Investigacion de Operaciones en Administracion

549 Pages·2013·10.79 MB·Spanish

by  Carro, Roberto

INVESTIGACION DE OPERACIONES
EN ADMINISTRACION

EDICION 2009

ROBERTO CARRO
Diseño de Tapa: Alejandro Salguero y Roberto Carro
Impreso por PINCU
Funes 3289
Mar del Plata

INVESTIGACION DE OPERACIONES EN ADMINISTRACION
EDICION, 2009.
©Roberto Carro

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Modificaciones a la edición 2009.
En esta edición se han modificado algunos de los capítulos y ampliado otros.
El capítulo de modelos ha sido complementado con ejemplos de la
construcción de diagramas de Forrester y su aplicación a contextos más
cercanos al estudiante. Esto mismo se repite con mayor énfasis en los
capítulos de modelos deterministas y en el problema de transbordo de gran
utilización en asignaturas superiores como Logística y Operaciones.
El modelamiento deterministico de inventarios ha sido reescrito y modelado
con ejemplificación en el Win QSB. Similar tratamiento sufrió el capítulo de
fenómenos de espera y cadenas de Markov.
También se ha incluido un apéndice con el uso de funciones del MS Excel
que considero será de gran utilidad para el alumno.

Roberto Carro.
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Prologo a la segunda edición.

“Dios mueve al jugador, y este la
pieza. ¿Qué Dios detrás de Dios la
trama empieza?” J.L. Borges

Después de la primera publicación de estos textos de Investigación de
Operaciones en Administración y con la experiencia de un nuevo curso y primero
de la asignatura dentro de la carrera de Administración en la facultad de Ciencias
Económicas de la U.N. de Mar del Plata vuelvo a intentar esta segunda edición de
este material con algunas correcciones y modificaciones que, confieso, no son
tantas como hubiese deseado.

Mantengo e intento trasmitir la importancia del conocimiento de la asignatura en los
alumnos de Ciencias Económicas, quizá aun más respaldado al leer un artículo
reciente de Corcho Sánchez, P. Cortés Sierra, G. Guerrero Manzano, M. Álvarez
Martínez, P. de la Universidad de Extremadura (España) titulado “Los métodos
cuantitativos en distintos planes de estudios”.
En este artículo se tiene en cuenta la adaptación al Espacio Europeo de
Enseñanza Superior (EEES) que hace necesaria la modificación de los títulos
universitarios y la reelaboración de sus planes de estudios. Los autores midieron el
grado de eficacia en el proceso de aprendizaje del alumno a través de las
calificaciones obtenidas en las carreras de Diplomatura en Ciencias Empresariales,
Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas y Licenciatura en
Economía en el periodo de 1990 a 2005.
Ese informe destaca lo siguiente “Los contenidos en Matemáticas no se pueden
reducir por su papel instrumental y papel de servicio, que la catalogan como una
disciplina transversal. Los resultados obtenidos muestran que la disminución de las
horas de docencia ha influido en la eficiencia aumentando el número de
convocatorias que se necesitan para aprobar. Esto conlleva un incremento de la
estancia del alumnado en la universidad y como consecuencia un aumento del
coste en el proceso económico docente”.
Esto me anima a trasmitir al alumno una serie de herramientas que estoy seguro
son importantes en el ámbito de la decisión y que, como se ve, esta necesidad es
compartida hoy con ámbitos universitarios internacionales.

En esta edición mantengo la idea de la utilización de software de aplicación para la
resolución de la complejidad matemática, agregando más detalle del procedimiento
propio del software teniendo en cuenta la experiencia del curso anterior. Esto
mostró que el alumno tiene un mayor incentivo cuando además de comprender los
conceptos teóricos domina la herramienta de aplicación creando un lazo de
realimentación reforzador en el proceso de aprendizaje.

Como mencione en la primera edición no he tratado de “inventar la rueda” en la
temática cuantitativa si no aprovechar mucho del buen material existente sobre el
tema. Debo reconocer que he luchado con la gran cantidad de material disponible
que me impulsaba a incluirlo en este texto pero también ello hubiera desvirtuado el
propósito fundamental de concentrarse en temas prioritarios en esta etapa en que
pretendemos el “encantamiento” del alumno con la Investigación de Operaciones
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evitando una densidad que no solo no acerca soluciones prácticas si no que lo
aleja de buscar por sí mismo nuevos desafíos.

En esta edición amplío el tema de la construcción de modelos tratando de lograr
una manera estructurada de contextualizar las situaciones de negocios e
introduciendo conceptos de la Dinámica de Sistemas con sus metodologías para
modelado como los diagramas causales y los diagramas de Forrester utilizados en
las herramientas de software comerciales de simulación como Powersim, VenSin,
Stella o I Think para mencionar los más utilizados.
También se observará que hay un mayor desarrollo de solución de ejercicios tipo a
través del software utilizado en el curso como WIN QSB, LINGO y el Add-in de MS
Excel SOLVER.

Cuando termino de escribir estas líneas, observando el texto impreso surgen miles
de modificaciones, agregados y formatos que haría al mismo. Esto lejos de
desanimarme me incentiva dándome una agradable sensación por mejorar. Espero
trasmitirla a quien lo lea.

Finalmente no puedo dejar de agradecer a la Mg. Alicia Zanfrillo, colaboradora de
la cátedra que además de su tarea docente realizo la web de la asignatura
permitiendo una comunicación permanente entre docentes y alumnos y una mejor
distribución del material de la asignatura.

Roberto Carro
Mar del Plata. Otoño de 2007.

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Prologo a la primera edición

Dios, si juega a los dados…….

La Investigación de Operaciones también llamada Ciencia de la Administración es
una ciencia que lleva una importante cantidad de años desde sus principios en la
primera década del Siglo XX. Tuvo su auge en las postrimerías de la 2º Guerra
Mundial en pleno desarrollo de las industrias de producción masiva bajo los
paradigmas del tipo fordiano de producción y ante un escenario de alta demanda.
En esos momentos se buscaban soluciones para sistemas del complejo militar y de
las Empresas que básicamente tomaban decisiones con un criterio único de
costos, suponiendo volúmenes importantes de salida que el mercado absorbía.
Esto llevó a desarrollos de técnicas matemáticas (algoritmos) que daban
soluciones a problemas ante una serie de restricciones. Estas técnicas tuvieron
una enorme aceptación en ese escenario económico y fundamentalmente se
pueden considerar exitosas en ese entorno. El método Simplex desarrollado por G.
Dantzing es de 1947.
Al trasladarse estas técnicas a las organizaciones como objeto de estudio
concurrieron no solo los matemáticos e ingenieros si no que se fueron agregando
gerentes profesionales y de las ciencias económicas. Con el correr del tiempo y
ante el cambio de los escenarios económicos mundiales (cambio de una economía
de oferta por una de demanda, caída de la filosofía determinista de Laplace en la
física ,la introducción de más restricciones, otros criterios de decisión fuera de los
costos) y con el agregado de la rapidez del cambio que influye en la necesaria
urgencia de toma de decisiones, los algoritmos que tanto habían servido
comienzan a ser puestos en duda no solo por su alcance en cuanto a las
condiciones en que los mismos eran validos sino también por la dificultad que
tenían en su propia resolución, ya que en la vida real los gerentes están más lejos
de las matemáticas del aula que los investigadores. Cualquiera que haya tenido a
la vista la resolución manual de un problema de decisión con un algoritmo Simplex
se dará cuenta a que me refiero.
Además de esta dificultad se sumaba la baja relación costo/beneficio que éstos
traían para la problemática a resolver y el grado de complejidad de las situaciones
reales hacia que el gerente - decisor pensara que esto era un campo para los
matemáticos y prefiriera tomar otros criterios más heurísticos y dejar que
otros”jugaran con estos chiches”. Algunos como S. Savage se refieren a esto como
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la “cortina algebraica” que separa la toma de decisiones de la Ciencia de la
Decisión.
Esta dicotomía hizo que las profesiones de la gestión, en especial los
Administradores profesionales, perdieran la oportunidad de disponer de un arsenal
importante de ayudas en la decisión. Por suerte la revolución de las computadoras
hizo el milagro que faltaba para unir a la ciencia con los usuarios de la misma. Las
computadoras permitieron que las metodologías matemáticas y el trabajo duro lo
hiciera la PC rescatando al actor principal que modela la situación ya que es quien
mejor la conoce y quien evalúa los resultados determinando la importancia de los
mismos.
Aquí es cuando la Investigación de Operaciones recobra un papel importante en la
gestión brindando herramientas para ayudar en la decisión junto con la rapidez y
sencillez del software de resolución de problemas. Esto hace que la tarea
importante e indelegable sea la confección del modelo y su interpretación.
Creo que la Investigación de Operaciones proporciona herramientas que ya han
probado ser exitosas en muchas organizaciones pero es cierto que así como tiene
muchos adeptos hay también quienes no lo ven así. Para esto es necesario un
cambio en la manera de enseñar y mostrar esta disciplina llevando de un modo
más intenso la aplicación de estas herramientas a las organizaciones
Entiendo mi tarea hoy como volver a mostrar a los alumnos de las carreras de
Administración la importancia de una herramienta como la Investigación de
Operaciones en la toma de decisiones y el proceso de la misma, de manera que
ellos sean los actores principales teniendo en cuenta que nadie podrá conocer
mejor las particularidades de una organización o área de la misma que quien está
inmerso en ella. Se trata de mostrar que sin el decisor participando en la
construcción del modelo no existe una buena utilización de la herramienta. Mostrar
que la Investigación de Operaciones no es un terreno exclusivo de los matemáticos
ni de los informáticos si no que es un campo importante y excitante de la
Administración de Organizaciones en las cuales desarrollaran su futura tarea
profesional.
Quizás de manera simplista, podemos decir que la asignatura se basa en dos
premisas fundamentales: Enseñar a modelar, a pensar una situación en términos
sistémicos y conocer una serie de herramientas informáticas que nos ayuden con
la solución.
Este pequeño manual obviamente no pretende ser original en su contenido teórico,
tratándose de una disciplina que dispone de miles de libros y material al respecto
de cada uno de los temas que trata. En todo caso, si cabe, la originalidad del
mismo tiene que ver con la compilación de una serie de artículos, trabajos y
apuntes, muchos de ellos bajados de la para mi fascinante aldea global (World
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Wide Web), que creo contribuirán a ampliar los conocimientos de los alumnos y
profesionales que quieran apoyarse en sus decisiones con la información brindada
por estos modelos a fin de reducir esta incertidumbre propia de la realidad.
No hay en este apunte grandes deducciones de las técnicas cuantitativas ni el
mismo pretende cubrir la totalidad de la temática de la disciplina ya que para eso,
como mencione antes, existe una infinidad de excelentes libros y artículos
disponibles.
Como se verá hay indicaciones de cómo usar el software disponible y como este
puede resolver los modelos que el estudiante construyo en hojas electrónicas para
responder a preguntas sobre su comportamiento. El que escribe asume su
compromiso de la mejora continua de este material esperando enriquecerlo con los
comentarios y sugerencias de los alumnos.
Cabe también mencionar que si bien existe una infinidad de software para
soluciones y estupendos programas comerciales para simulación y programación,
concentraremos nuestros esfuerzos sobre uno de los programas que consideramos
la “lingua franca” de la era informática: el Excel de Microsoft. Esta planilla dispone
de recursos increíbles permitiendo una rápida comprensión de la misma y es una
herramienta que seguramente está en la pantalla de todos los profesionales del
mundo. (Lleva ya más de 35 millones de licencias). Esto hace que este software
permita intercambio de datos e información entre una amplia comunidad de
usuarios a diferencia de programas quizás mas abarcativos pero de mayor
dificultad y obviamente mayor costo. Junto con esta herramienta se utilizaran otras
de libre disponibilidad como el WIN QSB de Yih-Long Chang ampliamente utilizado
en Universidades del país y el mundo, y se mencionaran usos de herramientas
comerciales que están adquiriendo gran peso por su carácter de Add In del propio
Excel, tales como Cristal Ball de Decisioneering, Inc., el @Risk de Palisade
Corporation y el Tree Plan de Decisión Support Services (DSS).
Es importante recordar que los modelos no toman decisiones, los conceptos de
“soluciones óptimas” mencionados se refieren a los modelos y solo el
administrador podrá saber si funcionan en el mundo real y los ajustes que deberán
hacerse para aproximarse a él.
Seguramente se preguntaran cual es el sentido de estos modelos si no siempre
nos garantizan su éxito en la realidad? La respuesta es fácil: Aquí se puede
fracasar sin costos y además…..siempre es mejor tener una aproximación a no
tener nada.
Pero recuerde: el que construye el modelo es Ud. Aprenda a hacerlo y vera el
efecto. Desarrolle el habito…y espero que esto le sea de utilidad.

Roberto Carro
Mar del Plata. Invierno 2006
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