El análisis prescriptivo es la fase más avanzada de la analítica de negocios. A diferencia del análisis descriptivo y predictivo, que se centran en entender lo que ha sucedido y predecir lo que podría suceder, respectivamente, el análisis prescriptivo se enfoca en recomendar acciones específicas para alcanzar los mejores resultados posibles. Utiliza técnicas de optimización y simulación para proporcionar recomendaciones basadas en datos.

La optimización es el proceso de encontrar la mejor solución posible para un problema dado, sujeto a ciertas restricciones. En el contexto de la analítica de negocios, esto puede implicar maximizar beneficios, minimizar costos, o mejorar la eficiencia operativa.

Tipos de Optimización:

• Optimización Lineal: Utiliza funciones lineales para modelar problemas y encontrar soluciones óptimas.
• Optimización No Lineal: Involucra funciones no lineales y es más compleja que la optimización lineal.
• Optimización Entera: Restringe las variables de decisión a valores enteros.
• Optimización Estocástica: Considera la incertidumbre en los datos y parámetros del modelo.

La simulación es una técnica que permite modelar y analizar el comportamiento de un sistema real bajo diferentes escenarios. Es útil para evaluar el impacto de diferentes decisiones y condiciones en un entorno controlado.

Tipos de Simulación:

• Simulación de Monte Carlo: Utiliza técnicas de muestreo aleatorio para estimar el comportamiento de un sistema.
• Simulación Discreta: Modela sistemas donde los cambios ocurren en puntos específicos en el tiempo.
• Simulación Continua: Modela sistemas donde los cambios ocurren de manera continua a lo largo del tiempo.

• Solver en Excel: Una herramienta poderosa para resolver problemas de optimización lineal y no lineal.
• IBM ILOG CPLEX: Un software avanzado para resolver problemas de optimización complejos.
• Gurobi: Un optimizador matemático utilizado en diversas industrias para resolver problemas de optimización.

• Simul8: Un software de simulación discreta utilizado para modelar procesos de negocio.
• AnyLogic: Una plataforma de simulación que soporta simulación discreta, continua y de eventos.
• Arena: Un software de simulación utilizado para modelar y analizar sistemas complejos.

Una empresa desea minimizar los costos de inventario mientras asegura que siempre haya suficiente stock para satisfacer la demanda. Los costos incluyen el costo de mantener inventario, el costo de ordenar y el costo de escasez.

1. Variables de Decisión:

   • \( Q \): Cantidad de pedido.
   • \( R \): Punto de reorden.

2. Función Objetivo:

   • Minimizar el costo total: \[ C(Q, R) = \frac{D}{Q}S + \frac{Q}{2}H + \frac{D}{Q}P \] Donde:
     • \( D \): Demanda anual.
     • \( S \): Costo de ordenar.
     • \( H \): Costo de mantener inventario.
     • \( P \): Costo de escasez.

3. Restricciones:

   • \( Q > 0 \)
   • \( R > 0 \)

1. Definir las Variables:
   • Crear celdas para \( Q \) y \( R \).
2. Calcular la Función Objetivo:
   • Utilizar fórmulas para calcular cada componente del costo total.
3. Usar Solver:
   • Configurar Solver para minimizar la celda de costo total ajustando \( Q \) y \( R \) dentro de las restricciones.

Ejercicio 1: Optimización de Inventarios

1. Datos:

   • Demanda anual (D): 1000 unidades.
   • Costo de ordenar (S): $50 por pedido.
   • Costo de mantener inventario (H): $2 por unidad por año.
   • Costo de escasez (P): $5 por unidad.

2. Tarea:

   • Utilizar Solver en Excel para determinar la cantidad de pedido \( Q \) y el punto de reorden \( R \) que minimicen el costo total.

Solución

1. Definir las Variables:

   • \( Q \) en la celda B1.
   • \( R \) en la celda B2.

2. Calcular la Función Objetivo:

   • En la celda B3:

   = (1000 / B1) * 50 + (B1 / 2) * 2 + (1000 / B1) * 5
   

3. Configurar Solver:

   • Objetivo: Minimizar la celda B3.
   • Variables de decisión: B1 y B2.
   • Restricciones: \( B1 > 0 \) y \( B2 > 0 \).

4. Ejecutar Solver para encontrar los valores óptimos de \( Q \) y \( R \).

El análisis prescriptivo es una herramienta poderosa que permite a las empresas tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones. A través de técnicas de optimización y simulación, es posible no solo predecir futuros escenarios, sino también determinar las mejores acciones a tomar para alcanzar los objetivos deseados. En este módulo, hemos explorado los conceptos clave, herramientas y técnicas, y hemos aplicado estos conocimientos en un ejemplo práctico de optimización de inventarios.