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TEORIA DE DECISIONESIntroducción
Ing. Juan Francisco Almendras OpazoIng. Juan Francisco Almendras OpazoUnach II semestre de 2004Unach II semestre de 2004
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Cápitulo 1Cápitulo 1
Introducción al AnálisisIntroducción al AnálisisCuantitativoCuantitativo
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Objetivos de Aprendizaje
Los estudiantes podrán: Describir el enfoque de análisis cuantitativo Entender la aplicación de AC en una situación real Describir el uso de modelos en AC Usar computadoras y modelos de hojas de trabajo
para realizar AC Discutir posibles problemas con el uso de análisis
cuantitativos Realizar análisis del punto de equilibrio
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Introducción
Herramientas matemáticas han sido
usadas por miles de años.
El AC puede ser aplicado a una amplia
variedad de problemas.
Uno tiene que entender: la aplicabilidad
específica de la técnica, sus
limitaciones y sus suposiciones.
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19901980
1970
1960
1950
1940
1930
1920
1910
1900
Sistemas Expertos e Inteligencia ArtificialApoyo de DecisionesSistemas de InformaciónProgramación MetaTeoría de DecisionesModelos de RedProgramación DinámicaTeoría de JuegosTransportaciónTécnica de AsignaturaControl de InventariosTeoría de ColasAnálisis Markov
La Evolución del AC
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Problema
Análisis CuantitativoAnálisis CuantitativoLógica.
Datos Históricos. (Estad.)
Investigación de mercado
Análisis Científico.
Modelos.
Análisis CualitativoAnálisis CualitativoClimaLegislación, políticas Estatales, impuestos.Nuevos Descubrimientos Tecnológicos.Resultados de Elecciones
Decisión
?
El Proceso de la Toma de Decisiones
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Enfoque Científico para la Toma de Decisiones en la Administración.
Considere ambos Factores Cuantitativos y Cualitativos.
DatosAnálisis
CuantitativoInformación Significante
Resumen del Análisis Cuantitativo
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El Enfoque del Análisis Cuantitativo
1. Definir el problema
2. Desarrollar un modelo
3. Capturar datos
4. Desarrollar una solución
5. Probar la solución
6. Analizar los resultados y llevar a cabo un análisis
de sensibilidad
7. Implementar los resultados
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El Enfoque del AC - Fig 1.1
Definir el Problema
Desarrollar un Modelo
Adquirir Datos
Desarrollar una Solución
Probar la Solución
Analizar los Resultados
Implementar los Resultados
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1.- Definir el Problema
Todo lo demás depende de esto.
Una clara y concisa declaración es requerida.
Puede ser el paso más difícil.
Debe ir más alla de los síntomas de las causas.
Los Problemas están relacionados unos con
otros.
Se debe identificar el problema “real”.
Puede requerir objetivos específicos y medibles.
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2.- Desarrollo del Modelo
Modelos: físicos, lógicos, a escala, esquemáticos o matemáticos.
Modelos: variables (controlables o no controlables) y parámetros.
Modelo: representación de una situación. Variables Controlables Variables de Desición. Los Modelos deben ser:
Solucionables. Realístas. Fácil de entender. Fácil de modificar.
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3.- Captura de Datos
Los datos exactos son escenciales
Dónde podemos obtener datos :
Reportes de la compañía.
Documentos de la compañía.
Entrevistas.
Mediciones directas de el lugar.
Muestreo estadístico.
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4.- Desarrollo de la Solución
Manipular el modelo, encontrar la “mejor” solución
Solución:
Práctica.
Implementable.
Varios métodos:
solución de ecuación(es).
prueba y error.
enumeración completa.
implementación de un algoritmo.
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5.- Prueba de Solución
Se deben probar ambos
los datos iniciales y del
Modelo
Determinar:
Exactitud.
Lo completo de los datos iniciales;
colecionar datos de diferentes fuentes y
compararlos.
Revisar la consistencia de los resultados.
¿Tienen sentido?
Pruebe antes de analizar!
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6.- Análisis de Resultados
Entender las acciones implicadas en la
solución.
Determinar las implicaciones de la acción.
Conducir un análisis de sensibilidad –
cambiar los valores iniciales o un parámetro
del modelo y ver que pasa.
Usar un análisis de sensibilidad para
ayudar a entender el problema (asi como
las respuestas)
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7.- Implementación de los Resultados
Incorporar la solución a la compañía.
Monitorear los resultados.
Usar los resultados del modelo y el
análisis de sensibilidad para ayudar a
vender la solución a la administración.
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Modelos en el Mundo Real
Modelos son complejos.
Modelos pueden ser costosos.
Modelos pueden ser dificiles de vender.
Modelos son usados en el mundomundo realreal por
organizacionesorganizaciones realesreales para resover problemasproblemas
reales.reales.
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Como Desarrollar un Modelo AC
Ganancias = Ingresos - Gastos
Ganancias =
Ingresos
(Precio por Unidad) (Cantidad Vendida)
Gastos
- Costos Fijos
- (Costo/Unidad Variable ) (Cantidad Vendida)
Ganancias = $10Q - $1,000 - $5Q
Ganancias
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Como Desarrollar un Modelo AC
Punto de Equilibrio
Dejar que los ingresos sean = 0
PQ - F – VQ = 0
Entonces
F = PQ – VQ
Y:
Q = F/(P – V)
Q = cantidad vendida
F = costo fijo
V = costo/unidad variable
P = Precio
Cantidad en el Punto de Equilibrio = F/(P-V)
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Los Modelos Pueden Ayudar a los Administradores a…
Obtener una percepción más profunda de la
naturaleza de las relaciones de los negocios.
Encontar mejores maneras de asignar valores a tales
relaciones; y
Ver la manera de reducir, o cuando menos entender, la
incertidumbre que rodea a los planes de negocios y a
las acciones.
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Modelos
Son menos costosos y disruptivos que
experimentar con sistemas del mundo real
Permiten que se hagan preguntas de ¿”Y si se
cambia esto”
Son construidos para problemas de la
administración y alientan la participación de esta
Hacen cumplir la consistencia en el enfoque
Requieren metas y limitantes específicas
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Modelos: El Lado Bueno
Modelos
Representan la realidad con exactitud
Ayudan al tomador de decisiones a entender el
problema
Ahorran tiempo y dinero en la solución de problemas
y en la toma de decisiones
Ayudan a comunicar problemas y soluciones a otros
Proporcionan la única manera de resolver problemas
grandes o complejos en un tiempo razonable
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Modelos: El Lado Malo
Modelos
Pueden ser costosos y se pueden llevar mucho
tiempo en el dersarrollo y prueba
Frecuentemente son mal usados y mal entendidos
(y temidos) debido a su complejidad matemática
Tienden a menospreciar el valor y rol de la
información no cuantitativa
Frecuentemente tienen suposiones que sobre
simplifican las variables del mundo real
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Uso de Modelos
Algunas sugerencias
Usar modelos descriptivos
Entender porque los administradores involucrados deciden
sobre cosas de la manera que lo hacen
Identificar los cambios organizacionales y administrativos
requeridos por el modelo
Analizar cada situación en términos de su impacto en la
administración
Preparar análisis realisticos de costo-beneficio de
elementos de compensación de soluciones alternas
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Modelos Matemáticos Caracterizados por Riesgo
Modelos Deterministicos – se conocen
todos los valores usados con certeza
Modelos Probabilisticos – se conoce la
probabilidad que los parámetros del
modelo tomarán en un valor específico
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Apoyo de software para realizar Análisi Cuantitativo
Hoy existen diversas herramientas de Software
para la aplicación de Modelos de Optimización
que sirven en la Toma de Decisiones y por ende
en la Administración de operaciones y
Producción.
Algunos de estos los veremos en el curso y son:
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Win QSB Para Windows
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Win QSB Para Windows
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Win QSB Para Windows
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Win QSB Para Windows
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Win QSB Para Windows
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QM Para Windows
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QM Para Windows
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Excel QM
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Menu de Modelos Principales en Excel QM
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Problemas Posibles en el Uso de Modelos
Definir el Problema Puntos de vista
conflictivos Impactos
Departamentales Suposiones
Desarrollo de Modelo Acoplamiento del
Modelo Entendimiento del
Modelo
Adquirir Datos Iniciales Datos de Contabilidad Validez de los Datos
Desarrollo de Solución Matemáticas Complejas Solo una respuesta es
limitante Las soluciones se
convierten en obsoletas rapidamente
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Problemas Posibles - Continuación Probar la Solución
Identificar procedimientos de prueba apropiados
Analizar los Resultados Manteniendo todas
las demás condiciones constantes
Identificar causas y efectos
Implementar la Solución Vender la solución a
otros