La ricerca operativa
La ricerca operativa ( R.O. ) è una disciplina tecnico-scientifica utilizzata per gestire un'organizzazione tramite dei metodi quantitativi di analisi. E' anche conosciuta con la sigla O.R. ( Operational Research ).
A cosa serve? La ricerca operativa aiuta a prendere le decisioni migliori possibili in una situazione complessa tramite un processo logico-razionale.
E' particolarmente utile per i manager. Tuttavia, non si sostituisce le decisioni umane.
La ricerca operativa è soprattutto un supporto logico alle scelte dell'uomo, perché analizza con completezza tutti gli aspetti logico-matematici di un problema.
Come funziona la ricerca operativa
La ricerca operativa trasforma un problema in un modello matematico tramite tecniche analitiche e numeriche.
Il modello permette di strutturare una situazione complessa in un sistema di equazioni / disequazioni, dove le variabili e le equazioni indicano gli obiettivi da raggiungere e i vincoli del problema decisionale.
Sotto forma di modello matematico è più facile comprendere e prevedere il funzionamento del sistema che causa il problema.
Nota. L'indagine della ricerca operativa non si limita all'analisi descrittiva e predittiva del fenomeno. Può essere utilizzata per migliorare le performance del sistema e supportare il processo decisionale
Il modello deve saper descrivere il problema reale ( aspetto descrittivo ) ma anche essere facilmente utilizzabile per trovare la soluzione in breve tempo ( aspetto risolutivo ).
Poi si risolve il sistema di equazioni per massimizzare la funzione di obiettivo.
Come trovare la soluzione del problema?
La soluzione può essere può essere ottenuta in modo lineare o non lineare.
- Soluzione lineare. Il sistema viene risolto tramite le regole matematiche dell'algebra lineare.
- Soluzione non lineare. Il sistema viene risolto tramite un algoritmo, ossia una procedura logica, sviluppato appositamente per massimizzare l'obiettivo.
Esempio. Nei navigatori l'algoritmo di iterazione dei valori consente di trovare la strada migliore senza analizzare tutte le combinazioni di percorso. E' una soluzione più rapida ed efficiente. Nella progettazione dell'algoritmo risolutivo dei problemi non lineari è molto importante considerare la complessità computazionale. Se l'algoritmo non ha tempi ragionevoli di calcolo o richiede troppa memoria, diventa inutile.
In entrambi i casi, il risultato dell'elaborazione dati fornisce al decision maker le indicazioni utili per prendere la decisione migliore.
Cosa si intende per decisione migliore? Si tratta di un concetto relativo e non assoluto. La decisione non è in assoluto la migliore possibile. E' la decisione più razionale tra quelle possibili, quella che massimizza l'obiettivo da raggiungere, considerando i vincoli dell'ambiente.
Quali problemi risolve la ricerca operativa
Generalmente si tratta di problemi complessi, quelli con molte variabili in gioco, dove le tecniche computazionali e l'elaborazione dati sono più utili.
La modellazione matematica della ricerca operativa consente di analizzare razionalmente il problema nella sua completezza. Sarebbe difficile farlo a mente.
Esempio. La ricerca operativa è utilizzata nei sistemi di trasporto per gestire la logistica, assegnare i carichi e le destinazioni ai veicoli di una compagnia di trasporto al fine di ridurre i costi e i tempi di consegna. E' utilizzata nella gestione del personale per organizzare la turnazione che garantisce la continuità del servizio, ecc.
Viceversa, i problemi più semplici sono meno adatti alla ricerca operativa, perché possono essere risolti senza alcun bisogno di un computer con maggiore efficacia ed efficienza.
La scelta degli obiettivi
La selezione dell'obiettivo della ricerca operativa è sempre una scelta soggettiva.
E' il decision maker ( manager ) a decidere l'obiettivo in base alle esigenze e allo scopo della sua organizzazione ( azienda ).
Un problema può avere infinite soluzioni oggettive ma soltanto una o poche sono da considerarsi soluzioni ottimali rispetto a un particolare bisogno o esigenza dell'organizzazione.
Esempio. A parità di situazione ( ceteris paribus ) un'azienda potrebbe voler massimizzare il fatturato, un'altra azienda potrebbe mirare a incrementare la quota di mercato oppure il profitto, espandersi su un mercato nuovo, ecc. Gli obiettivi sono molteplici.
Una volta scelta la variabile obiettivo della ricerca operativa, il problema da risolvere può consistere:
- nella massimizzazione o nella minimizzazione di una variabile matematica del sistema ( variabile obiettivo )
- nella riduzione dello scarto della variabile obiettivo rispetto a un determinato valore desiderato.
Nota. Nella ricerca operativa tutte le variabili e le costanti del sistema devono essere misurabili in modo oggettivo. Pertanto, anche l'obiettivo da raggiungere è una variabile matematica del sistema di equazioni / disequazioni.
Le fasi della Operational Research
Un processo di ricerca operativa è composto dalle seguenti fasi:
- La formalizzazione. E' la fase iniziale in cui un problema reale viene formalizzato e trasformato in un modello logico-matematico tramite gli strumenti della programmazione matematica e della modellazione matematica.
- L'ottimizzazione. E' la fase successiva dove un algoritmo analizza il modello per trovare la soluzione al problema, quella che consente di avvicinarsi di più all'obiettivo finale. Si sceglie un obiettivo e si trova la migliore soluzione possibile.
Le applicazioni della ricerca operativa
I campi di applicazione della ricerca operativa sono molti.
Una delle prime applicazioni della ricerca operativa fu in ambito militare, durante la seconda guerra mondiale.
Successivamente la RO si estese anche alla progettazione ingegneristica e alla gestione economico-aziendale.
