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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

1 - <#> 31

Win QSB Para Windows

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QM Para Windows

1 - <#> 33

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