INVESTIGACION DE OPERACIONES

Las raíces de la io pueden encontrarse muchas décadas atras, cuando se hicieron los primeros intentos por emplear el método científico en la administración científica de una empresa. Sin embargo el inicio de la actividad llamada investigación de operaciones es atribuible a ciertos servicios militares prestados al inicio de la segunda guerra mundial. Debido a los esfuerzos bélicos existía la urgente necesidad de asignar recursos escasos a las distintas maniobras militares y a las actividades que componían cada operación de la manera eficaz. Estos fueron los primeros equipos de IO.

La IO es un enfoque científico de la toma de decisión y puede remontarse sus actividades hasta antes de la segunda guerra mundial sin embargo este termino se adapto hasta los inicios de esta guerra para resolver problemas de estrategia y tactica del manejo militar.

Entre los principales precursores y según el orden cronológico de la IO se encuentran

1759 Quesnay empieza a utilizar modelos primitivos de programación matematica.

1874 [pic]Walras hace uso de técnicas similares.

1876 Jordan

1896 Minkowsky

1903 Farkas

Finales del siglo pasado Markov

1937 Von Neuman cimienta la “teoría de juegos”

1939 Kantorovich estudia los problemas de distribución.

1947 George Dantzig resumiendo el trabajo de muchos de sus precursores, invento el método Simplex, con lo cual dio inicio a la Programación Lineal.










La IO se puede aplicar a varias areas, y a continuaciónestas son unas de las principales

Relativa a personas:

*Organización y gerencia.

*Ausentismo y relaciones de trabajo.

*Economía.

*Decisiones individuales.

*Investigaciones de mercado.

Relativa a personas y maquinas:

*Eficiencia y productividad.

*Organización de flujos en fabricas.

*Métodos de control de calidad, inspección y muestreo.

*Prevención de accidentes.

*Organización de cambios tecnológicos.

Relativa a movimientos:

*Transporte.

*Almacenamiento, distribución y manipulación.

*Comunicaciones.

Algunos ejemplos de la aplicación son

|Organización |Naturaleza de la aplicación |Año de publicación |Ahorros anuales |
|IBM |Integración de una red nacional de inventario de |1990 |$20 millones + $250 millones por|
reacciones para mejorar el apoyo y servicio. menor inventario |
|Cuerpo de defensa de |Rediseño optimo del tamaño y forma del cuerpo de |1991 |$1.1 billones |
|Sudafrica |defensa y su sistema de armamento. |
|Samsung Electronics |Desarrollo de métodos para reducir los tiempos |2002 |$200 millones de ganancias |
adicionales |
|Continental Airlines|Optimización de la reasignación de tripulaciones cuando|2003 |$40 millones |
ocurren interrupciones en el itinerario. |
|Merrill Lynch |Diseño de los precios de opciones basadas en activos y |2002 |$80 millones de ganancias |
en línea directa para proporcionar servicios |
financieros. |



¿Qué es un modelo?

Un modelo es una simplificación que imita los fenómenos del mundo real, de modo que

se puedan comprender las situaciones complejas y podamos hacer predicciones.

Un modelo es una representación de un objeto, sistema o idea, de forma diferente al de la entidad misma. El propósito de los modelos es ayudarnos a explicar, entender o mejorar un sistema. Un modelo de un objeto puede ser una réplica exacta de éste o una abstracción de las propiedades dominantes del objeto.

¿Qué es un modelo matematico?

Un modelo matematico es un conjunto de ecuaciones que describen un sistema o problema. El modelo matematico generalmente contienen 2 clases de ecuaciones: 1) La función de efectividad y 2) Las restricciones

Un modelo matematico es una descripción matematica (a menudo por medio de una función o de una ecuación) de un fenómeno del mudo real, como el tamaño de una ´población, la demandade un producto, la velocidad de un objeto que cae, etc. La finalidad del modelo matematico es comprender el fenómeno y hacer predicciones acerca de su comportamiento a futuro.

Los modelos matematicos tienen tres conjuntos de elementos

1) Variables y parametros de decisión que representan las primeras, las decisiones o incógnitas del sistema real y los segundos valores que permiten relacionar las variables y formar las funciones.

2) Restricciones en las cuales se consideran limitaciones del sistema debido a la escasez de los recursos o a las condiciones del entorno.

3) La función objetivo que es la medida de efectividad que representa la meta que se debe de alcanzar al tomar la mejor decisión, dentro de las limitaciones reales y del modelo matematico.

Bibliografía

• Shamblin, J. E., Stevens G. T. (1987). Investigacion de operaciones: un enfoque fundamental. Mexico: Mc Graw Hill.

• Hillier, F. S., Lieberman, G. J. (2006). Introduccion a la investigacion de operaciones (8va. ed.). Mexico: Mc Graw Hill.

• Stewart, J. (2008). Calculo: Trascendentes tempranos (4ta ed.) Cencage learning editores.

• Ulloa, L., Protti, M. A. (2009). Investigacion de operaciones. Euned.

• Historia de la investigación de operaciones (2010, 10 de abril). Recuperado el 12 de agosto del https://www.invope.com/historia-de-la-investigacion-de-operaciones/

• Principales campos de aplicación de la investigación de operaciones (2008, 12 de julio). Recupe rado el 12 de agosto del https://apuntesdeingenieriaindustrial.blogspot.mx/2008/07/principales-campos-de-aplicacin-de-la.html