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Teoría de la Administración Matemática (página 2)




Partes: 1, 2


Cuatro circunstancias básicas determinaron el surgimiento de la teoría matemática en la administración

  • 1. El trabajo clásico sobre la teoría de los juegos de Von Neumann y Morgenstern (1947).posteriormente, Wald (1954) y Savage 1954 propicvioron una gran desarrollo de la teoría estadística de la decisión, a la que también construyeron los trabajadora H.Raiffa y R.Schalaifer, de la universidad de harbad, y de Rhoward de la universidad de estanfor.

  • 2. El estudio del prosso decisorio, por herver10t Simon.con el surgimiento de la teoría de las decisiones, los estudiosos de la administración comenzaron a destacar la importancia de la decisión, mas que la de la acción, dentro de la dinámica organizacional. la toma de decisiones tan importante para la teoría del comportamiento se considera un elemento de importancia primordial para el éxito de cualquiera sistema cooperativo.

  • 3. La existencia de decisiones programables Hervert Simón divido las decisiones en dos clases: cualitativa (no son programable y no pueden ser tomadas por el hombre) y cuantitativa (programables, y pueden ser tomadas por el hombre o maquinas). A pesar de la complejidad de decisiones y de la variable involucradas algunas decisiones pueden ser cuantificadas y representadas por modelos matemáticos.

  • 4.  El desarrollo de los computadores. Los computadores posibilitaron la aplicación y desarrollo de técnicas y matemáticas en los últimos años .dicha aplicación y sus desarrollos solo fueron variables y ejecutables gracias al computador , el cual es capas de efectuar en minutos operaciones que tardarían años si se hicieran en maquinas calculadoras Convencionales

El proceso decisorio

La teoría matemática desplaza el énfasis en la acción hacia en énfasis en la decisión que PA precede, el proceso decisorio es la secuencia de etapas que conforman una decisión. Constituyen el campo de estudio de la decisión, considerada aquí como una teoría matematicaza toma de decisiones es el punto central del enfoque cuantitativo, es decir, de la teoría matemática. La toma de decisiones puede estudiarse desde dos perspectivas: le del proceso y la del problema

3.1 Perspectiva del proceso es una perspectiva muy genética que se concentra en las etapas se la toma se decisiones, es decir, en el precedo de decisión como consecuencia de actividades, desde este punto de vista, el objetivo de l a administración es seleccionado la mejor alternativa en el proceso de decisiones. Se trata de un enfoque muy criticado por relacionarse casi exclusivamente con el procedimiento y no con el contenido de a decisión. Se preocupa ante todo por la forma como se decides según este enfoque el proceso decisorio implica una secuencia de tres etapas sencillas

  • definición de problemas

  • establecimiento de posibles alternativas de solución

  • determinación de cuál es la mejor alternativa elección

3.2 Prospectiva del problema orientada hacia la solución de problemas. Ha sido muy criticada por no indicar los medios suficientes para la implementación directa de las soluciones y por su insuficiencia cuando las situaciones identificadas demandan diferencias modelos de implementación. En la perspectiva del problema, quien toma la decisión puede aplicar métodos cuantitativos para lograr que el proceso decisorio sea lo mas racional posible, concentrándose principalmente en determinar y expresar mediante las ecuaciones el problema que debe resolver. Se preocupa mas por le eficiencia de la decisión

Según la teoría de las decisiones todo problema administrativo equivale un proceso decisorio. Existen dos tipos extremos de decisión: las decisiones programables y las decisiones no programables. Esto dos tipo no son mutuamente excluyentes, sino que representan dos puntos extremos los cuales existe una continua de decisiones DECISIONES PROGRAMABLES DECISIONEWS NO PROGRAMBLES

Datos adecuados Datos inadecuados

Datos repetitivos Datos únicos

Condiciones estadísticas Condiciones dinámicas

certeza Incertidumbre

Previsibilidad Imprevisibilidad

Rutina Innovación

Necesidades de emplear modelos matemáticos en administración

La teoría matemática se preocupa por crear modelos matemáticos capaces de administrar situaciones reales en la empresa. La creación de los modelos se orienta, principalmente, hacia la solución de problemas que se presentan en la toma de decisiones. Como ya se expreso, un modelo es la representación de alguna cosa o el estándar de algo que se va a hacer a trabes del ser representa la realidad. En la teoría matemática el modelo se usa general mente para simular situaciones futuras y para evaluar la probabilidad de su ocurrencia. El modelo busca delimitar el área de dicción, de modo que indique hasta donde pueda llegar una situación futura. Dentar de cierto límite razonable de ocurrencia.

En síntesis, los modelos sirven para representar simplificaciones se la realidad. Su ventaja reside en que permite manipular, mediante la simulación situaciones reales complejas y difíciles a través de la simplificación de la realidad. Sean matemáticos o de comportamiento, los modelos proporcionan un valioso instrumento de trabajo para que la administraron pueda tratar los problemas es una discrepancia entre lo que es (es decir, la realidad) y lo que debería o podría ser (esto es los valores, las metas, los objetivos). En general, la organización enfrenta al mismo tiempo una gran diversidad de problemas que varían demasiado en grado de complejidad. Esto puede clasificarse en dos grandes grupos estructurados y no estructurados y no estructurados. Un problema estructurado es aquel que puede ser definido perfectamente. Pues se conocen sus principales variables: los diversos estados de la naturaleza, las acciones posibles las consecuencias probables. el problema estructurado puede subdividirse en tres categorías

*decisiones bajo certeza: en estas es conocen las variables y la relación entre la acción y las consecuencias es determinista

*decisiones bajo riesgo: en estas ser conocen las variables, la relación entre las consecuencias y la acción es probabilística

*decisiones bajo incertidumbre: se conocen las variables, pero las probabilidades para establecer las consecuencias de una acción se desconocen y no pueden determinarse con algún grado de certeza.

Investigación de operaciones (IO)

El Campo de Investigación de Operaciones procede en ciertos aspectos de la Administración científica, mejorada por métodos más refinados (principalmente matemáticos): la tecnología computacional y una orientación dirigida hacia problemas más amplios. La IO adopta el método científico como estructura para la solución de problemas haciendo mayor énfasis en el juicio objetivo que el subjetivo. La mayoría de los autores de la escuela matemática proviene de la matemática, de la estadística, de la Ingeniería y de la Economía, y tiene una orientación nítidamente técnico- económica y estrictamente racional y lógico.

Las definiciones de IO varían desde técnicas matemáticas específicas hasta el método científico en sí. Muchas de las definiciones incluyen tres aspectos básicos comunes al enfoque de la IO y la toma de decisiones administrativas.

  • 1. Visión sistemática del problema por resolver.

  • 2. Concordancia en cuanto al uso de método científico en la resolución del problema.

  • 3. Utilización de técnicas específicas de estadística, probabilidad y modelos matemáticos para ayudar a quien toma las decisiones a resolver problemas

La IO se considera simplemente una "teoría de la decisión aplicada" : "Utiliza cualquier medio científico, matemático o lógico para encarar los problemas que se presentan cuando el ejecutivo busca razones con eficacia para solucionar sus problemas de toma de decisiones "En su sentido más amplio, la IO puede ser caracterizada como la aplicación de métodos técnicas e instrumentos científicos a problemas que involucran operaciones de sistemas , de modo que se provea de soluciones óptimas para los problemas a los ejecutivos responsables de las operaciones . La OI incorpora el enfoque sistémico al reconocer que las variables internas y externas de los problemas de decisión están interrelacionados y son interdependientes.

La IO está relacionada con el análisis de las operaciones de un sistema y no simplemente con un problema particular, y utiliza.

  • La probabilidad, para la toma de decisiones en condiciones de riesgo e incertidumbre.

  • La estadística, en la sistematización y el análisis de los datos para obtener soluciones significativas.

  • La matemática, en la formación de modelos cuantitativos.

La investigación de operaciones es la "aplicación de métodos, técnicas e instrumentos científicos a los problemas que involucran las operaciones de un sistema, de modo que proporcione, a quienes lo controlan, soluciones óptimas para el problema tratado se "ocupa generalmente de operaciones de un sistema existente... "es decir materiales, energías, personas y máquinas ya existentes.." El objetivo de la investigación de operaciones es capacitar al administrador por resolver problemas y tomar decisiones ".

Aunque existan diferencias en las definiciones sobre la IO, hay unanimidad en cuanto a la comprensión de su objetivo: Proveer bases racionales para la toma de decisiones en las organizaciones, ya sean manufactureras, prestadoras de servicio, militares gubernamentales, etc.

5.1-El método de acción de la IO se desarrolla en seis fases.

  • Formular el problema. Es necesario analizar los problemas. Los objetivos y las alternativas de acción.

  • Construir un modelo matemático para representar el sistema. Ese modelo

  • expresa la eficacia del sistema como función de un conjunto de variables, de las cuales almenos una está sujeta al control.

  • Deducir una solución del modelo, Existen esencialmente dos tipos de procedimientos para derivar una solución óptima de un modelo, el proceso analítico y el proceso numérico.

  • Probar el método y la solución. Un modelo es sólo la representación parcial de la realidad. Es bueno cuando, a pesar de las deficiencias, es capaz de prever con exactitud el efecto de los cambios en el sistema y la eficiencia general de este.

  • Establecer control sobre la solución. Una solución calcada de un modelo solamente será una solución mientras las variables no controladas conserven sus valores y las relaciones entre las variables no controladas conserven sus valores y las relaciones entre las variables en el modelo se mantengan constantes.

  • Llevar a la práctica la solución (implementación). La solución probada necesita La solución probada necesita transformarse en una serie de procesos operacionales susceptibles de ser entendidos y aplicados por el personal que será responsable de su empleo.

5.2 La IO presenta las siguientes características Principales.

  • Se preocupa más por las operaciones de toda la organización que por alguna división u órgano particular, ya se considera al sistema como un todo.

  • Busca perfeccionar y dinamizar las operaciones para proporcionar mayor seguridad a la organización a corto y a largo plazo.

  • Aplicar los más recientes métodos y técnicas científicas de análisis cuantitativo.

  • Proyecta y aplica operaciones experimentales que representan operaciones reales.

  • Se refiere no sólo a las máquinas u hombres individualmente, sino a la operación como un todo. La IO es investigación en el nivel operacional. es decir, en el nivel de ejecución.

5.3 Los Principales Campos de Aplicación de la IO son.

La IO utiliza herramientas propias, casi todas cuantitativas. Las herramientas cuantitativas son los modelos (o técnicas) matemáticos de la IO, los cuales son sólo una representación simbólica y simplificada de la realidad organizacional que se pretende estudiar.

Dado que esa realidad organizacional es un extremo compleja, la única manera de racionalizarla en procesos de decisión es mediante el método simplificador: el modelo homomórfico.

Los modelos cuantitativos de IO más empleados son los modelos matemático-analíticos y los modelos de simulación. Existen modelos ya desarrollados (enlatados) tanto analíticos como de simulación, listos para ser utilizados. Por lo general los modelos de simulación se diseñan sobre medidas para cada caso. .

5.4 Técnicas de IO

Las principales técnicas de IO Son: Teoría de las colas; Teoría de las dediciones; Teoría de los grafos, programación lineal, probabilidad y análisis estadístico. Programación dinámica.

Veamos cada una de ellas.

5.4.1. Teoría De Los Juegos

La teoría de los juegos fue propuesta inicialmente por el matemático Húngaro Johann von Neumann (1903-1957), y se divulgó ampliamente a partir de 1947 con la obra que escribió conjuntamente con Oskar Mongenstern (1902) en la que proponían una formulación matemática para el análisis de conflictos. Aquí el concepto conflicto implica oposición de fuerzas de intereses o de personas, que origina una acción dramática .Una situación de conflictos es siempre aquella en que uno gana y otro pierde. Pues los objetivos pretendidos son indivisibles e incompatibles por su propia naturaleza. La teoría de los juegos se aplica sólo a algunos tipos de conflictos (llamados juegos) que implica la disputa de intereses entre dos o más participantes y en los que cada parte, en determinados momentos, pueden emprender diversas acciones posibles, delimitadas por las reglas del juego. El número de estrategias disponibles es finito y, por tanto, enumerable. Cada una de ellas describe lo que se hará en cualquier situación .Conocidas las estrategias posibles de los jugadores, pueden estimarse todos los resultados factibles.

La teoría de los juegos solo es posible aplicarla cuando:

  • Cuando el numero de participantes en finito.

  • Cada participante dispone de un número finito de cursos posibles de acción.

  • Cada participante conoce todos los cursos de acción al a su alcance.

  • Cada participante conoce todos los cursos de acción al alcance del adversario, aunque desconozca cual curso de acción escogerá este.

  • Dos partes intervienen cada vez y el juego es "suma-cero", es decir, puramente competitivo: los beneficios de un jugador son las perdidas del otro, y viceversa.

Cuando los participantes hayan escogido sus respectivos cursos de acción, el resultado del juego representara las pérdidas o ganancias finitas, que dependen de los cursos de acción escogidos. Así, los resultados de todas las combinaciones posibles de las acciones son perfectamente calculables.

La teoría de los juegos solo es posible terminología propia:

  • Jugador: cada parte interesada.

  • Partida (o disputa): cuando cada jugador escoge un curso de acción.

  • Estrategia: regla decisoria mediante la cual el jugador determina un curso de acción. El jugador no siempre conoce la estrategia del adversario.

  • Estrategia mixta: cuando el jugador decide utilizar todos sus cursos de acción disponibles, en una proporción fija.

  • Estrategia pura: cuando el jugador utiliza solo un curso de acción.

  • Matriz: tabla que muestra cuantitativamente los resultados de todas las partidas posibles. Los números de la matriz representan los valores obtenidos por el jugado. Los valores negativos significan pérdidas. La teoría es estática (pues trabaja solo con valores dados, fijos e independientes del resultado del juego), mientas que las situaciones concretas son dinámicas (sus valores no son fijos). Sin embargo, como cualquier otra teoría científica, la teoría de los juegos busca representar un mapa simplificado, isomorfo, de la realidad. Por tanto, su utilidad esta en proporción directa con el isomorfismo alcanzado en relación con algún aspecto del mundo real.

La teoría de los juegos es aplicable en el análisis de la competencia en mercados competitivos; por ejemplo:

  • En la disputa por clientes o consumidores, cuando hay fuerte competencia.

  • En la disputa por recursos financieros en el mercado de capitales o en el mercado financiero.

  • En la disputa por recursos de producción en el mercado de proveedores o te materias primas, etc.

5.4.2. Teoría de las colas

La teoría de las colas se refiere a como optimizar una distribución en condiciones de aglomeración y de espera. Esta teoría trata acerca de los puntos de congestión y los tiempos de espera, es decir, los retardos presentados en algún punto del servicio. Las técnicas matemáticas son extremadamente variadas. La mayor parte de los trabajos de la teoría de las colas se refiere generalmente a problemas de comunicación telefónica., de trafico, de averías de maquinas y de suministro y atención al cliente.

En esta situación donde se presenta colas, existe generalmente los siguientes componentes: clientes u operaciones; una estación o punto de servicio por donde deben pasar los clientes o las operaciones: un proceso de entrada (input): alguna disciplina sobre la cola; alguna organización de servicio.

Según el orden anterior, la situación se presenta cuando los clientes desean la prestación de un servicio. Cuando cada cliente se aproxima al punto de servicio, se presenta un periodo de prestación de este, que termina cuando el cliente se retira. Los clientes que llegan mientras es atendido el primero, esperan su turno, es decir, hacen cola.

En la teoría de las colas, los puntos de interés son: el tiempo de espera de los clientes; el número de clientes en la cola; la razón entre el tiempo de espera y el tiempo de prestación del servicio.

La teoría de las colas es aplicable al análisis del trafico; por ejemplo, en el tránsito de automotores, en situaciones de congestión o embotellamiento; en la disposición de ventanillas de atención en agencias bancarias o de cajas para efectuar pagos en supermercados; en el balanceo de líneas de montaje; en la disposición de centrales telefónicas etc.

5.4.3. Teoría de los grafos

De la teoría de los grafos derivan las técnicas de plantación y programación por redes (CPM, Pert, etc.), muy utilizados en actividades de construcción civil y montaje industrial, principalmente. Tanto el Pert (Program Evaluation Review Technique, técnica de inversión de evaluación del programa) como el CPM (Critical Path Method, método del camino critico) son diagramas de flechas que buscan identificar el camino critico estableciendo una relación directa de entre los factores de tiempo y costo, indicando el llamado "Óptimo económico" de un proyecto. Tal "Óptimo económico" se alcanza a través de un proyecto, lo cual permite el mayor aprovechamiento posible de los recursos disponibles en un plazo óptimo. El Neopert constituye una variación simplificada del Pert, que permite ahorrar tiempo en su elaboración.

Las redes o diagramas de flechas son aplicables en proyectos que implican diversas operaciones o etapas, distintos recursos, varios y diferentes órganos involucrados, plazos y costos mínimos. Todos estos elementos deben articularse, coordinarse y sincronizarse de la mejor manera posible. Los cronogramas convencionales y el diagrama de Gantt no permiten la sincronización de todas estas variables.

Las redes o diagramas de flechas presentan claras ventajas:

  • Permiten la ejecución del proyecto en el plazo más corto y a menor costo.

  • Muestra la interrelación de las diversas etapas y operaciones del proyecto.

  • Permite la distribución óptima de los recursos disponibles y facilitan su pre distribución en caso de modificaciones posteriores.

  • Proveen diversas alternativas para la ejecución del proyecto, facilitando la toma de decisiones al respecto.

  • Identifica las tareas u operaciones "críticas", es decir, aquellas que no ofrecen holguras de tiempo para su ejecución, que afectan directamente el plazo para la finalización del proyecto global y exigen que la administración concentre su atención en ellas.

  • Establece una clara definición de la responsabilidad de todos los órganos o personas involucradas en el proyecto.

Evento

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Obtener información sobre producto y fabricación.

 

Elaborar planes y presupuesto de fabricación.

 

Montar herramientas y equipos de producción.

 

Preparar local o sitio de producción.

 

Comprar materiales y componentes de producción.

 

Recibir materiales y componentes.

 

Admitir o transferir personal

 

Entrenar personal.

 

 

Producir las primeras unidades

 

Corregir operaciones de producción.

 

Operación normal.

 

 

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Programación Lineal

La programación Lineal (PL) es la técnica de solución de un problema que requiere la determinación de los valores para las variables de decisión que optimizan un objetivo que debe alcanzarse, sin violar un conjunto de limitaciones o restricciones. Tales problemas incluyen normalmente asignación de recursos, y siempre implican relaciones lineales entre las variables de decisión, el objeto y las restricciones.

La programación lineal tiene las siguientes características:

  • Se preocupa por alcanzar una posición óptima con relación a cierto objetivo. Su finalidad es minimizar los costos y maximizar los beneficios, auque la minimización y la maximización puede aplicarse a cualquier objetivo fijado previamente.

  • Supone la selección entre varias alternativas o la combinación apropiada de éstas.

Considera ciertos límites o restricciones a la decisión. Por ejemplo, si el problema es decir cuáles son las cantidades que deben fabricarse de varios productos, es necesario tener en cuenta la capacidad de los diversos departamentos.

Requiere que las variables sean cuantificables y que tengan relaciones lineales entre sí.

La programación lineal es aplicable en situaciones complejas que representan innumerables variables, y en las que los objetivos estén bien definidos, como el estudio del mejor y más económico recorrido de un camión de entrega de recipientes de gas en determinado barrio, o el estudio del mejor y más económico recorrido de una flota de camiones de distribución de cerveza y refrescos en diversos bares y restaurantes de la ciudad, etc.

Posibilidad y análisis estadístico

La utilización de métodos estadísticos permite obtener el máximo de información posible a partir de los datos disponibles. En otros términos, el análisis estadístico es el método mediante el cual se obtiene la misma información, con una menor cantidad de datos. Una de las aplicaciones mas conocida del análisis estadístico es el Control Estadístico de Calidad en la administración de la producción.

La teoría estadística suministra medios para la selección de las muestras, las características que estas deben tener para ser "representativas" del universo de datos, y el cual es el riesgo asociado en la decisión de aceptar o rechazar un lote, con base en las informaciones suministradas por el examen de la muestra.

La aplicación de la estadística a los problemas de calidad industrial comenzó gracias Walter A. Shewhart, un físico que trabajo en AT&T Bell Telephone Laboratories durante la Segunda Guerra Mundial. A partir de sus ideas, dos gurús habrían de revolucionar el concepto de calidad:

  • 1. W. Edwards Deming, quien popularizó el Control Estadístico de la Calidad (SQC, Statiscal Quality Control). Fue tan grande su influencia, que desde 1951 se instituyo en el Japón el Primer Deming de la Calidad como reconocimiento a las empresas que logran sobresalir en ese campo. Control Estadístico de la Calidad se basa en técnicas para determinar de manera precisa el momento en que los errores tolerables en la producción empiezan a sobrepasar los limites de tolerancia, momento en el cual es necesario introducir una acción correctiva. Sus ideas condujeron al concepto de mejoramiento continuo.

  • 2.  M. Juran, quien extendió los conceptos de calidad a toda empresa con su Control Total de Calidad (TQC, Total Quality Control). Estas ideas condujeron al concepto de Calidad Total.

Mientras que el SQC solo se aplica al nivel técnico y operacional de la producción, el TQC extiende el concepto de calidad a toda la empresa, desde el nivel gerencial, y abarca todo el personal de oficina y de la fábrica, en cubrimiento total. Ambos constituyen enfoques incrementales para obtener excelencia en la calidad de los productos y procesos, y establecen aproximadamente los siguientes pasos:

  • Selección de una área de mejoramiento, por ejemplo:

  • Reducción del porcentaje de productos defectuosos.

  • Reducción del tiempo de ciclo de producción.

  • Reducción del tiempo de parada de las maquinas.

  • Reducción del ausentismo del personal.

  • Definición del equipo de trabajo que tratará el mejoramiento. El mejoramiento continuo y la calidad total hacen fuertes énfasis en el trabajo en equipo. Son técnicas eminentemente participativas para movilizar a las personas y derribar las barreras que impiden la calidad.

  • Identificación de los benchmarks. Benchmark significan patrón excelencia que debe identificarse, conocerse, emularse y sobrepasarse. Puede ser interno (departamento) o externo (empresa de la competencia). Si el patrón interno es 30 minutos y el de la competencia 25 minutos, el mejoramiento mínimo debe ser cinco minutos.

El benchmarks sirve como referencia.

  • Análisis del método actual. El equipo encargado del mejoramiento analiza el método actual de trabajo para comprar y decir como puede mejorarse hasta alcanzar o sobrepasar el benchmarks establecido. En este análisis debe tener en cuenta factores como materiales, equipos, métodos de trabajo, personas, habilidades, etc.

  • Estudio piloto del mejoramiento. El equipo desarrolla un esquema piloto para solucionar el problema y mejorar la calidad, y prueba su relación costo – beneficio.

  • Implementación del mejoramiento. El equipo propone el mejoramiento, y corresponde a la gerencia asegurar la implementación. El mejoramiento fortalece la competitividad de la organización y aumenta la motivación de las

  • personas involucradas en el proceso incremental

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Figura proceso de mejoramiento de la calidad

Programación Dinámica

La programación dinámica se aplica a problemas que presentan varias fases interrelacionadas, en que se debe tomar una decisión adecuada para cada una de éstas, sin perder de vista el objetivo último. Sólo cuando se determine el efecto de cada decisión podrá hacerse la selección final.

Esta técnica puede ilustrarse a través del ejemplo muy simplificado del conductor que desea ir de un punto a otro y debe interrumpir su viaje para almorzar. Normalmente el conductor soluciona el problema por etapas. Primero selecciona diversos sitios a lo largo de la ruta, en los cuales podrá tomar sus alimentos. En seguida determina el recorrido óptimo desde su punto de partida hacia cada uno de esos sitios, y luego hasta su punto de llegada. La menor distancia (o la menor inversión de tiempo, según el caso) determina la mejor ubicación. Su primera decisión consiste en escoger el sitio donde tomará el almuerzo, y la segunda, el mejor recorrido para llegar a ese sitio. En ambas soluciones está presente la preocupación final por hacer el recorrido más corto en el menor tiempo posible.

La programación dinámica es aplicable en casos de estudios de alternativas económicas entre comprar/construir/mantener máquinas y equipos, o comprar/alquilar bienes inmuebles o incluso mantener /desmovilizar activos de la empresa.

Apreciación crítica de la teoría matemática

La teoría matemática ha contribuido en todos los campos de la administración, permitiendo nuevas técnicas de plantación y control en el empleo de los recursos materiales, financieros, humanos, etc. y sobre todo, dando un formidable apoyo en la toma de decisiones para optimizar las realización del trabajo y disminuir los riesgos involucrados en todos los planes que afecten el futuro a corto o largo plazo. Sin embargo, la teoría matemática presenta enormes limitaciones desde el punto de vista de una teoría administrativa.

  • Se presenta aplicaciones individualizadas de proyectos o trabajos en que se involucran organismo o grupos de personas, pero no presentan todavía condiciones para aplicaciones globales que involucren a la organización como conjunto en sus aspectos múltiples y complejos. Es decir, la teoría matemática es perfectamente aplicable a problemas específicos de la organización, pero no a los globales, por que no existen condiciones para involucrarlas en todas sus variables en conjunto. En ese sentido, es mucho más un conglomerado de técnicas de aplicación individualizada, que propiamente una estructura teórica que abarque toda la organización.

  • Se basa en la total cuantificación de los problemas administrativos, abordándolos exclusivamente desde una óptima estadística o matemática. Para resolver adecuadamente todas las situaciones, debe reducirse a números o expresiones matemáticas. Desde el punto de vista organizacional, no siempre es posible reducir la mayor parte de los conceptos, situaciones o problemas a expresiones numéricas o simplemente cuantitativas, lo que imposibilita la aplicación de la investigación de operaciones.

  • Ofrece excelente técnicas de aplicación en los niveles organizacionales situados en la esfera de ejecución, pero pocas técnicas en niveles mas elevados de la jerarquía empresarial. Casi siempre las técnicas de investigación de operaciones ofrecen recursos para la toma de decisiones cuando se pretende la ejecución de proyectos o trabajos. En otras palabras, la investigación de las operaciones casi siempre está restringida a la investigación de las operaciones situadas en el nivel ejecutorio y operacional.

Koontz y O"Donnell resumen así a los métodos esenciales de la investigación:

  • 1. El énfasis en modelos (representación lógica de un problema). Los problemas pueden ser simples o complejos. Por ejemplo, la fórmula contable "activo menos pasivo igual a propiedad", es un modelo, pues interpreta una idea y simboliza la relación de las variables involucradas.

  • 2. el énfasis en los objetos de una área – problema y el desarrollo de medidas de eficiencia para determinar si una solución puede lograr el objetivo. Por ejemplo, si el objetivo es la ganancia, la medida de la eficiencia puede ser la tasa de retorno sobre la inversión, y todas las soluciones propuestas harán que las variables se dispongan de modo que al final se pueda evaluar el resultado con relación a esta medida. Algunas variables pueden ser controladas por el administrador; otras pueden presentar factores incontrolables en un sistema.

  • 3. El intento de incorporar en un solo análisis todas las variables de un problema o al menos aquellas que parecen ser importantes para su solución.

  • 4. El intento de cuantificar las variables de un problema hasta donde sea posible, ya que solo se pueden insertar datos cuantificativos en un modelo, si se quiere obtener un resultado definido.

  • 5. El intento de proveer datos cuantificables con recursos matemáticos y estadísticos útiles, por ejemplo, las probabilidades en una situación de modo que el problema matemático y de computación sea práctico, sujeto sólo a un margen pequeño y relativamente insignificante de errores.

Algunos autores señalan el hecho de que las IO está orientada operacionalmente, mientras que la Administración se dirige hacia la elaboración de una teoría amplia y genérica. El campo de la IO y el de la administración son comunes en muchos aspectos, hasta tal punto que Simón afirma que "no se puede trazar una línea divisoria significativa para fijar los limites entre la IO y la administración científica, ni entre la administración científica y la ciencia de la administración. Leavitt opina que la IO y la ciencia de la administración descienden de la administración científica:

Las dos crearon un cuerpo de métodos técnicos para la solución de problemas en el trabajo. Ambos presentan un enfoque externo, separando básicamente la planeación de programas para la solución de problemas y las rutinas desarrolladas con base en las soluciones. Así mismo, la IO esta creando, en su forma operacional, una nueva clase de especialista de staff que en muchos aspectos son reproducciones perfectas del antiguo hombre staff eficiente.. Se sustituye a Taylor por Charnes y Cooper, y en vez de cronómetro se utiliza el computador. De cierta manera, es la misma vieja historia del conflicto entre tecnología y humanidad.

Además de las anteriores, la IO presenta limitaciones:

  • Es sólo una herramienta capaz de auxiliar a quien toma decisiones. Ella, por sí sola, no toma las decisiones.

  • Dado que muchos problemas no pueden expresarse en términos cuantitativos, la aplicación de la IO no es viable.

  • Muchos problemas son demasiado amplios para ser resueltos a través de técnicas analíticas de la IO, incluso con ayuda del computador.

Según los defensores de esta teoría, la administración, la organización, la planeación o la toma de decisiones constituyen procesos lógicos que pueden expresarse en términos de símbolos y relaciones matemáticas. El enfoque central de esta escuela es el modelo, que representa el problema en sus relaciones básicas y en términos de objetivos predeterminados.

Según Koontz, se trata de un enfoque matemático de los problemas de la administración, y no propiamente de una escuela definida de administración. Quizá sea una "escuela" mucho mas inscrita en la física, la ingeniería o la química que en la administración, sino de poner las cosas en sus respectivos lugares. Koontz afirma que equivaldría pretender desarrollar una teoría matemática de la astronomía, por ejemplo.

No obstante el enfoque de la calidad total - uno de los subproductos inesperados de este enfoque – constituye una de las tendencias importantes de la actualidad.

Bibliografía

  • Chiavenato, Idalberto. (Año). "Introducción de al teoría general de administración". Editorial quinta edición

  • Separata :Administración

 

Autora:

Marilú Díaz cabañillas

Curso: Documentación Periodística I

Docente: Zandra Valdivezo Cargachinchay

Universidad particular de Chiclayo

Facultad de Ciencias de la Comunicación

Chiclayo, Perú

15 de mayo de 2009


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