Investigación Administrativa - sepi.escasto.ipn.mx · +e control en ,vno cadena de producción, un...

Investigación Administrativa

CONTENIDO

ENERO - MARZO 1978

ARTÍCULOS

SUMARIO.

EDITORIAL........................................................................................................2

LA INFORMÁTICA EN LA TOMA DE DECISIONES

ING. RAÚL ZEPEDA CHANONA.......................................................................3

MODELOS DE DECISIÓN Y COMPUTADORAS EN LA ADMINISTRACIÓN

C.P. Y M.B.A. CARLOS VIGURI BRETÓN.........................................................7

ALGORITMO PARA RESOLVER UN SISTEMA GRANDEY DISPERSO DEECUACIONES ALGEBRÁICAS

LIC. GUILLERMO GARCÍA GIL....................................................................15

EL SISTEMA DE COMPUTO EN LA MODALIDAD DE TIEMPO COMPARTIDOEN LA COMISIÓN FEDERAL DE ELECTRICIDAD

ING. ALEJANDRO CESAR OVALLE GONZÁLEZ..................................................21

PROYECCIÓN DE LA INFORMÁTICA EN PETROLEOS MEXICANOS

ING. CARLOS URIEGAS TORRES................................................................27

SECCIÓN ESPECIAL EN IDIOMA INGLÉS. COMPUTER SYSTEMS OF THEFUTURE

KORNEL SPIRO.........................................................................................37

APOYO COMPUTARIZADO PARA LA PLANEACIÓN ESTRATÉGICA

DR. OCTAVIO GÓMEZ HARO........................................................................43

Td t i aria El v.riigi”oro OVO”C. de lo ciencia y de lo técnico en el pres.“,. siglo, han kho po.

sib,. que lo humanidad tengo un más amplio conocimiento del mundo que lo rodea, Y qw meddionk lo comunicaci¿n en SUS diferentes manifestaciones, se hoyo permitido lo

t~~rmisión masivo de con?cimientos o todos los soci$oder del mundo contempo&eo. Lo oparición de nuevos disciplinas derivodos de lo inve~tigacián es ob,mdont. y d.

entre todos aIlas, se distingue lo que re dedica precisamente al manejo masivo db do,-. Sin obundor en los origenes de lo información sistematizado, podemos distingoir que ésto ha evolucionado de uno manero tan notable que se hon llegado ‘o ,l establecer sistemor q,,. por su wodo de .sofisticoción hoy en dio, nos porecen aspectos de un futuro aún leiono, pero q”. son una reolidodd. gron provecho porci lo hun.Tnidqd~ e’su conjunto.

El trotomiento de lo información reviste carocterirticos de tipo cualitativo y cuonti- totivo, bnio estos condiciones, su manejo ouiomático, permite que sea utilizado sustonciol- mente en todos los ámbitos del conocimiento humano.

Entre los nuevos &cios, existe uro már,‘qve es de la que “os intereso h&lor: bu INFORMATICA; esto palabra fue creada en Francio como sinónimo del tratamiento de la información del proceso de #datos sin emborgo, en lo nctuolidod, su definición es más om- plio si lo concebimos como lo ciencia del trotomiento l¿gico y automático de los soportes de los conocimientos y de las comunicaciones humanos, es decir la información. Esto quiere decir que lo INFORMATICA :compre”de de manero indirociable tonto los medios del trotomiento yru funcionamiento como los métodos de tratamiento y el estudio de los cambios de oplicoción.

Es ampliamente conocido que Io información susceptible de ‘ser manejado outc&tico- mente puede ser cualquier conjunto de elementos numéricos, olfobéticos o simplwnmte simb6licor. cuyo significodo ert6 explicito o bien puede ser obtkdo por medio de corres- pondencias preestablecidos, encontrando cuolqvier doto que seo factible de ser cwntificado y pueda ser trotado de manero autom¿tico.

Dado lo cantidad to” amplio de informoiión qui encuentro el hombre a IU dispori- ción en todos los facetas del conocimiento, su habilidad resulto insuficiente poro digerbla con todo lo amplitud necesario, os, pues el ingenio humano recurre tmo vez más al unpho de herramientas ouxiliorer que le permitan cumplir sus obietivos. Surge pua fo computadc- ro, como el ouxilior “ecasorio poro seguir adelont. con ffúidez 1~ los i”wstigociorm en lo ciencia puro y en sus oplicociones prácticos en lo cíencia aplicado, lo cuol deswnboca en la tec”ologla.

Asi, hon sido creados computadoras poro aplicaciones especificas y poro oplicocioms generoles y dentro de su expeciolizoción podemos mencionar o los que por su finolidod principal fueron construidos poro el cálculo cientifico trabajando UMI por medio del sihmo secue”&l (Botch ProcerringJ, y los computodoras que troboian en bore al ristemo de tfwnpo compartido (time shoringj. .~. _

Otro cotegorío es lo di los equipos enfocados a resolver los priblwnoi ‘& iipo admi- nistmtivo y que funcionon rutinoriomente modifiaindose exclusivamente los dotos originales como en el coso de n&ninas, inventarios, focturoci6n. etc. Por mdio de los progmmos ad.cuados. A uno tercero cotegorío pertenecen las computodoras osocioda de uno monc m directo o los sistemas industrioles, yo seo v” sistema de control de procesos, un sistema +e control en ,vno cadena de producción, un sistema de control de movimknto, etc.

No.re debe omitir lo consideración de que .n función de los temkaciones de los eqguipos, sus oplicoc;on.s pueden ser múltiples y de gmn voriedod. Hablar del toma,% de los eqoipos resulto problanótico, puerto que debanos emplea M punto de referuulr~ que nos p~mito decir si son muy pequeños, de mediono tamaño, de gro” tamoño o de ‘~ extroordinorio copocidod. De todas formas esto closificación vado co” bostonte dimmbmo y seria dificil esfoblecer ronqos concretos poro ubicarlos.

Lo fobricoción de los computadoras es16 en monos en lo octuolidod de oms cwt%n ~ompoñio~ tm~~~ionoles, los cuales se distribuyen el marcodo mundfal~ HUJ compdilos so” ,o Jnt.,“ot;onol Businesr Machines [E.U.J; Control Doto Corpomtion (E.U.), Gmal ~l.&;c (E.U.J; u”ivo~.Divisió” (E.U.); tioneywell IE.U.J, Compognie Internacio”ol. pow ,‘,nfom,otiqv. [Proncio~; I”ternotionol Computers 1Knit.d (Gran Br.toiia)t Siwnens (Al.“,.,. “k$ Burroughs ,E.U.,;~ NCR (E..U.);.y algunos otros morcos m6r que complementon e, tota,.

Es c&;enienfe m~n~;&r que tos compañios nofteomerkonos oborcon poco ITI& & 90% de, m.,mdo mundial, dejando el resto o los .~P,.s~s de otros po1s.s.

,ns;stfmor en m.“c;onor d ininterrumpido y acelerado ritmo ol cual se hro,lan fo, ciencias, estondo fundwnsntodas en el ,moneio de lo $formoción o tmvh de las t&“fcot rof;rticodar dorivodor del uso do los computodoror~ ou” dados sus extroordt~jw -,,. ces existen inimoginobles .oersp.ctivor pero no debanos perder de visto canO *. -,- al prt”cipio, que estos complejos equipos son instrumentos auxiliores del ho&. y q,,e d&.,, w ,,,;,;~odor en función de lo reolidod de codo w,s.

r>olítica$ 0 sImplemente por favorecer a una re- gi& representaban uoa utilidad.

LS.3 crdiuones ahdes no son fas mismas, hoy los tomadores de decisiones, tanto del go. biemo como de la iniciativa privada, deben de elegir de entre las diferentes posibilidades, aque- lla que produzca la mayor efectividad conjunta.

Consecuentemente, las deasiones ya no es posible tomarlas empleando exclusivamente criterios sujetivos, sino que es necesario conocer y tener a la dis+sición, información que permita conocer y medir qué es lo que va a suceder al elegir un curso de acción, a quienes va a afectar, a q&nes va a beneficiar y, por último, el empleo de los recursos que demande en donde van a ser más efectivos. Usando, para ejemplificar, la decisión de construir una carretera, es evidente que si se sabe que 10 hs. de carretera tie- neo un costo aproximado de X miles de pesos, y si se dispone de esos X miles de pesos, esos 10 kms. podrían construirse para unir cualquier lugar incomunicado. Sin embargo, es aquí donde para decidir la localidad por unir, se debe analizar detalladamente, para determinar en qué localidad la construcción será más efectiva, y para hacer esea nálisis se debe contar con información.

Nunca será posible tratar de efectuar un análisis de decisiones, que. permita tomar una buena decisión, si no se cuenta con los datos que iequiera dicho análisis, y esos datos no son otra cosa más que información.

Es posible afirmar que los estudiosos, hace ya bastante tiempo, se dieron cuenta de la necesidad de contar con información para poder llegar a tomar decisiones en forma más efectiva o, cuando menos, más adecuada. Pero el lograr hacerse de esa información cada vez resulta más difícil.

La causa de que cada vez se encuentren más problemas para poder tener información, se debe entre otrs a) a la explosión demográfica, b) la grao facilidad que se tiene en la actualidad para comunicarse, c) el enorme volumeo de información que es necesario manejar en cualquier actividad, d) la necesidad de contar con información oportuna y veraz.

W de solución para los problc

mas anteriores, surgió recientemente, cuando menos en tal forma que realmente sea de utilidad.

Las ciencias que le permiten al responsable le tomar decisiones, hacerlo en forma más adecuada son la Informática y la teoría de Siste- mas. Para algunos, es posible que la afirmación anterior no sea válida, pero ampliando sobre lo que quiere decir con dicha afirmación, es necesario únicamente, esbozar la idea de lo que significan Informática y Sistemas.

“Informatica es la aplicación racional y sic temática de la información a los problemas eco- nómicos, sociales y político2.

“Sistema es un conjunto de elementos, in- terdependientes entre sí, cuya función tiene un objetivo común”.

El tomador de decisiones debe considerar siempre que está actuando dentro de on sistema. En este marco de referencia, su decisión no es aislada, sino que necesarianxnte tendrán re- percusiones en otros, o en todos los elementos restantes. Si su decisión es tomando en cuenta uno tilo de sus elementos o componentes del sistema necesariamente habrán repercusiorres en otros, 0 en todos los elementos restantes.

Desafortunadamente aún, hoy eo día, existe poca conciencia acerca de ésto, y son muy pocas personas las que realmente piensan en todo el sistema al ordenar una acción.

Ahora bien, para poder preveer las reper- cusiones en todo el sistema, así como para elegir la estrategia adecuada en cualquier accibn, sería imposible hacerlo si no se cuenta con in- formación.

Con ejemplos extraordinariamente sencillos se puede ilustrar lo anterior.

Un despachador de aeronave no podrá au- torizar la salida de un avión, a menos que co- nozca las condiciones atmosfkicas existentes en la ruta que éste va a seguir.

El responsable de decidir qu6 plantas genc- radoras de energía eléctrica deben entrar y CUS, les salir, no lo puede hacer a sentimiento, sino

que debe contar con información relativa a las cargas que se demandan, en d&de y a qué ho- ra, dek conocer la disponibilidad y capacidad de las plantas, los volúmenes de agua para las hilroelktricas y los de energéticos para las tér- micas, estado de-las líneas de transmisión, etc.

Dentro de la industria, para decidir la pro- ducción masiva de determinado producto, úni- camente es posible hacerlo si se cuenta con información del posible mercado, de la coro- petencia, costos de producción, distribución, disponibilidad de materiales, y así podría crecer la lista.

Volviendo a la definición de Informática, es fácil concluir que en cualquier actividad el hombre necesita auxiliarse de la Informática.

Desafortunadamente, y con demasiada frecuencia, la Informática aún no ha sido com- prendida en su totalidad. Sn muchas las personas que no quieren saber sobre la informática, o bien’@e no le han dado la importancia que le corresponde.

Lo anterior puede tier una explicación. La inform&ica normalmente se confunde con la computación.

La computación en el país es reciente. Su primera utilización no fue todo lo afortunado qye se hubiera deseado, ,debido a la falta de experiencia, en cuanto a cómo debía usarse y a la falta de profesionales en esa rama.

La computadora se presentó como la má- quina maravillosa que resolvía todos los problemas y que, además, abatía los costos. La ver- dad es que no hizo lo uno ni lo.otro.

En cuanto a resolver los problemas, no se logró ya que la mayoría de las veces se le us6 exclusivamente como una calculadora y máqui- na de escribir.

Con relación al costo, como no se diseñaron las aplic+ciones para la nueva herramienta, sino que los cálculos manuales y la escritora fue lo que se pasó a la máquina, los costos se incre- mentaron en va de disminuir.

Es triste decirlo, pero todavía existen en ta actualidad, sistemas de c6mputo que se usan en la forma descrita anteriormente.

Para utilizar akcudamente la informática en el proceso de toma de decisiones, es necesario aplicar, conjuntamente con ella, las siguientes disciplinas:

-El procesamIento de datos, que trata de hallar la manera de elaborar sistemática y racio- nalmente la información, mediante la recolec- ción, organización, codificación, clasificación, combinación y procesamiento de datos.

-La teoría de sistemas, que comprende el estudio y análisis de los sistemas, entendiendo por sistema algo formado por conjunto de obje- tos 0 mecanismos, relacionados entre sí, cuya función tiene un fin determinado.

-La investigación de operaciones, que se puede considerar como el conjunto de métodos de a&lisis matemático ~tendienks a la optimiza- ción de los fen6menos de organización.

-La simulación, que comprende la elabc- .ración de modelos discretos y continuos, utilizados en economía y en control de ~~OCSOS, que emplean grandes cantidades de datos.

-La teoría de la estructura de informón, que estodia la información, analizando sus estructuras y permitiendo de este modo una mejor comprensión de tal informaaón.

-La teoría de las comunicaciones y redes, que esddialas estructuras físicas que hacen p sible la transferencia de información entre dos 0 más puntos y las propiedades de las redes de comunicación.

La teoría de la organización, es un tactor decisivo en la concepci6n de los sistanas de información ya que estudia las estructoras or- gánicas y jkrárquicas y los canales de comuni- cación entre los tomadores de decisiones.

Administrar es planear, programar y tomar decisiones. La función de administraci6n es de- licada, y consecwn temente, dehe recaer en In persona más preparada.

Los administradores no surgen de la nada, la formaci6n de los administradores es realmeo-

tica es insustituible, pero debe aprender, tam-

te un proceso largo, eo el que es posible se co- bién, a servirse de herramientas que le permitan realizar con más acierto su función de admi-

metan mochos errores. El administrador moderno no debe contar úoic-te con su juicio y

nistrador. Indudablemente que ninguna de esas heramientas sustituyen al administrador, pero

experiencia, sino que es necesario. que se pre- pare paia la funci6n de administración.

también es válido asegurar que sin ellas no está administrando.

En la preparación, es evidente que la prác

1 .-Acapulco, Gro. Z.-Ciudad Acuaña, Coah. 3.-Ciudad Hidalso. Chis. *.-Ciudad Jubrei, khih. 5.Aiudad Miguel Alemán, Tompr. 6.-c.xtlocwlcor, Ver. 7.-Guadala~am, Jal. O.-Guaymar, son. 9.-Manzanilla, Col.

1 O.~amomr, Tamps. 1 I.-Mexicali, 6. c. 12.-,%xico, D. F. IAduana Interior1

CONSOCIC 23.-Agua Prieta, Son. 24.-Ciudad del Carnnn, Comp.

l3.--M6xxim, D. F. IAduano cbl Aer6pusrto Internadonoll

14.-Ncgales, Son. 15.-Nuwo Lorado, Tamps. 16.-ojinc ,go, Chih. l7.--Piedrar Negras, Caah. IB.-Progreso, YIJC. 19.4cynosq Tamps. 20.-Tompim, Tamps. 21 .-Tijuana, 6. C. z-2.-Veracruz. Ver.

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jerarquía a .Ios mismos, de tal manera que el problema más importaote a resolver pueda ser analizado en primer término y así socesivamen- te. Las bondades que caracterizan a un problc ma en particular, deben ser definidu y aclaradas de tal manera que un mayor análisis pueda ser realizado. Las metas de las cuales este problema requiere, deben también ser identifica- das y definidas lo que permitirá que un nuevo procedimiento de investigación pueda ser implementado. Una vez que el área del problema ha sido identificada y las metas aclaradas el ejecutivo que toma decisiones necesita localizar las alternativas que son posibles para la solu- ción del problema. Los computadores son útiles en ambas acciones eo la localizaci6n original del problema y en la última determinación de alternativas posibles.

El estado de predicción también consiste en varias etapas, las cuales se dedican a determinar las consecuencias de todas las alternativas fruto de nuestras posibles acciones. De tal manera de poder evaluar las mismas, el ejecutivo debe en primei término escoger la apropiada medi’da de efectividad que sea relevante en fun- ción a sus metas. Hecho lo ankor, puede pro- ceder a estimar los resultados probables de todas las alternativas posibles, que tiendan a la solución del problema, tomando en considera- ción las diversas estratkgias disponibles tanto para él, como para sus competidores, y utilizan- do la mejor informac& que esté a su alcance, en .relación a la probabilidad de ocurrimknto de cada alternativa~y su relativo rendimiento de eficiencia. Los computadores son útiles en producir la información -aria para este procedimiento

En el estado de selecci6n. el ejecutivo debe poner el problema particular en su carácter más general, precisamente de acuerdo a las metas y medios así como seleccionar la alternativa 6p- tima para la solución &l problema. Para hacer Ato necesita en primer tkmino un apropiado reglamento de decisión que incluya no solo las meku y los medios sino tambiCn la calidad y extensión de la información disponible. Enton- ces Cl debe analizar los resultados y seleccionar cl mejor de entre los que tiene disponibles.

Los computadores pueden ser usados para facilitar el análisis de los resultados probables

ya que ellos permiten al ejemti& considerar en forma dinAmica muchas más alternativas.

El estado de control tJmbi6n consiste en varios pasos y se refiere a la implanentación y evaluación de la decisión al seleccionar una de las alternativas. Con esta informaci6n, el eje. cutivo puede evaluar la decisi6n y ver si el resultado previsto realmente ocurrirá, ,&í- como poder precisar las razones de las posibles des- viaciones de presentarse éstas, sobre los reulta- do esperados. El puede también corregir las acciones, basado en esta información,si es que ello llegara a ser necesario. Los computadom pueden sur usados para que en forma automática proporcionen el antecedente de información necesario, si así se desea, y puede ser programado para activar los mecanismos correctivos que en algunos casos se conveniente efectuar.

El proceso de decisión antes expuesto puede ser implementado solamente por el hombre: sistemas de hombre-máquina, o por la vía del computador y otras máquinas por sí solas, de acuerdo a la complejidad de la situación del problema y su extensión. Donde hay un acuerdo o convenio mncerniente a las metas que se desean como resultado final en el proceso de decisián y la óptima combinación de medios disponibles, entonces el proceso de decisi6n viene a ser uno de cómputo, desde que ambos, los fines y los medios, están explícitamente defini- dos y son posibles de lograr, de tal manera que los resultados, son ciertamente la soluci6n 16- gica del método empleado, para Iõgrar esta meta. Si esto es hecho por medio de un procedimiento operativo estandax o a travb de un procedimiento operativo nosotros podemos referir que corresponde a una situaci6n de deci- sión programada.

Muchas decisiones son de este tipo de mti- na, de naturaleza iterativa de tal forma que WC procedimiento operativo estandarizado existe y es seguido por el ser humano en su caktcr de ejezotor de la decisión, de tal manera ue los computadnrs con relativa facilidad p Jal asumir estas fu-xi-. Sm embargo, si existe desacuerdo relativo a Jos medios particulares que deben ser usados para alcsnaar los resol- tados deseados entonces la decisión no está programada y ante tal situación el computador puede ser o no de utilidad.

Para una decisión en estas circunstancias un procedimiento heurístico, basado en el juicio del ejecutor es necesario y eo algunos casos los computadores pueden ser programados para ello pero en Otras esta akernativa no es posible.

Ios modelos de situación de problemas son útiles a los ejecutivos para llegar a las decisiones apropiadas. Cualquier modelo es una mera representación de la realidad, la cual intenta explicar el comportamiento de algún asP&o de ella. Los modelos para que sean útiles deben captar en la forma más nítida posible, la realidad que pretenden imitar, para encontrar so- lución a los problemas. Una cierta cantidad de simplificación es dtieable y necesaria pero una sobre o exagerada simplificación puede destruir la capacidad de predicción del modelo. Es frecuentemente ionecesario que el modelo sea completamente preciso desde que un cierto margen de error eo el proceso de decisión es usualmente tolerable, consecuentemente el tipo de modelo que debe ser usado en una situación particular depende del propósito de la decisión, así como del grado de precisión que es necesario en los resultados.

Los modelos pueden ser usados para cuatro diferentes y distintas funciones: “de organiza- ción, heurístico, de predicción o de medición”, dependiendo del problema eo particular en que para su solución es atacado con la ayuda del modelo. El modelo desempeña una función de organización si es que ayuda al ejecutor a cla- sificar y relacionar la infomnación desordena- da fuera de la relación misma que previamente no fue percibida; desarrolla una función heu- rística si ‘ayuda a explicar y predecir los resultados de estas relaciones de tal manera de llegar a la identificación de las variables pertinentes, dent-o de la situación o al descubrimiento de nuevos elementos o m&odos de operación; el modelo desarrolla una función de predicción si ayuda a predecir los resultados de estas inkrre- laciooes y es posible también verificar la capacidad de predicción.

El modelo desarrolla una función de medi- ción si claramente interpreta las relaciones de la información, de tal manera que los datos que sirvieron de fuente de i,nformación pueden ser

osados como unidades de medida.

Los modelos también pueden ser clasifica- dos de acuerdo a sos características, eo tres diferentes grupos mayores: Icónicos, Analógicos y Simbólicos Un modelo icónico físicamente contem,pla el fenómeno real al cua! representa; el inconveniente de este tipo de modelos es que puedw introducir variables no deseadas dentro del proceso de decisión, debido a su proceso de abstracción, por lo que ellos tienden a poseer un bajo poder de predicción. Los modelos ana- lógicos hacen uso de una propiedad, de representar alguna otra, la propiedad real l,a cual es la relevante para La toma de decisiones y puede ser muy útil con computadores anaMgi- cos. Los modelos simbólicos utilizan símbolos matem&ticos para representar el mondo real, y desde que ellos empkan las matemáticas como lenguaje usualmente son llamados modelos ma- temáticos. Ellos son, por supuesto más útiles para el ejecutivo, cuando son osados en forma conjunta con los modelos computadores elec- tróoicos de tipo digital, desde que tales cooí- putadores pueden resolver todo ,tipo de problema, mia vez que éste ha sido plasmado en la forma de modelo matemático.

El molelo matemático, sin embargo, poede ser de descripción o bii de predicción, de- pendieodo si tiene o no que demostrar capa cidad de predicción. Aún si solo fuera originalmente de tipo descriptivo, tal modelo puede convertirse en modelo matemático de predic- ción despu& de transformar algunas de sos variables de acuerdo a las kyvzs de matemáti- cas establecidas. Esta facilidad para manipular los modelos matem&icos puede ser usada para transformar los modelos originales a modelos heurísticos, lo mismo que a modelos de predic- ción, simplemente mediante el uso del comp- tador para desarrollar’ mzinipulaciones mataná- ticas, y on ,poco aparte de un modelo intrlnseco de tipo heurístico, el coal Puede ya estar conà- nido en el modelo como un resultado de la actividad creativa de la persona que dise% el modelo.

Cualquiera que sea la naturaleza del fe& meno que va a ser estudiado y sin importar lo complicado qoe pueda llegar a ser, las diferentes pactes que componen el problema deben guardar una relaci6n entre una y otra, una

vez que el individuo que dise& el modelo obtiene un buen resultado en su creación, debido a que ha encontrado en su formulación una adecuada relación abstracta y precisa, él puede hacer uso en forma total del poder del analisis matemático para producir resultados óptimos, los cuales inclusive pueden ser de mayor grado de lo esperado originalmente.

Antes del advemmiento del computador, las decisiones en los negocios eran hechas por el ser humano bajo un enfoque cualitativo en que el mejor juicio permitía el acceso a la decisión final, conforme el tiempo transcurrió y ~problemas similares se fueron presentando, el ejecutor de las decisiones desarrolló metodologías (programas) para llegar a fundamentar su juicio y tomar l,as decisiones, basado en su experiencia acumulada. Estos fueron, precisamente, modelos de una forma particular en el proceso de toma de decisiones pero fueron escwogpor excepción alguna vez, plasmados en blanco y negro o bien fueron difícilmente comprendidos en las mentes d,e los ejecutivos que tomaron las decisiones. El actual desarrollo de la investiga ción en el proceso de toma de decisiones y el perfeccionamiento de los computadores ba hecho posi,ble para el hombre transferir al computador algunas de sus actividades rutinarias.

Algunos modelos de decisión han sido PN. gramados para adaptarse a los computadores y pueden ser usados TII la actuaiidad. lo mismo que un mayor rimero de modelos complejos deben esperar un poco más de los resultados de la investigación y desarrollo.

Las características esenciales de un modelo para un problema de negocios específico, son las que, por ,lo menos, una variable de entrada quede sujeta a control, la relaci6n ~enhe las va- riantes relevantes deben~ ser especificadas y la variable o variables de salida deben representar un índice de medida de valor de las soluciones akernativas para ~1 que toma las decisiones.

Los ingredientes esenciales de la estructura de los ‘modelos de com~putación son en conse- cuencia,, las ecuaciones estructurales, las variables y el método de solución.

Por lo que se refiere a las ecuaciones estructurales de un modelo matemático sgn de cuatro

tipos: de definici6n, tecnoMgicas, de comportamiento e institucionales. Las ecuaciones estroc- turales muestran la estructura del fenómeno que va a estar considerado o comprendido en el modelo. Las ecuaciones de definición describen la precisa intwrelación entre dos o más variables.

Las ecuaciones tecnológicas describen los resol- tados de las interacciones de las variables dentro de un proceso esencialmente físico y tecnológi- co, tales como las funciones econométricas y de producción. Las ecuaciones de comportamiento describen precisamente el comportamiento del ser humano dentro del sistema que está siendo sujeto al modelo y son también los estados de las relaciones funcionales en lugar de identi- dades. Nosotros algunas veces podemos dife- renciar mayormente las ecuaciones de comportamiento sobre la ,base de afirmación o negación por estimación 0 azar y si es así,entonces nos podemos referir a ello como el comportamiento estotástico en contraste con el comportamien- to deterniinístico el cual ,usualmente,es mocho más sencillo y preciso en la predicción. El comportamiento estocástico puede frecuentemente ser predecido con una tolerable precisión como el resultado de eventos probabilísticos si la informacibn que se refiire a los eventos determ& nísticos y su distribución de Probabilidad son conocidos. Ecuaciones institucionales, describe0 las restricciones &l medio ambiente dentro de las cuales el ejecutor debe operar. Estas restricciones pueden ser impuestas en forma extv como poc ejemplo poc ley o bien pueden set impuestas internamente al ser requeridas como políticas, tales como la diversificación de la línea de producción.

Las variables del modelo, mismas que pueden ser incluidas en estas -iones estrwtu- rales pueden ser de dos tipos: endógenas y exógenas. Son endógenas aquellas variables ex- plicadas por el mismo modelo, ellas determinan otras variables en el modelo’ y son a su vez, determinadas por otras variables, su valor es obtenido mediante la solución de ecuaciones si- multáneas,las cuales comprenden el modelo.

Los valores de las variables exógenas w son determinadas por el modelo pero son tomadas como si fueran dadas en la solución de las uxa- ciones simultáneas que comprenden el mOdolo, consecuenkmente, ellas están fuera del alcance

del modelo, es decir, más allá como una expli- cación concerniente, pero ellas aparecen necesariamente en la determinación, por lo menos, de las variables endógenas. Estas variables exóge- nas no están bajo el control de la persona que toma las decisiones como si lo están las variables endógenas. El método usado en la solución de la mayoría de los modelos simbólicos comprende alguna técnica matemática, la cual es escogida según sea su eficacia o bien que sea práctica. El método puede ser analítico y puede emplear altas matemáticas,como el cálculo iote- gral, o bien puede ser de numeraci6n sencilla, si la estructura del modelo lo permite. Si los computadores tienen que ser usados, el método actual debe ser numérico aun cuando éste no gea factible para que el ser humano haga lo mismo.

La grao velkdad del computador hace esto posible y es comparable a la solución de un problema por medio de álgebra o aritmética; el ser humano normalmente prefiere álgebra debido a que es más rápido para 61. El computador prefiere aritmética porque puede hacer álgebra y cálculo diferencial e integral y por este camino llega a los resukados en .forma más rápida que el ser humano. Algunos modelos pueden ser resuelttos .mediante el empleo de modelos de simulación, por ello el com’putador ~produce muchos juegos de resultados basados en la in- fonnación concemien&e a las prob+bilidades de ocorrimiento de un feo6meno bajo-investigación.

Para algunos tipos de modelo ha sido des- cubierto que la relación ltieal proporciona apro- ximaciones adecuadas para la mayoría de pro- pósitos para los cuales los modelos son usados, su empleo permite facilitar,, la operaci6n de cómputo, rverida por el modelo. El criterio significativo paca el éxito del diseño del modelo y su utilidad práctica en probar un patrón pata llegar a la toma de decisiones, haciéndola simple y coherente con el modelo; es¡ que no sólo sea sencillo de manipular sino que sea más convin- cente para los ejecutivos, quienes pueden llegar verdaderamente a implemeotar sos decisiones a ,las cuales hao Ilegado mediante el uso del modelo. Una de las mayores ventajas de los modelos de computación es que algunas de las variables pueden ser cambiadas o transgz- “erarlas en forma considerable durante el proceso de análisis. de sensibilidad, de tal manera que la persona,al estar tomando las decisiones.

puede precisar el ekto del cambio en el res& tado final del modelo. El análisis de sensibí- lidad nos permite ampliar nuestra capacidad para utilizar el modelo, encontrando nuevas formas de aplicación y puede también ser útil en la construción de los mismos.

El procero de direno del Modelo

El proceso de creación del modelo es realmente la formalitación de hacer explícito lo implícito y tal va hasta mejorar modelos tra- dicionales previamente usados por los ejecutivos encargados de tomar decisiones. Si sigue hasta cierto punto en forma cercana el proceso de decisiones y puede ser imaginado como con- sistente de varias etapas: la formulación, cons- trucción, solución, prueba, control y estado de “SO.

En el nivel de formulación del modelo la persona que se encarga de crearlo, eo primer término, debe establecer la necesidad de crea- ción del mismo. El área de análisis debe ser cui- dadosamente definida de tal manera que el nivel o estado de construcción pueda ser iniciado. El nkl de construcción es tal vea el más importante del mismo,ya que es aquí donde el constructor del modelo debe identificar los elementos controlables así como los no controlables, los cuales pueden tener un efecto en los resultados deseados, debiendo precisar. cdales de &os son los cruciales, para entonces darles un símbolo 0 representación y relacionarlos en la forma de ecuaciones que permitan trabajar con él en la espera de resultados del mismo.

61 constructor del modelo Se ve ayudado en esta función mediank la aplicación de análisis analógicos, teorías implícitas, reglamentos auto- máticos, análisis de información histórica, y de la experimentación. Cualquiera os todas estas pueden ayudarle para establecer las reWxws del modelo.

En el nivel de solucibn, un reglamento de decisión el cual es relacionado con el objetivo para el cual el creador del modelo debe decidir y escoger el método apropiado de soluci6n de tal manera de poder detectar si, en efecto, el modelo habrá de dar alguna infopmaci6n de salida qoe sea válida para poder.tfabajarla. El valor de~la soluci6n depende de que tao adecua-

Il

damente el modelo represen~ta la realidad y si lo eficiente de la soluci6n depende de lo ade- cuado del modelo.

El modelo debe ser probado para determinar su raaonabilidad y validez así corno desco. brir si funciona y si es así, en que extensión. EI poder de predicción de un modelo puede ser probado mediante la comparación de predic- ciones basadas en vieja información,con eventos que actualmente hayan ocurrido. Si el modelo aparece corno válido útiles experimentos pueden ser desarrollados hasta el nivel de control, para estar seguro que los valores de los parámetros no han cambiado y establecer un procedimiento para detectar, todos los cambios,si éstos se van a presentar.

La utilidad del modelo matemático como ayuda para quien toma decisiones depende de si o no ha sido visualizado desde un enfoque prác- tico administrativo. Los ,modelos matemáticos tienden a ser prácticos si ellos incluyen todas o la mayoría de las variables más importantes en el 2rea del problema sujeto al análisis, si eNos caracterizan el problema adecuadamente con bastante precisión para mejorar los métodos previos de análisis y si esto proporciona UD rendimkoto mayor en la solución,la cual puede ser interpretada facilmente y justificada en tér- minos de los supuestos usados. Los verdaderos argumentos en favor de emplear los’modelos de deciión son én el sentido de que la experi- mentación física np es posib!e y el oso del modelo es más ripido, menos costoso y/o más preciso que cualquier otro método para la so- lución de un problema particular que se tenga a mano.

Limifacioner de for Modelos

Las mayores limitaciones de los modelos son de estroctura, medida o bien de implan- tación de los mismos. Los problemas de estructura del modelo pueden referirse a variables que han sido omitidas o han sido impropia- mente relacionadas, o que son simplemente ig- noradas. La relación estructural comprometida en la ecuación puede ser inadecuada, actoal- mente desconocida o demasiado compleja para el estado matemático formal. Las limitaciones que han sido usadas en la formulación del rim- delo pudieron haber cambiado o bien haber sido

omitidas, o tal vez inadecuadas, fueron usadas para ‘Ia construcción del modelo.

El modelo pudo haber sido correctamente construido pero el método de solución pudo haber sido usado en forma inadecuada, o alguna técnica específica ha sido plasmada en forma impropia.

LOS problemas de medida pueden surgir corno una resultante de una inadecuada relaci6n de proporción de una impropia medida tknica o bien de una medida imprecisa. Una inade cuada relación de proporción puede resultar en mediciones las cuales no pueden ser usadas para el propósito intentadodebido a que no son lo suficientemente sensitivas para registrar cambios significativos de las variables importantes, o debido a que son muy sensitivas y producen demasiada infoormación. Es problema de impropia mecbda tknica cuando,no obstante se usen adecuadas proporciones, no suministrará la in- formación que el constructor del modelo había esperado como posible para ser usada. Muy frecuentemente los problemas de medición sur- qen de mediciones inadecuadas, las cuales son el resultado ya sea de errores o de omisión de observaciones. Las mediciones pueden ser preci- sas pero pueden no haberse tomãdo en el tiempo apropiado, o bien que no hayan sido tomadas en la variable adecuada. La mayoría de las dificultades de medición pueden ser es

r adas

como resultado de los errores observa os, los cuales pueden deberse al uso de equipo inser- vible o del oso del equipo apropiado pero bajo condiciones de medio ambiente adversas,o bien, que simplemente son el resultado de la inadecuada interpretación del ser humano así como de su inhabilidad para leer la informac& re- querida.

knplementación de problemas, resulta nor-, tnabnenk de cualquiera de estas ackihkies del creador del modelo o de aquellos que lo usan, o de ambos. El constutor dd modelo plede haber simplificado demasiado el problema, de tal manera,qw al construir el modelo, los usuarios quedan confusos, ya que esperatw~ más de lo que el modelo sles puede propokcmar.

Los usuuios pusdar sentir que el modelo ataca su posici6a de seguridad dentro de In or- ganiaaci6n o que ellos simplemenk se muestren

12

advenos al uso de una técnica matemática es- pecífica. La implementaci6n de problemas en el futuro deberá incluir las dificultades de comu- nicación que sorgen entre el creador del modelo o programadores y los usuarios de éste,qoienes normalmente no son parte de la misma orga- nización.

Lhnitacioner de los Computadores

El moderno computador electrónico de tipo digital, es un equipo coya configuración le permite leer informacibn, memorizarla, llamarla para un uso posterior, manipularla, y proporcionar los resultados de la información de tal manera que puedas ser Leída y utilizada por el ser humano. Puede proporcionar mayores datos simultáneamente que cualquier otro cerebro humano y puede en forma continua desarrollar una serie de operaciones repetitivas,sin sentirse mo- lesta o cansada.

La única característica de los computadores actuales qoe los mantiene aparte de las má- quinas o equipos de generaciones anteriores (las cuales han sido utilizadas para ayudar al ser humano en el proceso de ,torna de deckio- nes, quienes necesitaron realizar operaciones n~oméricas), es so capacidad para aceptar y seguir en forma interna el almacenamiento d: programas, los cuales le dicen a la máquina que operaciones debe ejecotar.

Los factores que determinan si o no, una aplicación específica será procesada por el com- potador incluye lo siguiente: Si o No el método de solución es conocido, la frecuencia de ocu- rrimiento del problema, el volumen del trabajo el cual es requerido para llegar a una solución, y la urgencia con la cual el proceso es requerido Para llegar a completarse. Una típica aplicación eo los negocios es el proceso de la nómina de salarios desde que el método de procesamiento es conocido, la frecuencia y carga del trabajo .son ambos de consideración por lo que, resulta urgente completar el pmceso en forma oportuna para hacer el pago.

Cuando el método de soluci6n es conocido, nos Podemos referir al problema en particular como un algoritmo desde que estamos seguros de encontrar la solución si 9qpimOS el Proop dimiento que nos establece el algoritmo. El

procedimiento debe ser interativo en tal caso, ya que debemos repetir el proceso paso a paso hasta que encontremos la solución óptima, o puede ser recurrente en tal caso, nosotros tra- bajamos de adelante hacia atrás, es decir, de los resultados deseados al punto de partida. Estos métodos pueden ser usados en la solución de problemas estructurados, pero de los problemas más complejos los cuales solamente son parcial- mente estructurados o por los cuales nosotros somos incapaces de especificar la apropiada estructura o el procedimiento heurístico que. es rqerido, otros enfoques debemos emplear.

La desproporcionada alta velocidad de los computadores comparada con la habilidad hu- mana de procesamiento y los errores que estos últimos pued,en cometer, favorecen el computador, pero si algo está equivocado en el programa que es ‘empleado para ciertas aplicaciones, grandes dolores de cAeza nos creará.

La información producida por el ser humano en ocasiones aparece con error, debido a que el ser humano es susceptible en mayor grado al agotamiento, fastidio o desatención: los computadores no son sensitivos a estas calami- dades, sin embargo, un error en el programa, ya sea a través de omisión 0 comisión en la parte del programador, puede resultar en miles de errores que se presentarán en materia de se- gundos. El tipo de error que probablemente cuasä mayor problema es el error no anticipado, el t-la1 obviamente no fue visto por el programado cundo escribió el progiama. En adición a estos :ipos de errores de com+5n los cuales pueden afectar la efectividad en el USO de 10s

computadores, incluyendo los errores elemen- tales en la codificación del programa. Errores en codificación son probablemente los más fre- cuentes, desde que ellos ‘incluy? errores hechos por el programador cuaodo escribió las varias instrucciones del programa así como los errores hechos pro el perforista, cuando realizó la per- foración en tarjetas, para esas instmcciones,debido a que las tarjetas son usadas en la ma- yoría de las instalaciones de computadores para propósitos iniciales de entrada.

Sin embargo, es relátiwamente menos frecuente encontrar errores estrwtuaks de PIO- grama de comisión y son mocho más serios para el usuario del programa si él no es el progra-

1 mador, porque tales errores no se v-en, por IO

que se corre el riesgo de que muchos factom significativos que pueden afectar la calidad de IOS resultados que produzcan el programa. Pa- sen inadvertidos errores en programa pueden ser resultante de cálculos inadecuados o de operaciones ilógicas, errores de escala pueden ser. resultado de respuestas, las cuales ya sea que carezcan drl grado de precisión requerido o se exceden del mismo, tal va a mayor costo de computación que el problema garantiza; errores en diseño de expedientes pueden resultar en el registro y conservación de piezas de in- formación que el director realmente no mxesita.

RESUMEN

El ejecutivo que toma decisiones puede ciertamente utilizar computadores para asesorarse y lograr mejores decisiones, las cuales es~el deseo resulten en una utilidad a largo plazo mucho mayor para su empresa, si es que el método usado para la toma de decisiones puede ser reducido a un modelo lógico, es cual puede ser programado para una operación en computador.

El ejecutivo siempre debe kner presente, sin embargo, que tanto las limitaciones del modelo el cual intenta usar así como el programa del computador con el que pretende aplicar el modelo, juegan un papela vital para la opción en FO u otro sentido. Los computadores op.eran a una velocidad fantástica de ahí que su capacidad para producir información errónea es grande. El ejecutivo que ciegamente acepta los resultados producidos p01 el computador solamente por tratarse de que ha sido el computador quien la produjo, está muy expuesto a tomar serias y probablemente irreparables malas drcisiones, las cuales en forma adversa afectarán las utilidades y la permanencia d,e la firma.

Cabe señalar que, las aplicaciones de rutina del computador comunes hoy en día, las cuales son de un costo mínimo o inferior de como eran hace algún tiempo, realmente no propor- clonan un beneficio significativo en función a su costo, lo que si es atractivo, es la búsqueda de aplicaciones múltiples en otras áreas ya sea para sustituir procesos manuales, que manejan un limitado número de información o bien ,>ara implantar mecanismos de control que sir-

14

van de apoyo para un crecimiento continuo de 4

la empresa, librando las contingencias que on medio ambirntie inestable genera; :

Es conveniente reiterar que estas actividades adicionales en un principio para el ejecutivo, van tomando mayor fuerza, en la medida que se percibe su alcance, así las actividades de programación, planeación, investigación de mer- cados, negociaciones de fusión y actividades similares que al ser manejadas con base intui- tiva confiriéndoks grados altos de riesgo, al ser sistematizadas con la ayuda del instrumento que genera información oportuna, concisa y confiable, le hace actuar en forma espontánea,

una menor condición de incertidumbre.

El país requiere en su proceso de desarrollo, de ejecutivos y funcionarios’ eficientes, en lo que a la administración. de toda clase de recursos se refiere, puesto qoe cuando ello no es así, el recurso más importante que es el tiempo, se desperdicia, lo que ocasiona cancelación de todo tipo de propósitos desde los nacionales hasta de la, ,peqweña empresa. Si agregamos que las condiciones del medio ambiente se deterioran en mayor grado y de manera inesperada, queda a nivel de necesidad demandar dicha eficiencia administrativa, en quienes Cae la responsabilidad de tomar decisiones, allegándose los iris-

trumentos que les permitan satisfacer esta necesidad de la comunidad.

Por medio de un pro&imiento de par- tición, la solución del problema puede ver obtenida en dos parta como se men- cionó aoteriormenk

El,siskma peqwíio denso mencionado en 1) anteriormeote es:

(D - C* T* B)* X, = (C, - C* T* C, (2)

donde T = inversa de la matriz A

En esta ecuación A es completamente triangular, lo que significa que T se en. cuentra piar un procedimiento simple de sustih&n anterior. Actualmente es más fácil encontrar en un paso C* T que T y esto es lo qoe hace el programa. Des- pu& el sistema se resuelve para XI por eliminación del pivote máximo.

El sistema triangular grande mencionado en 2)anteriormente es:

A* Xx = (Cl - B’ X,) (3)

Ahora se conoce X, y después que es substituido el sistema puede ser ~resuelto para X, ~por sustitución anterior puesto que A es triangular. Despu& de haber obtenido esta primera solución, el programa empieza a iterar sobre los residuos de la siguiente manera. Regresando a la ecuación (1) y sustituyendo X, y XI antes que nada se supone que los residuos Rl = Cl - (A* Xt + B* X,) (4) obtenidos de la parte superior de la ecoa- ción (1) son cero.

Esto quiere decir se supone que no se introduce error en la solución por susti- tución anterior de la ecuación (3) que es nada men+s Fe la parte superior de la ecuación (1) mordenada.

Los residuos R2 = C2 - (,C* X1 + D* X2) . (5)

Se obtienen por sustitución de XI y XZ en la parte inferior de la ecuación (1). La solución de la ecuaci6n se repite exac- tamente excepto que RI = (0) se subs-

tihzye, Por C, y R2 por 6. La soloci6n así obteoida sen suma a la previamcote obtenida para obtener la nueva soluci6n con-egida y el procedimiento completo se puede repetir tantas veces como se des&.

El programa automáticamente termina este procedimiento, para cualquier rector independiente dado, cuando una toleran- cia de 0.000001 se obtiene en los residuos relativos. El residuo relativo, DRR, se define como la razón de la magnitud de¡ vector de residuos a la magnitud del vector cuyos componentes son los compo- oente del vector ind+xndknte en cues- tión.

III) Entrada de datos.

(‘1

(2)

(3)

(4)

Tarjeta para metro. Formato (415) NQ = Número de ecuaciones por resolver hasta 999 NE = Número de elementos no-oxo de la matriz de coeficientes hasta 4000. NR = Número de vectores indepen- dientes hasta 5 NI = Número de iteraciones.

Elementos no cero de la matriz de coeficienks en cualquier orden For- mato (3(215, E15.5) ). Cada tarjeta contiene tres tripletas de números como sigue: posici6n de la hilera, posición de la colomna, valor del elemento.

Número de elementos no-cero en al- gún vector independiente Formato (‘5)

Elementos no-cero del vxt& independiente Formato (3(15, E15.5) ). Cada tarjeta cootine tres pares de números como sigue: Te Posición de la hilera valor del elemento.

(5) Se repiten los pasos (3)iy (4) para el número de vectores @depcodieo- tes deseado.

(6) Si otro conjunto de exacioxs se

quiem resolver se repiten los pasos (1) a (5).

Iv) Descripción del m¿todo poi elimi- nación del- pivote máximo.

Un paso pivote es la siguiente tran~fomnción de la matriz.

Se supone que el “elemento pivote” no es cero. Por ejemplo un paso pivote aplicado a la siguiente matria con el ele-

menta 10 en hilera.2 y columna 1 usán- dolo como pivote resulta en lo siguiente:

0 0

0 20

0 0

0 60

0

0

J 0

B=

5

5

.l

i

0 3

0

0

0

0

0 0 0

J

5

(7)

Nuestro prop6sito es diseñar .un alge ritmo que realice esta opcración-fivote

en matrices dispersas que están represen- tadas en la Fig. 1

-Representación de la matria A: los nudos se muestran en el formato

, fiQ. 1 LEFT UP

KOW COI VAL

Es claro que la transformaci6n pivote afecta solo aquellas hileras de la matriz en las cuales exista un elemento mxero

en la columna pivote, y solo afecta ague- Ilas columnas para las cuales exista un demente principal nocero en el renglón

pivote. Por Lo tanto cuando una nutria dispema grande es considerada, u&lnos logrando ll0 sohleuta una red& en espacio por la represa&1ci6n esdemda deloaelemaltosMKczD sinotambi~ un aumento en la velocidad de pi-.

17

‘E$ algc&no pivote es en muchas ma- neras una apJicaci6n directa de tccnicas de encadenamiento; en particulnr se ase meja aI algo&mo para suma de poiin& mios. Existen dos cosas sin embargo que hacen el problema un Poco ttuculento:~ Sien(6) tenemosqueb=Oyc=O pero d - 0. la rcoresentaci6n de la kakis disper& no t&ne entrada para d y debemos in+ducJr una nueva entrada;

bc ysib=O,c-0,d -Operad-

- 0, dehemos ehnii la enkada que estaba aJlJ. Estas oPeraciones de insertar y diminax en un arreglo bidimensional son mb interesantes que, el caso unidi- measional; para efectoarlas debemos saber que’ uniones se afectan. Nuestro algoritmo pnxesa las hileras de la matriz en forma secuu&l de abajo hacia arriba. La habilidad eficiente para introducir y dimina invulucra la inkoducdn de un conjunto de variable& apontadores FTR (j), una para cada columna considerada; estas variables akaviesao tlu co- humas hacia amiba proporcionando la

disponibilidad de actuaIizu los vínculos apropiados en ambas dimeosiones.

V) Algoritmo S (paso pivote en una makia dispersa). Dada ua matriz cano la de la Fig. 1, nosotros re&amos la opera. ci6n pivote (6) suponga que PIVOT es una variable de enlace aoe awnta hacia el elemento pivote. El al&&o hace oso de una tabla auxiliar de variable5 de edace PTR (j) una para cadi cohmma de la matriz Sl. [Inicializaci6n] IOI- Row (PIVOT), Jo+ Col .(PIVOT), ALPHA- l.o/val (PIVOT* 1.0, Po* Loc (BASBROW (lo) ), QO4 LOC (BASE COL (JO) ).

(NOTA: La vaiiable ALPHA y d campo VAL.de@anodosemponeqiescm cantidades de punto flotante 0 raciona- ks, mientras que d resto tiene valores enteros m este aJgoribn0). S2. (Pmaso de hilera pivote). Pe L.EFT (Po), J- 61 (Po), si J* 0 siga el paso S3 (la hilaa pivote ha sido akavesada).

Si uo PTR (J)* Loc (BASECOL (J) y VAL (Po)* ALPHA X VAL (Po) y repita el paso SZ.

s3. (Encontrar un nuevo renglón) Qo* UP (QO) (El resto del algoritmo trata sucesivamente con cada hilera, de abajo hacia arriba, para la cual existe una entrada en la columna pivote).

1 t Row (QO). Si 1 .* 0 el algoritmo termina. Si 1 - 10, se repite el paso Sî (hemos realizado el renglón pivote). Si no P* Loc (BASEROW (1), PI* LEFI’ (P) (Los apuntadores P y Pl pro- ceden a través de la hi,lera 1 de derecha a izquierda, a medida que Po va en sin- cronizaci6n a trav6s del renglón 10; en ,este punto PO - Loc (EASEROW (10) 1

S-4. (Encontrar una nueva columna) PO+, LEFT (PO), J+ Col. (PO). Si J+ 0 VAL (Qo) + ALPHA X VAL (Qo) y regresa el paso S3.

Si J - JO repite el paso S4. (Así pro- cesamos la entrada de la columna pivote en el renglón 1 despuk que todas las entradas de la columna han sido proce- &, la razón es que VAL (Qo) se necesita en el paso S7.

S5. (Encuentre el elemeuto 1. J). Si Col J P+ PI,PI+ LEn (P)

y?$E el iaso S>. Si Col (Pl) = J siga al paso. S7. Si no vaya al paso 95 (necc- sitamos introducir un nuevo elemento m la columna J de la hikra 1).

S6. (Introduo56n del elemento 1, J). Si Row (UP (PTR (J))) > 1, entouces PTR (J) * UP (WR (J)) Y repi” el paso x5.

(:n; tendremosRow (UP (PTR (J))) ; el nuevo elemento va a sec

introducido justamente arriba de NODE (PTR (J)) En la dimensi6n vertical, uy justamente a laizquierda de NODE (P) En la dimensión hocizontal).

De otra forma X4 AVAIL, VAL (x)* 0; Row (X)4 1, Cd (X) e-J, LEm (X)* PI, UP (X)+ UP PR (J)), LIFIY (P)* X, UP (PTR (J))+ X, PI* X:

S7. (Pivote). VAL (PI)9 VAL (PI) VAL (Qo) X VAL (Po). Si ahora VAL

(PI) - 0, vaya a SE. (Nota: Cuando se usa aritm&ica de punto flotante, esta prueba “VAL (PI) - 0” deber6 sen reemplazada por ” I VAL (Pl) I c

EPSILON” o mejor aún por la condici6n “la mayor parte de las cifras siguificati- vas de VAL (PI) se perdieron en la res-

ta”). DC otra manera PTR (J) PI, P * PI, Pl + LEfl (P) y rege SadpSOS4.

S~.~(Elimiua el elemento 1. J). Si UP (PTR (J)) f Pl (o lo.que es lo mismo, si Row (UP (PTR (J)))> I), PTR (J) * UP (m (J)) Y repite el ppso SB; Si no UP (PTR (J)) * UP (PI), LRPT (P)* LBFT (Pt), AVAIL- PI, Pl + LRFT (P) . Regresa a S4.

La computaci6n con matrices dispemM no es nueva. Tknicas iterativas para estu matrices especialmeuk aquellas relacionadas con la soluci6n de ecuaciones di- ferenciales parciales han si& exte mente desarrolladas. Mtodos de match- cw dispersas pun resolver auaciouu lineales por m&odos dkectos han sido usados por mucho tiempo. En progra- maci6u .lineal “hay una grato cnntidrd ;;~~,

~dlad0 dl te ka eckntana~a, m un núnrero de otras kas las aplicaciones, interés creciente ha surgido en mctodor de matrices dispersas, a saber, ckuilu# el&tricos, ingeniería attuchual y * mas de distribuci6n de poteka.

Laraz6udeesteinte&sedebealinten- to para resolver problemas muy granka 1~CUdWCfltumopfBlinrpuurepa

19

la disponibilidad de computadoras rápi- &YkPdes.

Refemcins: l.-The art of computes programming

. Vol. 1 Fundmrental Algorithms by

Donald knuth Addisson Weslrg.

2.-3ome Resultson Spars Metrices” by R. K. Brayhm, Fred G. Gustavson y R. h. Willoughby Mathematics of computation. 1971.

ARO EVENTO - NoiDE TERMINALES INSTALADAS

1967 Primeras pruebas 2 Telyrpe 33 ASR con Sistemas de TiéÍnpo Compar- tido, con conc xi611 al Sistema GE 265 instalado en EEUU.

1969 Se instala ec Me- ll Teletype 33 ASR xico un Sistema de GE 265: C F E renta el servicio.

1971 Se instala para uso 21 Teletype 33 ASR exclusivo de C F E el Sistema HP 2 000 B, conti- nuando con servicio complementa- ti0 en el Sistema GE 265.

1975 Se adquiere en 41 de varios tipos propiedad el equi- (~33 ASR, VT 50 y po PDP 11/50, LA 36) substituyendo los Sistemas anteriores.

1977 Se amplia el Siste- 82 de varios tipos ma de Tiempo (VT 52, LA 36, 33 Compartido de C F E, adquirido

ASR)

2 computadores PDP 11Y70 El equipo PDP ll/50 se transfic re a la Compañía de Luz y Fuerza del Centro.

El desarrollo del Sistema de Tiempo Com- partido de la C F E, su administración y demás aspectos relacionados han sido conducidos en su totalidad por el Departamento Nacional de Sistematiaación, dependiente Cste a su vea de la SubDirección General de la Institución.

A continuación se mencionan brevemente los

siguientes aspectos:

-Principales f,Fciones del Deptitamento Na- cional de Sistematización en relación con el Sistema de Tiempo Compartido.

Descripción del Equipo PDP y sus caracte- rísticas principales.

Software empleado y sus principales carac- terísticas.

1.-PRINCIPALES FUNCIONES DEL DE- PARTAMENTO NACIONAL DE SISl’E- MATIZACION EN RELACION CON EL SISTEMA DE TIEMPO COMPARTIDO:

Desde ,que se comenzaron a emplear sistemas de tiempo compartido en C F E, el De- partamento Nacional de Sistematización ha tenido como función principal la Administración Integral del mismo.

Se atienden, entre otras, las siguientes actividades primordiales:

Capacitación de las diversas Gerencias y Departamentos Tknicos de CF E en el uso y programación del Sistema. A la fecha, con personal propio, se han impartido más de 80 cursos cubriendo prácticamente todo el Territorio Nacional.

Análisis Diseño y Programaci6n de Sistti- mas. Con un grupo de 6 personas se atienden estas actividades, desarrollando sistemas para , I aquellas areas usuarias recientemente incor- poradas o en aquellos casos en que la pro- gramación es relativamenk sofisticada Al mismo tiempo, se proporciona ajesorla constante a todas las áreas para la solución de infinidad de problemas menores que se les presentao.

Administración y Operación del Equipo de cómputo. Un buen funcionamiento de todo Sistema de Cómputo que se administre y opere con eficiencia y calidad., El administrador del Sistema ti& como responsabilidad principal el control y vigilan- cia de la manera en que son empleados los recursos (hardware y software) del Siste-

i

ma de Tiempo Compartido. Esta persona, junto con sus auxiliams, y todos ellos con profundo oonocimiento del Sistema Opera- tivo, de los “utilities”, etc. y de las carac- terísticas del equipo, deben ser capaces de identificar y/o resolver cualquier problema que se presente. Al mismo tiempo, son los responsables de operar el equipo .de c6mputo.

* Mantenimiento e hstalación de Terminales y Medios de Comunicación. Dada la distri- bución geográfica de las terminales en todo el territorio Nacional, ha resultado tknica y económicamente conveniente para C F E el integrar un peque80 grupo de trabajo com- puesto Por ingenieros y técnicos cuya fun- ción principal es mantener operantes las terminales instaladar. Ademas, se encargan de instalar nuevas terminales en aqu6llas Hreas que lo justifican. El desempeño de estas actividades requiere, ademas &l conocimiento en sí de las propias terminales, mnocer los equipos modernos asociados, así como los medios de comuni- caúón y el equipo de cómputo propiamente dicho. Para soportar este trabajo se cuenta con equipos de medici6n, monitoreo y diag- nóstico que permiten satisfacer con pronti- tud las necesidades.

* EIaboraci6n de Estudios diversos en relaci6n con el estudio de Tiempo Compartido. Se contemplo fundamentalmente los siguientes aspatos: - Necesidades de ampliación del equipo de

cómputo. - Estudio y adquisición, en su caso, de nue-

“OS equipos terminales. -Red de Comunicaci6n para el Sistema. - Aspectos Tknico Econ6micos, etc. - Evaluaci6n y adquisición de nuevos desa-

rrollos de sofhvare. Es importante resaltar que la C FE ha lo- grado ser autosuficiente en todos los aspectos antes mencionados. El único nexo que .re tiene con los proveedores, mención apark de las relaciones comerciales; es el contrato de manknimiento del equipo central de cómputo.

3.- DESCRIPCION DEL E UIPO PDP 11177 Y SUS CARA3 ,$ RJSTICAS PRlNClPALES

En la figura 1 se ilustra esquomáticanxnte la configuración actual del Sistema de Tiempo Compartido de C FE.

Se trata de dos computadoras PDP lI/77, ,qsnehs una de la otra

Las características de los diversos elementos se mencionan brevemente en la tabla No. 1.

Resulta interesante hacer notar que con esta configuración se logra tener auto respaldo, en caso de que falle alguno de los proozsadores.

pdZ?mZ YGZ+ZZep~ sadores. Iguabnente, los peri 6ricos con&ados al UNIBUS común pueden ser reconocidos por ambos promadores, dependiendo de la posici6n CM switch manual del UNIBUS.

Se cuenta también con discos de cabeza fija que permitenrealizar con rapidez las maniobrns de “swapping”.

Los multiplexores de comunicaciones (DH 11) son programables, con velocidades de ope- ción en cada uno de sus canales de 0 a 9,600 bauds. Esto permite la posibilidad de mneetar una gran variedad de dispositiyos terminales.

Dado el acelerado crecimiento c+re se ha experimentado en C FE en relaci6n con el sistema de tiempo compartido, al elegir el equipo PDP ll/70 se tuvo cuidado de que pudiera crecer en la medida que fuese Mesario. As:, la computadora elegida puede crecer hasta uo millón de palabras de memoria, hasta 8 unid&s de disco, 8 unidades de ciota magnkica, etc.

23

RWSO4 ll/70 DLll MJII

512KP l-W16 rG4K LA36 126

Pal. FPl 1 K. Pal. - ----

SWITCH MANUAL

1‘\y’ RWS,,4 ‘~ ll/70 DLll MJll

16 S12KP TWl6 64K LA36 ~128

l Pd. FPII K Pal.

I I

DHll DHll LP11

16puertos 16 puertos 6ooLPM

DT03

I I I I

LP11 DHll DH11

60oLPM 16 puertos 16 PUSOOS

UNIBUS COMIJN

1 I I

DHll~ DHll CR11

3OOTPM 300TPM

N

De esta manera se tiene cubierto el ckimiento potencial del Sistema. /

4.-SOFTWARE EMPLEADO Y SUS PRINCIPALES CARACTERISTICAS

0

El sistema operativo es el conocido como RSF/E (Resource Sbaring Time Sharing/Ex- tendsd).A.lafechaenCFEsoloKurp,cn 0

el Sistema que nos ocupa, el lenguaje de pro gramación BASIC-PLUS.

A continuación se relacionan las principales 0

características de este Sistema Operativo.

Capacidad de atender hasta 63 trabajos con- currentes.

Cada trabajo puede ocupar hasta 32 K by 0

tes de memoria.

Cada usuario puede tener acceso a 12 archivos simult&vmmente. 0

El programa puede abrir y cerrar archivos en tiempo de ejecuci6n tamaño maximo de un archivo: 33.5 millones de caracteres.

Todos los perifkicos del sistema pueden ser empleados por el usuario, ya sea desde 0

su terminal directamente o bajo control de un programa.

Manejo de 3 tipos de variables: de punto 0

flotante (hasta 17 cifras significativas), en- teras para índices y contadores, alfanumé- ricos de longitud ilimitada.

Memoria virtual para extensi6n automática de datos en memoria, haci6ndolos residenks 0

en disco.

Utilities diversos como: Sort, transferencia de información de un dispositivo a otro, “sfooling” ,para la impresora, etc.

Protecci6n de archivos. Se cuenta con 3 niveles de protección contra lectura y/o escri- tura: Contra el propietario del archivo, contra m grupo de cuentas y universal.

Acceso m6ltiple a archivos comunes. Varios usuarios pueden leer y/o escribir sobre el mismo archivo.

Modo inmediato de ejecución. Para depu- ración de programas, se puede interrumpir la ejecuci6.n de un programa, revisar el contenido de la memoria, corregirlo y reanudar la ejecuci6n en el punto donde se suspendió.

%e cuenta con operado es lógicos y relacio nales. Así mismo exrs defunciones para manipulación de variables alfanum&icas.

Operaciones matriciales: Suma, resta, mul- tiplicaci6n, inversión, etc. de matrices con una sola instrucción. %&ndo uso de la ma moria virtual, el tamafio de un arreglo esti limitado solo por la capacidad del disco.

Algoritmo dinámico de asignación de tiempo de procesador, espacio en memoria, espacio para archivos, acceso a perifericos, etc.

Cmtiene diversas rutinas que permiten re& Iizar con eficiencia la labor de administra--~ ción del Sistema:’ Contabilidad de.uso del Sistema, registro y control de cuentas de acceso, etc.

Registro automático de información relativa a problemas de “hardware?“

con 8~ unidades de disco mag&ico coo una capacidad de 940 millones de ca- miera, 9 estaciones, 17 videos, 19 teletipos, 1 terminal de graficación; 1 graficador; 30 estaciones de grabación y 15 perfoverificadoras. Esta instalaci6n tiene capacidad de proceso local, teleproceso, graficación, grabacibn y perfo- verificación de datos.

A la fecha se han diseñado e implan- tado ceka de 600 sistemas 0 aplica& nes computarizadas, de las cuales cerca de 400 son administrativas y el resto técnkas. Para alcaoaar este nivel de operaci6o, fue necesario desarrollar un grupo de especialistas paralelamente a loa adquisici6o de los equipos de cómpu- ti. Estos especialistas se encuentran principalmente concentrados eo la Ge- rencia de Informática, pero hay también algunos distribuidos en las áreas operativas de la industria, los cuales han venido adquiriendo experieociê en materia de procesamiento de datos.

Se cuenta con servicios de consulta a algunos bancos de. datos exkiores a la empresa, tales como Tb& Informalion Bank, que proporciona información no- ticiosa de aproximadamente 30 publi- caciones, y Dialog & Orbit que consti- tuyen un sistema de baocos de datos para cubrir prácticamente todas las ramas de la ciencia y la técnica

2. Situación actwd

2.1. Las sistemas de información ccnnputa- rizados de tipo administrativo que se han desarrollado en Fktr6kos Mexica- nos están ubicados casi por completo en el .nivel operativo; ello significa que la computadora se empka básica- mente para realizar Iti prc=xsos de cla- SifKSGih, CkdO ddtiC0, S~kZS-

ci6o y emameraci6o que anteriormente se ejecutaban en forma manual, aun- que sin cambiar sustancialmente el tipo de informes que se producen a este nivel. Pocos de esos sistemas se hao dise- ñado con el propósito explícito de

2.2.

facilitar u optknii la toma de desi- siones, seao &tas de carácter tktico 0 eskatégico; la mayor parte de ellos se aplican en el área financiera, son utilizados por un sólo usuario y se proce- san a partir de uno o dos documentos fuente, (fig. 1 a 3), lo cual da una idea de la poca integración de dicho? sistemas. Por otra parte, existe una gran cantidad de trabajo manual previo necesario para producir los documentos de entrada.

Las aplicaciones en el tiea tknica consisten princípsknente en programas para cálculo y ditio en diversas es- pecialidades de ingeniería química, me- cánica, eléctrica y civil; sistemas de . . . control y estadística de producción de crudo, gas, refinados y petroqtimicos; paquetes de simulación de procesos; diversas rutinas matemáticas y * ckulo de propiedades termodinámicas de subs tancias; movimientos de +ductos y balances de materiales en refinerías, etc.

Predominan las Tlica$ones,en el ka de Producción In ustnal, (flg. 4) pero existen pocos sistemas técnicos integrados. Algunas aplicaciones avanzadas, desarrolladas recientemente, incluyen un sistema de consulta en línea para control de la producci6n primaria e in- dustrial, sistemas automatizados de di- seño y control de construcci6n del ga.w docto Cactus-Reynosa, y coritrol digital de ~procesos en la planta de etileno de Cangrejera. La utilizaci6n de la computadora en el cwkol digital de procesos puede considerarse incipiente.

2.3. El presupuesto de Jíformática para el presente aiio es de $ 316 M M. Res- pzcto al presupoesto total de In emprc sa, el de informática ha veoido dismi- nuyendo de 0.32% en 1974 a 0.18% en 1978. En empresas industriales nor- teamericanas el presopuesto de, infor- mática repeta alrededor #eI 1% de los ingresos brutos. Rn Pti6leos Mexicanos esto equivaldríí a unos 1800 M M $ en el aÍío de 1978.

La situación achul de las actividades de informática en Petróleos Mexicanos, puede evaluarse con referencia a los resultados de estudios realizados por el Dr. Richard Nolan, sobre la evolución de los centros de procesamiento de datos en muchas empresas norteamerica- nas. Estas investigaciones revelan que dichos centros han pasado por cuatro etapas de desarrollo, que caracterizan los problemas de crecimiento a que se enfrentan, los cuales se describen bree- vemente a continuación.

3.1. E’upti inicial: Corresponde a la intm- ducción de la computadora en la orga- nización; se persiguen dos objetivos bá- sicos : a) Mecanizar procesos administrativos

con gran volumen de datos. b) Efectuar cálculos complicados rela-

cionados con problemas Gcnicos. En ambos casos la justificación de la inversión radica en ahorros de personai y de tiempo. En esta etapa, los centros de procesamiento de datos se ubican generalmente en el área financiera, a la que inicial- mente dedican todas sus actividades. Hay, por lo general, resistencia al cambio de sistemas por parte del personal de operación, parte del cual resulta des- plazado a otras actividades. Las tareas de capacitación para la implantación de los nuevos sistemas adquiere grao importancia.

3.2. Etapa de Expamión: Vencida la resistencia inicial, muchas dependencias se percatan de las grandes ventajas que *‘obtienen al sistematizar y mecanizar la información por medio de la computadora. Por su parte, el departamento de procesamiento de datos está ansioso de .demostrar la potencialidad de los sistemas computacizados, y de aprov.5 char lo más posible el tiempo de la máquina. Las aplicaciones polikran en diversas áreas funcionales, sin discriminación en

cuanto a su valor para la organización; su selección depende en buena parte de las relaciorres personales de los analistas con las dependencias usuarias de 10s~ servicios, y del atractivo que dichas aplicaciones presenten a los analistas, desde el punto de vista profesional. Eventualmente, el rápido desarrollo de aplicaciones provoca la necesidad de expandir las instalaciones de procesamiento de datos, estableciéndose así una nueva motivación para la expansión. El presupuesto de Informática crece rápi- damente. La expansión de las actividades de informática plantea la necesidad de cambiar su ubicación organitacional, lo cual puede ocasionar serios problemas.

3.3 Etapa de Comrol: El crecimiento des- ordenado del procesamiento de datos obliga a la alta gerencia de la empresa a tratar de aprovechar los recursos computacionales, orientándolos a los objetivos empresariales. Se limita el crecimiento del presupuesto de informática; se discriminan las apli- cacioñes de acuerdo con su relación beneficio/costo; se incrementan las aplicaciones para control de operaciones en los niveles medios de la gerencia de la empresa; y se establece el control por proyaItos. Los numerosqs controles impuestos chc- can con la Uestad de +z &tes goza- ban los analistas, para los cuales algunos cambios pueden multar traumáticos.

3.4. Etapa de Integrrrridn: Se reconoce a la infotiaci6n como uno de los recusos básicos de la empresa; su admiiStraci6n se eleva al mismo nivel que la de los recursos financieros u otros recursos claves.

L+ logra establecer la planeackk y control de los servicios y proyectos de in- formkica. Se logra integrar las actividades de &ta con las del resto de la organizaci6n. La computadora se USI como valioso instrumen to en la toma de decisiones tknicas y admin&rativas.

Se dedarrollan ampliamente las ‘teaxo- logias de bancos de datos, teleproceso y sistemas en tiempo real..

4. Evaluacidn y Conclusioner

4.1 Los datos anteriores demuestran que, dentro del marco de Feferencia descri- to, la informática en Petróleos Mexica- nos está aún básicamente en la etapa de expansión. En esta administración se han iqlantado los controles carac- terísticos de la tercera etapa mencio- nada por Nolan, a fin de asegurar un crecimiento ordenado de esta función. Se considera necesaria su expansión acelerada, paralela a la que está expe- rimentando la Institución, y un rápido progreso hacia la etapa de integración, para que la informática sea un factor importante de productividad en la industria.

4.2. Se ha estabkido como Dr.%%4 funda-

4.3.

1

mental que la misión de la Gerencia de Informática no es la la proporcionar información a todas las dependencias de la industria; ello conducid a un mo- nopolio inaceptable ¿le la información y al estrangulamieoto de su flujo. Su tarea básica consi& en diseñar y construir sistemas de información que, ope- rados por las propias dependencias usuarias, con máxima independencia, prw porcionen a éstas la información y el control que requieren a los niveles operativo y gerencial.

Se ha Ilegado al conveocimiento de que los sistemas de información no son productos que puedan,elaborarse en la Gerencia de Informática y posterior- mente “venderse” a las dependencias usuarias. Un nuevo sistema de infor- maci6n exige a menudo cambios importantes de ptocedimientos administrativos y de organización; en come- cuencia, dichos sistemas ~510 puedeo implantarse con &+o cuando la depeo- deocia usuaria haz participado durante todo el proceso de análisis, diseño y construcción de los mismos.

4.4. El paso a las etapas superiores de desa- rrOlJl0 de la informática requiere cambios importantes, lo mismo en la área tknica que en la administrativa. Si en la etapa inical, la introducción de la computadora exigió cambios de pmce- dimientos en los niveles operativos, en las etapas superiores, la im,plantación de sistemas computarizados de gestión implica necesariamente cambios de ac- titud de los niveles gerenciales respecto a la forma en que toman las decisiones.

4.5. Las implicaciones de estos cambios son de enorme alcance. La computadora ya no es simplemente un instrumento para acelerar las tareas de manejo de grandes volúmenes de datos en operaciones rutinarias. Su misión más importante es hacer posible el análisis de alternativas y los estodios de optimizaci6n, cuyo resultado se traduce en un sustancial in- cremento de la productividad y en be- neficios econóniicos muchas veces supe- periores a la inversión que se hace. La empresa ya no puede manejarse eficiffl- temeote sin el uso intensivo de las téc- nicas de la computación en los pmcesos de decisión técnicos y administrativos.

Si en un tiempo la productividad estuvo asociada a los estudios de tiempos y movimientos y al diseño de procedimientos. de &abajo, en la actualidad lo está básicamente al aprovechamiento cabal de los recursos computacionales.

4.6. El cambio de criterios y procedimientos de decisión tiene que generarse dentro de las propias ramas operativas. Los cambios que se tratase de imponer desde el exterior, por ejemplo, desde la

Gerencia de Informática, se tomarían como injerencia indebida y serian recha- zados. La organización de informática sólo puede y debe servir; en este aspec to, como agente de smsibilizazaci6n al cambio y como núcleo de al>oyo técnico al resto de la organización.

4.7. La creación e implantación de sistemas computarizados en las diversas áreas

4.8,

de la industria exige, por lo tanto, la la participación decidida y permanente de las dependencias respectivas en:

a) Definición de los requisitos de in- formación y planeación de los sistemas correspondientes, con base en las decisiones técnicas y administra-

tkas más relevantes. La planeación de los sistemas de información se han lk- vado a cabo con éxito en la Subdirec- ción de Producción Primaria y se ha iniciado en otras Subdirecciones:

b)

c)

Participación en el anaisis, diseño y mantenimiento de los sistemas de información y control. Tradicionalmente el diseño de los sistemas de información ha estado a cargo de la rama de Informática. Se proyecta la formación d-e grupos mixtos de diseño, integrados por personal de informática y de los

usuarios de los sistemas.

Máxima autonomía en la etapa de operación de los sistemas, de tal manera que la rama de Informática no absorba responsabilidad de las operativas. En particular, las entta- das y salidas de los sistemas deben quedar bajo el control de los usuarios.

La participación delas unidades operativas en la Planeación, análisis y dkño

de los sistemas de información sólo

puede lograrse con apoyo eficaz de la alta gerencia. En Petróleos Mexicanos este apoyo se ha manifestado en las siguientes formas concertas.

b)

Asignación de personal calificado de alto nivel para la planeación de los sistemas de información. Sdo

de esta manera serán los planes via- bles y acordes con los objetivos de l,a dependencia.

Dedicación del tiempo necesario por parte de los altos directivo para analizar y, en su caso, aprobar los planes elaborados por los grupos desig-

c)

4

nados oara este ‘fin. Y oara fiiar prioridades para el d&r&lo de jos sistemas comprenlidos en dichos planes.

Asignación de personal de las dependencias para realizar el desarrollo modular, progresivo y ordenado de los sistemas de información, trabajando en coordinación con la Ge- rencia de Informática, y de acuerdo con las prioridades fijadas por los directivos de Rama.

Comunicación frecuente y efectiva entre los directiws de rama y el Gerente de Informática para asegurar la necesaria coordinación de esfuerzos.

5. Plan de Accidn

La Direcci6n General y la Subdirección Tú- nica Administrativa han acordado las siguientes acciones concretas para impulsar la informática en Petr6kos Mexicanos:

5.1. Se emprenderán dksos programas ko- dientes a senbiliaar al personal directivo y tbico de las diversas ramas sobre la trascendeocia de la implantación de sistemas computarizados para la toma de ckisiones, a fin de elevar el nivel de productividad en la industria.

5.2. Crear grupos de trabajo para ia pla- neación de sistemas de información a nivel de las Subdirecciones (En el área de Produccibn Primaria ya se ha inte- grado dicho grupo). Pcntcfiornxnte a La elaboración de kx pl+es, los grupos de trabajo quedarán como &esorcs de las Subdirecciones y se reunirán peri& dicamente Pa supervisar y controlar el desarrollo de los sistanas de infor- mación de acuerdo con los planes apro- bados.

5.3. Para la administraci6n del recurso in- formación al mic alto nivel, la CIDAP de Petr6lcos Mexicaaos desempeñará, entre otras funciones, la de Comite 4 Ioformbtica, cuyas tareas primordiales Sd”:

3s

a) Formular ias políticas de informá- tica de la Institución.

b) Evaluar la cartera de sistemas de información existentes, y fijar pri,o.

, iidades y lineamientos para el desarrollo de nuevos sistemas.

5.4. Se capacitará a los grupos de Organi- zación y Métodos de las diversas Ra- mas en las tbcnicas de informática, y se les encomendará, como tarea básica, su participaci6n en el análisis y diseño de los sistemas de información de la Rama a que pertenezcan, en coordina- ción con la Gerencia de Informática.

Para asegurar la orientación de las actividades de informática hacia las metas de desarrollo de la industria y aumento de la productividad, la Dirección Geríéral ha marcado a la Gerencia de Informática las siguientes políticas:

6.1. Diseñar y construir sistemas de infor- mación que utilizados por las propias dependekas usuarias, proporcionen a éstas la información y el control que requieren a los niveles operativo y gerencial.

6.2. Lograr una participación substancial de las dependencias usuarias a lo largo del proceso de análisis, diseño y cons- trucción de los sistemas de informaci6n.

6.3. Dar prioridad al desarrollo de sistemas que tengan el mayor impacto sobre la productividad de la empresa, tanto en

10s aSpWt0S técnicos como en los adn-& nistratiws.

6.4. Servir como agente de sensibilización al cambio respecto a criterios y procedimientos de decisión, a fin de aprovechar el potencial de la computadora, y como núcleo de apoyo técnico al res- to de la organización, en materia de informática.

6.5. Promover la formulación de planes maestros de sistemas de información en cada una de las Subdirecciones de la Institución, en los que se definan los principales sistemas requeridos y las relaciones entre los mismos.

6. Diseñar los sistemas de información de tal manera que permitan la máxima autonomía de las dependencias usuarias en la etapa de operación de dichos sistemas.

6.7. Lograr la coordinación adecuada ¿e las unidades de informática foráneas, con la organización central, para realizar el diseño e implantación de sistemas integrados con ámbito nacional.

6.8. Establecer normas rectoras ck las actividades de informática, que promuevan orden, seguridad y eficacia de los servicios de esta rama.

6.9. Dar especial importancia a la capaci- tación y desarrollo de personal técnico en la rama de inform&ica, a fii de mantener en ella un alto nivel de com- petencia profesional.

360 is commonly thought of as the third computer generation. At the time of its intruduc- tion, several nov&ies csme into widespread use, notably integrated computer logic circuits, special multipr~rs catled data channels, comprehensive multiprogr-ing operating systems, the data management concept, and high- leve1 progr-ing. Later on, in the early 197Os, -e significant new hardware technologies together with some coametic architectural-changes and additions appeared in computers-for ezample, semiconductor memories, medium-scale logic integration, and virtual storage (a concept 01 a program that allows for increased storage capacity by utilizing less costly auxiliary memory units). Some people call these upgra- ded systems the “three-and-a-half generation,” some call it the fourth generation, some consi- der them to be still just the third generation. Without resolving the di,lemma, experience says that the doser ene is to the user side of the EDP business the more conservative one is cm- diting these recent innovations with sn advan- cement in the generation count.

What does the future generation, be it the fourth or the fifh one, mean in tbe context of this article? We still have three or four years to go with the current geenration. (Remember, we are talking about medium- and large-scale general-purpose systems.) On the other hand, I beheve that systems appearing on the market in the 1982-84 period will sufficiently differ from the 1975 systems to deserve a new generation number, so let us call them the fUtare generation. There is some uncertainty as to whether systems of 1978-81 will resemble more the current of the future generation. In any case, as far as the truly new systcm generation is conoerned-ib exact timing and whether we will get there in one distinct giant step or a number of smaller enes-will be left open, although’ the lamer seems to be more probable.

As tradition requires, the user is again going to get more processing power, more storage, new functions, and more: headaches in the pro cess of transition to the next system generation.

Yet, with a little bit of good Iuck, we might witness a few new positive trends: (1). Finally, at least from the user’s viewpoint, systems will be simpler to understand, use, and operate; (2)

13:

usen current dataand program bases will not become obsolete abruptly. A possible scenario is that the systems of 1978-81; while offering a “compatible mode” witb the current program and data base, will strongly encourage use of highlevel structured languages for development of new EDP applications. The systems anslysts and users of the post-1981 period wili not have to worry toa much about tolay’s machine and assembler ksnguage programs and data.

Semiconductor development

These new trends will be influenced by the new flexibility gains that will occur with the added storage and logic circuit capacity of semiconductor components. Howwer, an important observation about semiconductor develop ment is that while density of circuits on a silicon chip will increase impressively, causing an equally impressive circuit cost decrease, the ma- ximum switching speed of high-performance logic circuits used in high-performance computers of the next 10 years will increase only slightly. Sometime in the future there will be another technological breskthrough pushing those speeds to further frontiers, but it is very unlikely that such technology will be massively used within the next decade.

Although the cost reduction for Iogic elr- ments at the semiconductor chip leve1 will be impressive-a factor of 100 may be realistic -the cost of main memory bits might drop wen more, perhaps by a factor of 300-500. Not all this improvement will necessarily be reflec- ted in prices and performance of proceasors and memory systems, because costs of new-sy~- tem development, packaging, marmfacturing, marketing, and so forth might not fall that sharply. Neverthdess, the memory bit price to the user may drop by a factor of 50 to 100 be- fore tbe next decade is over.

Low-end rystemr

What will be the costconsequences acroas the system sine spectmm? Clearly, micnxom- puters will be al1 over the place, in our auto- mobiles, household appliances, TV sets, toys, pocket calculators of unheard-of capabilities, and so forth .There will be a widespmad pro Iiferation of aotonomous, self-sufficient, appli-

cation-oriented mini and small computing sys- tis. These are systems in the price rango of, Say, $l,OOO-$100,000 with no o* only occasional need to communicate with 0th~ systems or ex- terna1 data bases. Procesing and storage capa. cities of these systems wiil be comfortably comparable with present small and medium-sized systems. They will be equipped with easy-to- *se application software, will requiere no ope- ‘rators besides the actual user himself, and will requiere minimum maintenance. (This has already partially come about with the addition of IBM’s S/32.)

The assumption about the self-sufficiency of small systems is an important one because, if they required extensive communication with externa1 data bases or had nonnegligible de- mand for externa1 computation resources, they wõuld have to be considenzd as a node inn a network of systems. Unless the individual .systems in a network belong to several mutually independent organizations, we face a typical “operations research” optimization problem: how to distribute computing and storage reSources in arder to minimize the overa11 cost of a network and its operation. It is not dear that an optima1 configuration of an autonomous system remains still optima1 if such system becomes a node in a network.

Centralization VJ. decentrakation

If centralization of computing and storage resources caused only a negligible inczement in data communication cost, the economies of scale would favor centralization, leaving only the necessary data input and output facilities (and maybe some of their control) geograph- ically distribnted. There are, however, severa1 important factors working against centralization-most importantly: (1) the significant rise in communication costs that centralization would require; (2) an increase in local respon- se time, which may be intolerable in some applications, for example, process control; (3) insufficient reliability of the communication line to the central facility; and (4) the poten- tial overcomplication of resource management and the resulting nxmrce waste.

Forhmately, we do not have to ptedict whether centralized or decentralized computation is

the trend of the futurPthere will be applications whose economics will justify both. Futwe generations systems architecture will be flexible enough to allow not only either mode of operation, but also easy, nondisruptive transition from one mode to another.

From the foregoing considerations and from a rather simple hypothesis that ,tiere always will be applications of quite different performance requirements for either stand-alome systems OI system networks, it can be asserted that the spectrum of performance and price ranges of future generation systems will probably be broader than we see today. Microcomputers will extind the performance-cost spectrum at one end, while xsource centralization may extend the sp-xtrum on the other end. Furthermore, in the past, every time the hardware performance/price has gone up, the user has consumed the increased performance rather than reduced his hardware expenditures. There is no con- vincing reason, other than economic recessions, why this should not be so in the future.

Another technology influencing the systems architezhre, as well as the populatíon distribu- tion of systems of .different sites, is that of data communication. Data communication using public utility telephone lines is costly and slow,, and certainly not satisfactory for fuhue systems IMaybe, in due time, private, specialized computer communication servicw will be available to the data processing commuoity at a rea.w nable cost. This would significantly influente the way data processing resource will be dstri- buted.

Higb-end rystems

A typical high-performance computer of the current generation is a uniprocessor in the sense that at any given time it procews only a * called single instrwtion stream, that is, instroc- tions for a single task or proce~. This unipr~- cessor typically would contain and control several more-c+less autonomuî, specialized “subproozssors,” such as arithmetic units, data channels, and peripheral controllers. The con- puter des@ art has matored enough so that most of the potentials for parallel (overlapped) computations within a single instruction stream

39

have been sufficiendy exploited in present-day computen, either in the from of the mentioned subprocessors or, on a finer level, by soxalled pipelining desi@ techniques. An additional increase of logical elements in such a computer will not pay off with sufficient performance increase any more. Thus, availability of cheap futie logic elements is not going to speed bp the computer significantly. Moderate speed increase of future high-performance circuits, together with some functional and structural improvements, will cause a future high-performance uniprocessor to be faster by a factor of two to four, without going a sphere of quickly diminishing retum resul,ting from overdesign. Whereas this speed may be satisfactory as a single-task performance in most business and many scientific or technical applications of the next decade, it may not be sufficient to provide the aggregate computing poner required at a computing center. The solution is an old-fas- hioned one: Add additional uniprocessors.

However, there is ene big difference bet- ween today and tomorrow. Today, we would have to add a full new system: computer and memory, including their housing frames and consoles, power supplies, set of peripherals, and so forth. In the future, such multiple uniprocessors wouid totally share a physical frame, power supply, cooling system, and peripherals, and they may or may nqt sh+e memory. From the user’s viewpoint, such a genuine multipro- crssor system may be almost indistinguishable from a uniprccessor system, except for exhibi- ting far greateer multiple-task performance. The- re are some majar advantages of this to the user:

1. He will be able to increase his unit’s processing power at the same time he increases bis unit’s memory size, since a single computer will be available in optional increments of computing power.

2. Availability of the computer will significantly improve. Except when there is a power supply failure or a catastrophic event, most aniprocessors will be available around the clock.

3. In many cases the user will be able to -nsolidate today’s multiple systems into a sin- .: multiprocessor system, thus simplifying ,:Iputer-room operations.

We might have some problems in defining what should be called a single system and what should be called a multipie sy&m, since the uniprocessors (central processing unit) will not be the distinguishing factor any more. Perhaps strong interconnectivity of system components will serve as a single-system criterion. There will be a practica1 limit to the number of processors in a single, strongly interconnected system. If toa many processors shared a memory, the competition of processors for memory cycles and the memory bus would become a performance-limiting factor. If each processor had its own memory, the competition of individual me- mor& for the input/output bus and peripheral devices would become a limiting factor.

We have arrived at the germine multiprocessor structure from high-perfarmance computing considerations. In the medium computer sire category, we might have a choice: either a small numb-er of high-perfonnance uniprocessors OI a large number of medium-performance uniprocessors. Unless a high single-task per-, formance, Le., a fast rrsponse time, is required, the latter will be a better choice, since its design and packaging are less costly. A similar choice would be available in small systems.

The enormous increase of main mmror’y available on a single future multiprocessor will probably cause a majar change in form of virtual storage and a substantial reduction of the processing overhead required to manage it. This not only would simplify operating systems, but also would free the processor’s time for useful work. It does not mean that the user vill again program in real addresses. It only means that real memory might again become a resource explicity assigned for an extended duration to individual tasks.

Two other significant changes in storage hardware seem to be in the offing. First, technologies are emerging :which will probably replace some foorm ofrchsk storage. Examples of such technology are charged<ouple devi=, magnetic bubbles, and electron-beam addressed memories. Their future pexformance and cost may justify replacement of at least the high- oerformance disks.

Second, tbere will be furtber progress in the archive storage ama, not only in cost/bit decrease, but also in releasing computer-room operations from the duty of mounting storage VO-

hunes. This is significant, since it may allow US to remove al1 personnel from the computer room, except for computer repair purposes.

Slower and cheaper high-density disk technologies will survive the coming decade, but their elimination by a combination of, for example, magnetic bubbles and future mass storage (to. day’s examplebeing IBM’s 3850 cartridge store) might be in sight.

Software engineering

The progress rate of software will be much slower and more painful thau that of hardware because the functions performed by software are and will be more complex than those p: formed by hardware. The methols of so-called software engineering will become an accepted practice in software development. Today we know these methods under names like structured programming, top-down ,design; chief pro- grammer team, and so forth. The result will be shorter dwelopment times, more understan- dable programs consisting of smaller autonomous program modulei, more error-free programs, and finally, programs much easier to adapt OI convert for computers of liffertit architectures or generations. The operating systems will be, in many cases, simpler and more resistant to errors and system protection pene- trations. The major contributing factors to this trend will be (1) structured programming; (2) availability of cheap logic and memory hardware, making simplification of some operating system (OS) control functions feasible- for example, storage and task switching maná- gement; and (3) implementation of such sim- plified OS fuctions in hardware.

Examples of functions which might, at Ie& partially, be performed by hardware are: resource switching from task to task or from user to user; saving and restoring of computation status when a task or a process is suspended: safeguarding the pmtection of al1 resources of a user from other usws; controlling of fast Iwels of auxiliary storage (for example, future equivalents of today’s paging storage) ; and input/output supervision.

Om contributing. factor to software problems is the imperfect state of man-machine interfaces. Obviously. improvement in many areas-such as machine instruction and com- mand Ianguages, computer operator interfaces, high-lwel lan~u:~~~es, and end-user application interfaces-are desirable.

Howwer, progress in man-machine interfaces may be wen slower and more difficult than in the software engineering area. After almost 20 yean of high-leve1 lauguage history, we still do not have a language in general use that satisfies our criteria (01 intuition) of a good man-machine interface. 1 think the search for belter not-so- universal languages will continue, with some positive results. 1 do not know how much of FORTRAN, COBOL, PL/I will still be used for newprogram development around 1784, but it would be surprising if they lasted in their present form much longer.

Reasonably good compiler writing techniques are already known, and compiler develop ment starts to lose some of its aura of complex- ity and enormous cost if you stay away from PL/I compilers. This will facilitate dwelopment of severa1 new good languages, and many more bad languages, within the next decade. Perbaps rather thsn having very few future general- purpose languages in wide use, we~may witness an explosion in the numlxr of good special- ourpose languages, each obeying rules for well- structured machine-independent languages. Por- tabi,lity of programs from system to system OI from system generation to system generation might require recompiling; however, implementation of compilers will then be a task almost automatically performed by computers. Such advana will be a significant impcovc ment over the 1970s in the quality of man- machine interfaces.

Data privacy, security, and integrity, all limitations of EDP systuns, coustitute a p’o- blem that WV somehow always manage to live with-complaining about it but refusing to spznd any significant money to solve it. Therc fore, we might expect that, despite aU the cur-

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rent publiaty, and except for some special projects, neither manufacturers nor users are going to spend big money trying to solve these problems. Fortunately, as the hardware becomes more sophisticated, data security and integrity wili natorally be improved anyway; howevrr, privacy is P broader problem which has more to do with the discretion of the people who have legitimae access to the data than with properties of EDP systems. It is a social problem.

The amount of information generated and stored by mankind is accelerating ewry day. Although individually we can accept oniy a limited amount of information within a cons- tant time interval, our need for information ,growS in twoways: We select information from expanding information bases and we increas-

ingly quite other pApIe or computers to pre proceas the data for us. It has been recognized within the past few yaers that data base management, information retrieval, and data communication are among the most important future computer applications.

Within the next decade the majar borden in developing datn bases will@ on the software rather than the hardware sideof the EDP business, and certainly progress will be made. Ho- wever, future computer hardware dwelopment in the areas of volume, price, and performance of mass storage; cost and bandwidth of data communication links; and data integrity and security properties of hardware will facilitate data-base evolution. All of these changes add up to an exciting and open-nded era-ene in which the user stands to make large gains in flexibility with moderate increases in cost.

Si es.w suposicionrs son rechazadas, entonces In viabilidad práctica de un siskwm genere1 de apoyo romputorizado a 1s decisión puedb verse srriament~. limitado iEl término sistema general indica un sis. ~CIWZ cuyo diwño no lo restringr P únicsmrntr In considrración de problemas m una sola área de apli. 1m%5n o r’n ,,na p<.qwña clarr dr áreas dr apka. Giln). Por lo contrarin. si el tirmpo demuestra w wn roirwtan esas ‘iuuoricionrs, rutoncrs la Mili 1 ad dr sistemas grneralrs dr apoyo computarizado a la decisión sr verá r<.forxada.

Las decisiones Caín dentro de un “continuum” que \-aria dr altamente estructurado a altamente no estructurado. Estos dos puntos trrminaks son mencionados también corno programados, y no programa. dos re5prctivamente. El primero sp refiere a decisio. lws rutinariar y rrpetitivas, y d se,oundo cs descripti- IO de aituacinws PI, lar qw no existe un método “a la mwhda para maneiar rl probh~ma, porque éste no había surgido anteriormwte, o birn debido a que sus prrcisss naturaleza y rstnxtwe son rlusivas 0 coro. pkjar, 0 porque PS muy importantr que t-se precisa naturaleza reciba ~4 t!xtamiento “8 la mrdida”. Un r~ropramn cs una estrategia para procesar informa- ción. La prrspxtiva sicológica consbte ?n qur la mrmoria homana îontirnr “programas 0 potrate- cias” para ~4 procrsamirn~o dv información, aún cuando ww purda ser incapaz de articular (o bl ratá inconsciente dr) la estrategia rmpleada en una drwrminada decisión qw produrr rjemplo.

Surgr la prrgunta sobre qué YS lo qur gobirrna una decisión en una situación no estructurada y no programada. Suporwmos que el agente gobernank rs un conjunto de rrglas de procedimiento, que rl individuo tienr ciertas rstrategias para resolvrr problemas gwwrslrs, adrmás dr rstratrgias especiali- zadas. Aparrnkmeotr éste es el ~nfoqw adoptado ~1 4 disrfio dd sistema inteligente genrralizado de apoyo computarizado B la decisión, las estrategias caprcializados ron rnantcnidas junto con clases de in- formación más convrncionales en el mecanismo de ,rwmoria, denominado “Rasr de información”. Las írntegias más genrralrr compwndrn el procesador

dc premmtas drl sistrma de apoyo, el cual representa un paso en la direcci&l hacia igualar la flexibilidad humar~a rtspecto dt, la cualidad dr flexibilidad, los wres humanos mantienen una ventaja definitiva so. bre los sistrmas rristentes dr toma dr decisiones ( y sobrr el apoyo n la decisiún).

SIS’lXIIAS DE .4f’O1U .4 LA DECISIU.\

Debemos considerar cw cierta precisión qué es lo que significa apoyo computarizado a la decisión, una dixiplirk que está emergiendo y muy reeien- temente empieza a tomar forma.

Sr ha estimado que, a la fecha, noventa v cinco por ciento de todo 4 poder dr computación ha sido consumido en rl mantenimiento dr registros conta. bies y en la eiecucióu de computaciones ciéntificas y

de ingeniería a gran rscala. pero eI apoyo canpum rizado a la decisión involucra macho más que ésto.

Una revisión de la wxsa, pero creciente, liwratura relativa a esa disciplina rrvela UIM experiencia muy raquítica y una auswcin de tcoria fundamental, asi comu qur rl intwés primario hacia esta área pro. viene de avances VII cl campo de administración de fiformación básica, rn lugar dc aI+ ad&nto rn nuestra comprensií~n de los mecnu~smos de toma <IV drcisionrs.

Sr podria <4abowr hl siguicntr dwlaraciím: rl sistuw drbr ayudar aI qw toma la decisión a re- ,wlvlvrr probkmas no pro~rmnados ui rstructurados 1.0 swni-I.stnlrtltr~<loa) : y d,.b<, pwwr una facilidad interactiva dr intrrrogantrs 0 prrguntas, con un lt~nyaaj~ qw LIY fácil dr aprrnd~ y de utilizar. SI, ha argutirntadu qw la principal razón por la qur los .eistemas dr informaciim computarizados no han sido utilizados ~mra apoyo decisorio CJ su inaccesi. bilidad para tomadorr,.- dr d~rkionrs no proera. madas.

Podriamos tstablrccr uo postulado central dicien- do que la toma dt. decisíotws tiene tres facetas qu< sun básicas rn el sentido de que ninguna de las tres pu-d? ser expresada en Iérmino de las otras dos.

Podriamos Ilamar a cs49 trw facrtas como sigur: 1) poder, 2) percepción y 3) diseño. En otras palabras, un proceso de toma de drcisiones involucru newsariamrnte, 1) la habilidad para ejercer &ún poder, autoridad o tuerza directiw, 2) la habilidad wra acopiar información, y 3) la habilidad para formular modelos. El segundo Postulado establece que la existencia de las tres habilidades básicas im vlica la existencia dr cuatro adicionales hebilidadej, cada una de las cuales puede ser descrita como un subconiunto singular de las tres habilidades básicas.

Estas cuatro habilidades adiconales pueden nom- brame como sigue: 4) adaptación, 5) análisis, 6) vehmción y 7) organización. El anliis puede se* descrito como un ajuste continuo entre percepciones y formulaciones y sus resultados en creencias ex- oectativas de “hechos”. La valuación puede des& bi~~,~ccmo el continuo ajuste entre percepciones y

Los valores (ideales, estándares, utilización, etc.) están basados en información y poderes disponibles.

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Si no existe información acerca de X, carecerá-dr significado hablar del valor de X, y similarmentr, si no existe poder con respecto a X, será irrelevante

.bablar de valor de X. La habilidad para organizar wede ser vista como un ajuste continuo entre diseño v poder, con rl resultado de una imposición o eje-x- ción de planes. Finalmente, la faceta de adaptación puede ser descrita como un ajuste continuo entre las otras dos facetas. Asi, ésto envolverá la actividad dr, reconocimiento de problema 4 cual stá restrin- gido por las naturalrzas de las otras seis facetas. podemos considerar la adaptación como una secuen- cia de rrconccimirnto d? problema que, como resultado dc la actividad de las otras fawtas, tirnde hacia un problema que es minimo; es decir, el minimo problema consiste en una sóla altrrnativa.

El tercer postulado indica que esas siete habilidades son completas y mínimas cn lo que respecta a (IUP toda actividad dr un tomador dla decisiones uurde wr dr.writa en términos de rllas. Con rrferen. cia a los cinco mrîanismos prwiamrnte rnumrrados que son característicos de un sistema cs estratégico da planeación, podemos observar que cada mecanis- momo debe tener ciertas habilidades. Por ejemplo, 4 segundo mecanismo drbe srr capaz de acopiar información, ejecutar análisis y practicar evalua. I~iOtmS.

Si Iw antrkres postuladus son aceptados como que retratan los aspwtos fuucionalvs de la toma de decisiones, entones ellos porporcionan un marco dr,

rrfwencia para diseñar un inteligente procesador dr problema para cl apoyo a la decisión.

Ei enfoque principal di, árrus tales como “inws. tigación de operaciones”, “ciencia de la admistra. ción” y “economía normativa” ha consistido en el desarrollo de modrlos para determinar la decisión mejor u óptima.

En contrastr, los anteriore cumrntarios han tra- tado de centrarse en el desarrollo de herramientas oara modelar el prowsu dr toma de decisiones en ambientes organizacionalrs; cn la selección de expertos apropiados que scan capaces de resdver problemas más especializados, lo cual involucra la coor- dinación de tales expertos. Cada experto pude des. integrar su subproblema rn subproblemas adicionaka cada uno de los cuales es resuelto por otro experto.

Hemos centrado nuestra atención en experta, que son programas de aplicación y rn un sistema de apoyo a la decisión que hace disponible esos recursos de información a los tomadores de decisión. El marco conceptual y t4 sistema de apoyo esbozados cn estos comentarios *representan únicamente un esfuerzo inicial que apunta direcciones para un desarrollo futuro de apoyo computarizado para el que toma decisiones.

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