Orígenes
de la Investigación de Operaciones
El inicio de la
Investigación de Operaciones se remonta a la época de la Segunda Guerra Mundial
en donde surgió la necesidad urgente de asignar recursos escasos a las
diferentes operaciones militares y a las actividades dentro de cada operación,
en la forma más efectiva, es por esto, que las administraciones militares americana
e inglesa hicieron un llamado a un gran número de científicos para que
aplicaran el método científico a los problemas estratégicos y tácticos, a
dichos científicos se les pidió que hicieran investigaciones sobre las
operaciones militares. Todo el esfuerzo de este equipo de científicos (que
fueron el primer equipo de Investigación de Operaciones) logró el triunfo de
muchas batallas.
Luego de terminar la guerra,
el éxito de la Investigación de Operaciones en las actividades bélicas generó
un gran interés en sus aplicaciones fuera del campo militar.
Desde la década de 1950, se
había introducido el uso de la Investigación de Operaciones en la industria,
los negocios y el gobierno, desde entonces, esta disciplina se ha desarrollado
con rapidez.
Un factor importante de la
implantación de la Investigación de Operaciones en este periodo es el
mejoramiento de las técnicas disponibles en esta área. Muchos de los
científicos que participaron en la guerra, se encontraron a buscar resultados
sustanciales en este campo; un ejemplo sobresaliente es el método Simplex para
resolución de problemas de Programación Lineal, desarrollado en 1947 por George
Dantzing. Muchas de las herramientas utilizadas en la Investigación de
Operaciones como la Programación Lineal, la Programación Dinámica, Líneas de
Espera y Teoría de Inventarios fueron desarrollados al final de los años 50.
Un segundo factor importante
para el desarrollo de este campo fue el advenimiento de la revolución de las
computadoras. Para manejar los complejos problemas relacionados con esta
disciplina, generalmente se requiere un gran número de cálculos que llevarlos a
cabo a mano es casi imposible. Por lo tanto el desarrollo de la computadora
digital, fue una gran ayuda para la Investigación de Operaciones.
En la década de los 80 con
la invención de computadoras personales cada vez más rápidas y acompañadas de
buenos paquetes de Software para resolver problemas de Investigación de
Operaciones esto puso la técnica al alcance de muchas personas. Hoy en día se
usa toda una gama de computadoras, desde las computadoras de grandes escalas
como las computadoras personales para la Investigación de Operaciones.
Definición
y Significado de Investigación de Operaciones
La Investigación de
Operaciones aspira a determinar el mejor curso de acción, o curso óptimo, de un
problema de decisión con la restricción de recursos limitados.
Como técnica para la
resolución de problemas, investigación de operaciones debe visualizarse como
una ciencia y como un arte.
Como Ciencia radica en
ofrecer técnicas y algoritmos matemáticos para resolver problemas de decisión
adecuada.
Como Arte debido al éxito
que se alcanza en todas las fases anteriores y posteriores a la solución de un
modelo matemático, depende de la forma apreciable de la creatividad y la
habilidad personal de los analistas encargados de tomar las decisiones.
En un equipo de
Investigación de Operaciones es importante la habilidad adecuada en los
aspectos científicos y artísticos de Investigación de Operaciones. Si se
destaca un aspecto y no el otro probablemente se impedirá la utilización
efectiva de la Investigación de Operaciones en la práctica.
La Investigación de
Operaciones en la Ingeniería de Sistemas se emplea principalmente en los
aspectos de coordinación de operaciones y actividades de la organización o
sistema que se analice, mediante el empleo de modelos que describan las
interacciones entre los componentes del sistema y de éste con este con su medio
ambiente.
En la Investigación de
Operaciones la parte de "Investigación" se refiere a que aquí se usa
un enfoque similar a la manera en la que se lleva a cabo la investigación en
los campos científicos establecidos. La parte de "Operaciones" es porque
en ella se resuelven problemas que se refieren a la conducción de operaciones
dentro de una organización.
Características
de la Investigación de Operaciones
La Investigación de
Operaciones usa el método científico para investigar el problema en cuestión.
En particular, el proceso comienza por la observación cuidadosa y la
formulación del problema incluyendo la recolección de datos pertinentes.
La Investigación de
Operaciones adopta un punto de vista organizacional. De esta manera intenta
resolver los conflictos de interés entre los componentes de la organización de
forma que el resultado sea el mejor para la organización completa.
La Investigación de
Operaciones intenta encontrar una mejor solución (llamada solución optima),
para el problema bajo consideración. En lugar de contentarse con mejorar el
estado de las cosas, la meta es identificar el mejor curso de acción posible.
En la Investigación de
Operaciones es necesario emplear el enfoque de equipo. Este equipo debe incluir
personal con antecedentes firmes en matemáticas, estadísticas y teoría de
probabilidades, economía, administración de empresas ciencias de la
computación, ingeniería, etc. El equipo también necesita tener la experiencia y
las habilidades para permitir la consideración adecuada de todas las
ramificaciones del problema.
La Investigación de
Operaciones ha desarrollado una serie de técnicas y modelos muy útiles a la
Ingeniería de Sistemas. Entre ellos tenemos: la Programación No Lineal, Teoría
de Colas, Programación Entera, Programación Dinámica, entre otras.
La Investigación de
Operaciones tiende a representar el problema cuantitativamente para poder
analizarlo y evaluar un criterio común.
Definición
de Modelos
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. Después se llega a una decisión
seleccionando la alternativa que se juzgue sea la mejor entre todas las
opciones disponibles.
Un modelo es una abstracción
selectiva de la realidad.
El modelo se define como una
función objetivo y restricciones que se expresan en términos de las variables
(alternativas) de decisión del problema.
Una solución a un modelo, no
obstante, de ser exacta, no será útil a menos que el modelo mismo ofrezca una
representación adecuada de la situación de decisión verdadera.
El modelo de decisión debe
contener tres elementos:
- Alternativas de decisión, de las cuales se hace una selección.
- Restricciones, para excluir alternativas infactibles.
- Criterios para evaluar y clasificar alternativas factibles.
Programación Lineal
A pesar de que la
programación lineal se empezó a estudiar desde finales del S.XIX no fue hasta
mediados del presente siglo en que tuvo auge como técnica matemática aplicable
a los problemas de la empresa.
El Dr. G. Damtzing
desarrolló el método simplex y con ello hizo posible la solución de grandes
problemas modelados con programación lineal que solo quedaban en la situación
de estudios. Paralelamente a la invención de este método a partir de mediados
del siglo se desarrolló la computación digital y se pudo tener resultados
óptimos a los problemas estudiados que se quedaron como modelos.
La programación lineal es
actualmente la técnica matemática utilizada más actualmente gracias a que el
algoritmo simplex es muy eficiente y al desarrollo de la computación.
Lo que se busca con la
aplicación de la programación lineal es resolver problemas comunes y a la vez
muy variados de la empresa en donde en general se tienen necesidades por
satisfacer con cierto número de recursos limitados o escasos y con el objetivo
de lograrlo en forma óptima. Esto significa la búsqueda de un valor máximo
cuando se trata de beneficios; o bien la búsqueda de un mínimo cuando se trata
de esfuerzos a desarrollar.
Un modelo de programación
lineal es un conjunto de expresiones matemáticas las cuales deben cumplir la
característica de linealidad que puede cumplirse siempre y cuando las variables
utilizadas sean de primer grado. Además un modelo de P.L debe tener las propiedades
de:
Proporcionalidad
Aditividad (adición)
Divisibilidad
Certidumbre (certeza)
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