Panorama del enfoque de modelado - PROBLEMA 3

 Lea el artículo al que se hace referencia en el pie de página de la sección 2.2 que describe un estudio de IO realizado para el Rijkswaterstaat de Holanda. (Preste atención especial en las páginas 3-20 y 30-32.)

a) Resuma los antecedentes que llevaron a emprender este estudio.

b) Resuma el objetivo de cada uno de los cinco modelos matemáticos descritos en las páginas 10-18.

c) Resuma las “medidas de efecto” (medidas de desempeño) para comparar las políticas descritas en las páginas 6-7 de este artículo.

d) Enumere los distintos beneficios tangibles e intangibles que resultaron de este estudio.

Panorama del enfoque de modelado - PROBLEMA 2

 Lea el artículo al que se hace referencia en el pie de página de la sección 2.1 que describe un estudio de IO realizado para el Departamento de Salud de New Haven, Connecticut.

a) Resuma los antecedentes que llevaron a emprender este estudio.

b) Describa el sistema desarrollado para rastrear y probar cada aguja y cada jeringa con el fin de reunir los datos necesarios.

c) Resuma los resultados iniciales de este sistema de rastreo y pruebas.

d) Describa el efecto real y potencial de este estudio en las políticas gubernamentales.

Panorama del enfoque de modelado - PROBLEMA 1

 2.1-1. Lea el artículo al que hace referencia el pie de página de la sección 2.1 que describe un estudio de IO realizado para el Departamento de Policía de San Francisco.

a) Resuma los antecedentes que llevaron a emprender este estudio.

b) Defina parte del problema a que se refieren las seis metas del sistema de programación a desarrollar.

c) Describa cómo fueron recolectados los datos necesarios.

d) Enumere los distintos beneficios tangibles e intangibles resultado del estudio.

Panorama del enfoque de modelado - REFERENCIAS SELECCIONADAS

 1. Bradley P. S., U. M. Fayyad y O. L. Mangasarian, “Mathematical Programming for Data Mining: Formulations and Challenges”, en INFORMS Journal of Computing, 11(3): 217-238, verano de 1999.

2. Fortuin, L., P. van Beek y L. van Wassenhove (eds.), OR at wORk: Practical Experiences of Operational Research, Taylor & Francis, Bristol, PA, 1996.

3. Gass, S. I., “Decision-Aiding Models: Validation, Assessment, and Related Issues for Policy Analysis”, en Operations Research, 31: 603-631, 1983.

4. Gass, S. I., “Model World: Danger, Beware the User as Modeler”, en Interfaces, 20(3): 60-64, mayo-junio de 1990.

5. Hall, R.W., “What's So Scientific about MS/OR?”, en Interfaces, 15(2): 40-45, marzo-abril de 1985.

6. Howard, R. A., “The Ethical OR/MS Professional”, en Interfaces, 31(6): 69-82, noviembre-diciembre de 2001.

7. Miser, H. J., “The Easy Chair: Observation and Experimentation”, en Interfaces. 19(5): 23-30, septiembre-octubre de 1989.

8. Morris, W. T., “On the Art of Modeling”, en Management Science, 13: B707-717, 1967.

9. Murphy, F. H., “The Occasional Observer: Some Simple Precepts for Project Success”, en Interfaces, 28(5): 25-28, septiembre-octubre de 1998.

10. Pidd, M., “Just Modeling Through: A Rough Guide to Modeling”, en Interfaces, 29(2): 118-132, marzo-abril de 1999.

11. Simon, H. A., “Prediction and Prescription in Systems Modeling”, en Operations Research, 38:7-14, 1990.

12. Williams, H. P., Model Building in Mathematical Programming, 4a. ed., Wiley, Nueva York, 1999.

Panorama del enfoque de modelado - CONCLUSIONES

 Aunque el resto de este libro se enfoca principalmente en la construcción y solución de modelos matemáticos, en este capítulo se intentó hacer hincapié en que esos elementos sólo son una porción del proceso completo necesario para llevar a cabo un estudio de IO representativo. Las otras etapas que se describieron son también muy importantes para el éxito del estudio. Se pide al lector que en los capítulos subsecuentes no pierda de vista el papel que tienen el modelo y el procedimiento de solución dentro del proceso completo. Después, cuando haya adquirido una comprensión más profunda de los modelos matemáticos, se sugiere que planee regresar y revisar este capítulo con el fin de profundizar en esta perspectiva.

La investigación de operaciones está ligada en forma íntima al empleo de computadoras. Hasta hace poco, se usaban casi exclusivamente computadoras grandes, pero cada vez es mayor el uso de las computadoras personales y estaciones de trabajo para resolver modelos de IO.

Para concluir la presentación de las etapas más importantes de un estudio de IO, debe observarse que existen muchas excepciones a las “reglas” prescritas en este capítulo. Por su naturaleza, la investigación de operaciones requiere una gran dosis de ingenio e innovación, por lo que es imposible prescribir un procedimiento estándar que los equipos de IO deban seguir siempre. En su lugar, la descripción anterior debe verse como un modelo que representa, a grandes rasgos, cómo llevar a cabo un estudio exitoso de investigación de operaciones.

FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO - IMPLEMENTACIÓN - Ejemplo 4

El último ejemplo se refiere al sistema SYSNET de Yellow Freight, descrito al final de la sección anterior, cuyo objetivo era establecer rutas de envíos en una red nacional. En este caso, hubo cuatro elementos importantes. El primero fue “vender” el concepto a la alta administración. Este paso se realizó con éxito cuando se validó la exactitud del modelo de costos y se realizaron sesiones interactivas para la alta administración que demostraron la eficacia del sistema. El segundo fue el desarrollo de una estrategia de implementación por etapas graduales, a la vez que se identificaban y eliminaban las fallas. El tercero fue el trabajo conjunto con los administradores operativos para instalar el sistema en forma adecuada, proporcionar las herramientas de apoyo necesarias, capacitar al personal que lo usaría y convencerlos de su utilidad. El último elemento fue proporcionar a la administración los incentivos y el refuerzo para la implementación efectiva del sistema.

FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO - IMPLEMENTACIÓN - Ejemplo 3

 El siguiente ejemplo ilustra cómo, en ocasiones, una fase de implementación exitosa requiere el involucramiento de miles de empleados antes de poner en marcha los nuevos procedimientos. Samsung Electronics Corp.1 inició un importante estudio de IO en marzo de 1996 para desarrollar nuevas metodologías y programar el calendario de aplicaciones que pudieran incrementar el nivel de eficiencia de todo el proceso de manufactura de semiconductores y reducir el nivel de inventarios de productos en proceso. El estudio continuó por más de cinco años y llegó a su fin en junio de 2001, debido, principalmente, al gran esfuerzo que requirió la etapa de implementación. El equipo de IO debió obtener el apoyo de muchos integrantes de las áreas de administración, manufactura e ingeniería; dicho apoyo lo obtuvo mediante la capacitación del personal en los principios y la lógica de los nuevos procedimientos de manufactura. Al final del proceso, más de 3 000 personas habían asistido a las sesiones de capacitación. Después, los nuevos procedimientos fueron incorporados de manera gradual para construir la confianza en ellos. Este paciente proceso de implementación pagó grandes dividendos. Los nuevos procedimientos hicieron que la compañía se convirtiera de la manufacturera menos eficiente de la industria de los semiconductores en la más eficiente. Este logro incrementó las ganancias en más de 1 000 millones de dólares en el momento en que se completó el estudio de IO.

FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO - IMPLEMENTACIÓN - Ejemplo 2

 El siguiente ejemplo se refiere al estudio para IBM expuesto al final de las secciones 2.4 y 2.5. En este caso se requirió una planeación cuidadosa para poner en marcha el complejo sistema Optimizer para controlar la red nacional de inventarios de refacciones. Fueron considerados tres factores especialmente importantes para lograr una implementación exitosa. Como se estudió en la sección 2.4, el primero era la inclusión de un equipo de usuarios —formado por administradores operativos— como consejeros del equipo de IO durante el estudio. Cuando llegó la etapa de implementación, estos administradores operativos sentían que el estudio también era de ellos, por lo que se convirtieron en un fuerte apoyo para la instalación de Optimizer en sus áreas funcionales. El segundo factor de éxito fue una extensa prueba de aceptación del usuario mediante la cual pudieron identificar áreas problemáticas que necesitaban modificaciones antes de la implementación total. El tercer factor fue que el nuevo sistema se puso en marcha por etapas, en cada una de las cuales se realizaron pruebas cuidadosas, con lo que las fallas más importantes fueron eliminadas antes de la implementación nacional del sistema.

FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO - IMPLEMENTACIÓN - Ejemplo 1

 Este último punto sobre la documentación de un estudio de IO se ilustra con el caso de la política nacional de administración del agua del Rijkswaterstaat, en Holanda (véase las secciones 2.2, 2.3 y 2.4). La administración deseaba documentación más extensa que lo normal, tanto para apoyar la nueva política como para utilizarla en la capacitación de nuevos analistas o para realizar nuevos estudios. La integración de esta documentación requirió varios años y ¡quedó contenida en 4 000 páginas a espacio sencillo encuadernadas en 21 volúmenes!