Los maestros de la calidad

MODELOS Y
TOMA DE
DECISIONES

No todos los modelos de decisión se
formulan y resuelven suponiendo la
disponibilidad de la información
perfecta. En general, esto se
denomina toma de decisiones en
condiciones de certeza.

La disponibilidad de información
imperfecta o parcial de un problema
lleva a dos nuevas categorías de casos
en toma de decisiones:
1. Decisiones con Riesgo.
2.Decisiones con incertidumbre

La certeza o la incertidumbre representan
los dos casos extremos, mientras que el
riesgo es la situación intermedia.

• El análisis de decisión proporciona un marco
para analizar una gran variedad de modelos
de administración.
• Este marco establece:
Un sistema para clasificar los modelos de
decisión, basado en la cantidad de
información disponible sobreel modelo.
Un criterio de decisión (una medida de la
bondad de la decisión) para cada tipo de
modelo.

MODELOS DETERMINÍSTICOS Y
PROBABILÍSTICOS
• Los modelos para la toma de decisiones se
clasifican según la función de negocios a la
cual se aplican. (Finanzas, mercadotecnia,
operaciones, etc.
• O por la disciplina de aplicación o la industria
involucrada. (ingeniería, economía,transporte, etc.)

• Según el nivel de la organización en el cual se
aplican (estratégicos o tácticos).
• Por el tipo de matemáticas aplicadas
(ecuaciones lineales o no lineales).
• Por la tecnología aplicada en la construcción
del modelo (hoja de cálculo, paquete de
software, lápiz y papel).
• Determinísticos y probabilísticos.

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Modelos determinísticos
Son aquellosdonde se supone que todos los
datos pertinentes se conocen con certeza.
Pueden manejar situaciones complejas en las
que hay muchas decisiones y restricciones.
Su utilidad es mayor cuando unas cuantas
entradas no controladas del modelo
presentan incertidumbre.
Se utilizan para la toma de decisiones internas
de una organización.

Son importantes por:
1. Una gran variedad de problemas deadministración pueden formularse como
modelos determinísticos.
2. Muchas hojas de cálculo electrónicas
cuentan con la tecnología necesaria para
optimizarlos.
3. El subproducto de las técnicas de análisis es
una gran cantidad de información muy útil
para la interpretación de los resultados.

4. La optimización restringida es un recurso útil
para reflexionar acerca de situaciones
concretas,aunque no se piense construir un
modelo y optimizarlo.
5. La práctica con modelos determinísticos
ayuda a desarrollar la habilidad para la
formulación de modelos en general.

Modelos probabilísticos o estocásticos
• Algunos elementos no se conocen con certeza.
• Presupone que algunas variables aleatorias no
tendrán valores conocidos antes que se tomen
las decisiones correspondientes yese
desconocimiento debe ser incorporado al
modelo.
• Incorporan la incertidumbre a través de
probabilidades en las variables aleatorias.

• Tienden a reportar una mayor utilidad cuando
intervienen en ellos muchas entradas inciertas
y hay pocas restricciones.
• Se usan para la toma de decisiones
estratégicas referentes a la relación de una
organización con su ambiente.

Construcciónde modelos y toma de decisiones
• Ningún modelo es totalmente determinístico
ni completamente probabilístico.
• Su aplicación se divide en:
1. Formulación del modelo y construcción del
mismo.
2. Análisis de modelos para generar resultados.

3. Interpretación y validación de los resultados
del modelo.
4. Implementación
• Estas etapas casi nunca se aplican en
secuencia, se realizan enforma iterativa.
• Para su validación se puede utilizar en una
situación similar en una época ya conocida, se
comparan los resultados y el modelo queda
validado si existe similitud entre ellos.

Pasos a seguir para la solución de problemas de
aplicación:
• Leer detenidamente el problema, las veces
que sea necesario, hasta familiarizarse con él
y entenderlo.
• Hacer un esquema o...