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diapositiva 1.4 de la maetira de io , es una introduccion de las etapas basicas
Tipo: Diapositivas
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1.^4
n
IN^ V^ ES^ T
IG^ A^ CIÓ^ N D^ E^ O^ P^ E^ R^ A^ C^ I^ O^ N E S B (^17)
BY O S I R I S , M A R I A C R I S T I N A Y L I B N Y
Investigación de Operaciones
Dr. Rubicel Cruz Romero
Exposición Unidad l
1.4. Proceso de Modelación
La Investigación de Operaciones es una disciplina que apoya la toma de decisiones mediante el uso de modelos analíticos y métodos sistemáticos para resolver problemas reales. El proceso de modelación es fundamental dentro de esta área, ya que permite representar de forma simplificada un sistema, identificar sus variables y analizar alternativas de solución bajo ciertas restricciones. Según Hillier y Lieberman (2021), la modelación facilita la optimización de recursos y la mejora del desempeño en sistemas de ingeniería y gestión, lo que la convierte en una herramienta clave para la toma de decisiones eficientes.
I N V E S T I G A C I Ó N D E O P E R A C I O N E S E Q U I P O 4
La investigación de operaciones es una rama de las matemáticas que utiliza modelos, estadísticas y algoritmos para ayudar a tomar mejores decisiones. Especialmente en entornos donde hay que optimizar recursos limitados, como tiempo, dinero o personal.
La investigación de operaciones se apoya en el método científico: primero analiza el problema, después lo traduce en un modelo matemático, y finalmente aplica técnicas de resolución (como programación lineal o algoritmos) para encontrar la mejor solución posible.
Uno de los métodos más conocidos es el método simplex, creado por George Dantzig en 1947, que revolucionó la resolución de problemas de optimización con muchas variables y restricciones.
Investigación de Operaciones
¿Qué es la Investigación de Operaciones?
I N V E S T I G A C I O N D E O P E R A C I O N E S 1. 4 P R O C E S O D E M O D E L A C I Ó N
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 posibles alternativas de decisión y las restricciones para producir una
Formulación solución adecuada
y Definición
del
Problema
Etapas :
**- Objetivo del problema (maximizar utilidades, minimizar costos, tiempos, riesgos, etc.).
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
Solución del
modelo
E A S T C O R D A L E S C H O O L
S e p r o c e d e a e n c o n t r a r l a s o l u c i ó n u s a n d o t é c n i c a s d e I O , t a l e s c o m o :
**- P r o g r a m a c i ó n l i n e a l
Implementación del modelo
En esta etapa, la solución obtenida se aplica en el sistema real. Se establecen políticas, planes o procedimientos basados en los resultados del modelo. También implica: Capacitar al personal. Monitorear el desempeño. Realizar ajustes conforme cambian las condiciones del entorno
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
Optimización de producción: decidir cuántos productos fabricar con recursos limitados. Asignación de personal: distribuir turnos de trabajo minimizando horas extra. Logística y transporte: elegir rutas óptimas para reducir costos. Inventarios: determinar cuándo y cuánto pedir para minimizar costos de almacenamiento.
Ejemplos introductorios
I N V E S T I G A C I Ó N D E O P E R A C I O N E S B 1 7 1. 4 P R O C E S O D E M O D E L A C I Ó N
Gracias por escuchar