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1. Introducción a la Investigación de Operaciones (IO) Curso: Ingeniería Industrial – 6° semestre Duración: 2 horas Docente: [Nombre del docente]

2. Objetivos de la clase • Comprender qué es la Investigación de Operaciones (IO) • Identificar el proceso general de la IO • Reconocer aplicaciones reales • Plantear un problema sencillo para modelar con IO

3. Situación problema Imagen de un caos en producción/transporte Pregunta: ¿Cómo lo resolverías? Reflexiona sobre la importancia de tomar decisiones óptimas.

4. Trivia inicial Verdadero o falso: 1. La IO solo se usa en matemáticas puras. 2. La IO nació en contextos militares. 3. La IO sirve para optimizar recursos.

5. Definición de IO Disciplina que aplica métodos analíticos y modelos matemáticos para tomar mejores decisiones. Optimiza recursos: tiempo, dinero, personal, materiales.

6. Historia resumida Segunda Guerra Mundial: logística, abastecimiento, estrategia. Adaptación a la industria y empresas en tiempos de paz. Hoy: manufactura, transporte, salud, energía, tecnología.

7. IO vs intuición Ejemplo: Decisión errada por intuición → Pérdida de recursos. Decisión optimizada por IO → Uso eficiente y ahorro.

8. Relación con la Ingeniería Industrial El ingeniero industrial busca eficiencia y productividad. La IO aporta herramientas cuantitativas para lograrlo.

9. Ventajas y limitaciones Ventajas: decisiones objetivas, optimización, reducción de costos. Limitaciones: requiere datos precisos, puede ser complejo.

10. Ciclo de la IO 1. Definir problema 2. Construir modelo 3. Obtener solución 4. Validar modelo 5. Implementar y dar seguimiento.

11. Tipos de modelos • Determinísticos: datos conocidos con certeza • Probabilísticos: incertidumbre en datos • Simulación: experimentación controlada

12. Áreas de aplicación Producción, transporte, inventarios, proyectos, servicios.

13. Ejemplo 1 – Producción Empresa produce productos A y B. Restricciones: 40h de máquina, 60kg materia prima. Producto A: 4h, 6kg, $30. Producto B: 2h, 8kg, $20.

14. Mini actividad Si tuvieras que decidir qué producir más, ¿qué información adicional pedirías?

15. Ejemplo 2 – Transporte 2 plantas → 3 ciudades. Capacidades, demandas y costos distintos. Objetivo: minimizar el costo total.

16. Mini actividad transporte Si el costo sube en una ruta, ¿cómo afectaría la solución?

17. Actividad individual Piensa en un problema de tu entorno que implique asignación de recursos. Identifica: variables de decisión, objetivo, restricciones.

18. Ejemplo desarrollado Cafetería universitaria: decidir cuántos sándwiches y ensaladas producir. Restricciones: tiempo y vegetales. Objetivo: maximizar ganancias.

19. Formato de entrega Breve descripción (5-8 líneas). Incluir variables, objetivo y restricciones.

20. Tips para plantear un problema de IO Define claramente el objetivo. Identifica los recursos limitados. Plantea restricciones realistas.

21. Tiempo y dinámica 30 minutos para desarrollar el problema. Entrega escrita y discusión en clase.

22. Conclusiones clave La IO combina lógica, matemáticas y sentido práctico. Es clave para decisiones eficientes en escenarios complejos.

23. Reflexión final La clave no es solo resolver el modelo, sino plantearlo bien.

24. Preguntas y respuestas Espacio para dudas y discusión.

25. Adelanto próxima clase Programación Lineal: conceptos básicos y formulación de modelos.