Profesor: Car-Emyr Suescum Coelho
SOFTWARE (PROGRAMAS)
WinQSB es un sistema interactivo de ayuda a la toma de decisiones que contiene herramientas muy útiles para resolver distintos tipos de problemas en el campo de la investigación operativa. El sistema está formado por distintos módulos, uno para cada tipo de modelo o problema.
QM es un programa para la gestión de producción/operaciones, métodos cuantitativos, ciencia de la gestión e investigación de operaciones. Este paquete es el más amable para el usuario de los disponibles en el campo de la Gestión de Operaciones, métodos Cuantitativos o de Ciencia de la Gestión debido a la estandarización con la interfaz de Windows.
El software TORA de optimización es un programa basado en Windows® que tiene por objeto usarse con muchas de las técnicas presentadas en el libro Investigación de Operaciones de TAHA . TORA es una aplicación muy simple, con una interfaz gráfica de baja calidad. Una de las ventajas de TORA es que puede utilizarse en procesadores de 32 y 64 bits.
Este software fue desarrollado por profesores de la Universidad Nacional de Cuyo, con el fin de disponer en un solo ución de propaquete los contenidos de los temas de redes, tanto de teoría como de práctica. El software permite el cálculo numérico para la resolblemas prácticos. Cada tema posee archivos de ayuda que abarcan teoría general y ejemplos.
GanttProject es una herramienta gratuita para crear una completa planificación de un proyecto de forma muy visual. Todo queda bajo control en GanttProject, desde los recursos necesarios en forma de personal, los días festivos, hasta dividir el proyecto en un árbol de tareas y asignar a cada uno los recursos oportunos.
SimulAr se enfoca en el método denominado Simulación Monte Carlo para efectuar un análisis de riesgo. El mismo consist.e en asignar distribuciones de frecuencias a las variables del modelo que tienen riesgo y, posteriormente generar números aleatorios acordes a esas distribuciones “simulando” el comportamiento que se considera que tendrán en el futuro. De esta manera es posible darle más realismo al modelo obteniendo resultados más confiables a la hora de tomar una decisión
