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Investigacion de operaciones

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by

Lesly Martínez

on 23 January 2013

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Transcript of Investigacion de operaciones

Investigación de operaciones Equipo 2 Federal Express: Planeacion logística de envíos los ahorros no están estimados
Continental Airlines: Reasignacion a tripulaciones a vuelos cuando ocurren interrupciones en el itinerario, ahorro 40 millones
Sears: Rutas y programación de vehículos para el servicio y entregas a domicilio, ahorro 42 millones
Time Inc: Administración de canales de distribución de revistas, ahorro 3.5 millones El mejoramiento de la eficiencia de muchas organizaciones en todo el mundo, se ha logrado incrementar la economia de varios países. Desde la revolución industrial, el mundo
ha sido testigo de un crecimiento del
tamaño y complejidad de las
organizaciones.
-Aumento de la división del trabajo
- separación de las responsabilidades administrativas Definición Aplicaciones Historia Uso de modelos matemáticos, estadística y algoritmos con objeto de realizar un proceso de toma de decisiones. Frecuentemente trata del estudio de complejos sistemas reales, con la finalidad de mejorar (u optimizar) su funcionamiento. En la segunda guerra mundial los estadounidenses y británicos llamaron a unos científicos para aplicar métodos científicos y tácticos y lo que en realidad solicitaron son (investigación sobre operaciones) y se logro el triunfo en la guerra aérea. La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo se puede optimizar un objetivo definido, como la minimización de los beneficios o la minimización de costos. Los beneficios trajeron problemas
nuevos de aquí surge la investigación
de operaciones (IO) ya que se necesitaba
la mejor forma de resolverlos Las investigaciones para
las operaciones antisubmarinas
tuvieron un papel importante
en la campaña del Atlántico Norte
y en la del Pacífico.
Luego se busco aplicarla a un ámbito
distinto al militar. Al inicio de los 50 se introdujo en una serie de organizaciones industriales, negocios y del gobierno.
1. Progreso sustancial que se logro en el mejoramiento de las técnicas disponibles. Ejemplo: método simplex (problemas de programación lineal).
2. Revolución de las computadoras
Ejemplo: la gran cantidad de cálculos que se requieren realizar.
En los 80 las computadoras personales. Naturaleza de la IO "Investigar sobre las operaciones"
-Manufactura
-Transporte
-Construcción
Se utiliza el método científico El objetivo y finalidad

Está constituida por un acercamiento científico a la solución de problemas complejos, utiliza un conjunto diversificado de instrumentos, prevalentemente matemáticos, para la modelización, la optimización y el control de sistemas estructurales.

En el caso particular de problemas de carácter económico, la función objetivo puede ser obtener el máximo rendimiento o el menor costo.

Tiene un rol importante en los problemas de toma de decisiones porque permite tomar las mejores decisiones para alcanzar un determinado objetivo respetando los vínculos externos, no controlables por quien debe tomar la decisión. Objetivos y métodos examen de la situación real y recolección de la información.

formulación del problema, identificación de las variables .

controlables y las externas (no controlables) y la elección de la función objetivo, a ser maximizada o minimizada.

construcción del modelo matemático, destinado a dar una buena representación del problema; debe ser fácil de usar; representar el problema, dando toda la información para poder tomar una decisión lo más idónea posible; La elaboración del problema esta subdividida en fases obligatorias, las principales son: Fases resolución del modelo (mediante diferentes modalidades).

análisis y verificación de las soluciones obtenidas: se controla si la función objetivo ofrece las ventajas esperadas; se verifica la representatividad del modelo; y, se efectúan análisis de sensibilidad de la solución obtenida.

utilización del sistema obtenido para su posterior uso. Personal:La automatización y la disminución de costos, reclutamiento de personal, clasificación y asignación a tareas de mejor actuación e incentivos a la producción.

Mercado y distribución: El desarrollo e introducción de producto, envasado, predicción de la demanda y actividad competidora, localización de bodegas y centros distribuidores.

Compras y materiales: Las cantidades y fuentes de suministro, costos fijos y variables, sustitución de materiales, reemplazo de equipo, comprar o rentar. Manufactura: La planeación y control de la producción, mezclas óptimas de manufactura, ubicación y tamaño de planta, el tráfico de materiales y el control de calidad.

Finanzas y contabilidad: Los análisis de flujo de efectivo, capital requerido de largo plazo, inversiones alternas, muestreo para la seguridad en auditorías y reclamaciones.

Planeación: Con los métodos Pert para el control de avance de cualquier proyecto con múltiples actividades, tanto simultáneas como las que deben esperar para ejecutarse. Ing. Mayela Esther De Santiago Barragán Alumnos:
Agustín Cepeda
Salomón Vazquez
Lesly Martínez
Ángel Candelas Tipos de Modelos Los modelos son representaciones matemáticas de situaciones reales que se podrían usar para tomar mejores decisiones o bien simplemente para entender mejor la situación real. Modelos prescriptivos o de optimización Modelos estáticos y dinámicos Modelos lineales y no lineales Modelos enteros y no enteros Modelos deterministicos y estocásticos Un modelo de este tipo "dicta" el comportamiento para una organización que le permitirá a esta alcanzar mejor sus metas. Los elementos de un modelo prescriptivo están.
-Funciones objetivos-Variables decisión-Restricciones
Un modelo optimización trata de encontrar valores, entre el conjunto de todos los valores para las variables de decisión. Un modelo estático es uno en el cual las variables de decisión no requieren no requieren sucesiones de decisiones para periodos múltiples. Un modelo dinámico es uno en el cual las variables de decisión si requieren de sucesiones de decisiones para periodos múltiples. Supóngase que siempre que las variables de decisión aparecen en función del objetivo y en las restricciones de un modelo de optimización, están multiplicadas por constantes y acomodadas en forma de suma. Un modelo de esta forma es un modelo lineal. Si no cumple con esto entonces es un modelo no lineal Si una o más variables de decisión deben ser enteros , entonces se dice que un método de optimización es un modelo entero. Si todas las variables de decisión son libres para asumir un valor fraccionario entonces el modelo de optimización es un modelo no entero. Supóngase que para cualquier valor de las variables de decisión, se conoce con certeza el valor de la función objetivo y si las restricciones se cumplen o no. Entonces se tiene un modelo determinístico, de no ser asi se tiene un modelo estocástico.
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