MGA PANANALIKSIK SA OPERASYON: KUNG ANO ITO AY PARA SA, MGA MODELO, APPLICATION - TEKNOLOHIYA - 2025

Ang operasyon ng pananaliksik ay isang pamamaraan na nakatuon sa paglalapat ng mga advanced na analitikong disiplina upang makatulong sa paglutas ng problema at paggawa ng desisyon, pagiging kapaki-pakinabang sa pamamahala ng mga organisasyon. Iyon ay, nakatuon sa pagtatakda ng mga kataas-taasang mga halaga ng ilang real-world na layunin: maximum na kita, pagganap, o pagbabalik, o minimum na pagkawala, gastos, o panganib.

Sa disiplina na ito, ang mga problema ay nahahati sa kanilang mga pangunahing sangkap at pagkatapos ay malulutas nila ang mga tinukoy na mga hakbang, sa pamamagitan ng pagtatasa ng matematika. Ang mga pamamaraan ng analitikal na ginamit ay kinabibilangan ng matematika na lohika, kunwa, pagsusuri ng network, queuing theory, at teorya ng laro.

Pinagmulan: pixabay.com

Gamit ang mga teknolohiyang ito mula sa agham ng matematika, ang mga pananaliksik sa operasyon ay nakakamit ng pinakamainam o magagawa na mga solusyon sa kumplikadong mga problema sa paggawa ng desisyon. Ang kanyang mga diskarte ay nalutas ang mga problema ng interes sa iba't ibang mga industriya.

Mga pamamaraan sa matematika

Dahil sa istatistika at computational na kalikasan ng karamihan sa mga pamamaraan na ito, ang mga pananaliksik sa operasyon ay mayroon ding malakas na mga link na may pagsusuri at impormatibo.

Ang mga operasyon ng mga mananaliksik na nahaharap sa isang problema ay dapat na tukuyin kung alin sa mga pamamaraan na ito ang pinaka-angkop, batay sa mga layunin sa pagpapabuti, likas na katangian ng system, computational power, at mga pagpilit sa oras.

Ang matematika programming ay isa sa mga pinakamalakas na pamamaraan na ginagamit sa pananaliksik ng operasyon, sa isang sukat na kung minsan ang dalawang termino ay ginagamit nang palitan.

Ang programming na ito ay walang kinalaman sa computer programming, nangangahulugan ito ng pag-optimize. Ang diskriminasyon sa pag-optimize o pag-optimize ay tinutugunan ang mga problema kung saan ang mga variable ay maaari lamang ipalagay ang mga halaga ng discrete, halimbawa, mga halaga ng integer.

Dahil sa diin nito sa pakikipag-ugnayan sa teknolohiya ng tao at ang pokus nito sa mga praktikal na aplikasyon, ang operasyon ng pananaliksik ay na-interpolado sa iba pang mga disiplina, lalo na ang pang-industriya engineering at pagpapatakbo ng operasyon, ay umaasa din sa sikolohiya at pang-agham ng organisasyon.

Kasaysayan

Mga pinagmulan ng kasaysayan

Noong ikalabing siyam na siglo, sinubukan ng mga matematiko tulad ng Pascal at Huygens na malutas ang mga problema na kasangkot sa mga komplikadong desisyon. Ang mga ganitong uri ng problema ay nalutas noong ika-18 at ika-19 na siglo gamit ang combinatorics.

Sa ika-20 siglo, ang pag-aaral ng pamamahala ng imbentaryo ay maaaring ituring na simula ng pananaliksik sa modernong operasyon, kasama ang murang dami na binuo noong 1913.

Sa panahon ng 1937 operasyon ng pananaliksik ay una na inilapat sa Great Britain, sa pagsasaliksik na isinasagawa upang isama ang teknolohiya ng radar sa mga operasyon sa pagpapamuok ng hangin, sa gayon ang pagkakaiba-iba ng sarili mula sa pananaliksik na isinagawa sa mga laboratoryo.

Pangalawang Digmaang Pandaigdig

Ang terminong operasyong pananaliksik ay pinahusay noong unang bahagi ng 1941 noong World War II, nang magtipon ang pamamahala ng militar ng British ng isang pangkat ng mga siyentipiko upang mag-apply ng isang pang-agham na diskarte sa pag-aaral ng mga operasyon ng militar.

Ang pangunahing layunin ay upang epektibong maglaan ng mga kakulangan ng mga mapagkukunan sa iba't ibang mga operasyon at aktibidad ng militar sa loob ng bawat operasyon.

Tulad ng sa Great Britain, pinasigla ng radar ang mga pagpapaunlad sa US Air Force.Sa Oktubre 1942 lahat ng mga utos ay hinikayat na isama ang mga operasyon ng mga grupo ng pananaliksik sa kanilang mga kawani.

Mga dekada ng 50s at 60s

Ang mga pananaliksik sa operasyon ay lumago sa maraming mga lugar bukod sa militar, matapos malaman ng mga siyentipiko na ilapat ang mga prinsipyo nito sa sektor ng sibilyan. Ang pagiging epektibo nito sa puwang ng militar ay nagpalawak ng interes nito sa iba pang mga pang-industriya at pamahalaan.

Ang mga kasosyo ay inayos, na nagsisimula noong 1948 kasama ang Operations Research Club of Great Britain, na noong 1954 ay naging Operations Research Society.

Noong 1952 ang Operations Research Society ay nabuo sa USA. Maraming iba pang mga pambansang lipunan ang lumitaw din.

Noong 1957 ang unang pandaigdigang kumperensya sa pagpapatakbo ng pananaliksik ay ginanap sa University of Oxford. Sa pamamagitan ng 1959 ang International Federation of Operations Research Societies ay nabuo.

Noong 1967, inilarawan ni Stafford Beer ang larangan ng agham ng pamamahala bilang ang paggamit ng negosyo ng mga pananaliksik sa operasyon.

Sa pagbuo ng mga computer sa susunod na tatlong dekada, ang mga pananaliksik sa operasyon ay maaari na ngayong malutas ang mga problema sa daan-daang libong mga variable at hadlang.

Ano ang operasyon para sa operasyon?

Ang mga propesyonal sa pananaliksik ng operasyon ay malulutas ang mga problema sa totoong buhay araw-araw, pag-save ng pera at oras. Ang mga problemang ito ay napaka magkakaibang at halos palaging walang kaugnayan. Gayunpaman, ang kakanyahan nito ay palaging pareho, paggawa ng mga desisyon upang makamit ang isang layunin sa pinaka mahusay na paraan.

Ang gitnang layunin ng pananaliksik sa operasyon ay ang pag-optimize, iyon ay, ang paggawa ng mga bagay sa abot ng makakaya, depende sa naibigay na mga pangyayari.

Ang pangkalahatang konsepto na ito ay may maraming mga aplikasyon, halimbawa sa pagsusuri ng data, paglalaan ng mga kalakal at mapagkukunan, kontrol sa mga proseso ng produksiyon, pamamahala sa peligro, pamamahala ng trapiko, atbp.

-Optimal na solusyon

Ang mga pananaliksik sa operasyon ay nakatuon sa pagbuo ng mga modelo ng matematika na maaaring magamit upang pag-aralan at ma-optimize ang mga kumplikadong sistema. Ito ay naging isang lugar ng pananaliksik sa pang-akademiko at pang-industriya. Ang proseso ay nahahati sa tatlong mga hakbang.

- Isang hanay ng mga posibleng solusyon sa isang problema ay binuo.

- Ang mga kahaliling nakuha ay nasuri at nabawasan sa isang maliit na hanay ng mga solusyon na malamang na mabubuhay.

- Ang mga kahaliling solusyon na ginawa ay sumasailalim sa isang simulate na pagpapatupad. Kung maaari, nasubok sila sa mga totoong sitwasyon sa mundo.

Kasunod ng paradigma ng pag-optimize kapag nag-aaplay ng mga pananaliksik sa operasyon, pipiliin ng tagagawa ng desisyon ang mga pangunahing variable na makakaimpluwensya sa kalidad ng mga pagpapasya. Ang katangiang ito ay ipinahayag sa pamamagitan ng isang layunin na pagpapaandar upang mapalaki (kita, bilis ng serbisyo, atbp.), O upang mabawasan (gastos, pagkawala, atbp.).

Bilang karagdagan sa layunin na pag-andar, isa ring hanay ng mga hadlang ay isinasaalang-alang din, maging pisikal, teknikal, pang-ekonomiya, kapaligiran, atbp. Pagkatapos, sa pamamagitan ng sistematikong pag-aayos ng mga halaga ng lahat ng mga variable ng desisyon, napili ang isang pinakamabuting kalagayan o magagawa na solusyon.

-Nagagamit ngCommon

Pagsusuri ng kritikal na landas

Ito ay isang algorithm upang i-program ang isang hanay ng mga aktibidad sa isang proyekto. Natutukoy ang kritikal na landas sa pamamagitan ng pagkilala sa pinakamahabang kahabaan ng mga umaasang aktibidad at pagsukat ng oras na kinakailangan upang makumpleto ang mga ito mula sa simula hanggang sa matapos.

Problema sa paglalaan

Ito ay isang pangunahing problema sa pag-optimize ng kombinatorial. Sa problemang ito mayroong maraming mga ahente at maraming mga gawain. Ang sinumang ahente ay maaaring italaga upang maisagawa ang anumang gawain.

Depende sa gawain na nakatalaga sa ahente, ang isang gastos ay maaaring mag-iba. Samakatuwid, kinakailangan upang maisagawa ang lahat ng mga gawain, maayos na magtalaga ng isang ahente sa bawat gawain at isang gawain sa bawat ahente, upang mabawasan ang kabuuang halaga ng takdang-aralin.

Mga modelo

Ang isang modelo ay malaking tulong upang mapadali ang mga pananaliksik sa operasyon, dahil ang mga problema ay ipinahayag sa pamamagitan ng mga modelo na nagpapakita ng kaugnayan ng mga variable.

Dahil ito ay isang pinasimple na representasyon ng totoong mundo, ang mga variable lamang na nauugnay sa problema ang kasama. Halimbawa, ang isang modelo ng malayang nahulog na mga katawan ay hindi naglalarawan sa kulay o texture ng katawan na kasangkot.

Ang mga modelo ay kumakatawan sa ugnayan sa pagitan ng mga kinokontrol at hindi makontrol na mga variable at ang pagganap ng system. Samakatuwid, dapat silang maging paliwanag, hindi lamang naglalarawan.

Marami sa mga pagpapagaan na ginamit ay nagdudulot ng ilang mga error sa mga hula na nagmula sa modelo, ngunit ang error na ito ay medyo maliit kumpara sa ang laki ng pagpapabuti ng pagpapatakbo na maaaring makuha mula sa modelo.

Mga uri ng mga modelo

Ang mga unang modelo ay mga pisikal na representasyon, tulad ng mga modelo ng mga barko o mga eroplano. Ang mga pisikal na modelo ay kadalasang madali upang maitaguyod, ngunit para lamang sa medyo simpleng mga bagay o system, sa pangkalahatan ay mahirap baguhin.

Ang susunod na hakbang pagkatapos ng pisikal na modelo ay ang grapiko, na kung saan ay mas madaling itayo at hawakan, ngunit higit pa abstract. Bilang isang graphical na representasyon ng higit sa tatlong variable ay mahirap, ginagamit ang mga simbolikong modelo.

Walang hangganan sa bilang ng mga variable na maaaring isama sa isang simbolikong modelo. Ang mga modelong ito ay mas madaling bumuo at gumana kaysa sa mga pisikal na modelo.

Sa kabila ng maliwanag na mga pakinabang ng mga makasagisag na modelo, maraming mga kaso kung saan ang mga pisikal na modelo ay kapaki-pakinabang pa rin, tulad ng kapag sinusubukan ang mga pisikal na istruktura at mekanismo. Ang parehong ay totoo para sa mga graphic na modelo.

Simbolikong simbolo

Karamihan sa mga modelo ng pananaliksik sa pagpapatakbo ay mga simbolikong modelo, dahil mas mahusay na kumakatawan ang mga simbolo ng mga katangian ng system.

Ang simbolikong modelo ay nasa anyo ng isang matrix o isang equation. Ang mga modelong ito ay nagbibigay ng mga solusyon sa isang paraan ng dami (gastos, timbang, atbp.), Depende sa problema.

Ang mga simbolikong modelo ay ganap na abstract. Kapag ang mga simbolo ay tinukoy sa modelo, ang kahulugan ay ibinibigay dito.

Ang mga simbolikong modelo ng mga sistema na may iba't ibang nilalaman ay madalas na nagpapakita ng magkatulad na mga istraktura. Samakatuwid, ang mga problema na lumitaw sa mga system ay maaaring maiuri sa mga tuntunin ng ilang mga istraktura.

Dahil ang mga pamamaraan para sa pagkuha ng mga solusyon mula sa mga modelo ay nakasalalay lamang sa kanilang istraktura, ilang mga pamamaraan ang maaaring magamit upang malutas ang isang iba't ibang mga problema mula sa isang kontekstwal na punto ng pananaw.

Aplikasyon

Ang mga aplikasyon ng pananaliksik sa operasyon ay sagana, tulad ng sa mga kumpanya ng pagmamanupaktura, mga organisasyon ng serbisyo, sangay ng militar at pamahalaan. Ang saklaw ng mga problema kung saan nag-ambag ka ng mga solusyon ay napakalaking:

- Pag-iskedyul ng mga paliparan, tren o bus.

- pagtatalaga ng mga empleyado sa mga proyekto.

- Pag-unlad ng mga diskarte na pinagtibay ng mga kumpanya (teorya ng laro).

- Pamamahala ng daloy ng tubig mula sa mga reservoir.

Pagpaplano ng proyekto

Natukoy ang mga proseso ng isang kumplikadong proyekto na nakakaapekto sa kabuuang tagal ng proyekto.

Pagpaplano ng sahig

Idisenyo ang blueprint para sa kagamitan sa isang pabrika o mga sangkap sa isang computer chip, upang mabawasan ang oras ng pagmamanupaktura at sa gayon mabawasan ang mga gastos.

Pag-optimize ng isang network

I-configure ang mga network ng telecommunication o enerhiya system upang mapangalagaan ang kalidad ng serbisyo sa mga pagkagambala.

Kinaroroonan ng mga pasilidad

Upang mabawasan ang mga gastos sa transportasyon, habang isinasaalang-alang ang mga kadahilanan tulad ng pag-iwas sa paglalagay ng mga mapanganib na materyales na malapit sa mga bahay.

Ruta

Ginagawa ito sa maraming uri ng mga network, kabilang ang mga network na pinalipat ng circuit, tulad ng pampublikong network ng telepono, at mga network ng computer, tulad ng Internet.

Mga aktibidad sa pagpapatakbo ng proyekto

Pamamahala ng daloy ng mga aktibidad ng pagpapatakbo sa isang proyekto, bilang isang resulta ng maraming nalalaman ng system, sa pamamagitan ng mga pamamaraan ng pananaliksik ng operasyon, upang mabawasan ang pagkakaiba-iba na ito at maglaan ng mga puwang gamit ang isang kumbinasyon ng oras, imbentaryo at mga paglalaan ng kapasidad.

Pamamahala ng chain chain

Ito ay ang pamamahala ng daloy ng mga sangkap at hilaw na materyales na nagmula sa isang hindi matatag na demand para sa mga natapos na produkto.

Transport

Pamamahala ng kargamento ng mga sistema ng paghahatid at transportasyon. Mga halimbawa: intermodal kargamento o problema sa naglalakbay na salesman.

Globalisasyon

I-globalize ang mga proseso ng pagpapatakbo upang samantalahin ang mas matipid na paggawa, lupain, materyales o iba pang mga produktibong input.

Problema sa pag-aarkila

Tumutukoy ito sa pagputol ng isang materyal sa stock, tulad ng mga rolyo ng papel o metal sheet, sa mga piraso ng tukoy na sukat, na naghahanap upang mabawasan ang mga basurang materyal.

Mga halimbawa

Kaso sa istasyon ng gas

Ang isang pagsusuri ng mga kotse na humihinto sa mga istasyon ng gas ng lunsod na matatagpuan sa intersection ng dalawang kalye ay nagsiwalat na halos lahat ay nagmula sa apat lamang sa 16 na posibleng mga ruta sa intersection (apat na paraan upang makapasok, apat na paraan upang makalabas).

Kapag sinusuri ang porsyento ng mga kotse na huminto sa serbisyo para sa bawat ruta, napansin na ang porsyento na ito ay nauugnay sa halaga ng oras na nawala kapag huminto.

Gayunpaman, ang relasyon na ito ay hindi magkakasunod. Iyon ay, ang pagtaas sa isa ay hindi proporsyonal sa pagtaas sa iba pa.

Pagkatapos ito ay natuklasan na ang napansin na nawalang oras ay lumampas sa aktwal na nawala oras. Ang ugnayan sa pagitan ng porsyento ng mga tumigil na mga kotse at ang napansin na nawalang oras ay magkakatulad.

Samakatuwid, ang isang modelo ay itinayo na may kaugnayan sa bilang ng mga kotse na huminto sa mga istasyon ng serbisyo na may halaga ng trapiko sa bawat ruta ng intersection, na nakakaapekto sa oras na kinakailangan upang makakuha ng serbisyo.

Problema sa paglalaan

Binubuo ito ng pagtatalaga ng mga manggagawa sa mga gawain, trak sa mga ruta ng paghahatid, o mga klase sa mga silid-aralan. Ang isang pangkaraniwang problema sa transportasyon ay nagsasangkot ng paglalaan ng mga walang laman na mga kotse ng tren kung saan kinakailangan.

Ginagamit din ito upang matukoy kung aling mga makina ang dapat gamitin upang gumawa ng isang partikular na produkto, o kung aling mga hanay ng mga produkto ang dapat gawin sa isang halaman sa isang partikular na panahon.

Pag-programming ng linear

Ang pamamaraan na ito ay regular na ginagamit para sa mga problema tulad ng paghahalo ng langis at kemikal sa mga refineries, pagpili ng mga supplier para sa mga malalaking korporasyon sa pagmamanupaktura, pagtukoy ng mga ruta ng pagpapadala at iskedyul, at pamamahala at pagpapanatili ng mga trak ng trak.

Teorya ng paghahanap sa Bayesian

Ang mga istatistika ng Bayesian ay inilalapat upang maghanap para sa mga nawalang item. Ilang beses itong ginamit upang maghanap ng mga nawawalang mga sasakyang-dagat:

May papel siyang mahalagang papel sa pagbawi ng mga rekord ng paglipad sa 2009 Air France Flight 447 na sakuna.

Ginamit din ito sa mga pagtatangka upang hanapin ang pagkawasak ng Malaysia Airlines Flight 370.

Makontrol ang imbentaryo

Ang mga problema sa imbensyon ay lumitaw, halimbawa, sa pagtukoy ng dami ng mga kalakal na mabibili o magagawa, kung gaano karaming mga tao ang mag-upa o magsanay, gaano kalaki ang isang bagong pasilidad sa produksyon o tingi.

Mga Sanggunian

1. Target ng Tech (2019). Mga operasyon sa pananaliksik (O). Kinuha mula sa: whatis.techtarget.com.
2. Wikipedia, ang libreng encyclopedia (2019). Mga pananaliksik sa operasyon. Kinuha mula sa: en.wikipedia.org.
3. Wolfram Mathworld (2019). Pananaliksik sa Operasyon. Kinuha mula sa: mathworld.wolfram.com.
4. Mohamed Leila (2018). Ang malaking larawan ng Operations Research. Patungo sa Agham ng Data. Kinuha mula sa: towardsdatascience.com.
5. Sindhuja (2019). Pananaliksik ng Operasyon: Kasaysayan, Pamamaraan at Aplikasyon. Mga ideya sa Pamamahala ng Negosyo. Kinuha mula sa: businessmanagementideas.com.
6. Encyclopaedia Britannica (2019). Mga pananaliksik sa operasyon. Kinuha mula sa: britannica.com.
7. Ang Science of Better (2019). Ano ang Mga Pananaliksik sa Operasyon. Kinuha mula sa: scienceofbetter.org.