SISTEMAS

Investigación de Operaciones.

2009-09-28T05:53:00.000-07:00

Historia de la Investigación de Operaciones.

La primera actividad de Investigación de Operaciones se dio durante la Segunda Guerra Mundial en Gran Bretaña, donde la Administración Militar llamó a un grupo de científicos de distintas áreas del saber para que estudiaran los problemas tácticos y estratégicos asociados a la defensa del país.
El nombre de Investigación de Operaciones fue dado aparentemente porque el equipo estaba llevando a cabo la actividad de investigar operaciones (militares).
Motivados por los resultados alentadores obtenidos por los equipos británicos, los administradores militares de Estados Unidos comenzaron a realizar investigaciones similares. Para eso reunieron a un grupo selecto de especialistas, los cuales empezaron a tener buenos resultados y en sus estudios incluyeron problemas logísticos complejos, la planeación de minas en el mar y la utilización efectiva del equipo electrónico.
Al término de la guerra y atraídos por los buenos resultados obtenidos por los estrategas militares, los administradores industriales empezaron a aplicar las herramientas de la Investigación de Operaciones a la resolución de sus problemas que empezaron a originarse debido al crecimiento del tamaño y la complejidad de las industrias.
Aunque se ha acreditado a Gran Bretaña la iniciación de la Investigación de Operaciones como una nueva disciplina, los Estados Unidos tomaron pronto el liderazgo en este campo rápidamente creciente. La primera técnica matemática ampliamente aceptada en el medio de Investigación de Operaciones fue el Método Símplex de Programación Lineal, desarrollado en 1947 por el matemático norteamericano George B. Dantzig. Desde entonces las nuevas técnicas se han desarrollado gracias al esfuerzo y cooperación de las personas interesadas tanto en el área académica como en el área industrial.
Un segundo factor en el progreso impresionante de la Investigación de Operaciones fue el desarrollo de la computadora digital, que con sus tremendas capacidades de velocidad de cómputo y de almacenamiento y recuperación de información, permitieron al tomador de decisiones rapidez y precisión.
Si no hubiera sido por la computadora digital, la Investigación de Operaciones con sus grandes problemas de computación no hubiera crecido al nivel de hoy en día. Actualmente la Investigación de Operaciones se está aplicando en muchas actividades. Estas actividades han ido más allá de las aplicaciones militares e industriales, para incluir hospitales, instituciones financieras, bibliotecas, planeación urbana, sistemas de transporte y sistemas de comercialización.

Características de la Investigación de Operaciones.

Es muy notable el rápido crecimiento del tamaño y la complejidad de las organizaciones (empresas) humanas que se ha dado en estos últimos tiempos. Tal tamaño y complejidad nos hace pensar que una sola decisión equivocada puede repercutir grandemente en los intereses y objetivos de la organización y en ocasiones pueden pasar años para rectificar tal error. También el ritmo de la empresa de hoy implica que las DECISIONES se tomen más rápidamente que nunca, pues el hecho de posponer la acción puede dar una decisiva ventaja al contrario en este mundo de la competencia.
La palpable dificultad de tomar decisiones ha hecho que el hombre se aboque en la búsqueda de una herramienta o método que le permita tomar las mejores decisiones de acuerdo a los recursos disponibles y a los objetivos que persigue. Tal herramienta recibió el nombre de Investigación de Operaciones.
De la definición de Investigación de Operaciones, como veremos en el siguiente apartado, podemos resaltar los siguientes términos: organización, sistema, grupos interdisciplinarios, objetivo y metodología científica.
Una organización puede entenderse como un sistema, en el cual existen componentes; canales que comunican tales componentes e información que fluye por dichos canales. En todo sistema las componentes interactúan unas con otras y tales interacciones pueden ser controlables e incontrolables. En un sistema grande, las componentes se relacionan de muchas maneras, pero no todas son importantes, o mejor dicho, no todas las interacciones tienen efectos importantes en las componentes del sistema.
Por lo tanto es necesario que exista un procedimiento sistemático que identifique a quienes toman decisiones y a las interacciones que tengan importancia para los objetivos de la organización o sistema. Uno de esos procedimientos es precisamente la Investigación de Operaciones.
Una estructura por la que no fluye información, no es dinámica, es decir, no podemos considerarla como un sistema. Por lo tanto podemos decir que la información es lo que da “vida” a las estructuras u organizaciones humanas.
Los objetivos de toda organización serán siempre alcanzar el liderato en su rama, controlando la eficiencia y efectividad de todas sus componentes por medio de métodos que permitan encontrar las relaciones óptimas que mejor operen el sistema, dado un objetivo específico. Ante el tremendo avance que se ha dado en casi todas las ciencias en las últimas décadas, ya no es factible querer saber un poco de todo, sino más bien especializarse en alguna rama de la ciencia. Los problemas que se presentan en las organizaciones no fácilmente se pueden resolver por un sólo especialista. Por el contrario son problemas multidisciplinarios, cuyo análisis y solución requieren de la participación de varios especialistas. Estos grupos interdisciplinarios necesariamente requieren de un lenguaje común para poder entenderse y comunicarse, donde la Investigación de Operaciones viene a ser ese puente de comunicación.
El enfoque de la Investigación de Operaciones es el mismo del método científico. En particular, el proceso comienza por la observación cuidadosa y la formulación del problema y sigue con la construcción de un modelo científico (por lo general matemático) que intenta abstraer la esencia del problema real. En este punto se propone la hipótesis de que el modelo es una representación lo suficientemente precisa de las características esenciales de la situación como para que las conclusiones (soluciones) obtenidas sean válidas también para el problema real. Esta hipótesis se verifica y modifica mediante las pruebas adecuadas. Entonces, en cierto modo, la Investigación de Operaciones incluye la investigación científica creativa de las propiedades fundamentales de las operaciones. Sin embargo, existe más que esto. En particular, la Investigación de Operaciones se ocupa también de la administración práctica de la organización. Así, para tener éxito, deberá también proporcionar conclusiones positivas y claras que pueda usar el tomador de decisiones cuando las necesite.
La contribución del enfoque de Investigación de Operaciones proviene principalmente de: 1. La estructuración de una situación de la vida real como un modelo matemático, logrando una abstracción de los elementos esenciales para que pueda buscarse una solución que concuerde con los objetivos del tomador de decisiones. Esto implica tomar en cuenta el problema dentro del contexto del sistema completo. 2. El análisis de la estructura de tales soluciones y el desarrollo de procedimientos sistemáticos para obtenerlas. 3. El desarrollo de una solución, incluyendo la teoría matemática si es necesario, que lleva al valor óptimo de la medida de lo que se espera del sistema (o quizá que compare los cursos de acción opcionales evaluando esta medida para cada uno).

Definición

Investigación de Operaciones o Investigación Operacional. Se puede definir de la siguiente manera: “La Investigación de Operaciones es la aplicación por grupos interdisciplinarios del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas a fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de toda la organización”.

Metodología de la Investigación de Operaciones

El proceso de la Investigación de Operaciones comprende las siguientes fases:

1. Formulación y definición del problema.

2. Construcción del modelo.

3. Solución del modelo.

4. Validación del modelo.

5. Implementación de resultados.

Demos una explicación de cada una de las fases:

1. Formulación y definición del problema. En esta fase del proceso se necesita: una descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay que tener en cuenta las alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir una solución adecuada.

2. Construcción del modelo. En esta fase, el investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea a partir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Es recomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico. El modelo puede ser matemático, de simulación o heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos que se requieran.

3. Solución del modelo. Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. Debemos tener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son matemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real. Además, para la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver como se comporta el modelo a cambios en las especificaciones y parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.

4. Validación del modelo. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez del modelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce las situaciones pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el comportamiento futuro del sistema continúe replicando el comportamiento pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios posibles del sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.

5. Implementación de resultados. Una vez que hayamos obtenido la solución o soluciones del modelo, el siguiente y último paso del proceso es interpretar esos resultados y dar conclusiones y cursos de acción para la optimización del sistema. Si el modelo utilizado puede servir a otro problema, es necesario revisar, documentar y actualizar el modelo para sus nuevas aplicaciones.

Estructura de los modelos empleados en la Investigación de Operaciones

El enfoque de la Investigación de Operaciones es el modelaje. Un modelo es una herramienta que nos sirve para lograr una visión bien estructurada de la realidad. Así, el propósito del modelo es proporcionar un medio para analizar el comportamiento de las componentes de un sistema con el fin de optimizar su desempeño. La ventaja que tiene el sacar un modelo que represente una situación real, es que nos permite analizar tal situación sin interferir en la operación que se realiza, ya que el modelo es como si fuera “un espejo” de lo que ocurre.

Para aumentar la abstracción del mundo real, los modelos se clasifican como 1) icónicos, 2) análogos, 3) simbólicos.

Los modelos icónicos son la representación física, a escala reducida o aumentada de un sistema real.

Los modelos análogos esencialmente requieren la sustitución de una propiedad por otra con el fin de permitir la manipulación del modelo. Después de resolver el problema, la solución se reinterpreta de acuerdo al sistema original.

Los modelos más importantes para la investigación de operaciones, son los modelos simbólicos o matemáticos, que emplean un conjunto de símbolos y funciones para representar las variables de decisión y sus relaciones para describir el comportamiento del sistema. El uso de las matemáticas para representar el modelo, el cual es una representación aproximada de la realidad, nos permite aprovechar las computadoras de alta velocidad y técnicas de solución con matemáticas avanzadas.

Un modelo matemático comprende principalmente tres conjuntos básicos de elementos. Estos son: 1) variables y parámetros de decisión, 2) restricciones y 3) función objetivo.

1. Variables y parámetros de decisión. Las variables de decisión son las incógnitas (o decisiones) que deben determinarse resolviendo el modelo. Los parámetros son los valores conocidos que relacionan las variables de decisión con las restricciones y función objetivo. Los parámetros del modelo pueden ser determinísticos o probabilísticos.

2. Restricciones. Para tener en cuenta las limitaciones tecnológicas, económicas y otras del sistema, el modelo debe incluir restricciones (implícitas o explícitas) que restrinjan las variables de decisión a un rango de valores factibles.

3. Función objetivo. La función objetivo define la medida de efectividad del sistema como una función matemática de las variables de decisión.

La solución óptima será aquella que produzca el mejor valor de la función objetivo, sujeta a las restricciones.

Concepto de optimización

Una característica adicional, que se mencionó como de pasada, es que la Investigación de Operaciones intenta encontrar la mejor solución, o la solución óptima, al problema bajo consideración. En lugar de contentarse con sólo mejorar el estado de las cosas, la meta es identificar el mejor curso de acción posible. Aún cuando debe interpretarse con todo cuidado, esta “búsqueda de la optimalidad” es un aspecto muy importante dentro de la Investigación de Operaciones.

Áreas de aplicación de la Investigación de Operaciones

Como su nombre lo dice, Investigación de Operaciones significa “hacer investigación sobre las operaciones”. Esto dice algo del enfoque como del área de aplicación. Entonces, la Investigación de Operaciones se aplica a problemas que se refieren a la conducción y coordinación de operaciones o actividades dentro de una organización. La naturaleza de la organización es esencialmente inmaterial y, de hecho, la Investigación de Operaciones se ha aplicado en los negocios, la industria, la milicia, el gobierno, los hospitales, etc. Así, la gama de aplicaciones es extraordinariamente amplia. Casi todas las organizaciones más grandes del mundo (alrededor de una docena) y una buena proporción de las industrias más pequeñas cuentan con grupos bien establecidos de Investigación de Operaciones. Muchas industrias, incluyendo la aérea y de proyectiles, la automotriz, la de comunicaciones, computación, energía eléctrica, electrónica, alimenticia, metalúrgica, minera, del papel, del petróleo y del transporte, han empleado la Investigación de Operaciones. Las instituciones financieras, gubernamentales y de salud están incluyendo cada vez más estas técnicas.

Para ser más específicos, se consideran algunos problemas que se han resuelto mediante algunas técnicas de Investigación de Operaciones. La programación lineal se ha usado con éxito en la solución de problemas referentes a la asignación de personal, la mezcla de materiales, la distribución y el transporte y las carteras de inversión. La programación dinámica se ha aplicado con buenos resultados en áreas tales como la planeación de los gastos de comercialización, la estrategia de ventas y la planeación de la producción. La teoría de colas ha tenido aplicaciones en la solución de problemas referentes al congestionamiento del tráfico, al servicio de máquinas sujetas a descomposturas, a la determinación del nivel de la mano de obra, a la programación del tráfico aéreo, al diseño de presas, a la programación de la producción y a la administración de hospitales. Otras técnicas de Investigación de Operaciones, como la teoría de inventarios, la teoría de juegos y la simulación, han tenido exitosas aplicaciones en una gran variedad de contextos.

Qué es la Ingeniería de Sistemas

2009-09-25T04:24:00.000-07:00

Ingeniería de sistemas (también conocida como ingeniería de diseño de sistemas) es un campo interdisciplinario de la ingeniería que se centra en el diseño y gestion de proyectos complejos .

Cuestiones como la logística, la coordinación de los diferentes equipos, y el control automático de las máquinas se hacen más difíciles cuando se trata de proyectos grandes y complejos. Las herramientas y procesos con los cuales trabaja la ingeniería de sistemas a veces se superpone y se a con la técnicas centradas en disciplinas humanas como la ingeniería de control y gestión de proyectos.

Historia

La expresión "ingeniería de sistemas" se remonta a Bell Telephone Laboratories en 1940. La necesidad de identificar y manipular las propiedades de un sistema como un todo, que en complejos proyectos de ingeniería en gran medida puede diferir de la suma de las propiedades de las partes, motivó el Departamento de Defensa, la NASA, y otras industrias para poner el practica la disciplina.

Cuando ya no era posible confiar en la evolución de diseño para mejorar el sistema y los instrumentos existentes no eran suficientes para satisfacer la creciente demanda, los nuevos métodos comenzaron a ser desarrollados y dirigidos directamente a lo complejo. La evolución de la ingeniería de sistemas, que continúa hoy en día, comprende el desarrollo y la identificación de nuevos métodos y técnicas de modelado. Estos métodos ayudan a una mejor comprensión de los sistemas de ingeniería a medida que crecen y se hacen más complejas. Las herramientas populares que se utilizan a menudo en el contexto de la Ingeniería de Sistemas se han desarrollado durante estos tiempos, como por ejemplo; USL, UML, QFD, y IDEF0.

Concepto

La Ingeniería de Sistemas representa un enfoque o manera de abordar, y es considerada más recientemente, como una disciplina en la ingeniería. El objetivo de la educación en Ingeniería de Sistemas es simplemente formalizar el enfoque y, al hacerlo, identificar nuevos métodos y oportunidades de investigación similar a la forma en que se produce en otros campos de la ingeniería. Desde un punto de vista la ingeniería de sistemas comparte lo holístico y lo interdisciplinario.

Visión holística

Ingeniería de Sistemas se centra en el análisis y la obtención necesidades del cliente y la funcionalidad requerida a principios del ciclo de desarrollo, las necesidades de documentación, y luego proceder con la síntesis del diseño y la validación del sistema mientras se considera el problema completo, el ciclo de vida del sistema. Oliver et al., afirma de que el proceso de ingeniería de sistemas se puede descomponer en:

Los sistemas técnicos de ingeniería de procesos.
Sistemas de Gestión de Ingeniería de Procesos.

Dentro del modelo de Oliver, el objetivo del proceso de gestión es organizar el esfuerzo técnico en el ciclo de vida, mientras que el proceso técnico incluye la evaluación de la información disponible, definir las medidas de eficacia, para crear un modelo de conducta, crear un modelo de estructura, realizar el análisis de trade-off, crear y construir pruebas en secuencia.

Dependiendo de su aplicación, aunque hay varios modelos que se utilizan en la industria, todos ellos ayudan a determinar la relación entre las distintas etapas mencionadas anteriormente e incorporar sugerencias. Ejemplos de estos modelos incluyen el modelo de cascada (WaterFall) y el modelo de la VEE.

Campo interdisciplinario

El desarrollo de sistemas a menudo requiere de la contribución de diversas disciplinas técnicas. Al proporcionar una visión sistémica de las actividades de desarrollo, la ingeniería de sistemas ayuda a fusionar todos los colaboradores técnicos en un esfuerzo de equipo unificado, formando un proceso de desarrollo estructurado que va desde el concepto hasta la producción, la operación y, en algunos casos, a la terminación y la eliminación.

Esta perspectiva es a menudo repetida en los programas educativos y en cursos de ingeniería de sistemas impartidos por profesores de los departamentos de ingeniería que, en efecto, ayuda a crear un entorno interdisciplinario.

Manejo de la complejidad

La necesidad de la ingeniería de sistemas surgió con el aumento de la complejidad de los sistemas y proyectos. Cuando se habla en este contexto, la complejidad incorpora no sólo la ingeniería de sistemas, sino también la logica humana en la organización de datos. Al mismo tiempo, un sistema puede ser más complejo debido a un aumento de tamaño, así como con un aumento en la cantidad de datos, variables o el número de campos que están involucrados en el diseño. La Estación Espacial Internacional es un ejemplo de tal sistema.

El desarrollo de algoritmos inteligentes de control, diseño de microprocesadores, y el análisis de los sistemas de medio ambiente también están comprendidas en el ámbito de la ingeniería de sistemas. Ingeniería de sistemas promueve el uso de herramientas y métodos para comprender mejor y manejar la complejidad en los sistemas. Algunos ejemplos de estas herramientas puede ser:

Modelamiento y Simulación
Optimización
La dinámica de sistemas
Análisis de Sistemas
El análisis estadístico
El análisis de confiabilidad
Toma de decisiones

Al adoptar un enfoque interdisciplinario de la ingeniería de sistemas es de por sí compleja, ya que el comportamiento y la interacción entre los componentes del sistema no es siempre inmediatamente bien definido o comprendido. Definir y caracterizar estos sistemas y subsistemas y las interacciones entre ellos es uno de los objetivos de la ingeniería de sistemas. De este modo, la brecha que existe entre los requisitos informales de los usuarios, operadores, organizaciones de comercialización y las especificaciones técnicas, puede ser salvada exitosamente.