Proceso de toma de decisiones

Proceso de toma de decisiones Ing. Ricardo Fernando Otero, MSc Optimización Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia...
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Proceso de toma de decisiones Ing. Ricardo Fernando Otero, MSc

Optimización Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Conversatorio  

¿Qué mitos han escuchado sobre los ingenieros industriales? Para los estudiantes que re-cursan la materia: ¿Cuál cree que fueron los motivos de sus resultados? ¿Qué hubiera cambiado del método de enseñanza del anterior profesor?

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Investigación de operaciones 

Disciplina que se apoya en el uso de modelos matemáticos, probabilidad, estadística y algoritmos con objeto de realizar un proceso de toma de decisiones   



Herramientas propias de la Ingeniería Industrial. Soportar la toma de decisiones. No pueden tomarse como verdades absolutas. Blindan de la subjetividad de los tomadores de decisiones.

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Proyectos Javerianos de Investigación de Operaciones 

Pontificia Universidad Javeriana  



Colmotores 





Inventario-Ruteo de canastillas de productos. Programación de la producción.

Fundación Santafé 



Optimización del almacenamiento de repuestos.

Alpina 



Planeador Universitario Curricular PUC. Definición de horarios de las asignaturas.

Asignación de enfermeras a pacientes para disminuir diferencias en cargas de trabajo.

Clínica el Bosque 

Programación de turnos de enfermeras.

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Contenido de la asignatura 

  

Modelación de problemas. Solución de modelos. Software para la solución de modelos. Análisis de sensibilidad.

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ABET – Competencias esperadas 

Habilidad para aplicar conocimientos de matemáticas, ciencia e ingeniería.  Es capaz de interpretar la solución del problema y de analizar los resultados en caso que haya cambios en el modelo.

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Esquema de Calificación 

  



1er Parcial: viernes 02 de marzo. 25% 2do Parcial: viernes 20 de abril. 25% Examen Final: viernes 25 de mayo. 25% 2 Quices – 10% 3 Casos – 15%

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Monitorías 

Diego Alejandro Pardo 



Horario: Viernes 11:00 a 1:00pm. Lugar: 67–404 .

Javier David López Ovalle 

Horario: Viernes 11:00 a 1:00pm. Lugar: 67 –214 .

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CVE 

Calificación de la vocación estudiantil (CVE), está representada por los aportes extras de los estudiantes, las fallas académicas y disciplinarias.



Los aportes extras por parte de los estudiantes deben estar acordes con la asignatura y demostrar su beneficio. Entre ellos pueden estar: comentarios a lugar de acuerdo al tema impartido en clase, artículos de información complementaria, experimentos desarrollados, experimentos propuestos, información multimedia.



Las fallas académicas están relacionadas con deficiencias en los controles de lectura y resolución de ejercicios propuestos.



El CVE aportará en la calificaciones de casos. Cada punto equivale a 0.1 en la calificación definitiva de la nota de casos hasta por un máximo de 0.6.

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Programación de clases 

Optimización tiene una intensidad de 3 horas a la semana. Sin embargo:  

5 festivos en todo el semestre. Hora de entrada 7:15am.

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Conceptos Requeridos 

Conocimientos previos   



Álgebra Lineal Notación matemática Sumatorias y propiedades

Aprendizaje en paralelo 



Solver en Excel. Solver en Gusek.

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Repositorio de información 

Página Web: cursos-ro.jimdo.com   

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Información general de la asignatura Contenido temático Bibliografía Presentaciones de clase Lecturas propuestas Ejercicios propuestos Ejercicios de repaso Foro de preguntas

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Optimización ¿Qué es un modelo?

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¿Qué decisiones tomaron el día de hoy? 

¿Qué grupos de elementos intervienen en la decisión?



¿Con base en qué información conocida se tomó la decisión?



¿Cuál fue la decisión?



¿Qué limitaciones impidieron que la decisión tomada fuera mejor?



¿Qué haría una buena decisión?



¿Cómo se resume el problema? Optimización Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

¿Qué decisiones tomaron el día de hoy? 

¿Qué grupos de elementos intervienen en la decisión?



¿Con base en qué información conocida se tomó la decisión?



¿Cuál fue la decisión?



¿Qué limitaciones impidieron que la decisión tomada fuera mejor?



¿Qué haría una buena decisión?



¿Cómo se resume el problema?

Conjuntos

NO son números

Parámetros

Son Números

Variables

Son Números

Restricciones

Son ecuaciones

Función Objetivo

Son expresiones

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Alternativas

Se generan al dar valores a las variables

Alternativas de solución

Factibles Cumplen limitaciones.

No Factibles las

No debe analizarse qué tan buenas son basado en el criterio de elección.

No cumplen limitaciones.

las

No debe analizarse qué tan buenas son.

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¿Variables? ¿Parámetros? 

   

5𝑥 + 7 5𝑥 + 7𝑥 2 5𝑥 + 𝑦 𝑥𝑦 + 5𝑧 a𝑥 + 𝑏𝑦

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Programación Lineal 

Operaciones prohibidas   



Multiplicación entre variables. División entre variables. División de parámetro entre variable.

Ejemplo 

𝑥2

𝑥  𝑦



Se quiere disminuir el tamaño de un círculo. ¿Cómo sería su función objetivo?

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IO dentro de la toma de decisiones Problema Estructura de los datos de entrada

Evaluación

Decisiones

Modelo

Representación matemática de características relevantes del problema

Post-Procesamiento y análisis

Inferencia

Conclusiones (Fuente: Rardin 2000)

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Ejemplo 

Suponga que usted desea seguir una dieta que contenga al menos 2.000 Kcal, al menos 55 g de proteína y 800 mg de calcio. Adicionalmente para garantizar cierta variedad en la dieta se establece límites de porciones por día en los alimentos. Con esta información se requiere encontrar la dieta que tenga el menor costo asociado y permita satisfacer estos requerimientos.

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Ejemplo (2)

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Conceptos 

Conjuntos: 





Parámetros   



 

Son las decisiones del problema. Representan números. Darles valores resuelven el problema.

Restricciones  



Es información del problema. Representan números. Darles valores no resuelven el problema.

Variables: 



Representan elementos. No se pueden sumar, multiplicar, restar, etc.

Representan ecuaciones. Todas las alternativas deben verificar el cumplimiento de las restricciones.

Función objetivo.  

Es una expresión matemática que representa un número. Entre varias alternativas de solución se selecciona la de mejor criterio.

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Actividad 

Definir los componente anteriores para cualquier decisión que haya tomado recientemente.

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