CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
lissetesparanza27 de Mayo de 2014
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3. PROCESO DE TOMA DE DECISIONES PARA EL CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
La Teoría de la toma de decisiones proporciona un marco de referencia para el análisis de una amplia variedad de problemas administrativos. El marco de referencia establece:
Un sistema de clasificación de los problemas de decisión, basado en la cantidad de información que está disponible respecto al problema
Un criterio de decisión, o sea una medida de la “ bondad” de una decisión para cada tipo de problema
En la administración existen ciertos tipos de problemas en los que no es posible obtener muestras (información objetiva), para estimar ciertas características de la población. Es necesario recurrir a la información de un persona (información subjetiva). En otros términos, la teoría de decisiones trata de las decisiones contra la naturaleza, esto se refiere a una situación en la que el resultado (rendimiento) de una decisión, depende de la acción de otro jugador (naturaleza). Por ejemplo, si la decisión es llevar paraguas o no, el rendimiento (mojarse o no) depende de la acción que realice la naturaleza.
3.1. DEFINICIÓN O GENERALIDADES:
La toma de decisiones se define como el análisis lógico y cuantitativo de todos los factores que afectan los resultados de una decisión en un mundo incierto.
El análisis y toma de decisiones sobre problemas en la producción, es el caso donde algo o toda la información relevante no se conoce con certeza en el momento en que la decisión debe tomarse.
El análisis de decisiones es la técnica utilizada para ayudar a los administradores a escoger la "mejor" secuencia de decisiones en este tipo de problemas
Se resuelven según:
Información Perfecta: La toma de decisiones se la realiza en condiciones de certeza. Se conocen los datos (disponibilidad completa); Es decir es aquella en la que se sabe cuál es el estado de la naturaleza en el que se desarrolla.
Información Imperfecta o Parcial: Cuando no se conoce la información, o no se tiene datos reales y seguros son de dos tipos:
Decisiones con riesgo: Existe una disponibilidad intermedia de datos, los datos se representan a través de las funciones de probabilidad.
Decisiones con incertidumbre: No se dispone de datos
a. No se conoce los datos y no se puede determinar una función de probabilidad
b. Si el decisor además tiene un oponente inteligente se formularán teoría de juegos
OBSERVACIONES:
El propósito de la teoría de decisiones es incrementar la probabilidad de obtener buenos resultados en un mundo de incertidumbre.
El "Decisor", es el individuo o conjunto de individuos, que tienen la responsabilidad de comprometer o asignar recursos de una organización de una organización.
La calidad de la decisión dependerá de si esta es o no consistente con las alternativas, información y preferencias del decisor.
DECISIONES CON RIESGO.
La teoría de decisiones proporciona alternativas de enfoques, para los problemas que carecen de certeza total. Uno de dichos tratamientos se llama “Decisiones bajo Riesgo”.
Cuando Hablamos de “decisiones de riesgo” nos referimos a la clase de problemas de decisiones para los cuales hay más de un estado de la naturaleza y para los que tomamos la suposición de que el que toma la decisión puede estimar la probabilidad con la que ocurrirá cada estado de la naturaleza.
Esto se da cuando las decisiones a futuro no dependen de lo que se tiene ahora: se las conoce cono evaluación de alternativas de una sola etapa, dentro de las cuales existen varios criterios:
CRITERIOS:
Valor esperado
Valor esperado y varianza combinados
Nivel de aceptación conocido
Ocurrencia más probable de un estado futuro
OTROS CRITERIOS:
Existe Evaluación de Alternativas de múltiples etapas, como son los árboles de decisiones
DECISIONES CON INCERTIDUMBRE.
Los criterios se diferencian por el grado de "conservador", que asuma el decisor, este es, según asuma una posición entre optimista y pesimista, existen varios criterios.
3.2. CRITERIO DE VALOR ESPERADO
Si se busca maximizar el beneficio esperado o minimizar el costo esperado. Se supone que le procedimiento de decisión se repite un número suficientemente grande de veces. La esperanza implica que la misma decisión debería repetirse un número suficientemente grande de veces antes de obtener el valor neto calculado por la formula de esperanza.
Si X es ganancia: Seleccionar la alternativa de valor máximo
Si X es pérdida: Seleccionar la alternativa de valor mínimo
EJEMPLO:
Dada la información de unidades vendidas y sus respectivas probabilidades:
Elaborar la tabla de ganancias condicionales, considerando que las unidades no vendidas se descartan y se consideran como egresos o pérdida.
Elaborar la tabla de ganancias esperadas. ¿Qué nivel de inventario recomendaría?
INFORMACIÓN
UNIDADES
VENDIDAS PROBABILIDAD
VENTA
25 0.15
26 0.30
27 0.40
28 0.15
El costo unitario de producción es de $ 5,00 dólares
El precio de venta es de $ 10 dólares
SOLUCIÓN:
Tabla de Ganancias Condicionales:
Cálculos matemáticos para armar la 1 tabla de ganancias:
Oferta
Demand. Cálculos matemáticos
Unidades producidas Suma
(( )) Diferen Total
25 – 25
25 – 26
25 – 27
25 - 28 ((25(10)-25(5)) -------
( ( 25(10)- 25(5) ) – 1(5)
( ( 25(10)- 25(5) ) – 2(5)
( ( 25(10)- 25(5) ) – 3(5) 125
125
125
125
5
10
15 125 nivel de venta
120 perdida
Perdida
110 perdida
26 – 25*
26 – 26
26 – 27
26 – 28 ((25(10)-25(5))
( ( 26(10)- 26 (5) )
( ( 26(10)- 26(5) ) – 1(5)
( ( 26(10)- 26(5) ) – 2(5) 125
130
130
130
5
10 se vende lo ofertado
nivel de venta
125 perdida
120 perdida
27 – 27
27 – 28 ( ( 27(10)- 27(5) )
( ( 27(10)- 27(5) ) – 1(5) 135
135
5 135 nivel de venta
Perdida
28 – 28 ( ( 28(10)- 28(5) ) 140 140 nivel de venta
La tabla de ganancias condicionadas nos representa los niveles óptimos de venta cuando se produce una unidad más o lo que queremos vender o tener en inventario.
OFERTA
25
26
27
28 DEMANDA
25 125 120 115 110 Se produce 25
26 125 130 125 120 Se produce 26
27 125 130 135 130 Se produce 27
28 125 130 135 140 Se produce 28
Tabla de Ganancias Esperadas
Resolución tabla 2 de ganancias esperadas
125x0.15 = 18.75 120x0.15 = 18.00 115x0.15 = 17.25 110x0.15 = 16.50
125x0.30 = 37.50 130x0.30 = 39.00 125x0.30 = 37.50 120x0.30 = 36.00
125x0.40 = 50.00 130x0.40 = 52.00 135x 0.40 = 54.00 130x0.40 = 52.00
125x0.15 = 18.75 130x0.15 = 19.50 135x0.15 = 20.25 140x0.15 = 21.00
Demanda Probab. 25 26 27 28
G.Condi G.Esper G.Condi G.Esper G.Condi G.Esper G.Condi G.Esper
25 0.15 125 18.75 120 18.00 115 17.25 110 16.50
26 0.30 125 38.50 130 39.00 125 37.25 120 36.00
27 0.40 125 50.00 130 52.00 135 54.00 130 52.00
28 0.15 125 18.75 130 19.50 135 20.25 140 21.00
NIVELES INVENTARIO 125 128.5 129.00 125.5
Por lo tanto la mayor ganancia esperada es de 129, por lo que se decidirá por abastecer u ofertar 27 unidades, esto es dado por el nivel de inventarios
ACTIVIDAD PRÁCTICA
Dada la información de unidades y sus respectivas probabilidades.
a. Elaborar la tabla de ganancias condicionales, considerando que las unidades no vendidas se descartan y se consideran como egresos.
b. Elaborar la tabla de ganancias esperadas ¿Qué nivel de inventario recomendaría?
Precio unitario de producción $ 12 dólares
Precio de venta el 25% más del precio de producción.
UNIDADES VENDIDAS PROBABILIDAD VENTA
30 0.20
31 0.30
32 0.35
33 0.15
3.3. INTRODUCCIÓN DE LOS MODELOS EVALUATIVOS Y A LOS ÁRBOLES DE DECISIONES
Un modelo evaluativo refleja juicios subjetivos de quien toma las decisiones acerca de algún resultado obtenido.
Cuando se relaciona un modelo crítico la certidumbre en un modelo puede ser fácil pero es complejo cuando el riesgo y los criterios son varios:
3.3.1 CRITERIO ÚNICO DE CERTIDUMBRE
El más simple y práctico es un modelo de evaluación en condiciones de certidumbre; si se tiene la certeza, la elección será fácil así tenemos que la financiera dos paga intereses al 12 % anual.
Como es lógico la elección será la financiera dos.
En el supuesto que una persona deposite $ 250 a plazo fijo tendrá con la financiera uno ($ 270), en tanto que con la financiera dos ($ 280).
F1 = 8 % anual
F2 = 12 % anual
Como es lógico, toda persona o empresa requiere o desea sacar el mejor provecho de la parte económica,
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