Investigación Operativa

Actualmente, en unos mercados cada vez más globalizados y competitivos, la presión de crear y dar valor a los clientes es más fuerte. La necesidad de las empresas de competir con sus productos en un mercado global, con diferentes dimensiones de costes, calidad y servicios, ha abocado al desarrollo de nuevos sistemas logísticos más eficientes que los tradicionalmente utilizados. Como consecuencia, en estas dos últimas décadas, la gestión de la cadena logística ha pasado de ser una función meramente operativa a tener un papel cada vez más relevante a nivel corporativo. Hoy en día nadie pone en duda que con una gestión eficiente y efectiva de la función logística es donde se pueden conseguir reducciones en los costes y mejoras en el servicio y la calidad de los productos.

Una de las claves del éxito en la gestión de la cadena logística (SCM) consiste en dar una gran importancia a la integración de las actividades, la cooperación, la coordinación y el intercambio de información a lo largo de toda la cadena, desde los proveedores hasta los clientes finales. Para hacer frente al reto de la integración, se necesitan herramientas sofisticadas de soporte a la decisión (DSS, Decision Support Systems) basados en métodos cuantitativos, junto con los nuevos avances en las tecnologías de la información y de la comunicación. Estos métodos cuantitativos consisten en modelos matemáticos de optimización, nuevos métodos de obtención de soluciones (algoritmos) y una intensa utilización de sistemas informáticos. Como consecuencia de la creciente relevancia de estos métodos en el SCM y el DSS en estos últimos años la investigación a crecido exponencialmente tanto en las universidades como en las grandes empresas.

Los modelos cuantitativos utilizados en el SCM y en los DSS logísticos tienen como base lo que se conoce como Investigación Operativa (IO), que es una rama de la investigación en matemática aplicada. En este sentido, la IO puede describirse como “una forma científica de abordar los procesos de decisión”. La IO tiene como base el método científico para investigar y ayudar a tomar decisiones sobre los problemas complejos de las organizaciones de hoy en día. Básicamente la IO sigue los pasos siguientes:

(1) La observación de un problema.

(2) La construcción de un modelo matemático que contenga los elementos esenciales del problema.

(3) La obtención, en general con la utilización de un ordenador, de las mejores soluciones posibles con la ayuda de algoritmos exactos o heurísticos.

(4) El análisis de sensibilidad y la calibración del resultado.

(5) La interpretación de la solución obtenida, su comparación con otros métodos de toma de decisiones y su implementación en la realidad.

Un ejemplo simple, el problema de la asignación,

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