Todos los días, los profesionales de la investigación de operaciones resuelven problemas de la vida real que ahorran dinero y tiempo a las personas. Estos problemas son muy diversos y casi siempre parecen no relacionados. Sin embargo, su esencia es siempre la misma, tomando decisiones para lograr un objetivo de la manera más eficiente. El viaje de aprender sobre el problema comercial de un cliente hasta encontrar una solución puede ser un desafío. En general, este viaje se puede disco en las siguientes cuatro capas
Cuando escuché por primera vez el término problema comercial, naturalmente me engañó a creer que son problemas que tienen las empresas. Más tarde, mi comprensión del término evolucionó y me di cuenta de que significa algo ligeramente diferente. Un mejor nombre para este nivel serían aplicaciones del mundo real. El término negocio está destinado a señalar que el problema en cuestión aún no es un problema matemático, sino más bien un desafío de la vida real más concreto, menos formalmente declarado.
Los problemas comerciales se expresan mejor en lenguaje natural (como el inglés). Se derivan de problemas en la industria y, por lo tanto, se comunican o se comunican a los profesionales en términos laicos. Por lo tanto, es responsabilidad del Practicante OR, por lo tanto, formalizar estos problemas y llevarlo a un nivel más bajo de abstracción. En la práctica, este es un proceso iterativo.
¿Qué es un problema en investigación de operaciones?
Los problemas de reemplazo afectan a los objetos que degeneran con el uso o con el tiempo, y aquellos que fallan después de una cierta vida o tiempo útil. Los objetos que empeoran son probablemente grandes y caros (por ejemplo, máquinas herramientas, camiones, barcos y electrodomésticos). Los objetos que no empeoran suelen ser pequeños y relativamente económicos (por ejemplo, bombillas, tubos de vacío, cartuchos de tinta). Cuanto más largo se lleva a cabo un objeto deteriorado, más mantenimiento se requiere para mantener la eficiencia. Cuanto más se mantenga dicho artículo, menor es su valor de reventa y más probable es que sea superado por nuevos dispositivos. Sin embargo, si el artículo a menudo se reemplaza, los costos de inversión aumentan. Por lo tanto, el problema es determinar cuándo deben reemplazarse dichos elementos y cuánto mantenimiento (en particular preventivo) debe llevarse a cabo para que se minimice la suma de los costos operativos, de mantenimiento y de inversión.
En caso de elementos no deteriorados, el problema es determinar si deben ser reemplazados como un grupo o individuos si fallan. Aunque el reemplazo de los grupos es un desperdicio, los costos laborales de reemplazo son más altos en casos individuales. Por ejemplo, las bombillas se pueden intercambiar en grupos en un gran sistema de metro para ahorrar trabajo. Los problemas de reemplazo en los que se minimizan los costos de artículos, fallas y trabajos de reemplazo se pueden resolver mediante análisis numérico o simulación.
Los «elementos» que están involucrados en problemas de reemplazo pueden ser personas. En este caso, el mantenimiento puede interpretarse como capacitación o mejora en el contenido, el estado o los servicios auxiliares. El fracaso puede interpretarse como una partida e inversión como reclutamiento, establecimiento y costos de capacitación inicial. En tales casos hay muchas complejidades adicionales; Por ejemplo, el efecto de la retirada o el transporte de una persona en el comportamiento de los demás. Los aspectos controlables del medio ambiente, como el lugar de trabajo y las horas de trabajo, pueden tener un impacto significativo en la productividad y las tasas de incumplimiento. En caso de problemas de este tipo, las entradas de las ciencias del comportamiento son particularmente útiles.
Una cola es una cola, y los elementos o las personas son tratadas una tras otra. Por lo tanto, un problema de cola es para determinar qué instalaciones se deben proporcionar o planificar su uso. Se minimiza el costo de proporcionar servicios y el tiempo de espera de los usuarios. Ejemplos de tales problemas son la determinación del número de compañías de seguros de salud que se proporcionarán en un supermercado, iniciando y aterrizando en un aeropuerto, espacios de estacionamiento en un centro comercial o cajero en un banco. Muchos problemas de mantenimiento pueden tratarse como problemas de cola. Los objetos que deben repararse son como los usuarios de un servicio. Algunos problemas de inventario también se pueden formular como problemas de cola en los que los pedidos, como los usuarios y las acciones, como las instalaciones de servicio.
¿Qué tipo de problema resuelve la investigación de operaciones?
Se dice que un problema es combinatorial cuando incluye una gran cantidad de soluciones elegibles entre las cuales se busca una solución excelente o cercana. Ejemplo típico: determine dónde instalar 5 centros de distribución entre 30 sitios del sistema posibles, de modo que los costos de transporte entre estos centros y clientes sean mínimos. Este problema no puede resolverse mediante una enumeración simple de posibles soluciones por parte de la mente humana, ya que hay algunos (30 x 29 x 28 x 27 x 26) / (1 x 2 x 3 x 4 x 5) = 142.506 e Aunque es un problema De estas dimensiones se pueden resolver enumerando una computadora, los tomadores de decisiones se comparan regularmente con problemas infinitamente más complejos, donde el número de soluciones aceptables alcanza miles de millones de miles de millones (ver explosión combinatoria).
Se dice que un problema es aleatorio si consiste en encontrar una solución óptima para un problema que surge en términos inciertos. Ejemplo típico: Conocer la distribución aleatoria del número de personas que ingresan a una administración municipal en un minuto y la distribución aleatoria de la duración del caso de una persona, determine el número mínimo de ramas para abrir para que una persona tenga menos 5% de la posibilidad de tener que esperar más de 15 minutos.
Se dice que un problema es competitivo si consiste en encontrar una solución óptima a un problema cuyos términos dependen de la interrelación entre sus acciones y las de otras decisiones. Ejemplo típico: establecer una política de precios de venta, sabiendo que los resultados de esta política dependen de la política que adopte competidores.
Los problemas que pueden ayudar a resolver son estratégicos (podemos mencionar la elección de invertir o no, la elección de una posición, el tamaño de una flota de vehículos o un parque inmobiliario, etc.) u operativo (en particular, programación, stock gestión, asignación de recursos (humanos o materiales) a tareas, pronósticos de ventas, etc.).
Como parte de la industria manufacturera, la investigación operativa permite, en particular, identificar los planes de producción (programación de producción), organizar mejor las máquinas en el taller, reducir el desperdicio de materias primas (problemas de corte) o energía o incluso optimizar el embalaje y entrega de productos intermedios o finales.
¿Cómo plantear un problema de investigación de operaciones?
La investigación operativa (OR) es la disciplina del uso de modelos, ya sea cuantitativos o cualitativos, para ayudar a la toma de decisiones en problemas de implementación complejos. Los métodos o se han utilizado en la atención médica desde la década de 1950 en diversas áreas, como la medicina de emergencia y la interfaz entre el cuidado agudo y comunitario; rendimiento hospitalario; programación y gestión de visitas a domicilio del paciente; programación de citas de pacientes; y muchos otros problemas de implementación complejos de naturaleza operativa o logística.
Hasta la fecha, ha habido un debate limitado sobre el papel que debería tomar la investigación operativa dentro de la ciencia de la implementación. Detalo tres de estos roles de este tipo o todos basados en el pensamiento inicial del sistema: estructuración de problemas de implementación, evaluación prospectiva de intervenciones de mejora y reconfiguración estratégica. Los estudios de casos de salud mental, medicina de emergencia y atención de accidente cerebrovascular se utilizan para ilustrar cada papel. Luego describo los desafíos para la ciencia aplicada o dentro de la implementación en los niveles organizacionales, intervencionistas y disciplinarios. Dos desafíos clave incluyen la dificultad enfrentada para lograr una posición de comprensión mutua entre los científicos de implementación y los usuarios de investigaciones y una gran falta de evaluación o intervenciones. Para abordar estos desafíos, propongo una agenda de investigación para evaluar la aplicada o mediante la lente de la ciencia de la implementación, la liberación de o del entorno especializado de investigación y consultoría, y codiseño de modelos con usuarios de servicios.
La investigación operativa es una disciplina madura que ha desarrollado un volumen significativo de metodología para mejorar los servicios de salud. U ofrece a los científicos de implementación la oportunidad de hacer un pensamiento más inicial del sistema antes de cometer recursos o correr riesgos. O tiene tres roles dentro de la ciencia de la implementación: estructurar un problema de implementación, evaluación prospectiva de problemas de implementación y una herramienta para la reconfiguración estratégica de los servicios de salud. Los desafíos que enfrentan o como ciencia de implementación incluyen evidencia limitada y evaluación del impacto, participación limitada del usuario del servicio, falta de conciencia gerencial, comunicación efectiva entre los usuarios de la investigación y los modeladores, y la disponibilidad de datos de atención médica. Para progresar en la ciencia, se necesita un enfoque en tres áreas clave: evaluación o intervenciones, integrar el conocimiento de o en los servicios de salud, y educar o modeladores sobre los objetivos y beneficios de la participación del usuario del servicio.
La investigación operativa (OR) es la disciplina del uso de modelos, ya sea cuantitativos o cualitativos, para ayudar a la toma de decisiones en problemas complejos [1]. La práctica de la atención médica aplicada o se distingue de otras disciplinas basadas en modelos, como la economía de la salud, ya que se basa en la investigación de acción basada en la investigación de la acción, donde los investigadores operativos participan en colaboración con aquellos que trabajan o usan el sistema para definir, desarrollar y encontrar formas de mantener soluciones a las soluciones a las que las soluciones Problemas de implementación en vivo [2]. Los métodos o se han utilizado en la atención médica desde la década de 1950 [3] para analizar problemas de implementación en diversas áreas como los departamentos de emergencias [4–6] y las políticas de gestión para la flota de ambulancias [7]; Cuidado de accidente cerebrovascular agudo [8–11], clínica ambulatoria de espera de la clínica [12] y ubicaciones [13]; Planificación de capacidad de cirugía cardíaca [14]; la interfaz entre el cuidado agudo y comunitario [15]; rendimiento hospitalario [16]; Programación y enrutamiento de visitas a enfermeras [17]; Programación de citas de pacientes [18]; y muchos otros problemas de implementación complejos de naturaleza operativa o logística.
La ciencia de la implementación es el estudio de métodos para aumentar la absorción de los resultados de la investigación en la atención médica [19]. Dado el volumen o la investigación en problemas de implementación de la atención médica, es notable que se haya producido una disciplina limitada de la disciplina dentro de la literatura de ciencias de la implementación. Atkinson y sus colegas [20] dieron un raro ejemplo de debate, quienes introducen la noción de enfoques de ciencia del sistema para su uso en las decisiones de política de salud pública. Su argumento se centró en dos métodos de modelado, dinámica del sistema y simulación basada en agentes, y los beneficios potenciales que traen para las decisiones de desinversión en la salud pública. Para complementar y extender este debate, defino la superposición entre la ciencia de la implementación y el OR. Me he centrado en el papel inicial que o toma cuando se usa como una herramienta de ciencias de la implementación. Aunque se dan algún detalle del método, el aliento completo o está más allá del alcance de este artículo; Una descripción detallada de todos los métodos se puede encontrar en otra parte [21]. Describo tres roles para o dentro de la ciencia de la implementación: estructurar un problema de implementación, evaluación prospectiva de una intervención y reconfiguración estratégica de los servicios. Para cada rol, proporciono un estudio de caso para ilustrar los conceptos descritos. Luego describo los desafíos para o dentro de la ciencia de la implementación en los niveles organizacionales, intervencionistas y disciplinarios. Dados estos desafíos, obtengo una agenda de investigación para la ciencia de la implementación y el OR.
¿Cómo debe plantearse un problema en programación?
Algunos de los comentarios que escucho de nuevos desarrolladores que trabajan en un problema de programación gira en torno a la incertidumbre de dónde comenzar. Usted comprende el problema, la lógica, los conceptos básicos de la sintaxis, etc. Si ve el código de otra persona o tiene a alguien que lo guíe, puede seguirlo. Pero tal vez se sienta incierto sobre hacerlo usted mismo y tiene problemas para convertir sus pensamientos en código al principio a pesar de que comprende la sintaxis o la lógica. Aquí está mi proceso y algunos consejos para abordar un problema de muestra que, con suerte, algunos de ustedes pueden encontrar útiles en su viaje.
No puedes resolver un problema que no entiendes. Hay una diferencia entre el problema y el problema que cree que está resolviendo. Es fácil comenzar a leer las primeras líneas en un problema y asumir el resto porque es similar a algo que has visto en el pasado. Si estás haciendo incluso un juego popular como Hangman, asegúrate de leer cualquier regla incluso si lo has jugado antes. Una vez me pidieron que hiciera un juego como Hangman que me di cuenta de que era «malvado hangman» solo después de leer las instrucciones (¡fue un truco!).
A veces incluso trato de explicar el problema a una amiga y ver si su comprensión de mi explicación coincide con el problema que me encarga. No querrás averiguar a la mitad de que no entendiste el problema. Vale la pena tomarse un tiempo extra al principio. Cuanto mejor comprenda el problema, más fácil será resolverlo.
¿Qué problemas resuelve la investigación de operaciones?
Esta es literalmente cada conversación que tengo con los inversores, así que aquí están mis $ .02.
Otros han descrito excelentes ejemplos, por lo que cubriré un aspecto diferente:
He encontrado que el uso de ejemplos (todos los días) dificulta las cosas, por lo que tiendo a evitarlo como la peste.
La razón es que, para una persona no matemática, una vez que describamos una sola aplicación, su mente se aferrará a eso y nunca lo soltará, especialmente si son una autoridad en otra cosa (por ejemplo, negocios). Si describe un TSP, entonces esto es de repente todo eso o se trata, y eso es todo.
Consistentemente me ha encontrado insoportablemente difícil sobrescribir esa idea una vez que se ha apoderado. Esto es muy desagradable porque puede suceder en 5 segundos y puede consumir una reunión completa.
Mi estrategia es (i) negarse a nombrar aplicaciones, o (ii) nombrar al menos 20 en una secuencia rápida para hacer el punto de que la misma tecnología se usa para todas estas cosas. En el último caso, me negaré específicamente a volver a cualquiera de esos 20 ejemplos y lo describiré con más detalle, porque diré cortésmente a mi compañero humano «de eso no se trata esta conversación. Podemos discutir eso en otra reunión si tu quieres».
Las personas no mataras a menudo son más inteligentes que nosotros, por lo que es injusto asumir que tienen que ser alimentados con cuchara. Mientras no los abrumemos con jerga, pueden mantenerse bien, solo se necesita más habilidad para cerrar la brecha sin problemas.
La forma en que normalmente lo hago es obligar a las personas a pensar, así que digo cosas como: «La optimización es una ciencia de la toma de decisiones. Los resultados de la optimización nos dicen exactamente cómo ejecutar sistemas complejos. Piense en eso por un minuto».
¿Qué busca resolver la investigación de operaciones?
Operaciones Investigación o investigación operativa (OR) es una rama interdisciplinaria de las matemáticas que utiliza métodos como modelado matemático, estadísticas y algoritmos para llegar a decisiones óptimas o buenas en problemas complejos que se refieren a la optimización de la máxima (ganancia, línea de ensamblaje más rápida, mayores rendimiento del cultivo, mayor ancho de banda, etc.) o mínimos (pérdida de costos, disminución del riesgo, etc.) de alguna función objetivo. La intención final detrás del uso de la investigación de operaciones es obtener una mejor solución posible para un problema matemáticamente, lo que mejora u optimiza el rendimiento del sistema.
La optimización tiene como objetivo encontrar el valor mínimo (o máximo) de una función objetivo sujeta a restricciones que representan las preferencias y/o limitaciones del usuario impuestas por la naturaleza de la pregunta en cuestión. La investigación en optimización implica el análisis de tales problemas matemáticos y el diseño de algoritmos eficientes para resolverlos. Por lo tanto, no es sorprendente que la optimización, aunque esencial para la investigación de operaciones, se haya convertido en una herramienta indispensable en otras áreas, como estadísticas, aprendizaje automático, visión por computadora y biología computacional, solo por nombrar algunas. Las tecnologías de optimización son ejemplos brillantes de cómo las técnicas matemáticas profundas ayudan a proporcionar herramientas computacionales concretas para resolver un conjunto diverso de problemas.
Este libro está destinado tanto para estudiantes de matemáticas como para aquellos interesados en el tema desde un punto de vista de gestión.
¿Cómo se resuelve un problema de investigación?
A veces pasas mucho tiempo investigando tu tema, pero no puedes idear una «tesis» o una propuesta. Está haciendo mucho trabajo preparatorio, lectura o recopilación de información, pero no puede enfocar sus ideas o presentar un tema que cree que será original o fructífero. Ese es el primero de sus problemas de investigación: decidir sobre un tema.
Solución
En casos como este, puede intentar hacer un resumen de sus notas o tratar de extraer de su información aquellos aspectos de su tema que más le interesan. Eche un vistazo a otros ejemplos de investigación en la misma área temática. Recuerde que puede cambiar su tema elegido más adelante si es necesario. A menudo es mejor comenzar con algo medio formado, en lugar de no comenzar en absoluto.
A veces, un proyecto comienza bien, pero luego gradualmente parece ser poco sólido. Cuando se inspecciona de cerca, la idea central puede parecer incorrecta o infructuosa. Es posible que encuentre que no hay tanta información sobre su tema como esperaba. ¡Cuídate! Deberá hacer una distinción cuidadosa entre la falta de material y solo una falta de interés en él. Un problema adicional en tales casos es que en este momento, podría haber producido una cantidad sustancial de trabajo.
Solución 1
En este caso, tiene que tomar algunas decisiones difíciles, y dependerán de cuánto tiempo tenga antes que usted. Puede comenzar de nuevo o hacer un uso diferente del mismo material. Por supuesto, debe discutir esta decisión con su supervisor. Si recientemente ha comenzado, podría abandonar su idea por completo. Dispara los materiales que ha producido y comience a trabajar en algo nuevo. Esto es drástico, pero mejor que continuar con una idea defectuosa. El trabajo que ha abandonado podría no estar completamente desperdiciado. Le habrá dado la experiencia de abordar un proyecto más largo.
Habrás aprendido algo sobre el manejo de más material de lo habitual. También formará información de fondo para su próxima elección de tema. La experiencia de abandonar el trabajo ya completado podría ser bastante dolorosa. Intenta pensar en ello con esta luz positiva.
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