Analisis De Sensibilidad

INTRIDUCCION

Análisis de sensibilidad

En éste trabajo de investigación se hablara sobre lo que es el análisis de sensibilidad y sus características, la importancia de este método es poder cambiar algunas variables o restricciones, partiendo siempre de un modelo matemático, que como todo puede llegar a estar sujeto a fluctuaciones o errores, si bien sabemos este método puede hacer que la toma de decisiones sea más sencilla ya que otro tomador de decisiones podría tardar más en resolver este problema, también podría ayudarnos a saber cuáles son las variables que se pueden modificar o cambiar, teniendo en cuenta que la solución debe seguirse optimizando. Debemos tomar en cuenta los cambios que ocurren en cualquier economía ya que esos no los podemos considerar para otro tiempo estos parámetros por lo general, son valores estimados, entonces el modelo de programación lineal es estático y por lo tanto resulta difícil de modificar con el transcurso del tiempo.

En casi cualquier tipo de modelo nosotros podemos decidir qué hacer con ellos, y existen algunos en los que solo podemos hacer estimaciones y así podemos definir al análisis de sensibilidad como el proceso de medición de variables que afectan el desarrollo de un problema.

Algunas de las variables controlables incorporadas al plan son (precio, producto, logística y promoción) y estas son algunas de las principales variables no controlables en un proyecto (competencia, consumidores, entorno económico, político, legal)

Esto lo tenemos que ir adaptando a las necesidades de la organización un bueno consejo es que lo tenemos que ir actualizando constantemente sino el modelo al paso de los años no servirá.

DESARROLLO

El análisis de sensibilidad es una técnica que permite evaluar el impacto de las modificaciones de los valores de las variables más importantes sobre los beneficios. Un análisis de sensibilidad tiene como finalidad evaluar el impacto que los datos de entrada o de las restricciones especificadas a un modelo definido, tienen en el resultado final o en las variables de salida del modelo esto es sumamente valioso en el proceso de diseño de productos o servicios y en su análisis. Este método de evaluación combinado con las tecnologías de información forma una herramienta muy poderosa para los tomadores de decisiones.

Dice también que dado a que a los parámetros que se muestran utilizan valores con estimaciones así que no suele ser muy preciso por eso es que pueden cambiar con distintas variables, por eso es importante el análisis de sensibilidad nos menciona que por dos principales razones, la primera es por el costo que conlleva cada uno de los problemas además que son muy grandes, y la segunda es que como suelen ser estimaciones pueden cambiar en cualquier momento y por lo tanto tiene que estar preparado al cambio de algunas variables.

Muchas de las veces el problema puede ser sobre valorado y se pueden dar estimaciones no muy precisas solo para convencer al tomador de decisiones por eso mismo es importante la sensibilidad por que uno puede cambiar las variables del problema acercándolas a ser un poco más reales. La mejor manera de poder calcular el análisis de sensibilidad es usar una calculadora programable o una computadora ya que suelen ser demasiadas variables y a si uno puede tener un mejor control y manipulación de la programación lineal.

En el caso de agregar una nueva restricción que no se encontraba en el problema original debemos tener en cuenta que si es una restricción redundante por lo tanto no afecta a la región factible aunque, es importante considerar porque cambios futuros pueden hacer que deje de ser redundante; y si es una restricción que acota aún más la región factible. Si sale por debajo de la holgura es un mala restricción y hay que buscar otra que pueda adaptarse al problema.

CONCLUSION

El análisis de sensibilidad nos ayuda a poder estar más cerca de un problema real y poder lograr una mejor optimización de los recursos y así lograr tener más ganancias o reducir costos etc. También es muy importante para el tomador de decisiones ya que si nuestro problema tiene una solución óptima y con el tiempo la vamos optimizando nos evitaríamos hacer cálculos futuros y por consiguiente realizar trabajo que podríamos haber evitado.

El problema que tiene la programación lineal es que todo se basa en predicciones o estimaciones y por ello es importante el análisis pero debemos tener en cuenta varios aspectos si solo están mal las restricciones o la función objetivo o hay que agregar más variables pero sin afectar la maximización y minimización del objetivo, siempre y cuando no perdamos el sentido de mantener una solución optima.

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