos de Programación Lineal, Problemas de Transporte y Asignación, Simulación y Teoría de Inventarios. • OBJETIVOS • Aplicar modelos cuantitativos en la resolución de problemas de administración. • Optimizar soluciones usando la Investigación de Operaciones. • Conocer el potencial que presenta la simulación en el diseño de procesos. • Conocer los sistemas de manejo de inventarios basados en demanda conocida. • METODOLOGÍA • ·Clases expositivas para conceptos teóricos con discusiones sobre cada tema. • ·Practicas en laboratorio , donde se conocerán diversos software de apoyo a la I.O.

3. INVESTIGACION DE OPERACIONES Definición: Conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas aplicable a diversos sistemas con el fin de mejorarlos, buscando las mejores alternativas de acción; esto mediante el modelamiento matemático de los problemas en estudio.

4. Proceso:Conjunto de Actividades que crean una Salida o Resultado a partir de una o más Entradas o Insumos. Sistema:Un Conjunto de Elementos interconectados utilizados para realizar el Proceso. Incluye subprocesos pero también incluye los Recursos y Controles para llevar a cabo estos procesos. En eldiseñode Procesos nos enfocamos en QUÉ se ejecuta. En el diseño del Sistemas el énfasis está en los detalles de CÓMO, DÓNDE Y CUÁNDO. Sistemas v/s Procesos

5. Reglas de Operación (Controles) Sistema Entidades que Entran Entidades que Salen Actividades Recursos Sistemas v/s Procesos

6. Modelos • Con el propósito de estudiar científicamente un sistema del mundo real debemos hacer un conjunto de supuestos de cómo trabaja. • Estos supuestos, que por lo general toman la forma de relaciones matemáticas o relaciones lógicas, constituye un Modelo que es usado para tratar de ganar cierta comprensión de cómo el sistema se comporta.

7. INVESTIGACION DE OPERACIONES

8. INVESTIGACION DE OPERACIONESClasificación de los modelos • Existen múltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos son: • Dinámicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el tiempo. • Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo. • Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras. • Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.). • Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de ecuaciones). • Numéricos: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.

9. INVESTIGACION DE OPERACIONESClasificación de los modelos • Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas. • Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varían en forma discontinua. • Determinísticos: Son modelos cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma. • Estocásticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución equiprobable dentro del intervalo).

10. INVESTIGACION DE OPERACIONESClasificación de los modelos según la I.O. Modelo Matemático Es aquel modelo que describe el comportamiento de un sistema a través de relaciones matemáticas y supone que todas las variables relevantes son cuantificables. Por ende tiene una solución optima. Modelo de Simulación Es un modelo que imita el comportamiento de un sistema sobre un periodo de tiempo dado, esta basado en observaciones estadísticas. Este tipo de modelo entrega soluciones aproximadas. Modelo Heurístico Es una regla intuitiva que nos permite la determinación de una solución mejorada, dada una solución actual del modelo, generalmente son procedimientos de búsqueda. Este tipo de modelo también entrega soluciones aproximadas.

11. INVESTIGACION DE OPERACIONESTópicos relacionados • Análisis Estadístico • Simulación • Programación Lineal • Sistema de Redes • Líneas de Espera • Problemas de Inventario • Programación No - Lineal • Programación Dinámica • Programación Entera • Teoría de Decisiones • Teoría de Juegos

12. INVESTIGACION DE OPERACIONESEl Arte del Modelado • La I.O debe ser considerada como una ciencia y la vez como un arte. • Una ciencia por el uso de técnicas matemáticas para la resolución de los problemas. • Un arte ya que la formulación del modelo depende en gran parte de la creatividad y la experiencia delas operaciones del equipo investigador.

13. INVESTIGACION DE OPERACIONESEtapas para puesta en práctica • 1. Definición del problema: • Alternativas de decisión (vars. de decisión). • El objetivo de estudio (Función Objetivo). • Identificación de las restricciones del sistema que se modela. • 2. Construcción del modelo: • Traducir el problema a relaciones matemáticas que incluyan las vars. decisión, la Función Objetivo y las restricciones. • 3. Solución del modelo: • Uso de algoritmos de optimización. • Se encuentran los valores de las vars. decisión. • 4. Validación del modelo: • ¿El modelo entrega una predicción razonable del comportamiento del sistema estudiado? • 5. Puesta en práctica: • Traducir los resultados del modelo en instrucciones de operación.

14. PROGRAMACIÓN LINEAL

15. PROGRAMACIÓN LINEAL Es un método matemático que se emplea para resolver problemas de optimización. En palabras simples la P.L. busca asignar recursos limitados, entre actividades que compiten, de la forma mas optima posible. • Supuestos de la P.L. • Proporcionalidad • Aditividad • Divisibilidad • Certidumbre • Objetivo único • No negatividad