GUÍA DEL PROFESOR de Investigación de Operaciones
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GUÍA DEL PROFESOR de Investigación de Operaciones
INO-ES REV00 INGENIERÍA INDUSTRIAL INVESTIGACIÓN IDE OPERACIONES Directorio Lic. Emilio Chuayffet Chemor Secretario de Educación Dr. Fernando Serrano Migallón Subsecretario de Educación Superior Mtro. Héctor Arreola Soria Coordinador General de Universidades Tecnológicas y Politécnicas Dr. Gustavo Flores Fernández Coordinador de Universidades Politécnicas. II PÁGINA LEGAL Participantes M.I. Rodolfo Rafael Medina Ramírez - Universidad Politécnica de Aguascalientes Primera Edición: 2013. DR © 2013 Coordinación de Universidades Politécnicas. Número de registro: ----------------------México, D.F. ISBN: ----------------- II ÍNDICE INTRODUCCIÓN ................................................................................................................................................... 1 PROGRAMA DE ESTUDIOS ................................................................................................................................ 2 FICHA TÉCNICA ................................................................................................................................................... 3 DESARROLLO DE LA PRÁCTICA O PROYECTO ............................................................................................... 6 INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN .................................................................................................................... 8 GLOSARIO ......................................................................................................................................................... 23 BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................................. 24 IV INTRODUCCIÓN El presente manual es una guía para la asignatura de Investigación de Operaciones, materia distintiva del quehacer de un Ingeniero Industrial, el profesional de esta carrera se distingue por distribuir de manera inteligente y óptima los diversos recursos de una organización y es a través de las herramientas provistas por la Investigación de Operaciones como puede realizar esa distribución con base en métodos científicos. Su objetivo es identificar y resolver problemas de optimización de funciones y los relativos al manejo de recursos en las operaciones de una organización usando modelos lineales para controlar recursos tecnológicos, materiales y humanos, aplicando pronósticos confiables. El dominio de esta disciplina es trascendente, ya que el ingeniero industrial programa la producción, diseña la logística, diseña líneas de producción y para estas actividades emblemáticas de la producción se requieren de herramientas que complementen el buen juicio y la intuición. Son los modelos de la investigación de operaciones los que permitirán explorar de manera sistemática, económica y eficaz alternativas de solución. El modelado de sistemas productivos y las soluciones a sus problemas con la investigación de operaciones es una competencia especializada de la ingeniería industrial y tiene aplicaciones en la producción tanto de bienes como de servicios. De ahí la necesidad de resaltar el hecho de que este curso tiene un énfasis en la formulación de modelos y el análisis de sus posibles soluciones, la incorporación de escenarios alternos, más que en el tradicional acento puesto en los algoritmos de los métodos de solución, para ello se espera se usen aplicaciones informáticas adecuadas y se invierta el tiempo en construir modelos y juzgar la mejor solución disponible. Nuestro país demanda cerrar brechas tecnológicas en relación con los países altamente industrializados, elevar nuestra productividad para poder competir en el entorno global y esta disciplina proporciona los medios tecnológicos para impulsar ese proceso de evolución. 1 PROGRAMA DE ESTUDIOS PROGRAMA DE ESTUDIO DATOS GENERALES N O M B R E DE L P R O GR A M A E DU CA T I V O : I n g en i erí a I n d u st ri al O B J E T I V O DE L P R O GR A M A E DU CA T I V O : Form ar p rof esi on i st as cap aces d e p l an ear, d i señ ar, i n st al ar, op erar, an al i z ar y m ej orar p rocesos p rod u ct i vos i n t eg rad os p or f act or h u m an o, m at eri al es, i n f orm aci ón , t ecn ol og í a, en erg í a y recu rsos f i n an ci eros, a t ravés d e l a con d u cci ón d e p rocesos d e cam b i o y d e m ej ora con t i n u a con u n a p ersp ect i va i n t eg rad ora y est rat ég i ca; con act i t u d creat i va, em p ren d ed ora y resp et u osa d el i n d i vi d u o y el m ed i o am b i en t e, aj u st an d o su d esem p eñ o a l os cam b i os q u e req u i ere l a soci ed ad . N O M B R E DE L A A S I GN A T U R A : I n vest i g aci ón d e O p eraci on es CL A V E DE L A A S I GN A T U R A : I N O - E S O B J E T I V O DE L A A S I GN A T U R A : E l al u m n o será cap az d e i d en t i f i car y resol ver p rob l em as d e op t i m i z aci ón d e f u n ci on es y l os rel at i vos m an ej o d e recu rsos en l as op eraci on es d e u n a org an i z aci ón u san d o m od el os l i n eal es p ara con t rol ar recu rsos t ecn ol óg i cos, m at eri al es y h u m an os, ap l i can d o p ron óst i cos con f i ab l es. T O T A L HR S . DE L CU A T R I M E S T R E : 105 FE CHA DE E M I S I Ó N : S ep t i em b re, 2011 U N I V E R S I DA DE S P A R T I CI P A N T E S : U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e A g u ascal i en t es, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e A l t am i ra, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e l a R eg i ón R i b ereñ a, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e S an L u i s P ot osí , U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el E st ad o d e M orel os, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e T l ax cal a, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el V al l e d e M éx i co, U n i versi d ad P ol i t écn i ca d el V al l e d e T ol u ca y U n i versi d ad P ol i t écn i ca d e Zacat ecas CO N T E N I DO S P A R A L A FO R M A CI Ó N E S T R A T E GI A DE A P R E N DI ZA J E T É CN I CA S S U GE R I DA S U N I DA DE S DE A P R E N DI ZA J E R E S U L T A DO S DE A P R E N DI ZA J E E V I DE N CI A S PARA L A E N S E Ñ A N ZA E S P A CI O E DU CA T I V O PARA EL A P R E N DI ZA J E ( A LU M N O) AULA L A B OR A T OR I O E V A L U A CI Ó N M O V I L I DA D FO R M A T I V A OT R O P R OY E C T O PRÁC TIC A T O T A L DE HO R A S MAT ERI ALES E QU I P OS R E QU E R I D OS R E QU E R I D OS ( P R OF E SO R ) A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e el al u m n o será cap az d e: I . P l an t eam i en t o d el p rob l em a * Determinar los elementos que constituyen el problema, el objetivo principal, las variables involucradas y las medidas de desempeño de referencia. * Definir si el problema es susceptible de ser modelado con programación matemática determinística lineal. A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e el al u m n o será cap az d e: I I . Form u l aci ón d el m od el o d e p rog ram aci ón m at em át i ca * Elaborar un modelo de programación matemática determinístico que represente el problema formulado. E C1: Cuestionario de formulación y graficación de ecuaciones y desigualdades lineales. E P 1. Resuelve un estudio de caso en el que plantea un problema a partir de una situación no estructurada de la vida real. E P 1: Elabora un mapa conceptual del proceso para formular un modelo de programación matemática. E P 2: Formula modelos de programación matemática determinísticos para un conjunto de problemas. E P 3: Elabora informe en el cual, determina la pertinencia del modelo de programación matemática construido. Ejemplos ilustrativos Discusión dirigida Investigación documental Práctica T E Ó R I CA P r e s e n c ia l OB SE RVA CI ÓN P R Á CT I CA NO P r e s e n c ia l P r e s e n c ia l NO T É CN I CA P r e s e n c ia l * Cuestionario de formulación y graficación de ecuaciones y desigualdades lineales. x x N/A N/A N/A 8 2 2 2 Documental * Lista de cotejo para estudio de caso de planteamiento de problemas. * Lista de cotejo para mapa conceptual de formulación de modelos de programación matemática. Aprendizaje basado en problemas Solución de problemas Práctica Enseñanza a pares x x N/A N/A N/A 28 7 7 7 Documental Material bibliográfico e impreso. A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e el al u m n o será cap az d e: *Determinar las posibles variantes de la solución del modelo a partir del análisis de sensibilidad. * Determinar los costos de las soluciones factibles. A l com p l et ar l a u n i d ad d e ap ren d i z aj e el al u m n o será cap az d e: I V . Form u l aci ón d e recom en d aci on es con b ase en el m od el o resu el t o * Seleccionar soluciones para el problema planteado. E P 1: Calcula el análisis de sensibilidad de los modelos formulados en la unidad anterior. E P 2: Define la solución de un estudio de caso con base en criterios objetivos, ya sea de costo, pertinencia u otros a través de un informe. Estudio de caso E P 1: Informe de práctica con las soluciones derivadas del modelo de programación matemática determinístico definiendo beneficios de cada solución y condiciones de cada una de ellas para realizar los beneficios Lluvia de ideas potenciales . Discusión dirigida * Elaborar un informe con recomendaciones E D1. Presenta informe de de solución estableciendo posibles beneficios soluciones para el estudio de y las condiciones para lograrlos. caso de la práctica de la unidad, argumentando la factibilidad y sustentabilidad de las mismas. Estudio de caso Práctica Enseñanza a pares Estudio de caso Práctica Dinámica de grupos x X x X N/A N/A N/A N/A N/A Estudio de caso de un problema relevante de la comunidad * Lista de cotejo para modelos de programación matemática. * Lista de cotejo para informe de validación de modelos de programación matemática lineales determinísticos. *Verificar la pertinencia del modelo construido. I I I . A n ál i si s d e l a sen si b i l i d ad d el m od el o d esarrol l ad o IN S T R U M E N T O Computadora, proyector, pizarrón interactivo, pizarrón, software para resolver modelos de programación matemática determinísticos * Lista de cotejo para análisis de sensibilidad. 12 12 3 3 3 3 3 3 Documental Documental Campo * Lista de cotejo para evaluación de soluciones. * Lista de cotejo para informe de soluciones de la práctica realizada. *Guía de observación para presentación de soluciones derivadas del modelo. 2 FICHA TÉCNICA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES Nombre: INVESTIGACIÓN DE OPERCIONES Clave: INO-ES Justificación: Esta asignatura posibilita al alumno para desarrollar modelos que le permitan responder de una manera más rápida, efectiva y apropiada a la intensa dinámica de las organizaciones. El desarrollo de nuevas tecnologías productivas a nivel mundial, y las condiciones comerciales actuales hacen necesario que el futuro Ingeniero Industrial aprenda y maneje herramientas con las que haga una adecuada asignación de recursos, desde equipo y maquinaria de producción, hasta recursos humanos e inventarios, con una adecuada proyección de la demanda. Objetivo: El alumno será capaz de identificar y resolver problemas de optimización de funciones y los relativos al manejo de recursos en las operaciones de una organización usando modelos lineales para controlar recursos tecnológicos, materiales y humanos, aplicando pronósticos confiables. Habilidades: Uso de tecnologías. Capacidad de Análisis. Toma de decisiones. Interpretación de datos. Interpretación de normas vigentes. Administración del recurso humano. Competencias genéricas a desarrollar: Capacidades para análisis, síntesis, alternativas; para aprender; para conocimientos en la práctica; para cuidar la calidad; para gestionar la autónoma y en equipo. Capacidades a desarrollar en la asignatura modelado matemático y evaluación de resolver problemas; para aplicar los adaptarse a nuevas situaciones; para información; y para trabajar en forma Competencias a las que contribuye la asignatura Programar recursos involucrados en la producción con base en las prioridades de la empresa siguiendo el plan de producción para un uso óptimo Gestionar las acciones operativas y tácticas para incrementar la productividad y rentabilidad del proceso productivo de manera segura y 3 de los mismos Establecer los requerimientos de capacidad de producción, del nivel de la fuerza laboral y del inventario disponible para alcanzar los niveles de operación necesarios con base en los requerimientos del cliente Formular el programa maestro de producción a través de la metodología de gestión de la producción implantada en la organización para asegurar el cumplimiento de los requerimientos del cliente. Ejecutar el programa maestro de producción con los recursos disponibles de acuerdo a las especificaciones establecidas para cumplir con las metas propuestas Elaborar modelo conceptual del técnicas sistema mediante matemáticas y estadísticas para representar la situación actual a mejorar. Aplicar los instrumentos y técnicas de diagnóstico mediante el enfoque de sistemas para identificar las áreas de oportunidad con mayor potencial de beneficio. sustentable Planear la producción mediante técnicas de planeación para determinar los límites y niveles que deben mantener las operaciones de la organización en el futuro. Controlar la producción a través de toma de decisiones y acciones que son necesarias para corregir el desarrollo de un proceso, de modo que se apegue al plan trazado. Modelar el sistema vigente mediante técnicas matemáticas, estadísticas y de sistemas para identificar áreas de mejora. Diagnosticar áreas de oportunidad con desempeño menor al esperado mediante el enfoque de sistemas para implantar tecnología de clase mundial. HORAS TEORÍA Unidades de Estimación de tiempo aprendizaje HORAS PRÁCTICA No No Presencial presencial Presencial (horas) necesario para transmitir el aprendizaje al alumno, por Unidad de Aprendizaje: I. Planteamiento del problema II. Formulación del al 8 2 2 2 28 7 7 7 modelo de programación Presenci matemática 4 III. Análisis de la sensibilidad del modelo 12 3 3 3 12 3 3 3 desarrollado IV. Formulación de recomendaciones con base en el modelo resuelto Total de horas por cuatrimestre: 105 Total de horas por semana: 7 Créditos: 6 5 DESARROLLO DE LA PRÁCTICA O PROYECTO Nombre de la asignatura: Nombre de la Unidad de Aprendizaje: Investigación de Operaciones IV Formulación de recomendaciones con base en el modelo resuelto. Nombre de la práctica o proyecto: Estudio de caso de un problema relevante de la comunidad Número: 1 Resultado de aprendizaje: Duración (horas) : Elaborar un informe con 6 recomendaciones de solución estableciendo posibles beneficios y las condiciones para lograrlos. Requerimientos (Material Software estadístico, software para resolver modelos de programación o equipo): matemática y análisis de sensibilidad, editor de textos, computadora. Actividades a desarrollar en la práctica: Instrucciones: El profesor Recaba de vinculación problemas de la industria local y propone al grupo un conjunto de ellos susceptibles de ser analizados con modelos de investigación de operaciones. Organiza al grupo en equipos y provee de la información mínima necesaria para iniciar el modelado del problema seleccionado. Programa la entrega de los informes de recomendaciones de solución para el problema seleccionado. Organiza a los equipos para que presenten al grupo la síntesis ejecutiva de su informe de recomendaciones de solución. El alumno Se integra a un equipo de acuerdo con sus intereses y afinidades. Participa en la elección del problema a resolver. Contribuye al acopio de la información necesaria que complemente la provista por el profesor. Participa activamente en el modelado matemático y en el análisis de los resultados que arroja el modelo. 6 Documenta la validez del modelo y contribuye al acotamiento de la confianza estadística de los resultados. Contribuye a la redacción del informe de recomendaciones de solución. Participa en el diseño y desarrollo de la síntesis ejecutiva del informe. Evidencias a las que contribuye el desarrollo de la práctica: EP1: Informe de práctica con las soluciones derivadas del modelo de programación matemática determinístico definiendo beneficios de cada solución y condiciones de cada una de ellas para realizar los beneficios potenciales. 7 8 CUESTIONARIO DE FORMULACIÓN Y GRAFICACIÓN DE ECUACIONES Y DESIGUALDADES LINEALES U1, EC1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: PRODUCTO: NOMBRE DEL PROYECTO: FECHA: ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES PERIODO CUATRIMESTRAL: NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Contesta lo que se te pide. CUMPLE REACTIVO V F hallar gráfica el par de valores x e y que satisfacen el grupo de ecuaciones siguiente: -------- x x y y 9 1 x 2 y 6 La suma de la cifra de las decenas y la cifra de las unidades de un número es 15, y si al número se le resta 9, las cifras se invierten. Hallar el número. Si A le da a B $2, ambos tendrán igual suma, y si B le da a A $2 A tendrá el triple de lo que le queda a B ¿cuánto tiene cada uno. hace 8 años la edad de A era el triple que la de B, y dentro de 4 años la edad de B será 5 9 de la de A. Hallar las edades actuales. El perímetro de una sala rectangular es 56m. Si el largo se disminuye en 2m y el ancho se aumenta en 2m la sala se hace cuadrada. Hallar las dimensiones de la sala. En el casino de la feria hay un juego en el que te pagan el triple de lo que apuestas, si al lanzar dos dados, la suma de ambas caras es menor a 5 ¿qué probabilidad tienes de ganar? CALIFICACION: 9 LISTA DE COTEJO PARA ESTUDIO DE CASO DE PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS U1, EP1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: UNIDAD 1, EP1 FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. Valor del reactivo Característica a cumplir del (reactivo) 5% Presentación. Buena presentación orden, ortografía y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 30% Objetivo del proyecto: El alumno identifica la discrepancia entre una meta de desempeño y el comportamiento actual de un sistema productivo y señala posibles causas de ese desempeño insatisfactorio. 10% Variables independientes: El alumno define las variables independientes asociadas al problema y establece su naturaleza: discreta, continua; unidades de medida; controlable, no controlable. 15% Variable dependiente: el alumno señala la variable de mayor interés para quien tome la decisión y establece su naturaleza: discreta, continua; estocástica, determinística; unidades de medida. CUMPLE SI NO 10 20% Revisión de la literatura. El alumno presenta una síntesis ejecutiva de literatura asociada al problema de interés, acudiendo a referencias bibliográficas de calidad: libros de texto, artículos científicos, reportes de proyecto. 15% Mapa mental de la situación problema. El alumno sintetiza su análisis de la situación problema a través de un mapa mental que muestre las relaciones entre las variables y las potenciales causas del desempeño insatisfactorio. 100% Calificación 11 LISTA DE COTEJO PARA EL MAPA CONCEPTUAL DE FORMULACIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA U2, EP1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 2, EP1; ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. CUMPLE SI NO Valor del Característica a cumplir del (reactivo) reactivo 10% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 35% Proceso de formulación de modelos matemáticos. El mapa muestra las fases por las que se debe pasar para formular un modelo de programación matemática correcto y útil. 20% Síntesis adecuada. El mapa conserva un equilibrio entre presentar toda la información relevante sin perder legibilidad dentro de lo que una página puede mostrar. 30% Originalidad. El mapa muestra con elementos creativos las fases del modelado o los componentes del modelado para facilitar su comprensión. 100% Calificación 12 LISTA DE COTEJO PARA MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA U2, EP2 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 2, EP2. Esta lista de cotejo de usará para cada modelo que el docente decida incorporar al curso: programación lineal; entera; problema de asignación; problema de transporte; modelos de redes ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. CUMPLE Valor del Característica a cumplir del (reactivo) SI NO reactivo 5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados. 20% Función objetivo. El modelo establece una función objetivo con su meta, maximizar o minimizar e incorpora a todas las variables que inciden en su desempeño con los coeficientes adecuados. 13 30% Restricciones. El modelo incorpora todas las restricciones requeridas para una representación pertinente y factible de resolver; los coeficientes tecnológicos están definidos de manera correcta, así como los sentidos de las desigualdades, el uso de variables de holgura o excedencia, según corresponda, y los recursos están establecidos de manera consistente con la formulación de los coeficientes tecnológicos. 20% Definición de las variables del modelo. Se establece si las variables son restringidas en signo o no; si son enteras o no; el rango dentro del cual pueden tomar valores, si así se requiere. 15% Solución del modelo. Se muestra qué variables integran la solución óptima y con qué valores. 100% Calificación 14 LISTA DE COTEJO PARA INFORME DE VALIDACIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA LINEALES DETERMINÍSTICOS U2, EP3 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 2, EP3. Esta lista de cotejo de usará para cada modelo que el docente decida incorporar al curso: programación lineal; entera; problema de asignación; problema de transporte; modelos de redes ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. CUMPLE Valor del Característica a cumplir del (reactivo) SI NO reactivo 5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados en la sesión del modelo de interés. 30% Plan de validación. El alumno muestra el esquema a través del cual organiza las actividades para validar el modelo formulado. 25% Instrumentos para recabar información. El alumno prepara formatos para observar in situ el sistema, entrevistar a personal clave del sistema, prepara pruebas de hipótesis, de ser necesarias, codifica las posibles respuestas para sintetizar las conclusiones con relación al modelo. 15 30% Conclusiones sobre la validez del modelo. El alumno determina bajo qué condiciones y en qué medida su modelo representa con un buen grado de confianza estadística la conducta del sistema bajo estudio con base en la información recabada y analizada. 100% Calificación 16 LISTA DE COTEJO PARA ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD U3, EP1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 3, EP1. ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. CUMPLE SI NO Valor del Característica a cumplir del (reactivo) reactivo 5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 20% Análisis de coeficientes de la función objetivo. El alumno informa en qué medida se pueden modificar los coeficientes de la función objetivo sin cambiar de solución óptima. 20% Análisis de holgura de recursos. El alumno informará qué recursos merecen ser estudiados para su adquisición o remoción y su efecto en la función objetivo. 20% Análisis de cambios simultáneos. El alumno demostrará qué cambios simultáneos son factibles en el modelo sin cambiar la solución óptima. 30% Recomendaciones. El alumno hará sugerencias de los cambios factibles más ventajosos con base en el análisis de sensibilidad. 100% Calificación 17 LISTA DE COTEJO PARA EVALUACIÓN DE SOLUCIONES U3, EP2 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 3, EP2. ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. Valor del Característica a cumplir del (reactivo) reactivo 5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 5% Ejercicios completos. Se entregaron todos los ejercicios solicitados. 10% Hay más de dos propuestas de solución. Para cada problema se analizan más de dos opciones viables de solución. 30% Comparación de las soluciones con base en sus costos, beneficios y confianza estadística. El alumno construye una tabla donde muestra los costos de cada solución, su aporte al desempeño del sistema y la confianza estadística de la mejora mostrada en el modelo con relación al modelo del sistema original. 20% Recomendación de opción a adoptar. Con base en la información cuantitativa y cualitativa que ha reunido del sistema, el alumno recomienda la adopción de una solución. CUMPLE SI NO 18 25% Plan de implantación. El alumno formula un plan para que la organización adopte la mejora diseñada. 100% Calificación 19 LISTA DE COTEJO PARA INFORME DE SOLUCIONES DE LA PRÁCTICA REALIZADA U4, EP1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN NOMBRE DEL ALUMNO: PRODUCTO: MATRICULA: FIRMA DEL ALUMNO: FECHA: UNIDAD 4, EP1. ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES NOMBRE DEL DOCENTE: INSTRUCCIONES Revise las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario. Valor del Característica a cumplir del (reactivo) reactivo 5% Presentación. Buena presentación orden y limpieza. 5% Presentación. Portada. (Nombre de la escuela o logotipo, Carrera, Asignatura, Nombre del Docente, Nombre (s) de alumno (s), Grupo, Lugar y Fecha de entrega). 20% Planteamiento del problema. Se describe el problema analizado junto con su revisión de la literatura. 20% Modelo de programación matemática. Se propone un modelo de programación matemática validado y completo. 20% Análisis de Sensibilidad. Se documenta la holgura que existe en el sistema para explorar posibles métodos alternos de trabajo. 15% Propuestas de mejora. Por medio de una tabla de comparación se muestran más de dos formas alternas de operar con un análisis de costos, beneficios y confianza estadística. CUMPLE SI NO 20 15% Plan de implantación de la mejor opción. Se sugiere la mejor opción, con base en la información cualitativa y cuantitativa disponible y se presenta un plan para adoptar la opción sugerida. 100% Calificación 21 GUÍA PARA OBSERVACIÓN DE EXPOSICIÓN DE SOLUCIONES DERIVADAS DEL MODELO U4, ED1 22 GLOSARIO Análisis de sensibilidad: Método simplex: Modelo matemático: Programación matemática: Procedimiento matemático por el cual se evalúa el margen de cambios que una variable puede tener sin modificar significativamente la solución óptima del modelo matemático. Algoritmo matemático a través del cual se localiza, si existe, la solución óptima a un modelo de programación matemática. Aplicaciones informáticas como el Excel incorporan este método como una función más. Representación de una parte de la realidad por medio de expresiones matemáticas como ecuaciones o desigualdades. Técnica para producir modelos matemáticos que contienen una ecuación denominada función objetivo, y constituye la representación de la meta a lograr al resolver el problema, así como una colección de desigualdades y ecuaciones que establecen las restricciones a las que está sujeto el sistema en la persecución de su mejor desempeño posible. Las variables que integran estos modelos pueden ser discretas o continuas; sin restricción de signo o limitadas a un signo; deterministas o estocásticas. Los modelos pueden ser de programación lineal, entera, no lineal; un modelo de red, entre otra posibilidades. Variable aleatoria o estocástica: Variable cuyos valores están asociados a una función de distribución de probabilidad. Variable continua: Aquella que admite valores fraccionarios o decimales. Variable determinista: Variable cuyos valores están establecidos por las operaciones matemáticas sin influencia de la probabilidad. Variable discreta: Aquella que admite sólo valores enteros. 23 BIBLIOGRAFÍA Básica TÍTULO: AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Introducción a la Investigación de Operaciones, 9ª Ed Hillier, F. & Lieberman 2010 McGraw Hill TÍTULO: AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Investigación de Operaciones, 7ª Ed. H. Taha 2004 PEARSON EDUCATION TÍTULO: AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Investigación de Operaciones. Aplicaciones y algoritmos W. Winston 2005 México D.F. Thompson 2010, México D.F. 978 6071 503 084 2004 Atlacomulco, México 970 2604 982 2005 970 2604 982 Complementaria TÍTULO: AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Modelling for Insight: a Master Class for Business Analysts Powell, S. G., & Batt, R. J. 2008 Wiley TÍTULO: Tools for thinking. Modelling in management science New Jersey, 2008 978-0470175552 24 AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Pidd Michael 2009 Wiley TÍTULO: AUTOR: AÑO: EDITORIAL O REFERENCIA: LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN ISBN O REGISTRO: Métodos cuantitativos para los negocios R. Anderson David / Dennis J. Sweeney, et al. 2011 Cengage Learning Chichester, 2009 978-0470721421 2011, México 9786074814989 25
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