Qué es OR-IFORS, Investigación de Operaciones, Investigación Operativa, Ciencia de la Gestión

Definición de Investigación de Operaciones

La investigación operativa abarca el desarrollo y la aplicación de una amplia gama de métodos y técnicas de resolución de problemas aplicados en la búsqueda de una mejor toma de decisiones y eficiencia, como la optimización matemática, la simulación, la teoría de colas y otros modelos estocásticos. Los métodos y técnicas de quirófano implican la construcción de modelos matemáticos que tienen como objetivo describir un problema. Debido a la naturaleza computacional y estadística de la mayoría de las técnicas, O también tiene fuertes vínculos con la informática y el análisis. Debido a su énfasis en la interacción humano-tecnológica y su enfoque en aplicaciones prácticas, O se superpone con otras disciplinas, en particular la ingeniería industrial y la gestión de operaciones, y se basa en la psicología y la ciencia de la organización.

O es el proceso de tomar mejores decisiones a través del análisis de datos, el modelado matemático, la optimización y otros métodos analíticos.

O es una disciplina que intenta ayudar a la toma de decisiones gerenciales aplicando un enfoque científico a los problemas gerenciales que involucran factores cuantitativos.

OR es un campo científico para mejorar la toma de decisiones mediante la aplicación de un enfoque analítico a una variedad de problemas, incluidos los factores cuantitativos.

En general, OR es una disciplina en el proceso de tomar mejores decisiones a través del desarrollo y la aplicación de una amplia gama de métodos de resolución de problemas y técnicas

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O es una disciplina académica. Es el área interdisciplinaria de las habilidades y métodos involucrados en la toma de decisiones basadas en el conocimiento científico.

O es un proceso de toma de decisiones.

O toma un enfoque científico. Utiliza teoría y métodos en matemáticas, probabilidad, estadística e informática adaptados y aplicados a la identificación, formulación, solución, validación, implementación y control de problemas de toma de decisiones.

O se ocupa del desarrollo y la aplicación de análisis cuantitativos para la solución de los problemas a los que se enfrentan los administradores del sistema público y privado.

O considera factores cuantitativos. El elemento del entorno de toma de decisiones a menudo se presta a la cuantificación. Un análisis adecuado de estos elementos cuantitativos puede dar lugar a aportaciones importantes para la adopción de decisiones.

Historia de la Investigación de Operaciones

  • ~ 17, Resolución de problemas basada en probabilidad por Christiaan Huygens y Blaise Pascal
  • ~ 1890, Gestión científica por Frederick Taylor
  • ~ 1900, Carta de control (Programación de proyectos) por Henry Gantt

Cambio de sistemas a lo largo del tiempo por Andrew A. Markov

Modelo de red: enfoque de asignación

  • ~ 1910, Teoría de Inventario Óptimo por F. W. Harris

Tiempo de espera promedio para las personas que llaman por teléfono (Teoría de colas) por E. K. Erlang

  • ~ 1920, Cartas de control de calidad William Shewart

Control de calidad (Muestreo) por H. Dodge y H. Romig

  • ~ 1930, Teoría de juegos de Jon von Neuman y Oscar Morgenstern
  • ~ 1940, Método Simplex (Programación lineal) de George Dantzig
  • ~ 1950, Programación no lineal de H. Kuhn y A. W. Tucker

Programación entera de Ralph Gomory

PERT y CPM (Programación de proyectos)

Programación dinámica por Richard Bellman

  • ~ 1960, Teoría de colas por John D. C. Little

Simulación

Ciencia de la gestión como «el uso comercial de OR» por Stafford Beer

  • ~ 1980, Toma de decisiones de múltiples criterios (MCDM) por Stanley Zionts

Nueva programación lineal por N. Karmarkar

Clasificación del Modelo de Investigación de Operaciones

Modelo determinista

Modelo de transporte y asignación

Programación de toma de decisiones multicriterio (MCDM)

Modelos de red

–Optimización no lineal: Modelo clásico, Modelo de búsqueda, Programación no lineal.

Modelo Híbrido

–PERT-CPM, programación Dinámica, modelo de Inventario, modelo de Simulación

Modelo Estocástico

–Decisión del modelo de análisis, modelo de Markov, la Cola de Modelo

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