Investigación de operaciones

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La investigación de operaciones (inglés británico: investigación operativa), a menudo abreviada como la sigla OR, es una disciplina que se ocupa del desarrollo y la aplicación de métodos analíticos avanzados para mejorar la toma de decisiones. A veces se considera que es un subcampo de las ciencias matemáticas. El término ciencia de la gestión se utiliza ocasionalmente como sinónimo.

Empleando técnicas de otras ciencias matemáticas, como modelado, estadística y optimización, la investigación de operaciones llega a soluciones óptimas o casi óptimas para problemas complejos de toma de decisiones. Debido a su énfasis en las aplicaciones prácticas, la investigación de operaciones se superpone con muchas otras disciplinas, en particular la ingeniería industrial. La investigación de operaciones a menudo se ocupa de determinar los valores extremos de algún objetivo del mundo real: el máximo (de ganancia, rendimiento o rendimiento) o el mínimo (de pérdida, riesgo o costo). Sus técnicas, que se originaron en los esfuerzos militares antes de la Segunda Guerra Mundial, han crecido hasta preocupar problemas en una variedad de industrias.

Visión de conjunto

La investigación operativa (OR) abarca el desarrollo y el uso de una amplia gama de técnicas y métodos de resolución de problemas aplicados en la búsqueda de una mejor toma de decisiones y eficiencia, como la simulación, la optimización matemática, la teoría de colas y otros modelos de procesos estocásticos. Procesos de decisión de Markov, métodos econométricos, análisis envolvente de datos, redes neuronales, sistemas expertos, análisis de decisiones y el proceso de jerarquía analítica.Casi todas estas técnicas involucran la construcción de modelos matemáticos que intentan describir el sistema. Debido a la naturaleza computacional y estadística de la mayoría de estos campos, OR también tiene fuertes vínculos con la informática y el análisis. Los investigadores operativos que se enfrentan a un nuevo problema deben determinar cuáles de estas técnicas son las más apropiadas dada la naturaleza del sistema, los objetivos de mejora y las limitaciones de tiempo y potencia informática, o desarrollar una nueva técnica específica para el problema en cuestión (y, después, a ese tipo de problema).

Las principales subdisciplinas en la investigación operativa moderna, según lo identificado por la revista Operations Research, son:

Historia

En las décadas posteriores a las dos guerras mundiales, las herramientas de la investigación operativa se aplicaron más ampliamente a los problemas de los negocios, la industria y la sociedad. Desde entonces, la investigación operativa se ha expandido a un campo ampliamente utilizado en industrias que van desde la petroquímica hasta las aerolíneas, las finanzas, la logística y el gobierno, moviéndose hacia un enfoque en el desarrollo de modelos matemáticos que pueden usarse para analizar y optimizar sistemas complejos, y se ha convertido en un área de activa investigación académica e industrial.

Orígenes históricos

En el siglo XVII, los matemáticos Blaise Pascal y Christiaan Huygens resolvieron problemas que involucraban decisiones complejas (problema de puntos) utilizando ideas de teoría de juegos y valores esperados; otros, como Pierre de Fermat y Jacob Bernoulli, resolvieron este tipo de problemas utilizando en su lugar el razonamiento combinatorio. La investigación de Charles Babbage sobre el costo del transporte y la clasificación del correo condujo al "Penny Post" universal de Inglaterra en 1840, y a estudios sobre el comportamiento dinámico de los vehículos ferroviarios en defensa del ancho de vía del GWR. A partir del siglo XX, el estudio de la gestión de inventario podría considerarse el origen de la investigación de operaciones moderna con cantidad económica de pedido desarrollada por Ford W. Harris en 1913. La investigación operativa puedese han originado en los esfuerzos de los planificadores militares durante la Primera Guerra Mundial (teoría del convoy y leyes de Lanchester). Percy Bridgman incorporó la investigación operativa a los problemas de la física en la década de 1920 y luego intentaría extenderlos a las ciencias sociales.

La investigación operativa moderna se originó en la Estación de Investigación Bawdsey en el Reino Unido en 1937 como resultado de una iniciativa del superintendente de la estación, AP Rowe y Robert Watson-Watt. Rowe concibió la idea como un medio para analizar y mejorar el funcionamiento del sistema de radar de alerta temprana del Reino Unido, cuyo nombre en código es "Chain Home" (CH). Inicialmente, Rowe analizó el funcionamiento del equipo de radar y sus redes de comunicación, ampliándose posteriormente para incluir el comportamiento del personal operativo. Esto reveló limitaciones no apreciadas de la red CH y permitió que se tomaran medidas correctivas.

Científicos del Reino Unido (incluidos Patrick Blackett (más tarde Lord Blackett OM PRS), Cecil Gordon, Solly Zuckerman (más tarde Baron Zuckerman OM, KCB, FRS), CH Waddington, Owen Wansbrough-Jones, Frank Yates, Jacob Bronowski y Freeman Dyson), y en los Estados Unidos (George Dantzig) buscaron formas de tomar mejores decisiones en áreas como la logística y los horarios de capacitación.

Segunda Guerra Mundial

El campo moderno de la investigación operativa surgió durante la Segunda Guerra Mundial. En la era de la Segunda Guerra Mundial, la investigación operativa se definió como "un método científico para proporcionar a los departamentos ejecutivos una base cuantitativa para las decisiones relacionadas con las operaciones bajo su control". Otros nombres para él incluyeron análisis operativo (Ministerio de Defensa del Reino Unido desde 1962) y gestión cuantitativa.

Durante la Segunda Guerra Mundial, cerca de 1000 hombres y mujeres británicos participaron en la investigación operativa. Alrededor de 200 científicos de investigación operativa trabajaron para el ejército británico.

Patrick Blackett trabajó para varias organizaciones diferentes durante la guerra. Al principio de la guerra, mientras trabajaba para Royal Aircraft Establishment (RAE), creó un equipo conocido como "Circus" que ayudó a reducir la cantidad de rondas de artillería antiaérea necesarias para derribar un avión enemigo de un promedio de más de 20,000. al comienzo de la Batalla de Gran Bretaña a 4.000 en 1941.

En 1941, Blackett pasó de la RAE a la Armada, después de trabajar primero con el Comando Costero de la RAF, en 1941 y luego, a principios de 1942, al Almirantazgo. El equipo de Blackett en la Sección de Investigación Operativa del Comando Costero (CC-ORS) incluía a dos futuros ganadores del premio Nobel y muchas otras personas que llegaron a ser preeminentes en sus campos.Llevaron a cabo una serie de análisis cruciales que ayudaron al esfuerzo de guerra. Gran Bretaña introdujo el sistema de convoyes para reducir las pérdidas de envío, pero aunque generalmente se aceptaba el principio de utilizar buques de guerra para acompañar a los barcos mercantes, no estaba claro si era mejor que los convoyes fueran pequeños o grandes. Los convoyes viajan a la velocidad del miembro más lento, por lo que los convoyes pequeños pueden viajar más rápido. También se argumentó que los pequeños convoyes serían más difíciles de detectar para los submarinos alemanes. Por otro lado, los grandes convoyes podrían desplegar más buques de guerra contra un atacante. El personal de Blackett mostró que las pérdidas sufridas por los convoyes dependían en gran medida de la cantidad de embarcaciones de escolta presentes, más que del tamaño del convoy. Su conclusión fue que unos pocos convoyes grandes son más defendibles que muchos pequeños.

Mientras realizaba un análisis de los métodos utilizados por el Comando Costero de la RAF para cazar y destruir submarinos, uno de los analistas preguntó de qué color eran los aviones. Como la mayoría de ellos eran del Bomber Command, estaban pintados de negro para operaciones nocturnas. A sugerencia de CC-ORS se realizó una prueba para ver si ese era el mejor color para camuflar la aeronave para operaciones diurnas en los cielos grises del Atlántico Norte. Las pruebas mostraron que, en promedio, los aviones pintados de blanco no se detectaron hasta que estuvieron un 20 % más cerca que los pintados de negro. Este cambio indicó que un 30% más de submarinos serían atacados y hundidos por la misma cantidad de avistamientos. Como resultado de estos hallazgos, Coastal Command cambió su aeronave para usar superficies inferiores blancas.

Otro trabajo realizado por CC-ORS indicó que, en promedio, si la profundidad de disparo de las cargas de profundidad lanzadas desde el aire se cambiara de 100 a 25 pies, las tasas de muerte aumentarían. La razón fue que si un submarino vio un avión poco antes de que llegara sobre el objetivo, a 100 pies las cargas no causarían daño (porque el submarino no habría tenido tiempo de descender hasta 100 pies), y si vio la aeronave a una gran distancia del objetivo, tuvo tiempo de alterar el rumbo bajo el agua, por lo que las posibilidades de que estuviera dentro de la zona de muerte de 20 pies de las cargas eran pequeñas. Era más eficiente atacar a esos submarinos cerca de la superficie cuando se conocía mejor la ubicación de los objetivos que intentar su destrucción a mayor profundidad cuando sus posiciones solo podían adivinarse. Antes del cambio de configuración de 100 a 25 pies, El 1% de los submarinos sumergidos fueron hundidos y el 14% dañados. Después del cambio, el 7% se hundió y el 11% sufrió daños; si los submarinos quedaron atrapados en la superficie pero tuvieron tiempo de sumergirse justo antes de ser atacados, las cifras aumentaron al 11% hundidos y al 15% dañados. Blackett observó que "puede haber pocos casos en los que se haya obtenido una ganancia operativa tan grande con un cambio de táctica tan pequeño y simple".

La Sección de Investigación Operacional del Comando de Bombarderos (BC-ORS), analizó un informe de una encuesta realizada por el Comando de Bombarderos de la RAF.Para la encuesta, Bomber Command inspeccionó a todos los bombarderos que regresaban de los bombardeos sobre Alemania durante un período determinado. Se tomó nota de todos los daños infligidos por las defensas aéreas alemanas y se recomendó que se agregaran blindajes en las áreas más dañadas. Esta recomendación no se adoptó porque el hecho de que la aeronave pudiera regresar con estas áreas dañadas indicaba que las áreas no eran vitales, y agregar blindaje a áreas no vitales donde el daño es aceptable reduce el rendimiento de la aeronave. Su sugerencia de eliminar parte de la tripulación para que la pérdida de una aeronave resulte en menos pérdidas de personal también fue rechazada por el comando de la RAF. El equipo de Blackett hizo la recomendación lógica de que el blindaje se colocara en las áreas que no habían sido dañadas por los bombarderos que regresaron. Razonaron que la encuesta estaba sesgada, ya que solo incluía aviones que regresaron a Gran Bretaña. Las áreas que no fueron tocadas en las aeronaves que regresaban probablemente eran áreas vitales que, de ser golpeadas, resultarían en la pérdida de la aeronave.Esta historia ha sido cuestionada, con un estudio de evaluación de daños similar realizado en los EE. UU. por el Grupo de Investigación Estadística de la Universidad de Columbia, resultado del trabajo realizado por Abraham Wald.

Cuando Alemania organizó sus defensas aéreas en la Línea Kammhuber, los británicos se dieron cuenta de que si los bombarderos de la RAF volaran en una corriente de bombarderos, podrían abrumar a los cazas nocturnos que volaban en células individuales dirigidas a sus objetivos por controladores terrestres. Entonces se trataba de calcular la pérdida estadística de las colisiones contra la pérdida estadística de los cazas nocturnos para calcular qué tan cerca deberían volar los bombarderos para minimizar las pérdidas de la RAF.

La relación "tasa de cambio" de producto a insumo era un rasgo característico de la investigación operativa. Al comparar el número de horas de vuelo de los aviones aliados con el número de avistamientos de submarinos en un área determinada, fue posible redistribuir los aviones a áreas de patrullaje más productivas. La comparación de tipos de cambio establece "índices de efectividad" útiles en la planificación. La proporción de 60 minas colocadas por barco hundido fue común a varias campañas: minas alemanas en puertos británicos, minas británicas en rutas alemanas y minas estadounidenses en rutas japonesas.

La investigación operativa duplicó la tasa de bombas en el objetivo de los B-29 que bombardean Japón desde las Islas Marianas al aumentar la tasa de entrenamiento del 4 al 10 por ciento de las horas de vuelo; reveló que las manadas de lobos de tres submarinos de los Estados Unidos eran el número más efectivo para permitir que todos los miembros de la manada atacaran objetivos descubiertos en sus estaciones de patrulla individuales; reveló que la pintura de esmalte brillante era un camuflaje más efectivo para los cazas nocturnos que el acabado de pintura de camuflaje opaco tradicional, y un acabado de pintura suave aumentaba la velocidad del aire al reducir la fricción de la piel.

En tierra, las secciones de investigación operativa del Grupo de Investigación Operativa del Ejército (AORG) del Ministerio de Abastecimiento (MoS) aterrizaron en Normandía en 1944, y siguieron a las fuerzas británicas en su avance por toda Europa. Analizaron, entre otros temas, la efectividad de la artillería, el bombardeo aéreo y el tiro antitanque.

Después de la Segunda Guerra Mundial

En 1947, bajo los auspicios de la Asociación Británica, se organizó un simposio en Dundee. En su discurso de apertura, Watson-Watts ofreció una definición de los objetivos de OR:"examinar cuantitativamente si la organización usuaria está obteniendo de la operación de su equipo la mejor contribución posible a su objetivo general".

Con técnicas ampliadas y una mayor conciencia del campo al final de la guerra, la investigación operativa ya no se limitó solo a operaciones, sino que se amplió para abarcar la adquisición de equipos, capacitación, logística e infraestructura. La investigación de operaciones también creció en muchas áreas además de la militar una vez que los científicos aprendieron a aplicar sus principios al sector civil. Con el desarrollo del algoritmo simplex para programación lineal en 1947 y el desarrollo de las computadoras durante las próximas tres décadas, la investigación de operaciones ahora puede resolver problemas con cientos de miles de variables y restricciones. Además, los grandes volúmenes de datos necesarios para tales problemas pueden almacenarse y manipularse de manera muy eficiente".Gran parte de la investigación de operaciones (conocida modernamente como 'analítica') se basa en variables estocásticas y, por lo tanto, en el acceso a números verdaderamente aleatorios. Afortunadamente, el campo de la cibernética también requería el mismo nivel de aleatoriedad. El desarrollo de generadores de números aleatorios cada vez mejores ha sido una bendición para ambas disciplinas. Las aplicaciones modernas de la investigación de operaciones incluyen la planificación urbana, las estrategias de fútbol, ​​la planificación de emergencias, la optimización de todas las facetas de la industria y la economía y, sin duda, con la posibilidad de incluir la planificación de ataques terroristas y, definitivamente, la planificación de ataques antiterroristas. Más recientemente, el enfoque de investigación de la investigación de operaciones, que se remonta a la década de 1950, ha sido criticado por ser colecciones de modelos matemáticos pero carecer de una base empírica de recopilación de datos para aplicaciones. La forma de recopilar datos no se presenta en los libros de texto. Debido a la falta de datos, tampoco hay aplicaciones informáticas en los libros de texto.

Problemas abordados

La investigación operativa también se usa ampliamente en el gobierno donde se usa una política basada en evidencia.

Ciencia de la gestión

En 1967, Stafford Beer caracterizó el campo de la ciencia administrativa como "el uso comercial de la investigación de operaciones". Al igual que la propia investigación operativa, la ciencia de la gestión (MS) es una rama interdisciplinaria de las matemáticas aplicadas dedicada a la planificación óptima de decisiones, con fuertes vínculos con la economía, los negocios, la ingeniería y otras ciencias. Utiliza varios principios, estrategias y métodos analíticos basados ​​en la investigación científica, incluidos modelos matemáticos, estadísticas y algoritmos numéricos para mejorar la capacidad de una organización para promulgar decisiones de gestión racionales y significativas al llegar a soluciones óptimas o casi óptimas para problemas de decisión complejos. Los científicos de gestión ayudan a las empresas a lograr sus objetivos utilizando los métodos científicos de la investigación operativa.

El mandato del científico administrativo es utilizar técnicas racionales, sistemáticas y basadas en la ciencia para informar y mejorar las decisiones de todo tipo. Por supuesto, las técnicas de la ciencia de la gestión no se limitan a las aplicaciones comerciales, sino que pueden aplicarse a la administración militar, médica, pública, grupos benéficos, grupos políticos o grupos comunitarios.

La ciencia de la gestión se ocupa del desarrollo y la aplicación de modelos y conceptos que pueden resultar útiles para ayudar a iluminar los problemas de gestión y resolver problemas de gestión, así como diseñar y desarrollar nuevos y mejores modelos de excelencia organizacional.

La aplicación de estos modelos dentro del sector empresarial se conoció como ciencia de la gestión.

Campos relacionados

Algunos de los campos que se superponen considerablemente con la investigación de operaciones y la ciencia de la gestión incluyen:

Aplicaciones

Las aplicaciones son abundantes, como en líneas aéreas, empresas de fabricación, organizaciones de servicios, ramas militares y gubernamentales. La gama de problemas y cuestiones a los que ha aportado conocimientos y soluciones es muy amplia. Incluye:

La administración también se ocupa del llamado "análisis operativo suave", que se refiere a métodos para la planificación estratégica, el apoyo a las decisiones estratégicas, los métodos de estructuración de problemas. Al hacer frente a este tipo de desafíos, el modelado matemático y la simulación pueden no ser apropiados o no ser suficientes. Por lo tanto, durante los últimos 30 años, se han desarrollado una serie de métodos de modelado no cuantificados. Éstos incluyen:

Sociedades y revistas

Sociedades

La Federación Internacional de Sociedades de Investigación Operativa (IFORS) es una organización paraguas para las sociedades de investigación operativa en todo el mundo, que representa aproximadamente a 50 sociedades nacionales, incluidas las de EE. UU., Reino Unido, Francia, Alemania, Italia, Canadá, Australia, Nueva Zelanda, Filipinas, India, Japón y Sudáfrica. Los miembros constituyentes de IFORS forman grupos regionales, como el de Europa, la Asociación de Sociedades Europeas de Investigación Operacional (EURO). Otras importantes organizaciones de investigación operativa son la Organización de Normas de Interoperabilidad de Simulación (SISO) y la Conferencia de Capacitación, Simulación y Educación Interservicios/Industriales (I/ITSEC)

En 2004, la organización estadounidense INFORMS inició una iniciativa para comercializar mejor la profesión de IO, incluido un sitio web titulado The Science of Better que proporciona una introducción a la IO y ejemplos de aplicaciones exitosas de la IO a problemas industriales. Esta iniciativa ha sido adoptada por la Operational Research Society en el Reino Unido, incluido un sitio web titulado Learn about OR.

Revistas de INFORMA

El Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión (INFORMS) publica trece revistas académicas sobre investigación de operaciones, incluidas las dos mejores revistas de su clase, según 2005 Journal Citation Reports. Ellos son:

Otras revistas

Estos se enumeran en orden alfabético de sus títulos.