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Definición del problema de interés y recolección de datos relevantes.


Enviado por   •  4 de Noviembre de 2015  •  Documentos de Investigación  •  676 Palabras (3 Páginas)  •  2.842 Visitas

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Capítulo 2 Modelos

El propósito inicial de este capítulo es tener una dimensión de las cosas por medio de la distinción de etapas más importantes de un estudio característico de IO .Estas etapas se dividen en 6 la cuales son:

1. Definición del problema de interés y recolección de datos relevantes.

En esta primera etapa la primera actividad a realizar es un sistema relevante y desarrollo de un resumen definiendo cuáles serán los problemas a solucionar, donde también se deben incluir los objetivos apropiados, restricciones de lo que se puede hacer, las interrelaciones de las diferentes áreas con referencia al área de estudio de la organización y las limitaciones en cuanto al tiempo de toma de decisión. Este primer proceso de la definición de problemas es uno de los más importantes ya que de ahí se dirige el enfoque de la conclusión del estudio por lo que si el problema no está enfocado hacia lo que realmente busca la investigación no servirá de nada. El equipo de IO generalmente trabaja a nivel de asesoría frente a la administración quien es un tomador de decisiones clave .por tal motivo después de realizar los análisis respetivos se presenta al tomador de decisiones una recomendación, dentro del análisis presentado se muestra las opciones más atractivas con ciertos supuestos o con distintos valores de algún parámetro. Un aspecto importante de formular el problema es poder determinar los objetivos apropiados, para hacerlo es necesario identificar a las personas de la administración que tomaran la decisión concernientes al sistema de estudio ya que dé hay se verá reflejado el apoyo que tendrá el estudio durante su realización. El IO busca el bienestar de toda la organización descubriendo soluciones optimas globales y evitar soluciones suboptimas.desde un punto ideal es que los objetivos formulados coincidan con los de la organización. En cuanto a la organización lucrativa es utilizar la maximización de ganancias a largo plazo considerando el valor del dinero en el tiempo como un objetivo único. Al hablar de largo plazo significa una mayor flexibilidad en las ganancias inmediatas como proyectos de investigación y desarrollo. La administración tiende a optar la meta de ganancias satisfactorias combinadas con otros objetivos como lo son conservar la estabilidad de las ganancias, aumentar o conservar la participación en el mercado. Existen otras consideraciones que tienen que ver con la responsabilidad social destino a las ganancias de los cuales las 5 partes afectadas son dueños, empleados, clientes, proveedores.gobierno.Aunque se acepte obtener ganancias es la responsabilidad primordial de la administración, que en última instancia beneficia a las 5 partes pero que también deben reconocer estas responsabilidades sociales más extensas.  

 2.2 Formulación de un modelo matemático que represente el problema.

Cuando el problema ya es definido se prosigue a esa etapa que consiste en reformular el problema de manera conveniente para su análisis. Al realizar la investigación de operaciones se construye un modelo matemático que represente la esencia de dicho problema. Estos modelos son invaluables ya que se extrae la esencia del material de estudio, mostrando sus interrelaciones y facilitando el análisis. Los modelos matemáticos son representaciones idealizadas pero que están expresados en si bolos y expresiones matemáticas, de esta forma si deben tomarse n decisiones cuantificables relacionadas entre sí , se representan como variables de decisión para las que se deben determinar los valores respectivos , a medida que el desempeño se expresa como función matemática de estas variables de decisión . El modelo matemático puede decir entonces que el problema es elegir los valores de las variables de decisión de forma que maximice la función objetivo sujeta a las restricciones dadas, además de esto tienen muchas ventajas sobre una descripción verbal del problema, así se revela la causa –efecto del problema. En segundo lugar indica con mayor claridad que datos adicionales son importantes para el análisis, facilitando el manejo del problema. También existen obstáculos que se deben evitar cuando se utilizan modelos matemáticos, un modelo es una idealización abstracta del problema por lo que casi siempre se requieren aproximaciones y supuestos de simplificación para que el modelo sea manejable.

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