Investigación de Operaciones

Orígenes• Toma de decisiones

• Solución de problemas de supervivencia

• Administración de empresas • Enfoques

• Cualitativo: experiencias, juicios personales

• Cuantitativo: uso de herramientas matemáticas

• Revolución industrial : separación de responsabilidades y surgimientos de trabajos especializados

Importancia•Toma de decisiones acertadas•Proporciona acercamiento científico a la solución de problemas complejos, utiliza un conjunto diversificado de instrumentos matemáticos.

Objetivos •Resolución de problemas relacionados con la conducción y coordinación de las operaciones o actividades dentro de una organización

Rol importante en los problemas de toma de decisionesLa IO adopta un punto de vista organizacional

La IO tiende a representar el problema cuantitativamente, para poder analizarlo y evaluarlo según criterios objetivos comunes en la organización

Historia •Uso de la ciencia para la administración de organizaciones •Segunda Guerra Mundial (1939 – 1945) para el uso y distribución de recursos •Uso de la Administración militar británica y norteamericana en operaciones militares tanto tácticas como estratégicas•Interés de la industria en sus aplicaciones• Se expandió su aplicación a las finanzas, la economía, la industria, los negocios y los gobiernos

George Bernard Dantzig 08 de Nov. 1914 – 13 de May. 2004

•Matemático de la Universidad de Maryland (USA)•A•Padre de la programación lineal •Aportes en la teoría de la dualidad•Asesor de la USAF (United States Air Force)

Patrick Maynard Stuart Blackett18 de Nov. 1897 – 13 de Jul. 1974

•Físico de la Universidad de Cambridge•Durante la Segunda Guerra Mundial, Blackett propulsó la fundación del campo de estudio conocido como Investigación de Operaciones que luego utilizaría para demostrar la poca eficacia del bombardeo aliado•Premio Nobel de física en 1948 (Rayos Cósmicos)

NATURALEZA DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

• Solución de problemas (optima) • Método científico (observación , modelo,

experimentación, conclusiones) • Equipos multidisciplinarios• Amplitud en las aplicaciones

Definiciones ORSA (The Operations Research Society of

America)

"La IO concierne con la decisión científica de como diseñar y operar el mejor sistema hombre – maquina, usualmente bajo condiciones de asignar recursos"

Definiciones Sociedad de Investigación de Operaciones

de Gran Bretaña: "La IO es la aplicación del método científico a los problemas complejos de la dirección y administración de grandes sistemas de hombres, maquinas, materiales y dinero en la industria, negocios, gobierno y defensa"

Definiciones El Warton School (University of

Pennsylvania):

"La IO consiste en una aplicación del método científico, frecuentemente auxiliado por modelos y técnicas matemáticas para la solución de problemas sociales, de negocios y de decisión gubernamental"

Definición General La investigación de operaciones es

la aplicación, por grupos interdisciplinarios, del método

científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas (hombre-máquina), a fin

de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de

la organización

Etapas

Aplicaciones

Inicialmente: ordenamiento de tareas, reparto de cargas de trabajo, planificación y asignación de recursos en el ámbito militar. Actualmente: IO se aplica al sector privado y público, a la industria, los sistemas de comercialización, financieros, de transportes, de salud etc., en los países desarrollados, “en vías de” y en los del tercer mundo.

Limitaciones

1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones del problema original para poder manipularlo y detener una solución. 2. La mayoría de los modelos sólo considera un solo objetivo y frecuentemente en las organizaciones se tienen objetivos múltiples.

Limitaciones 3. Existe la tendencia a no considerar la totalidad de las restricciones en un problema práctico.

4. Casi nunca se realizan análisis costo-beneficio de la implantación de soluciones definidas por medio de la I de O, en ocasiones los beneficios potenciales se van superados por los costos ocasionados por el desarrollo e implantación de un modelo.