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Leonhard Euler publica la solución al problema de los Puentes de Königsberg, sentando las bases de la teoría de grafos, esencial hoy para optimizar rutas logísticas. -
Jean-Baptiste Joseph Fourier anticipa los métodos de la programación lineal al estudiar sistemas de desigualdades lineales para resolver problemas de mecánica y probabilidad.
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Taylor introduce el análisis sistemático del trabajo. Sus estudios sobre tiempos y movimientos en la producción industrial son precursores directos de la optimización de procesos. -
Ford Harris desarrolla la fórmula del lote económico para la gestión de inventarios, permitiendo a las empresas equilibrar los costos de pedido y mantenimiento. -
A.K. Erlang publica sus estudios sobre la congestión de líneas telefónicas en Copenhague. Sus modelos matemáticos son la base para analizar esperas en bancos, hospitales y servidores. -
John von Neumann demuestra el teorema minimax, sentando las bases matemáticas de la teoría de juegos, crucial para entender la competencia estratégica entre organizaciones. -
Leonid Kantoróvich publica "Métodos matemáticos para la organización y producción", donde plantea problemas de transporte de manera formal, ganando años después el Nobel. -
El Reino Unido forma el primer equipo de IO para optimizar el uso del Radar y las estrategias de defensa aérea contra la Luftwaffe, marcando el uso militar formal de la disciplina. -
Dantzig revoluciona la IO al inventar el Algoritmo Simplex. Esto permitió resolver problemas de programación lineal de gran escala por primera vez en la historia. -
Richard Bellman desarrolla la programación dinámica, un método para resolver problemas complejos descomponiéndolos en subproblemas más sencillos. -
Se desarrollan de forma independiente el Program Evaluation and Review Technique (Navy) y el Critical Path Method (DuPont) para la gestión y planificación de proyectos masivos. -
John Little demuestra matemáticamente la relación entre el número de elementos en un sistema de espera y el tiempo de permanencia, una ley fundamental en la IO. -
Narendra Karmarkar desarrolla el método de puntos interiores para programación lineal, ofreciendo una alternativa eficiente al Simplex para problemas extremadamente grandes. -
El desarrollo de herramientas como CPLEX, Gurobi y LINGO democratiza la IO, permitiendo que empresas de todos los tamaños resuelvan problemas de optimización en PC. -
La IO se fusiona con el Machine Learning para crear Analítica Prescriptiva, permitiendo a sistemas autónomos tomar decisiones en tiempo real frente a Big Data.