Una introducción completa al campo de la Investigación de Operaciones
La Investigación de Operaciones, también llamada Ciencia de la Decisión o Análisis de Operaciones, es el estudio de la aplicación de las matemáticas a las preguntas de negocios. Como subcampo de Matemáticas Aplicadas, tiene una posición muy interesante junto con otros campos como la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático.
¿Qué preguntas responde la Investigación de Operaciones?
Antes de entrar en la definición real de Investigación de Operaciones, echemos un vistazo a algunas aplicaciones de ejemplo. Como verán, todos tienen algunos puntos en común: llegaremos a eso justo después.
Ejemplos de Investigación de Operaciones:
Si ha tomado clases de matemáticas en la escuela, es probable que haya encontrado Ecuaciones lineales y haya aprendido a resolver esos métodos con lápiz y papel. La programación lineal es una técnica de optimización para resolver sistemas de restricciones lineales con una función objetiva lineal. Es el método más conocido de Investigación de Operaciones.
Teoría de la línea de espera o teoría de colas.
El segundo tema en Investigación de Operaciones es la Teoría de Colas. Tal vez menos obvio que el ejemplo anterior, pero una línea de espera puede describirse perfectamente en términos matemáticos. Una vez hecho esto, la Teoría de colas permite a una empresa comprender y mejorar los tiempos de colas para los clientes y, al mismo tiempo, la gestión de la fuerza de trabajo.
Otra aplicación importante de la teoría de Colas es la programación de tareas por Sistemas Operativos de computadoras, aunque eso está bastante lejos de las otras aplicaciones discutidas en este artículo.
Sistemas de control de inventario
El siguiente tema resuelto por la Investigación de Operaciones es el Control de inventario. El control de inventario para una empresa es complicado y depende de muchas decisiones, por ejemplo, compras, almacenamiento, envío, seguimiento y más,
Los sistemas de Control de inventario reagrupan diferentes soluciones que resuelven la totalidad de las tareas de inventario de una organización. Los algoritmos más utilizados para la Gestión de Inventario son la Cantidad de Pedidos Económicos (EOQ), la Cantidad de Producción de Inventario (IPQ) y el Análisis ABC. Si desea profundizar en la gestión de inventario, definitivamente debe echarles un vistazo.
Problemas de reemplazo
Espero que en este punto los tipos de problemas tratados en la Investigación de operaciones ya se estén aclarando para usted. Los problemas de reemplazo son relativamente comparables a los anteriores: optimizar el reemplazo de materiales que se sabe que fallan después de un cierto tiempo de uso. Para artículos caros como maquinaria, automóviles, computadoras, etc., hay un costo enorme para una empresa cuando los reemplaza demasiado tarde, pero también cuando los reemplaza demasiado temprano. Por lo tanto, esta también es una buena pregunta para la optimización con la Investigación de operaciones.
Análisis de red
El análisis de red es un tema relativamente diferente de los elementos enumerados anteriormente.
En Análisis de red, una aplicación se representa como un gráfico que se optimiza. En la teoría de grafos en general, existen grafos de nodos y aristas. Cada nodo es un punto y cada arista indica si hay una conexión entre ciertos nodos diferentes. Un buen ejemplo de este tipo de datos es una red de redes sociales donde cada persona (perfil) se representa como un nodo y cada relación de amistad se representa como un borde.
Un ejemplo de uso de esto en la investigación de operaciones es para la gestión de proyectos. Cuando hablamos de gestión de proyectos, probablemente todos conocemos el famoso diagrama de Gantt que permite una visión más general de los pasos y dependencias entre pasos en un proyecto.
Pero cuando un proyecto es muy complejo, habrá muchas dependencias entre tareas: tantas dependencias que la ruta óptima se vuelve complicada de identificar. Dos métodos de Investigación de Operaciones que pueden ayudar aquí son el Método de Ruta Crítica (CPM) y el método de Evaluación de Proyectos & Técnica de Revisión (PERT).
Problemas de Secuenciación
Por último, quiero enumerar los problemas de secuenciación. Este tema trata de definir el orden de un gran número de operaciones a ejecutar con un número limitado de recursos. En esta situación, podemos elegir entre muchas órdenes de ejecución diferentes y queremos asegurarnos de elegir la mejor orden. Dependiendo de la función de costo elegida, puede optimizar la duración total de las operaciones, o el costo o beneficio.
Una serie de métodos de secuenciación son, Por orden de llegada (FCFS), El Tiempo de procesamiento más Corto (SPC), la Fecha de Vencimiento más Temprana (EDD) y más.
Aunque hay más aplicaciones de Investigación de Operaciones, creo que la idea general está clara ahora y pasaré a una descripción más formal del tema.
Definición de Investigación de operaciones
La investigación de operaciones utiliza matemáticas y estadísticas para responder preguntas de optimización y simulación. Siempre que traducimos una pregunta de negocio en una pregunta de optimización, es primordial que tengamos definiciones claras de un costo que minimizar o un beneficio que maximizar.
Los tres elementos clave de cualquier tema de Investigación de Operaciones:
Algoritmos y estadísticas
Ya lo escribí anteriormente: La investigación de operaciones se basará en gran medida en algoritmos, matemáticas y estadísticas. Una familia de algoritmos muy importante en la Investigación de Operaciones son los Algoritmos de Optimización: algoritmos que intentan encontrar un máximo o un mínimo, dado un cierto conjunto de posibilidades.
Como ejemplo de esto, podríamos usar un algoritmo de optimización para minimizar el costo de la dotación de personal de una fábrica, dado un conjunto de restricciones en el número de personas necesarias y las restricciones de cada uno de los empleados individuales.
Optimización
Encontrar la mejor solución posible a una pregunta, dadas las posibles limitaciones prácticas. La optimización puede ser sobre la maximización o Minimización de un costo o beneficio que se decide antes de comenzar.
Es posible tener múltiples objetivos, en cuyo caso podemos definir una función de costo combinado aplicando pesos de nuestros diferentes costos (por ejemplo, tomar la suma de dos costos para minimizar podría ser un ejemplo de una función de costo combinado).
Una segunda cosa que ocurre a menudo para tratar en esas optimizaciones son restricciones. A veces, un algoritmo que busca minimizar un costo puede buscar soluciones de una manera prácticamente imposible. Por ejemplo, cuando buscamos la mejor planificación del personal, queremos restringir el algoritmo para planificar a las personas para turnos de 24 horas porque eso sería simplemente ilegal.
Simulación
La simulación es en realidad una tarea comparable a la optimización. En lugar de preguntar a un algoritmo cuál es la mejor planificación del personal, también podríamos preguntar a un algoritmo cuál sería el efecto de cambiar la planificación. Este tipo de tarea está cerca de la optimización, ya que simplemente podríamos usar el algoritmo de optimización con una configuración de entrada diferente para simular cuál sería el resultado óptimo con esas diferentes entradas.
En resumen, la Investigación de operaciones está aplicando las matemáticas a las preguntas de negocios con el objetivo de optimización y/o simulación. Espero que este artículo te haya aclarado las cosas. ¡Gracias por leer y no dudes en estar atento para más!