2.- Introducci n al an lisis cuantitativo.

TEORIA DE DECISIONES
Introducción
Ing. Juan Francisco Almendras Opazo
Unach II semestre de 2004
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1
Cápitulo 1
Introducción al Análisis
Cuantitativo
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2
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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3
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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4
La Evolución del AC
1990
1980
1970
1960
1950
1940
1930
1920
1910
1900
Sistemas Expertos e Inteligencia Artificial
Apoyo de Decisiones
Sistemas de Información
Programación Meta
Teoría de Decisiones
Modelos de Red
Programación Dinámica
Teoría de Juegos
Transportación
Técnica de Asignatura
Control de Inventarios
Teoría de Colas
Análisis Markov
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El Proceso de la Toma de Decisiones
Análisis Cuantitativo
Problema
?
Lógica.
Datos Históricos. (Estad.)
Investigación de mercado
Análisis Científico.
Modelos.
Decisión
Análisis Cualitativo
Clima
Legislación, políticas
Estatales, impuestos.
Nuevos Descubrimientos
Tecnológicos.
Resultados de Elecciones
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6
Resumen del Análisis Cuantitativo


Enfoque Científico para la Toma de
Decisiones en la Administración.
Considere ambos Factores Cuantitativos
y Cualitativos.
Datos
Análisis
Cuantitativo
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Información
Significante
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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”.
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Puede requerir objetivos específicos y
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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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12
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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13
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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16
Modelos en el Mundo Real

Modelos son complejos.

Modelos pueden ser costosos.

Modelos pueden ser dificiles de vender.

Modelos son usados en el mundo real por
organizaciones reales para resover problemas
reales.
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Como Desarrollar un Modelo AC
Ganancias
Ganancias = Ingresos - Gastos
Ganancias =
Ingresos
(Precio por Unidad)  (Cantidad Vendida)
Gastos
- Costos Fijos
- (Costo/Unidad Variable )  (Cantidad Vendida)
Ganancias = $10Q - $1,000 - $5Q
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Como Desarrollar un Modelo AC
Q = cantidad vendida
Punto de Equilibrio
F = costo fijo
V = costo/unidad variable
P = Precio
Dejar que los ingresos sean = 0
PQ - F – VQ = 0
Entonces
F = PQ – VQ
Cantidad en el Punto de
Equilibrio = F/(P-V)
Y:
Q = 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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20
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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27
Win QSB Para Windows
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28
Win QSB Para Windows
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29
Win QSB Para Windows
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30
Win QSB Para Windows
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QM Para Windows
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32
QM Para Windows
1 - <#>
33
Excel QM
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34
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


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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
Implementar la
Solución

Vender la solución a
otros
Analizar los
Resultados


Manteniendo todas
las demás
condiciones
constantes
Identificar causas y
efectos
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