Orgenes de investigacin de operaciones:

Al inicio del siglo xx los investigadores utilizaron procedimientos cientficos para analizar problemas localizados fuera de las ciencias puras como son la Fsica, la Qumica, la Biologa, entre otras ms, pero en la dcada que se inicia en 1910, Taylor se dedic a buscar la eficiencia para las tareas haciendo valer los estudios de tiempos y movimientos de Frank y Lillian Gilbreth eliminando movimientos innecesarios y desperdicios en cada tarea. En la misma dcada durante la 1. Guerra Mundial, se le confi a Thomas A. Edison el averiguar las maniobras ms eficaces de los barcos mercantes para disminuir los embarques perdidos por ataques de los submarinos enemigos. Edison emple un "tablero tctico" como modelo para simular las operaciones reales.Modelos de investigacin de operaciones:MODELO: Es una representacin o abstraccin de una situacin u objeto real, que muestra las relaciones (directas o indirectas) y las interrelaciones de la accin y la reaccin en trminos de causa y efecto.Tipos de modelos:Icnico, Analgicos y Simblicos o matemticos

MODELO ICONICO:Es una representacin fsica de algunos objetos, ya sea en forma idealizada (bosquejos) o a escala distinta.

MODELO ANALGICO:Puede representar situaciones dinmicas o cclicas, son ms usuales y pueden representar las caractersticas y propiedades del acontecimiento que se estudia.

MODELO SIMBOLICO O MATEMATICO:Son representaciones de la realidad en forma de cifras, smbolos matemticos y funciones, para representar variables de decisin y relaciones que nos permiten describir y analizar el comportamiento del sistema.

MODELO SIMBOLICO O MATEMATICO:Tipos de Modelos Matemticos:1. Cuantitativos y cualitativos2. Estndares y hechos a la medida3. Probabilsticas y deterministicos4. Descriptivos y de optimizacin5. Estticos y dinmicos6. De simulacin y no simulacin

Modelo Cualitativo y Cuantitativo:La mayor parte de los problemas de un negocio u organizacin comienzan con un anlisis y definicin de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantitativo.La investigacin de operaciones se ocupa de la sistematizacin de los modelos cualitativos y de su desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse.

Modelo Estndar:Se llaman modelos estndar a los que solo hay que insertar o sustituir diferentes valores con el fin de obtener un valor a una respuesta de un sistema y son aplicables al mismo tipo de problemas en negocios afines.

Modelos Hechos a la Medida:Se llaman modelos hechos a la medida cuando se crean modelos para resolver un caso de problema en especfico que se ajusta nicamente a este problema.

Modelo Probabilstico y Deterministico:Los modelos que se basan en las probabilidades y estadsticas y que se ocupan de incertidumbres futuras se llaman probabilsticas y los modelos que no tienen consideraciones probabilsticas se llaman deterministicos el PERT, los inventarios, la programacin lineal, enfocan su atencin en aquellas circunstancias que son criticas y en los que las cantidades son determinadas y exactas.Modelo Descriptivo y de Optimizacin:

Cuando un modelo constituye sencillamente una descripcin matemtica de una condicin real del sistema se llama descriptiva. Algunos de estos modelos se emplean para mostrar geogrficamente una situacin y ayudan al observador a evaluar resultados por secciones una sobre otra.

Modelo Descriptivo y de Optimizacin:Puede obtenerse una solucin, sin embargo, en este modelo solo se intenta describir la situacin y no escoger una alternativa.Cuando con la aplicacin del modelo se llega a una solucin optima de acuerdo con los criterios de entrada, se trata de un modelo de optimizacin.

Modelo Esttico y Dinmico:Los modelos estticos se ocupan de determinar una respuesta para una serie especial de condiciones fijas que probablemente no cambiaran significativamente a corto plazo es decir, la solucin est basada en una condicin esttica.Un modelo dinmico por el contrario est sujeto al factor tiempo que desempea un papel esencial en la secuencia de las decisiones, independientemente de cules hayan sido las decisiones anteriores. A la programacin dinmica pertenecen estos modelos.

Modelos Simulados y No-Simulados:Con el uso de la computadora es fcil preparar un modelo simulado paso por paso donde se puede reproducir el funcionamiento de sistemas o problemas de gran escala. En unos modelos de simulacin los datos de entrada pueden ser reales o generados en forma aleatoria.Los modelos que no se prestan para usar datos empricos o simulados en forma aleatoria son modelos no simulados como los de optimizacin o los creados a la medida.

Fases de estudio de investigacin de operaciones:1) Estudio de la organizacin.Representando la organizacin como un sistema segn sus componentes e interacciones que pueden ser controlables o no controlables.

2) Interpretacin de la organizacin como un sistema.Al sistema entran elementos para combinarlos y as lograr los objetivos que persigue el sistema, donde el control autocorrige, monitorea la salida del sistema con lo planeado.

3) Aplicacin del Mtodo Cientfico.I. FORMULACIN DEL PROBLEMA.En esta fase se define el problema a resolver y los objetivos que se pretenden alcanzar, mostrando las herramientas para hacer uso y mejoramiento de los esfuerzos de los investigadores.

4. Los cursos de accin alternativos.Una vez especificados las acciones y reacciones posibles, est concluida la Identificacin de los Componentes del Sistema, y se pasar a la Transformacin del Problema de la Toma de decisiones, a un Problema de Investigacin de Operaciones.

1.2 Organizacin del ProyectoUna vez que se ha definido el alcance del problema, debe identificarse la forma en que se va a confrontar. Ingeniera de Sistemas es una actividad de grupo, y no la actividad de un solo individuo. Por esta razn debe formarse un equipo de sistema ad-hoc al tipo de situacin problemtica que se est confrontando.1.3 Definicin del SistemaLo siguiente es definir en trminos precisos el sistema que se va a estudiar. Esto es un proceso de anlisis en el que se identifican los subsistemas que componen al sistema, as como sus interacciones. Posteriormente se tienen que disear o ingeniar los subsistemas de forma tal que puedan lograr el objetivo global del sistema.1.4 Definicin del SuprasistemaPara poder definir apropiadamente los objetivos del sistema es necesario entender con claridad el papel que el sistema tiene en el suprasistema del cual es parte.

Principales aplicaciones de la investigacin de operaciones:Se han desarrollado muchos mtodos de investigacin de operaciones que se aplican a los problemas de los negocios, aunque al mismo tiempo se presentan en muchas industrias distintas. Los modelos para la solucin de problemas se pueden agrupar en distintas formas, las ms importantes son:1. Problemas probabilsticos: son tiles al tener que enfrentarse a un ambiente incierto, la estadstica de Bayes desarrolla un mtodo poderoso para tomar decisiones cuando se tiene informacin limitada.2. Pronsticos: es una responsabilidad ineludible de la gerencia el pronosticar, enfrentando a la incertidumbre respecto al futuro, la conducta pasada como un indicador de lo que va a venir. Dentro de los temas que ven pronsticos se tienen:3.Modelos de inventarios: ayudan al control de los costos totales de inventarios, estos enfoque pueden reducir el costo total de compra, de almacenar, de llevar el inventario y quedarse sin l, tambin analiza y evala los descuentos ofrecidos por proveedores, as como la compra de artculos mltiples a un mismo proveedor.4. Programacin lineal: es de valor cuando se debe de escoger entre alternativas numerosas para evaluarlas con los mtodos convencionales. Al usar la programacin lineal, se pueden determinar combinaciones ptimas de los recursos de una firma para alcanzar ciertos objetivos.5.Problemas de asignacin y transporte: son los enfoques tiles cuando la gerencia se enfrenta a problemas que tienen que ver con la mejor alternativa de distribucin o el mtodo ptimo de asignar operarios a las mquinas, etc.6. Teora de redes: permite a los gerentes hacer frente a las complejidades involucradas en los grandes proyectos, el uso de esta tcnica ha disminuido notablemente el tiempo necesario para planear y producir productos complejos..