Un estudio de IO para el Departamento de Policía de San Francisco dio como resultado el desarrollo de un sistema computarizado para la programación y asignación óptima de los oficiales de policía en patrulla. El nuevo sistema generó un ahorro anual de 11 millones de dólares, un incremento anual de 3 millones de ingresos por infracciones de tránsito y una mejora de 20% en tiempos de respuesta.
Cuando se establecieron los objetivos apropiados de este estudio, se identificaron tres de ellos como fundamentales:
1. Mantener un alto nivel de seguridad civil.
2. Mantener en un alto nivel la moral de los oficiales.
3. Minimizar el costo de las operaciones.
Para satisfacer el primer objetivo, el departamento de policía y el gobierno de la ciudad fijaron un nivel deseado de protección. Luego, el modelo matemático impuso el requisito de lograr este nivel de protección. De manera similar, también impuso el requisito de balancear la carga de trabajo entre los oficiales con el fin de lograr el segundo objetivo. Por último, el tercer objetivo se incorporó adoptando la meta a largo plazo de minimizar el número de oficiales necesarios para cumplir con los dos primeros objetivos.
El Departamento de Salud de New Haven, Connecticut, utilizó un equipo de IO para diseñar un eficaz programa de intercambio de agujas para combatir el contagio del virus que causa el SIDA (VIH). El emprendimiento tuvo éxito pues se logró una reducción de 33% de la tasa de infección entre los participantes del programa. La parte central de este estudio fue un innovador programa de recolección de datos con el fin de obtener los insumos necesarios para los modelos matemáticos de transmisión del SIDA. Este programa abarcó un rastreo completo de cada aguja y cada jeringa —con la identificación, localización y fecha de cada persona que recibía una aguja así como la de aquella que la regresaba después de un intercambio—, junto con una prueba que determinara la negatividad o positividad de la aguja utilizada respecto al VIH.
A finales de la década de los noventa, las compañías de servicios financieros generales sufrieron el ataque de las firmas de corretaje electrónico que ofrecían costos de compraventa financiera muy bajos. Merrill Lynch2 respondió con la realización de un gran estudio de IO que recomendó la revisión completa de la manera como cobraba sus servicios, desde una opción basada en activos de servicio completo —cargo de un porcentaje fijo del valor de los activos en vez de hacerlo por transferencias individuales— hasta una opción de bajo costo para los clientes que deseaban invertir en línea de manera directa. La recolección y el procesamiento de datos tuvieron un papel fundamental en el estudio. Para analizar el efecto del comportamiento individual de los clientes en respuesta a diferentes opciones, el equipo decidió montar una base de datos de clientes con una capacidad de 200 gigabytes, la cual debía contener cinco millones de clientes, 10 millones de cuentas, 100 millones de registros de transacciones y 250 millones de registros contables.
Este objetivo requirió combinar, reconciliar, filtrar y limpiar datos procedentes de muchas bases de datos. La adopción de las recomendaciones del estudio produjo un incremento de cerca de 50 mil millones de dólares en la posesión de activos de sus clientes y casi 80 millones de dólares en ganancias adicionales.
Mediante un estudio de IO realizado para Citgo Petroleum Corporation,3 se optimizaron tanto las operaciones de refinación como el abastecimiento, la distribución y la comercialización de sus productos, lo cual produjo una mejora en las utilidades de alrededor de 70 millones de dólares al año. También en este estudio la recolección de datos jugó un papel muy importante. El equipo de IO realizó juntas para obtenerlos de la alta administración de Citgo con el objeto de asegurar la calidad continua de los datos. Se desarrolló un sistema de base de datos administrativos con tecnología de punta y se instaló en una computadora gigante.
En el caso de los datos solicitados que no existían, se crearon pantallas de LOTUS 1-2-3 para que el personal de operaciones introdujera la información recabada en computadoras personales (PC) que después se transfería a la computadora principal. Antes de introducir los datos en el modelo matemático, se usó un programa para verificar errores e incongruencias. Al principio, este programa generaba una lista de errores y mensajes de ¡2.5 cm de alto! Con el tiempo, el número de errores y mensajes (que indicaban números equivocados o dudosos) se redujo a menos de 10 en cada nueva corrida.
En la sección 3.5 se describirá el estudio de Citgo con más detalle.
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