Trabalho de Metodologia de Investigação Operacional

Objectivo

Objectivo desta pesquisa é fornecer conceitos sobre investigação operacional modelagem e a tomada decisão englobando um pouco sobre o nicho mercado

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Introdução

A Investigação Operacional (IO) ou Pesquisa operacional (PO), é um ramo interdisciplinar da matemática aplicada que faz uso de modelos matemáticos, estatísticos e de algoritmos na ajuda à tomada de decisão. É usada sobretudo para analisar sistemas complexos do mundo real, tipicamente com o objetivo de melhorar ou otimizar a performance.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

História

A investigação operacional nasceu no teatro de operações durante a II Guerra Mundial, quando os Aliados se viram confrontados com problemas (de natureza logística e de táctica e estratégia militar) de grande dimensão e complexidade. Foram criados grupos multidisciplinares de cientistas em que se incluíam matemáticos, físicos e engenheiros, a par de outros oriundos das ciências sociais para apoiar os comandos operacionais na resolução desses problemas. Aplicaram o método científico aos problemas que lhes foram sendo colocados e criaram modelos matemáticos, apoiados em dados e factos, que lhes permitissem perceber os problemas em estudo e ensaiar e avaliar o resultado hipotético de estratégias ou decisões alternativas.

Com o fim do conflito e sucesso obtido, os grupos de cientistas transferiram a nova metodologia na abordagem de problemas para as empresas, confrontadas com problemas decisionais de grande complexidade derivados do crescimento económico que se seguiu. Com a evolução observada na informática criaram-se condições de concretização algorítmica e velocidade de processamento adaptados à imaginação dos profissionais da investigação operacional, e a microinformática permitiu relacionar directamente os sistemas de informação com os decisores.

A resolução de um problema, pelo método da Investigação Operacional, segue as seguintes fases

• Definição do problema. Nesta fase são definidos os objectivos a serem atingidos, as variáveis envolvidas no problema, e as principais restrições.
• Construção do modelo matemático. A escolha do modelo depende do tipo de problema a ser resolvido. Os modelos matemáticos mais utilizados, são de programação linear.
• Solução do modelo. Nesta fase, a solução é encontrada a partir do modelo matemático adoptado na resolução do problema.
• Validação do modelo. O modelo é testado para ver se a solução obtida é condizente com o problema estudado.
• Implementação da solução. Nesta fase, a solução é convertida em regras práticas para a solução do problema.

Os Factores que Inclui numa decisão

A MCDA-C se constitui em uma ferramenta de apoio à tomada de decisão em um contexto multicritério, cujas premissas podem ser sumarizadas conforme segue: (a) consenso com relação ao fato de que, nos problemas decisórios, existem múltiplos critérios; (b) consenso com relação ao fato de que, em substituição à noção de melhor solução propõem-se à busca por uma solução que melhor se enquadre nas necessidades do decisor e no contexto decisional como um todo. Neste contexto, a partir dos pensamentos de Bana e Costa (1988, 1993), Bana e Costa e Vincke (1990), Roy (1993), destaca-se como característica da MCDA-C: (i) o reconhecimento dos limites da objectividade e a consequente aceitação da subjectividade; (ii) a incorporação da dimensão construtivista, segundo a qual ocorre aprendizagem constante e evolutiva do contexto decisório, em oposição à crença em um conjunto de ferramentas para permitir uma solução única e melhorada do problema (convicção do construtivismo calcada na noção de participação conduzindo a um novo paradigma de aprendizagem); (iii) a aceitação da insuperabilidade dos elementos de natureza objectiva e dos elementos de natureza subjectiva (convicção da interpenetração em consonância com o aspecto de indivisibilidade do sistema); (iv) a proposta de uma actividade de apoio à decisão, o diferencial central da MCDA-C frente a outras metodologias; (v) a presença deste apoio em todas as etapas do processo

Decisório (estruturação, avaliação e recomendação); e, (vi) a incorporação de uma linguagem que é, ao mesmo tempo, linear (fazendo uso da linguagem humana natural) e não–linear (fazendo uso de representações visuais, que permitem a simultaneidade da informação).

Ainda, no que se refere a actividade de apoio à decisão, Bana e Costa (1995a, p. 1) afirmam que a actividade de apoio à decisão pode ser vista como um processo de interacção com uma situação problemática “mal estruturada” onde os elementos e as suas relações emergem de forma mais ou menos caótica. Já para Roy (1993), a actividade de apoio à decisão é definida como a actividade em que um facilitador, utilizando-se de procedimentos científicos, ajuda a obter elementos de resposta a questões perguntadas aos atores envolvidos em um processo decisório, elementos estes que ajudam a clarificar esta decisão com a finalidade de fornecer aos atores as mais favoráveis condições possíveis para o tipo de comportamento que aumentará a coerência entre a evolução do processo, de um lado, e as metas e/ou sistemas de valores em que esses atores operam, por outro lado (ROY , 1993). Denis Bouyssou (apud BANA e COSTA; VINCKE, 1990) sintetiza seus pensamentos a respeito da actividade de apoio à decisão da seguinte forma: “apoio à decisão consiste em tentar fornecer respostas a perguntas levantadas por atores envolvidos em um processo decisório usando um modelo claramente especificado”. Diante das definições apresentadas acima, pode-se dizer que: (a) A MCDA-C tem como objectivo central possibilitar, aos indivíduos envolvidos em um processo decisório, aumentar o seu grau de

Conformidades de entendimento entre a evolução de um processo de tomada de decisão, na presença de seus sistemas de valore objectivos (pontos de vista); (b) a metodologia inclui o papel do facilitador no processo de ajuda à decisão; e, (c) sua preocupação central é encontrar a solução de melhor compromisso segundo a percepção e valores dos decisores. Outro ponto a ser salientado é o fato de que actividade de apoio à decisão não vem por substituir à tomada de decisão em si.

Entretanto, meu foco é o ambiente empresarial. Como em qualquer outra situação, há muitas variáveis que caracterizam as situações-problema. Mas o que são problemas? Os problemas existem quando o estado actual de uma situação é diferente do estado desejado. Em outras palavras, problemas são situações que a empresa precisa resolver para atingir seus objectivos. Diante dos problemas organizacionais, encontramos factores que interferem na tomada de decisão: 

FOCO OU NICHO MERCADO

Para atingir aos objectivos propostos da introdução deste estudo foi utilizada a pesquisa

Descritiva. Segundo Lactatos e Marconi (1990, p. 19) a pesquisa descritiva aborda quatro aspectos específicos: “descrição, registo, análise e interpretação de fenómenos actuais, objectivando o seu funcionamento no presente”. Assim, as propriedades objecto de estudo foram observadas em visita específica para este fim, a partir do que se fez o registro das informações importantes para análise.

A fim de substanciar a análise e permitir a interpretação dos fenómenos estudados, foi

construído o referencial teórico, para o que se utilizou a pesquisa bibliográfica. Volpato e Tatsch (1998) ajudam a justificar a escolha quando afirmam que a “pesquisa bibliográfica pode contribuir para melhor delimitação do tema, apontando as possíveis variáveis, períodos e regiões a serem consideradas para a análise e a melhor metodologia a ser empregada na pesquisa”.

Neste sentido, o aprofundamento do entendimento acerca dos nichos de mercado e dos

outros conceitos necessários ao alcance dos objectivos, permitiu definir como elementos de análise a verificação de como os empreendimentos estavam se comportando perante os seguintes pontos: a) segmentação de mercado e definição de mercado-alvo; b)

Ao buscar na teoria de marketing o que vem a ser a Estratégia de Nicho ou o

Marketing de Nicho, são encontradas várias definições bastante congruentes. Para Churchill

Jr. e Peter (2000, p. 206) marketing de nicho é a “estratégia de concentrar-se num único

mercado alvo e adaptar o composto de marketing a ele”. Simplificando esta explicação a ideia é especializar a empresa em um produto ou em um menor número de produtos, passando a atender um segmento de mercado específico que necessite ou deseje aquele produto. Ferrell, Hartline, Lucas Jr e Luck (2000, p. 93), trabalham a ideia de marketing de nicho como sendo a estratégia de adoptar a abordagem de concentração de mercado e focar os esforços de marketing em um segmento pequeno e bem definido que possui um conjunto de necessidades específicas e exclusivas. Já Kotler (1998, p. 226) simplifica o conceito quando trabalha apenas a ideia de nicho e a identifica como “um grupo mais restrito de compradores, tipicamente um pequeno mercado cujas necessidades não estão sendo bem atendidas”. Para este autor as empresas geralmente encontram um nicho de mercado quando dividem um segmento em subsegmentos ou quando traços distintos das características de grupos são alinhados buscando uma combinação especial de benefícios. Tentando observar um pouco mais a questão estratégica que está implícita neste tipo de segmentação, dos autores estudados, talvez Hooley, Saunders e Piercy (2001, p. 306) sejam os que melhor trabalham a ideia de estratégia de nicho de mercado como uma possibilidade para pequenas e médias empresas colocarem-se no mercado explorando áreas nas quais haja demanda, mas que não esteja bem suprida, mais do que isso áreas nas quais as empresas tenham condições de oferecer algum tipo de diferencial ou criar uma vantagem competitiva (neste aspecto a análise estratégica se aproxima muito das ideias de Porter, 1992, mas voltada para pequenas e médias empresas e não para grandes empresas). Nas palavras dos autores: As estratégias de nicho

MODELAGEM A TOMADA DE DECISÃO

Quando nos vemos em situações nas quais uma decisão precisa ser tomada entre um leque de opções possíveis e conflituantes, duas alternativas se apresentam: usar a intuição gerências ou utilizar o processo de modelagem a fim de realizar simulações alterando as variáveis do problema para encontrar a solução óptima.

Até bem pouco tempo, a primeira opção era a mais utilizada. Com maior conhecimento dos dados/informações sobre os problemas e a expansão da capacidade de processamento dos computadores, a segunda opção vem sendo mais utilizada. Neste contexto, duas considerações são importantes:

• A quantidade de informações disponíveis cresce de maneira exponencial. A quantidade de dados é tão grande que é impossível formular modelos que considerem todos os dados. Logo, para realizar a modelagem, é necessário separar as informações relevantes das irrelevantes. Daí a necessidade de se criar um modelo. Um modelo é uma simplificação da realidade.
   
• A intuição não pode ser deixada de lado no processo de tomada de decisão. Portanto, a base de dados da intuição não pode ser desperdiçada.

As duas opções devem ser utilizadas conjuntamente para aperfeiçoar os processos de tomada de decisões. A intuição é especialmente relevante na seleção das informações relevantes para o problema em questão, bem como na criação de possíveis cenários para análise, na validação e análise do modelo, bem como dos resultados dos mesmos.

VANTAGENS DA UTILIZAÇÃO DE MODELOS

A utilização da modelagem no processo de tomada de decisões gera diversas vantagens:

• Modelos obrigam os tomadores de decisão a tornarem explícitos seus objectivos.
• Modelos foçam a identificação e armazenamento de diversas decisões que influenciam no tingimento dos objectivos.
• Modelos forçam a identificação e armazenamento das relações entre diferentes decisões.
• Modelos forçam a identificação de limitações.
• Modelos forçam a determinação de variáveis a serem consideradas e sua quantificação.
•  Modelos permitem a comunicação e o trabalho em grupo.

Portanto, os modelos são ferramentas consistentes para o processo de avaliação e divulgação de políticas empresariais distintas.

TIPOS DE MODELOS

A literatura e a prática de gestão nos ensina que existem basicamente três tipos de modelos: modelos físicos, analógicos e os matemáticos ou simbólicos. Os modelos físicos seriam as maquetes. Os analógicos representam as relações de diferentes maneiras. Os mapas, os velocímetros através de sua escala circular são exemplos de modelos analógicos.

De maior interesse em situações empresariais, os modelos matemáticos ou simbólicos representam as grandezas por variáveis de decisão e as relacionam por meio de expressões ou equações matemáticas. Logo, os modelos matemáticos se assentam sobre uma base quantificável. Um modelo matemático deve possuir variáveis suficientes para que:

• Os resultados atinjam seus propósitos.
• O modelo apresente consistência de dados.
• O modelo possa ser analisado no momento disponível à sua concepção.

Num modelo simbólico, quando uma das variáveis representa uma decisão a ser tomada, o modelo é denominado de decisão. Normalmente, decisões são tomadas para se atingir algum objectivo. Consequentemente, nos modelos de decisão adicionamos uma variável que represente a medida de performance dos objectivos (função objectivo).

Nunca devemos nos esquecer de que os modelos são uma simplificação da realidade. Para minimizarmos os efeitos da simplificação devemos adicionar detalhes ao modelo para que:

• Os resultados atinjam os objectivos.
• Seja modelado e analisado em tempo disponível.
• Seja consistente com as informações disponíveis.

Os modelos matemáticos podem ser classificados em determinísticos ou probabilísticos. Os determinísticos são aqueles em que todas as variáveis relevantes são conhecidas. Nos modelos probabilísticos, uma ou mais variáveis não são conhecidas com certeza e essa incerteza deve ser incorporada ao modelo.

O estudo da metodologia multicritério de apoio à decisão tem importante contribuição para a resolução de problemas complexos, pois seus procedimentos permitem estruturar de forma racional a decisão por meio do estabelecimento de preferências. Sendo assim, torna-se relevante o conhecimento dos elementos envolvidos nela para garantir seu sucesso. Com base nessa premissa o presente trabalho tem como objectivo propor um modelo organizacional da metodologia de decisão multicritério oferecendo uma visão sistémica de seus objectivos, oportunidades, problemas, regras e processos. O modelo é gerado utilizando a metodologia de modelagem Enterprise Knowledge Development (EKD) e com base na revisão da literatura. Dessa forma, foram gerados o Modelo de Objectivos, o modelo de Regras do Negócio e o Modelo de Processo do Negócio. Os modelos apresentados permitem visualizar e analisar questões relevantes da sistemática da decisão e poderão auxiliar aos tomadores de decisão no

Aprimoramento de suas actividades.

Devido à existência de inúmeras variáveis nesses problemas organizacionais, os métodos multicritério de apoio (MCDA) são considerados adequados para sua abordagem, por garantir racionalidade e transparência na sua solução, incorporando o ponto de vista de diferentes atores. De acordo com Wang e Triantaphyllou (2008),

MCDA são metodologias amplamente utilizadas nas ciências, administrações governamentais e contribuem para a melhoria da qualidade da decisão. Dessa forma,

Compreender a sistemática dessa metodologia, seus componentes e particularidades são

Importantes para qualquer organização. Assim, este trabalho tem como objectivo propor um modelo organizacional de MCDA que permita uma visão sistémica de seus objectivos, oportunidades, problemas, regras e processos.

O modelo proposto fundamenta-se na metodologia de modelagem organizacional Enterprise Knowledge Development(EKD), pois oferece procedimentos e formas para uma adequada representação de MCDA. O artigo está estruturado da seguinte forma: primeiramente aborda-se o referencial teórico sobre multicritério seguido pela metodologia EKD; na sequência apresenta-se os modelos propostos (Modelo de Objectivos, Modelo de Regra do Negócio e Modelo de Processos do Negócio) e por último as considerações finais e referências.

A PESQUISA OPERACIONAL NO PROCESSO DE UMA TOMADA DE DECISÃO.

As principais ferramentas da pesquisa operacional que podem auxiliar no processo de decisão nas empresas são a Programação Linear, uma ferramenta quantitativa que busca encontrar uma solução óptima para a melhor alocação de recursos; o Método Simplex, que visa a aplicação de modelos matemáticos a partir de algumas restrições buscando minimizar os custos e aumentar os lucros na organização e o Solver (recurso do Microsoft Excel) que possibilita analisar diversas alternativas instantaneamente a fim de encontrar uma solução ideal para o problema.

A pesquisa-diagnóstica ainda está em processo de execução, não sendo possível, neste

Momento, demonstrar os resultados finais da pesquisa.

A utilização dessa ferramenta é dividida em seis fases: formulação do problema; construção do modelo; cálculo do modelo; teste do modelo e da solução; controle das soluções; e implantação e acompanhamento. Cada uma de suas seis fases deve ser transposta para se encontrar a solução óptima.

1.   Formulação do problema. Nessa fase, determinamos o objectivo, identificamos restrições e esboçamos possíveis caminhos a serem percorridos. Verificamos registos, colectamos informações com máxima precisão e consistência possível.

2.  Construção do modelo. Nessa fase predomina a modelagem matemática, ou seja, as equações e inadequações, seja na função objectiva, seja nas restrições. Cabe distinguir variáveis decisivas (variáveis controláveis), das não decisivas. Por exemplo, em uma situação de produção, a quantidade a ser produzida é uma variável controlável. A demanda bem como o preço praticado pelo mercado são exemplos de variáveis não controláveis.

3.   Resolução do modelo. Também chamada de cálculo do modelo. É nessa fase que encontramos a solução do modelo por meio da utilização de diversas técnicas, desde as mais simples para problemas simples, até as técnicas mais modernas para resolução de problemas mais complexos. Existem muitos softwares que permitem resolver problemas extremamente complexos com rapidez, contabilidade e extremo rigor. Exemplos: da LINDO Systems: What'sBest!, LINGO, LINDO API; da Microsoft: Solver do Office Excel; da Maplesoft: MapleSim, Bordo, Global Optimization Toolbox; da OMP e da PLM, C-PLEX, QM for Windows, MOSEK, entre outros.

4.   Teste do modelo e da solução. Durante essa fase, verificamos se os resultados encontrados atendem o modelo real do problema. A simulação, após sua implantação, nos permite detectar se novas soluções são necessárias para possíveis melhorias.  

5.   Controle das soluções. Devemos identificar parâmetros e valores fixos que envolvem o problema. O controlo dos parâmetros é importante para detectar desvios durante o processo. As variações nos parâmetros implicam em correcção do modelo.

6.   Implantação e acompanhamento. Nessa fase avaliamos os resultados para fazer ajuste, se necessário, no modelo.

Conclusão

Depois de uma vasta pesquisa posso concluir que Pesquisa Operacional (Definição de acordo com o meio académico da COPPE - UFRJ) - é uma ciência aplicada cujo objectivo é a melhoria da performance em organizações, ou seja, em sistemas produtivos usuários de recursos materiais, financeiros, humanos e ambientais – os chamados “meios de produção”. Ela trabalha através da formulação de modelos matemáticos a serem resolvidos com o auxílio de computadores, sendo feita em seguida a análise e a implementação das soluções obtidas. Dessa forma, a técnica é precedida pela modelagem e seus resultados são sujeitos à análise de sensibilidade.

Bibliografia

·         Investigação Operacional, Valadares Tavares et al, Mc Graw-Hill

·         Introduction to Operations Research, Hillier e Lieberman, Mc Graw-Hill

·         Apontamentos de Investigação Operacional

·         Investigação Operacional, M.Magalhães-Hill, M.M. Santos, Edições Sílabo, 1999

·         Investigação Operacional, L.V. Tavares, R.C. Oliveira, Isabel Themido, F.N.Correia, McGraw-Hill, 1996

·         Operations Research – Applications and Algorithms, W. Winston, 3rd edition, Intertantion Thompson Publishing, 199