ATIVIDADES PRATICAS SUPERVISIONADAS DA MATÉRIA DE PESQUISA OPERACIONAL

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Restrições: Quantidade de mão de obra (horas) para a fabricação dos dois móveis (cadeira e armário). Quantidade de matéria prima (m² de madeira) para a fabricação dos dois móveis (armário e cadeira).

CONSTRUÇÃO DO MODELO

O melhor modelo para a representação do sistema deve ser escolhido com base na definição do problema. Vários tipos de modelo podem ser utilizados para resolver problemas, se o modelo elaborado tem a forma de um modelo padrão, como por exemplo, de PL, a solução pode ser obtida por métodos matemáticos simples. Mas, se as relações matemáticas são muito complexas, poderemos usar a técnica da simulação, e, em alguns casos, terá necessidade de usar uma combinação de duas metodologias, os modelos de maior interesse em Pesquisa Operacional são os modelos matemáticos. As variáveis que compõem as equações são de dois tipos: Variáveis controladas ou de decisão: são as variáveis cujos valores estão sob controle. Numa programação de produção, por exemplo, a variável de decisão é a quantidade a ser produzida num período de tempo, o que cabe ao administrador controlar; Variáveis não controladas: são as variáveis cujos valores são colocados por sistemas fora do controle do administrador. Custos de produção, preço de mercado,demanda de produtos, são exemplos de variáveis não controladas. Um bom modelo tem desempenho suficientemente próximo do desempenho da realidade. Essa proximidade desejada é variável, dependendo do objetivo proposto. Um bom modelo para um objetivo pode ser ruim para outro. A fidelidade de um modelo é cresce à medida que ele incorpora características da realidade, com a colocação de novas variáveis. Isso deixa mais complexo, dificultando a experimentação, o que nos leva a considerar o custo-benefício quando pensamos em melhorar o desempenho de um modelo. As variáveis de decisão envolvidas no problema proposto nesta ATPS são:

x1: quantidade a produzir de armários

x2: quantidade a produzir de cadeiras

A função objetivo é: Lucro: z = 120x1 + 80x2 Para as restrições, a relação lógica existente é: Utilização de recurso = Disponibilidade

SOLUÇÃO DO MODELO

O objetivo desta parte é encontrar uma solução para o modelo proposto. No caso de modelos matemáticos, a solução é obtida pela equação mais adequada. Isto exige do analista de Pesquisa Operacional um grande conhecimento de todas as técnicas. A solução encontrada, neste caso, é considerada “ótima”. Se modelos de simulação ou métodos heurísticos são utilizados, o conceito de “otimalidade” não é muito bem definido, e a solução encontrada é uma avaliação aproximada das medidas do sistema ou do objetivo a ser atingido.

VALIDAÇÃO DO MODELO.

Nesta parte do trabalho de solução do problema, é importante checar a validade do modelo utilizado. Um modelo é válido quando a respeito de sua inexatidão em representar o sistema, se ele consegue fornecer uma análise aceitável do comportamento do sistema e uma resposta que possa ajudar para a tomada de decisão. Um jeito simples para testar a validade do sistema é observar seu desempenho com dados passados e analisar se ele consegue reproduzir o mesmo comportamento. É importante analisar que este processo de validação não vale para sistemas que não existem, ou seja, sistema ainda em projeto. Quando o sistema ainda é um projeto, a validação é feita pela verificação dos resultados obtidos e algum comportamento esperado do sistema novo a ser implantado.

IMPLEMENTAÇÃO DA SOLUÇÃO

Depois de avaliadas as vantagens e a validade do resultado, o projeto deve ser transformado em regras operacionais. A implementação é uma das etapas mais críticas do estudo. É aconselhável que seja controlada pelas pessoas responsáveis pelo projeto, pois, eventualmente, os números da nova solução, na prática, podem demonstrar a necessidade de mudanças nas relações funcionais do modelo proposto, obrigando a reformulação do modelo em determinadas partes. A presença da equipe significa, também, superar com facilmente as resistências e oposições às mudanças propostas na sistemática das operações e que, na maioria das vezes, aparecem nesta etapa do projeto.

AVALIAÇÃO FINAL.

A avaliação dos resultados conseguidos em qualquer etapa do processo é de grande importância, porque irá garantir melhor adaptação das decisões às necessidades do sistema e também a aceitação mais fácil dessas decisões em todos os setores que estão envolvidos. Nesta avaliação, uma parte muito importante é a experiência das pessoas envolvidas no estudo. Sem esquecer que um modelo é somente uma representação simples, não conseguindo obter todas as características da realidade. Assim, é com experiência e olhar crítico que conseguimos determinar se o projeto é viável ou não. Para que as empresas alcancem seus objetivos, elas devem se preocupar, com as diversas restrições, tanto a nível interno como externo,a mais importante, dentre as existentes, a política de formação de preços, a fim de programar a produção e atender o mercado. Para que a empresa consiga atingir essa meta ela tem que desenvolver seu próprio mecanismo de formação de custos, remuneração do seu investimento, despesas, preços, enfim obter um modelo que vai desde a programação da produção até a colocação do produto no mercado. Para que a empresa possa cumprir seu objetivo, a organização depende dos resultados obtidos, assim, a otimização dos resultados disponíveis constitui um fator muito importante, principalmente se considerarmos o alto grau de competitividade do mercado atual. A teoria da matemática preocupa-se em construir modelos matemáticos que são capazes de simular situações reais na organização. Resumidamente os modelos servem para representar simplificações da realidade. Sua vantagem é; manipular simuladamente as complexas e difíceis situações reais por meio da simplificação da realidade.

FORMULAÇÃO DO PROBLEMA.

Uma marcenaria produz dois modelos de certo produto, armário e cadeira, ambos de um único modelo. Para efeito de simplificação, vamos considerar que a marcenaria tem limitações em somente dois recursos: madeira e mão-de-obra.

ETAPA 3

VARIÁVEIS DE DECISÃO

Quantidade