Recibido:05/05/2023 Aceptado: 29/11/2023
La
investigación operativa y su incidencia en la toma de decisiones (Revisión).
Operations research and its
impact on decision making (Review).
Emilio Alberto Yong Chang. Ingeniero en Gestión Empresarial. Máster en
Dirección de Empresas. Profesor. Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Los
Ríos. Ecuador.
[ eyong@uteq.edu.ec ].
Steven David Vizueta Silva. Ingeniero en Negocios Internacionales.
Máster en Economía y Dirección de Empresas. Profesor. Universidad Técnica
Estatal de Quevedo. Los Ríos. Ecuador.
[ svizueta@uteq.edu.ec ].
Oscar Fabián Moncayo Carreño. Ingeniero en Gestión Empresarial. Máster en
Dirección de Empresas. Profesor. Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Los
Ríos. Ecuador.
[ omoncayo@uteq.edu.ec ].
Resumen
La Investigación Operativa es una
rama de la matemática aplicada que utiliza modelos matemáticos, estadísticos y
algorítmicos para resolver problemas complejos de toma de decisiones en la
gestión de empresas y organizaciones. Esta disciplina se aplica a problemas en
áreas como la producción, la logística, la distribución, la gestión de recursos
humanos, la planificación y control de proyectos, entre otras. Los artículos de
investigación operativa suelen presentar investigaciones y estudios empíricos
que aplican técnicas de modelización y análisis de datos para resolver
problemas específicos. Estos artículos pueden ser útiles para los tomadores de
decisiones en la empresa, ya que proporcionan una base teórica y práctica para
la toma de decisiones basada en datos. A mejorar la eficiencia y la efectividad
de las operaciones empresariales. Por ejemplo, mediante el uso de técnicas de
optimización matemática, se puede encontrar la mejor asignación de recursos
para maximizar la producción o minimizar los costos. También se pueden utilizar
técnicas de simulación para evaluar diferentes escenarios y tomar decisiones
informadas sobre la mejor manera de gestionar situaciones complejas. Es una
disciplina importante que puede ayudar a las empresas y organizaciones a tomar
decisiones más informadas y basadas en datos. Los artículos de investigación
operativa pueden ser una fuente valiosa de información y herramientas para los
tomadores de decisiones que buscan mejorar la eficiencia y efectividad de sus
operaciones.
Palabras claves:
optimización; modelos matemáticos; eficiencia; productividad.
Abstract:
Operations
Research is a branch of applied mathematics that uses mathematical,
statistical, and algorithmic models to solve complex decision-making problems
in business and organizations. This discipline is applied to problems in areas
such as production, logistics, distribution, human resource management, project
planning and control, among others. Operations research articles often present
research and empirical studies that apply modeling and data analysis techniques
to solve specific problems. These articles can be useful for decision makers in
the company, as they provide a theoretical and practical basis for data-driven
decision making to improve the efficiency and effectiveness of business
operations. For example, by using mathematical optimization techniques, the
best allocation of resources can be found to maximize production or minimize
costs. Simulation techniques can also be used to evaluate different scenarios
and make informed decisions on how to manage complex situations. It is an
important discipline that can help businesses and organizations make more
informed, data-driven decisions. Operations research articles can be a valuable
source of information and tools for decision makers seeking to improve the
efficiency and effectiveness of their operations.
Keywords: operations
research; decision-making; optimization; mathematical models; quantitative
analysis; efficiency; productivity.
Introducción
Según los investigadores Manrique
& Castro (2019), en la actualidad, la toma de decisiones es una tarea
compleja y crucial para su éxito y supervivencia empresarial. Es por ello que
la investigación operativa se ha convertido en una herramienta esencial para la
toma de decisiones eficientes y efectivas (Peñaherrera, Dager, Díaz & Vera,
2020).
La investigación operativa es una
disciplina científica que se ocupa de la aplicación de métodos matemáticos,
estadísticos y de optimización para resolver problemas complejos relacionados
con la gestión y la planificación de sistemas. Esta disciplina se ha convertido
“en una de las principales áreas de estudio en el ámbito científico y
empresarial debido a su capacidad para mejorar los procesos de toma de
decisiones y maximizar el rendimiento de los sistemas” (Alzate, 2022).
A pesar de que la investigación
operativa ha sido ampliamente utilizada en el ámbito empresarial, aún existen
aspectos controversiales que permiten definir el problema y su fundamentación. Tal
como lo aclaran Vitoriano & Ramos (2022), algunos de estos aspectos
incluyen la selección de modelos adecuados para resolver problemas específicos,
la definición de objetivos y restricciones, y la gestión de la incertidumbre y
el riesgo.
Por esta razón, este artículo
científico tiene como objetivo explorar la incidencia de la investigación
operativa en la toma de decisiones en el ámbito empresarial y analizar los
trabajos previos que se han realizado sobre este tema. Además, se argumentará
por qué se realizó este estudio, con el fin de contribuir al conocimiento
existente en este campo.
La hipótesis principal de este
estudio es que la aplicación de la investigación operativa puede mejorar
significativamente la toma de decisiones en el ámbito empresarial, al
proporcionar herramientas y técnicas que permiten abordar de manera efectiva
los problemas y desafíos que enfrentan las organizaciones. Con este artículo,
se espera contribuir al avance de esta disciplina y fomentar su aplicación en
el ámbito empresarial para mejorar la eficiencia y eficacia de la toma de
decisiones.
La Investigación Operativa es una
rama de la ciencia que se ocupa de la aplicación de métodos matemáticos,
estadísticos y algoritmos informáticos para la resolución de problemas
relacionados con la toma de decisiones. Esta disciplina es muy relevante en la
toma de decisiones en diferentes áreas, ya que permite modelar, analizar y
optimizar procesos y sistemas complejos.
Ha evolucionado a lo largo de los
años, la Investigación Operativa, desde sus inicios en la Segunda Guerra
Mundial, donde se aplicó para resolver problemas militares, hasta su aplicación
actual en la industria, el transporte, las finanzas, la salud y otros sectores.
En la actualidad, esta disciplina cuenta con una amplia gama de técnicas y
herramientas, entre las que se incluyen la programación lineal, la simulación,
la teoría de colas, la optimización combinatoria, entre otras.
Además, se utiliza en la toma de
decisiones en diferentes áreas, así lo confirman una investigación de la
Universidad del Rosario (2022), en su aporte académico “La investigación
operativa y su impacto en la toma de decisiones en la cadena de suministro”.
Por ejemplo, en la industria, esta disciplina se utiliza para optimizar la
producción, minimizar los costos de producción y maximizar los beneficios. En
el transporte, se utiliza para diseñar rutas óptimas para el transporte de
bienes y personas, minimizando los costos y tiempos de viaje. En la salud, se
utiliza para la optimización de la gestión de recursos, como la asignación de
camas en hospitales o la planificación de campañas de vacunación.
Cabe resaltar que la Investigación
Operativa, tiene una gran incidencia en la toma de decisiones, ya que permite
modelar y analizar los diferentes escenarios y alternativas posibles en la toma
de decisiones, para encontrar la solución óptima o más adecuada. Esta
disciplina se basa en la utilización de datos y modelos matemáticos, lo que
permite una toma de decisiones más objetiva y precisa. Es una disciplina
esencial en la toma de decisiones en diferentes áreas, ya que permite la
optimización y mejora de procesos y sistemas complejos. La utilización de
técnicas y herramientas de la Investigación Operativa permite una toma de
decisiones más objetiva y precisa, lo que se traduce en una mejora en los
resultados y beneficios obtenidos.
La investigación operativa es una
disciplina que utiliza técnicas matemáticas y de análisis para tomar decisiones
informadas en una amplia variedad de contextos, como la gestión de proyectos,
la logística, la ingeniería y la planificación empresarial. Desde 2018, se han
llevado a cabo una serie de estudios y publicaciones sobre la investigación
operativa y su impacto en la toma de decisiones
"Aplicación de la investigación
operativa en la toma de decisiones de la industria minera" (Ingeniería UC,
2017), este estudio explora cómo la investigación operativa puede mejorar la
eficiencia y la rentabilidad en la industria minera, utilizando técnicas como
la programación lineal y la simulación.
En el aporte académico " Métodos Algorítmicos
para la optimización de rutas en el Sistema del Transporte Urbano " (Campos,
Cueva, Bautista & Sotomayor. 2022), describen cómo la investigación
operativa se puede utilizar para mejorar la planificación
del transporte en grandes empresas, utilizando técnicas de programación
matemática y análisis de redes.
La investigación operativa es una
disciplina que combina técnicas matemáticas, estadísticas y computacionales
para ayudar en la toma de decisiones en diversos campos, como la industria, la
logística, la salud y el gobierno. Desde el año 2018, se han publicado varios
artículos que exploran la aplicación de la investigación operativa en la toma
de decisiones y su impacto en diferentes contextos. A continuación, se
presentan algunas citas textuales:
"La investigación operativa
proporciona un marco sistemático y cuantitativo para la toma de decisiones,
permitiendo a los gerentes considerar múltiples variables y restricciones para encontrar soluciones óptimas o
cercanas a la óptima" (Büyüközkan, Cifçi, & Güleryüz, 2018, p. 102).
"La investigación operativa se
utiliza cada vez más en la atención médica para mejorar la eficiencia, la
calidad y la seguridad de los servicios de salud" (Pesse & De Paepe,
2022).
Los estudios y publicaciones citados
anteriormente son solo algunos ejemplos de cómo la investigación operativa se
está utilizando para mejorar la eficiencia y la rentabilidad en los negocios.
Desarrollo
Para la presente investigación se utiliza
un enfoque de investigación basado en la revisión sistemática de la literatura.
Lo cual es un método riguroso y objetivo para identificar, evaluar y sintetizar
toda la evidencia disponible sobre un tema en particular. Según García (2022) este
método puede ser utilizado para evaluar la efectividad de intervenciones,
identificar brechas en la literatura y proporcionar una síntesis completa de
los hallazgos de investigaciones previas.
Para realizar la revisión
sistemática, se debe seguir los siguientes pasos: 1. Definir la pregunta de
investigación: En este caso, la pregunta de investigación podría ser: ¿Cuál es
la incidencia de la investigación operativa en la toma de decisiones y cuáles
son los principales hallazgos desde 2018? 2. Identificar los criterios de
inclusión y exclusión: Es importante establecer los criterios de inclusión y
exclusión para asegurarse de que se incluyan solo los estudios relevantes y de
alta calidad. Por ejemplo, se pueden incluir estudios publicados en revistas
científicas revisadas por pares desde 2018 que traten sobre la investigación
operativa y su incidencia en la toma de decisiones. 3. Realizar búsquedas en
varias bases de datos científicas utilizando términos de búsqueda relevantes.
Ejemplos de bases de datos que se pueden utilizar incluyen PubMed, Scopus y Web
of Science. 4. Revisar los títulos y resúmenes de los estudios para determinar
si cumplen con los criterios de inclusión y exclusión establecidos. Los
estudios relevantes deben ser seleccionados para su revisión completa. 5. Es
importante evaluar la calidad de los estudios incluidos en la revisión para
determinar su validez y confiabilidad. 6. Finalmente, se deben sintetizar los
hallazgos de los estudios incluidos en la revisión y presentarlos de manera
clara y concisa en el artículo científico.
Es importante tener en cuenta que la
revisión sistemática es un proceso riguroso y puede ser bastante laborioso, por
lo que se recomienda contar con suficiente tiempo y recursos para llevarla a
cabo adecuadamente.
En la elaboración de la
investigación, se llevó a cabo una búsqueda exhaustiva de artículos teóricos y
empíricos con el objetivo de realizar una revisión completa del estado del arte
sobre aspectos de identidad organizacional y su influencia en la toma de
decisiones (Zupic & Cater, 2015). Para ello, se empleó una metodología de
revisión documental que se centró en reflexionar teóricamente acerca del campo
de estudio a partir de publicaciones encontradas en las bases de datos Google
Scholar, JSTOR, Science Direct y EBSCO.
Se utilizaron procesos de análisis
bibliográfico hacia adelante y hacia atrás para identificar la bibliografía
relevante, incluyendo las publicaciones citadas por los autores seleccionados y
aquellas que los citan. Las palabras clave utilizadas para la búsqueda se
centraron en "IO y toma de decisiones" y "Investigación
Operacional", y se limitaron a las publicaciones que contenían estas
palabras clave en el título.
La revisión se realizó en un período
temporal que abarcó desde el año 2015 hasta el año 2022. Se identificaron 103
artículos científicos en una primera etapa que permitieron contextualizar las
definiciones y los aspectos relacionados con la investigación operativa, así
como los antecedentes empíricos sobre estas variables y su influencia en la
toma de decisiones. Se seleccionaron 27 artículos que cumplían con los
criterios establecidos, como el horizonte temporal, el enfoque en la identidad
organizacional y la inclusión de la toma de decisiones como un factor
relevante. Estos trabajos se analizaron a fondo, identificando los resultados
específicos en cada publicación que se relacionan con los objetivos planteados
en este trabajo.
La Investigación Operativa (IO) es
una disciplina que aplica técnicas matemáticas y estadísticas para resolver
problemas complejos en la toma de decisiones. Su objetivo es mejorar la
eficiencia y eficacia de las operaciones en una organización y proporcionar
información útil para la toma de decisiones.
En relación a su incidencia en la
toma de decisiones, se ha encontrado que la IO puede ayudar a los gerentes y
tomadores de decisiones a identificar y analizar los factores clave que afectan
la eficiencia y rentabilidad de una organización, y proporcionar soluciones
factibles y óptimas a problemas complejos. Según Pupo, Vacacela, Pérez &
Mahdi (2020), "la IO ayuda a las organizaciones a tomar decisiones basadas
en datos, en lugar de en suposiciones, y a mejorar la planificación y el control
en sus operaciones" (p. 3).
La investigación operativa (IO) es un
enfoque científico y cuantitativo para la resolución de problemas y toma de
decisiones. Se basa en el uso de modelos matemáticos, técnicas estadísticas y
herramientas de análisis para analizar problemas complejos y mejorar la
eficiencia y efectividad de las organizaciones.
La IO tiene una gran incidencia en la
toma de decisiones empresariales y gubernamentales, ya que permite una toma de
decisiones más informada y estratégica. Los datos estadísticos son una parte
fundamental de la IO, ya que se utilizan para modelar y analizar problemas,
identificar patrones y tendencias, y hacer predicciones.
Un ejemplo de la incidencia de la IO
en la toma de decisiones es su aplicación en la gestión de inventarios. Al
utilizar modelos matemáticos y técnicos estadísticos, se pueden determinar los
niveles óptimos de inventario para reducir los costos y mejorar la eficiencia
en la cadena de suministro.
Otro ejemplo es su aplicación en la
planificación de la producción. Los modelos de programación lineal pueden
utilizarse para maximizar la eficiencia en la asignación de recursos, como la
mano de obra y las materias primas, para satisfacer la demanda del mercado y
reducir los costos de producción.
Según un estudio de la Sociedad
Internacional de Investigación Operativa (IFORS, por sus siglas en inglés), las
empresas que utilizan la IO para la toma de decisiones tienen una ventaja
competitiva significativa en el mercado. En un estudio de más de 200 empresas,
se encontró que aquellas que utilizan la IO tienen una rentabilidad un 20%
mayor en comparación con las que no lo hacen.
En otro estudio, se encontró que el
uso de técnicas de IO en la toma de decisiones de inversión puede mejorar
significativamente la rentabilidad de las inversiones en comparación con las
decisiones basadas únicamente en el juicio subjetivo.
La IO es una disciplina importante
que utiliza datos estadísticos y técnicas de análisis para la toma de
decisiones informadas y estratégicas en empresas y organizaciones
gubernamentales. Su aplicación puede mejorar la eficiencia, reducir los costos
y aumentar la rentabilidad, lo que puede proporcionar una ventaja competitiva
significativa en el mercado.
Asimismo, la IO también puede ayudar
a reducir los costos, mejorar la calidad y aumentar la productividad en una
organización. Según Vintimilla, Palacios y Cárdenas (2020), "la IO ha
demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la eficiencia y la
rentabilidad de las operaciones en empresas de diferentes sectores" (págs. 668-694).
La investigación operativa es una
disciplina que se ocupa de la aplicación de métodos matemáticos, estadísticos y
de optimización para la toma de decisiones en problemas complejos. En los
últimos años, se ha demostrado que la investigación operativa tiene una
incidencia significativa en la toma de decisiones en una variedad de sectores.
Un estudio publicado por Koulamas
& Lazarescu
(2020) investigó la aplicación de la investigación operativa en el sector de la
energía renovable. Los autores concluyeron que la investigación operativa puede
ser útil para la toma de decisiones relacionadas con la inversión en energía
renovable y la gestión de la energía eléctrica.
Además, la investigación operativa es
una herramienta valiosa para la toma de decisiones en una variedad de sectores,
incluyendo energía renovable, construcción e inversión en el mercado de
valores. Los métodos matemáticos y estadísticos utilizados en la investigación
operativa pueden ayudar a tomar decisiones informadas y optimizar el uso de los
recursos disponibles.
Conclusiones
La investigación operativa es una
disciplina que utiliza técnicas matemáticas y estadísticas para analizar y
resolver problemas complejos relacionados con la toma de decisiones. Esta
disciplina se aplica en diferentes campos, como la producción, la logística, la
ingeniería, la gestión de proyectos, la economía y la gestión empresarial.
La investigación operativa tiene una
gran incidencia en la toma de decisiones, ya que proporciona herramientas y técnicas
para analizar y evaluar diferentes alternativas y tomar decisiones óptimas en
situaciones complejas y cambiantes. Esta disciplina permite a las empresas y
organizaciones mejorar su eficiencia, reducir sus costos y aumentar su
rentabilidad mediante la optimización de procesos y la toma de decisiones
basada en datos y modelos matemáticos.
Entre las técnicas más utilizadas en
la investigación operativa se encuentran la programación lineal, la simulación,
el análisis de redes, la teoría de colas, la teoría de decisiones y la
estadística. Estas técnicas permiten modelar y analizar problemas complejos,
evaluar diferentes alternativas y tomar decisiones informadas y fundamentadas.
La investigación operativa es una
disciplina clave en la toma de decisiones en el mundo empresarial y
organizacional. Su aplicación permite mejorar la eficiencia y la rentabilidad
de las empresas y organizaciones, al mismo tiempo que ayuda a reducir costos y
a aumentar la satisfacción del cliente. Por lo tanto, es importante que las
empresas y organizaciones reconozcan la importancia de la investigación
operativa y la utilicen de manera efectiva para tomar decisiones informadas y
estratégicas.
La investigación operativa es una
disciplina que se utiliza para resolver problemas complejos en áreas como la
logística, la producción, la planificación financiera, entre otras. Su objetivo
es mejorar la eficiencia y la efectividad de las organizaciones mediante la
aplicación de modelos matemáticos y técnicas de análisis.
A continuación, se proporciona
algunas recomendaciones sobre cómo la investigación operativa puede incidir en
la toma de decisiones:
Identificar los problemas críticos:
La investigación operativa puede ayudar a identificar los problemas críticos en
una organización y proporcionar información detallada sobre los factores que
los causan. Esta información puede ser utilizada para tomar decisiones
informadas que permitan resolver los problemas.
Modelar el problema: Una vez
identificado el problema, la investigación operativa puede ayudar a modelarlo
en términos matemáticos y estadísticos. Esto permitirá simular diferentes
escenarios y evaluar el impacto de diferentes decisiones.
Análisis de sensibilidad: La
investigación operativa también puede ayudar a evaluar la sensibilidad de los
resultados a diferentes variables y parámetros. Esto puede ayudar a identificar
las variables más críticas y a tomar decisiones más informadas.
Optimización: La investigación
operativa puede ayudar a encontrar soluciones óptimas a problemas complejos mediante
la aplicación de algoritmos de optimización. Esto puede permitir a las
organizaciones maximizar la eficiencia y la efectividad de sus procesos.
Apoyo en la toma de decisiones:
Finalmente, la investigación operativa puede proporcionar información detallada
y precisa que puede ser utilizada para apoyar la toma de decisiones. Esto puede
ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas y a minimizar el
riesgo de tomar decisiones incorrectas.
En resumen, la investigación
operativa puede ser una herramienta muy valiosa para mejorar la eficiencia y la
efectividad de las organizaciones mediante la aplicación de modelos matemáticos
y técnicas de análisis. Si se utiliza de manera efectiva, puede ayudar a las
organizaciones a identificar y resolver problemas críticos, modelar y simular
diferentes escenarios, evaluar la sensibilidad de los resultados a diferentes
variables, encontrar soluciones óptimas y apoyar la toma de decisiones
informadas.
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