Uma Pesquisa Operacinal

2. REVISÃO LITERARIA

2.1. PESQUISA OPERACIONAL

2.1.1. Definição e importância

Pesquisa Operacional segundo Medeiros (2010) é o modelo cientifico de tomada de decisão, que consiste na descrição de um sistema organizacional com o auxilio de um modelo na ideia de descobrir a melhor maneira de operar o sistema, Seguindo o pensamento de Medeiros (2010), Andrade (2009) comentou a importância dos modelos na tomada de decisão, onde permite a experimentação da simulação, ou seja, a possibilidade de uma tomada de decisão ser mais bem avaliada e testada antes de ser efetivamente implementada, tendo como objetivo a resolução de problemas reais, tendo como auxilio à tomada de decisão e planejamento, que ajuda na avaliação de linha de ações para encontrar soluções que melhor atendem ao objetivo, necessidade ou solução do problema proposto. Algumas analises importantes na Pesquisa Operacional comentadas por Andrade (2009), são a economia, a matemática, a estatística e a informática, oferecendo aos usuários desta ferramenta um conjunto de métodos e modelos que os auxiliam em suas decisões. Esses modelos são apresentados através da simulação (ARENA), como instrumento de analise e preparação de decisão, para soluções viáveis de diversos problemas administrativos, ressaltando as características dos métodos de solução que tem mais aplicabilidade nas indigências gerenciais. Determinando uma melhor utilização de recursos limitados para a otimização da programação, segundo as necessidades e prioridades das empresas, seguindo uma característica multidisciplinar, outra característica importante comentado por Andrade (2009);

“Selecionar uma ou algumas capacidades distintivas nas quais a estratégia empresarial se baseará e utilizar técnicas estatísticas e de modelagem matemática para dar suporte aos processos de decisão. ( Andrade, pagina 02)”

As fases do estudo de Pesquisa Operacional são diretamente ligados ao trabalho em equipe segundo Taha (2010), que também descreve as diretrizes para sua elaboração;

- Definição do problema: elaboração do escopo do problema, a descrição das alternativas de decisão, determinação do objetivo e especificação das limitações do estudo;

- Construção do modelo: traduzir a definição do problema em relações matemáticas;

- Solução do modelo: utilização de algoritmo de otimização, estudo da analise de sensibilidade a obter informações adicionais sobre o comportamento da solução ótima;  

- Validação do modelo: verificação do modelo;

- Implementação de solução: a tradução dos resultados obtidos e sua aplicação.

2.1.2. Definição Histórica

Deu-se inicio na Inglaterra durante a Segunda Guerra Mundial, por uma equipe de cientistas britânicos, o objetivo era resolver os problemas com bases cientificas (matemática), na solução de recursos limitados, elaborando soluções estratégicas e eficazes. Segundo Fagundes (2002), os resultados positivos, motivaram os Estados Unidos a iniciarem atividades semelhantes, ao resultado deste esforço de pesquisa, concluído em 1947, deu-se o nome de Método Simplex. Sendo elaborada uma nova metodologia para a sua aplicação em empreses privadas. Em alguns países, segundo o site SOBRAPO, a Pesquisa Operacional se desenvolveu sob o nome de Ciência da Gestão ou Ciência da Decisão, em que predominou o nome de Engenharia Industrial ou Engenharia de Produção. Sendo seguido pelos desenvolvimentos técnicos, como o apoio de computadores, sendo uma disciplina de caraterística horizontal, estendendo-se da Engenharia a Medicina, passando pela economia a Gestão Empresarial.

2.1.3. Tomada de Decisão

A Teoria de Decisão tem como objetivo a rapidez e a naturalidade segundo Andrade (2009), sendo importante ressaltar as características importantes na tomada de decisão que e um processo sequencial, complexo e de valores individuais. As características de uma decisão de alta qualidade sendo baseados em sua utilização máxima como foi proposto por alguns filósofos. Como a probabilidade subjetiva, como grau de certeza e incerteza segundo Ramsey (1926). Dois critérios fundamentais na classificação na tomada de decisão são o nível estratégico e o grau de estruturação;

- Nível estratégico e a decisão na organização que abrange as atividades e os resultados a serem afetados pelas decisões para um nível estratégico;

- Grau de estruturação e a disponibilidade dos indicadores, seguindo uma ordem possibilitando o alcance dos resultados na tomada de decisão, sendo possível o acompanhamento em seu processo de elaboração e conclusão, auxiliando a uma decisão melhor estruturada.

Três perguntas importantes segundo Taha (2010), para avaliação na tomada de decisão são:

- Quais são as alternativas para a decisão?

- Sob quais restrições a decisão e tomada?

- Qual seria um critério objetivo para avaliar as alternativas?

Dois enfoques gerenciais importantes segundo Andrade (2009), são a busca da solução e ao uso do modelo para identificação do problema, sendo o passo mais importante na tomada de decisão. As fases de um processo de tomada de decisão são bem simples, primeiro e o reconhecimento do problema, segundo e a criação das alternativas, as alternativas devem ser analisadas através da simulação, através deste avaliando prováveis consequências de cada alternativa encontrada, como comentou Andrade (2009);

“A pessoa toma contato com o problema, procura focaliza-lo bem em termos de escopo, importância, valor, consequências da ação ou da inação, cria alternativas de solução, estabelece um critério para seleção de uma alternativa, avalia as alternativas e chega a uma conclusão final. (Andrade pagina 12)”.

O escopo do modelo pode ser definido como a definição das características do sistema a ser modelado no contexto do problema em questão.

2.2. SIMULAÇÃO

2.2.1. Definição

Simulação de sistemas tem como definição segundo Schriber (1974), a aplicação na modelagem de um processo ou sistema, ou seja, o sistema emite respostas que ocorreriam ao longo do tempo, e que através deste e adquirido antecipadamente, assim auxiliando na elaboração na tomada de decisão, sabendo os resultados a serem alcançados. Robert Shannon (1975) comentou a importância dos modelos apresentarem resultados com o mesmo comportamento dinâmico e aleatório de um sistema real. A maior vantagem deste sistema como já vimos anteriormente, e o alcance de resultados antes de alcançados, tendo uma melhor clareza na tomada de decisão, Pegden (1991) apresentou uma definição mais diligente.