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TOMA DE DECISIONES

Generalidades

© MSc. Washington Rodríguez Curso Propedéutico Nov-2013

Toma de decisiones

• La toma de decisiones se define como el proceso de

análisis y selección de un curso de acciones entre

alternativas disponibles para la resolución de un

determinado problema

• Luego de dicho proceso, se crea un plan de acción, un

compromiso de recursos, de dirección, etc., e incluso un

plan de contingencia.


Ambientes para la toma de decisiones

• Bajo Certidumbre • Modelos causales

• Optimización (Programación lineal)

• Bajo riesgo • Matriz de pagos (valor de la información perfecta)

• Arboles de decisión

• Teoría de utilidad

• Análisis de Sensibilidad

• Bajo Incertidumbre • Simulación

• Optimización


Ambientes para la toma de decisiones

• Bajo conflicto

• Teoría de juegos

• Toma de decisión multicriterio

• Método PROACT

• Método SCORING

• AHP

• ELECTRE

• Toma de decisiones multiobjetivo


Toma de decisiones en la empresa

Estratégico

Táctico

Operacional

Tomador de Decisiones

Alta Gerencia

Gerencia media

Personal operativo

Entorno

Conflicto Incertidumbre

Incertidumbre Riesgo

Certidumbre

Complejidad

Alta

Moderada

Baja


Toma de decisiones en la empresa


TOMA DE DECISIONES

Simulación


Simulación


• “La simulación es la estrategia más poderosa y

potente para vivir la realidad cuando ésta no está

presente”

• Saturnino de la Torre

¿Qué es la simulación?


• Es una imitación de las operaciones de un sistema real

• Genera una historia artificial del comportamiento del

sistema y a partir de los datos se realizan inferencias

relativas a las características del sistema real que se está

representando.

• Permite describir y analizar el comportamiento del

sistema real, responder ciertas interrogantes para apoyar

el diseño de sistemas reales.

La simulación como herramienta apropiada


• La disponibilidad de lenguajes de simulación de

propósitos especiales, con capacidades de cálculo

masivos a un costo de operación bajísimo y metodología

avanzada en simulación han hecho de esta metodología

una de las herramientas más ampliamente usadas y

aceptadas en investigación de operaciones y análisis de

sistemas.

¿Cuándo no usar Simulación?


• Cuando el problema puede resolverse usando el sentido

común

• Cuando el problema puede resolverse analíticamente

• Cuando es más fácil llevar a cabo experimentación

• Cuando el costo de la simulación es mayor que los

ahorros

• Cuando el costo es demasiado alto o el tiempo es muy

largo

• Cuando no hay suficiente información confiable

Ventajas de la simulación


• Nuevas políticas, procedimientos operativos, reglas de decisión, flujos de

información, procedimientos organizacionales, etc., que pueden ser

explorados sin interrumpir las operaciones del sistema real.

• Diseño de instalaciones físicas, sistema de transporte, etc., se pueden probar

sin comprometer recursos o su adquisición.

• Disminuye gastos de operación e inversiones.

• Reduce el tiempo de desarrollo de un sistema.

• Asegurar de que el sistema se comportará como se desea.

• Conocer oportunamente hechos relevantes y efectuar cambios oportunamente

• Flexibilidad para modelar las cosas tal como son.

• A veces es lo único que se puede hacer para estudiar un sistema real.

Desventajas de la simulación


• El modelo requiere entrenamiento especial, es un arte que se aprende a través del tiempo y con la experiencia.

• Puede ser muy costosa y consumidora de tiempo.

• Algunas veces soluciones mejores y más fáciles son pasadas por alto.

• Los resultados pueden ser difíciles de interpretar.

• Por lo general los factores humanos y tecnológicos son ignorados

• La simulación en la mayoría de los casos se utiliza cuando es posible obtener una solución analítica.

• Peligro de poner demasiada confianza en los resultados de la simulación

Variabilidad e incertidumbre


• Variabilidad.- Es un efecto propio del sistema bajo

análisis que puede ser reducido al modificar el sistema.

• Incertidumbre.- Es el nivel de desconocimiento del

evaluador acerca de los parámetros que caracterizan al

sistema a modelar. Se puede reducir a veces con

mediciones adicionales o con ayuda de expertos.

• La incertidumbre total.- Es la combinación de

variabilidad e incertidumbre.

Toma de decisiones bajo incertidumbre y variabilidad


• La variabilidad e incertidumbre son muy comunes en el

entorno empresarial a la hora de tomar decisiones.

• Tanto la variabilidad como la incertidumbre se describen

mediante distribuciones de probabilidad.

• Un mismo modelo puede utilizar una combinación variada

de distribuciones de probabilidad que reflejan el carácter

estocástico del sistema bajo análisis así como la

incertidumbre.

Simulación de Montecarlo


• Es el estudio estadístico de un sistema basado en la

repetición continua de un experimento y en el posterior

análisis de los resultados por medio de herramientas de

estadística descriptiva.

• Su nombre se deriva del hecho que inicialmente fue

usada para analizar las posibilidades de ganancias en los

juegos de azar en los casinos de Montecarlo.

Simulación de Montecarlo: ¿Cómo funciona?


Paso para la modelización


Modelamiento del sistema


Representación matricial del modelo


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