Voy a explicar un poco “ir más allá” sobre la investigación de operaciones.

En la investigación de operaciones no se tiene una sola técnica general con la que se resuelvan todos los modelos matemáticos que surgen en la práctica. La complejidad del modelo matemático determina la naturaleza del método de solución.

Hay varias técnicas utilizadas para la solución de problemas de investigación de operaciones, tales como programación entera, programación dinámica, programación de red y la programación no lineal, pero la principal es la programación lineal. Se diseña para modelos con funciones objetivo y restricciones estrictamente lineales.

En realidad por lo general las soluciones no se obtienen en forma cerradas, es decir, parecidas a fórmulas. Se determinan mediante algoritmos. Un algoritmo proporciona reglas fijas de cómputo que se aplican en forma repetitiva al problema, y cada repetición (llamada iteración) obtiene una solución cada vez más cercana a la óptima.

Algunos modelos matemáticos pueden ser tan complicados que es imposible resolverlos con cualesquiera de los algoritmos disponibles de optimización. En esos casos se podrá necesitar abandonar la búsqueda de la solución óptima para sólo buscar una solución buena usando heurísticas o reglas simples.

En realidad son más que sólo matemáticas, pero debido a la naturaleza matemática, hay una tendencia a pensar que un estudio de investigación de operaciones siempre tiene en su raíz al análisis matemático. No debe recurrir de inmediato a los modelos matemáticos, sino hasta después de haber investigado métodos más sencillos. En algunos casos se podrá encontrar una solución “de sentido común” mediante observaciones sencillas.

El elemento humano afecta en forma invariable la mayor parte de los problemas de decisiones, podría ser clave un estudio de la psicología o neurociencia para resolver el problema.

FASES DE UN ESTUDIO DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

 Se basa en la labor de equipo, donde los analistas de investigación de operaciones y el cliente trabajan juntos.

La investigación de operaciones es una ciencia y un arte. Es una ciencia por las técnicas matemáticas que presenta, y es un arte porque el éxito de todas las fases que anteceden y siguen a la resolución del modelo matemático depende mucho de la creatividad y la experiencia del equipo de investigación de operaciones. Hay que tener algo más que la competencia analítica, por ejemplo, el juicio (cuándo y cómo usar determinada técnica) y la destreza técnica en comunicaciones y en supervivencia organizacional.

Las fases principales de la implementación de la investigación de operaciones en la práctica comprenden:

  1. La definición del problema: Definir el alcance del problema que se investiga. Su resultado final será identificar tres elementos principales del problema de decisión, que son: 1) la descripción de las alternativas de decisión; 2) la determinación del objetivo del estudio; 3) la especificación de las limitaciones bajo las cuales funciona el sistema modelado.
  1. La construcción del modelo: Traducir la definición del problema a relaciones matemáticas. El equipo de analistas podrá definir las mejores herramientas matemáticas para la solución del problema.
  2. La solución del modelo.

  3. La validación del modelo: Comprueba si el modelo propuesto hace lo que se quiere que haga, eso es, ¿predice el modelo en forma adecuada el comportamiento del sistema que se estudia? Hay que verificar si el resultado no incluya “sorpresas”.  Hay que utilizar datos pasados para comprobar si el modelo funciona.
  4. La implementación de la solución: Implica la traducción de los resultados a instrucciones de operación, emitidas en forma comprensible para las personas que administrarán al sistema recomendado.

La número 3 solución del modelo es la que está mejor definida y es la más fácil de implementar en un estudio de investigación de operaciones, porque maneja principalmente modelos matemáticos precisos. La implementación de las demás fases es un más un arte que una teoría.

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