RESUMEN

PANORAMA DEL ENFOQUE DE MODELADO EN INVESTIGACION

PANORAMA DEL ENFOQUE DE MODELADO EN INVESTIGACION DE OPERACIONES.

Una manera de resumir las fases usuales traslapadas de un estudio de investigación de operaciones es la siguiente:

1.-Definicion del problema de interés y recolección de datos relevantes.

2.- Formulación de un modelo matemático que represente el problema.

3.-desarrollo e un procedimiento basado en computadora para derivar una      solución para el problema a partir del modelo.

4.-Prueba del modelo y mejoramiento de acuerdo con las necesidades.

5.-Preparacion para la aplicación del modelo prescrito por la administración.

6.-Implementacion.

DEFINICION DEL PROBLEMA Y RECOLECCION DE DATOS.

Esta etapa incluye la determinación de los objetivos apropiados, las restricciones sobre lo que es posible hacer, las interrelaciones del área en estudio con otras áreas de la organización, los diferentes cursos de acción de forma posible, los límites de tiempo una decisión, etc.

Este proceso de definición del problema es crucial, pues afectara de forma significativa la relevancia de las conclusiones del estudio.

El equipo realiza un análisis técnico detallado y después presenta recomendaciones.

De algún parámetro que marca una política que puede ser evaluada solo por esa administración: por ejemplo, la decisión entre costo y beneficio.

La administración evalúa el estudio y sus recomendaciones, analiza una variedad de factores intangibles y toma una decisión final con base en su mejor juicio.

Un aspecto muy importante de la formulación del problema es la determinación de los objetivos apropiados. 

Un estudio de IO trata de encontrar soluciones optimas globales, y no soluciones suboptimas aunque sean lo mejor para uno de los componentes.

Cuando se trata de organizaciones lucrativas, un enfoque posible para no caer en un problema de suboptimización es utilizar la maximización de la ganancia a largo plazo, considerando el valor del dinero en el tiempo como un objetivo único.

FORMULACION DE UN MODELO MATEMATICO.

La forma convencional en que la investigación de operaciones logra este objetivo es mediante la construcción  de un modelo matemático que se represente la esencia del problema.

Entre los ejemplos más comunes pueden citarse modelos de avión, retratos, globos terráqueos y otros.

Esos modelos son invaluables, pues extraen la esencia del material de estudio, muestran sus interrelaciones y facilitan el análisis.

Los modelos matemáticos también son representaciones idealizadas, pero están expresados en términos de símbolos y expresiones matemáticas.

Las leyes dela física como F=ma y E=mc son ejemplos familiares.

El modelo matemático de un problema industrial está conformado por el sistema de ecuaciones y expresiones matemáticas relacionadas que describen la esencia del problema.

La determinación de los valores apropiados que deben asignarse a los parámetros del modelo un valor por parámetro es una tarea crítica y a la vez un reto en el proceso de construcción del modelo.

Modelo de programación lineal, en el que las funciones matemáticas que aparecen en tanto en la función objetivo como las restricciones, son funciones lineales.

 Todo  lo que se requiere es que exista un alta correlación entre la predicción del modelo y lo que ocurre en la vida real.

Este proceso de enriquecimiento  del modelo continúa solo mientras sea manejable, un paso crucial en la formulación de un modelo de IO es la construcción de la función objetivo.

Una vez desarrollada la medida global de desempeño, la función objetivo expresa esta medida como una función matemática de las variables de decisión.

OBTENCION DE SOLUBLES A PARTIR DEL MODELO.

Se aplica uno de los dos algoritmos procedimientos iterativos de solución de investigación de operaciones en una computadora mediante el uso de algunos de los paquetes de software disponibles.

 Un tema común en IO es la búsqueda de una solución procedimientos para encontrarla en cierto tipo de problemas.

Herbert Simón, eminente científico de la administración y premio Nobel de economía, introdujo el concepto de que en la práctica es mucho más frecuente satisfacer que optimizar.

Al inventar el término una combinación de satisfacer y optimizar, Simón describe la tendencia de los administradores a buscar una solución que sea lo suficiente buena para el problema que se enfrenta.

Esto ocurre con más frecuencia en los casos en que el tiempo o el costo para encontrar una solución óptima para un modelo adecuado del problema son muy grandes.

Una solución óptima para el modelo original puede estar muy alejada del ideal en el caso del problema real, de manera que es necesario hacer un análisis adicional.

En el caso de un modelo matemático cuyos parámetros tienen valores específicos, los parámetros sensibles del modelo son aquellos cuyos valores no se cambiar sin que la solución óptima también cambie.

La identificación de los parámetros sensibles es importante, porque determina aquellos cuyos valores deben asignarse con más cuidado para evitar distorsiones en los resultados que generara el modelo.

PRUEBA DEL MODELO.

Cuando se completa la primera versión es inevitable que contenga muchas fallas.

El programa debe ser probado de manera exhaustiva para tratar de encontrar y corregir tantas fallas como sea posible.

Aunque  sin duda quedaran algunas fallas ocultas y quizá nunca sean detectadas se habrá eliminado la cantidad suficiente de problemas mayores como para que su utilización sea confiable.

De manera similar, es inevitable que la primera versión de un modelo matemático complejo tenga muchas fallas.

Estas circunstancias no se pueden eludir dadas las dificultades de comunicación y comprensión de todos los aspectos y sutilezas de un problema operacional complejo, así como la dificultad de recolectar datos confiables.

Por lo tanto antes de usar el modelo debe probarse de manera exhaustiva para intentar identificar y corregir la mayor cantidad posible de fallas.

Este proceso de prueba y mejoramiento de un modelo para incrementar su validez se conoce como validación del modelo.

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, pues ello ayuda a aumentar la confianza de los futuros usuarios del paradigma.   

PREPARACION PARA APLICAR EL MODELO.

Este sistema debe incorporar el modelo y el procedimiento de solución que incluye el análisis posóptimo y los procedimientos operativos para su implantación.

Este sistema casi siempre se diseña para computadora en realidad con frecuencia se necesita un número considerable para programas integrados.

Después de aplicar un procedimiento de solución otro programa al modelo, puede ser que los programas adicionales manejen la implementación de los resultados de manera automática.

En otros casos se instala un sistema interactivo de computadora llamado sistema de apoyo para las decisiones para ayudar a la administración a usar los datos y modelos y así apoyar su toma de decisiones.

En estudios de IO importantes se pueden emplear varios meses para desarrollar, probar e instalar este sistema de computadora.    

IMPLEMENTACION.

Una vez desarrollado el sistema para aplicar el modelo, la última etapa de un estudio de IO es implementarlo según lo haya establecido la administración.

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.

El éxito de la implementación depende en gran medida del apoyo que proporcionen tanto la alta administración como la generación operativa.   

Después la administración operativa se encarga de proporcionar una capacitación detallada al personal que participa y se inicia el nuevo curso de acción.

Durante la 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.

La posibilidad de obtener una réplica debe ser parte del código ético profesional del  investigador de operaciones.

CONCLUSIONES.

Después, cuando haya adquirido una comprensión más profunda de los modelos matemáticos, se sugiere que planee regresar y revisar este capítulo con el fin de profundizar en esta perspectiva.

Para concluir la presentación de las etapas más importantes de un estudio de IO, debe observarse que existen muchas excepciones a las reglas prescritas.

Por su naturaleza, la investigación de operaciones requiere una gran dosis de ingenio e innovación, por lo que es imposible prescribir un procedimiento estándar que los equipos de IO deban seguir siempre.

 BIBLIOGRAFIA.

http://www.monografias.com/trabajos12/hisis/hisis.shtml
http://es.wikipedia.org/wiki/procesos_modelos.