Un prototipo de sistema par el apoyo a la toma de decisiones para la planeación estratégica bajo incertidumbre

Arturo Gutiérrez Loza

Exp. 18740

Reporte el articulo “Un prototipo de sistema par el apoyo a la toma de decisiones para la planeación estratégica bajo incertidumbre”

Síntesis: La planeación estratégica en la cadena de subministro es un problema de decisión importante que determina la sobreviviencia a largo plazo y la prosperidad de las compañías de manufactura, empresas de venta al menudeo e industrias de sector. En general estas compañías dependen de sus sistemas de información y modelado de decisiones, y en la progresiva transformación de los datos en información, y el conocimiento es un proceso clave que da base a cualquier sistema de apoyo a la toma de decisiones (DSS) para la planeación estratégica, táctica u operacional.

En este artículo se considera un DSS para las decisiones en la planeación de la cadena de subministro (SCP). El sistema SCP tiene un motor integrado de decisiones que usa un programa estocástico como paradigma para la optimización bajo incertidumbre.

Information Bibliográfica

A prototype decision support system for strategic planning under uncertainty

Nikitas-Spiros Koutsoukis, Belen Dominguez-Ballesteros, Cormac A. Lucas and Guatam Mitra

Department of Mathematical Sciences, Brunel University, UK

Resumen del Artículo

Los constantes cambios en el medio ambiente económico y de negocios, y los aun más rápidos cambios tecnológicos continúan poniendo en peligro a todos los negocios y las organizaciones. Por lo que muchas compañías en distintas industrias y sectores están obligadas a re-examinar regularmente sus decisiones estratégicas.

La planeación y utilización de la capacidad de producción es una decisión mayor en el área de manufactura. Las firmas están obligadas a mantener los altos niveles de servicio a cliente y al mismo tiempo están siendo forzadas a reducir los costos y mantener los márgenes de ganancias.

Tiempo e incertidumbre son dos de los factores que podemos encontrar en la determinación de decisiones para la planeación estratégica. Ahora se ha establecido que usando modelos de programación estocástica (SP) es posible tomar decisiones flexibles y robustas “cercanas a lo óptimo” para reservar recursos al momento de estar enfrentando la incertidumbre futura.

La programación estocástica combinando modelos de matemática deterministica para reservar recursos de manera optima con modelos de análisis de decisiones para generar estrategias in medios ambientes inciertos.

Es bien sabido que una buena toma de decisiones requiere buenos datos e información. El rol de toma de decisiones basadas en modelos esta ganando aceptación de manera incremental mientras las organizaciones tratan de obtener ventaja competitiva. El progreso en el desarrollo de sistemas de información nos lleva a la unión natural entre modelado de datos, modelado simbólico y análisis “What-if” dentro de las fases de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS).

Datos de Información y soporte a decisiones

Sistemáticamente, los datos son refinados en información usando colecciones día a día y análisis y procesamiento subsiguiente. Instanciando de manera repetitiva modelos por datos, meta-datos e información, y analizando los resultados para crear “conocimiento”. Conocimiento e información son usados para ayudar a la toma de decisiones. Por lo que datos, información y conocimiento son los tres mayores componentes en la cadena de valor de la información-IVC.

El modelado de datos, modelado de decisiones y modelado de investigación son los tres pasos importantes y lógicos en el proceso de toma de decisiones, y estos pasos también encapsulan la inatracción entre los sistemas de información y modelado de decisiones. En el contexto actual podemos ver que modelado de datos y modelado de decisiones interactúan uno con otro de manera muy cercana.

• Modelado de datos se refiere a extracción estructurada y categorización de los hechos grabados, internos y externos a la organización. El modelado de datos provee al tomador de decisiones la información sobre el problema de decisión.
• Modelado de decisión se refiere al desarrollo de un modelo o conjunto de modelos los cuales son usados como herramienta para la toma de decisiones. El modelo de decisión puede ser una representación normativa del problema usada por el tomador de decisiones.
• Análisis e investigación del modelo se refiere a la instanciación del modelo con datos, así como adaptación de los parámetros del modelo para investigar los resultados (salidas) de las decisiones alternativas producidas por el modelo.

El sistema para la planeación estratégica de la cadena de subministro esta dirigido a dos grupos distinguidos de usuarios:

1. Tomadores de decisiones. Son los dueños del problema, típicamente gerentes de la cadena de subministro, y ellos usan el sistema para evaluar diseños específicos y combinación de escenarios y así lograr alcanzar mejores decisiones. Su principal interés el comportamiento potencial de las diferentes entidades de la cadena de subministro bajo un numero potencial de factores de escenarios/incertidumbres.}
2. Expertos Técnicos. Se incluye ingenieros de conocimiento y programadores de sistema. De acuerdo al área de experiencia pueden ser agrupados de la siguiente manera:

• Expertos de base de datos que usan el sistema para integrar y probar nuevos datos e información cuando esta se hace disponible.
• Expertos de modelado que usan el sistema para introducir nuevos modelos o cambios a los modelos existentes.
• Expertos de soluciones que usan el sistema para probar o usar nuevas y diferentes herramientas de solución y métodos de solución.
• Expertos de dominio, que son los especialistas con un intimo conocimiento de la aplicación. Los expertos de domino usan el sistema para obtener conocimiento y jugar el rol clave de adaptar la aplicación.

Reflexión Personal Sobre la Lectura

Más allá de la implementación técnica del DSS, algo importante que resalta el artículo es la descripción del proceso de tomas de decisiones que utilizaron, resalando el modelado de datos, modelado de la decisión y el análisis e investigación de los resultados. Y se resalta la importancia que tienen los sistemas de información que desde que son transaccionales o gerenciales, es importante tener un buen modelo de datos en nuestro diseño de base de datos para poder tener información histórica que permita alimentar los DSS, al mismo tiempo, durante la modelación de la decisión es posible que tengamos que proveer retroalimentación para modificar nuestros sistemas de información existentes y poder obtener la información que nuestros modelos de decisión requieran.