PREGUNTAS DE REPASO 1.- Comente en forma breve la evolución e volución del campo de CA/IO. CA: Ciencia de la administración IO: Investigación de operaciones Esta evolución tuvo sus comienzos durante la Segunda Guerra Mundial y la primera revista titulada Management Science se publico en octubre de 1954Durante la primera parte del siglo XX, los investigadores comenzaron a utilizar procedimientos científicos para investigar problemas que se encontraban fuera de las ciencias puras, pero no fue sino hasta comienzos de la Segunda Guerra Mundial que esos esfuerzos se unificaron para perseguir un objetivo común, en Gran Bretaña, se reunió a un equipo de matemáticos, ingenieros y científicos en áreas básicas con el objeto de determinar la forma mas efectiva de utilizar recursos militares limitados. Las actividades de este grupo, que se organizo como parte del Personal Operativo de la organización británica, no se denomino ciencia de la administración, sino más bien investigación de operaciones debido a que el grupo se dedicaba a analizar operaciones militares. Los éxitos de los equipos de investigación de operaciones británicos en muchos de sus esfuerzos motivaron a los EE.UU a emprender actividades similares. Algunas actividades actividades exitosas exitosas de estos equipos en EE.UU incluyeron incluyeron estudio de problemas logísticos complejos, el desarrollo de patrones de vuelo de aviones, la planeación de maniobras navales y la utilización efectiva de recursos militares. Después de la guerra, muchas de las personas asociadas con la investigación de operaciones durante el conflicto bélico se dieron cuenta de que muchos métodos y técnicas que se aplicaron a los problemas militares podían aplicarse a problemas industriales. Estos conceptos e ideas se aplicaron en la industria en 1950 cuando estuvieron disponibles comercialmente las computadoras. En la actualidad es fácil encontrar numerosos casos en los que conceptos de investigación de operaciones/ ciencia de la administración se han aplicado a compras, mercadotecnia, contabilidad, planeación financiera y oras áreas.
2.- ¿De que manera se relaciona la construcción de los modelos con la ciencia de la administración? LA CIENCIA DE LA ADMINISTRACION: El administrador aborda la tarea de resolver problemas principalmente a través de la construcción de modelos, o planteamiento de modelos;
LA CONTRUCCION DE MODELOS: Es un medio que permite a los administradores analizar, estudiar problemas, así como también examinar diferentes alternativas.
3.- Explique las diferencias entre un modelo descriptivo y uno normativo. De ejemplos de cada uno de ellos. MODELO DESCRIPTIVO Representa una relación que no indica ningún curso de acción. Los modelos descriptivos son útiles para pronosticar la conducta de personas, pero no pueden identificar el “mejor” curso de acción que debe tomarse.
MODELO NORMATIVO (Modelo de Optimización)
Es prescriptivo porque señala el curso de acción que el administrador debe seguir para alcanzar un objetivo definido. Contiene submodelos descriptivos, pero difiere del modelo descriptivo porque es posible determinar el curso de acción opimo o mejor. Esto implica que se incorpora un objetivo al modelo y que es posible identificar los efectos que diferentes cursos de acción tienen sobre el objetivo.
EJEMPLOS: Supongamos que se tiene un proceso de producción en el que pueden fabricarse tres productos distintos. El único recurso limitado para esa operación es la mano de obra; existen disponibles 400 horas-hombre de mano de obra por semana. De experiencias pasadas se sabe que:
PRODUCTOS pantalones camisas sacos
UNIDAD FABRICADA
MANO (horas)
DE
OBRA
1 8 1 4 1 2 Si se supone por un momento que existe una cantidad ilimitada de mano de obra, si utilizamos para representar el número de unidades del producto 1 (pantalones) que se fabricaran, para representar el numero de unidades de producto 2 (camisas) y el numero de unidades del producto 3 ( sacos), entonces la expresión siguiente seria un modelo descriptivo de los requerimientos totales de mano de obra.
Pero ya sabemos que solo hay disponibles 400 horas-hombre de mano de obra; por tanto, la relación funcional es:
Para calcular el numero máximo de unidades de cada producto que podrían fabricarse (50, 100, 200), suponiendo que no se fabrica ninguna unidad de los otros productos. Suponga que además de los datos iniciales que se proporcionan, se señala que:
PRODUCTO pantalones camisas sacos
UNIDAD
VALOR EN DOLARES
1 1 1
12 10 8
A partir de estos datos, puede desarrollarse un modelo descriptivo para las utilidades totales, Z; estos se expresa así:
Cuando se combinan los modelos, y se supone que el objetivo es maximizar las utilidades, entonces se tiene un modelo normativo. El modelo seria:
MAXIMIZAR:
SUJETO A:
Con esto se pretende resolver el modelo para obtener los valores que den como resultado el mayor valor de Z.
4. ¿Qué conjunto básico de elementos existe en cualquier modelo normativo? Comente cada uno de esos elementos. El modelo normativo esta constituido por tres conjuntos básicos de elementos que son:
1º. Variables de decisión y parámetros:
Variables de decisión: Cantidades desconocidas que deben determinarse en la solución del modelo. Parámetros: Valores que describen la relación entre las variables de decisión. Ejemplo: Mano de obra/maquinaria.
2º. Restricciones: El modelo debe incluir limitaciones. Además son utilizadas por las variables y de esta manera se puede limitar a valores permisibles. Generalmente las limitaciones se expresan como funciones matemáticas.
Ejemplo: Materias primas
a1 y a2
Unidades de productos a fabricarse
x1 y x2
Cantidad total disponible
b
Función: a1 x1+ a2 x2≤ b 3º. Función objetivo Define la efectividad del modelo como función de las variables de decisión. Por ejemplo: Objetivo: maximizar las utilidades totales en una empresa. Función objetivo: describe el objetivo en términos de las variables de decisión. Forma matemática: Z=4X1+5X2 donde: 4 y 5 son las utilidades por cada unidad producida.
5. ¿Cuáles son las clasificaciones de los modelos normativos y los descriptivos? MODELOS DESCRIPTIVOS
Modelos estadísticos Modelos de líneas de espera
MODELOS NORMATIVOS
Submodelos descriptivos (Indica un curso apropiado de acción)
SUBCLASIFICACIONES
Modelo deterministico Modelo estocástico Modelo lineal
Modelos no lineales Modelos estáticos Modelo dinámico
6. Explique la diferencia entre un modelo determinístico y uno estocástico. Modelo determinístico: certidumbre. Modelo estocástico: seguridad.
Los
parámetros
del
modelo
se
conocen
con
Los parámetros del modelo no se conocen con
7. Explique la diferencia entre un modelo lineal y no lineal. Modelo lineal: Variable dependiente es proporcional a la variable independiente Modelo no lineal: Utiliza ecuaciones curvilíneas o no proporcionales
8. Explique la diferencia entre un modelo estático y uno dinámico. Modelo estático: Se definen en un punto fijo y supone que las condiciones del modelo no cambian Modelo dinámico: El curso de acción optimo se determina examinando periodos múltiples.
9.- ¿Cuándo se utiliza un modelo de simulación en la ciencia de la administración? Un modelo de simulación en la ciencia de la administración se utiliza para describir y/o analizar un problema o un área de problemas específicos, ya que es un proceso de planteamiento de modelos y experimentación debido a que la simulación puede utilizarse para ambos propósitos.
10.- ¿Qué procesos de solución existen en el campo de la CA/IO? Explique o comente en forma breve cada uno de ellos. En el campo de la CA/IO existen tres procesos de solución:
1. Algoritmos.- Es un conjunto de procedimientos o reglas que, cuando se siguen en forma ordenada, proporcionan la mejor solución para un modelo determinado; es aplicable sólo para resolver un problema que se ajuste a las característica específicas del modelo.
2. Métodos heurísticos.- Desarrolla soluciones aproximadas aceptables; se basa en reglas empíricas o intuitivas que, cuando se aplican al modelo, proporcionan una o más soluciones. 3. Simulación.- Simula la conducta del problema para un conjunto definido de condiciones de entrada
11.- ¿Es necesario desarrollar un algoritmo para todo problema que se aborda en un estudio de CA/IO? (Suponga que un algoritmo es la técnica apropiada que debe utilizarse, en comparación con un método heurístico o una solución simulada.) No siempre es necesario, ya que es aplicable sólo para resolver un problema que se ajuste a las características específicas del modelo. Un algoritmo se desarrolla para un modelo dado o definido
12.- Identifique las etapas generales que deberían seguirse en cualquier estudio CA/IO. Comente cada una de ellas 1.- identificación, observación y planteamiento del problema 2.- construcción del modelo 3.- generación de una solución 4.- prueba y evaluación de la solución 5.- implante
6.- evaluación La etapa 1 Consiste en observar el problema Recopilar datos descriptivos Identificar factores que lo afecten
La etapa 2 Desarrollo del modelo Clasificar los factores de la etapa 1 como controlables (pueden manipularse por quien toma las decisiones) y no controlables (no pueden cambiarse)
Estructura: descripción en términos matemáticos el problema Parámetros: hacer unas consideraciones que limiten el problema real para que pueda resolverse
La etapa 3 Generar la solución Retroalimentación
La etapa 4 Se evalúa y se prueba el modelo adaptado y desarrollado en la etapa 3 con el objeto de determinar si produce resultados útiles Correr datos de prueba
La etapa 5 El proceso de solución de problemas CA/IO es el implante del modelo valido
La etapa 6 Evolución y revisión del modelo: El modelo debe evaluarse en forma continua para determinar si los valores de los parámetros han cambiado o para ver si el modelo sigue satisfaciendo las metas de quien toma las decisiones, entonces se debe considerar una modificación del modelo.
13.- Identifique algunas limitaciones o problemas que existen en el campo de la ciencia d la administración Son necesarias las simplificaciones porque el problema original es tan complejo que resulta difícil plantear un modelo o resolverlo. En realidad, pueden llegarse a hacer tantas consideraciones para simplificar el problema, que estopo provocaría que el modelo resultante no sea útil. La mayoría de los modelos considera solo una función objetivo Son un problema clave ya que quienes toman las decisiones tienen otros objetivos, y no solo uno. Otro problema es el tamaño del sistema de ecuaciones ( las restricciones del problema)
Muchos problemas en la industria, el gobierno y el sector público contienen un gran número de restricciones Los problemas prácticos contienen varias restricciones. El problema con la cantidad de cálculos Se necesita algoritmos eficientes en términos de cálculos, porque, de otra manera, el costo de proceso de planteamiento del modelo podría ser excesivo La comparación costos y beneficios Antes de emprender un proyecto se debe analizar los beneficios potenciales que se alcanzaran y si necesariamente se debe implantar un modelo ya que los costos pueden ser altos
14. ¿Es posible manejar problemas con objetivo múltiple con alguna técnica existente de CA/IO? Sí es posible, la técnica que se utilizaría es la programación de metas, la misma que tiene la capacidad de manejar objetivos múltiples. Diversos investigadores se dedican en la actualidad a desarrollar otros modelos de decisión de criterios múltiples.
15. Comente el problema de la comparación de costos y beneficios, y su relación con un proyecto de CA/IO. La comparación de costos y beneficios debe abordarse antes de emprender un proyecto de ciencia de la administración, ya que se debe conocer el beneficio que se va a obtener antes de tomar una decisión. En muchas ocasiones el costo de implantar un modelo puede superar el ahorro que teníamos para poder elaborarlo; este es el gran problema que normalmente se encuentra al realizar un proyecto de la ciencia de administración. Es en este punto en el que se debe realizar un análisis breve sobre la necesidad de un modelo y los costos que implica el mismo, si se logra al menos un equilibrio entre el beneficio y el costo se podrá realizar el proyecto.
PROPOSICIONES FALSO/VERDADERO 1. El termino ciencia de la administración recibió su impulso inicial con el establecimiento de The Institute of Management Sciences (TIMS) en 1953.
VERDADERO
2. Se crea un modelo a escala visualizando diferentes disposiciones y evaluando cada alternativa Respuesta: FALSO porque es una proposición de un modelo mental. 3. Un modelo descriptivo representa una relación y señala un curso apropiado de acción. RESPUESTA: Falso Un modelo descriptivo representa una relación pero NO SEÑALA ningún curso apropiado de acción.
4. Un modelo normativo nunca puede contener modelos descriptivos. FALSO. Porque un modelo normativo a pesar de diferir del modelo descriptivo, este puede contenerlos como submodelos.
5.- Determinadas cualidades de un modelo que permitan al usuario decisiones se denominan variables de decisiones. Falso Variables de decisión.Las cantidades desconocidas que deben determinarse en la solución de un modelo son variables de decisión Un ejemplo seria la cantidad de un determinado producto que debe elaborarse en una operación de producción en la que podrían fabricarse diversos productos a partir del mismo recurso básico.
6.- Un modelo lineal es aquel que todas las relaciones funcionales son de tal forma que la variable dependiente es proporcional a las variables independientes. Verdadero Un modelo lineal es aquel que todas las relaciones funcionales implican que la variable dependiente es proporcional a las variables independientes Estos modelos también tienen la característica de que, para cualquier cambio en una variable independiente, mientras se mantengan fijas, el cambio de la variable dependiente es directamente proporcional Identifique las etapas generales que deberían seguirse en cualquier estudio CA/IO. Comente cada una de ellas
7.- Un modelo normativo nunca puede contener submodelos descriptivos. Esta afirmación es falsa, porque un modelo normativo si puede contener submodelos descriptivos, pero difiere del modelo descriptivo porque es posible determinar un curso de acción optimo o mejor.
8. Un algoritmo es un conjunto de procedimientos o reglas que, cuando se siguen en forma ordenada, proporcionan la mejor solución a un modelo determinado. VERDADERO.
9. Los métodos heurísticos son procesos de solución que se basan en reglas intuitivas o empíricas para dar una solución óptima a un problema. FALSO, ya que los métodos heurísticos dan una solución aproximada a un problema, la cual se obtiene cuando ya no es posible encontrar mejoras al objetivo del modelo utilizando la regla de búsqueda elegida.
10. Un modelo dinámico se define en un punto fijo del tiempo. FALSO, pues el modelo estático es el que se define en un punto fijo del tiempo, mientras que el modelo dinámico difiere de uno estático en que el curso de acción mejor u óptimo se determina examinado periodos múltiples.
