Revista toma de decisiones by John Guillen

AÑO 13-NÚMERO 1-JULIO 2013

República Bolivariana de Venezuela Ministerio de Educación del Poder Popular Superior Universidad Fermín Toro Escuela de Administración Cabudare – Estado Lara

JOHN GUILLEN. ISABEL RIVERA. AYELETH PERNIA

PROFESORA: BÁRBARA VÁSQUEZ

Cabudare, 28 de Julio del 2013.

Estimados Lectores Les damos la Bienvenida a la revista Tutorial y Espero Que Las Siguiente Informaciones Suministradas En La Revista Referente a Toma de Decisiones y la Relación con Investigación de Operaciones, Sea De Mucha Utilidad Para Cada Uno De Ustedes, Tanto A Lo Largo De La Carrera Universitaria Como También En El Campo Laboral. Debido A Que Es De Mucha Ayuda Conocer Cada Sistema Para Que Se Nos Haga Más Fácil El Trabajo.

Toma de decisiones

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Tipos de decisiones en Gerencia

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Como Tomar Decisiones

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Factores Cuantitativos

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Análisis de Costo- Beneficio

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Factores Cualitativos

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Decisiones Programadas

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Decisiones no Programadas

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Enfoques Modernos

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Método del Árbol de Decisión

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Árbol de Decisión

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La toma de decisión y la Investigación de Operaciones

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La Investigación de Operaciones

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Características de la Investigación de Operaciones

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Etapas de la Investigación De Operaciones

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Fases

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TOMA DE DECISIONES Los gerentes, por definición, son tomadores de decisiones. Uno de los roles del gerente es precisamente tomar una serie de decisiones grandes y pequeñas. Tomar la decisión correcta cada vez es la ambición de quienes practican la gerencia. Hacerlo requiere contar con un profundo conocimiento, y una amplia experiencia en el tema. La toma de decisiones es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas o formas para resolver diferentes situaciones de la vida, estas se pueden presentar en diferentes contextos: a nivel laboral, familiar, sentimental, empresarial (utilizando metodologías cuantitativas que brinda la administración), etc., es decir, en todo momento se toman decisiones, la diferencia entre cada una de estas es el proceso o la forma en la cual se llega a ellas. La toma de decisiones consiste, básicamente, en elegir una alternativa entre las disponibles, a los efectos de resolver un problema actual o potencial, (aun cuando no se evidencie un conflicto latente). La toma de decisiones a nivel individual es caracterizada porque una persona haga uso de su razonamiento y pensamiento para elegir una decisión a un problema que se le presente en la vida; es decir, si una persona tiene un problema, ésta deberá ser capaz de resolverlo individualmente a través de tomar decisiones con ese especifico motivo. En la toma de decisiones importa la elección de un camino a seguir, por lo que en un estadio anterior deben evaluarse alternativas de acción. Si estas últimas no están presentes, no existirá decisión. Para tomar una decisión, no importa su naturaleza, es necesario conocer, comprender, analizar un problema, para así poder darle solución; en algunos casos por ser tan simples y cotidianos, este proceso se realiza de forma implícita y se soluciona muy rápidamente, pero existen otros casos en los cuales las consecuencias de una mala o buena elección puede tener repercusiones en la vida y si es en un contexto laboral en el éxito o fracaso de la organización, para los cuales es necesario realizar un proceso más estructurado que puede dar más seguridad e información para resolver el problema. Las decisiones nos atañen a todos ya que gracias a ellas podemos tener una opinión crítica.

Las decisiones Una decisión es un juicio o selección entre dos o más alternativas, que ocurre en numerosas y diversas situaciones de la vida (y por supuesto, la gerencia). El proceso de toma de decisiones En líneas generales, tomar una decisión implica: •

Definir el propósito: qué es exactamente lo que se debe decidir.

•

Listar las opciones disponibles: cuales son las posibles alternativas.

•

Evaluar las opciones: cuales son los pros y contras de cada una.

•

Escoger entre las opciones disponibles: cuál de las opciones es la mejor.

•

Convertir la opción seleccionada en acción.

Tipos de decisiones en Gerencia De rutina: las mismas circunstancias recurrentes llevan a seleccionar un curso de acción ya conocido • De emergencia: ante situaciones sin precedentes, se toman decisiones en el momento, a medida que transcurren los eventos. Pueden tomar la mayor parte del tiempo de un gerente. • Estratégicas: decidir sobre metas y objetivos, y convertirlos en planes específicos. Es el tipo de decisión más exigente, y son las tareas más importantes de un gerente. • Operativas: son necesarias para la operación de la organización, e incluye resolver situaciones de “gente” (como contratar y despedir), por lo que requiere de un manejo muy sensible

COMO TOMAR DECISIONES Un gerente debe tomar la mejor decisión posible, con la información que tiene disponible (que generalmente es incompleta). Esto se puede hacer de dos formas: • Decisiones intuitivas: se decide en forma espontánea y creativa. • Decisiones lógicas o racionales: basadas en el conocimiento, habilidades y experiencia. • Para estas últimas, la literatura gerencial ofrece una amplia gama de herramientas, como: análisis de Pareto, árboles de decisión, programación linear, análisis costobeneficio, simulación, matriz DOFA, análisis “what if”, modelos y hojas de cálculo, entre otros.

FACTORES CUANTITATIVOS Son factores que se pueden medir en términos numéricos, como es el tiempo, o los diversos costos fijos o de operación. Análisis marginal Para evaluar alternativas también se utiliza técnicas de análisis marginal para la comparación de los ingresos adicionales producidos de costos adicionales. • Cuando el objetivo es optimizar las utilidades, esta meta se logra igualando los ingresos adicionales con los costos adicionales. • Si los ingresos adicionales son mayores a sus costos adicionales = se obtendrán mayores utilidades si se produce + • Si los ingresos adicionales son inferiores a sus costos adicionales = se obtendrán mayores utilidades si se produce Lo mismo se puede aplicar a otras áreas no solo de utilidades por ejemplo: La comparación de insumos adicionales de una maquina con los productos adicionales si esto se iguala quiere decir que la maquina está trabajando con la máxima eficiencia.

Análisis de costo- beneficio Es otra versión o variante del análisis marginal es el análisis de costo beneficio. El análisis de costo-beneficio persigue la mejor proporción de beneficios y costos. Esto quiere decir, determinar el medio menos costoso para el cumplimiento de un objetivo. Esta es una técnica para la elección del mejor plan cuando los objetivos son menos específicos que ventas, costos o utilidades. En ocasiones los objetivos no cuantificables pueden someterse con medidas de eficacia muy específica. Por ejemplo. Una compañía puede medir la efectividad de un programa de la moral de los empleados, mediante factores verificables como el movimiento de personal, el ausentismo y el volumen de conflictos obreropatronales. La característica del análisis costo-beneficio se fija en los resultados finales, su contribución a los beneficios de cada alternativa contra sus costos.

Características del análisis costo- beneficio Aunque una decisión tomada con el análisis de costo-beneficio son los mismos pasos de toda decisión de planeación, esta tiene principales características: • Los objetivos se orientan normalmente a la producción o resultado final y habitualmente son imprecisos. • Las alternativas suelen representar sistemas, programas y/o estrategias generales para el cumplimiento de ellas. • Las medidas de eficacia deben de ser adecuadas para los objetivos y fijarse en los términos más precisos posible, aunque es probable que algunas no se puedan cuantificar • En los estimados de costos pueden incluirse tanto costos monetarios como no monetarios. • En las normas de decisión, claramente definidas aunque no tan específicas como los costos o las utilidades, puede mencionarse por ejemplo, el cumplimiento de cierto objetivo al menos costo, su cumplimiento con los recursos disponibles.

FACTORES CUALITATIVOS Son difíciles de medir numéricamente. Como la calidad de las relaciones de trabajo, el riesgo del cambio tecnológico o el clima político internacional. Para evaluar y comparar los factores se debe reconocer el problema y luego analizar que factor se le aplica ya se cuantitativo o cualitativo o ambos, clasificar los términos de importancia, comparar su probable influencia sobre el resultado y tomar una decisión.

DECISIONES PROGRAMADAS Son aquellas que se toman frecuentemente, es decir son repetitivas y se convierte en una rutina tomarlas; como el tipo de problemas que resuelve y se presentan con cierta regularidad ya que se tiene un método bien establecido de solución y por lo tanto ya se conocen los pasos para abordar este tipo de problemas, por esta razón, también se las llama decisiones estructuradas. La persona que toma este tipo de decisión no tiene la necesidad de diseñar ninguna solución, sino que simplemente se rige por la que se ha seguido anteriormente. Las decisiones programadas se toman de acuerdo con políticas, procedimientos o reglas, escritas o no escritas, que facilitan la toma de decisiones en situaciones recurrentes porque limitan o excluyen alternativas. Por ejemplo, los gerentes rara vez tienen que preocuparse por el ramo salarial de un empleado recién contratado porque, por regla general, las organizaciones cuentan con una escala de sueldos y salarios para todos los puestos. Existen procedimientos rutinarios para tratar problemas rutinarios. Las decisiones programadas se usan para abordar problemas recurrentes. Sean complejos o simples. Si un problema es recurrente y si los elementos que lo componen se pueden definir, pronosticar y analizar, entonces puede ser candidato para una decisión programada. Por ejemplo, las decisiones en cuanto a la cantidad de un producto dado que se llevará en inventario puede entrañar la búsqueda de muchos datos y pronósticos, pero un análisis detenido de los elementos del problema puede producir una serie de decisiones rutinarias y programadas. En caso de Nike, comprar tiempo de publicidad en televisión es una decisión programada.

DECISIONES NO PROGRAMADAS También denominadas no estructuradas, son decisiones que se toman en problemas o situaciones que se presentan con poca frecuencia, o aquellas que necesitan de un modelo o proceso específico de solución, por ejemplo: “Lanzamiento de un nuevo producto al mercado”, en este tipo de decisiones es necesario seguir un modelo de toma de decisión para generar una solución específica para este problema en concreto. Las decisiones no programadas abordan problemas poco frecuentes o excepcionales. Si un problema no se ha presentado con la frecuencia suficiente como para que lo cubra una política o si resulta tan importante que merece trato especial, deberá ser manejado como una decisión no programada. Problemas como asignar los recursos de una organización, qué hacer con una línea de producción que fracasó, cómo mejorar las relaciones con la comunidad –de hecho, los problemas más importantes que enfrentará el gerente –, normalmente, requerirán decisiones no programadas. Las decisiones no programadas se usan para situaciones no programadas, nuevas y mal definidas, de naturaleza no repetitivas. Ej.: el lanzamiento de la computadora Macintosh por Apple Computer. En realidad las decisiones estratégicas son, en general, decisiones no programadas, puesto que requieren juicios subjetivos.

ENFOQUES MODERNOS ANÁLISIS DE RIESGO Prácticamente cada decisión se basa en la interacción de variables importantes, muchas de las cuales tienen un elemento de incertidumbre pero quizás un grado bastante alto de probabilidad. Por lo tanto, la sensatez de lanzar un nuevo producto podría desprender de varias variables críticas: el costo de producto, la inversión del capital, el precio que se puede fijar, el tamaño del mercado potencial y la participación del mercado total. ÁRBOLES DE DECISIÓN Los Árboles de Decisión presentan los puntos de decisión, los acontecimientos fortuitos y las probabilidades existentes en los diversos cursos que se podrían seguir. El enfoque del árbol de decisión hace posible observar, al menos las principales alternativas y el hecho de que las decisiones posteriormente dependan de acontecimientos en el futuro. Ej.: los gerentes también pueden comprender la verdadera probabilidad de una decisión que conduzca a los resultados deseados. Una cosa es cierta los árboles de decisión y técnicas similares de decisión reubican criterios amplios con un centro de atención sobre los elementos importantes de una decisión, hacen resaltar premisas que con frecuencia están escondidas y muestran el proceso de razonamiento mediante el cual se toman las decisiones bajo incertidumbre. TEORÍAS DE LA REFERENCIA Se basa en las ideas de que las actitudes de las personas hacia el riesgo variaran. La probabilidad puramente estadística, como se aplican a la toma de decisiones, descansan sobre la suposición de que los encargados de tomar las decisiones las seguirán. Podría parecer razonable que si existiera una posibilidad del 60% de que la decisión sea cierta, una persona la tomaría. Sin embargo esto no es necesariamente cierto, pues el riesgo de estar equivocados es del 40%, quizás la persona no desee correr este riesgo.

METODO DEL ARBOL DE DECISION BAJO INCERTIDUMBRE, RIESGO Y CERTEZA. – DEFINICION, PROBLEMAS Y SOLUCIONES. • CERTEZA: Bajo las condiciones de certeza o certidumbre, conocemos nuestro objetivo y tenemos información exacta, medible y confiable acerca del resultado de cada una de las alternativas que consideremos. • INCERTIDUMBRE: Bajo condiciones de incertidumbre es poco lo que se sabe de las alternativas o de sus resultados. • RIESGO: Es la probabilidad de que suceda un evento, impacto o consecuencia adversos. Se entiende también como la medida de la posibilidad y magnitud de los impactos adversos, siendo la consecuencia del peligro, y está en relación con la frecuencia con que se presente el evento. Se produce el riesgo siempre que no somos capaces de diagnosticar con certeza el resultado de alguna alternativa, pero contamos con suficiente información como para prever la probabilidad que tenga para llevarnos a un estado de cosas deseado. • TURBULENCIA: Bajo condiciones de certeza, incertidumbre y riesgo, el objetivo final está siempre claro, pero bajo condiciones de turbulencia incluso el objetivo puede ser poco claro. La turbulencia también tiene lugar cuando el ambiente mismo cambia con velocidad o es de hecho incierto. En Análisis de Riesgo prácticamente cada decisión se basa en la interacción de variables importantes, muchas de las cuales tienen un elemento de incertidumbre pero quizás un grado bastante alto de probabilidad. Por lo tanto, la sensatez de lanzar un nuevo producto podría desprender de varias variables críticas: el costo de producto, la inversión del capital, el precio que se puede fijar, el tamaño del mercado potencial y la participación del mercado total. Ejemplo: Los gerentes pueden comprender la verdadera probabilidad de una decisión que conduzca a los resultados deseados.

Árbol de decisión Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una situación descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto devuelve una respuesta la cual en últimas es una decisión que es tomada a partir de las entradas. Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valores discretos o continuos. Se utilizan más los valores discretos por simplicidad, cuando se utilizan valores discretos en las funciones de una aplicación se denomina clasificación y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión. Un árbol de decisión lleva a cabo un test a medida que este se recorre hacia las hojas para alcanzar así una decisión. El árbol de decisión suele contener nodos internos, nodos de probabilidad, nodos hojas y arcos. Un nodo interno contiene un test sobre algún valor de una de las propiedades. Un nodo de probabilidad indica que debe ocurrir un evento aleatorio de acuerdo a la naturaleza del problema, este tipo de nodos es redondo, los demás son cuadrados. Un nodo hoja representa el valor que devolverá el árbol de decisión y finalmente las ramas brindan los posibles caminos que se tienen de acuerdo a la decisión tomada. De forma más concreta, refiriéndonos al ámbito empresarial, podemos decir que los árboles de decisión son diagramas de decisiones secuenciales nos muestran sus posibles resultados. Éstos ayudan a las empresas a determinar cuáles son sus opciones al mostrarles las distintas decisiones y sus resultados. La opción que evita una pérdida o produce un beneficio extra tiene un valor. La habilidad de crear una opción, por lo tanto, tiene un valor que puede ser comprado o vendido.

CÓMO DIBUJAR UN ÁRBOL DE DECISIONES Para comenzar a dibujar un árbol de decisión debemos escribir cuál es la decisión que necesitamos tomar. Dibujaremos un recuadro para representar esto en la parte izquierda de una página grande de papel. Desde este recuadro se deben dibujar líneas hacia la derecha para cada posible solución, y escribir cuál es la solución sobre cada línea. Se debe mantener las líneas lo más apartadas posibles para poder expandir tanto como se pueda el esquema. Al final de cada línea se debe estimar cuál puede ser el resultado. Si este resultado es incierto, se puede dibujar un pequeño círculo. Si el resultado es otra decisión que necesita ser tomada, se debe dibujar otro recuadro. Los recuadros representan decisiones, y los círculos representan resultados inciertos. Se debe escribir la decisión o el causante arriba de los cuadros o círculos. Si se completa la solución al final de la línea, se puede dejar en blanco. Comenzando por los recuadros de una nueva decisión en el diagrama, dibujar líneas que salgan representando las opciones que podemos seleccionar. Desde los círculos se deben dibujar líneas que representen las posibles consecuencias. Nuevamente se debe hacer una pequeña inscripción sobre las líneas que digan que significan. Seguir realizando esto hasta que tengamos dibujado tantas consecuencias y decisiones como sea posible ver asociadas a la decisión original.

Una vez que tenemos hecho esto, revisamos el diagrama en árbol. Controlamos cada cuadro y círculo para ver si hay alguna solución o consecuencia que no hayamos considerado. Si hay alguna, la debemos agregar. En algunos casos será necesario dibujar nuevamente todo el árbol si partes de él se ven muy desarregladas o desorganizadas. Ahora ya tendremos un buen entendimiento de las posibles consecuencias de nuestras decisiones.

EVALUAR LOS ÁRBOLES Ahora ya estamos en condición de evaluar un árbol de decisiones. Aquí es cuando podemos analizar cuál opción tiene el mayor valor para nosotros. Comencemos por asignar un costo o puntaje a cada posible resultado cuánto creemos que podría ser el valor para nosotros si estos resultados ocurren. Luego, debemos ver cada uno de los círculos (que representan puntos de incertidumbre) y estimar la probabilidad de cada resultado. Si utilizamos porcentajes, el total debe sumar 100%. Si utilizamos fracciones, estas deberían sumar 1. Si tenemos algún tipo de información basada en eventos del pasado, quizás estemos en mejores condiciones de hacer estimaciones más rigurosas sobre las probabilidades. De otra forma, debemos realizar nuestra mejor suposición.

CALCULAR LOS VALORES DE LOS ÁRBOLES Una vez que calculamos el valor de cada uno de los resultados, y hemos evaluado la probabilidad de que ocurran las consecuencias inciertas, ya es momento de calcular el valor que nos ayudará a tomar nuestras decisiones. Comenzamos por la derecha del árbol de decisión, y recorremos el mismo hacia la izquierda. Cuando completamos un conjunto de cálculos en un nodo (cuadro de decisión o círculo de incertidumbre), todo lo que necesitamos hacer es anotar el resultado. Podemos ignorar todos los cálculos que llevan a ese resultado. CALCULAR EL VALOR DE LOS NODOS DE INCERTIDUMBRE Cuando vayamos a calcular el valor para resultados inciertos (los círculos), debemos hacerlo multiplicando el costo de estos resultados por la probabilidad de que se produzcan. El total para esos nodos del árbol lo constituye la suma de todos estos valores. En este ejemplo, el valor para "Producto Nuevo, Desarrollo Meticuloso" es: •

0,4 (probabilidad de un resultado bueno) x Bs.500.000 (costo) Bs. 200.000

0,4 (probabilidad de un resultado moderado) x Bs.25.000 (costo) Bs. 10.000 0,2 (probabilidad de un resultado pobre) x Bs.1.000 (costo) Bs. 200 Total: Bs. 210.200 Colocamos el valor calculado para cada nodo en un recuadro.

CALCULAR EL VALOR DE LOS NODOS DE DECISIÓN Cuando evaluamos los nodos de decisión, debemos escribir el costo de la opción sobre cada línea de decisión. Luego, debemos calcular el costo total basado en los valores de los resultados que ya hemos calculado. Esto nos dará un valor que representa el beneficio de tal decisión. Hay que tener en cuenta que la cantidad ya gastada no cuenta en este análisis - estos son costos ya perdidos y (a pesar de los argumentos que pueda tener un contador) no deberían ser imputados a las decisiones. Cuando ya hayamos calculado los beneficios de estas decisiones, deberemos elegir la opción que tiene el beneficio más importante, y tomar a este como la decisión tomada. Este es el valor de este nodo de decisión, El árbol final con los resultados de los cálculos puede verse en la siguiente figura:

En este ejemplo, el beneficio que hemos calculado previamente para "Nuevo Producto, Desarrollo Meticuloso" fue Bs.210.000. Luego, estimamos el futuro costo aproximado de esta decisión como Bs.75.000. Esto da un beneficio neto de Bs.135.000. El beneficio neto de "Nuevo Producto, Desarrollo Rápido" es Bs.15.700. En esta rama por consiguiente seleccionamos la opción de mayor valor, "Nuevo Producto, Desarrollo Meticuloso", y escribimos ese valor en el nodo de decisión.

CUÁL ES EL RESULTADO Realizando este análisis podemos ver que la mejor opción es el desarrollo de un nuevo producto. Es mucho más valiosos para nosotros que tomemos suficiente tiempo para registrar el producto antes que apurarnos a sacarlo rápidamente al mercado. Es preferible el mejorar nuestros productos ya desarrollados que echar a perder un nuevo producto, incluso sabiendo que nos costará menos. Así como todos los métodos ya vistos para la toma de decisiones, y como ya escribimos en la edición pasada, aunque contemos con todas las herramientas que existen para realizar decisiones adecuadas, estas sólo servirán de ayuda a nuestra inteligencia y sentido común

La toma de decisiones y la investigación de operaciones. En todas las actividades de la vida, el género humano se enfrenta a la necesidad de tomar decisiones. Debemos seleccionar o decidir sobre lo que se quiere, se debe o resulta más conveniente hacer, cuando se tiene una gama de alternativas, no es nada fácil, sobre todo si las consecuencias de la decisión son trascendentes o significativas en relación al asunto sobre el que se decide. Tomar una decisión de cualquier índole siempre representa tener un costo de oportunidad. El simple hecho de no hacer nada es por sí mismo tomar una decisión. La teoría de la toma de decisiones abarca un sinnúmero de asignaturas y se manifiesta en todas las ramas de la ciencia. Por las diferentes formas y características que se presentan cuando se requiere la necesidad de decidir, las decisiones se pueden clasificar de muchas maneras, entre ellas resultan de interés para la investigación de operaciones: las decisiones trascendentales en contra de las triviales y las decisiones que aportan resultados óptimos o cercanos al óptimo. Las técnicas de investigación de operaciones son herramientas útiles para la toma de decisiones. En su mayoría son técnicas de optimización. y entre ellas se encuentra la simulación de sistemas. Diversos investigadores coinciden en que la simulación, como también suele ser referida, está en el grupo de las técnicas cuantitativas más usadas en el mundo real, junto con la programación matemática y la estadística. El interés de la aplicación de estas herramientas por parte de los tomadores de decisiones consiste en incrementar la productividad, la competitividad y la calidad de los bienes y servicios que se producen en las organizaciones al optimizar los recursos. Incluir los aspectos de calidad en los métodos cuantitativos es de una gran importancia debido a que la filosofía de calidad aporta los aspectos cualitativos que también son indispensables en la toma de decisiones. La trilogía de factores referida se ilustra en el siguiente diagrama:

La Investigación de Operaciones Es un enfoque científico de la toma de decisión. En este orden de ideas, la toma de decisión es dada a través de la aplicación del método científico, de ahí la definición antes dada. Dentro de este contexto, la investigación de operaciones la podemos identificar desde la época de Frederick W. Taylor, los esposos Gilbrethsy Henry Gantt. No obstante, sólo fue hasta la segunda guerra mundial cuando el término investigación de operaciones fue utilizado para describir el enfoque adoptado por ciertos grupos interdisciplinarios de hombres de ciencia para resolver algunos problemas de estrategias y tácticas del manejo militar. Después de la guerra este enfoque se extendió a las organizaciones industriales, y con la aparición del computador se generó una mayor rapidez, posteriormente bajo este enfoque se desarrollaron esquemas de toma de decisión a problemas comunes en las organizaciones industriales. La investigación de operaciones comienza describiendo algún sistema mediante un modelo que luego se manipula y a través de este determinar la mejor forma de operación de dicho sistema. Es esta, tal vez la mejor forma de tomar una decisión, no obstante nos compromete a seguir un proceso de toma de decisiones racional La investigación de operaciones no hace distinción a los nombres proceso de toma de decisiones y solución de problemas por tanto cualquier término se utilizará indistintamente. Esto comprenderá a la secuencia completa de pasos desde la identificación de un problema hasta su solución. El término toma de decisiones se referirá a la selección de una alternativa entre un conjunto de estas.

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 óptima), 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.

Etapas de la Investigación de Operaciones Las etapas de un estudio de Investigación de Operaciones son las siguientes: - Definición del problema de interés y recolección de los datos relevantes. - Formulación de un modelo matemático que represente el problema. - Desarrollo de un procedimiento basado en computadora para derivar una solución al problema a partir del modelo. - Prueba del modelo y mejoramiento según sea necesario. - Preparación para la aplicación del modelo prescrito por la administración. - Puesta en marcha.

Fases del proceso de Investigación de Operaciones Observación Antes de comenzar a intentar hacer una investigación de operaciones, es necesario determinar exactamente: cuál es el problema, los objetivos de la investigación así como las limitaciones que tiene la misma; pues es imposible concluir una respuesta de un problema mal planteado. Para poder expresar un resultado eficiente se deben plantear objetivos tan específicos como sea posible, pues de otra manera se perderá el tiempo tratando de resolver problemas generales que solo atañen a una parte de la organización, pasando por alto el bienestar de toda la organización. Para el correcto planteamiento de la formulación de un problema, se deben cumplir ciertas condiciones fundamentales: · El tomador de decisiones: Es la persona que ejecutara las decisiones. · Objetivos de la organización: Son los objetivos que atañen a toda la organización y no solo a un componente de ella. · El ambiente: Es el sistema en el cual se sitúa el problema. Para la correcta formulación de un problema es necesario se tome en cuenta lo siguiente: · Identificar los componentes y variables controlables y no controlables del sistema. · Identificar los posibles cursos de acción determinados por las componentes controlables. · Definir el marco de referencia dado por las componentes no controlables. · Definir los objetivos que se busca alcanzar y clasificarlos por orden de importancia. · Identificar las interpelaciones importantes entre las diferentes partes del sistema y encontrar las restricciones que existen.

Formulación del modelo Una vez que nos aseguramos que la definición del problema ah sido construida de manera específica y correcta, continuamos con la formulación del modelo. El modelo, usualmente matemático, debe ser formulado de tal manera que exprese la esencia del problema: El modelo matemático está basado en ecuaciones y desigualdades establecidas en términos de variables, las cuales expresan la esencia del problema a resolver; las cuales son definidas en función del modelo del problema. Después de localizar las variables en función del problema, se procede a determinar matemáticamente las dos partes que constituyen el modelo: · La medida de efectividad que permite conocer el nivel de logro de los objetivos y generalmente es una función llamada función objetivo. · Las limitantes del problema, llamadas restricciones, que son un conjunto de igualdades o desigualdades que constituyen las barreras y obstáculos para la consecución del objetivo. Validación del modelo Un modelo matemático es una idealización abstracta de un problema, lo cual mayormente nos lleva a aproximaciones y suposiciones. Por lo que debemos cuidar que el modelo siempre sea una representación valida del problema. La valides de un modelo requiere que exista una alta correlación entre las predicciones del modelo y la realidad; para lograr esto es importante hacer un número considerable de pruebas al modelo y caso de ser necesario, las pertinentes modificaciones. Aun cuando la validación del modelo se incluyera al final de este documento, la mayor parte de la validación del modelo se hace durante la etapa de la construcción del modelo. Solución Óptima Una vez que el modelo fue probado y se le han aplicado las debidas correcciones, está listo para comenzar a arrojar soluciones válidas. Pero el verdadero objetivo y finalidad de la Investigación de Operaciones es encontrar la mejor solución para un determinado problema, en el caso de un problema de carácter económico seria: la función objetivo es obtener el máximo rendimiento al menor costo. Resumiendo Resumiendo todas las fases podemos llegar a concluir el siguiente diagrama: