Introducción a la Ingeniería Industrial de Procesos

¿Qué es la Ingeniería Industrial (IO)?

Es la aplicación del método científico por equipos interdisciplinarios a los problemas que comprenden el control y gestión de sistemas organizados, con el objetivo de encontrar soluciones que sirvan para mejorar los propósitos del sistema.

¿En qué se destaca la IO?

• Una fuerte orientación a la teoría de sistemas.
• La participación de equipos interdisciplinarios.
• La aplicación del método científico en apoyo a la toma de decisiones.

¿Quién y cuándo se crea la IO?

El término IO se utiliza por primera vez en el año de 1939, durante la Segunda Guerra Mundial. En 1950 se introdujo a la industria, los negocios y el gobierno. Un ejemplo sobresaliente es el método Simplex, desarrollado en 1947 por George Dantzig.

¿Cuál es el propósito de la IO?

Consiste en preparar al profesional para decidir entre diferentes medios o métodos disponibles para realizar todo objetivo que se proponga, de modo que se alcance un resultado en relación a un cierto criterio de optimización.

¿Cuáles son las áreas de aplicación de la IO?

• Personal: disminución de costos, reclutamiento de personal, asignación de tareas.
• Mercado y distribución: desarrollo de un producto, envasado, localización de bodegas.
• Compras y materiales: suministros, costos fijos, reemplazo de equipo, comprar o rentar.
• Manufactura: control de la producción, ubicación de la planta, control de calidad.

Menciona dos paquetes para resolver problemas de IO

• TORA
• SOLVER

¿Cuáles son los objetivos apropiados de la IO?

• Determinar las restricciones sobre lo que se puede hacer.
• Determinar las interrelaciones del área bajo estudio con otras áreas de la organización.
• Determinar los diferentes cursos de acción posible.
• Determinar los límites de tiempo para tomar una decisión.

Pasos a seguir para tomar una buena decisión

1. Establecer los objetivos de la decisión.
2. Clasificar los objetivos (jerarquizar).
3. Listar todas las posibles opciones de decisión.
4. Evaluar las opciones y elegir la mejor.
5. Implantar la opción elegida.
6. Controlar los efectos no deseados.
7. Hacer un seguimiento.

Estructura de una organización

• Alta gerencia o nivel estratégico.
• Nivel gerencial.
• Nivel operativo.

¿Qué es un sistema?

Es un conjunto de elementos relacionados entre sí que funcionan como un todo.

¿Qué es un modelo?

Es la representación de una situación real.

¿Cuál es la clasificación de los modelos en la IO?

• Probabilísticos: información probabilística.
• Determinísticos: información que se conoce exactamente.
• Lineales: (ecuación lineal).
• No lineales.
• Enteros: las variables de decisión deben ser enteros.
• No enteros: las variables de decisión pueden asumir valores fraccionarios.
• Estáticos: no cambian respecto al tiempo, son constantes.
• Dinámicos: existen variaciones respecto al tiempo.
• Descriptivos: no indican acción alguna.
• Normativos: señalan un curso de acción.

¿Cuáles son las limitaciones de la IO?

1. Frecuentemente es necesario hacer simplificaciones del problema original para poder manipularlo y obtener una solución.
2. La mayoría de los modelos solo considera un solo objetivo y en las organizaciones se tienen objetivos múltiples.
3. Existe la tendencia a no considerar la totalidad de las restricciones en un problema táctico.
4. Casi nunca se realizan análisis costo/beneficio de la solución.

¿Qué es un riesgo?

Se presenta en situaciones en las cuales, el tomador de decisiones piensa que pueden ocurrir resultados alternos, cuyas probabilidades se conocen o se pueden suponer.

¿Qué es incertidumbre?

El tomador de decisiones no sabe qué resultados pueden ocurrir y, por lo tanto, no puede asignar probabilidades o posibles resultados.

¿Qué es certidumbre?

El tomador de decisiones cree que cada curso de acción conduce a un solo resultado.

¿Qué es la programación lineal?

Es una de las técnicas de modelización y resolución de problemas de tomas de decisiones.

Herramienta que sirve para resolver problemas de optimización.

Principios generales de la modelación

1. No debe elaborarse un modelo complicado cuando uno simple es suficiente.
2. El problema no debe ajustarse al modelo o método de solución.
3. La fase deductiva de la modelación debe realizarse rigurosamente.
4. Los modelos deben validarse antes de su implantación.
5. Nunca debe pensarse que el modelo es el sistema real.
6. Un modelo debe criticarse por algo para lo que no fue hecho.
7. No venda un modelo como la perfección máxima.
8. Uno de los primeros beneficios de la modelación se recibe en el desarrollo del proyecto.
9. Un modelo es tan bueno o tan malo como la información con la que trabaje.
10. Los modelos no pueden reemplazar al tomador de decisiones.

¿Qué es lo más importante en el estudio de la IO?

Definir el problema de interés y la recolección de datos.

¿Cuál es la metodología para obtener modelos de PL?

1. Definir las variables de decisión.
2. Definir las restricciones.
3. Definir la función objetivo a determinar.

¿Para qué sirve el método Simplex?

Para resolver problemas de P.L.

¿Qué representa la función objetivo?

Alguna cantidad que desea maximizar o minimizar el decisor.

Nota: Los modelos de IO conducen al ejecutivo a mejores decisiones y no a simplificar las tomas de decisiones.