DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE APOYO A LAS DECISIONES

DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE APOYO A LAS DECISIONES

BASADO EN EL MODELO DE TRANSPORTE

INTRODUCCIÓN

El modelo de producción y transporte es un sistema de apoyo a las decisiones de planificación agregada y política comercial, permitiendo acercarse a la realidad con la aproximación suficiente para que sea una herramienta útil para la planificación operativa y la decisión de políticas empresariales estratégicas y tácticas.

UN SISTEMA DE APOYO A LAS DECISIONES

El problema práctico es el diseño y la implantación de un sistema de apoyo a las decisiones (DSS, por las iniciales de Decision Support System) basado en la optimización lineal. Un DSS es un sistema computacional interactivo destinado a facilitar la toma de decisiones por parte de los gerentes. Un DSS se enfoca en:

1. Ayuda a los gerentes y profesionales a recuperar datos, como costos de transporte o demanda de un producto por localidad; a resumir información para producir informes; y a analizar decisiones operativas, tácticas o estratégicas sobre la base del estudio de los datos.
2. Puede estar predominantemente basado en datos o basado en modelos matemáticos.
3. También puede abarcar a toda la empresa, dando servicio a varios usuarios conectados en red, o ser un sistema localizado en una PC para el uso de una sola persona.

El SPT (Sistema de Producción y Transporte) es una herramienta de planificación que se utiliza en dos modalidades distintas:

1. como modelo de optimización de decisiones operativas de transporte.
2. como herramienta que permite realizar experimentos tácticos y estratégicos de políticas de producción y transporte.

METODOLOGÍA

El diseño y la implementación de un sistema, involucran a futuros usuarios del sistema y a los expertos de sistemas de información de la empresa. Los pasos son los siguientes:

1. Comprensión del problema

2. Formulación de un modelo del problema

3. Obtención de los datos

4. Ingreso de los datos al modelo

5. Resolución del modelo

6. Implantación de la solución.

PASO 1: COMPRENSIÓN DEL PROBLEMA

• Objetivo del proyecto. El objetivo inicial consiste en optimizar las decisiones operativas de producción y transporte.
• De la intuición a los modelos formales. La utilidad de los modelos formales de redes geográficas se fundaba también en la alta incidencia de los costos de transporte, que constituyen entre el 5% y el 25% del precio del producto entregado en el domicilio del cliente.
• Tecnologías variadas. Las plantas trabajan con tecnologías no homogéneas que, entre otros efectos, producen una diferencia de eficiencia y costos distintos en cada planta.
• Restricciones. Es un conjunto de limitaciones de índole estructural y operativa que limitan las acciones posibles, como decisiones de política empresarial o limitaciones de la intuición del decisor.
• Participantes del proyecto. Toda la industria.
• Características del modelo. El modelo es teóricamente simple; se trabaja con una estructura simplificada del sistema de producción y distribución.
• Necesidad de un DSS. La gerencia no solo busca un sistema para un estudio específico de decisiones de transporte, sino para su uso regular por parte de diversas gerencias en su toma de decisiones.

PASO 2. FORMALIZACIÓN DE UN MODELO DEL PROBLEMA

• Aspectos prácticos de la construcción del modelo. El SPT es más que una versión en gran escala de un modelo de transporte convencional. Se destaca por la multiplicidad de arcos existentes entre cada origen y cada destino

PASO 3. OBTENCIÓN DE LOS DATOS

• Gran cantidad de pocos tipos de datos. Una base de datos, organizada con costos de transporte  se puede tomar como fuente principal de información comercial para la empresa, que incluya todos los despachos realizados en el transcurso del último año.
• Conformación de una base de datos reducida. A partir de la base de datos, se pueden estimar las demandas en distintas regiones  geográficas.
• Dificultades prácticas. La base de datos comercial (facturación) no es óptima para la alimentación de un modelo de transporte que se nutre de información sobre desplazamientos de volúmenes físicos. El inconveniente es de orden administrativo y podría solucionarse abriendo diferentes cuentas según el destino de los bienes o indicando en cada registro de la base de datos el destino del bien.

PASO 4. ENTRADA DE LOS DATOS AL MODELO

• El SPT como base de datos de producción. Los archivos maestros del SPT constituyen una base de datos que debe mantenerse actualizada a los fines de planificar la actividad mensual. Igualmente, las fórmulas del SPT establecen con claridad y consistencia las relaciones entre variables. Así, la información sobre sectores productivos, capacidad y eficiencia de las plantas, costos de transporte, etc. (y sus relaciones) puede consultarse y actualizarse con facilidad.
• Ingreso de datos amigable. Permiten una forma ordenada de ingreso, aunque, por las dimensiones del problema, son necesarios varios días hombre para completar el trabajo.
• El generador de matrices. La estructura de muchos problemas de programación lineal facilita la automatización del proceso vía los generadores de matrices.

PASO 5. RESOLUCIÓN DEL MODELO

• Necesidad de rutinas computacionales eficientes. La complejidad se manifiesta cuando el tamaño del problema aumenta, y se necesita el auxilio de rutinas de computación eficiente y fiable. Ejemplo:

1. Los sistemas LINDO y STORM.
2. Tendencias de la modelización matemática.
3. El sistema Optimat.
4. Características del Optimat.
5. Una solución no standard.

PASO 6. IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN

• Resistencias a la implantación. Implantar la solución de un modelo, es lograr que, una vez instalado, el sistema brinde soporte a las decisiones y se utilice.
• Búsqueda gerencial de modelos razonables. Mientras que los especialistas en modelos se preocupan a menudo por la elegancia, complejidad o novedad de sus creaciones, la preocupación de los gerentes es generalmente el uso del modelo y los beneficios derivados de él.
• Factores que facilitan la aceptación del sistema. La aceptación y utilización del sistema será función de la amigabilidad y la amigabilidad facilitará la implantación.
• Factores que dificultan la implementación. A los motivos del escaso uso que los gerentes hacen de los modelos agregamos otros que Little enumera en el trabajo antes citado:

1. Los buenos modelos son difíciles de encontrar.
2. La buena parametrización es aún más difícil de encontrar. Se requieren datos y mediciones.
3. Los gerentes no entienden los modelos.
4. La mayoría de los modelos son incompletos.

• Características de los buenos modelos. Sobre esta base, Little recomienda que los modelos sean:

1. Simples y fáciles de comprender.
2. Robustos: el usuario debería encontrar difícil hacer que el modelo dé respuestas incorrectas.
3. Fácil de controlar: el usuario debería ser capaz de hacer que el modelo se comporte del modo que quiera.
4. Adaptativo: el modelo debería ser fácil de actualizar tanto en términos de parámetros como de estructura, a medida que se dispone de nueva información.
5. Completo en aspectos importantes: junto con la simplicidad, esto implica un nivel óptimo de detalle y complejidad, que equilibra precisión con alcance. No se excluye la posibilidad de usar juicios subjetivos.
6. Fácil para interactuar: el usuario debe poder cambiar los inputs fácilmente y obtener los outputs rápidamente.

• La implantación como cambio organizacional. Desde el punto de vista moderno, la implantación puede considerarse como una gestión del cambio organizacional.

• Apoyo de la alta dirección.
• Una necesidad clara del cliente.
• Un problema inmediato sobre el cual trabajar.
• Compromiso del usuario desde el comienzo y participación consciente del personal.
• Existencia de un grupo bien institucionalizado de investigación de operaciones o de sistemas de información gerencial.

EXTENSIÓN: EL USO DE GIS Los sistemas de información geográfica (GIS) integran las ventajas de una base de datos convencional con información específica asociada con coordenadas geográficas. Su aplicación se ha extendido en estos últimos años y su uso resulta promisorio para facilitar la interpretación de los resultados de la corrida de un modelo.

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