La investigación de operaciones se puede definir como el conjunto de métodos y tecnología sólida orientada a la búsqueda de las mejores opciones de cómo operar con el fin de lograr el resultado deseado o el mejor resultado posible.
Forma parte de las " ayudas a la toma de decisiones " en la medida en que ofrece modelos conceptuales para analizar y dominar situaciones complejas que permitan a los tomadores de decisiones comprender, evaluar los problemas y arbitrar o tomar decisiones.
Este campo hace un uso extensivo del razonamiento matemático ( lógica , probabilidad , análisis de datos ) y modelado de procesos. Está estrechamente vinculado a la ingeniería de sistemas , así como a la gestión de sistemas de información .
Desde el XVII ° siglo , los matemáticos como Christiaan Huygens o Blaise Pascal ( problema de los puntos ) tratando de resolver los problemas de decisión bajo incertidumbre con la expectativa . Otros, XVIII th y XIX ° siglo , resolver problemas combinatorios. A principios del XX ° siglo , el estudio de la gestión de inventario se puede considerar como el origen de las operaciones modernas de investigación con la fórmula del lote económico (llamado fórmula Wilson) propuesto por Harris en 1913 .
Pero no fue hasta la Segunda Guerra Mundial que la práctica se organizó por primera vez y adquirió su nombre. En 1940 , Patrick Blackett fue llamado por el personal inglés para liderar el primer equipo de investigación operativa, para resolver ciertos problemas como la instalación óptima de radares de vigilancia o la gestión de convoyes de suministro. El calificativo de “operativo” proviene del hecho de que la primera aplicación de un grupo de trabajo organizado en esta disciplina se relaciona con operaciones militares . El nombre se mantuvo a partir de entonces, incluso si el campo militar ya no es el principal campo de aplicación de esta disciplina.
Después de la guerra, las técnicas se desarrollaron considerablemente, gracias en particular a la explosión de las capacidades informáticas de las computadoras . Los campos de aplicación también se han multiplicado.
La investigación operativa puede ayudar al tomador de decisiones cuando se enfrenta a un problema combinatorio , aleatorio o competitivo .
Se dice que un problema es combinatorio cuando incluye un gran número de soluciones admisibles entre las que se busca una solución óptima o cercana a la óptima. Ejemplo típico: determinar dónde instalar 5 centros de distribución entre 30 posibles sitios de implantación, de manera que los costos de transporte entre estos centros y los clientes sean mínimos. Este problema no puede ser resuelto por una simple enumeración de posibles soluciones por la mente humana, ya que hay algunas (30 x 29 x 28 x 27 x 26) / (1 x 2 x 3 x 4 x 5) = 142,506 E incluso si un Un problema de este tamaño puede resolverse mediante una enumeración por computadora, los tomadores de decisiones se enfrentan regularmente a problemas infinitamente más complejos, donde el número de soluciones aceptables asciende a miles de millones de miles de millones (ver explosión combinatoria ).
Se dice que un problema es aleatorio si consiste en encontrar una solución óptima a un problema que surge en términos inciertos. Ejemplo típico: conociendo la distribución aleatoria del número de personas que ingresan a una administración municipal en un minuto y la distribución aleatoria de la duración del tratamiento del caso de una persona, determine el número mínimo de contadores a abrir para que una persona tenga menos del 5% de probabilidad 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 propias acciones y las de otros tomadores de decisiones. Ejemplo típico: establecer una política de precios de venta, sabiendo que los resultados de dicha política dependen de la política que adopten los competidores.
Los problemas que OR puede ayudar a resolver son estratégicos (podemos citar la elección de invertir o no, la elección de una ubicación, el tamaño de una flota de vehículos o un stock de edificios, etc.) u operativos (en particular , la programación , el stock gestión, asignación de recursos (humanos o materiales) a tareas, previsiones de ventas, etc.).
La gestión de proyectos es un componente muy importante de la comunidad de investigación de operaciones. Muchos trabajos tratan de la programación y gestión de proyectos , pero también de logística ( rutas de vehículos , embalaje ...), de planificación y problemas de programación .
En el marco de la industria manufacturera , la investigación operativa permite, en particular, encontrar planes de producción ( programación de producción ), organizar mejor las máquinas en un taller, reducir el desperdicio de materias primas (problemas de corte) o la energía o incluso para optimizar el envasado y entrega de productos intermedios o finales.
En finanzas , los problemas de inversión son problemas clásicos de investigación operativa. Generalmente consisten en maximizar el beneficio (o la expectativa de beneficio) obtenido de una determinada cantidad combinando lo mejor posible las diferentes posibilidades que se ofrecen al inversor.
La investigación operativa también tiene aplicaciones en el campo de la energía . Es ampliamente utilizado en la industria petrolera , principalmente en el establecimiento de planes de producción, el suministro de crudos, el uso de unidades de refino y la selección de los canales de distribución más rentables. Asimismo, los operadores del mercado eléctrico hacen un amplio uso de la investigación operativa tanto para problemas estratégicos (por ejemplo, inversiones en la red) como para cuestiones más operativas (estabilidad de la red, previsiones, etc.). Para obtener más información, consulte Planes de suministro, producción y distribución de petróleo.
También hay muchas aplicaciones en el campo de la informática . Podemos citar, entre otros, la elección de la ubicación y el número de servidores a configurar, la capacidad de almacenamiento, la potencia informática y la velocidad de la red , la elección de una arquitectura de TI (aplicación centralizada / distribuida, en tiempo real o diferida procesamiento, malla o red en estrella, etc.), y programación en sistemas operativos .
Muy pocas empresas emplean investigadores operativos para ayudar al tomador de decisiones a resolver sus problemas. Cuando surgen tales problemas, generalmente se derivan a una gran consultora o al departamento de investigación operativa de una universidad (aunque la tendencia actual es hacia la subcontratación de estas habilidades académicas a través de pequeñas empresas privadas llamadas spin-off , que satisfacen mejor las necesidades del mundo industrial ). Algunos problemas simples pueden resolverse dentro de la propia empresa, y la mayoría de las universidades han integrado cursos de introducción a la investigación de operaciones en los planes de estudio de ingenieros, matemáticos, informáticos, controladores financieros y, con menos frecuencia, economistas.
A pesar de su importancia intrínseca, la IO todavía se utiliza poco en el mundo industrial, ya sea por la falta de (in) formación de los responsables de la toma de decisiones, o por la falta de relevancia de la herramienta o su dificultad de implementación. Los principales temores expresados por el decisor respecto a la aplicación de modelos RO en su empresa son:
El tomador de decisiones deberá tener en cuenta estos diferentes aspectos a la hora de decidir si implementar o no modelos de investigación operativa en su empresa.
La investigación operativa se encuentra en la encrucijada de diferentes ciencias y tecnologías. Por ejemplo, el análisis económico a menudo es necesario para definir el objetivo a alcanzar o para identificar las limitaciones de un problema.
También está vinculado a la ingeniería de sistemas . Comparado con esto, el campo de aplicación de la investigación de operaciones históricamente se ha centrado más en eventos inciertos y en la industria, y sus métodos más particularmente matemáticos.
La investigación de operaciones utiliza muchos métodos de diversas teorías matemáticas . En este sentido, parte de la investigación operativa puede verse como una rama de las matemáticas aplicadas . Las matemáticas, especialmente las estadísticas , también ayudan a formular los términos de un problema de manera eficaz.
La teoría de grafos se utiliza para apoyar la resolución de una gran muestra de problemas, incluidos algunos del clásico algorítmico , como los problemas del camino más corto , el problema del viajante , los problemas de programación de tareas, problemas de programación o incluso problemas de optimización de flujo .
El progreso de la informática está estrechamente relacionado con el aumento de las aplicaciones de la investigación operativa. Se requiere una potencia informática significativa para resolver grandes problemas. Sin embargo, este poder está lejos de constituir una panacea: la teoría de la complejidad de los algoritmos nos enseña que algunos problemas no se pueden resolver de forma óptima en un tiempo razonable, aunque consideremos ordenadores mil millones de veces más potentes que los de hoy.
Varios métodos de resolución de problemas provienen de la inteligencia artificial . Si bien el enfoque de la inteligencia artificial es ofrecer métodos de resolución genéricos, la investigación de operaciones utiliza estos métodos especializándolos para hacerlos más efectivos en la resolución de clases más pequeñas de problemas.
También podemos citar la teoría de juegos , bien conocida por los economistas, que ayuda a resolver problemas competitivos.