1. VENTAJAS DEL MODELADO MATEMÁTICO
1.1. Los modelos pueden representar la realidad con precisión.
1.2. Los modelos ayudan a quien toma decisiones a formular problemas.
1.3. Los modelos brindan conocimiento e información.
1.4. Los modelos podrían ahorrar tiempo y dinero en la toma de decisiones y en la solución de problemas.
1.5. Un modelo quizá sea la única forma de resolver oportunamente algunos problemas grandes o complejos.
1.6. Un modelo sirve para comunicar problemas y soluciones a otros.
2. MODELOS MATEMÁTICOS CLASIFICADOS SEGÚN SU RIESGO
2.1. Los modelos de ganancias o de punto de equilibrio que se presentan, no implican riesgo o azar. Se supone que se conocen todos con total certeza los valores utilizados en el modelo. Estos se llaman modelos determinísticos.
2.2. Otros modelos incluyen el riesgo o el azar. Por ejemplo, el mercado de un nuevo producto puede ser “bueno” con posibilidad de 60% (una probabilidad de 0.6) o “no bueno” con posibilidad de 40% (una probabilidad de 0.4). Los modelos que incluyen el riesgo o las posibilidades, con frecuencia medidos como valores de probabilidad, se llaman modelos probabilísticos.
3. ENFOQUE
3.1. Definición del problema
3.1.1. Es esencial ir más allá de los síntomas del problema e identificar las causas reales. Un problema puede relacionarse con otros problemas; resolver un problema sin tomar en cuenta los otros haría que toda la situación empeore.
3.2. Desarrollo de un modelo
3.2.1. Un modelo matemático es un conjunto de relaciones matemáticas. Casi siempre, estas relaciones se expresan como ecuaciones y desigualdades, ya que se encuentran en un modelo de hoja de cálculo que suma, saca promedios o desviaciones estándar.
3.3. Recolección de datos
3.3.1. La obtención de datos precisos para el modelo es fundamental; aun cuando el modelo sea una representación perfecta de la realidad, los datos inadecuados llevarán a resultados equivocados. Esta situación se conoce como entra basura, sale basura.
3.4. Pruebas de la solución
3.4.1. Como la solución depende de los datos de entrada y el modelo, ambos requieren pruebas. Probar los datos de entrada y el modelo incluye determinar la exactitud y la integridad de los datos usados por el modelo.
3.5. Análisis de los resultados
3.5.1. El análisis de resultados comienza con la determinación de las implicaciones de la solución. En la mayoría de los casos, una solución a un problema causará un tipo de acción o cambio en la forma en que opera una organización.
3.6. Implementación de resultados
3.6.1. Es el proceso de incorporar la solución a la compañía y suele ser más difícil de lo que se imagina. Incluso si la solución es óptima y obtendrá ganancias adicionales de millones de dólares, si los gerentes se oponen a la nueva solución, todos los efectos del análisis dejan de tener valor.