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