CASO: PIZZERÍA ASHLEY

[pic 3][pic 4]

[pic 5][pic 6][pic 7]

NSTITUTO TECNOLÓGICO DE

AGUASCALIENTES

[pic 8]DIVISIÓN DE EDUCACIÓN A DISTANCIA

Investigación de

Operaciones II

[pic 9]Objeto de Estudio Unidad III.  Modelos de decisión.

rcela Rodríguez González. Aguascalientes, Ags, Enero 2012

Modelos de decisión

INTRODUCCIÓN

▪     Tipos de modelos de decisión

▪     El proceso de toma de decisiones

▪     Modelo de probabilidad subjetivas

▪         Una advertencia con respecto a los modelos de decisión

CASO: PIZZERÍA ASHLEY

▪     Análisis preliminar del caso de la

Pizzería Ashley

TIPOS DE DECISIONES

▪     Toma de decisiones bajo certidumbre

▪         Toma de decisiones utilizando datos previos

▪     Toma de decisiones sin datos previos

TERMINOLOGÍA DE MODELOS DE TOMA DE DECISIONES

▪     Decisiones alternativas

▪     Los estados de la naturaleza

▪     Resultados

▪     Árboles de decisión

TOMA DE DECISIONES UTILIZANDO DATOS PREVIOS

▪         Comparación de los análisis bayesiano y clásico para la toma de decisiones

▪     Análisis bayesiano

▪         Uno de árboles de decisión para problemas con datos previos

▪     El valor de la información perfecta

▪     El valor de la información de prueba

[pic 10]▪     Aplicación a la Pizzería Ashley

▪         Uso de árboles de decisión para análisis bayesiano

TOMA DE DECISIONES SIN DATOS PREVIOS

▪     Modelo de decisión del pesimista

▪     Modelo de decisión del optimista

▪         Modelo de decisión de minimización del arrepentimiento

▪         Modelo de decisión de maximización del pago promedio

INTRODUCCIÓN

Como   cualquier   ser   humano,   todos   los   días   tomamos   muchas decisiones. La mayoría de éstas son relativamente carentes de importancia y se hacen en forma habitual. En ocasiones, tomamos decisiones importantes que pueden tener efectos inmediatos y/o a largo plazo sobre nuestras vidas. Esas decisiones, tales como a qué escuela escribirnos, si continuar estudiando o comenzar a trabajar, qué oferta de trabajo aceptar, si  debemos rentar o comprar, o si su compañía debe aceptar una proposición de fusión, son decisiones importantes para las cuales preferiríamos dar la respuesta correcta. Con frecuencia, estas decisiones se hacen con base en emociones o intuición, pero,  ¿es esto apropiado?

En este capítulo se analiza  el proceso  de  toma  de decisiones y se presentan modelos que  posiblemente  pueden  utilizarse para mejorarlo. Sin importar si en la actualidad usted usa o no estos modelos para tomar decisiones, aun así proporcionan un estándar contra el cual se pueden comparar las decisiones que usted tome.

Es importante comprender lo que estos modelos pueden o no pueden hacer. En primer lugar, estos modelos proporcionan una estructura para examinar el proceso de toma de decisiones. En algunas situaciones no hay necesidad de justificar   por qué se tomó una decisión. Sin embargo, en un mundo   donde la mayoría de los administradores no son propietarios de los negocios que administran, se vuelve  necesario emplear un proceso justificable para la forma de decisiones.

En segundo lugar, estos modelos pueden utilizarse para evitar decisiones arbitrarias o inconsistentes que no se basen en todos los datos disponibles. Por desgracia, muchas veces tomamos decisiones que caen en esta categoría sin darnos cuenta que lo estamos haciendo. Estos modelos no nos dicen qué decisiones tomar, más bien, nos indican cómo proceder para tomarlas o cómo analizar decisiones pasadas.

Por último, y aun si utilizáramos estos modelos en todas las decisiones, no podríamos asegurar que el resultado fuera siempre favorable. En otras palabras, las buenas decisiones no garantizan buenos resultados. Por ejemplo, considere dos estudiantes universitarios que comparten una habitación y se enfrentan a la misma decisión en una feria regional. Se realiza un juego de azar que paga $ 100 por una apuesta de $ 10 y las probabilidades de perder son de

10 a 1. El primer estudiante paga sus $ 10 y gana el premio de $ 100. El segundo estudiante paga sus $ 10 y pierde. Ambos tomaron la misma decisión, que  la  mayoría  de  las  personas  consideran  buenas,  aun  así  obtuvieron

resultados distintos. Por ello, tomar una buena decisión no siempre da como resultado algo favorable.

En términos más realistas, considere el precio del oro a granel. En 1978 el oro se vendía en menos de $ 200 la onza y muchas personas consideraban que nunca superaría el nivel de $ 200. Ahora, suponga que usted había comprado 100 onzas cuando costaba $ 100 la onza y que, a principios de

1979, subió a más de $ 200. Después de analizar el mercado del oro usted tomó la decisión de vender y alcanzar una buena utilidad de $ 10,000. Sin embargo, hacia finales de 1980, el precio del oro era de más de $ 600 la onza. El hecho de que usted vendió a $ 200 la onza y “perdió” la oportunidad de lograr  $ 40,000 adicionales ¿hace  que  su  decisión  se  convierta  en  mala? Nosotros afirmaríamos que no es así. Su decisión fue buena en un momento, pero el resultado fue desfavorable.

Aunque los buenos procedimientos de toma de decisiones pueden producir malos resultados, lo que de hecho sucede, esperaríamos que el uso de decisiones mejores que el promedio se reflejara en resultados mejores que el promedio. Un administrador exitoso será el que tome buenas decisiones en forma consistente.

Tipos de modelos de decisión

En este texto se ha analizado el uso de modelos de toma de decisiones en la administración. Ya se ha visto que es posible emplear modelos como la programación de enteros, de metas o lineal para determinar un curso de acción que conduzca a una utilidad máxima o a un costo mínimo, sujeto a esto a cirta clase de restricciones. En  todas estas situaciones se  ha  supuesto  que se conocían con certidumbre los parámetros o coeficientes. Es decir, los modelos que hemos utilizado eran determinísticos y el resultado de cualquier curso de acción no estaría sujeto a ninguna incertidumbre.

Sin embargo, no todos los modelos de toma de decisiones son determinísticos. En muchos casos, los parámetros del modelo varían debido a incertidumbres. En el capítulo 1 se hizo referencia a los modelos de este tipo como modelos estocásticos. En este capítulo, se analizarán algunos modelos estocásticos de toma de decisiones. Este tipo de modelos puede dividirse en términos amplios en dos categorías, dependiendo de si la decisión se tomarán utilizando datos previos relacionados con la ocurrencia de sucesos, o si no  se usará ese tipo de datos. Se analizarán diversos modelos de decisión para ambos tipos y se tendrá cuidado en analizar las circunstancias en las que un modelo determinado de decisión es apropiado, puesto que elegir el modelo correcto es una parte importante de cualquier decisión.

Antes de comenzar a analizar los modelos, vale la pena comentar el proceso  mismo  de  toma  de  decisiones  para  comprender  mejor  cuándo

resultado apropiado utilizar los modelos que se analizan más adelante en el capítulo.

El proceso de toma de decisiones

Una decisión puede definirse como el proceso de elegir la solución para un  problema, siempre y cuando existían al menos dos soluciones alternativas. Es evidente que deben llevarse a cabo varias acciones antes de tomar una decisión. Estas actividades pueden resumirse de la siguiente manera (donde T.D. = quien toma las decisiones):

...