Informe acerca de la Investigación de Operaciones y Aspectos generales, By Christian Miglionico

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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE 
VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER 
POPULAR PARA LA EDUCACION 
UNIVERSITARIA, CIENCIA Y TECNOLOGÍA 
UNIVERSIDAD PANAMERICANA DEL 
PUERTO FACULTAD DE CIENCIAS 
ECONÓMICAS Y SOCIALES PROCASO 
UNIPAP - CUAM CAGUA 
 
 
 
 
I Corte - actividad 1: 
Informe 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Marzo, 2023 
 
T.S.U Christian Miglionico 
C. I: 26.681.756 
 
Investigación de Operaciones 
Empresas - Empresas 
Semestre 6 
 
ÍNDICE 
 
 
CONTENIDO 
Introducción…………………………………………………………........... 
 
Definición y orígenes de la investigación de operaciones……………. 
 
Aplicaciones y características de la investigación de operaciones…... 
 
Diferencia entre un sistema y un modelo………………………………... 
 
Clasificación de modelos………………………………………………….. 
 
Fases para modelar un sistema…………………………………………. 
 
Conclusión………………………………………………………………….. 
 
Bibliografía…………………………………………………………………..
. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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INTRODUCCIÓN 
La Investigación de Operaciones (IO) es una disciplina que se enfoca 
en aplicar métodos y técnicas matemáticas para analizar y resolver problemas 
complejos en la toma de decisiones. Esta disciplina se aplica en diversos 
campos, como la industria, la economía, la ingeniería, la administración, la 
logística, la salud, entre otros. 
 
Asimismo, la IO se basa en el uso de modelos matemáticos para 
representar y simular sistemas complejos, a fin de tomar decisiones 
informadas y óptimas. Estos modelos se construyen utilizando técnicas 
matemáticas avanzadas, como la programación lineal, la simulación, la teoría 
de colas, la teoría de grafos, entre otras. 
 
 
1) Definición y orígenes de la investigación de operaciones. 
La investigación de operaciones (también conocida como Investigación 
Operativa o IO) es una disciplina que utiliza modelos matemáticos, estadísticos 
y de optimización para ayudar en la toma de decisiones y la solución de 
problemas en una amplia variedad de campos. La IO puede ser aplicada a 
problemas de gestión de operaciones, planificación y programación, logística, 
finanzas, ingeniería, entre otros. 
 
Los orígenes de la investigación de operaciones se remontan a la Segunda 
Guerra Mundial, cuando se utilizó para mejorar la eficiencia de los sistemas 
militares y las estrategias de combate. Después de la guerra, la IO se extendió 
rápidamente a otros campos y se convirtió en una disciplina académica y 
profesional establecida. La IO utiliza técnicas y herramientas de las 
matemáticas, la estadística, la teoría de sistemas y la informática para ayudar 
en la toma de decisiones en situaciones complejas y dinámicas. Los modelos 
matemáticos y los algoritmos de optimización son comúnmente utilizados para 
encontrar soluciones óptimas o subóptimas a los problemas de IO. 
 
Es importante destacar que la investigación de operaciones es una 
disciplina que ayuda a resolver problemas complejos mediante el uso de 
modelos matemáticos, estadísticos y de optimización. Se originó en la 
Segunda Guerra Mundial, pero ahora se aplica a una amplia variedad de 
campos y se considera una disciplina académica y profesional establecida. 
 
 
2) Aplicaciones y características de la investigación de operaciones 
La investigación de operaciones (IO) es una disciplina que se utiliza en una 
amplia variedad de campos, para ayudar en la toma de decisiones y la solución 
de problemas complejos. Algunas de las aplicaciones y características de la 
IO incluyen: 
 
Planificación y programación: La IO puede utilizarse para planificar y 
programar la producción de bienes y servicios, la asignación de recursos, la 
gestión de proyectos, entre otros. 
 
Logística y transporte: La IO puede ayudar a optimizar las rutas de 
transporte, la gestión de inventarios, la asignación de vehículos, y la 
programación de entregas. 
 
Finanzas: La IO puede utilizarse en la gestión de carteras de inversión, la 
planificación financiera, el análisis de riesgos, la gestión de riesgos, entre 
otros. 
 
Salud: La IO puede utilizarse en la planificación y gestión de recursos 
sanitarios, la asignación de personal y recursos, la programación de citas, la 
optimización de procesos, entre otros. 
 
Marketing: La IO puede ayudar en la segmentación de mercados, la fijación 
de precios, la gestión de la cadena de suministro, y la planificación de 
promociones. 
 
Las características de la IO incluyen el uso de modelos matemáticos y 
estadísticos para representar los sistemas complejos, la optimización de los 
resultados y la identificación de soluciones óptimas o subóptimas, y la 
consideración de múltiples objetivos y restricciones. Además, la IO utiliza una 
metodología rigurosa y sistemática para abordar los problemas, que incluye la 
definición del problema, la formulación del modelo, la resolución del modelo y 
la validación de los resultados. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Diferencia entre un sistema y un modelo. 
Un sistema es una colección de elementos interrelacionados que 
trabajan juntos para lograr un objetivo común. Los sistemas pueden ser físicos 
(como una fábrica, un automóvil o un cuerpo humano) o abstractos (como un 
proceso de negocio o un sistema económico). Por otro lado, un modelo es una 
representación simplificada y abstracta de un sistema o una parte de él, que 
se utiliza para comprender mejor el sistema y tomar decisiones informadas. 
Los modelos pueden ser físicos (como una maqueta de un edificio) o 
matemáticos (como un modelo de simulación). 
 
La principal diferencia entre un sistema y un modelo es que un sistema 
es el objeto real que se desea estudiar o analizar, mientras que un modelo es 
una representación simplificada de ese sistema. El modelo puede ser utilizado 
para predecir cómo el sistema real se comportará en diferentes situaciones o 
para analizar cómo diferentes cambios pueden afectar el sistema. Queda claro 
entonces, que un sistema es el objeto real que se desea estudiar o analizar, 
mientras que un modelo es una representación simplificada y abstracta de ese 
sistema. El modelo se utiliza para comprender mejor el sistema y tomar 
decisiones informadas. 
 
 
 
 
 
 
Clasificación de modelos. 
Existen diferentes formas de clasificar los modelos utilizados en la 
investigación de operaciones (IO). Aquí presentamos algunas de las 
clasificaciones más comunes: 
 
Según su naturaleza: los modelos pueden ser físicos, matemáticos o 
conceptuales. Los modelos físicos son representaciones tangibles del sistema, 
mientras que los modelos matemáticos son representaciones simbólicas de 
las relaciones entre las variables del sistema. Los modelos conceptuales son 
representaciones verbales o diagramáticas de las relaciones del sistema. 
 
Según su enfoque: los modelos pueden ser determinísticos o 
estocásticos. Los modelos determinísticos asumen que las variables son 
conocidas y fijas, mientras que los modelos estocásticos consideran que las 
variables son inciertas y están sujetas a variación aleatoria. 
 
Según su complejidad: los modelos pueden ser simples o complejos. 
Los modelos simples son fáciles de entender y resolver, mientras que los 
modelos complejos requieren técnicas matemáticas avanzadas y son más 
difíciles de entender y resolver. 
 
Según su función: los modelos pueden ser modelos de optimización, 
modelos de simulación o modelos de pronóstico. Los modelos de optimización 
se utilizan para encontrar la solución óptima de un problema, mientras que los 
modelos de simulación se utilizan para imitar el comportamiento del sistema. 
Los modelos de pronóstico se utilizan para predecir el comportamiento futuro 
del sistema. 
 
Según su aplicación: los modelos pueden ser modelos de programación 
lineal, modelos de redes, modelos de colas, modelos de decisión, entre otros. 
Cada uno de estosmodelos se utiliza para resolver un tipo específico de 
problema en IO. 
 
Los modelos utilizados en la investigación de operaciones pueden ser 
clasificados de diferentes maneras, según su naturaleza, enfoque, 
complejidad, función o aplicación. Cada tipo de modelo tiene sus propias 
características y se utiliza para resolver diferentes tipos de problemas en IO. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fases para modelar un sistema. 
El proceso de modelado de un sistema puede variar dependiendo del 
tipo de sistema y del enfoque que se utilice. Sin embargo, a continuación se 
presentan las fases generales que se suelen seguir para modelar un sistema 
en la investigación de operaciones: 
 
Definición del problema: se identifica el problema o la situación que se 
desea modelar. Se establecen los objetivos del modelo, las variables 
involucradas y las restricciones que deben ser consideradas. 
 
Identificación y recolección de datos: se recopila la información 
necesaria para el modelo. Esto puede incluir datos históricos, estadísticas, 
mediciones, observaciones, entre otros. 
 
Formulación del modelo: se establece la relación entre las variables del 
sistema. Se definen las ecuaciones matemáticas o las reglas que describen el 
comportamiento del sistema. 
 
Validación del modelo: se verifica si el modelo es adecuado para 
representar el sistema. Se comparan los resultados del modelo con datos 
históricos o con la experiencia real. 
 
Solución del modelo: se utiliza una técnica de análisis para encontrar la 
solución del modelo. Esto puede incluir la optimización, la simulación, la 
programación dinámica, entre otros. 
 
Implementación y verificación: se implementa la solución del modelo en 
el sistema real. Se verifica si la solución es factible y si cumple con los objetivos 
establecidos. 
 
Mantenimiento y actualización: se monitorea el sistema para identificar 
si se requieren ajustes o cambios en el modelo. Se actualiza el modelo si es 
necesario. 
 
Todo esto quiere decir que el proceso de modelado de un sistema 
implica la definición del problema, la identificación y recolección de datos, la 
formulación del modelo, la validación del modelo, la solución del modelo, la 
implementación y verificación, y el mantenimiento y actualización. Este 
proceso se utiliza para crear modelos que ayuden a entender el 
comportamiento de los sistemas y a tomar decisiones informadas 
 
CONCLUSIÓN 
La IO se enfoca en resolver problemas como la optimización de 
recursos, la programación de la producción, la gestión de inventarios, la 
planificación de proyectos, la asignación de recursos, la asignación de rutas, 
entre otros. Los resultados obtenidos a través de la IO pueden ayudar a 
mejorar la eficiencia, reducir costos, mejorar la calidad y aumentar la 
rentabilidad de una organización. 
 
Para finalizar, se basa en la construcción de modelos matemáticos que 
representan sistemas complejos, los cuales son analizados y simulados para 
tomar decisiones informadas y óptimas. La IO se desarrolló durante la 
Segunda Guerra Mundial, y desde entonces se ha convertido en una 
herramienta indispensable en empresas, organizaciones gubernamentales y 
no gubernamentales. 
 
BIGLIOGRAFÍA 
https://humanidades.com/sistema-de-informacion/ 
Autor: Alberto J. 
Fecha: 23/01/2023. 
 
https://www.kyoceradocumentsolutions.es/es/smarter-workspaces/business-
challenges/the-cloud/los-6-principales-tipos-sistemas-informacion.html 
Autor: Marian O. 
Fecha: 15/06/2008. 
 
http://www.incap.int/sisvan/index.php/es/acerca-de-san/conceptos/797-sin-
categoria/501-sistema-de-informacion 
Autor: Fabricio F. 
Fecha: 18/07/2019.