BADANIA OPERACYJNE: DO CZEGO SŁUŻĄ, MODELE, ZASTOSOWANIA - TECHNOLOGIA - 2026

Badania operacyjne to metoda dedykowana zastosowaniu zaawansowanych dyscyplin analitycznych do pomocy w rozwiązywaniu problemów i podejmowaniu decyzji, przydatna w zarządzaniu organizacjami. Oznacza to, że jest poświęcony ustalaniu nadrzędnych wartości jakiegoś rzeczywistego celu: maksymalnego zysku, wydajności lub zwrotu lub minimalnej straty, kosztu lub ryzyka.

W tej dyscyplinie problemy są dzielone na podstawowe składowe, a następnie rozwiązywane w określonych krokach, poprzez analizę matematyczną. Zastosowane metody analityczne obejmują logikę matematyczną, symulację, analizę sieci, teorię kolejek i teorię gier.

Źródło: pixabay.com

Wykorzystując te techniki z nauk matematycznych, badania operacyjne prowadzą do optymalnych lub wykonalnych rozwiązań skomplikowanych problemów decyzyjnych. Jego techniki rozwiązały interesujące problemy w różnych branżach.

Metody matematyczne

Ze względu na statystyczny i obliczeniowy charakter większości tych metod, badania operacyjne są również silnie powiązane z analizą i informatyką.

Badacze operacyjni, którzy stoją przed problemem, muszą określić, która z tych metod jest najbardziej odpowiednia, biorąc pod uwagę cele doskonalenia, charakter systemu, moc obliczeniową i ograniczenia czasowe.

Programowanie matematyczne jest jedną z najpotężniejszych technik stosowanych w badaniach operacyjnych, do tego stopnia, że ​​czasami te dwa terminy są używane zamiennie.

To programowanie nie ma nic wspólnego z programowaniem komputerowym, oznacza optymalizację. Programowanie lub optymalizacja dyskretna rozwiązuje problemy, w których zmienne mogą przyjmować tylko wartości dyskretne, na przykład wartości całkowite.

Ze względu na nacisk na interakcję człowiek-technologia i skupienie się na zastosowaniach praktycznych, badania operacyjne zostały zinterpretowane z innymi dyscyplinami, zwłaszcza inżynierią przemysłową i zarządzaniem operacjami, również opierając się na psychologii i naukach organizacyjnych.

Historia

Początki historyczne

W XVII wieku matematycy, tacy jak Pascal i Huygens, próbowali rozwiązywać problemy wymagające złożonych decyzji. Tego typu problemy zostały rozwiązane w XVIII i XIX wieku za pomocą kombinatoryki.

W XX wieku studia nad zarządzaniem zapasami można uznać za początek nowoczesnych badań operacyjnych, z niedrogą ilością partii opracowaną w 1913 roku.

W 1937 roku badania operacyjne zostały początkowo zastosowane w Wielkiej Brytanii, w badaniach prowadzonych w celu włączenia technologii radarowej do działań bojowych, tym samym odróżniając się od badań laboratoryjnych.

Druga wojna światowa

Termin „badania operacyjne” powstał na początku 1941 r., Podczas II wojny światowej, kiedy brytyjskie kierownictwo wojskowe zwołało grupę naukowców, aby zastosować naukowe podejście do badania operacji wojskowych.

Głównym celem było efektywne przydzielenie ograniczonych zasobów na różne operacje wojskowe i działania w ramach każdej operacji.

Podobnie jak w Wielkiej Brytanii, radar stymulował rozwój Sił Powietrznych Stanów Zjednoczonych W październiku 1942 roku wezwano wszystkie dowództwa do włączenia grup operacyjnych do swojego personelu.

Dekady lat 50. i 60

Badania operacyjne rozwinęły się w wielu dziedzinach poza wojskiem, po tym, jak naukowcy nauczyli się stosować ich zasady w sektorze cywilnym. Jego skuteczność w sferze militarnej rozszerzyła jego zainteresowanie na inne obszary przemysłowe i rządowe.

Zorganizowano partnerstwa, począwszy od 1948 r., Z Klubem Badań Operacyjnych Wielkiej Brytanii, które w 1954 r. Przekształciło się w Towarzystwo Badań Operacyjnych.

W 1952 roku w USA powstało Towarzystwo Badań Operacyjnych. Pojawiło się również wiele innych stowarzyszeń narodowych.

W 1957 roku na Uniwersytecie Oksfordzkim odbyła się pierwsza międzynarodowa konferencja poświęcona badaniom operacyjnym. Do 1959 roku powstała Międzynarodowa Federacja Towarzystw Badań Operacyjnych.

W 1967 roku Stafford Beer opisał dziedzinę nauk o zarządzaniu jako biznesowe wykorzystanie badań operacyjnych.

Wraz z rozwojem komputerów w ciągu następnych trzech dekad, badania operacyjne mogą teraz rozwiązać problemy z setkami tysięcy zmiennych i ograniczeń.

Do czego służy dochodzenie operacyjne?

Specjaliści ds. Badań operacyjnych codziennie rozwiązują rzeczywiste problemy, oszczędzając czas i pieniądze. Te problemy są bardzo różnorodne i prawie zawsze wydają się niezwiązane. Jednak jego istota jest zawsze ta sama, podejmując decyzje o osiągnięciu celu w najbardziej efektywny sposób.

Głównym celem badań operacyjnych jest optymalizacja, czyli robienie rzeczy w najlepszy możliwy sposób, w zależności od danych okoliczności.

Ta ogólna koncepcja ma wiele zastosowań, na przykład w analizie danych, alokacji towarów i zasobów, kontroli procesów produkcyjnych, zarządzaniu ryzykiem, kontroli ruchu itp.

-Optymalne rozwiązania

Badania operacyjne koncentrują się na opracowywaniu modeli matematycznych, które można wykorzystać do analizy i optymalizacji złożonych systemów. Stało się obszarem badań naukowych i przemysłowych. Proces dzieli się na trzy etapy.

- Opracowywany jest zestaw możliwych rozwiązań problemu.

- Uzyskane alternatywy są analizowane i redukowane do niewielkiego zestawu rozwiązań, które prawdopodobnie będą wykonalne.

- Wytworzone alternatywne rozwiązania przechodzą symulowaną implementację. Jeśli to możliwe, są testowane w rzeczywistych sytuacjach.

Kierując się paradygmatem optymalizacji, stosując badania operacyjne, decydent wybiera kluczowe zmienne, które będą miały wpływ na jakość podejmowanych decyzji. Jakość ta jest wyrażana przez funkcję celu, która ma maksymalizować (zysk, szybkość obsługi itp.) Lub minimalizować (koszt, strata itp.).

Oprócz funkcji celu brany jest również pod uwagę zestaw ograniczeń, czy to fizycznych, technicznych, ekonomicznych, środowiskowych itp. Następnie poprzez systematyczne korygowanie wartości wszystkich zmiennych decyzyjnych wybiera się optymalne lub wykonalne rozwiązanie.

-Codzienne zastosowania

Analiza ścieżki krytycznej

Jest to algorytm służący do programowania zestawu czynności w projekcie. Ścieżka krytyczna jest określana poprzez identyfikację najdłuższego odcinka działań zależnych i pomiar czasu wymaganego do ich ukończenia od początku do końca.

Problem z alokacją

Jest to podstawowy problem optymalizacji kombinatorycznej. W tym problemie występuje wielu agentów i wiele zadań. Do wykonania dowolnego zadania można przypisać dowolnego agenta.

W zależności od zadania przydzielonego agentowi ponoszony jest koszt, który może się różnić. Dlatego wymagane jest wykonanie wszystkich zadań, odpowiednie przypisanie agenta do każdego zadania oraz zadanie do każdego agenta, aby zminimalizować całkowity koszt zlecenia.

Modele

Model jest bardzo pomocny w ułatwianiu badań operacyjnych, ponieważ problemy są wyrażane za pomocą modeli, które pokazują związki zmiennych.

Ponieważ jest to uproszczona reprezentacja świata rzeczywistego, uwzględniono tylko te zmienne, które są istotne dla problemu. Na przykład model swobodnie spadających ciał nie opisuje koloru ani tekstury ciała.

Modele przedstawiają zależność między zmiennymi kontrolowanymi i niekontrolowanymi a wydajnością systemu. Dlatego muszą być wyjaśniające, a nie tylko opisowe.

Wiele zastosowanych uproszczeń powoduje pewien błąd w prognozach wyprowadzonych z modelu, ale ten błąd jest dość mały w porównaniu z wielkością poprawy operacyjnej, jaką można uzyskać z modelu.

Rodzaje modeli

Pierwsze modele były reprezentacjami fizycznymi, takimi jak modele statków lub samolotów. Modele fizyczne są zwykle dość łatwe do zbudowania, ale tylko dla stosunkowo prostych obiektów lub systemów, które na ogół są trudne do zmiany.

Następnym krokiem po modelu fizycznym jest wykres, który jest łatwiejszy do zbudowania i obsługi, ale jest bardziej abstrakcyjny. Ponieważ graficzne przedstawienie więcej niż trzech zmiennych jest trudne, stosuje się modele symboliczne.

Nie ma ograniczeń co do liczby zmiennych, które można uwzględnić w modelu symbolicznym. Modele te są łatwiejsze do zbudowania i obsługi niż modele fizyczne.

Pomimo oczywistych zalet modeli symbolicznych, istnieje wiele przypadków, w których modele fizyczne są nadal przydatne, na przykład podczas testowania fizycznych struktur i mechanizmów. To samo dotyczy modeli graficznych.

Model symboliczny

Większość modeli badań operacyjnych to modele symboliczne, ponieważ symbole lepiej reprezentują właściwości systemu.

Model symboliczny ma postać macierzy lub równania. Modele te dostarczają rozwiązań ilościowych (koszt, waga itp.), W zależności od problemu.

Modele symboliczne są całkowicie abstrakcyjne. Kiedy symbole są zdefiniowane w modelu, nadaje się im znaczenie.

Symboliczne modele systemów o różnej zawartości często wykazują podobne struktury. Dlatego problemy, które pojawiają się w systemach, można podzielić na kilka struktur.

Ponieważ metody wyodrębniania rozwiązań z modeli zależą tylko od ich struktury, kilka metod można zastosować do rozwiązania szerokiej gamy problemów z kontekstowego punktu widzenia.

Aplikacje

Zastosowania badań operacyjnych są liczne, np. W firmach produkcyjnych, organizacjach usługowych, oddziałach wojskowych i rządach. Zakres problemów, do których rozwiązania wnieśliście swój wkład, jest ogromny:

- Rozkład linii lotniczych, pociągów lub autobusów.

- Przydzielanie pracowników do projektów.

- Rozwój strategii przyjętych przez firmy (teoria gier).

- Zarządzanie odpływem wody ze zbiorników.

Planowanie

Identyfikowane są procesy złożonego projektu, które mają wpływ na całkowity czas trwania projektu.

Planowanie pięter

Zaprojektuj plan wyposażenia w fabryce lub komponentów na chipie komputerowym, aby skrócić czas produkcji, a tym samym obniżyć koszty.

Optymalizacja sieci

Skonfiguruj sieci systemów telekomunikacyjnych lub energetycznych, aby zapewnić jakość usług podczas przerw.

Lokalizacja obiektów

Aby zminimalizować koszty transportu, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak unikanie umieszczania niebezpiecznych materiałów w pobliżu domów.

Wytyczanie

Jest wykonywany w wielu typach sieci, w tym w sieciach z komutacją łączy, takich jak publiczna sieć telefoniczna, oraz w sieciach komputerowych, takich jak Internet.

Działania operacyjne projektu

Zarządzanie przepływem czynności operacyjnych w projekcie, jako konsekwencja wszechstronności systemu, poprzez techniki badań operacyjnych, w celu zmniejszenia tej zmienności i alokacji przestrzeni przy użyciu kombinacji alokacji czasu, zapasów i przepustowości.

Zarządzanie łańcuchem dostaw

To zarządzanie przepływem komponentów i surowców wynikających z niestabilnego zapotrzebowania na produkty gotowe.

Transport

Zarządzanie frachtami systemów dostaw i transportu. Przykłady: przewozy intermodalne lub problem komiwojażera.

Globalizacja

Globalizuj procesy operacyjne, aby wykorzystać bardziej ekonomiczną siłę roboczą, ziemię, materiały lub inne produktywne nakłady.

Problem z przerwami w dostawie zapasów

Odnosi się do cięcia materiału na magazynie, takiego jak rolki papieru lub blachy, na kawałki o określonych rozmiarach, w celu zminimalizowania strat materiału.

Przykłady

Walizka na stację benzynową

Analiza samochodów zatrzymujących się na miejskich stacjach benzynowych zlokalizowanych na skrzyżowaniu dwóch ulic wykazała, że ​​prawie wszystkie pochodziły z zaledwie czterech z 16 możliwych tras na skrzyżowaniu (cztery wejścia, cztery wyjścia).

Badając odsetek samochodów, które zatrzymywały się w serwisie na każdej trasie, zaobserwowano, że odsetek ten był powiązany z ilością czasu straconego na postoju.

Jednak zależność ta nie była liniowa. Oznacza to, że wzrost jednego nie był proporcjonalny do wzrostu drugiego.

Wtedy odkryto, że postrzegany stracony czas przekracza rzeczywisty stracony czas. Zależność między odsetkiem zatrzymanych samochodów a postrzeganą stratą czasu miała charakter liniowy.

W związku z tym zbudowano model, który wiązał liczbę samochodów zatrzymujących się na stacjach z natężeniem ruchu na każdej trasie skrzyżowania, co miało wpływ na czas potrzebny do uzyskania serwisu.

Problem z alokacją

Polega na przydzielaniu pracowników do zadań, ciężarówek na trasy dostaw lub zajęć do sal lekcyjnych. Typowy problem transportowy polega na przydzielaniu pustych wagonów tam, gdzie są potrzebne.

Służy również do określenia, które maszyny mają być użyte do wytworzenia określonego produktu lub jaki zestaw produktów powinien być wytwarzany w zakładzie w danym okresie.

Programowanie liniowe

Technika ta jest rutynowo stosowana w przypadku problemów, takich jak mieszanie oleju i chemikaliów w rafineriach, wybór dostawców dla dużych korporacji produkcyjnych, określanie tras i harmonogramów wysyłki oraz zarządzanie i konserwacja flot samochodów ciężarowych.

Bayesowska teoria przeszukiwania

Do wyszukiwania utraconych elementów stosowane są statystyki Bayesa. Był używany kilka razy, aby znaleźć zagubione statki:

Odegrał kluczową rolę w odzyskaniu rekordów lotów w katastrofie Air France Flight 447 w 2009 roku.

Został również wykorzystany podczas prób zlokalizowania wraku samolotu Malaysia Airlines 370.

Kontrola ekwipunku

Problemy z zapasami pojawiają się na przykład przy określaniu ilości dóbr, które mają być zakupione lub wyprodukowane, ile osób ma zatrudnić lub przeszkolić, jak duży powinien być nowy zakład produkcyjny lub sklep detaliczny.

Bibliografia

1. Cel technologiczny (2019). Badania operacyjne (OR). Zaczerpnięte z: whatis.techtarget.com.
2. Wikipedia, wolna encyklopedia (2019). Badania operacyjne. Zaczerpnięte z: en.wikipedia.org.
3. Wolfram Mathworld (2019). Badania operacyjne. Zaczerpnięte z: mathworld.wolfram.com.
4. Mohamed Leila (2018). Duży obraz badań operacyjnych. Ku nauce o danych. Zaczerpnięte z: directiondatascience.com.
5. Sindhuja (2019). Badania operacyjne: historia, metodologia i zastosowania. Pomysły na zarządzanie biznesem. Zaczerpnięte z: businessmanagementideas.com.
6. Encyclopaedia Britannica (2019). Badania operacyjne. Zaczerpnięte z: britannica.com.
7. The Science of Better (2019). Czym są badania operacyjne Zaczerpnięte z: scienceofbetter.org.