Estudo de Caso Hambúrgueres P.O.

                                     

                     

1. Introdução        

Em meados do século XX, o tenista norte-americano Robert Falkenburg (campeão de Wimbledon) inaugurou a lanchonete Bob’b no estado do Rio de Janeiro. O McDonald’s, considerado o difusor do hambúrguer no mundo, hoje conta com dezenas de milhares de estabelecimentos. A primeira loja aberta em terras brasileiras foi inaugurada em 1979, também no Rio de Janeiro.

        Seguindo dados obtidos pela Associação Brasileira de Franchisisng (ABF), o volume de unidades das top 50 franquias no Brasil cresceu 9% em 2019. Estando em 2º o McDonald’s, com um alto volume de unidades abertas no ano de 2019, essa rede aumentou suas operações de 2.289 para 2.459. Os negócios com foco em hambúrgueres estão em destaque entre os que mais lucram no setor de alimentação.

        Na realização desse estudo, o negócio estudado foi uma empresa que trabalha no ramo alimentício, que tem um foco principal em hambúrgueres artesanais, esta se localiza em Luziânia – Go.A mesma dispõe de variadas opções de: carnes, molhos e acompanhamentos. Os trabalhos feitos pela empresa são de forma direta, produzir e vender os hambúrgueres.

        Esse artigo será apresentado na seguinte forma: introdução que conta levemente a história e comercialização dos hambúrgueres, referencial teórico que mostra os conceitos abordados no trabalho, a forma como o estudo foi realizado e os resultados obtidos.

2. Referencial teórico

2.1. Pesquisa operacional

No estudo apresentado, será feita a utilização da Pesquisa Operacional (PO), que é um ramo do conhecimento que trabalha em diversas disciplinas, tais como: matemática, economia, engenharia, administração. A mesma faz uso de métodos e modelos matemáticos para auxiliar na tomada de decisão. Hillier e Liberman (2006) diziam que a pesquisa operacional tem sua base em modelos que possibilitam programas e controlar operações que ocorrem em certas organizações.

A Pesquisa Operacional consegue resolver determinados problemas levando em conta restrições e variáveis, para que consiga encontrar soluções ‘’ótimas’’ que sejam úteis para os tomadores de decisão dentro da organização. De acordo com Andrade (2015), a PO surgiu na Segunda Guerra Mundial, com o dever de criar métodos para que fosse possível solucionar problemas nas operações militares, e como essas operações foram de sucesso, a mesma foi implementada no mundo acadêmico e empresarial.

2.2. Programação linear

        Sendo uma das técnicas mais difundidas da PO, a programação linear utiliza modelos matemáticos na descrição de problemas, em especial, o que será tratado no presente estudo. A parte ‘’linear’’ da programação diz que praticamente todas as funções presentes no modelo são funções de espécie linear.

Enquanto parte de ‘’programação’’ não se trata necessariamente de programação de computadores, mas sim, como uma espécie de plano. Então, a programação linear trata-se de uma série de funções matemáticas que têm o objetivo de ajudar determinadas organizações a planejarem suas tomadas de decisão de maneira informada (HILLIER, LIBERMAN, 2006).

2.3 Modelagem de modelos

Contamos com 3 tipos: físico, análogo e matemático. Os que são mais utilizados nas situações acadêmicas são os matemáticos, neles as grandezas são mostradas por meio de variáveis de decisão e essas mesmas variáveis são relacionadas por expressões matemáticas. Esse tipo de modelo tem como características a simplificação da realidade e detalhes incorporados. Basicamente, modelar trata-se de transformar um problema real, que normalmente é mostrado na forma textual, em números (como um problema matemático) para que o mesmo seja resolvido quantitativamente. Nas modelagens, estão contidos: função objetivo, variáveis e restrições.

Figura 1 - Representação do modelo

[pic 1]

Fonte: Adaptado de Lachtermacher (2016)

Na qual:

• xj – A quantidade de variáveis: (j= 1, 2, ..., n);
• bi – A quantidade disponível de algum recurso: (i= 1, 2, ..., m);
• x – Vetor (x1, x2, ..., xn);
• f(x) – Função objetivo;
• gi(x) – Funções utilizadas nas restrições: (i= 1,2, ..., m);
• n – Quantidade de variáveis de decisão;
• m – Quantidae de restrições.

Na modelagem, os seguintes fatores se fazem presentes:

• Função Objetivo: É uma função matemática que mostra a qualidade da solução que foi encontrada na utilização do modelo, em função das variáveis de decisão;
• Variáveis de Decisão: São as incógnitas que serão determinadas no modelo;
• Restrições: Para levar em conta as limitações físicas, o modelo deve ter as restrições que criam uma limitação para as variáveis de decisão a valores que sejam viáveis na produção.

2.4 Simplex

        Simplex é um método que é utilizado para descobrir qual seria a solução ótima de um modelo de PO, de maneira numérica. A solução ótima deve ser um dos pontos extremos, caso os outros pontos extremos forneçam um valor menor para a função objetivo do que o atual, a solução não pode ser considerada ótima, caso o problema seja de minimização. O processo faria uma mudança de vértice para alguma parte que diminuiria em maior quantidade a função objetivo, e verifica o quão ótimo é o novo vértice.

Toda a continuidade do processo só tem fim quando a solução está em um dos pontos extremos, e todos os outros adjacentes trazem valores maiores para a função objetivo.

3. Metodologia

        3.1 Pesquisa

        Essa pesquisa trabalha com métodos quantitativos, no qual sua análise tem como base uma apresentação da realidade utilizado dados numéricos. É classificada como um estudo de caso, já que utiliza de uma análise de registros (documental) para sua realização, e é utilizada para entender o processo específico do restaurante em questão, também pelo fato de que é basicamente uma investigação que utiliza de dados empíricos investigando um fenômeno real, especialmente quando os limites entre o fenômeno e o contexto não estão claramente definidos (YIN, 2001).