Pesquisa operacional: para que serve, modelos, aplicações - Ciência - 2023

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o investigação 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 de organizações. Ou seja, é dedicado a definir os valores supremos de alguma meta do mundo real: lucro máximo, desempenho ou rendimento, ou perda, custo ou risco mínimo.

Nesta disciplina, os problemas são divididos em seus componentes básicos e, em seguida, resolvidos em etapas definidas, por meio de análises matemáticas. Os métodos analíticos usados incluem lógica matemática, simulação, análise de rede, teoria das filas e teoria dos jogos.

Usando essas técnicas das ciências matemáticas, a pesquisa operacional obtém soluções ótimas ou viáveis para problemas complicados de tomada de decisão. Suas técnicas resolveram problemas de interesse em diversos setores.

Métodos matemáticos

Devido à natureza estatística e computacional da maioria desses métodos, a pesquisa operacional também tem fortes ligações com a análise e a informática.

Os pesquisadores operacionais que enfrentam um problema devem estipular quais desses métodos são os mais apropriados, com base nos objetivos de melhoria, natureza do sistema, poder computacional e restrições de tempo.

A programação matemática é uma das técnicas mais poderosas usadas na pesquisa operacional, a tal ponto que às vezes os dois termos são usados alternadamente.

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

Devido à sua ênfase na interação homem-tecnologia e seu foco em aplicações práticas, a pesquisa operacional foi interpolada com outras disciplinas, especialmente engenharia industrial e gestão de operações, também contando com a psicologia e a ciência organizacional.

História

Origens históricas

No século 17, 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 20, o estudo da gestão de estoques poderia ser considerado o início da pesquisa operacional moderna, com a barata quantidade de lotes desenvolvida em 1913.

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

Segunda Guerra Mundial

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

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

Como na Grã-Bretanha, o radar estimulou o desenvolvimento da Força Aérea dos Estados Unidos. Em outubro de 1942, todos os comandos foram instados a incluir grupos de pesquisa operacional em seu pessoal.

Décadas dos anos 50 e 60

A pesquisa operacional cresceu em muitas áreas além das militares, à medida que os cientistas aprenderam a aplicar seus princípios ao setor civil. Sua eficácia na esfera militar estendeu seu interesse a outras áreas industriais e governamentais.

As sociedades foram organizadas, começando em 1948 com o Operations Research Club of Great Britain, que em 1954 se tornou a Operations Research Society.

Em 1952, a Sociedade de Pesquisa Operacional foi formada nos Estados Unidos. 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 de Sociedades de Pesquisa Operacional foi formada.

Em 1967, Stafford Beer descreveu o campo da ciência da administração como o uso comercial da pesquisa operacional.

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

Para que serve a investigação de operações?

Todos os dias, os profissionais de investigação de operações resolvem problemas da vida real, economizando tempo e dinheiro. Esses problemas são muito diversos e quase sempre parecem não relacionados. Porém, sua essência é sempre a mesma, tomando decisões para atingir um objetivo da forma mais eficiente.

O objetivo central da pesquisa operacional é a otimização, ou seja, fazer as coisas da melhor maneira possível, dependendo das circunstâncias.

Este conceito geral tem muitas aplicações, por exemplo, em análise de dados, alocação de bens e recursos, controle de processos de produção, gestão de riscos, controle de tráfego, etc.

- Soluções ótimas

A pesquisa operacional se concentra 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 susceptíveis de serem viáveis.

- As soluções alternativas produzidas passam por 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 variáveis-chave que irão influenciar a qualidade das decisões. Esta qualidade é expressa através de uma função objetivo de maximizar (lucro, velocidade de serviço, etc.), ou de minimizar (custo, perda, etc.).

Além da função objetivo, também é considerado um conjunto de restrições, sejam elas 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 do caminho crítico

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

Problema de alocação

É um problema básico de otimização combinatória. Neste 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 realizar todas as tarefas, atribuindo 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 pesquisa operacional, 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 em queda livre não descreve a cor ou a textura do corpo envolvido.

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

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

Tipos de modelos

Os primeiros modelos eram representações físicas, como modelos de navios ou aviões. Modelos físicos geralmente são bastante fáceis de construir, mas apenas para objetos ou sistemas relativamente simples, sendo geralmente difíceis de alterar.

A próxima etapa após o modelo físico é o gráfico, que é mais fácil de construir e manipular, 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 operar do que os modelos físicos.

Apesar das vantagens óbvias dos modelos simbólicos, há muitos casos em que os modelos físicos ainda são úteis, como ao testar estruturas e mecanismos físicos. O mesmo é válido 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 equação. Esses modelos fornecem soluções de forma quantitativa (custo, peso, etc.), dependendo do problema.

Os modelos simbólicos são completamente abstratos. Quando os símbolos são definidos no modelo, o significado é dado a ele.

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

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

Formulários

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

- Agendamento de companhias aéreas, trens ou ônibus.

- Atribuição de funcionários aos projetos.

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

- Gerenciamento do fluxo de água dos reservatórios.

Planejamento de projeto

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

Planejamento de chão

Projete a planta do equipamento em uma fábrica ou componentes em um chip de computador, para reduzir o tempo de fabricação e, portanto, reduzir os custos.

Otimizando uma rede

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

Localização das instalações

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

Encaminhamento

É executado em muitos tipos de redes, incluindo redes comutadas por circuito, como a rede telefônica pública, e redes de computadores, como a Internet.

Atividades operacionais do projeto

Gestão do fluxo das atividades operacionais de um projeto, em consequência da versatilidade do sistema, através de técnicas de pesquisa operacional, para reduzir esta variabilidade e alocar espaços através de uma combinação de alocações de tempo, inventário e capacidade.

Gestão da cadeia de abastecimento

É a gestão do fluxo de componentes e matérias-primas derivados de uma demanda instável por produtos acabados.

Transporte

Gerenciamento de frete de entrega e sistemas de transporte. Exemplos: frete intermodal ou problema do caixeiro-viajante.

Globalização

Globalize os processos operacionais para aproveitar as vantagens de mão de obra, terra, materiais ou outros insumos produtivos mais econômicos.

Problema de queda de estoque

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

Exemplos

Caixa de posto de gasolina

Uma análise dos carros que pararam em postos de gasolina urbanos localizados no cruzamento de duas ruas revelou que quase todos vieram de apenas quatro das 16 rotas possíveis no cruzamento (quatro vias de entrada, quatro vias de saída).

Ao examinar o percentual de carros que pararam em serviço para cada trajeto, observou-se que esse percentual estava relacionado ao tempo perdido na parada.

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

Em seguida, foi descoberto que o tempo perdido percebido excedeu o tempo perdido real. A relação entre a porcentagem de carros parados e o tempo perdido percebido foi linear.

Portanto, foi construído um modelo que relacionou a quantidade de carros que pararam nos postos com a quantidade de tráfego em cada trajeto do cruzamento, o que afetou o tempo necessário para a obtenção do serviço.

Problema de alocação

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

Também é usado 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 determinado período.

Programação linear

Essa técnica é usada rotineiramente para problemas como mistura de óleo e produtos químicos em refinarias, seleção de fornecedores para grandes empresas de manufatura, determinação de rotas e programações de embarque e gerenciamento e manutenção de frotas de caminhões.

Teoria da pesquisa bayesiana

As estatísticas bayesianas são aplicadas para pesquisar itens perdidos. Foi usado várias vezes para encontrar vasos perdidos:

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

Ele também foi usado em tentativas de localizar os destroços do voo 370 da Malaysia Airlines.

Controle de inventário

Surgem problemas de estoque, por exemplo, na determinação das quantidades de bens a serem comprados ou produzidos, quantas pessoas contratar ou treinar, quão grande uma nova instalação de produção ou loja de varejo deve ser.

Referências

Meta de tecnologia (2019). Pesquisa operacional (OR). Retirado de: whatis.techtarget.com.
Wikipedia, a enciclopédia livre (2019). Pesquisa operacional. Retirado de: en.wikipedia.org.
Wolfram Mathworld (2019). Pesquisa operacional. Retirado de: mathworld.wolfram.com.
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Sindhuja (2019). Pesquisa Operacional: História, Metodologia e Aplicações. Idéias de gestão empresarial. Retirado de: businessmanagementideas.com.
Encyclopaedia Britannica (2019). Pesquisa operacional. Retirado de: britannica.com.
The Science of Better (2019). O que é pesquisa operacional. Retirado de: scienceofbetter.org.