Control 1 Optimización

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由Antonella Santibañez Miranda

Alvaro Andres Ponce Norambuena

Omar Alexis Valle Silva

David Andrés Jorquera Troncoso

6. Implementación

Supervision

Trabajo en conjunto con gerencia

Retroalimentación

Si hay desviaciones importantes el sistema implementado debe ser revisado

Desarrollo de procedimientos necesarios

Capacitación personal

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

5. Preparación para aplicar el modelo

Sistema de apoyo para las decisiones

Informes gerenciales

Instalación sistema

Casi siempre esta diseñado para computadora

Bien documentado

4. Prueba del modelo

Prueba retrospectiva

Desventaja: Se basa en los mismos datos para formular el modelo

No es válida si el pasado no es representativo del futuro

Reconstrucción del pasado

Utiliza datos históricos

Encontrar y corregir fallas

Una buena forma es mirar el sistema de forma global

No es posible corregir todas las fallas, por eso se habla de un sistema suficientemente bueno

Se busca encontrar y corregir tantas fallas como sea posible

Documentación

Aumenta la confianza de futuros usuarios

Ayuda a diagnosticar la ubicación de posibles fallos

Validación del modelo

Dependen del problema planteado y del modelo elaborado

Prueba del software

3. Obtención de soluciones a partir del modelo

Considerar el costo tanto monetario como en tiempo del estudio

Frecuentemente para modelos de problemas muy grandes

Se usa metodos heuríticos ya que son mas económicos

Obtener una solución a partir de la resolución del modelo

Tratar de encontrar una solución única y/o óptima

Desarrollo análisis de sensibilidad

Identificar parámetros sensibles

Permite saber que sucede si alguna de las variables modifica su valor

Asignación de recursos

Las debilidades aparentes son usadas para mejorar el modelo

El ciclo se repite hasta que no hay una mejora sustancial que lo justifique

Es mas correcto decir satisfizar que optimizar

Satisfizar representa la realidad mientras que optimizar representa lo ideal

Búsqueda de solución óptima

Tiende a ser una buena aproximación a un curso ideal de acción

No hay garantía de que sea la mejor solución que se puede implantar

Idealización más que representación del problema real

Óptima sólo para el modelo teórico

Desarrollar un procedimiento

Aplicación de algoritmos mediante softwares disponibles

2. Formulación de un modelo matemático

Un buen modelo es representativo de la realidad

Se requiere de simplificaciones para que el modelo sea manejable

Se logra a traves de pruebas y mejoras constantes del mismo

Existe amplia disponibilidad de software para resolver una amplia variedad de modelos

Se puede hacer más de un modelo

Un tipo de modelo es el de programación lineal

Construcción de un modelo matemático

Construcción de la función objetivo

Recolección de datos relevantes

Identificación restricciones

Identificación variables de decisión

Describen un problema de forma más concisa

Facilita el manejo del problema

Indica qué datos son importantes para el análisis

Ayuda a revelar relaciones importantes de causa-efecto

Hace más comprensible la estructura el problema

Los modelos se mejoran a través de pruebas

Determinación de parámetros

Puede ser solo una estimación

Reformular el problema de manera conveniente

Analizar elaboración del modelo matemático

Explorar naturaleza general del problema

1. Definición del problema y recolección de datos

Equipo de Investigación de Operaciones

Presentación de recomendaciones

Análisis técnico detallado

Asesoran la administración

Resumen bien definido del problema que será analizado.

Límites de tiempo para tomar una decisión

Cursos de acción posibles

Interrelaciones del área con otras áreas de la empresa

Restricciones posibles

Objetivos apropiados

Recolectar los datos necesarios.

Filtrar los datos

De ser necesario instalar un nuevo sistema de información general

Formulación del problema

Adquirir el pensamiento de los tomadores de decisiones

Identificar a los tomadores de decisiones

Determinar los objetivos apropiados