Qué es la Investigación de Operaciones

La Investigación de Operaciones o Investigación Operativa (en inglés OROperations Research) es una disciplina que consiste en la aplicación de métodos analíticos avanzados con el propósito de apoyar el proceso de toma de decisiones, identificando los mejores cursos de acción posibles.

En este contexto la Investigación de Operaciones utiliza técnicas de modelamiento matemático, análisis estadístico y optimización matemática, con el objetivo de alcanzar soluciones óptimas o cercanas a ellas cuando se enfrentan problemas de decisión complejos. Se espera que las decisiones alcanzadas mediante el uso de un modelo de investigación operativa sean significativamente mejores en comparación a aquellas decisiones que se podrían tomar haciendo uso de la simple intuición o experiencia del tomador de decisiones. Lo anterior es particularmente cierto en aquellos problemas de naturaleza real complejos, que consideran cientos, incluso miles de variables de decisión y restricciones.

La Investigación de Operaciones se complementa con otras disciplinas como la Ingeniería Industrial y la Gestión de Operaciones. En términos estrictos un modelo de optimización considera una función objetivo en una o varias variables que se desea maximizar (por ejemplo el ingreso o beneficio asociado a un plan de producción) o por el contrario minimizar (por ejemplo los costos de una firma, el riesgo asociado a una decisión, la pérdida de un alternativa, etc). Los valores que pueden adoptar las variables de decisión usualmente están restringidos por restricciones que adoptan la forma de ecuaciones y/o inecuaciones que buscan representar las limitantes asociadas a la problemática.

El enfoque de la Investigación de Operaciones es el modelaje. Un modelo es una herramienta analítica 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 (identificar el mejor curso de acción posible).

Una visión esquemática del proceso asociado a la construcción de un modelo de optimización se presenta a continuación:

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1. Definición del problema: Se debe definir el problema para el cual se busca proponer un curso de acción. ¿Es un problema relevante? ¿es posible tomar una buena decisión sin la necesidad de resolver un modelo de optimización? ¿cuáles son sus alcances? ¿cuáles son los factores que influyen en el desempeño del sistema?, etc. La calidad del modelo de optimización dependerá en gran parte de la asertividad en la definición del problema de decisión.

2. Construcción de un modelo: Un modelo de optimización considera necesariamente una abstracción o simplificación de la realidad. Por un lado se busca que el modelo sea representativo del problema real que se busca representar pero que al mismo tiempo sea simple de modo de favorecer su resolución haciendo uso de un algoritmo ad-hoc. Alcanzar este equilibrio no es trivial. Por ello ante un mismo problema puede existir más de un modelo de optimización que lo represente con distintos niveles de detalle y abstracción.

3. Solución del modelo: Una vez construido el modelo de optimización se deben identificar las alternativas de resolución para el mismo. Para ello se puede hacer uso de programas computacionales que utilizan algoritmos de resolución específicos dependiendo de las características del modelo. Por ejemplo, para resolver un problema de Programación Lineal (las variables de decisión se representan como funciones lineales tanto en la función objetivo como restricciones) se puede utilizar el Método Simplex.

4. Validación: Se verifica que la solución alcanzada cumpla con las condiciones (restricciones) impuestas al problema.

5. Implementación y control de la solución: Una vez verificada la solución se procede a su implementación. Cabe destacar que esto puede lugar a actualizaciones del modelo de optimización tanto en términos del modelo como el valor de los parámetros estimados. Por ejemplo, si el modelo de optimización corresponde a un Plan Maestro de la Producción (PMP) y se genera un cambio en el valor de la hora hombre de los trabajadores será necesario actualizar el valor del parámetro que representa dicho costo para posteriores instancias de resolución.

En la actualidad el uso de modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor conocimiento de estas metodología en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución.

Las sub disciplinas más destacadas en la Investigación de Operaciones moderna son:

Qué es la Gestión de Operaciones

La Gestión de Operaciones (Operations Management en inglés) es la creación, desarrollo y organización de la función de producción con el objetivo de alcanzar ventajas competitivas. La función de producción esta definida por la creación, producción, distribución, mantenimiento, etc, de los bienes y servicios generados por una empresa determinada.

La competitividad es la habilidad que tiene una empresa para desempeñarse mejor que su competencia según la percepción de sus clientes. Esto es esencial dado que el concepto de competitividad no es abstracto sino relativo, por ejemplo, una empresa puede ser competitiva en su mercado local pero no así al enfrentar competidores externos que tienen una estructura de costos menor.

Cabe diferenciar dos términos frecuentemente utilizados en el ámbito de la Gestión de Operaciones pero que tienen connotaciones distintas.

Competitividad: Posición relativa en el mercado, no es responsabilidad exclusiva de la Gestión de Operaciones.

Productividad: Productos por unidad de insumo, responsabilidad exclusiva de la Gestión de Operaciones.

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Dicho de otro modo el área de producción u operaciones en una empresa contribuye a la competitividad de la misma a través de la productividad.

Para ser competitivo se debe ser productivo pero la productividad por si sola no garantiza la competitividad de la empresa.

Según Michael Porter, precursor de la estrategia corporativa y economista reconocido mundialmente por sus contribuciones en el ámbito de la gestión estratégica y el marketing, alcanzar ventajas competitivas tiene relación con la propuesta de valor a largo plazo de la empresa y se materializa a través de la aplicación de tres estrategias competitivas genéricas, a saber: liderazgo en costos, la diferenciación del producto y el enfoque.

Los objetivos de la Gestión de Operaciones son producir un bien y/o prestar un servicio específico al mínimo tiempo y costo posible. Si bien dichos objetivos son plausibles, es necesario establecer criterios y parámetros para efectos de evaluación y control. Dicha evaluación se hace a través de sistemas de gestión integrados y el monitoreo de indicadores de gestión o KPI (Key Performance Indicator o Indicador clave de rendimiento). En este contexto algunos criterios de evaluación son:

  • Volumen de la Producción
  • Costo (materiales, fuerza de trabajo).
  • Utilización (equipo y fuerza de trabajo).
  • Calidad y confiabilidad del producto
  • Inversión (rendimiento sobre activos).
  • Flexibilidad para cambios en el producto.

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De esta forma es importante comprender la interacción del área de operaciones con otras áreas funcionales de la empresa como lo son finanzas, marketing, recursos humanos, investigación y desarrollo, etc. Cada una de ellas tiene un aporte y forma de evaluación particular, alineada a una estrategia corporativa, que en conjunto determinan la competitividad de la empresa y por ende su posición relativa en el mercado.

Las decisiones en el ámbito de la Gestión de Operaciones se pueden clasificar en estratégicas, tácticas y operativas (largo, mediano y corto plazo, respectivamente).

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Por ejemplo la localización de una planta productiva es una decisión estratégica por el volumen de inversión que ello representa, los efectos que genera en las operaciones comerciales de una empresa y la dificultad de flexibilizar los impactos de dicha decisión en el corto plazo. Luego, las decisiones tácticas que se adopten serán bajo el contexto de las decisiones estratégicas consideradas previamente. Así por ejemplo la planificación de la producción (como el desarrollo de un Plan Maestro de la Producción o PMP) es una decisión táctica (mediano plazo) que usualmente considera un horizonte de planificación de 3 a 18 meses. Finalmente las decisiones operativas o de corto plazo tienen que ver con la implementación de la estrategia, lo que se denomina el «día a día» y que esta bajo el alero de la planificación de mediano plazo realizada anteriormente.

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El Equipo de Gestión de Operaciones

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En esta oportunidad desarrollaremos un tema que se podría considerar «off-topic» dado que no aborda un tema en particular de la Gestión  o Investigación de Operaciones pero que para nuestro equipo nos parece muy importante compartir con nuestros valiosos usuarios. Con fecha 31 de Marzo de 2013 hemos alcanzado la cantidad de 1.000 suscritos a nuestro newsletter, quienes han decidido formar parte de nuestra comunidad de usuarios al descargar en forma gratuita el Libro de Apuntes de Programación Lineal. Los suscritos al newsletter además reciben en forma periódica información útil para sus estudios como planillas de cálculo, ejercicios resueltos, sugerencias, entre otros. Esta información la enviamos sin ningún costo para el usuario y con una frecuencia aproximada de un correo a la semana a través de los servicios de Email Marketing de AWeber.

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