ACERCA DE LOS AUTORES DE CASOS - Molly Stephens

 Molly Stephens es asociada en la oficina de Los Ángeles de Quinn, Emanuel, Urquhart, Oliver & Hedges, LLP. Se graduó en la Universidad de Stanford con una licenciatura en Ingeniería Industrial y una maestría en Investigación de Operaciones.

La señora Stephens fue profesora de la Escuela de Ingeniería en Stanford y sirvió como asistente de enseñanza en el curso de casos de estudio en Investigación de Operaciones. Como asistente de enseñanza analizó problemas de Investigación de Operaciones del mundo real y la transformación de estos problemas en estudios de caso para el salón de clases. Su investigación fue premiada con una beca de investigación para estudiantes de Stanford, donde continuó con su trabajo y fue invitada a participar en una conferencia de INFORMS para presentar sus conclusiones sobre estudios de caso exitosos en el salón de clases. Después de su graduación, la señora Stephens trabajó en Andersen Consulting como integradora de sistemas, donde experimentó casos reales desde adentro, antes de continuar sus estudios de posgrado en la escuela de leyes de la Universidad de Texas en Austin donde obtuvo el grado con honores.

ACERCA DE LOS AUTORES DE CASOS - Karl Schmedders

 Karl Schmedders es profesor asociado en el Departamento de Economía Administrativa y Ciencias de la Decisión en la Escuela de posgrado Kellogg de Administración (Northwestern University), donde enseña Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones Administrativas. Sus intereses en investigación incluyen aplicaciones de la Investigación de Operaciones en la Teoría Económica, Teoría del Equilibrio general con mercados imperfectos, Precio de Activos y Economía Computacional. El Dr. Schmedders recibió su doctorado en Investigación de Operaciones de la Universidad de Stanford, donde impartió cursos de Investigación de Operaciones a nivel licenciatura y posgrado. Entre las clases que impartió se puede mencionar el curso sobre casos de estudio en investigación de operaciones, y después fue invitado a dictar una conferencia auspiciada por el Institute of Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) acerca de su experiencia exitosa con este curso. Recibió diversos premios por su enseñanza en Stanford, que incluyen el prestigioso reconocimiento de la Universidad Walter J. Gores Teaching Award.

También fue nombrado profesor del año L. G. Lavengood en la Escuela de Administración Kellog. Después de impartir un curso en WHU Koblenz (una escuela de negocios líder en Alemania) en 2003, también ganó el premio al mejor profesor de esa escuela.

Gerald J. Lieberman,

 Desafortunadamente, el otro autor, Gerald J. Lieberman, murió en 1999. Fue profesor emérito en Investigación de Operaciones y Estadística de la Universidad de Stanford, donde fue director fundador del Departamento de Investigación de Operaciones. Fue un ingeniero (pues recibió un grado en Ingeniería Mecánica de Cooper Union) y un estadístico en Investigación de Operaciones (con una maestría de la Universidad de Columbia en Estadística Matemática y un doctorado de la Universidad de Stanford en estadística).

El Dr. Lieberman fue uno de los líderes más eminentes de Stanford en las décadas recientes. Después de dirigir el Departamento de Investigación de Operaciones, fue decano asociado de la Escuela de Humanidades y Ciencias, vicerrector y decano de investigación, vicerrector y decano de estudios de posgrado, director del Senado de la facultad, miembro del Concejo de la Universidad y del Comité de celebración del centenario. También trabajó en Stanford como rector o rector activo bajo tres diferentes presidentes de esta institución.

Durante estos años de liderazgo en la universidad, también permaneció activo profesionalmente. Su investigación se destacó en las áreas estocásticas de Investigación de Operaciones, con frecuencia en la interfase de la Probabilidad Aplicada y la Estadística. Publicó de manera extensa en las áreas de Confiabilidad y Control de Calidad y en el Modelado de Sistemas Complejos, incluyendo su Diseño Óptimo cuando los recursos son limitados.

El Dr. Lieberman, que fue reconocido como uno de los líderes más importantes en el campo de la Investigación de Operaciones, desempeñó numerosos papeles de liderazgo, como presidente electo del Institute of Management Sciences. Sus honores profesionales incluyeron ser elegido a la National Academy of Engineering, donde recibió la medalla de la American Society for Quality Control, recibió el premio Cuthbertson por su servicio excepcional a la Universidad de Stanford y trabajó como adjunto en el centro para estudios avanzados en Ciencias del Comportamiento. 

Además, el Institute of Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) lo premió junto al Dr. Hillier con la mención honorífica del premio Lanchester de 1995 por la sexta edición de este libro. En 1996, INFORMS también lo premió con la prestigiosa medalla Kimball por sus contribuciones excepcionales al campo de la Investigación de Operaciones y Ciencias de la Administración.

Además de Introduction to Operations Research y los dos volúmenes que lo acompañan, Introduction to Mathematical Programming (2a. ed., 1995) e Introduction to Stochastic Models in Operations Research (1990), sus libros son Handbook of Industrial Statistics (Prentice-Hall, 1955, coescrito con A. H. Bowker), Tables of the Non-Central t-Distribution (Stanford University Press, 1957, coescrito con G. J. Resnikoff), Tables of the Hypergeometric Probability Distribution (Stanford University Press, 1961, coescrito con D. Owen), Engineering Statistics, segunda edición (Prentice-Hall, 1972, coescrito con A. H. Bowker), e Introduction to Management Science: A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets (McGraw-Hill/Irwin, 2000, coescrito con F. S. Hillier y M. S. Hillier).

Frederick S. Hillier

 Frederick S. Hillier nació y creció en Aberdeen, Washington, donde fue ganador de premios estatales en concursos escolares de nivel medio en elaboración de ensayos, matemáticas, debate y música. Como estudiante en la Universidad de Stanford fue el primero en su clase de Ingeniería entre 300 estudiantes. También ganó el premio McKinsey por sus artículos técnicos, ganó el premio de debate para estudiantes de segundo año, tocó en el quinteto de aire de Stanford y ganó el premio Hamilton por combinar la excelencia en Ingeniería con logros notables en Humanidades y Ciencias Sociales. Después de su graduación con un grado en Ingeniería Industrial, fue premiado con tres becas nacionales (National Science Foundation, Tau Beta Pi y Danforth) para realizar sus estudios de posgrado en Stanford con especialización en Investigación de Operaciones. Después de recibir su grado de Doctor, se unió al cuerpo de profesores de la Universidad de Stanford, y también fue maestro visitante en la Universidad de Cornell, Universidad Carnegie-Mellon, Universidad Técnica de Dinamarca, Universidad de Canterbury (Nueva Zelanda) y la Universidad de Cambridge (Inglaterra). Después de 35 años en Stanford, tomó un retiro voluntario de sus responsabilidades en el magisterio en 1996 para enfocarse de tiempo completo en la autoría de libros, y ahora es profesor emérito en Investigación de Operaciones en Stanford.

La investigación del Dr. Hillier se ha extendido a una gran variedad de áreas, que incluye Programación Entera, Teoría de Colas y su aplicación, Control Estadístico de la Calidad y Aplicación de la Investigación de Operaciones en el Diseño de Sistemas Productivos y de Presupuestos de Capital. Ha publicado ampliamente y sus documentos de seminario han sido seleccionados para su publicación en libros de lecturas selectas al menos diez veces. Fue ganador del primer premio del concurso de investigación en “Presupuestos de Capital para Proyectos Interrelacionados” patrocinado por The Institute of Management Science (TIMS) y la Oficina de Investigación Naval de Estados Unidos. Junto con el Dr. Lieberman fue reconocido con la mención honorífica del premio Lanchester de 1995 (mejor publicación en inglés de cualquier tipo en el campo de la Investigación de Operaciones), que le fue otorgado por el Institute of Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) por la sexta edición de este libro.

El Dr. Hillier ha desempeñado muchos puestos de liderazgo en las sociedades profesionales de su campo. Por ejemplo, ha servido como tesorero de la Operations Research Society of America (ORSA), vicepresidente de reuniones de TIMS, codirector general de la Reunión Internacional de 1989 de TIMS en Osaka Japón, director del Comité de Publicaciones de TIMS, director del Comité de búsqueda de editor en Investigación de Operaciones de ORSA, director del Comité de planeación de recursos de ORSA, director del Comité de reuniones combinadas ORSA/TIMS, y director del Comité de selección para el premio en teoría John von Neumann de INFORMS. En la actualidad trabaja como editor de la International Series in Operations Research and Management Science que publica Kluwer Academic Publishers.

Además de Introduction to Operations Research y de los dos volúmenes que lo acompañan, Introduction to Mathematical Programming (2a. ed., 1995) e Introduction to Stochastic Models in Operations Research (1990), sus libros son The Evaluation of Risky Interrelated Investments (North-Holland, 1969), Queueing Tables and Graphs (Elsevier North-Holland, 1981, coescrito con O. S. Yu, con D. M. Avis, L. D. Fossett, F. D. Lo y M. I. Reiman), e Introduction to Management Science: A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets (2a. ed., McGraw-Hill/Irwin, 2003, coescrito con M. S. Hillier).

Formulación del problema (II)

Determinar los objetivos apropiados viene a ser un aspecto muy importante de la formulación del problema. Para hacerlo, es necesario primero identificar a la persona o personas de la administración que de hecho tomarán las decisiones concernientes al sistema bajo estudio, y después escudriñar el pensamiento de estos individuos respecto a los objetivos pertinentes. (El hecho de incluir al tomador de decisiones desde el principio también ayuda a que proporcione su apoyo para llevar a cabo el estudio.) Una vez que se han extraído los objetivos del tomador de decisiones, deben analizarse, ordenarse y ponerse por escrito, para identificar los más importantes y aquellos que engloben a otros, determinando la importancia relativa de los objetivos fundamentales y estableciendolos de una manera precisa que no elimine metas y opciones que valgan la pena.

Por su naturaleza, la investigación de operaciones se encarga del bienestar de toda la organización, no sólo de algunos componentes. Un estudio de investigación de operaciones busca soluciones óptimas globales y no soluciones supóptimas aunque sean lo mejor para uno de los componentes. Entonces, idealmente, los objetivos que se formulan deben coincidir con los de  toda la organización. Sin embargo, esto no siempre es conveniente. Muchos problemas afectan nada más a una  parte de la organización, de manera que el análisis sería innecesariamente pesado si los objetivos  fueran muy generales y si se prestara atención especial a todos los efectos secundarios sobre el resto de la organización. Una vez garantizado el hecho de que la investigacion de operaciones adopta un punto de vista global, esto no implica que cada problema deba ampliarse a un estudio de toda la organización. En lugar de ello, los objetivos usados en un estudio debenser tan específicos como sea posible, siempre y cuando contemplen las metas  principales del tomador de decisiones y mantengan un nivel razonable de consistencia con los objetivos del más alto nivel. Los efectos secundarios sobre otros segmentos de la organización deben tomarse en cuenta sólo respecto a no trabajar en contra de los objetivos de los altos niveles.

Algoritmos y paquetes de computadora

Una  parte importante de este blog es la presentación de los algoritmos (procesos iterativos de solución) más importantes de al investigación de operaciones para resolver los tipos de problemas descritos  en la sección anterior. Algunos de estos algoritmos son excepcionalmente eficientes y por rutina se utilizan para problemas que incluyen cientos o miles de variables. Fiera del salón de clases, casi siempre se ejecutan en una computadora debido al gran número de cálculos que deben hacerse.

El lector interesado puede obtener,  con la edición en inglés, un paquete de software (llamado OR COURSEWARE), disponible  en la versión para computadoras PC-IBM (o compatibles) con una tarjeta de gráficas o en la versión para Macintosh. (En el caso de la PC IBM que acepta discos de 3½ in).

La teoría de inventarios

La teoría de inventarios se ilustra mediante una compañia fabricante de televisores que produce las bocinas que emplea en la fabricación de sus aparatos. Los televisores se ensamblan en una línea continua de producción con una tasa mensual conocida. Las bocinas se producen por lotes, porque no es conveniente establecer una línea de producción y por que pueden fabricarse cantidades relativamente grandes en poco tiempo. La compañia está interesada en determinar cuándo y cuántas bocinas producir. Deben tomarse en cuenta varios costos. 1) Cada vez que se produce un lote se incurre en un costo fijo. Este costo incluye el uso de las herramientas necesarias, los costos administrativos, los de llevar registros, etc. 2) La producción de bocinas en lotes grandes exige mantener un inventario grande, que trae como resultado un costo mensaul por el almacenaje de las bocinas. Este costo incluye el costo del capital comprometido, el espacio del almacén, seguros, impuestos, seguridad, etc. 3) Se incurre en un costo al producir cada bocina (además del costo fijo). 4) La política de la compañia prohibe la planeación deliberada de faltantes para cualquiera de sus componentes. Sin embargo, en ocasiones faltan bocinas y esto se traduce en un costo mensual por cada bocina no disponible cuando se necesita. Este costo de instalarla después de terminado el ensamble del televisor, el espacio del almacén, los ingresos retrasados, los registros extraordinarios, etc.  Con los datos de todos estos costos, debe determinarse el tamaño del lote óptimo (y los periodos de producción).

Camino por andar (IV)

Un ejemplo semejantes de colas, aunque en un contexto diferente, se relaciona con la  determinación del número óptimo de mecánicos que dan servicio a un grupo de máquinas. Una compañia trabaja con 10 máquinas idénticas en su planta de producción. Sin embargo, como estas máquinas se descomponen  y necesitan reparación frecuente, la compañia tiene operadores para sólo ocho máquinas, de manera que cuenta con dos máquinas de reserva para utilizarlas mientras otras se reparan. Así, se tendrán ocho máquinas en operación si no hay más de dos máquinas esperando ser reparadas, pero este número se reduce en uno por cada máquina adicional que espera esta reparación. La distribución de probabilidad del tiempo que transcurre hasta que una máquina que está operando se descompone y la distribución de probabilidad del tiempo que se requiere para la reparación se conocen a partir de los datos históricos. Hasta este momento, la compañia ha tenido sólo un mecánico. Sin embargo, muchas veces esto ha sido causa de una reducción en la productividad al tener menos de ocho máquinas operando. En consecuencia, se está estudiando la posibilidad de contratar a un segundo mécanico para que se puedan reprar dos maquinas al mismo tiempo. Entonces, en el sistema de colas que debe estudiarse,  los mecánicos son los servidores y las máquinas que esperan ser reparadas son clientes; el problema será elegir entre uno o dos (o tal vez más) servidores. Dado el costo de cada mecánico y el de las máquinas fuera de operación, debe determinarse el número óptimo de mecánicos.

Camino por andar (III)

Además de la programación lineal, existen varias técnicas de programación matemática relacionadas para manejar problemas similares. Una de éstas es la programación dinámica, que se ocupa de tomar una sucesión de decisiones interrelacionadas. Esta técnica se ejemplifica mediante un taller cuya carga de trabajo está sujeta a fluctuaciones considerables según la temporada. Pero es difícil contratar a los operadores de las máquinas y es costoso entrenarlos, por lo que el gerente se resiste a despedir  trabajadores durante las temporadas flojas. Por otro lado no quiere mantener la nómina de la temporada alta cuando no es necesario. Aún más, se opone definitivamente a pagar horas extra en forma sistemática. como todo el trabajo se hace sobre pedido, no es posible mantener un inventario durante la temporada baja. De este modo, el gerente se encuentra en un dilema respecto a la política que debe seguir en relación con el nivel de empleados. Se dispone de estimaciones respecto de los requerimientos de mano de obra durante las cuatro temporadas del año en un futuro cercano y no se permitirá  que sea menor que estas estimaciones. Tener un número mayor de empleados se considera un desperdicio. Se conocen los salarios y los costos de contratación y despido. Suponiendo que se pueden contratar algunos empleados de tiempo parcial, es decir, que se permiten niveles fraccionales de empleados, se debe determinar el número de trabajadores para cada temporada que minimice el costo total.

Entre los modelos probabilisticos considerados se encuentran algunos que caen dentro del área de teoría de colas (líneas de espera). El ejemplo del modelo de teoría de colas es la sala de emergencias de un hospital. La sala de emergencias proporciona atención médica rápida a casos urgentes que llegan en ambulancia o automóvil privado. Siempre hay un doctor de guardia pero debido a la creciente tendencia por parte de los pacientes a usar estas instalaciones en lugar de acudir a un consultorio privado, el hospital ha venido experimentando un incremento continuo en el número de casos que atiende cada año. Como resultado, cuando llegan pacientes durante las horas pico (temprano en la tarde), con frecuencia tiene que esperar su turno para que el doctor los atienda. Se ha hecho la propuesta de que debe asignarse un segundo doctor a la sala de emergencias durante estas horas para que puedan atender dos casos simultáneamente. Al reconocer que la sala de emergencias es un sistema de líneas de espera, se pueden aplicar varios modelos alternos de teoría de colas para predecir las características de espera del sistema tanto con uno como con dos doctores. Estos modelos ayudarán al hospital en su evaluación de la propuesta.

Camino por andar (II)

Otro ejemplo de programación lineal se refiere a un productor de acero que se enfrenta a un problema de contaminación del aire acusado por tres tipos  principales de contaminantes que emanan de la planta de de fabricación: partículas de materia, óxidos de azufre e hidrocarburos. Las nuevas leyes piden que la compañia reduzca la emisión anual de estos agentes.  Los trabajos de acero tienen dos fuentes principales de contaminación, a saber, los altos hornos que producen el arrabio y los hornos de hogar abierto, en donde se convierte el hierro en acero. En ambos casos, los ingenieros decidieron que los métodos más efectivos de abatimiento eran: 1) aumentar la altura de las chimeneas, 2) usar dispositivos de filtrado (incluyendo trampas de gas) y 3) incluir materiales limpiadores de alto grado en los combustibles de los hornos. Los tres métodos tienen limitaciones tecnológicas conocidas respecto a la reducción de emisión. Por fortuna, los tres se pueden emplear a cualquier fracción de su capacidad de abatimiento. Un análisis de costos da como resultado una estimación del costo total anual en el que se incurre al usar cada método ya sea en los altos hornos o en los de hogar abierto ( el costo de emplear un método a una capacidad menor que la completa es esencialmente proporcional a la capacidad fraccionaria empleada). Se determinará el plan óptimo (el costo mínimo) para reducir la emisión de contaminantes usando los datos mencionados. Este plan consistirá en especificar que método de abatimiento deberá usarse y a qué fracciones de su capacidad, tanto para los altos hornos como para los de hogar abierto.

Uno de los tipos especiales importantes de problemas de programación lineal se llama problema de transparente. Un ejemplo característico trata sobre una compañia que produce chicharos enlatados. Los chícharos se preparan en varias enlatadoras distantes entre sí y después se mandan en camión a los almacenes de distribución que se encuentran en todo el oeste de Estados Unidos. Como los costos de embarque constituyen un gasto importante, la gerencia quiere iniciar un estudio para reducirlos todo lo que sea posible. Se han hecho estimaciones sobre la producción de cada elatadora para la próxima temporada y a cada almacén se le ha asignado una cierta cantidad del abastecimiento total de chícharos. Esta información (el número de cargas de camión), junto con los costos de embarque por carga, para cada combinación de enlatadora-almacén, se empleará para determinar el plan óptimo para la asignación de estos emarques a las distintas combinaciones, de manera que se minimice el costo total del transporte.

El uso de procesos markovianos de decisión

Puede describirse en términos de un proceso de producción que incluye una máquina que se deteriora con rapidez, tanto en la calidad como en la cantidad que produce, en condiciones de trabajo pesado, por lo que se inspecciona al final de cada día. Inmediatamente después de la inspección, se anota la condición de la máquina y se clasifica en uno de cuatro estados posibles: 0 (tan bien como nueva), 1 (operable; deterioro menor), 2 (operable: deterioro mayor) y 3 (inoperable: producto de calidad no aceptable). Se supone que el estado del sistema evoluciona de acuerdo a ciertas "leyes de cambio" probabílisticas conocidas. Al final de cada día, se puede tomar una de tres decisiones: 1) dejar la máquina como esta, 2) reparar la máquina, lo que significa  dejarla operable con deterioro menor, o 3) reemplazarla, lo que conduce a tener una máquina nueva. Según el estado en que se encuentre el sistema al finalizar el día y la decisión que setome,se incurre  en un costo. Dados estos costos y las "leyes de cambio" probabilisticas, puede encontrarse una política óptima de mantenimiento.

Camino por andar (I)

Al ser una introducción a la investigación de operaciones, este blog está pensando para familiarizar al estudiante con la formulación, la solución y la puesta en práctica de los modelos de investigación de operaciones para analizar problemas de sistemas complejos en la industria del sector público. La parte 1 introduce al lector al campo de la investigación de operaciones. Proporciona un panorama del enfoque del modelado y describe las etapas más importantes para llevar a cabo un estudio en este campo. La parte 2 presenta el tema de programación lineal, un área prominente en la investigación de operaciones que se ocupa ampliamente de cómo asignar recursos limitados entre las diferentes actividades de una organización. La parte 3 trata el importante tema de programación matemática, incluyendo programación entera y no lineal.  La parte 4 toma en consideración algunos modelos probabílisticos que tienen en cuenta la incertidumbre asociada con eventos futuros, con el fin de analizar algunos problemas importantes.

Mucho del material que se presenta en las partes 2,3 y 4, puede describirse en términos de ejemplos comunes de situaciones que se encuentran en la práctica, La sinopsis de varios de estos ejemplos se presenta aquí, y en los capítulos sucesivos se ofrecen soluciones detalladas.

La técnica de programación lineal se ilustra por medio  de una compañia que opera un centro de reclamaciones  que reúne distintos tipos de materiales sólidos de desperdicio y después los trata para que puedan ser amalgamados, fabricando así un producto que se puede vender. Pueden obtenerse diferentes grados de este producto, dependiendo de la mezcla de materiales que se use. Aunque existe alguna flexibilidad en la mezcla para cada grado, de hecho los estándares de calidad especifican un porcentaje mínimo o máximo (por eso) de ciertos materiales permitidos en ese grado de producto. Se cuenta con datos sobre el costo del proceso de amalgamado y sobre el precio de venta de cada grado. El centro de reclamaciones recoge sus materiales de desperdicio de ciertas fuentes ya establecidas por lo que normalmente puede mantener una tasa de producción estable para tratar estos materiales. Aún más, se conocen las cantidades disponibles que puede recoger y tratar cada semana, al igual que el costo del tratamiento para cada tipo de material. Utilizando la información dada, la compañia quiere determinar exactamente cuánto debe producir de cada grado de producto y la mezcla exacta de los materiales que deben incluir en cada grado, de manera que se maximice su ganancia semanal total (ingresos totales por ventas menos costos totales  tanto de amalgamado como de tratamiento.

Entrenamiento para hacer carrera en investigación de operaciones (II)

Por último, sería también recomendable adquirir entrenamiento especializado en algún campo diferente al de investigación de operaciones, por ejemplo, en matemáticas, estadística, ingeniería industrial o economía. Estos conocimientos  adicionales proporcionarán a la persona un área de competencia especial para aplicar la investigación de operaciones y deben hacer que esa persona sea un miembro más valioso dentro de un equipo de trabajo.

Los primeros investigadores de operaciones fueron personas cuyo entrenamiento y trabajo  primordiales habían sido realizados dentro de algún campo tradicional como física, química, matemáticas, ingeniería o  economia. En general, tenían muy poca o ninguna educación formal en investigación de operaciones en sí. Sin embargo, al desarrollarse el cuerpo de conocimientos especiales, se ha vuelto cada vez más difícil entrar a este campo sin una sólida educación previa en esta área. En consecuencia, aunque todavía es común que un nuevo investigador de operaciones tenga su licenciatura en un campo tradicional, casi siempre tiene también una especialización en investigación de operaciones como parte de su programa académico. En la tabla 1.4 se indican los campos tradicionales que con mayor frecuencia han  servido de puente hacia la investigación de operaciones. Esta tabla está basada en el estudio realizado por Turban en 1972 que se describió en la sección anterior.  En él se observa que el porcentaje de personas con doctorado disminuyo de 20 a 13% en el tiempo que transcurrió entre los dos estudios; se especula que esto se pueda deber a la "madurez" de las técnicas de investigación de operaciones/ciencias de la administración en la industria y a una menor necesidad de departamentos separados especializados en esta disciplina.

Para determinar, en 1982, un estudio realizado por TIMS proporcionó un perfil de sus miembros, incluyendo información sobre sus antecedentes académicos, actividades de trabajo y necesidades de profesionales en la industria, el gobierno, las universidades y la consultoría El informe confirmó la idea de que, a la vez que la disciplina ha ido madurando, menos personas con entrenamientos formales distintos de la investigación de operaciones ingresan a esta profesión, a diferencia de las décadas anteriores.

Entrenamiento para hacer carrera en investigación de operaciones (I)

Debido al intenso crecimiento de la investigación de operaciones, parece que las oportunidades para hacer carrera en este campo son excelentes. La demanda de personas con estos conocimientos sigue excediendo la oferta y existen tanto puestos iniciales atractivos como la oportunidad de una superación rápida. Por la naturaleza de su trabajo, los grupos de investigación  de operaciones tienden a tener puestos altos dentro del personal de administración. Los problemas que estudian tienden a ser importantes además de que presentan un reto y un gran interés. Así, toda persona con una orientación matemática y científica que se interese en la administración práctica de las organizaciones puede encontrar que una carrera en investigación de operaciones tiene grandes recompensas.

Tres tipos complementarios de entrenamiento académico son particularmente adecuados para hacer una carrera en investigación de operaciones. El primero es un entrenamiento básico en los fundamentos de este campo. Esto incluye la metodología básica de las matemáticas y las ciencias al igual que temas como álgebra lineal y teoría de probabilidades, inferencia estadística, procesos estocásticos, computación, microeconomía, contabilidad y administración, teoría organizacional y ciencias del comportamiento.

Un segundo tipo de entrenamiento importante está en la investigación de operaciones sí, incluyendo las técnicas particulares del área como programación lineal y no lineal, programación dinámica, teoría de inventarios, teoría del flujo de redes, modelos de colas, confiabilidad, teoría de juegos y simulación. Debe incluirse también una introducción a la metodología de investigación de operaciones, en donde se dé una perspectiva de varias de las técnicas y el papel que juegan al realizar un estudio que comprenda áreas de problemas específicos. Con frecuencia, los cursos que cubren algunos de estos temas se ofrecen en varios departamentos dentro de una misma universidad, incluyendo los de adnimistración, ingeniería industrial, matemáticas, estadística, ciencias de la computación, economía e ingeniería eléctrica. Este es un reflejo natural del amplio alcance de aplicación en este campo. Ya que es un hecho que se extiende y cruza las líneas de las disciplinas tradicionales, algunas universidades están estableciendo programas separados o departamentos de investigación de operaciones.

Influjo de la investigación de operaciones (V)

En la tabla 1.3 se resume la calidad de los resultados que estas compañias informaron haber obetenido.

Debido al gran influjo de la investigación de operaciones, se ha fundado en varios países del mundo sociedades Profesionales dedicadas a este campo y a actividades afines. Estados Unidos, la Operations Research Society of América (ORSA) (Sociedad de Investigación de Operaciones de América), se estableció en 1952 y The Institute of Management Sciences (TIMS)(Instituto de Ciencias de Administración) fue fundado en 1953; cada uno cuenta con cerca de 6000 miembros. ORSA publica la revista Operations Research y TIMS, Management Science. Las dos sociedades publican también, en forma conjunta, Mathetatics of Operations Research e Interefaces. Estas cuatro publicaciones alcanzan más de 3000 páginas al años e informan sobre nuevas investigaciones y aplicaciones en este campo. Existe además muchas otras publicaciones similares en países como Estados Unidos, Inglaterra, Francia, India, Japón, Canadá y Alemania Occidental. De hecho, existen 32 países miembros (incluyendo Estados Unidos) de la International Federation of Operations Research Societies (IFORS) (Federación Internacional de Sociedades de Investigación de Operaciones), en donde cada país tiene una sociedad nacional dedicada a estas actividades.

La investigacion de operaciones ha tenido tambien un influjo fuerte en las universidades. Hoy día, la mayor parte de las universidades estadounidenses ofrecen cursos en este campo y muchas ofrecen estudios de posgrado en investigación de operaciones o una especialización en el área. En consecuencia, existen en este momento miles de estudiantes que cada año toman al menos un curso de investigación de operaciones. Una gran parte de las investigaciones básicas en este campos se realiza en las universidades.

Influjo de la investigación de operaciones (IV)

Como ya se dijo, las técnicas de investigación de operaciones se aplican a una amplia gama de problemas corporativos y dos de los estudios incluyeron este aspecto. La tabla de abajo presenta la clasificación de las áreas de aplicación a partir de los estudios de Thomas y DaCosta y de Forgionne. La clasificación difiere un poco en estos estudios, pero es evidente que las áreas de mayor aplicación son presupuesto de capital, pronósticos, control de inventarios, planeación de la producción y planeación de proyectos.

En 1976, Fabozzi y Vaiente informaron sobre los resultados de un cuestionario enviado a 1000 compañias de Estados Unidos en noviembre de 1974 referente al uso de la progamación matemática (lineal, no lineal y dinámica). Se recibieron 184 respuestas. Los autores encontraron que el área de aplicación más importante de la programación matemática era la administración de la producción (determinación de mezclas de productos, asignación de recursos, programación de la planta y la maquinaria y programación del trabajo). La siguiente área de aplicación era la planeación financiera y de inversiones (presupuestos de capital, análisis de flujo de caja, administración de la cartera para el fondo de pensiones, administración de efectivo y análisis de fusiones y adquisiciones).

Influjo de la investigación de operaciones (III)

Tanto Turban como Thomas y DaCosta indicaron que casi la mitad de las empresas que contestaron tenían un departamento especial dedicados a actividades de investigación de operaciones/ciencias de la administración. Dado que esta situación se ha mantenido prácticamente constante, y como todos los que enviaron su respuesta usan técnicas de investigación de operaciones/ciencias de la administración, Thomas y DaCosta llegan a la conclusión de que "las ciencias de la administración forman cada día más, una parte de alas actividades normales de la empresa moderna y por lo tanto ya no se trata de una función especializada que deba llevarse a cabo en un departamento separado". Un descubrimiento interesante en el estudio de Turban, fue que casi todos los departamentos especializados informan al presidente, al vicepresidente o al coordinador de la empresa.

Todos los estudios intentaron determinar qué tecnicas de investigación de operaciones/ciencias de la administración se usaban con mas frecuencia en la tabla de abajo se presenta una clasificación de las técnicas de investigación de operaciones que en la actualidad se aplican en las empresas de Estados Unidos, basada en los estudios mencionados. Es interesante observar que los cuatro estudios representan un periodo de 14 años y que en esencia sus resultados son acordes. Análisis estadístico, simulación y programación lineal son las técnicas que más se usan, aunque no se quedan muy atrás PERT/CPM, teoría de inventarios y teoría de colas.

Influjo de la investigación de operaciones (II)

Para ser más especifícos, se considerarán algunos problemas que se han resuelto mediante técnicas de investigación de operaciones. La programación lineal se ha usado con éxito en la solución de problemas referentes a la asignación de personal, la mezcla de materiales, la distribución y el transporte y las carteras de inversión. La programación dinámica se ha aplicado con buenos resultados en áreas tales como la planeación de los gastos decomercialización, la estrategia de ventas y la planeación de la producción. La teoría de colas ha tenido aplicaciones en la solución de problemas referentes al congestionamiento del tráfico, al servicio de máquinas sujetas a descomposturas, a la determinación del nivel de la mano de obra, a la programación del tráfico aéreo, al diseño de presas, a la programación de la producción y a la administración de hospitales. Otras técnicas de investigación de operaciones como la teoría de inventarios, la teoría de juegos y la simulación han tenido exitosas aplicaciones en una gran variedad de contextos.

Con frecuencia se han hecho estudios sobre el grado en el que se llevan a cabo las actividades de investigación de operaciones y el perfil de los que la practican en las empresas de Estados Unidos. A continuación se mencionan algunos de ellos dirigidos especialmente a las empresas clasificadas en la plubicación Fortune como las 500 más importantes.

1. En 1972, Turban hizo un informe sobre un estudio de las actividades de investigación de operaciones que proporcionó un panorama de dichas actividades durante 1969. Se mandaron cuestionarios por correo a los directores de investigación de operaciones/ciencias de la administración de 475 compañias. Éstas se seleccionaron entre las 500 más importantes de la lista del Fortune, usando las 300 corporaciones industriales más grandes, 50 corporaciones dentro del rango entre esas 300 y las 500, y las 25 compañias más grandes de cada una de las categorías de servicios, bancos, servicios, públicos (luz, gas y energía eléctrica), comercializadoras, aseguradoras y de transporte, Regresaron 107 cuestionarios.

2. En 1977, Ledbetter y Cox publicaron los resultados de un estudio de 500 empresas del Fortune (según la lista de 1975) sobre la utilización de técnicas de investigación de operaciones en sus empresas, Hubo 176 respuestas.

3. En 1979, Thomas y  DaCosta informaron que sobre un estudio de las actividades de investigación de operaciones que incluyó 260 empresas de la lista de 1975 de las 500 empresas más importantes del Fortune, las 100 compañias industriales, más grandes de California y otro tanto de instituciones financiertas, también de California. Se recibieron 150 cuestionarios presentados.

4. Por último, en 1983, Forionne publicó los resultados de un estudio sobre la utilización de investigación de operaciones/ciencias de la administración en las organizaciones. En 1982 se envió por correo un cuestionario a una muestra aleatoria de 500 empresas tomadas de las 1500 corporaciones más grandes de Estados Unidos. Hubo 125 respuestas.

Influjo de la investigación de operaciones (I)

La investigación de operaciones ah tenido un creciente influjo en la administración de las organizaciones. Tanto el número como la variedad de sus aplicaciones continúa creciendo con rapidez y no se ve vaya a disminuir. De hecho, a excepción de las computadoras, parece que la extensión de este influjo no tiene rival con otros desarrollos recientes.

Después del éxito de la investigación de operaciones durante la Segunda Guerra Mundial, los servicios militares americano e inglés continuaron trabajando con grupos activos en este campo, muchas veces a diferentes niveles de mando. Como resultado, ahora existe un gran número de personas llamadas "investigadores de operaciones militares" que aplican estos enfoques a los problemas de defensa nacional. Por ejemplo, dedican sus esfuerzos a la planeación táctica de los requerimientos y uso de los sistemas de armamento, al igual que estudian los complejos problemas de la asignación e integración del trabajo. Algunas de sus técnicas implican ideas bastante elaboradas dentro de las ciencias políticas, las matemáticas, la economía, la teoría de la probabilidad y estadística.

La investigación de operaciones también se usa ampliamente en otro tipo de organizaciones incluyendo la industria y el comercio. Casi todas las organizaciones más grandes del mundo (alrededor de una docen) y una buena proporción de las industrias más pequeñas cuentan con grupos bien establecidos de investigación de operaciones. Muchas industrias, incluyendo la área y de proyectiles, la automotriz, la de comunicaciones, computación, energía, eléctrica, electrónica, alimenticia, metalúrgia, minera, del papel, del petróleo y del transporte, han empleado la investigación de operaciones. Las instituciones financieras, gubernamentales y de salud están incluyendo cada vez más estas técnicas.

Como ejemplo del influjo que ha tenido la investigación de operaciones en el gobierno de Estados Unidos, la Comisión Presidencial sobre Seguridad en la Aviación publicó un informe, en abril de 1988, sobre las ventajas, las debilidades y los problemas del sistema aeroespacial junto con 15 recomendaciones para el cambio. Una de las recomendaciones decia: "Debe reconocerse la investigación de operaciones (métodos y modelos de matemáticas aplicadas para resolver problemas de operaciones complejas) como un enfoque estándar para la solución de problemas en la FAA."

Naturaleza de la investigación de operaciones (II)

En resumen, la investigación de operaciones se ocupa de la toma de decisiones óptima y del modelado de sistemas determinísticos y probabilistícos que se originan en la vida real. Estas aplicaciones, que ocurren en el gobierno, en los negocios, en la industria, en ingeniería, en economía y en las ciencias naturales y sociales, se caracterizan, en gran parte, por la necesidad de asignar recursos escasos. En estas situaciones, se puede obtener un conocimiento profundo del problema a partir del análisis científico que proporciona la investigación de operaciones. La contribución del enfoque de investigación de operaciones proviene principalmente de:

1.La estructuración de una situación de la vida real como un modelo matemático, con lo que se logra una abstracción de los elementos esenciales para que pueda buscarse una solución que concuerde con los objetivos del tomador de decisiones. Esto implica tomar en cuenta el problema dentro del contexto del sistema completo.
2. El análisis de la estructura de tales soluciones y el desarrollo de procedimientos sistemáticos para obtenerlas.
3. El desarrollo de una solución, incluyendo la teoría matemática, si es necesario, que lleve el valor óptimo de la medida de lo que se espera del sistema (o quizá que compare los cursos de acción alternativos evaluando esta medida para cada uno).