Matriz de resultados

La matriz de resultados se basa en el supuesto de que los responsables de tomar decisiones son capaces de identificar las metas que desean alcanzar y las estrategias alternativas específicas para conseguirlas. La MdR proporciona un modelo lógico (en algunos casos se usa el marco lógico) para alcanzar los resultados del proyecto.  La MdR tiene una importancia clave en la etapa de inicio (arranque) de la implementación del proyecto ya que proporciona insumos para el proceso de planificación a la vez que sirve como instrumento de seguimiento durante la implementación del proyecto.

1. Las estrategias E1, E2, E3,…, En. 2. 2. Las condiciones C1, C2, ,..., Cm. 3. 3. La probabilidad de ocurrencia de cada condición P1, P2, ..., Pm. 4. Resultados de cada combinación de una estrategia y una condición: R11 …

Rnm 5. Valores esperados. VE1=P1R11 + P2R12 + P3R13 +... + PmR1m

VE2=P1R21 + P2R22 + P3R23 +... + PmR2m VE3=P1R31 + P2R32 + P3R33 +... + PmR3m . . . VEn=P1Rn1 + P2Rn2 + P3Rn3 +...+ PmRnm

Arboles de decisiones

El árbol de decisiones  permite estimar alternativas ante la solución de problemas, Su metodología se basa en separar estimados, desde consecuencias hasta costos y las empresas suelen utilizar este diagrama para determinar políticas empresariales o como herramienta para la solución de problemas por parte de los empleados.

Su objetivo es emplear distintos panoramas y poder seleccionar uno bajo números y propuestas objetivas, evitando la combinación de emociones.

De acuerdo con los expertos, el árbol de decisiones puede ayudarte a encontrar la mejor respuesta, de la mejor forma y bajo el mejor presupuesto.

Características de un árbol de decisión

• Plantea el problema desde distintas perspectivas de acción.• Permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones. • Provee de un esquema para cuantificar el costo del resultado y su probabilidad de uso. • Ayuda a realizar las mejores decisiones con base a la información existente y a las mejores suposiciones.• Su estructura permite analizar las alternativas, los eventos, las probabilidades y los resultados.

Cómo hacer un árbol de decisión

Paso 1. Identifica todas las variables del problema central

Paso 2. Priorizar

Paso 3. Identifica la importancia de los criterios

Paso 4. Comienza a ver variables

Paso 5. Selecciona una alternativa

Paso 6. Implementa la alternativa

Paso 7. Evalúa la efectividad de la decisión

Modelos de tamaños de inventarios

Estos ayudan a controlar los costos totales de inventarios y también pueden reducir el costo total de comprar para almacenar, de llevar el inventario y quedarse sin él. Lo que pretende básicamente el sistema de inventarios es ayudar a quien toma las decisiones a buscar el nivel óptimo al ordenar o almacenar inventarios, pues es uno de los mayores problemas que enfrentan los directivos.

En la industria, con el fin de evitar las interrupciones en las actividades propias de un proceso, se hace necesario mantener almacenada y lista para el uso, cierta cantidad de materia prima, lo cual es conocido como inventario.

Para conseguir el objetivo de minimizar los costos, se aplican variadas técnicas de investigación de operaciones (IO) que en ocasiones son llamadas administración científica de inventarios.

Los modelos de inventario, se clasifican de acuerdo a la posibilidad de predecir la demanda (número de unidades que será necesario extraer de este para uso determinado de un periodo de tiempo específico ) de la siguiente manera:

*inventarios de demanda conocida (determinístico)

Los modelos para demanda independiente surgen del supuesto clave que la demanda de un artículo que se lleva en inventario es independiente de la demanda de cualquier otro artículo que se lleve también en dicho inventario. La demanda de estos artículos se estima a partir de pronósticos o de pedidos reales de los clientes. Cuando la demanda es conocida con cierto grado de certidumbre estamos en presencia de un modelo determinístico.

Modelo de cantidad económica de pedido

El modelo de cantidad económica de pedido (EOQ, por sus siglas en inglés) obtiene el equilibrio entre los costos de preparación o de la orden de compra y los costos de almacenamiento (Chase y Aquilano, 1995). El EOQ nos da la mínima posición del costo si se satisfacen las premisas de invariabilidad del costo y certidumbre de la demanda (conocida y constante) y entrega (Noori y Radford, 1997).

La ecuación general para el modelo EOQ es la siguiente:

*inventarios de demanda desconocida (estocástico)

En los modelos simples de inventarios se supone que los tiempos de espera de la oferta y de la demanda son constantes. En muchas aplicaciones reales, la demanda no puede ser predicha con certeza y los tiempos de espera con frecuencia varían de una orden a otra. Una consecuencia de esta variación es que pueden presentarse faltantes si la demanda futura excede el estimado inicial o si una orden llega después de lo esperado.

Modelo de un solo periodoSe considera primero un modelo simple en el que se realiza un solo aprovisionamiento durante un solo periodo bien definido de tiempo. Este modelo es aplicable para el almacenamiento de inventario de temporada, bienes perecedores, refracciones y mercancías de moda.

Modelo de cantidad de ordenSituación en la existe una demanda continua de un artículo, las órdenes para el aprovisionamiento del articulo pueden colocarse en cualquier momento, y el horizonte de tiempo es lo suficiente extenso como para asumir que el sistema de inventarios funcionara para cualquier tiempo futuro. El problema consiste que para determinar el tamaño de una orden y el momento que debe colocarse la orden, el punto de reabastecimiento.

Programación lineal

Se refiere a varias técnicas matemáticas empleadas para asignar, de forma óptima, los recursos limitados a distintas demandas, tareas, operaciones o productos que compiten entre ellos, es decir, la programación de actividades para obtener un resultado óptimo. La programación lineal utiliza un modelo matemático para describir y formular el problema; y el aspecto de lineal se refiere a que todas las funciones matemáticas del modelo deben ser funciones lineales (Ecuaciones o Inecuaciones).

Aplicaciones típicas:

*Planeación de operaciones y ventas para encontrar el programa de producción que tenga el costo mínimo.

* Análisis de la productividad en la producción o servicios, considerar el grado de eficiencia con el cual los establecimientos de servicios y de manufactura están utilizando sus recursos en comparación con la unidad que tiene mayor desempeño.

* Planeación de los productos, encontrar la mezcla óptima de productos, considerando que varios productos requieren diferentes recursos y tienen distintos costos.

* Rutas de los productos se refiere a encontrar el camino óptimo para fabricar un producto que debe ser procesado en secuencia.

* Programación de vehículos (método de transporte), encontrar la ruta óptima para utilizar los recursos de transporte que involucren el movimiento de productos o materiales de varios puntos llamados origen hacia otros puntos llamados destinos.

* Control de procesos, minimizar el volumen de desperdicio de material generado en los procesos de producción, tales como cortes de acero, pieles o telas.

* Control de inventario, encontrar la combinación óptima de productos a mantener en existencia dentro de una red de almacenes para garantizar el abastecimiento de las demandas de las líneas de producción.

* Otras aplicaciones que se pueden mencionar están la programación de la distribución de embarques, los estudios para ubicar una planta entre distintas alternativas y los programas de manejo de materiales con un costo mínimo.

Construcción de un modelo de programación lineal

Cualquier modelo de PL se compone de tres elementos básicos:

Variables de decisión, que se trata de determinar. Función objetivo (meta), que se busca optimizar ya sea maximizar

(beneficios) o minimizar (costos). Restricciones que se deben satisfacer.

Teoría de colasLa Teoría de Cola no es una técnica de optimización, sino una herramienta que utiliza fórmulas analíticas (limitadas por suposiciones matemáticas. No se asemejan a una situación real, pero da una primer aproximación a un problema y a bajo costo), que brindan información sobre el comportamiento de líneas de espera (estas se presentan cuando "clientes" llegan a un "lugar" demandando un servicio a un "servidor" el cual tiene una cierta capacidad de atención y no está disponible inmediatamente y el cliente decide esperar).

Hay tres grande elementos o sistema que son: Población (ENTIDADES)                                                                                 

Cola(PROCESO DE ESPERA)

Servidores(PROCESO DE SERVICIO)

PROCESO DE ENTRADA O LLEGADA

El proceso de entrada se denomina, por lo regular, proceso de llegada. Las llegadas se llaman clientes. En todos los modelos que se estudian, se supone que no más de una llegada ocurre en un instante dado. 

Existen dos situaciones comunes en las cuales el proceso de llegadas podría depender de la cantidad de clientes presentes. La primera se presenta cuando las llegadas se extraen de una pequeña población, los modelos  en los cuales las llegadas se toman de una pequeña población reciben nombre  de modelos de origen finito. PROCESO DE  SALIDA O DE SERVICIO

Para poder definir el proceso de salida de un sistema de línea de espera o un sistema de colas, se especifica una distribución de probabilidad, llamada distribución del tiempo de servicio, la cual rige el tiempo de servicio de un cliente, lo cual se supone que la distribución del tiempo de servicio es independiente de la cantidad de clientes presentes, de aquí se infiere que el servidor o canal, no trabajara más rápido cuando hay más clientes presentes.

La tasa de servicio de un sistema debe ser menor que la tasa de llegada del mismo, de lo contrario el sistema colapsa.

Los modelos de Programación Entera son aquellos donde la totalidad o un subconjunto de las variables de decisión toman valores enteros. En este sentido la forma estandar de un modelo de Programación Entera queda definido de la siguiente forma: