Pesquisa operacional: para que serve, modelos, aplicações

A pesquisa operacional é uma área da ciência aplicada que utiliza métodos matemáticos e estatísticos para resolver problemas complexos de tomada de decisão em organizações. Com o objetivo de otimizar recursos e processos, a pesquisa operacional desenvolve modelos matemáticos que representam sistemas reais, permitindo a análise e a busca da melhor solução possível. Esses modelos são aplicados em diversos setores, como logística, produção, finanças, marketing, entre outros, auxiliando na melhoria da eficiência e na tomada de decisões estratégicas. Neste contexto, a pesquisa operacional desempenha um papel fundamental na resolução de problemas reais, contribuindo para o aumento da produtividade e a redução de custos nas organizações.

Entenda o conceito e as áreas de atuação da pesquisa operacional.

A pesquisa operacional é uma ferramenta poderosa utilizada para tomar decisões complexas em organizações e empresas. Ela se baseia em modelos matemáticos e computacionais para encontrar soluções ótimas para problemas de otimização e tomada de decisão. As principais áreas de atuação da pesquisa operacional incluem logística, produção, finanças, marketing e recursos humanos.

Os modelos matemáticos utilizados na pesquisa operacional podem ser de diversos tipos, como modelos de programação linear, programação inteira, programação dinâmica, simulação e teoria dos jogos. Cada modelo é aplicado de acordo com a natureza do problema em questão, buscando sempre encontrar a melhor solução possível.

As aplicações da pesquisa operacional são vastas e impactam diretamente a eficiência e a eficácia das operações de uma organização. Por exemplo, na área de logística, a pesquisa operacional pode ser usada para otimizar rotas de entrega, minimizar custos de transporte e maximizar a utilização de veículos.

Ela permite encontrar soluções ótimas para problemas complexos, contribuindo para a melhoria dos processos e o aumento da eficiência operacional.

Conheça os diferentes modelos de pesquisa operacional disponíveis para otimizar processos e tomadas de decisão.

Pesquisa operacional é uma área da ciência que utiliza técnicas avançadas de análise para ajudar na tomada de decisões e na otimização de processos em diversas áreas, como logística, produção, finanças e marketing. Existem diferentes modelos de pesquisa operacional que podem ser aplicados de acordo com a necessidade de cada situação.

Um dos modelos mais conhecidos é o modelo de programação linear, que busca otimizar o uso de recursos limitados para atingir um determinado objetivo. Outro modelo importante é o modelo de transporte, que ajuda a encontrar a melhor forma de distribuir produtos de forma eficiente entre diferentes locais.

Além disso, existem modelos como o modelo de filas, que ajuda a otimizar o atendimento em locais como bancos e hospitais, e o modelo de simulação, que permite testar diferentes cenários antes de tomar uma decisão.

Esses modelos de pesquisa operacional são ferramentas poderosas que podem ser utilizadas para melhorar a eficiência e a eficácia de processos em diversas áreas. Ao aplicá-los corretamente, é possível reduzir custos, aumentar a produtividade e melhorar a qualidade dos produtos e serviços oferecidos.

Qual é o propósito principal da pesquisa operacional?

A pesquisa operacional é uma área da ciência que utiliza métodos analíticos e matemáticos para ajudar na tomada de decisões. Seu propósito principal é encontrar a melhor solução possível para problemas complexos que envolvem a utilização de recursos limitados. Através da modelagem matemática, a pesquisa operacional busca otimizar processos e maximizar resultados, levando em consideração restrições e objetivos específicos.

Os modelos matemáticos utilizados na pesquisa operacional incluem técnicas como programação linear, programação inteira, simulação, análise de sensibilidade, entre outras. Esses modelos são aplicados em uma variedade de áreas, como logística, produção, finanças, marketing, saúde e muitas outras. A pesquisa operacional pode ser utilizada para melhorar a eficiência de processos, reduzir custos, aumentar a produtividade e até mesmo salvar vidas.

Seu alcance é amplo e suas aplicações são variadas, tornando-a uma ferramenta valiosa para a tomada de decisões em diversos contextos.

Vantagens da utilização de modelos de simulação na pesquisa operacional.

A pesquisa operacional é uma área da ciência que utiliza modelos matemáticos e técnicas de otimização para tomar decisões eficazes em diversas áreas, como logística, produção, finanças e marketing. Um dos métodos mais utilizados nesse campo é a simulação, que consiste em reproduzir um sistema real por meio de um modelo computacional.

As vantagens da utilização de modelos de simulação na pesquisa operacional são diversas. Primeiramente, a simulação permite testar diferentes cenários sem a necessidade de realizar experimentos na prática, o que pode economizar tempo e recursos. Além disso, a simulação possibilita analisar o impacto de diferentes variáveis no sistema, auxiliando na tomada de decisões mais assertivas.

Outra vantagem importante da simulação é a possibilidade de avaliar o desempenho do sistema em situações extremas ou incomuns, o que pode ser difícil de ser feito na prática. Dessa forma, os gestores podem se preparar para lidar com eventos inesperados e tomar medidas preventivas.

Relacionado:  Quais são os elementos da janela do Word?

Por fim, a simulação permite visualizar de forma clara e objetiva o funcionamento do sistema, facilitando a comunicação entre os envolvidos e a compreensão dos resultados. Com isso, é possível identificar oportunidades de melhoria e implementar mudanças de forma mais eficiente e eficaz.

Portanto, a simulação é uma ferramenta essencial para a tomada de decisões estratégicas e a otimização de processos em diversas áreas.

Pesquisa operacional: para que serve, modelos, aplicações

A pesquisa de operações é um método que se dedica à aplicação de disciplinas analíticas avançadas para auxiliar na resolução de problemas e tomada de decisão, sendo útil na gestão das organizações.Ou seja, dedica-se a estabelecer os valores supremos de algum objetivo do mundo real: o lucro máximo, desempenho ou retorno, ou a perda, custo ou risco mínimos.

Nesta disciplina, os problemas são divididos em seus componentes básicos e depois resolvidos com etapas definidas, por meio de análise matemática. Os métodos analíticos utilizados incluem lógica matemática, simulação, análise de redes, teoria das filas e teoria dos jogos.

Pesquisa operacional: para que serve, modelos, aplicações 1

Fonte: pixabay.com

Usando essas técnicas das ciências matemáticas, a pesquisa operacional alcança soluções ótimas ou viáveis ​​para problemas complicados de tomada de decisão. Suas técnicas resolveram problemas de interesse em uma variedade de indústrias.

Métodos matemáticos

Devido à natureza estatística e computacional da maioria desses métodos, a pesquisa operacional também possui fortes vínculos com a análise e a computação.

Os pesquisadores de operações que enfrentam um problema devem estipular quais desses métodos são os mais adequados, de acordo com os objetivos da melhoria, a natureza do sistema, a potência computacional e as restrições de tempo.

A programação matemática é uma das técnicas mais poderosas usadas na pesquisa operacional, a ponto de, às vezes, os dois termos serem usados ​​de forma intercambiável.

Essa programação não tem nada a ver com programação de computador, mas significa otimização. A programação ou otimização discreta soluciona problemas em que as variáveis ​​podem assumir apenas valores discretos, por exemplo, valores inteiros.

Devido à ênfase na interação humano-tecnologia e por se concentrar em aplicações práticas, a pesquisa de operações interpolou-se com outras disciplinas, especialmente engenharia industrial e gerenciamento de operações, contando também com a psicologia e a ciência organizacional.

História

Origens históricas

No século XVII, matemáticos como Pascal e Huygens tentaram resolver problemas que envolviam decisões complexas. Esses tipos de problemas foram resolvidos durante os séculos 18 e 19 usando a combinatória.

No século XX, o estudo do gerenciamento de estoques poderia ser considerado o início da pesquisa operacional moderna, com a quantidade de lotes econômicos desenvolvida em 1913.

Durante 1937, a pesquisa operacional na Grã-Bretanha foi aplicada inicialmente, na pesquisa realizada para integrar a tecnologia de radar nas operações de combate aéreo, diferenciando-se da pesquisa em laboratório.

Segunda Guerra Mundial

O termo investigação de operações foi cunhado no início de 1941, durante a Segunda Guerra Mundial, quando a administração militar britânica convocou um grupo de cientistas para aplicar uma abordagem científica ao estudo de operações militares.

O objetivo principal era alocar efetivamente recursos escassos para as várias operações e atividades militares dentro de cada operação.

Como na Grã-Bretanha, o radar estimulou os desenvolvimentos na Força Aérea dos EUA. Em outubro de 1942, todos os comandos foram instados a incluir grupos de pesquisa operacional em sua equipe.

50 e 60

A pesquisa operacional cresceu em muitas áreas, além das forças armadas, depois que os cientistas aprenderam a aplicar seus princípios ao setor civil. Sua eficácia no campo militar estendeu seu interesse a outras áreas industriais e governamentais.

As parcerias foram organizadas, começando em 1948 com o Operations Research Club da Grã-Bretanha, que em 1954 se tornou a Operations Research Society.

Em 1952 ele treinou nos EUA. Sociedade de Pesquisa Operacional. Muitas outras sociedades nacionais também apareceram.

Em 1957, a primeira conferência internacional sobre pesquisa operacional foi realizada na Universidade de Oxford. Em 1959, a Federação Internacional das Sociedades de Pesquisa Operacional foi formada.

Em 1967, a Stafford Beer descreveu o campo da ciência gerencial como o uso nos negócios de pesquisa operacional.

Com o desenvolvimento de computadores nas próximas três décadas, a pesquisa operacional agora pode resolver problemas com centenas de milhares de variáveis ​​e restrições.

Para que serve a pesquisa operacional?

Todos os dias, os profissionais de pesquisa operacional resolvem problemas da vida real que economizam dinheiro e tempo. Esses problemas são muito diversos e quase sempre parecem não relacionados.No entanto, sua essência é sempre a mesma, tomando decisões para atingir uma meta da maneira mais eficiente.

O principal objetivo da pesquisa operacional é a otimização, ou seja, fazer as coisas da melhor maneira possível, de acordo com as circunstâncias dadas.

Esse conceito geral tem muitas aplicações, por exemplo, na análise de dados, alocação de bens e recursos, controle de processos de produção, gerenciamento de riscos, controle de tráfego, etc.

– Soluções ideais

A pesquisa operacional concentra-se no desenvolvimento de modelos matemáticos que podem ser usados ​​para analisar e otimizar sistemas complexos. Tornou-se uma área de pesquisa acadêmica e industrial. O processo é dividido em três etapas.

– Um conjunto de soluções possíveis para um problema é desenvolvido.

– As alternativas obtidas são analisadas e reduzidas a um pequeno conjunto de soluções que provavelmente serão viáveis.

– As soluções alternativas produzidas estão sujeitas a uma implementação simulada. Se possível, eles são testados em situações do mundo real.

Seguindo o paradigma de otimização ao aplicar a pesquisa operacional, o tomador de decisão seleciona as principais variáveis ​​que influenciarão a qualidade das decisões.Essa qualidade é expressa por meio de uma função objetiva de maximizar (benefício, velocidade do serviço, etc.) ou minimizar (custo, perda, etc.).

Além da função objetivo, também é considerado um conjunto de restrições, sejam físicas, técnicas, econômicas, ambientais, etc.Então, ajustando sistematicamente os valores de todas as variáveis ​​de decisão, uma solução ótima ou viável é selecionada.

-Usos comuns

Análise de caminho crítico

É um algoritmo para programar um conjunto de atividades de um projeto. O caminho crítico é determinado pela identificação da maior extensão de atividades dependentes e pela medição do tempo necessário para concluí-las do início ao fim.

Problema de atribuição

É um problema básico de otimização combinatória. Nesse problema, existem vários agentes e várias tarefas. Qualquer agente pode ser designado para executar qualquer tarefa.

Dependendo da tarefa atribuída ao agente, é incorrido um custo que pode variar. Portanto, é necessário executar todas as tarefas, designando adequadamente um agente para cada tarefa e uma tarefa para cada agente, para minimizar o custo total da atribuição.

Modelos

Um modelo é de grande ajuda para facilitar a investigação das operações, uma vez que os problemas são expressos por meio de modelos que mostram a relação das variáveis.

Por ser uma representação simplificada do mundo real, apenas as variáveis ​​relevantes para o problema são incluídas. Por exemplo, um modelo de corpos que caem livremente não descreve a cor ou a textura do corpo envolvido.

Os modelos representam o relacionamento entre variáveis ​​controladas e não controladas e o desempenho do sistema. Portanto, eles devem ser explicativos, não meramente descritivos.

Muitas das simplificações usadas causam algum erro nas previsões derivadas do modelo, mas esse erro é bastante pequeno comparado à magnitude da melhoria operacional que pode ser obtida do modelo.

Tipos de modelos

Os primeiros modelos foram representações físicas, como naves ou aviões modelo. Os modelos físicos geralmente são fáceis de construir, mas apenas para objetos ou sistemas relativamente simples, sendo geralmente difíceis de mudar.

O próximo passo após o modelo físico é o gráfico, mais fácil de construir e gerenciar, mas mais abstrato. Como uma representação gráfica de mais de três variáveis ​​é difícil, modelos simbólicos são usados.

Não há limite para o número de variáveis ​​que podem ser incluídas em um modelo simbólico. Esses modelos são mais fáceis de construir e manipular do que os modelos físicos.

Apesar das vantagens óbvias dos modelos simbólicos, há muitos casos em que os modelos físicos ainda são úteis, como no teste de estruturas e mecanismos físicos. O mesmo vale para modelos gráficos.

Modelo simbólico

A maioria dos modelos de pesquisa operacional são modelos simbólicos, porque os símbolos representam melhor as propriedades do sistema.

O modelo simbólico tem a forma de uma matriz ou uma equação. Esses modelos fornecem soluções quantitativamente (custo, peso, etc.), dependendo do problema.

Modelos simbólicos são completamente abstratos. Quando os símbolos são definidos no modelo, ele recebe um significado.

Modelos simbólicos de sistemas com conteúdos diferentes geralmente mostram estruturas semelhantes. Portanto, os problemas que surgem nos sistemas podem ser classificados em termos de poucas estruturas.

Como os métodos para extrair soluções dos modelos dependem apenas de sua estrutura, poucos métodos podem ser usados ​​para resolver uma ampla variedade de problemas do ponto de vista contextual.

Aplicações

As aplicações da pesquisa operacional são abundantes, como em empresas manufatureiras, organizações de serviços, ramos militares e governos. A gama de problemas para os quais ele contribuiu com soluções é enorme:

Relacionado:  Para que serve o disco rígido?

– Programação de linhas aéreas, trens ou ônibus.

– Designação de funcionários para projetos.

– Desenvolvimento de estratégias adotadas pelas empresas (teoria dos jogos).

– Gerenciamento do fluxo de água dos reservatórios.

Planejamento do projeto

Os processos de um projeto complexo que afetam a duração total do projeto são identificados.

Planejamento de piso

Crie o modelo para o equipamento em uma fábrica ou componentes em um chip de computador, para reduzir o tempo de fabricação e, portanto, reduzir os custos.

Otimização de rede

Configure redes de telecomunicações ou sistemas de energia para proteger a qualidade do serviço durante interrupções.

Localização da Instalação

Minimizar os custos de transporte, considerando fatores como evitar colocar materiais perigosos perto de casas.

Encaminhamento

É realizada em muitos tipos de redes, incluindo redes de circuitos comutados, como a rede telefônica pública e redes de computadores, como a Internet.

Atividades operacionais do projeto

Gerenciamento do fluxo de atividades operacionais em um projeto, como conseqüência da versatilidade do sistema, por meio de técnicas de pesquisa operacional, para reduzir essa variabilidade e alocar espaços usando uma combinação de alocação de tempo, estoque e capacidade.

Gerenciamento da cadeia de suprimentos

É o gerenciamento do fluxo de componentes e matérias-primas derivado de uma demanda instável por produtos acabados.

Transporte

Gerenciamento de frete de sistemas de entrega e transporte. Exemplos: transporte de mercadorias intermodal ou o problema do vendedor ambulante.

Globalização

Globalize os processos operacionais para tirar vantagem de mão de obra, terra, materiais ou outros insumos produtivos mais econômicos.

Problema de corte de estoque

Refere-se ao corte de um material em estoque, como rolos de papel ou folhas de metal, em pedaços de tamanhos específicos, buscando minimizar o desperdício de material.

Exemplos

Caso de estações de serviço

Uma análise dos carros que pararam nos postos de serviço urbanos localizados no cruzamento de duas ruas revelou que quase todos vieram de apenas quatro das 16 rotas possíveis no cruzamento (quatro maneiras de entrar, quatro maneiras de sair).

Ao examinar o percentual de carros que pararam no serviço para cada rota, observou-se que esse percentual estava relacionado à quantidade de tempo perdido ao parar.

No entanto, essa relação não era linear. Ou seja, o aumento em um não foi proporcional ao aumento no outro.

Em seguida, descobriu-se que o tempo perdido percebido excedia o tempo real perdido. A relação entre o percentual de carros parado e o tempo perdido percebido foi linear.

Portanto, foi construído um modelo que relacionava o número de carros que paravam nas estações de serviço com a quantidade de tráfego em cada rota do cruzamento, o que afetava o tempo necessário para obter o serviço.

Problema de atribuição

Consiste em designar trabalhadores para tarefas, caminhões para rotas de entrega ou classes para salas de aula. Um problema típico de transporte envolve atribuir vagões vazios onde são necessários.

Também serve para determinar quais máquinas devem ser usadas para fabricar um determinado produto ou qual conjunto de produtos deve ser fabricado em uma fábrica durante um período específico.

Programação linear

Essa técnica é rotineiramente usada para problemas como a mistura de óleo e produtos químicos em refinarias, selecionando fornecedores para grandes corporações de manufatura, determinando rotas e horários de expedição e gerenciando e mantendo frotas de caminhões.

Teoria bayesiana de pesquisa

As estatísticas bayesianas são aplicadas para procurar itens perdidos. Foi usado várias vezes para encontrar barcos perdidos:

Ele desempenhou um papel fundamental na recuperação de registros de voo no desastre de voo da Air France 447 em 2009.

Também foi usado nas tentativas de localizar os restos do voo 370 da Malaysia Airlines.

Controle de inventário

Surgem problemas de estoque, por exemplo, para determinar as quantidades de mercadorias que serão compradas ou produzidas, quantas pessoas serão contratadas ou treinadas, qual o tamanho de uma nova instalação de produção ou loja de varejo.

Referências

  1. Tech Target (2019). Pesquisa de operações (OR). Retirado de: whatis.techtarget.com.
  2. Wikipedia, a enciclopédia livre (2019). Pesquisa operacional Retirado de: en.wikipedia.org.
  3. Wolfram Mathworld (2019). Pesquisa Operacional Retirado de: mathworld.wolfram.com.
  4. Mohamed Leila (2018). O quadro geral da Pesquisa Operacional. Em direção à ciência de dados. Retirado de: towardsdatascience.com.
  5. Sindhuja (2019). Pesquisa Operacional: História, Metodologia e Aplicações. Idéias de gerenciamento de negócios. Retirado de: businessmanagementideas.com.
  6. Encyclopaedia Britannica (2019). Pesquisa operacional Retirado de: britannica.com.
  7. A Ciência do Melhor (2019). O que é Pesquisa Operacional Retirado de: scienceofbetter.org.

Deixe um comentário