¿Qué es la investigación de operaciones?

¿Qué es la investigación de Operaciones?

La Investigación de Operaciones (IO) es un arte que se enfoca en modelar la realidad de los procesos y organizaciones a través del uso de técnicas matemáticas, estadísticas y algoritmos para la toma de decisiones. Su origen data sobre la segunda Guerra Mundial, cuando se usó para resolver problemas de optimización logísticos y de planificación de misiones.

 

¿Cuándo se originó la investigación de Operaciones?

A continuación, te presento una línea de tiempo que destaca algunos de los hitos clave en la historia de la IO:

  • 1947: El término “Investigación de Operaciones” se utiliza por primera vez durante un simposio celebrado en el Reino Unido.
  • 1950s: Se desarrollan las técnicas de programación lineal, que permiten la optimización de problemas de asignación de recursos limitados.
  • 1960s: La IO se convierte en una disciplina académica reconocida, con la creación de programas de grado en universidades de los Estados Unidos y Europa.
  • 1970s: La IO se expande para abarcar áreas como la teoría de juegos, la simulación y el análisis de decisiones.
  • 1980s: Se desarrollan las técnicas de programación no lineal, que permiten la resolución de problemas más complejos y no lineales.
  • 1990s: La IO se extiende a nuevas áreas como la optimización combinatoria, la inteligencia artificial y la teoría de redes.
  • 2000s: La IO continúa evolucionando, con un enfoque creciente en la toma de decisiones bajo incertidumbre y la optimización multiobjetivo.

 

¿Por qué es importante que los ingenieros industriales dominemos la Investigación de Operaciones?

Hoy, la IO ha evolucionado y se ha convertido en una disciplina voraz para resolver problemas de alta complejidad en el ámbito empresarial y académico de una forma cuantitativa. El ingeniero industrial se puede apalancar de esta técnica para optimizar los recursos que estén bajo su custodia y/o dar conceptos que incrementen la productividad de las organizaciones.

 

¿Qué se viene para la IO en el siglo XXI?

Hay varias tecnologías emergentes, pero considero que la computación cuántica tiene el potencial de transformar muchos campos, incluyendo la IO. A continuación, te presento algunas formas en que la computación cuántica podría potenciarla:

 

  • Optimización combinatoria: Problemas que involucran la búsqueda de la mejor combinación de elementos de un conjunto finito. Esta tecnología explorar todas las posibles soluciones de manera más eficiente que las computadoras clásicas, lo que podría permitir la resolución de problemas más grandes y complejos en menos tiempo. (Lo que tardaría años máquina en una computadora clásica, podría resolverse en segundos con tecnología cuántica).

 

  • Análisis de datos masivos: La computación cuántica también podría mejorar la capacidad de la IO para analizar grandes cantidades de datos. Las computadoras cuánticas podrían explorar múltiples soluciones a la vez, lo que podría identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos de manera más eficiente.

 

  • Simulación: La IO también se utiliza para la simulación de sistemas complejos, como redes de transporte o sistemas de producción. La computación cuántica podría permitir la simulación de sistemas más grandes y complejos que la capacidad actual en menos tiempo que las computadoras clásicas, lo que podría permitir una mayor precisión en la simulación y una toma de decisiones más veloz.

 

  • Es importante destacar que la computación cuántica todavía está en una etapa temprana de desarrollo y aún se están investigando las formas en que se podría aplicar a problemas del mundo real. Sin embargo, es emocionante pensar en el potencial que tiene para mejorar la capacidad de la IO para resolver problemas complejos.

 

  • La computación cuántica ya está disponible en la actualidad, pero todavía se encuentra en una etapa temprana de desarrollo. A medida que la tecnología continúe avanzando, veremos computadoras cuánticas más potentes y confiables. La posibilidad de que veamos avances significativos pronto es la misma que en varios años, debido a que se requiere tiempo e investigación para madurar y convertirse en algo ampliamente, disponible y útil para la sociedad.

 

Si quieres conocer más sobre esta técnica, y su aplicación sobre sistemas complejos, no dudes en contactarme.

 

Esteban Cifuentes.

Docente del Programa de Ingeniería Industrial.

edgare.cifuentesa@konradlorenz.edu.co

Carácter Académico: Institución Universitaria. Personería Jurídica por Resolución 18537 del 4 de noviembre de 1981 del Ministerio de Educación Nacional. Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional (Art. 2.5.3.2.10.2, Decreto 1075 de 2015). Vigilada Mineducación.
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