of 35 /35
ZNAČENJE, SVRHA I RAZVOJ OPERACIJSKIH ISTRAŽIVANJA (1.3.2017.) Doc. dr. sc. Tunjo Perić Ekonomski fakultet Zagreb

ZNAČENJE, SVRHA I RAZVOJ OPERACIJSKIH ISTRAŽIVANJA … · Te vrste problema i potreba iznalaženja boljeg načina za njihovo rješavanje dovela je do pojave operacijskih istraživanja

  • Author
    others

  • View
    4

  • Download
    0

Embed Size (px)

Text of ZNAČENJE, SVRHA I RAZVOJ OPERACIJSKIH ISTRAŽIVANJA … · Te vrste problema i potreba...

  • ZNAČENJE, SVRHA I RAZVOJ OPERACIJSKIH

    ISTRAŽIVANJA (1.3.2017.)

    Doc. dr. sc. Tunjo Perić

    Ekonomski fakultet Zagreb

  • 1. IZVORI OPERACIJSKIH ISTRAŽIVANJA

    Pojavom industrijske revolucije zabilježen je značajan rast u

    veličini i kompleksnosti organizacija.

    Dijelovi poduzeća se specijaliziraju, što izaziva određene

    probleme: (a) tendencija da dijelovi organizacija izrastaju u

    relativno autonomna “carstva” s njihovim sopstvenim ciljevima i

    vrijednosnim sustavima, pri čemu se gubi pogled na suglasnost s

    ciljevima ukupne organizacije, (b) kako se povećava

    kompleksnost organizacije i specijalizacije u organizacijama,

    tako postaje sve teže alocirati raspoložive resurse na

    raspoložive aktivnosti na najefikasniji način za organizaciju kao

    cjelinu.

    2

  • Te vrste problema i potreba iznalaženja boljeg načina za njihovo

    rješavanje dovela je do pojave operacijskih istraživanja

    (operations research).

    Korijeni operacijskih istraživanja (OR) vezani su uz pokušaje

    upotrebe znanstvenog prilaza u upravljanju organizacijama.

    Upotreba termina OR vezana je uz vojne servise u drugom

    svjetskom ratu: bilo je potrebno alocirati ograničene resurse na

    različite vojne operacije i aktivnosti unutar svake operacije na

    najefikasniji način. Britanska i Američka vojska pozvale su veći

    broj znanstvenika da primjene znanstveni prilaz u rješavanju

    strateških problema (alokacija resursa, pomoć pri vođenju

    borbenih operacija). Npr. kao posljedica toga razvijene su

    efikasne metode za uporabu radarskog sustava doprinoseći

    pobjedama Britanske avijacije u drugom svjetskom ratu.

    3

  • Poučeni uspjesima OR u ratu, poslije drugog svjetskog rata

    raste upotreba OR u organizacijama, koje su postale sve

    složenije i teže za upravljanje.

    Mnogi znanstvenici koji su sudjelovali u OR timovima tijekom

    drugog svjetskog rata ili koji su čuli za taj rad, nakon rata su bili

    motivirani istraživati u ovom području.

    Vrlo brzo (1947. godine) je razvijena simpleks metoda za

    rješavanje problema linearnog programiranja (LP) od strane

    George Dantziga.

    Do 1950. godine razvijeni su: simpleks metoda za rješavanje

    problema LP, dinamičko programiranje, teorija repova čekanja,

    teorija zaliha, koje čine osnovu današnjih operacijskih

    istraživanja.

    4

  • Snažnom razvoju OR doprinijela je kompjutorska revolucija

    (bez kompjutora bilo bi praktično nemoguće rješavati

    kompleksne probleme, koji su tipični za OR).

    Snažnom razvoju OR doprinijela je i pojava osobnih računala

    1980-tih godina 20. stoljeća te razvoj aplikativnih programa, što

    je omogućilo njihovu masovnu upotrebu.

    5

  • 2. PRIRODA OPERACIJSKIH ISTRAŽIVANJA

    OR se primjenjuje na probleme vođenja i koordinacije operacija

    (aktivnosti) unutar organizacije.

    Priroda organizacije u suštini je nematerijalna i prema tome OR

    se opsežno primjenjuje u različitim područjima, kao što su:

    proizvodnja, transport, graditeljstvo, telekomunikacije,

    financijsko planiranje, zdravstvo, vojni i javni servisi.

    OR koristi prilaz koji podsjeća na način istraživanja koji se

    provodi u etabliranim znanstvenim područjima.

    OR za istraživanje koristi znanstvene metode u razumljivom

    opsegu.

    6

  • OR na problem gleda s različitih stajališta.

    Ono adaptira organizacijsko stajalište pokušavajući riješiti

    interesne konflikte između komponenti organizacije na način koji

    je najbolji za organizaciju kao cjelinu.

    To ne znači da studiranje svakog problema mora biti

    eksplicitno razmatranje svih aspekata organizacije.

    Promatrani ciljevi moraju biti konzistentni s općim ciljevima

    organizacije.

    OR često pokušava naći najbolje (optimalno) rješenje za

    problem koji razmatra.

    Međutim, često to nije moguće, pa se moramo zadovoljiti s

    dobivanjem najboljeg mogućeg pravca akcije.

    “Potraga za otimalnim je važna tema OR”.

    7

  • Za rješavanje problema OR treba imati timove eksperata s

    različitim obrazovanjem i vještinama, budući da niti jedan čovjek

    ne može biti ekspert za sve probleme i sva područja OR.

    U timovima za rješavanje problema OR sudjeluju stručnjaci iz

    područja: matematike, statistike, teorije vjerojatnosti, ekonomije,

    poslovne administracije, informatike, inženjeringa, fizike,

    bihevioralnih znanosti i specijalnih tehnika OR.

    8

  • 3. ZNAČENJE OPERCIJSKIH ISTRAŽIVANJA

    OR su imala impresivan utjecaj na poboljšanje efikasnosti

    brojnih organizacija diljem svijeta.

    OR su značajno doprinijela poboljšanju produktivnosti u

    ekonomijama različitih zemalja svijeta.

    Postoji nekoliko desetaka zemalja koje su članice Međunarodne

    federacije društava OR (International Federation of Operational

    Research Societies – IFORS), u kojoj svaka zemlja ima svoje

    društvo za operacijska istraživanja.

    Npr. Hrvatsko društvo za operacijska istraživanja (HDOI),

    osnovano 1991.

    Europa i Azija imaju svoja društva za OR, koja surađuju s

    IFORS-om. 9

  • Značenje OR u svijetu stalno raste. Prema predviđanjima

    utjecaj OR će nastaviti rasti.

    Prema nekim relevantnim istraživanjima OR je trenutno

    najbrže rastuće područje na Američkim sveučilištima.

    4. RJEŠAVANJE PROBLEMA PRIMJENOM OR

    Glavne faze tipične studije OR jesu:

    1. Definiranje problema i prikupljanje relevantnih podataka.

    2. Formuliranje matematičkog modela koji predstavlja problem.

    3. Razvoj računalno osnovane procedure za dobivanje rješenja

    problema iz modela.

    4. Testiranje modela i njegovo poboljšavanje, ako je potrebno.

    10

  • 5. Priprema za aplikaciju modela, prema uputama menadžmenta.

    6. Implementacija.

    Definiranje problema i prikupljanje podataka

    Najveći broj problema kojima se bave timovi OR u suštini je

    opisan na nejasan i neprecizan način. Zbog toga je potrebno

    najprije studirati relevantni sustav i na zadovoljavajući način

    definirati stanje problema koji se razmatra. Ovo uključuje

    određivanje ciljeva, ograničenja, uzajamnih odnosa između

    cjelina koje se izučavaju i ostalih dijelova organizacije, mogućih

    alternativnih pravaca akcije, granica odlučivanja itd.

    11

  • Proces definiranja problema je bitan pošto značajno utječe na

    zaključke koji će biti rezultat izučavanja sustava. Teško je

    izdvojiti “pravi” odgovor iz “lošeg” problema!

    Treba znati da OR timovi obično rade u svojstvu savjetnika

    menadžmentu.

    Članovi OR tima trebaju prepoznati problem, a ne da netko

    drugi njima kaže da postoji takav i takav problem i da ga treba

    riješiti. Umjesto toga oni savjetuju upravu da je došlo do

    problema i da ga treba započeti rješavati.

    OR tim priprema detaljnu tehničku analizu problema i potom

    menadžmentu prezentira preporuke.

    Često će izvješće menadžmentu identificirati brojne

    alternative koje su posebno atraktivne pod različitim

    pretpostavkama ili preko različitih vrijednosti parametara politike

    koje samo menadžment može ocijeniti (npr. razmjena između

    troškova i benefita).12

  • Menadžment ocjenjuje studiju i njezine preporuke uzimajući

    u obzir različite nematerijalne čimbenike i zasnivajući

    konačnu odluku na njihovim sudovima. Dakle, ključno je da je

    OR tim na istoj ‘valnoj dužini’ kao i menadžment, uključujući

    identificiranje “pravog” problema s menadžerske točke gledišta.

    Utvrđivanje odgovarajućih ciljeva je važan aspekt

    definiranja problema. Prvo je potrebno popisati članove

    menadžmenta koji će zaista donositi odluke koje se odnose na

    sustav koji se studira, a potom istražiti njihova razmišljanja

    koja se odnose na primjerene ciljeve.

    Uključivanje članova menadžmenta (donositelja odluke) od

    samog početka je ključno za izgradnju njihove potpore za

    implementaciju studije.

    13

  • Po svojoj prirodi OR je koncentrirano na cijelu organizaciju

    prije nego li na samo određene njezine komponente.

    OR studija traži rješenja koja su optimalna za cjelokupnu

    organizaciju, a ne suboptimalno rješenje koje je najbolje samo za

    jednu cjelinu organizacije.

    Prema tome, u idealnom slučaju formulirani ciljevi bi trebali

    biti ciljevi organizacije. Međutim, to uvijek nije primjereno.

    Mnogi se problemi primarno odnose samo na dio organizacije,

    tako da bi analiza postala glomazna ako bi postavljeni ciljevi bili

    previše uopćeni i ako bi se eksplicitno razmatranje odnosilo na

    sve moguće efekte na preostali dio organizacije. Umjesto toga, u

    studiji treba koristiti specifične ciljeve, koji trebaju biti u

    suglasnosti s glavnim ciljevima donositelja odluke, održavajući

    razumljivi stupanj konzistentnosti s ciljevima svih razina

    organizacije.14

  • Za profitne organizacije, jedan od mogućih načina rješavanja

    problema suboptimizacije jest upotreba maksimizacije profita

    na dugi rok.

    Pridjev dugoročan omogućuje da ovaj cilj osigurava fleksibilnost

    u razmatranju aktivnosti koje se odmah ne prevode u profit (npr.

    istraživački i razvojni projekti).

    Ovaj cilj je dovoljno specifičan da se može mjeriti i ima dovoljnu

    širinu da obuhvati osnovni cilj profitnih organizacija. Vjeruje se

    da se svi drugi legitimni ciljevi mogu prevesti u ovaj.

    Neke studije u SAD-u pokazuju da menadžment teži prihvaćanju

    ostvarenja zadovoljavajućeg profita kao cilja, kombiniranog s

    ostalim ciljevima, umjesto fokusiranja na maksimizaciju

    dugoročnog profita.

    15

  • Neki od tih ostalih ciljeva mogu biti: održavanje stabilnog

    profita, povećanje (ili održavanje) tržišnog udjela, diverzifikacija

    proizvodnje, održavanje stabilnih cijena, poboljšanje morala

    zaposlenih, održanje obiteljske kontrole biznisa, poboljšanje

    prestiža kompanije i sl.

    Ispunjavanjem tih ciljeva može se očekivati dugoročna

    maksimizacija profita, ali njihov uzajamni odnos može biti

    nedovoljno jasan da bi bio prikladan za inkorporiranje u jedan

    cilj.

    Postoje i dodatna razmatranja koja uključuju socijalne

    odgovornosti koje su u suprotnosti s profitnim motivom.

    16

  • Možemo izdvojiti pet osnovnih čimbenika koji generalno

    utječu na poslovanje kompanije u jednoj zemlji: (1) vlasnici,

    koji žele profite (dividende), (2) zaposlenici, koji žele stalnu

    zaposlenost i primjerene plaće, (3) kupci, koji žele pouzdan

    proizvod po prikladnoj cijeni, (4) dobavljači, koji žele integritet i

    prikladne prodajne cijene za njihove proizvode, (5) vlada i prema

    tome nacija, koji žele plaćanje poreza i uzimanje u obzir

    nacionalnih interesa.

    Svih pet čimbenika značajno utječu na rezultate poslovanja

    organizacije. Organizaciju (kompaniju) ne treba gledati kao na

    ekskluzivnog slugu bilo kom čimbeniku, a pri tome

    eksploatirajući druge čimbenike.

    Prema tome, odobravajući da je menadžerska primarna

    odgovornost stvaranje profita (što je konačno od koristi za svih

    pet čimbenika), primjećujemo da mora biti prepoznata i

    menadžerska šira socijalna odgovornost.17

  • OR timovi tipično troše iznenađujuće puno vremena

    prikupljajući relevantne podatke o problemu.

    Puno je podataka obično potrebno kako za postizanje točnog

    razumijevanja problema, tako i za osiguravanje potrebnih inputa

    za formulaciju matematičkog modela u sljedećoj fazi studije.

    Često mnogi podaci nisu raspoloživi na početku studije, ili

    zbog toga što neka informacija nikad nije postojala ili zbog toga

    što nije prikazana u odgovarajućoj formi.

    Prema tome, često je potreban novi na računalima zasnovan

    menadžment informacijski sustav za kontinuirano prikupljanje

    potrebnih podataka u odgovarajućoj formi.

    OR tim normalno treba angažirati pomoć različitih vrsta

    ključnih osoba u organizaciji da bi pronašao sve vitalne

    podatke. Čak i uz veliki napor mnogi podaci mogu biti grube

    procjene stručnih osoba.18

  • Tipično, OR tim će potrošiti razumljivo vrijeme pokušavajući

    poboljšati preciznost podataka i na kraju odabrati najbolje

    dobiveno.

    Formuliranje matematičkog modela

    Nakon definiranja problema od strane donositelja odluke,

    sljedeća faza je preformuliranje problema u analitičaru

    prikladnu formu (model).

    Uobičajeni OR prilaz za formuliranje matematičkog modela jest

    konstruiranje matematičkog modela koji predstavlja suštinu

    problema.

    Matematički model poslovnog problema jest sustav jednadžbi

    i povezanih matematičkih izraza koji opisuju suštinu problema.19

  • Prema tome, ako imamo n povezanih kvantitativnih odluka koje

    treba donijeti, one su predstavljene kao varijable odlučivanja

    (recimo ), čije vrijednosti treba odrediti.

    Odgovarajuća mjera učinka (npr. profita) je izražena kao

    matematička funkcija tih varijabli odlučivanja (npr.

    . Ova funkcija se nazoviva funkcijom cilja.

    Ograničenja na varijable odlučivanja također su izražena

    matematički pomoću nejednadžbi ili jednadžbi (npr.

    . Konstante u ograničenjima i funkciji cilja

    nazivaju se parametrima modela.

    Obično se kaže da se radi o problemu određivanja (biranja)

    vrijednosti varijabli odlučivanja tako da se maksimizira

    funkcija cilja uz specificirana ograničenja.

    1 2, ,..., nx x x

    1 23 2 ... 5 )nP x x x

    1 1 2 23 2 10)x x x x

    20

  • Determiniranje odgovarajućih vrijednosti koje se pridružuju

    parametrima modela (jedna vrijednost za jedan parametar)

    istovremeno je podložna kritici i izazovni je dio procesa izgradnje

    modela.

    Određivanje parametarskih vrijednosti za realne probleme

    zahtijeva prikupljanje relevantnih podataka, što često nije

    jednostavno. Ovom problemu treba posvetiti posebnu pažnju.

    Prema tome, vrijednost dodijeljena parametru često je samo

    gruba procjena.

    Zbog neodređenosti vezane uz točnu vrijednost parametra, važno

    je analizirati kako će se mijenjati rješenje izvedeno iz modela,

    ako se vrijednost pridijeljena parametru promijeni u drugu

    vjerojatnu vrijednost. Ovaj se proces naziva analizom

    osjetljivosti.

    21

  • Posebno je značajan model linearnog programiranja (LP),

    gdje su matematičke funkcije koje se javljaju u funkciji cilja i

    ograničenjima linearne.

    Matematički modeli imaju niz prednosti u odnosu na verbalni

    opis problema: (1) matematički model konciznije opisuje

    problem - opća struktura problema konciznije je prikazana čime

    nam omogućava sveobuhvatnije prikazivanje problema i

    otkrivanje važnih uzročno-posljedičnih veza, (2) istovremeno

    razmatranje problema u cjelini i svih njegovih uzajamnih

    odnosa, (3) matematički model formira “most” za upotrebu

    snažnih matematičkih tehnika i kompjutora za analizu

    problema.

    22

  • Međutim, postoje i zamke koje treba izbjeći kad se koriste

    matematički modeli. Npr. model je sažeta idealizacija problema,

    tako da se generalno zahtijevaju aproksimacije i

    pojednostavljujuće pretpostavke da bi model bio rješiv.

    Treba voditi računa da model ostane dobra reprezentacija

    problema.

    Nije potrebno uključiti nevažne detalje ili čimbenike koji imaju

    približno isti efekt na sve alternativne pravce akcije koje se

    razmatraju.

    Zahtijeva se visoka korelacija između modelskog predviđanja

    i onoga što će se zapravo desiti u realnom svijetu.

    Da bismo dokučili je li ovaj zahtjev zadovoljen, važno je učiniti

    razumljivo testiranje i posljedično modificiranje modela.

    Model mora biti precizan i provedljiv.

    23

  • Rješavanje modela

    Nakon formulacije matematičkog modela za razmatrani problem

    dolazi sljedeća faza OR studije, a to je razvoj procedure (obično

    kompjutorski podržane procedure) za dobivanje rješenja

    problema iz modela.

    To je relativno jednostavan korak u kojem se primjenjuju

    standardni algoritmi OR na računalu, koristeći brojne raspoložive

    aplikativne programe.

    Za iskusne OR istraživače nalaženje rješenja je jednostavno.

    Međutim, treba istaknuti da su ta rješenja optimalna samo s

    obzirom na izgrađeni model. Što je s problemom?

    Budući da je model prije idealizirana nego stvarna reprezentacija

    realnog problema, ne postoji nikakva garancija da će optimalno

    rješenje za model biti najbolje moguće rješenje realnog problema.

    24

  • Ako je model dobro formuliran i testiran, dobiveno rješenje

    će težiti dobroj aproksimaciji idealnog pravca akcije za realni

    problem.

    Poznati znanstvenik iz područja menadžmenta u ekonomiji,

    Herbert Simon, naglašava da je riječ zadovoljavajući puno više

    zastupljena od riječi optimizirajući u stvarnoj praksi. Simon

    opisuje tendenciju menadžera da traže rješenje koje je “dovoljno

    dobro” za problem koji se rješava.

    OR tim treba razmotriti troškove studije i posljedice njezinog

    kašnjenja, a potom pokušati maksimizirati koristi od nje. Pri tome

    OR timovi ponekad koriste samo heurističke procedure (tj.

    intuitivno dizajnirane procedure, koje ne garantiraju optimalno

    rješenje) za pronalaženje suboptimalnog rješenja.

    To je najčešće slučaj kad vrijeme i troškovi zahtijevaju nalaženje

    rješenja za vrlo velike modele. 25

  • Posljednjih je godina ostvaren veliki progres u razvoju efikasnih

    heurističkih procedura, uključujući i tzv. metaheuristike.

    Optimalno rješenje za originalni model može biti daleko od

    idealnog rješenja za realni problem. Zbog toga se javlja potreba

    za dodatnom analizom (postoptimalna analiza).

    Postoptimalna je analiza vrlo važan dio OR studije. Ova se

    analiza ponekad odnosi na analizu “što ako”, pošto ona treba

    odgovoriti na pitanje što će se dogoditi ako se ispune određene

    pretpostavke u budućnosti. Ta pitanja su često postavljana od

    strane menadžera koji radije odlučuju na tradicionalni način.

    Postoje software-ski paketi koji omogućuju postoptimalnu

    analizu.

    Postoptimalna analiza pokazuje što će se desiti s optimalnim

    rješenjem kad se naprave promjene na modelu.

    Ovakav proces eksperimentiranja s promjenama u modelu može

    biti vrlo koristan, osiguravajući razumijevanje ponašanja modela i

    povećanje povjerenja donositelja odluke u model. 26

  • Veoma je važno identificirati osjetljive parametre, pošto se na

    taj način označavaju parametri o kojima treba voditi posebnu

    pažnju kako bi se izbjeglo narušavanje dobivenih rješenja

    modela.

    Prema tome, nakon identifikacije osjetljivih parametara,

    posvećuje se specijalna pažnja svakom od njih.

    Ako je rješenje implementirano u izlaznu bazu, bilo koja

    promjena u vrijednosti osjetljivog parametra odmah signalizira

    potrebu za promjenom rješenja.

    U nekim slučajevima određeni parametri modela predstavljaju

    političke odluke (npr. alokacija resursa). Ako je to tako, onda

    često postoji neka fleksibilnost u vrijednostima pridijeljenim tim

    parametrima. Možda neki mogu povećati ili smanjiti druge.

    Postoptimalna analiza uključuje ispitivanje takvih „razmjena”.

    27

  • Postoptimalna analiza također uključuje dobivanje rješenja koje

    se sastoji od niza poboljšanih aproksimacija idealnog pravca

    akcije.

    Očita slabost početnog rješenja se koristi da sugerira poboljšanje

    modela, njegovih ulaznih podataka i procedure rješavanja. Kad se

    dobije novo rješenje ciklus se ponavlja. Ovaj se proces nastavlja

    sve dok poboljšanja u navedenim rješenjima ne postanu toliko

    mala da se ne isplati nastavljati.

    Testiranje modela

    Razvijanje velikog matematičkog modela zahtijeva razvoj

    računalnog programa koji će moći rješavati takav model.

    Prva verzija kompjutorskog programa neizbježno sadrži mnoge

    pogreške.

    28

  • Konačno nakon dugog slijeda poboljšanih programa, programer

    (ili tim programera) zaključuje da dani program generalno daje

    približno valjane rezultate. Iako neke male pogreške nedvojbeno

    ostaju skrivene u programu, glavne pogreške su uspješno

    eliminirane, te se program može pouzdano koristiti.

    Slično, prva verzija velikog matematičkog modela

    nedvojbeno sadrži mnoge nedostatke. Na samom početku, neki

    relevantni čimbenici ili uzajamne veze nedvojbeno nisu

    inkorporirani u model, a neki parametri nisu korektno ocijenjeni.

    Ovo se javlja zbog teškoća u komuniciranju i razumijevanju svih

    aspekata kompleksnog operacijskog modela, kao i teškoća u

    prikupljanju pouzdanih podataka.

    Prema tome, prije upotrebe model mora biti temeljito testiran,

    kako bi se identificirali i popravili njegovi nedostaci.

    29

  • Nakon dugog niza poboljšanih modela OR tim zaključuje da

    tekući model daje razumljivo dobre rezultate te da se model može

    pouzdano koristiti.

    Ovaj proces testiranja i poboljšavanja modela, kako bi se

    poboljšala njegova valjanost, naziva se validacija modela.

    Teško je opisati kako se uistinu radi validacija modela, pošto taj

    proces uvelike ovisi o prirodi razmatranog problema i korištenog

    modela. Validacija modela bi se mogla provesti u nekoliko

    faza:

    a) Pregledati generalni model, kako bi se provjerile očigledne

    pogreške i propusti. U ovaj proces uključiti najmanje jednu

    osobu koja nije sudjelovala u izgradnji modela.

    b) Preispitivanje definicije problema i usporedba s modelom može

    pomoći u otkrivanju pogrešaka.

    c) Korisno je provjeriti jesu li matematički izrazi dimenzionalno

    konzistentni u korištenim jedinicama mjere.30

  • d) Provjeriti ponaša li se rezultat modela na očekivani način.

    Sistematičniji način testiranja modela jest upotreba

    retrospektivnog testa.

    Kad je to moguće, ovaj test uključuje korištenje povijesnih

    podataka za rekonstrukciju prošlosti i potom određivanje kako bi

    se model i posljedično rješenje ponašali u takvim uvjetima.

    Komparirajući efektivnost hipotetičkog modela sa stvarnim

    rezultatima može se provjeriti daje li model signifikantna

    poboljšanja praktičnih situacija. To također može indicirati

    područja gdje model ima nedostatke i gdje ga treba poboljšati.

    Ovim se također testira moć predviđanja modela.

    Međutim, suštinsko je pitanje je li prošlost zaista dobar

    reprezentant budućnosti.

    31

  • Priprema za aplikaciju modela

    Nakon testiranja modela sljedeći korak je instaliranje

    dokumentiranog sustava za primjenu modela na način kako

    to propisuje menadžment organizacije.

    Ovaj sustav uključuje model, proceduru rješavanja (uključujući

    postoptimalnu analizu) i operacijske implementacije procedure.

    Tada se sustav u svako vrijeme može pozvati da da specifično

    numeričko rješenje.

    Ovaj sustav je obično računalno zasnovan. U sustav su

    integrirani računalni programi. Baze podataka i menadžment

    informacijski sustavi osiguravaju prave ulazne podatke u

    model kad god se on koristi. Za to su potrebni odgovarajući

    povezujući programi.

    32

  • Interaktivni kompjutorski zasnovan sustav nazvan sustav za

    potporu odlučivanju (decision support system) instalira se da

    menadžerima pomogne koristiti podatke i modele za podršku

    njihovim odlukama.

    Jedan drugi program može generirati menadžerska izvješća (na

    menadžerima razumljivom jeziku) u kojim su interpretirani

    rezultati modela i njihova implementacija na aplikaciju.

    U većini OR studija, za razvoj, testiranje i instaliranje ovakvog

    sustava potrebno je nekoliko mjeseci (ponekad i više). Dio tih

    napora uključuje razvoj i implementacija procesa održavanja

    sustava u budućnosti.

    Sustavi za potporu odlučivanju mijenjaju se s promjenama uvjeta

    poslovanja.

    33

  • Implementacija

    Nakon što je sustav razvijen za primjenu modela, posljednja faza

    OR studije jest implementacija sustava kako to menadžment

    propisuje.

    U ovoj fazi se od menadžmenta očekuje aktivno sudjelovanje

    kako bi se osiguralo da se rješenja modela točno provedu u

    operacijske procedure te isprave svi nedostaci u rješenjima koji se

    naknadno otkriju.

    Uspjeh implementacijske faze ovisi kako o potpori top tako i

    operativnog menadžmenta.

    Uspjeh OR tima ovisi o dobroj informiranosti menadžmenta i

    menadžerskog aktivnog sudjelovanja u cjelokupnoj studiji.

    Implementacijska faza se provodi u nekoliko etapa:

    34

  • Prvo, OR tim daje operativnom menadžmentu pažljivo

    pojašnjenje novog sustava koji treba biti prihvaćen.

    Potom se sa sustavom upoznaje osoblje koje će ga koristiti.

    Nakon detaljnog upoznavanja sa svim osobinama novog sustava,

    on se može godinama koristiti.

    Nakon puštanja u upotrebu novog sustava, OR tim prati

    kako sustav funkcionira i identificira modifikacije koje treba

    poduzeti u budućnosti.

    Kroz period u kojem se sustav koristi, važno je nastaviti dobivati

    povratne informacije o funkcioniranju sustava te važe li još

    uvijek pretpostavke na kojima se model zasniva.

    Model treba revidirati kad se pojave značajne devijacije od

    originalnih pretpostavki.

    Postoptimalna analiza može biti od koristi u vođenju ovog

    procesa.

    35