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A análise quantitativa é descrita em cinco etapas:

- Definição do Problema:

Aqui é onde vão transformar as informações e descrições genéricas que possam ser analisadas quantitativamente. Deve-se deixar claro os objetivos para solução, como também algum tipo de restrição que possa cercar o problema.

- Desenvolvimento do Modelo:

O modelo é a representação do objeto ou situação real dividida em três tipos:

- ICÔNICOS – réplicas físicas de um objeto real. Ex.: maquete

- ANALOGICOS – também modelos físicos, mas que indicam tempo, velocidade, temperatura. Ex.: Termômetro, velocímetro.

- MATEMÁTICOS – a situação do problema ou propriedade de um objeto representada por sistemas de símbolo e relações matemáticas. Ex.: Equações

- Preparação dos Dados:

Em um modelo matemático, há dois tipos de variáveis:

- NÃO CONTROLADAS PELO ANALISTA: definidas pela situação, pela estrutura do problema, pelas características da organização ou pelas restrições. Assumem valores não controlados, mas conhecidos.

- DE DECISÃO: aquelas cujo valor deve ser determinado pelo analista, através do modelo, construindo a solução do problema.

Os dados tem que ser conhecidos antes, para que o problema seja analisado e que seja recomendada a solução. Depois apresenta-se variações por um sistema de notações e desenvolve-se o modelo, e em seguida busca os dados necessários.

- Solução do modelo:

Após o desenvolvimento do modelo e a coleta de dados, pode-se proceder à solução do problema, tentando especificar os valores das variáveis que forneçam a melhor saída do modelo, segundo critérios pré-definidos. Esses valores das variáveis de decisão são chamados de solução ótima.

- Relatório de Resultados

É o passo final do processo de análise quantitativa. Os resultados obtidos, junto com as considerações de ordem qualitativa, serão enviados ao tomador de decisão para decisão final. O relatório deve conter a solução recomendada e quaisquer outras informações úteis sobre o modelo em uma linguagem o menos técnica possível, para tornar-se inteligível a pessoas que não tem contato estreito com as técnicas matemáticas.

Modelos Matemáticos Mais Comuns

O Campo da Ciência da Gerencia, ou pesquisa Operacional, está sempre em constante expansão, o que torna difícil uma listagem completa dos modelos que utiliza. Existem alguns modelos de uso mais ou menos generalizado, que serve quase como um “cartão de visitas” para a área. Os principais são:

- Probabilidade e Distribuições de Probabilidade (Analise Estatística) – úteis na analise de problemas envolvendo risco, onde uma ou mais variáveis não tem valor fixo.

- Programação Linear Simples – é muito útil para escolher alternativas sujeitas as restrições de recursos.

- Programação Linear Inteira – Usada nos mesmo tipos de problemas que a Programação Linear Simples atua, a diferença é que na Programação Inteira pelo menos uma das variáveis deve ser obrigatoriamente assumir valores inteiros.

- PERT (Program Evaluation na Review Technique) e CPM(Critical Path Method) - são usados na programação e no controle da execução de projetos grande e complexos.

- Previsão- Não é um modelo, é uma série deles

- Teoria da decisão – conjunto de modelos aplicáveis a problemas de decisão com variados graus de estruturação.

- Modelo de Rede - Aplicáveis no estudo de sistemas de transporte.

- Modelos de Linhas de Espera (Filas)- usados para melhorar a eficiência de instalações.

- Simulação – Visa obter soluções ou conhecer melhor as condições de operação da realidade que se está representando o modelo.

- Teoria dos Jogos – utilizados para desenvolver estratégias competitivas em situações de tomada de decisões envolvendo dois ou mais oponentes considerados racionais.

- Analise de Regressão – modelo usado para determinar a relação entre um conjunto de variáveis independentes e uma variável dependente.

A lista citada ainda assim é reconhecida como incompleta, mas já serve para mostrar a riqueza de modelos atualmente disponíveis.

Evidências da Utilização dos Modelos

Vemos que na altura da publicação do livro, não havia no Brasil pesquisas publicadas a respeito de análise quantitativa em empresas, entretanto, traz resultados de pesquisas realizadas nos Estados Unidos.

Nesses estudos, verifica-se que o uso de análise estatística (frequentemente usada por 48,6% das empresas pesquisadas), programação linear e simulação eram notavelmente mais utilizados e que a técnica utilizada mais frequentemente era o PERT/COM. Também é possível verificar, através de uma pesquisa de Fabozzi e Valente, feito em 1976, que a área de produção e operações era onde mais se aplicava programação matemática, seguida pela área de finanças. Diferente do estudo anteriormente citado, a programação linear era a técnica mais comumente usada, estando presente em 76% das empresas.

Em 1980, outra pesquisa voltada para o campo da engenharia industrial, buscou verificar quais os métodos mais familiarmente utilizados, constatando novamente amplo uso da programação linear, seguido pela simulação. Por fim, há um trabalho de 1983, que levantou a frequência de uso de técnicas em 125 grandes corporações e confirmou que a análise estatística e a simulação eram as técnicas mais frequentemente utilizadas por essas, com ampla vantagem da primeira.

Fica claro diante de todos os resultados, que as técnicas e modelos mais utilizados no geral eram a análise estatística, programação linear, simulação modelos de rede, PERT/CPM, teoria das filas e teoria da decisão.

Exemplos:

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Conclusão