ORÍGENES DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Desde el advenimiento de la Revolución Industrial, el mundo ha sido testigo de un crecimiento sin precedentes en el tamaño y complejidad de las organizaciones. Los pequeños talleres artesanales de otra época se convirtieron en las corporaciones actuales de miles de millones de dólares. Una parte integral de este cambio revolucionario fue el gran aumento en las divisiones del trabajo y en la separación de las responsabilidades administrativas de estas organizaciones. Los resultados han sido espectaculares. Sin embargo, junto con los beneficios, el aumento en el grado de especialización creó nuevos problemas que ocurren hasta la fecha en muchas empresas. Uno de estos problemas es la tendencia de muchos de los componentes de una organización a convertirse en imperios de relativa autonomía, con sus propias metas y sistemas de valores; con esto pierden la visión de la forma en que sus actividades y objetivos encajan con los de toda la organización. Lo que es mejor para un componente, puede ir en detrimento de otro, de manera que pueden terminar trabajando con objetivos opuestos. Un problema relacionado es que conforme la complejidad y especialización crecen, se vuelve más difícil asignar los recursos disponibles a las diferentes actividades de la manera más eficaz para la organización como un todo. Este tipo de problema, y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlo proporcionaron el ambiente adecuado para el surgimiento de la Investigación de Operaciones (IO).

Las raíces de la IO se remontan a muchas décadas, cuando se hicieron los primeros intentos para emplear el método científico en la administración de una empresa. Sin embargo, el inicio de la actividad llamada Investigación de Operaciones, casi siempre se atribuye a los servicios militares prestados a principios de la Segunda Guerra Mundial. Debido a los esfuerzos bélicos, existía una necesidad urgente de asignar recursos escasos a las distintas operaciones militares y a las actividades dentro de cada operación en la forma más efectiva. Por esto, las administraciones militares norteamericana y británica hicieron un llamado a un gran número de científicos para que aplicaran el método científico a éste y a otros problemas estratégicos y tácticos. De hecho, se les pidió que hicieran investigación sobre operaciones (militares). Estos equipos de científicos fueron los primeros equipos de IO. Con el desarrollo de métodos efectivos para el uso del nuevo radar, estos equipos contribuyeron al triunfo del combate aéreo británico. A través de sus investigaciones para mejorar el manejo de las operaciones antisubmarinas y de protección, jugaron también un papel importante en la victoria de la batalla del Atlántico Norte. Esfuerzos similares fueron de gran ayuda en la Campaña del Pacífico.

Al terminar la guerra, el éxito de la Investigación de Operaciones en las actividades bélicas generó un gran interés en sus aplicaciones fuera del campo militar. Como la explosión industrial seguía su curso, los problemas causados por el aumento de la complejidad y especialización dentro de las organizaciones pasaron de nuevo a primer plano. Comenzó a ser evidente para un gran número de personas, incluyendo a los consultores industriales que habían trabajado con o para los equipos de IO durante la guerra, que estos problemas eran en esencia los mismos que los enfrentados por la milicia, pero en un contexto diferente. Al inicio de la década de 1950, estos individuos habían introducido el uso de la Investigación de Operaciones en la industria, los negocios y el gobierno. Desde entonces se ha desarrollado con rapidez.

Se pueden identificar por lo menos otros dos factores que tuvieron gran importancia en el desarrollo de la IO en este periodo. Uno es el gran progreso que ya se había hecho en el mejoramiento de las técnicas disponibles. Después de la guerra, muchos de los científicos que habían participado en los equipos de IO o que tenían información sobre este trabajo, se

encontraban motivados a encontrar resultados sustanciales; de esto resultaron avances importantes. Un ejemplo sobresaliente es el Método Simplex para resolver problemas de programación lineal, desarrollado en 1947 por George Dantzig. Muchas de las herramientas características de la IO, como Programación Lineal, Programación Dinámica, Líneas de Espera y Teoría de Inventarios, se habían desarrollado casi por completo antes del término de la década de 1950.

Un segundo factor que dio un gran ímpetu al desarrollo de este campo fue la revolución de las computadoras. El manejo efectivo de los complejos problemas inherentes a la IO, casi siempre requiere de un gran número de cálculos. Realizarlos a mano puede resultar casi imposible. Por lo tanto, el desarrollo de la computadora electrónica digital, con su capacidad para hacer cálculos aritméticos, miles o tal vez millones de veces más rápido que los seres humanos, fue una gran ayuda para la Investigación de Operaciones. Un avance más tuvo lugar en la década de 1980 con el desarrollo de las computadoras personales cada vez más rápidas, acompañado de buenos paquetes de software para resolver problemas de IO. Esto puso las técnicas al alcance de un gran número de personas. Hoy en día, literalmente millones de individuos tienen acceso a estos paquetes. En consecuencia, por rutina se usa toda una gama de computadoras, desde las grandes hasta las portátiles, para resolver problemas de investigación de operaciones.

NATURALEZA DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Como su nombre lo dice, la Investigación de Operaciones significa “investigar sobre las operaciones”. Entonces, la Investigación de Operaciones se aplica a problemas que se refieren a la conducción y coordinación de operaciones (o actividades) dentro de una organización. La naturaleza de la organización es en esencia inmaterial y, de hecho, la IO se ha aplicado de manera extensa en áreas tan diversas como manufactura, transporte, construcción, telecomunicaciones, planeación financiera, cuidado de la salud, milicia y servicios públicos, por nombrar sólo unas cuantas. Así, la gama de aplicaciones es extraordinariamente amplia.

La parte de investigación en el nombre significa que la IO usa un enfoque similar a la manera en que se lleva a cabo la investigación en los campos científicos establecidos. En gran medida, se usa el método científico para investigar el problema en cuestión. De hecho, en ocasiones se usa el término ciencias de la administración como sinónimo de investigación de operaciones. En particular, el proceso comienza por la observación cuidadosa y la formulación del problema incluyendo la recolección de los datos pertinentes. El siguiente paso es la construcción de un modelo científico (por lo general matemático) que intenta abstraer la esencia del problema real. En este punto se propone la hipótesis de que el modelo es una representación suficientemente precisa de las características esenciales de la situación para que las conclusiones (soluciones) obtenidas sean válidas también para el problema real. Después, se llevan a cabo los experimentos adecuados para probar esta hipótesis, modificarla si es necesario y eventualmente verificarla. Este paso se conoce como validación del modelo. Entonces, en cierto modo, la IO incluye la investigación científica creativa de las propiedades fundamentales de la investigación de operaciones. Sin embargo, es más que esto. En particular, la IO se ocupa también de la administración práctica de la organización. Así, para tener éxito, deberá también proveer conclusiones claras que pueda usar el tomador de decisiones cuando las necesite.

Una característica más de la investigación de operaciones es su amplio punto de vista. Como ya se comentó, la IO adopta un punto de vista organizacional. Así, intenta resolver los conflictos de

intereses entre los componentes de la organización de forma que el resultado sea el mejor para la organización completa. Esto no significa que el estudio de cada problema deba considerar en forma explícita todos los aspectos de la organización, más bien los objetivos que se buscan deben ser consistentes con los objetivos globales.

IMPACTO DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

La Investigación de Operaciones ha tenido un impacto impresionante en el mejoramiento de la eficiencia de numerosas organizaciones en todo el mundo. En el proceso, la IO ha hecho contribuciones significativas al incremento de la productividad dentro de la economía de varios países. Hoy existen más de 45 países miembros de la International Federation of Operational Research Societies (IFORS), y cada uno cuenta con una sociedad de investigación de operaciones. Tanto en Europa como en Asia, existen federaciones de sociedades de IO que realizan conferencias y publican revistas internacionales en esos continentes.

Para dar una mejor idea del amplio uso de la IO se enumeran en la tabla siguiente algunas aplicaciones reales que han tenido reconocimiento. Obsérvese la diversidad de organizaciones y aplicaciones. Puede encontrarse un artículo completo que describe cada aplicación en el número enero-febrero de Interfaces del año de publicación citado.

Organización Naturaleza de la aplicación Año de publicación

Temas relacionados Ahorros anuales

The Netherlands Desarrollo de política nacional de administración del agua, incluye mezcla de nuevas instalaciones, procedimientos de operación y costeo.

1985 Programación Lineal, Transporte, Simulación.

$15 MDD

Monsanto Corporation

Optimización de operaciones de producción para cumplir metas con un costo mínimo.

1986 Programación Lineal, Programación Entera.

$2 MDD

United Airlines Programación de turnos de trabajo en oficinas de reservaciones y aeropuertos para cumplir con las necesidades del cliente a un costo mínimo.

1986 Programación Lineal, Transporte, Asignación, Optimización de Redes, Programación Entera, Teoría de Colas.

Citgo Petroleum Corporation

Optimización de las operaciones de refinería y el suministro, distribución y mercadeo de los productos.

1987 Programación Lineal, Transporte, Asignación, Optimización de Redes.

$70 MDD

San Francisco Police Department

Optimización de la programación y despliegue de patrullas de los oficiales de policía con un sistema computarizado.

1989 Programación Lineal, Programación Entera.

$11 MDD

Texaco, Inc. Optimización de la mezcla de ingredientes disponibles en productos de gasolina para cumplir los requerimientos de calidad y ventas.

1989 Programación Lineal, Programación no Lineal.

$30 MDD

IBM Integración de una red nacional de inventario de partes de refacción para mejorar el apoyo al servicio.

1990 Programación Lineal, Teoría de Inventarios, Simulación.

$20MDD + 250 M menos de inventario.

Yellow Freight System, Inc.

Optimización del diseño de una red nacional de transportes y las rutas de embarques.

1992 Programación Lineal, Optimización de Redes, Programación no Lineal, Simulación.

17.3 MDD

New Haven Healt Department

Diseño de un programa efectivo para combatir la diseminación de HIV/SIDA.

1993 Programación Lineal. 33% menos de HIV/SIDA

AT&T Diseño de un sistema basado en PC para 1993 Teoría de Colas, Simulación. 750 MDD

guiar a los clientes del negocio al diseñar sus centros de llamadas.

Delta Airlines Maximizar la utilidad de asignar tipos de avión a más de 2500 vuelos domésticos.

1994 Programación Entera. 100 MDD

Digital Equipment Corporation

Reestructuración de la cadena de suministro global de proveedores, plantas, centros de distribución, sitios potenciales y áreas de mercado.

1995 Programación Entera. 800 MDD

China Optimización de la selección y programación de proyectos masivos para satisfacer las necesidades futuras de energía de los países.

1995 Programación Entera. $424 MDD

South African Defense Force

Optimización del rediseño del tamaño y la forma de la fuerza de defensa y sus sistemas de armas.

1997 Programación Entera. $1.1 BDD

Proctor and Gamble

Rediseño del sistema de producción y distribución de Norte América para reducir costos y mejorar la velocidad al mercado.

1997 Transporte y Asignación. 200 MDD

Taco Bell Optimización de la programación de empleados para proporcionar el servicio al cliente deseado al costo mínimo.

1998 Programación Entera, Simulación.

13 MDD

Hewlett-Packard Rediseño de los tamaños y localizaciones de las reservas de inventario en una línea de producción de impresoras para cumplir las metas de producción.

1998 Teoría de Colas. 280 MDD más de ingresos.

Sears, Roebuck Desarrollo de un sistema de ruteo y programación de vehículos para entrega de fletes y servicio a los hogares.

1999 Programación Entera. 42 MDD

IBM Reingeniería de su cadena de suministro global para responder más rápidamente a los clientes manteniendo un inventario mínimo.

2000 Teoría de Inventarios. 750 MDD en el primer año.

Merril Lynch Diseño de opciones basadas en activos y precios directos en línea para proporcionar servicios financieros.

2002 Programación Lineal, Simulación.

80 MDD más de ingresos.

Samsung Electronics

Desarrollo de métodos para reducir tiempos de manufactura y niveles de inventario.

2002 Programación Lineal. 200 MDD más de ingresos.

Continental Airlines

Optimizar la reasignación de tripulaciones a vuelos cuando ocurren interrupciones en la programación.

2003 Programación Lineal, Programación Entera.

40 MDD

MODELOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Los modelos de Investigación de Operaciones se clasifican en tres categorías: Determinísticos, Estocásticos (probabilísticos) e Híbridos. Los modelos determinísticos se caracterizan porque se conoce toda la información necesaria para estructurar el modelo matemático del problema a resolver. En los modelos estocásticos siempre está presente el elemento “incertidumbre”, y por lo tanto se tiene que recurrir a la probabilidad para solucionarlos. Y los modelos híbridos manifiestan una combinación de los dos tipos anteriores, es decir, tienen una parte determinística y otra probabilística.

Determinísticos Híbridos EstocásticosProgramación LinealAsignaciónTransporteProgramación EnteraProgramación por MetasRedes

Programación DinámicaInventariosPronósticosRuta CríticaPERTHeurísticos

Líneas de Espera o ColasTeoría de DecisionesCadenas de MarkovTeoría de JuegosProgramación EstocásticaProcesos Estocásticos