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I
INO-ES
REV00
INGENIERÍA INDUSTRIAL
INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES
II
Directorio
Lic. Emilio Chuayffet Chemor
Secretario de Educación
Dr. Fernando Serrano Migallón
Subsecretario de Educación Superior
Mtro. Héctor Arreola Soria
Coordinador General de Universidades Tecnológicas y Politécnicas
Dr. Gustavo Flores Fernández
Coordinador de Universidades Politécnicas.
II
PÁGINA LEGAL
Participantes
M.I. Rodolfo Rafael Medina Ramírez - Universidad Politécnica de Aguascalientes
Primera Edición: 2013.
DR © 2013 Coordinación de Universidades Politécnicas.
Número de registro: -----------------------
México, D.F.
ISBN: -----------------
IV
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................................... 1
PROGRAMA DE ESTUDIOS ................................................................................................................................ 2
FICHA TÉCNICA ................................................................................................................................................... 3
DESARROLLO DE LA PRÁCTICA O PROYECTO ............................................................................................... 6
INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN .................................................................................................................... 8
GLOSARIO ......................................................................................................................................................... 23
BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................................. 24
1
INTRODUCCIÓN
El presente manual es una guía para la asignatura de Investigación de Operaciones, materia
distintiva del quehacer de un Ingeniero Industrial, el profesional de esta carrera se distingue
por distribuir de manera inteligente y óptima los diversos recursos de una organización y es
a través de las herramientas provistas por la Investigación de Operaciones como puede
realizar esa distribución con base en métodos científicos.
Su objetivo es identificar y resolver problemas de optimización de funciones y los relativos al
manejo de recursos en las operaciones de una organización usando modelos lineales para
controlar recursos tecnológicos, materiales y humanos, aplicando pronósticos confiables.
El dominio de esta disciplina es trascendente, ya que el ingeniero industrial programa la
producción, diseña la logística, diseña líneas de producción y para estas actividades
emblemáticas de la producción se requieren de herramientas que complementen el buen
juicio y la intuición. Son los modelos de la investigación de operaciones los que permitirán
explorar de manera sistemática, económica y eficaz alternativas de solución.
El modelado de sistemas productivos y las soluciones a sus problemas con la investigación
de operaciones es una competencia especializada de la ingeniería industrial y tiene
aplicaciones en la producción tanto de bienes como de servicios. De ahí la necesidad de
resaltar el hecho de que este curso tiene un énfasis en la formulación de modelos y el
análisis de sus posibles soluciones, la incorporación de escenarios alternos, más que en el
tradicional acento puesto en los algoritmos de los métodos de solución, para ello se espera
se usen aplicaciones informáticas adecuadas y se invierta el tiempo en construir modelos y
juzgar la mejor solución disponible.
Nuestro país demanda cerrar brechas tecnológicas en relación con los países altamente
industrializados, elevar nuestra productividad para poder competir en el entorno global y
esta disciplina proporciona los medios tecnológicos para impulsar ese proceso de evolución.
PROGRAMA DE ESTUDIO DATOS GENERALES
N O M B R E DE L P R O GR A M A E DU CA T I V O : I n g en i erí a I n d u st ri al
O B J E T I V O DE L P R O GR A M A E DU CA T I V O : Form ar p rof esi on i st as cap aces d e p l an ear, d i señ ar, i n st al ar, op erar, an al i z ar y m ej orar p rocesos p rod u ct i vos i n t eg rad os p or f act or h u m an o, m at eri al es, i n f orm aci ón , t ecn ol og í a, en erg í a y recu rsos f i n an ci eros, a t ravés d e l a con d u cci ón d e p rocesos d e cam b i o y d e m ej ora con t i n u a con u
n a p ersp ect i va i n t eg rad ora y est rat ég i ca; con act i t u d creat i va, em p ren d ed ora y resp et u osa d el i n d i vi d u o y el m ed i o am b i en t e, aj u st an d o su d esem p eñ o a l os cam b i os q u e req u i ere l a soci ed ad . N O M B R E DE L A A S I GN A T U R A : I n vest i g aci ón d e O p eraci on es
CL A V E DE L A A S I GN A T U R A : I N O - E S
O B J E T I V O DE L A A S I GN A T U R A : E l al u m n o será cap az d e i d en t i f i car y resol ver p rob l em as d e op t i m i z aci ón d e f u n ci on es y l os rel at i vos m an ej o d e recu rsos en l as op eraci on es d e u n a org an i z aci ón u san d o m od el os l i n eal es p ara con t rol ar recu rsos t ecn ol óg i cos, m at eri al es y h u m an os, ap l i can d o p ron óst i cos con f i ab l es.
T O T A L HR S . DE L CU A T R I M E S T R E : 105
FE CHA DE E M I S I Ó N : S ep t i em b re, 2011
U N I V E R S I DA DE S P A R T I CI P A N T E S : U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e A g u ascal i en t es, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e A l t am i ra, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e l a R eg i ón R i b ereñ a, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e S an L u i s P ot osí , U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el E st ad o d e M orel os, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e T l ax cal a, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el
V al l e d e M éx i co, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el V al l e d e T ol u ca y U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e Zacat ecas CO N T E N I DO S P A R A L A FO R M A CI Ó N E S T R A T E GI A DE A P R E N DI ZA J E E V A L U A CI Ó N
OB SE RVA CI ÓN
U N I DA DE S DE A P R E N DI ZA J E R E S U L T A DO S DE A P R E N DI ZA J E
E V I DE N CI A S T É CN I CA S S U GE R I DA S E S P A CI O E DU CA T I V O M O V I L I DA D FO R M A T I V A
M A TE R I A LE S
R E QU E R I D OS
E QU I POS
R E QU E R I D OS T O T A L DE HO R A S
P A R A L A
E N S E Ñ A N ZA
( P R O F E S O R ) P A R A E L
A P R E N DI ZA J E
( A L U M N O ) A U LA
LA B OR A TOR I O OTR O
PR OY E C TO PR Á C TI C A
T É CN I CA I N S T R U M E N T O
Pr e s e n c ia l N O
Pr e s e n c ia l Pr e s e n c ia l N O
Pr e s e n c ia l
I . P l an t eam i en t o d el p rob l em a
A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e
el al u m n o será cap az d e:
* Determinar los elementos que constituyen
el problema, el objetivo principal, las
variables involucradas y las medidas de
desempeño de referencia.
* Definir si el problema es susceptible de ser
modelado con programación matemática
determinística lineal.
E C1: Cuestionario de
formulación y graficación de
ecuaciones y desigualdades
lineales.
E P 1. Resuelve un estudio de
caso en el que plantea un
problema a partir de una
situación no estructurada de la
vida real.
Ejemplos ilustrativos
Discusión dirigida
Investigación
documental
Práctica
x
x
N/A
N/A
N/A
Material
bibliográfico e
impreso.
Computadora,
proyector, pizarrón
interactivo, pizarrón,
software para
resolver modelos de
programación
matemática
determinísticos
8
2
2
2
Documental
* Cuestionario de
formulación y
graficación de
ecuaciones y
desigualdades
lineales.
* Lista de cotejo para
estudio de caso de
planteamiento de
problemas.
I I . Form u l aci ón d el m od el o d e
p rog ram aci ón m at em át i ca
A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e
el al u m n o será cap az d e:
* Elaborar un modelo de programación
matemática determinístico que represente el
problema formulado.
*Verificar la pertinencia del modelo
construido.
E P 1: Elabora un mapa
conceptual del proceso para
formular un modelo de
programación matemática.
E P 2: Formula modelos de
programación matemática
determinísticos para un
conjunto de problemas.
E P 3: Elabora informe en el
cual, determina la pertinencia
del modelo de programación
matemática construido.
Aprendizaje basado
en problemas
Solución de
problemas
Práctica
Enseñanza a pares
x
x
N/A
N/A
N/A
28
7
7
7
Documental
* Lista de cotejo para
mapa conceptual de
formulación de modelos
de programación
matemática.
* Lista de cotejo para
modelos de
programación
matemática.
* Lista de cotejo para
informe de validación
de modelos de
programación matemática
lineales determinísticos.
I I I . A n ál i si s d e l a sen si b i l i d ad d el
m od el o d esarrol l ad o
A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e
el al u m n o será cap az d e:
*Determinar las posibles variantes de la
solución del modelo a partir del análisis de
sensibilidad.
* Determinar los costos de las soluciones
factibles.
E P 1: Calcula el análisis de
sensibilidad de los modelos
formulados en la unidad
anterior.
E P 2: Define la solución de un
estudio de caso con base en
criterios objetivos, ya sea de
costo, pertinencia u otros a
través de un informe.
Estudio de caso
Estudio de caso
Práctica
x
x
N/A
N/A
N/A
12
3
3
3
Documental
* Lista de cotejo para
análisis de
sensibilidad.
* Lista de cotejo para
evaluación de
soluciones.
I V . Form u l aci ón d e
recom en d aci on es con b ase en el
m od el o resu el t o
A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e
el al u m n o será cap az d e:
* Seleccionar soluciones para el problema
planteado.
* Elaborar un informe con recomendaciones
de solución estableciendo posibles beneficios
y las condiciones para lograrlos.
E P 1: Informe de práctica con las
soluciones derivadas del modelo
de programación matemática
determinístico definiendo
beneficios de cada solución y
condiciones de cada una de ellas
para realizar los beneficios
potenciales .
E D1. Presenta informe de
soluciones para el estudio de
caso de la práctica de la
unidad, argumentando la
factibilidad y sustentabilidad
de las mismas.
Lluvia de ideas
Discusión dirigida
Enseñanza a pares
Estudio de caso
Práctica
Dinámica de grupos
X
X
N/A
N/A
Estudio de caso
de un problema
relevante de la
comunidad
12
3
3
3
Documental
Campo
* Lista de cotejo para
informe de soluciones
de la práctica
realizada.
*Guía de observación
para presentación de
soluciones derivadas
del modelo.
PROGRAMA DE ESTUDIOS
T E Ó R I CA P R Á CT I CA
2
3
FICHA TÉCNICA
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
Nombre: INVESTIGACIÓN DE OPERCIONES
Clave: INO-ES
Justificación:
Esta asignatura posibilita al alumno para desarrollar modelos que le permitan
responder de una manera más rápida, efectiva y apropiada a la intensa
dinámica de las organizaciones. El desarrollo de nuevas tecnologías
productivas a nivel mundial, y las condiciones comerciales actuales hacen
necesario que el futuro Ingeniero Industrial aprenda y maneje herramientas
con las que haga una adecuada asignación de recursos, desde equipo y
maquinaria de producción, hasta recursos humanos e inventarios, con una
adecuada proyección de la demanda.
Objetivo:
El alumno será capaz de identificar y resolver problemas de optimización de
funciones y los relativos al manejo de recursos en las operaciones de una
organización usando modelos lineales para controlar recursos tecnológicos,
materiales y humanos, aplicando pronósticos confiables.
Habilidades:
Uso de tecnologías.
Capacidad de Análisis.
Toma de decisiones.
Interpretación de datos.
Interpretación de normas vigentes.
Administración del recurso humano.
Competencias
genéricas a
desarrollar:
Capacidades para análisis, síntesis, modelado matemático y evaluación de
alternativas; para aprender; para resolver problemas; para aplicar los
conocimientos en la práctica; para adaptarse a nuevas situaciones; para
cuidar la calidad; para gestionar la información; y para trabajar en forma
autónoma y en equipo.
Capacidades a desarrollar en la asignatura Competencias a las que contribuye la
asignatura
Programar recursos involucrados en
la producción con base en las
prioridades de la empresa siguiendo el
plan de producción para un uso óptimo
Gestionar las acciones operativas y
tácticas para incrementar la
productividad y rentabilidad del proceso
productivo de manera segura y
4
Elaborar modelo
sistema mediante
de los mismos
Establecer los requerimientos de
capacidad de producción, del nivel de la
fuerza laboral y del inventario disponible
para alcanzar los niveles de operación
necesarios con base en los
requerimientos del cliente
Formular el programa maestro de
producción a través de la metodología
de gestión de la producción implantada
en la organización para asegurar el
cumplimiento de los requerimientos del
cliente.
Ejecutar el programa maestro de
producción con los recursos
disponibles de acuerdo a las
especificaciones establecidas para
cumplir con las metas propuestas
conceptual del
técnicas
matemáticas y estadísticas para
representar la situación actual a mejorar.
Aplicar los instrumentos y técnicas de
diagnóstico mediante el enfoque de
sistemas para identificar las áreas de
oportunidad con mayor potencial de
beneficio.
sustentable
Planear la producción mediante técnicas
de planeación para determinar los límites
y niveles que deben mantener las
operaciones de la organización en el
futuro.
Controlar la producción a través de toma
de decisiones y acciones que son
necesarias para corregir el desarrollo de
un proceso, de modo que se apegue al
plan trazado.
Modelar el sistema vigente
mediante técnicas matemáticas,
estadísticas y de sistemas para
identificar áreas de mejora.
Diagnosticar áreas de oportunidad con
desempeño menor al esperado mediante
el enfoque de sistemas para implantar
tecnología de clase mundial.
Estimación de tiempo
(horas) necesario para
transmitir el aprendizaje al
alumno, por Unidad de
Aprendizaje:
Unidades de
aprendizaje
HORAS TEORÍA HORAS PRÁCTICA
Presencial
No
presencial
Presencial
No
Presenci
al
I. Planteamiento del
problema
8
2
2 2
II. Formulación del
modelo de
programación
matemática
28
7
7
7
5
Total de horas por
cuatrimestre:
III. Análisis de la
sensibilidad del modelo
desarrollado
IV. Formulación de
recomendaciones con
base en el modelo
resuelto
12 3 3 3
12 3 3 3
105
Total de horas por semana: 7
Créditos: 6
6
DESARROLLO DE LA PRÁCTICA O PROYECTO
Nombre de la asignatura: Investigación de Operaciones
Nombre de la Unidad de
Aprendizaje:
IV Formulación de recomendaciones con base en el modelo resuelto.
Nombre de la práctica o
proyecto:
Estudio de caso de un problema relevante de la comunidad
Número: 1 Duración (horas) : 6
Resultado de
aprendizaje:
Elaborar un informe con recomendaciones de solución
estableciendo posibles beneficios y las condiciones para lograrlos.
Requerimientos (Material
o equipo):
Software estadístico, software para resolver modelos de programación
matemática y análisis de sensibilidad, editor de textos, computadora.
Actividades a desarrollar en la práctica:
Instrucciones:
El profesor
Recaba de vinculación problemas de la industria local y propone al grupo un conjunto de ellos
susceptibles de ser analizados con modelos de investigación de operaciones.
Organiza al grupo en equipos y provee de la información mínima necesaria para iniciar el
modelado del problema seleccionado.
Programa la entrega de los informes de recomendaciones de solución para el problema
seleccionado.
Organiza a los equipos para que presenten al grupo la síntesis ejecutiva de su informe de
recomendaciones de solución.
El alumno
Se integra a un equipo de acuerdo con sus intereses y afinidades.
Participa en la elección del problema a resolver.
Contribuye al acopio de la información necesaria que complemente la provista por el profesor.
Participa activamente en el modelado matemático y en el análisis de los resultados que arroja
el modelo.
7
Documenta la validez del modelo y contribuye al acotamiento de la confianza estadística de los
resultados.
Contribuye a la redacción del informe de recomendaciones de solución.
Participa en el diseño y desarrollo de la síntesis ejecutiva del informe.
Evidencias a las que contribuye el desarrollo de la práctica:
EP1: Informe de práctica con las soluciones derivadas del modelo de programación matemática
determinístico definiendo beneficios de cada solución y condiciones de cada una de ellas para realizar
los beneficios potenciales.
8
9
CUESTIONARIO DE FORMULACIÓN Y GRAFICACIÓN DE ECUACIONES Y DESIGUALDADES LINEALES
U1, EC1
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: NOMBRE DEL PROYECTO: FECHA:
ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES PERIODO
CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Contesta lo que se te pide.
REACTIVO CUMPLE
V F
hallar gráfica el par de valores x e y que satisfacen el grupo de ecuaciones siguiente:
x y 9
x y
x 2 y
1
6
-------- La suma de la cifra de las decenas y la cifra de las unidades de un número es 15, y si al
número se le resta 9, las cifras se invierten. Hallar el número.
Si A le da a B $2, ambos tendrán igual suma, y si B le da a A $2 A tendrá el triple de lo
que le queda a B ¿cuánto tiene cada uno.
hace 8 años la edad de A era el triple que la de B, y dentro de 4 años la edad de B será
5 9 de la de A. Hallar las edades actuales.
El perímetro de una sala rectangular es 56m. Si el largo se disminuye en 2m y el ancho
se aumenta en 2m la sala se hace cuadrada. Hallar las dimensiones de la sala.
En el casino de la feria hay un juego en el que te pagan el triple de lo que apuestas, si al
lanzar dos dados, la suma de ambas caras es menor a 5 ¿qué probabilidad tienes de
ganar?
CALIFICACION:
10
LISTA DE COTEJO PARA ESTUDIO DE CASO DE PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS
U1, EP1
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 1, EP1 FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo
CUMPLE Característica a cumplir del (reactivo)
SI NO
5% Presentación. Buena presentación orden, ortografía y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
Objetivo del proyecto: El alumno identifica la discrepancia entre una meta de 30% desempeño y el comportamiento actual de un sistema productivo y señala
posibles causas de ese desempeño insatisfactorio.
10% Variables independientes: El alumno define las variables independientes asociadas al problema y establece su naturaleza: discreta, continua; unidades de
medida; controlable, no controlable.
15% Variable dependiente: el alumno señala la variable de mayor interés para quien tome la decisión y establece su naturaleza: discreta, continua; estocástica,
determinística; unidades de medida.
11
20%
Revisión de la literatura. El alumno presenta una síntesis ejecutiva de literatura
asociada al problema de interés, acudiendo a referencias bibliográficas de calidad:
libros de texto, artículos científicos, reportes de proyecto.
15%
Mapa mental de la situación problema. El alumno sintetiza su análisis de la
situación problema a través de un mapa mental que muestre las relaciones entre
las variables y las potenciales causas del desempeño insatisfactorio.
100% Calificación
12
LISTA DE COTEJO PARA EL MAPA CONCEPTUAL DE FORMULACIÓN DE MODELOS
DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA
U2, EP1
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 2, EP1; FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo
CUMPLE Característica a cumplir del (reactivo)
SI NO
10% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
Proceso de formulación de modelos matemáticos. El mapa muestra las fases por 35% las que se debe pasar para formular un modelo de programación matemática
correcto y útil.
20% Síntesis adecuada. El mapa conserva un equilibrio entre presentar toda la información relevante sin perder legibilidad dentro de lo que una página puede
mostrar.
30% Originalidad. El mapa muestra con elementos creativos las fases del modelado o
los componentes del modelado para facilitar su comprensión.
100% Calificación
13
LISTA DE COTEJO PARA MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA U2, EP2
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 2, EP2.
Esta lista de cotejo de usará para cada modelo que el docente
decida incorporar al curso: programación lineal; entera; problema
de asignación; problema de transporte; modelos de redes
FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo Característica a cumplir del (reactivo)
5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados.
CUMPLE
SI NO
20% Función objetivo. El modelo establece una función objetivo con su meta, maximizar o minimizar e incorpora a todas las variables que inciden en su
desempeño con los coeficientes adecuados.
14
30%
Restricciones. El modelo incorpora todas las restricciones requeridas para una representación pertinente y factible de resolver; los coeficientes tecnológicos
están definidos de manera correcta, así como los sentidos de las desigualdades,
el uso de variables de holgura o excedencia, según corresponda, y los recursos
están establecidos de manera consistente con la formulación de los coeficientes
tecnológicos.
20% Definición de las variables del modelo. Se establece si las variables son restringidas en signo o no; si son enteras o no; el rango dentro del cual pueden
tomar valores, si así se requiere.
15% Solución del modelo. Se muestra qué variables integran la solución óptima y con
qué valores.
100% Calificación
15
LISTA DE COTEJO PARA INFORME DE VALIDACIÓN DE MODELOS DE
PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA LINEALES DETERMINÍSTICOS
U2, EP3
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 2, EP3.
Esta lista de cotejo de usará para cada modelo que el docente
decida incorporar al curso: programación lineal; entera; problema
de asignación; problema de transporte; modelos de redes
FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo Característica a cumplir del (reactivo)
5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados en la sesión del
modelo de interés.
30% Plan de validación. El alumno muestra el esquema a través del cual organiza las
actividades para validar el modelo formulado.
CUMPLE
SI NO
25%
Instrumentos para recabar información. El alumno prepara formatos para observar in situ el sistema, entrevistar a personal clave del sistema, prepara pruebas de
hipótesis, de ser necesarias, codifica las posibles respuestas para sintetizar las
conclusiones con relación al modelo.
16
30%
Conclusiones sobre la validez del modelo. El alumno determina bajo qué
condiciones y en qué medida su modelo representa con un buen grado de confianza
estadística la conducta del sistema bajo estudio con base en la información
recabada y analizada.
100% Calificación
17
LISTA DE COTEJO PARA ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
U3, EP1
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 3, EP1. FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo
CUMPLE Característica a cumplir del (reactivo)
SI NO
5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
Análisis de coeficientes de la función objetivo. El alumno informa en qué medida 20% se pueden modificar los coeficientes de la función objetivo sin cambiar de solución
óptima.
20% Análisis de holgura de recursos. El alumno informará qué recursos merecen ser
estudiados para su adquisición o remoción y su efecto en la función objetivo.
20% Análisis de cambios simultáneos. El alumno demostrará qué cambios simultáneos
son factibles en el modelo sin cambiar la solución óptima.
30% Recomendaciones. El alumno hará sugerencias de los cambios factibles más
ventajosos con base en el análisis de sensibilidad.
100% Calificación
18
LISTA DE COTEJO PARA EVALUACIÓN DE SOLUCIONES U3, EP2
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 3, EP2. FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo
CUMPLE Característica a cumplir del (reactivo)
SI NO
5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados.
10% Hay más de dos propuestas de solución. Para cada problema se analizan más de
dos opciones viables de solución.
30%
Comparación de las soluciones con base en sus costos, beneficios y confianza estadística. El alumno construye una tabla donde muestra los costos de cada
solución, su aporte al desempeño del sistema y la confianza estadística de la
mejora mostrada en el modelo con relación al modelo del sistema original.
20% Recomendación de opción a adoptar. Con base en la información cuantitativa y cualitativa que ha reunido del sistema, el alumno recomienda la adopción de una
solución.
19
25%
Plan de implantación. El alumno formula un plan para que la organización adopte
la mejora diseñada.
100% Calificación
20
LISTA DE COTEJO PARA INFORME DE SOLUCIONES DE LA PRÁCTICA REALIZADA
U4, EP1
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA
DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN
NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO:
PRODUCTO: UNIDAD 4, EP1. FECHA:
ASIGNATURA:
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
PERIODO CUATRIMESTRAL:
NOMBRE DEL DOCENTE:
INSTRUCCIONES
Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso
contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber
cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.
Valor del
reactivo
CUMPLE Característica a cumplir del (reactivo)
SI NO
5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza.
5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura,
Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega).
20% Planteamiento del problema. Se describe el problema analizado junto con su
revisión de la literatura.
20% Modelo de programación matemática. Se propone un modelo de programación
matemática validado y completo.
20% Análisis de Sensibilidad. Se documenta la holgura que existe en el sistema para
explorar posibles métodos alternos de trabajo.
15% Propuestas de mejora. Por medio de una tabla de comparación se muestran más de dos formas alternas de operar con un análisis de costos, beneficios y confianza estadística.
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15%
Plan de implantación de la mejor opción. Se sugiere la mejor opción, con base en
la información cualitativa y cuantitativa disponible y se presenta un plan para
adoptar la opción sugerida.
100% Calificación
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GUÍA PARA OBSERVACIÓN DE EXPOSICIÓN DE SOLUCIONES DERIVADAS DEL
MODELO
U4, ED1
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GLOSARIO
Análisis de
sensibilidad: Procedimiento matemático por el cual se evalúa el margen de cambios
que una variable puede tener sin modificar significativamente la
solución óptima del modelo matemático.
Método simplex: Algoritmo matemático a través del cual se localiza, si existe, la solución
óptima a un modelo de programación matemática. Aplicaciones
informáticas como el Excel incorporan este método como una función
más.
Modelo
matemático: Representación de una parte de la realidad por medio de expresiones
matemáticas como ecuaciones o desigualdades.
Programación
matemática: Técnica para producir modelos matemáticos que contienen una
ecuación denominada función objetivo, y constituye la representación
de la meta a lograr al resolver el problema, así como una colección de
desigualdades y ecuaciones que establecen las restricciones a las que
está sujeto el sistema en la persecución de su mejor desempeño
posible. Las variables que integran estos modelos pueden ser discretas
o continuas; sin restricción de signo o limitadas a un signo;
deterministas o estocásticas. Los modelos pueden ser de programación
lineal, entera, no lineal; un modelo de red, entre otra posibilidades.
Variable aleatoria o
estocástica: Variable cuyos valores están asociados a una función de distribución
de probabilidad.
Variable continua: Aquella que admite valores fraccionarios o decimales.
Variable
determinista: Variable cuyos valores están establecidos por las operaciones
matemáticas sin influencia de la probabilidad.
Variable discreta: Aquella que admite sólo valores enteros.
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BIBLIOGRAFÍA
Básica
TÍTULO: Introducción a la Investigación de Operaciones, 9ª Ed
AUTOR: Hillier, F. & Lieberman
AÑO: 2010
EDITORIAL O REFERENCIA: McGraw Hill
LUGAR Y AÑO DE LA
EDICIÓN 2010, México D.F.
ISBN O REGISTRO: 978 6071 503 084
TÍTULO: Investigación de Operaciones, 7ª Ed.
AUTOR: H. Taha
AÑO: 2004
EDITORIAL O REFERENCIA: PEARSON EDUCATION
LUGAR Y AÑO DE LA
EDICIÓN 2004 Atlacomulco, México
ISBN O REGISTRO: 970 2604 982
TÍTULO: Investigación de Operaciones. Aplicaciones y algoritmos
AUTOR: W. Winston
AÑO: 2005 México D.F.
EDITORIAL O REFERENCIA: Thompson
LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN 2005
ISBN O REGISTRO: 970 2604 982
Complementaria
TÍTULO: Modelling for Insight: a Master Class for Business Analysts
AUTOR: Powell, S. G., & Batt, R. J.
AÑO: 2008
EDITORIAL O REFERENCIA: Wiley
LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN New Jersey, 2008
ISBN O REGISTRO: 978-0470175552
TÍTULO: Tools for thinking. Modelling in management science
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AUTOR: Pidd Michael
AÑO: 2009
EDITORIAL O REFERENCIA: Wiley
LUGAR Y AÑO DE LA
EDICIÓN Chichester, 2009
ISBN O REGISTRO: 978-0470721421
TÍTULO: Métodos cuantitativos para los negocios
AUTOR: R. Anderson David / Dennis J. Sweeney, et al.
AÑO: 2011
EDITORIAL O REFERENCIA: Cengage Learning
LUGAR Y AÑO DE LA
EDICIÓN 2011, México
ISBN O REGISTRO: 9786074814989
