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A pesquisa operacional tenta fornecer àqueles que gerenciam sistemas organizados uma base objetiva e quantitativa para a decisão; normalmente é realizado por equipes de cientistas e engenheiros oriundos de uma variedade de disciplinas. Assim, a pesquisa operacional não é uma ciência em si, mas sim a aplicação da ciência à solução de problemas gerenciais e administrativos, e concentra-se no desempenho de sistemas organizados como um todo, e não em suas partes consideradas separadamente.  

O assunto da pesquisa operacional consiste em decisões que controlam as operações dos sistemas. Portanto, está preocupado com a forma como as decisões gerenciais são e devem ser feitas, como adquirir e processar dados e informações necessários para tomar decisões de forma eficaz, como monitorar as decisões uma vez que elas são implementadas e como organizar a tomada de decisão e implementação da decisão processar. O uso extensivo é feito de disciplinas mais antigas, como lógica, matemática e estatística, bem como desenvolvimentos científicos mais recentes, como teoria das comunicações, teoria da decisão, cibernética, teoria da organização, ciências comportamentais e teoria geral dos sistemas.

A equipe interdisciplinar

As disciplinas científicas e tecnológicas proliferaram rapidamente nos últimos 100 anos. A proliferação, resultante do enorme aumento do conhecimento científico, tem dotado a ciência de um sistema de arquivamento que permite uma classificação sistemática do conhecimento. Este sistema de classificação é útil na solução de muitos problemas, identificando a disciplina adequada a quem recorrer para uma solução. As dificuldades surgem quando problemas mais complexos, como aqueles que surgem em grandes sistemas organizados, são encontrados. É então necessário encontrar um meio de reunir os diversos pontos de vista disciplinares. Além disso, uma vez que os métodos diferem entre as disciplinas, o uso de equipes interdisciplinares disponibiliza um arsenal muito maior de técnicas e ferramentas de pesquisa do que estaria disponível de outra forma. Conseqüentemente, a pesquisa operacional pode ser caracterizada por combinações bastante incomuns de disciplinas em equipes de pesquisa e pelo uso de procedimentos de pesquisa variados. 

Fases da pesquisa operacional

Formulação do problema

Para formular um problema de pesquisa operacional, uma medida adequada de desempenho deve ser concebida, vários cursos de ação possíveis definidos (isto é, variáveis ​​controladas e suas restrições) e variáveis ​​não controladas relevantes identificadas. O conhecimento detalhado de como o sistema em estudo realmente opera e de seu ambiente é essencial. Esse conhecimento é normalmente adquirido por meio de uma análise do sistema, um processo de quatro etapas que envolve determinar quais necessidades ou desejos a organização tenta satisfazer; como são comunicados à organização; como as informações sobre necessidades e desejos penetram na organização; e quais ações são realizadas, como são controladas e quais são os requisitos de tempo e recursos para essas ações. Essas informações geralmente podem ser representadas graficamente em um fluxograma, que permite aos pesquisadores identificar as variáveis ​​que afetam o desempenho do sistema.

Construção do modelo

Um modelo é uma representação simplificada do mundo real e, como tal, inclui apenas as variáveis ​​relevantes para o problema em questão. Um modelo pode não incluir todas as variáveis ​​relevantes porque uma pequena porcentagem delas pode ser responsável pela maior parte do fenômeno a ser explicado. Muitas das simplificações usadas produzem alguns erros nas previsões derivadas do modelo, mas muitas vezes podem ser mantidas pequenas em comparação com a magnitude da melhoria nas operações que podem ser extraídas delas. A maioria dos modelos de pesquisa operacional são modelos simbólicos porque os símbolos representam propriedades do sistema.

O próximo passo além do modelo físico é o gráfico, mais fácil de construir e manipular, mas mais abstrato. Como a representação gráfica de mais de três variáveis ​​é difícil, modelos simbólicos são normalmente usados. Não há limite para o número de variáveis ​​que podem ser incluídas em um modelo simbólico e 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 é verdadeiro para modelos gráficos. Modelos físicos e gráficos são freqüentemente usados ​​nas fases preliminares de construção de modelos simbólicos de sistemas.

Derivando soluções de modelos

Os procedimentos para derivar soluções de modelos são dedutivos ou indutivos. Com a dedução, passa-se diretamente do modelo para uma solução na forma simbólica ou numérica. Esses procedimentos são fornecidos pela matemática; por exemplo, o cálculo. Um procedimento analítico explícito para encontrar a solução é chamado de algoritmo.

Mesmo que um modelo não possa ser resolvido e muitos sejam complexos demais para serem solucionados, ele pode ser usado para comparar soluções alternativas. Às vezes, é possível conduzir uma sequência de comparações, cada uma sugerida pela anterior e cada uma provavelmente contendo uma alternativa melhor do que a contida em qualquer comparação anterior. Esse procedimento de busca de solução é chamado de heurística.

Os procedimentos indutivos envolvem tentar e comparar diferentes valores das variáveis ​​controladas. Tais procedimentos são considerados iterativos (repetitivos) se eles prosseguem por meio de soluções sucessivamente melhoradas até que uma solução ótima seja alcançada ou cálculos adicionais não possam ser justificados. Uma base racional para encerrar tal processo - conhecido como “regras de interrupção” - envolve a determinação do ponto em que a melhoria esperada da solução no próximo teste é menor que o custo do teste.

Testando o modelo e a solução

Um modelo pode ser deficiente porque inclui variáveis ​​irrelevantes, exclui variáveis ​​relevantes, contém variáveis ​​avaliadas de maneira imprecisa, está estruturado incorretamente ou contém restrições formuladas incorretamente. Os testes de deficiências de um modelo são de natureza estatística; seu uso requer conhecimento de teoria de amostragem e estimativa, projetos experimentais e a teoria de teste de hipóteses

A solução derivada de um modelo é testada para descobrir se ela produz um desempenho melhor do que alguma alternativa, geralmente a que está em uso atualmente. O teste pode ser prospectivo, em relação ao desempenho futuro, ou retrospectivo, comparando soluções que teriam sido obtidas se o modelo tivesse sido usado no passado com o que realmente aconteceu. Se nenhum teste prospectivo ou retrospectivo for viável, pode ser possível avaliar a solução por "análise de sensibilidade", uma medida da extensão em que as estimativas usadas na solução teriam que estar erradas antes que a solução proposta tenha um desempenho menos satisfatório do que o procedimento de decisão alternativo.

Implementando e controlando a solução

A aceitação de uma solução recomendada pelo gerente responsável depende de até que ponto ele acredita que a solução seja superior às alternativas. Portanto, a participação dos gestores no processo de pesquisa é essencial para o sucesso.

Normalmente, espera-se que os pesquisadores operacionais supervisionem a implementação de uma solução aceita. Isso fornece a eles um teste final de seu trabalho e uma oportunidade de fazer ajustes, caso apareça alguma deficiência na aplicação. A equipe de pesquisa operacional prepara instruções detalhadas para aqueles que irão realizar a solução e os treina para seguir essas instruções. A cooperação daqueles que realizam a solução e daqueles que serão afetados por ela deve ser buscada no decorrer do processo de pesquisa, não depois de tudo feito. Os planos e cronogramas de implementação são pré-testados e as deficiências corrigidas. O desempenho real da solução é comparado com as expectativas e, quando a divergência é significativa, as razões para isso são determinadas e os ajustes apropriados feitos.

Controles eficazes não apenas possibilitam, mas frequentemente levam a uma melhor compreensão da dinâmica do sistema envolvido. Por meio dos controles, o sistema de solução de problemas do qual a pesquisa operacional faz parte aprende com sua própria experiência e se adapta de maneira mais eficaz às condições em mudança.

Fonte: https://www.britannica.com/topic/operations-research/Deriving-solutions-from-models

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