Administración de las Operaciones y la Productividad

Escuela Cuantitativa: Ingeniería de Sistemas & IO
Vicente Suárez

Problemática.  

Causas del nacimiento de la Escuela Cuantitativa.

La tendencia mundial a la competitividad y globalización aunada a los constantes cambios en los ámbitos sociales, económicos y tecnológicos, entre otros, que caracterizan el ambiente dinámico por el que pasa nuestra sociedad, hacen necesario que las organizaciones busquen nuevas opciones y formas de operar, que les permita optimizar la utilización de sus recursos, de tal manera que puedan ofrecer bienes y/o servicios de clase mundial y así lograr los objetivos que persiguen, tales como generar riqueza, tener un crecimiento sostenido, ser líderes en su área, incrementar su participación en los mercados globales y contribuir al desarrollo de la sociedad.

En todo este proceso de búsqueda constante por mejorar, es común que las diferentes áreas de una empresa incrementen su eficiencia individual, sin tomar en cuenta el objetivo general de la organización, pudiendo ocasionar con esto, que la eficiencia global disminuya en lugar de incrementarse debido a que los objetivos pueden estar en conflicto y al trabajar por ellos en forma individual, afecten al objetivo global de la organización

La Ingeniería de Sistemas (IS) ha nacido como un enfoque del hecho de que la mayoría de los sistemas presentan relaciones comunes que se pueden tratar de la misma forma. De algún modo, se puede esperar que un sistema se comporte de acuerdo a determinados parámetros (por ejemplo: costo, fiabilidad o mantenimiento). El ingeniero de sistemas se encarga de analizar un sistema real y comprobar si se comporta según fue diseñado. Las técnicas usadas habitualmente son la estadística y probabilidad, teoría de control, modelaje de sistemas y programación. Por lo tanto, la Investigación de Operaciones se convierte en las técnicas cuantitativas de la Ingeniería de Sistemas. Representa el problema cuantitativamente para su análisis y evaluación bajo un criterio común. 

  1. Se busca la transformación de una situación real a un modelo matemático, quedando incluidos los elementos esenciales para la obtención de una solución que esté de acuerdo con los objetivos fijados.
  2. Se busca la sistematización del procedimiento para resolver los problemas.
  3. Se buscan las soluciones óptimas con respecto a una función objetivo.

Profundizando en las causas tenemos:

    1. La complejidad. La mayor parte de los expertos en IS enfatizan la creciente complejidad de los sistemas como un factor originante, aún cuando esto parece estar muy alejado de una completa explicación. El concepto de complejidad es evasivo y no se ha dado aún una definición cuantitativa del término. El aumento de la complejidad se manifiesta de diversas formas: el creciente número de miembros de una población, la acelerada división del trabajo, el empleo de la tecnología de manera indiscriminada y masiva, los medios de producción y distribución que se mencionaron, el volumen de las comunicaciones y transportación. Estas demandas han creado un interés creciente en los métodos, por los cuales un plan y un diseño eficientes se pueden realizar en situaciones muy complejas, en las que ninguna disciplina científica puede tomar en cuenta todos los factores.

    2. El aumento de conocimiento. La evolución que lleva la ciencia ha sido tan rápida que la tecnología de la creatividad organizada se ha enfrentado con el problema de una creciente dificultad para mantener un vínculo entre la disponibilidad de una nueva tecnología y su aplicación a las necesidades humanas. De cualquier modo, la aplicación de la tecnología ocurre ahora más rápido que antes, las demandas de los nuevos sistemas también han aumentado muy rápidamente.

    3. Mano de obra calificada. Es crucial la insuficiencia de personal altamente entrenado. Las razones son diversas y la respuesta de las organizaciones ha sido consultar a otras organizaciones de investigación y desarrollo para estudiar sus propios métodos con la esperanza de perfeccionar lo que ahora tiene a su disposición.

    4. Sintomatología de administración inadecuada. Atraso en tiempos. Arriba del presupuesto. Confusión con las necesidades del cliente y misión del proveedor. No se cumple con los requerimientos técnicos. Arranque flotante. Control de cambios informal. "Nervios de punta"

Evolución histórica. 

  • Es difícil determinar cuando se inició esta disciplina. Desde los tiempos más remotos ya se sabe de la existencia de herramientas de percepción como las usadas actualmente.
  • La mayoría de los autores coinciden que la evolución de la IS es relativamente moderna.
  • La Radio Corporation of America entre otras, reconoció en los 30, la necesidad de realizar un desarrollo del servicio de una estación transmisora de TV.
  • Desde la iniciación y durante el transcurso de la II Guerra Mundial, muchos investigadores de operaciones aportaron la filosofía y técnicas.
  • La RAND Corporation fue creada en 1946 por la USAF, esta desarrolló la filosofía denominada el análisis de sistemas (1ª fase de la IS).
  • Schlager encontró que la Bell Telephone Laboratories era probablemente la primera organización que empleó el término ingenieria de Sistemas.

Supuestos teóricos.

Conceptualización y alcances del término.

Ingeniería.
Énfasis en la aplicación de conceptos cuantitativos.
Creatividad vs. Exactitud.
Creación de modelos vs. Modelos clásicos.
 
Sistemas.
Análisis de problemas desde un punto de vista globalizador.
Downsizing.
Empirismo – subjetivismo.
Uso de técnicas matemáticas analíticas (grupo científico).
Aspectos cualitativos (filósofos/ingenieros).
 
Ingeniería de Sistemas = arte + ciencia.
Probabilidad & estadística.
Teoría de sistemas, optimización, control.
Herramientas de cómputo (bases de datos, planeación).
Administración (TQM, Excelencia).

Esta escuela considera que el quehacer de la organización pude facilitarse si se logra medir en aspectos cuantitativos cada uno de los elementos que afectan a la organización y se analizan los problemas a la luz de modelos matemáticos relacionados con la toma de decisiones. David Anderson define el área como "una disciplina que incluye todos los enfoques racionales para la toma de decisiones administrativas que se basan en la aplicación de la metodología científica". Las herramientas tradicionales del campo son: 

La Investigación de Operaciones. El análisis de sistemas. El manejo electrónico de datos. La ciencia administrativa.  

Estas herramientas se utilizan de acuerdo a una serie de planteamientos de la problemática de la organización: 
  1. Cuando se enfrenta un problema complejo y el administrador no puede llegar a buenas soluciones sin la ayuda de especialistas en modelos cuantitativos.
  2. Cuando el problema es crucial para a organización y el administrador requiere desarrollar un buen análisis antes de tomar una decisión.
  3. Cuando el problema es nuevo y no se tiene experiencia previa.
  4. Cuando el problema es repetitivo y se desea ahorrar tiempo y esfuerzo aplicando procedimientos administrativos para la toma de decisiones rutinaria.

La administración, entonces, se observa a través del manejo de variables cuantitativas y el uso de modelos matemáticos para incrementar la eficiencia. Los autores principales de esta escuela son: Russell Ackoff, Herbert Simon. Dentro de esta escuela el tomador de decisiones se convierte en el elemento fundamental para que la organización pueda alcanzar sus objetivos. Esta es la función básica del administrador. Esta tarea se visualiza desde dos aristas: 

  • Un mudo racional (objetivo) donde "idealmente" se espera que las cosas pasen lógicamente y de modo causal, que explique los hechos mismos.
  • Un mundo no racional (subjetivo) donde las cosas suceden sin que necesariamente haya una relación causal o una explicación lógica de por qué se producen ciertos hechos dentro de la organización.

La administración bajo estos supuestos, nos habla de ciertas ventajas como: la comprensión de la relevancia de variables y su relación en una situación dada. Sin embargo, presenta desventajas como: el requerimiento de una gran cantidad de datos para alimentar los modelos, la no cuantificación de variables relevantes por su alto grado de subjetividad, el grado de incertidumbre y de complejidad que surge del dinamismo de las organizaciones.

La IS considera en general tres tipos de problemáticas a tratar: 

    1. Análisis o predicción donde la salida es desconocida. El análisis puede influir en procesos de optimización (cómo maximizar S combinando E, P e I) o procesos de simulación (¿cómo afectan E, P, e I a S?).
    2. Diseño, identificación o síntesis donde el proceso en desconocido. El diseño se relaciona primordialmente con procesos de simulación que permitan la anticipación ante una situación dada.
    3. Control o detección donde la entrada es desconocida. Encontrar el valor E necesario para obtener cierta S deseada. 

A partir de estas funciones los sistemas se clasifican de la siguiente forma: 

    1. Sistemas estáticos – ecuaciones algebraicas.
    2. Sistemas dinámicos sin dependencia al espacio – ecuaciones diferenciales.
    3. Sistemas dinámicos que dependen del espacio – ecuaciones diferenciales parciales que dependen del espacio.

Categoría de Análisis.

Categorías Conceptualización
El ser humano. Elemento con capacidad de pensar que se beneficia a sí mismo y a la organización. Como administrador fomenta el uso de modelos cuantitativos para optimizar funciones, como empleado se ajusta a los resultados del modelo.
El ambiente. Elemento sujeto a modelaje y proveedor de variables.
Motivación. Se da por medio de procedimientos racionales como la pertenencia de la persona a la organización, participación en la toma de decisiones, reconocimiento profesional.
Liderazgo. Se da en la posición formal del líder y en la pericia del manejo de los modelos matemáticos.
Comunicación. Se maneja en tres sentidos y existe retroinformación siempre en búsqueda del cumplimiento de los objetivos.
Toma de decisiones. Racional, lo que requiere del uso adecuado de las herramientas de modelaje.
Organización. Se maneja por medio de un esquema horizontal, donde las entidades se encuentran al mismo nivel, pero realizan funciones diferentes.
Eficiencia. Se mide de acuerdo a la relación que el modelo guarda con la realidad.

Metodología.

La metodología de este paradigma se puede visualizar desde distintos niveles. El primero consiste en la creación de modelos propios  de acuerdo a una situación. Un modelo es la representación simplificada de la realidad, por lo tanto, sólo incluye los aspectos más importantes de la misma. Saber cuáles son estos, implica la caracterización de la Ingeniería de Sistemas como arte y ciencia. La IS actualmente prefiere modelos matemáticos de sistemas físicos a modelos físicos. El procedimiento general es como sigue: 

  1. Formulación del problema. Determinar objetivos, restricciones, ambiente (entorno, alcance), tiempos, soluciones óptimas. 
  2. Construcción del modelo matemático. Las restricciones siguen los mismos procedimientos. Ecuaciones – Organización – Expresiones 
  3. Desarrollo para obtener una solución. Uso de algoritmos conocidos. Creación de nuevos algoritmos. Relación costo – beneficio. 
  4. Pruebas y evaluación del modelo. Requiere de datos reales o aproximaciones. 
  5. Análisis de perturbaciones. El fin es estudiar y eventualmente entender la relación que existe entre los componentes del sistemas y su efecto en la función objetivo. 
  6. Implementación del resultado. 

Investigación de Operaciones.

  • I.O. es el uso de técnicas matemáticas para analizar alternativas de solución a problemas para asistir al proceso de toma de decisiones.
  • I.O. es el arte de comprender problemas, cuantificar sus variables, establecer útiles relaciones, y proveer soluciones aplicables.
  • I.O. es la investigación de sistemas para la organización de gente y otros recursos para llevar acabo tareas complejas económica y eficientemente.
  • I.O. es la aplicación de métodos de ciencia a problemas complejos que se dan en la dirección y administración de sistemas grandes en lo que respecta a hombres, maquinas, materiales y dinero; en industrias, negocios, gobierno y defensa.
  • I.O. es el enfoque distintivo de desarrollar un modelo científico del sistema, incorporando medidas de factores tales como probabilidad y riesgo con la cual se pronosticara y comparara las salidas de alternativas de decisión, estrategias o control. El propósito es ayudar a la administración determinar sus políticas y acciones científicamente.

    • Métodos: optimización.

    En ciertos problemas el objetivo es la simulación del comportamiento del sistema mediante una representación física o matemática. Esto se logra al modificar los valores de las variables independientes y ver el efecto en la variable dependiente. Si hablamos de control, se busca la maximización o minimización de los valores de la variable dependiente. Esto es un conjunto de valores óptimos dentro del universo de combinaciones posibles, por medio de algoritmos deterministas como el Método Simplex. La elección de ellos depende del tipo de modelo y la complejidad del mismo. El modelo de optimización es más complejo que el de simulación.

    Métodos: simulación.

    Esencial para el diseño. Ayuda a la comprensión de relaciones (causas y efectos) entre las variables de un sistema. La simulación en la IO es la técnica de experimentación estadística en un modelo matemático del sistema. Técnicas: Monte Carlo, Análisis de Varianza, Análisis regresivo.

    Algunos ejemplos. Avión: túnel de viento, modelo físico de una planta o industria, flujo de tránsito, decisiones políticas: economía de un país, organización gerencial: modificaciones en la política y filosofía, flujo de información – material – estructura gerencial, flujos de comunicación de una organización (diagramas).

    Bibliografía.

    Este documento tiene segunda parte: Técnicas de la Investigación de Operaciones.