RICERCA OPERATIVA: A COSA SERVE, MODELLI, APPLICAZIONI - TECNOLOGIA - 2024

La ricerca operativa è un metodo dedicato all'applicazione di discipline analitiche avanzate per assistere nella risoluzione dei problemi e nel processo decisionale, essendo utile nella gestione delle organizzazioni. Cioè, è dedicato alla definizione dei valori supremi di alcuni obiettivi del mondo reale: massimo profitto, rendimento o rendimento o perdita, costo o rischio minimi.

In questa disciplina i problemi vengono suddivisi nelle loro componenti di base e poi risolti con passaggi definiti, attraverso l'analisi matematica. I metodi analitici utilizzati includono logica matematica, simulazione, analisi di rete, teoria delle code e teoria dei giochi.

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Utilizzando queste tecniche delle scienze matematiche, la ricerca operativa raggiunge soluzioni ottimali o fattibili a problemi decisionali complessi. Le sue tecniche hanno risolto problemi di interesse in una varietà di settori.

Metodi matematici

A causa della natura statistica e computazionale della maggior parte di questi metodi, la ricerca operativa ha anche forti legami con l'analisi e l'informatica.

I ricercatori operativi che affrontano un problema devono stabilire quale di questi metodi sia il più appropriato, in base agli obiettivi di miglioramento, alla natura del sistema, alla potenza di calcolo e ai vincoli di tempo.

La programmazione matematica è una delle tecniche più potenti utilizzate nella ricerca operativa, a tal punto che a volte i due termini sono usati in modo intercambiabile.

Questa programmazione non ha nulla a che fare con la programmazione del computer, significa ottimizzazione. La programmazione o l'ottimizzazione discreta risolve i problemi in cui le variabili possono assumere solo valori discreti, ad esempio valori interi.

A causa della sua enfasi sull'interazione uomo-tecnologia e della sua attenzione alle applicazioni pratiche, la ricerca operativa è stata interpolata con altre discipline, in particolare l'ingegneria industriale e la gestione delle operazioni, basandosi anche sulla psicologia e sulla scienza organizzativa.

Storia

Origini storiche

Nel diciassettesimo secolo, matematici come Pascal e Huygens cercarono di risolvere problemi che richiedevano decisioni complesse. Questi tipi di problemi furono risolti durante i secoli XVIII e XIX usando la combinatoria.

Nel 20 ° secolo, lo studio della gestione dell'inventario potrebbe essere considerato l'inizio della moderna ricerca operativa, con la quantità di lotti economica sviluppata nel 1913.

Durante il 1937 la ricerca operativa fu inizialmente applicata in Gran Bretagna, nella ricerca condotta per integrare la tecnologia radar nelle operazioni di combattimento aereo, differenziandosi così dalla ricerca svolta nei laboratori.

Seconda guerra mondiale

Il termine ricerca operativa fu coniato all'inizio del 1941 durante la seconda guerra mondiale, quando la direzione militare britannica convocò un gruppo di scienziati per applicare un approccio scientifico allo studio delle operazioni militari.

L'obiettivo principale era allocare efficacemente le scarse risorse alle varie operazioni e attività militari all'interno di ciascuna operazione.

Come in Gran Bretagna, il radar stimolò gli sviluppi nell'aeronautica militare statunitense.Nell'ottobre 1942 tutti i comandi furono sollecitati a includere gruppi di ricerca operativa nel proprio personale.

Decenni degli anni '50 e '60

La ricerca operativa è cresciuta in molte aree oltre a quella militare, dopo che gli scienziati hanno imparato ad applicare i suoi principi al settore civile. La sua efficacia in ambito militare estendeva il suo interesse ad altre aree industriali e governative.

Furono organizzate partnership, a partire dal 1948, con l'Operations Research Club of Great Britain, che nel 1954 divenne la Operations Research Society.

Nel 1952 fu costituita negli USA la Società di Ricerca Operativa. Apparvero anche molte altre società nazionali.

Nel 1957 si tenne la prima conferenza internazionale sulla ricerca operativa presso l'Università di Oxford. Nel 1959 fu costituita la Federazione internazionale delle società di ricerca operativa.

Nel 1967, Stafford Beer ha descritto il campo della scienza gestionale come l'uso commerciale della ricerca operativa.

Con lo sviluppo dei computer nei prossimi tre decenni, la ricerca operativa può ora risolvere problemi con centinaia di migliaia di variabili e vincoli.

A cosa serve l'indagine sulle operazioni?

I professionisti della ricerca operativa risolvono i problemi della vita reale ogni giorno, risparmiando tempo e denaro. Questi problemi sono molto diversi e sembrano quasi sempre non correlati. Tuttavia, la sua essenza è sempre la stessa, prendere decisioni per raggiungere un obiettivo nel modo più efficiente.

L'obiettivo centrale della ricerca operativa è l'ottimizzazione, ovvero fare le cose nel miglior modo possibile, a seconda delle circostanze.

Questo concetto generale ha molte applicazioni, ad esempio, nell'analisi dei dati, nell'allocazione di merci e risorse, nel controllo dei processi di produzione, nella gestione del rischio, nel controllo del traffico, ecc.

-Soluzioni ottimali

La ricerca operativa si concentra sullo sviluppo di modelli matematici che possono essere utilizzati per analizzare e ottimizzare sistemi complessi. È diventata un'area di ricerca accademica e industriale. Il processo è suddiviso in tre fasi.

- Viene sviluppata una serie di possibili soluzioni a un problema.

- Le alternative ottenute vengono analizzate e ridotte a un piccolo insieme di soluzioni che potrebbero essere praticabili.

- Le soluzioni alternative prodotte subiscono un'implementazione simulata. Se possibile, vengono testati in situazioni del mondo reale.

Seguendo il paradigma di ottimizzazione quando si applica la ricerca operativa, il decisore seleziona le variabili chiave che influenzeranno la qualità delle decisioni. Questa qualità si esprime attraverso una funzione oggettiva da massimizzare (profitto, velocità del servizio, ecc.) O da minimizzare (costo, perdita, ecc.).

Oltre alla funzione obiettivo, viene considerato anche un insieme di vincoli, siano essi fisici, tecnici, economici, ambientali, ecc. Quindi, aggiustando sistematicamente i valori di tutte le variabili decisionali, viene selezionata una soluzione ottimale o fattibile.

-Usi comuni

Analisi del percorso critico

È un algoritmo per programmare una serie di attività in un progetto. Il percorso critico è determinato identificando il tratto più lungo di attività dipendenti e misurando il tempo necessario per completarle dall'inizio alla fine.

Problema di allocazione

È un problema di ottimizzazione combinatoria di base. In questo problema ci sono più agenti e più attività. È possibile assegnare qualsiasi agente per eseguire qualsiasi attività.

A seconda dell'attività assegnata all'agente, viene sostenuto un costo che può variare. Pertanto, è necessario eseguire tutte le attività, assegnando correttamente un agente a ciascuna attività e un'attività a ciascun agente, per ridurre al minimo il costo totale dell'assegnazione.

Modelli

Un modello è di grande aiuto per facilitare la ricerca operativa, poiché i problemi sono espressi attraverso modelli che mostrano la relazione delle variabili.

Poiché si tratta di una rappresentazione semplificata del mondo reale, vengono incluse solo le variabili rilevanti per il problema. Ad esempio, un modello di corpi in caduta libera non descrive il colore o la consistenza del corpo coinvolto.

I modelli rappresentano la relazione tra le variabili controllate e non controllate e le prestazioni del sistema. Pertanto, devono essere esplicativi, non meramente descrittivi.

Molte delle semplificazioni utilizzate causano qualche errore nelle previsioni derivate dal modello, ma questo errore è piuttosto piccolo rispetto all'entità del miglioramento operativo che può essere ottenuto dal modello.

Tipi di modelli

I primi modelli erano rappresentazioni fisiche, come modellini di navi o aeroplani. I modelli fisici sono generalmente abbastanza facili da costruire, ma solo per oggetti o sistemi relativamente semplici, essendo generalmente difficili da modificare.

Il passo successivo dopo il modello fisico è il grafico, che è più facile da costruire e gestire, ma più astratto. Poiché una rappresentazione grafica di più di tre variabili è difficile, vengono utilizzati modelli simbolici.

Non c'è limite al numero di variabili che possono essere incluse in un modello simbolico. Questi modelli sono più facili da costruire e utilizzare rispetto ai modelli fisici.

Nonostante gli ovvi vantaggi dei modelli simbolici, ci sono molti casi in cui i modelli fisici sono ancora utili, come quando si testano strutture e meccanismi fisici. Lo stesso vale per i modelli grafici.

Modello simbolico

La maggior parte dei modelli di ricerca operativa sono modelli simbolici, perché i simboli rappresentano meglio le proprietà del sistema.

Il modello simbolico ha la forma di una matrice o di un'equazione. Questi modelli forniscono soluzioni in modo quantitativo (costo, peso, ecc.), A seconda del problema.

I modelli simbolici sono completamente astratti. Quando i simboli sono definiti nel modello, gli viene dato significato.

I modelli simbolici di sistemi con contenuto diverso spesso mostrano strutture simili. Pertanto, i problemi che sorgono nei sistemi possono essere classificati in termini di poche strutture.

Poiché i metodi per estrarre soluzioni dai modelli dipendono solo dalla loro struttura, pochi metodi possono essere utilizzati per risolvere un'ampia varietà di problemi da un punto di vista contestuale.

applicazioni

Le applicazioni della ricerca operativa sono abbondanti, come in aziende manifatturiere, organizzazioni di servizi, rami militari e governi. La gamma di problemi a cui hai contribuito con soluzioni è enorme:

- Pianificazione di compagnie aeree, treni o autobus.

- Assegnazione di dipendenti a progetti.

- Sviluppo di strategie adottate dalle aziende (teoria dei giochi).

- Gestione del flusso d'acqua dai serbatoi.

Pianificazione del progetto

Vengono identificati i processi di un progetto complesso che incidono sulla durata totale del progetto.

Pianificazione del pavimento

Progettare il progetto per l'attrezzatura in una fabbrica o i componenti su un chip di computer, per ridurre i tempi di produzione e quindi ridurre i costi.

Ottimizzazione di una rete

Configurare reti di telecomunicazioni o sistemi energetici per salvaguardare la qualità del servizio durante le interruzioni.

Ubicazione delle strutture

Per ridurre al minimo i costi di trasporto, considerando fattori come evitare di posizionare materiali pericolosi vicino alle case.

Routing

Viene eseguito su molti tipi di reti, comprese le reti a commutazione di circuito, come la rete telefonica pubblica, e le reti di computer, come Internet.

Attività operative del progetto

Gestione del flusso delle attività operative in un progetto, come conseguenza della versatilità del sistema, attraverso tecniche di ricerca operativa, per ridurre questa variabilità e allocare gli spazi utilizzando una combinazione di allocazioni di tempo, inventario e capacità.

Gestione della catena di approvvigionamento

È la gestione del flusso di componenti e materie prime derivante da una domanda instabile di prodotti finiti.

Trasporto

Gestione merci dei sistemi di consegna e trasporto. Esempi: trasporto intermodale o problema del venditore ambulante.

Globalizzazione

Globalizzare i processi operativi per trarre vantaggio da manodopera, terra, materiali o altri input produttivi più economici.

Problema di interruzione delle scorte

Si riferisce al taglio di un materiale in stock, come rotoli di carta o fogli di metallo, in pezzi di dimensioni specifiche, cercando di ridurre al minimo lo spreco di materiale.

Esempi

Caso della stazione di servizio

Un'analisi delle auto che si fermavano alle stazioni di servizio urbane situate all'incrocio di due strade ha rivelato che quasi tutte provenivano da solo quattro dei 16 percorsi possibili all'incrocio (quattro entrate, quattro uscite).

Esaminando la percentuale di auto che si sono fermate al servizio per ogni percorso, è stato osservato che questa percentuale era correlata alla quantità di tempo perso durante la sosta.

Tuttavia, questa relazione non era lineare. Cioè, l'aumento in uno non era proporzionale all'aumento nell'altro.

Quindi si è scoperto che il tempo perso percepito superava il tempo perso effettivo. La relazione tra la percentuale di auto ferme e il tempo perso percepito era lineare.

Pertanto, è stato costruito un modello che ha correlato il numero di auto che si sono fermate alle stazioni di servizio con la quantità di traffico su ciascun percorso dell'incrocio, che ha influito sul tempo necessario per ottenere il servizio.

Problema di allocazione

Consiste nell'assegnare i lavoratori alle attività, i camion alle rotte di consegna o le classi alle aule. Un tipico problema di trasporto riguarda l'assegnazione di vagoni vuoti dove sono necessari.

Viene anche utilizzato per determinare quali macchine dovrebbero essere utilizzate per fabbricare un particolare prodotto, o quale serie di prodotti dovrebbe essere fabbricata in un impianto durante un particolare periodo.

Programmazione lineare

Questa tecnica viene abitualmente utilizzata per problemi come la miscelazione di petrolio e sostanze chimiche nelle raffinerie, la selezione di fornitori per grandi aziende manifatturiere, la determinazione di rotte e orari di spedizione e la gestione e la manutenzione di flotte di camion.

Teoria della ricerca bayesiana

Le statistiche bayesiane vengono applicate per la ricerca di oggetti smarriti. È stato utilizzato più volte per trovare navi perdute:

Ha svolto un ruolo chiave nel recupero dei record di volo nel disastro del volo Air France 447 del 2009.

È stato anche utilizzato nei tentativi di localizzare il relitto del volo 370 della Malaysia Airlines.

Controllo dell'inventario

Problemi di inventario sorgono, ad esempio, nel determinare le quantità di merci da acquistare o produrre, quante persone assumere o formare, quanto dovrebbe essere grande un nuovo impianto di produzione o un negozio al dettaglio.

Riferimenti

1. Obiettivo tecnologico (2019). Ricerca operativa (OR). Tratto da: whatis.techtarget.com.
2. Wikipedia, l'enciclopedia libera (2019). Ricerche operative. Tratto da: en.wikipedia.org.
3. Wolfram Mathworld (2019). Ricerche operative. Tratto da: mathworld.wolfram.com.
4. Mohamed Leila (2018). Il quadro generale della ricerca operativa. Verso la scienza dei dati. Tratto da: directiondatascience.com.
5. Sindhuja (2019). Ricerca operativa: storia, metodologia e applicazioni. Idee di gestione aziendale. Tratto da: businessmanagementideas.com.
6. Encyclopaedia Britannica (2019). Ricerche operative. Tratto da: britannica.com.
7. The Science of Better (2019). Che cos'è la ricerca operativa Tratto da: scienceofbetter.org.