Was ist Operations Research und welchen Nutzen kann es einem Unternehmen bringen? • BUOM
1. Juli 2021
Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen verlassen sich bei der Lösung von Problemen auf mathematische Gleichungen. Operations Research ist ein Bereich, in dem es darum geht, die Prinzipien der Mathematik zur Beantwortung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen anzuwenden. Dieses Teilgebiet der angewandten Mathematik befasst sich auch mit maschinellem Lernen und Datenwissenschaft, und das Studium dieser Fächer kann Ihnen dabei helfen, effektiver zu arbeiten und Ihr Unternehmen zu verwalten. In diesem Artikel erklären wir, was Operations Research ist, diskutieren seine Bedeutung und Komponenten und geben Beispiele, um das Thema zu verdeutlichen.
Was ist Operations Research?
Operations Research ist ein Zweig der angewandten Mathematik, der mathematische Prinzipien nutzt, um Probleme zu lösen, mit denen Unternehmer und Manager häufig konfrontiert sind. Operations Research ermutigt Geschäftsleute außerdem, fortschrittliche Analysetools zu nutzen, um fundiertere und effektivere Entscheidungen für ihre Organisationen zu treffen. Operations Research wurde erstmals im Militär eingesetzt, insbesondere in England während des Zweiten Weltkriegs. Seitdem wurde es jedoch auf Geschäftsanwendungen ausgeweitet, darunter Problemlösung mithilfe von Data Mining, statistischer Analyse und mathematischer Modellierung.
Im Anschluss an den Operations Research-Prozess kann eine Person bestimmte Schritte ausführen:
Identifizieren Sie das Problem, das gelöst werden muss.
Identifizieren Sie die Einschränkungen, einschließlich der Variablen, die in der realen Welt auftreten.
Erstellen Sie ein Modell basierend auf dem Problem.
Integrieren Sie Daten in ein Modell, um Lösungen zu erstellen.
Testen Sie jede potenzielle Lösung mithilfe des Modells, um ihren Erfolg zu analysieren.
Implementieren Sie im Unternehmen eine Lösung, um das Problem zu lösen.
Bedeutung von Operations Research
Operations Research ist wichtig, weil es umsetzbare Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme schafft. Mithilfe von Daten werden Informationen erstellt, die dann als Erkenntnisse genutzt werden können, um die Ergebnisse zu verbessern und bessere Entscheidungen über die Zukunft des Unternehmens zu treffen. Auch das Operations Research stützt sich stark auf die Analytik, die mathematische und wissenschaftliche Methoden zur Analyse und Untersuchung von Problemen anwendet.
Diese nützliche Methode ist auch ein Werkzeug, das durch den Einsatz bewährter Methoden und Modelle Unsicherheiten beseitigen kann. Die Einspeisung realer Daten in ein Modell, das nachweislich in anderen Anwendungen funktioniert, kann das Vertrauen in das Ergebnis erhöhen. Im Geschäftsleben ist Unsicherheit ein häufiger Faktor, da nur wenige Aspekte der Leistung einer Organisation garantiert oder sicher sind. Die Unsicherheit bei der Führung eines Unternehmens und der damit verbundenen Prozesse kann für den Einzelnen eine Herausforderung darstellen. Daher können zuverlässige Daten Probleme lösen und Vertrauen schaffen.
Komponenten des Operations Research
Der Bereich Operations Research umfasst häufig drei Schlüsselaspekte oder -ziele:
Optimierung
Unter Optimierung versteht man den Prozess, auf der Grundlage potenzieller Einschränkungen die ideale Lösung für ein Problem zu finden. Wenn Sie diesen Prozess zur Lösung von Geschäftsproblemen verwenden, können Sie Nutzen oder Kosten maximieren oder minimieren, die bereits identifiziert oder angestrebt wurden. Bei der Berechnung der Optimierung einer Situation treten häufig Einschränkungen auf, da diese Einschränkungen in alltäglichen Situationen auftreten.
Wenn ein Unternehmen beispielsweise mit einem Personalproblem konfrontiert ist, besteht eine der Einschränkungen darin, wie viele Schichten jeder einzelne Mitarbeiter arbeiten kann. Die Personaloptimierung auf Menschen zu stützen, die 24-Stunden-Schichten arbeiten, wäre arbeitsrechtlich unvereinbar, daher würden Unternehmen diese Option nicht wählen wollen.
Statistiken und Algorithmen
Operations Research stützt sich stark auf Statistiken und Algorithmen, die Teil des allgemeinen Bereichs der Mathematik sind. Eine der wichtigsten Algorithmengruppen, die in die Kategorie Operations Research fallen, ist eine Reihe von Optimierungsalgorithmen, die versuchen, einen Mindest- oder Höchstwert basierend auf einer bestimmten Gruppe von Möglichkeiten zu finden.
Im Beispiel für die Personalbesetzung eines Unternehmens könnten Sie einen Algorithmus verwenden, um die minimalen Personalkosten für eine Produktionsanlage zu ermitteln. Zu den Einschränkungen in diesem Beispiel gehören die Anzahl der für den Betrieb des Unternehmens erforderlichen Personen, der Stundenlohn jedes Mitarbeiters und wie lange jeder Mitarbeiter arbeiten kann.
Modellieren
Simulation ähnelt der Optimierung darin, dass sie Algorithmen verwendet, um den potenziellen Ausgang einer Situation zu ändern. Bei der Verwendung von Optimierungsalgorithmen passt der Operations Research-Analyst möglicherweise einige Einschränkungen oder Faktoren in der Gleichung an, um ein anderes Ergebnis zu erzielen.
Weitere Techniken und Methoden, die Sie in der operativen Forschung einsetzen können, sind:
Neuronale Netze
Markov-Entscheidungsprozesse
Warteschlangentheorie
Ökonometrische Methoden
Analyse der Datenabdeckung
Entscheidungsanalyse
Analytischer Hierarchieprozess
Die meisten dieser Methoden beinhalten die Konstruktion verschiedener mathematischer Modelle, um zu versuchen, eine Situation oder den möglichen Ausgang einer Situation zu beschreiben.
Beispiele für Operations Research
Operations Research kann eine Reihe von Problemen lösen, die Unternehmen in verschiedenen Branchen betreffen. Zu den Beispielen für Probleme, mit denen sich das Operations Research befasst, gehören:
Routenführung
Automatisierung
Planung
Planung oder Projektmanagement
Kritische Pfadanalyse
Standort der Immobilie
Optimale Suche
Lieferkettenmanagement
Kundenreaktionen und Messaging-Taktiken
Transport
Globalisierung
Optimale Preise festlegen
Rohstoffe mischen
Ressourcenzuteilung
Netzwerkoptimierung
Erstellung eines Grundrisses der Anlage
Agrar- und Stadtplanung
Management von Risiken
Sehen Sie sich diese Beispiele für Operations Research an, um den Prozess und die Lösungen, die er schaffen kann, besser zu verstehen:
Beispiel 1
Eine Produktionsstätte überschreitet in jeder Lohnperiode ihr Budget für die Gehälter der Mitarbeiter. Ein Operations Research-Analyst verwendet Operations Research, um die minimal möglichen Kosten für das Personal einer Anlage zu ermitteln. Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören die Anzahl der Mitarbeiter eines Unternehmens, die Anzahl der Stunden, die jeder Mitarbeiter während eines Lohnzeitraums arbeiten kann, und die Anzahl der Mitarbeiter, die für den Betrieb der Anlage mit voller Kapazität erforderlich sind. Durch die Erstellung eines Modells, das variable Datenkomponenten enthält, kann der Operations Research-Analyst eine ideale Personalsituation sowie eine weniger ideale Personalsituation bestimmen (z. B. wenn hochvergütete Mitarbeiter beschäftigt sind).
Beispiel 2
Eine chemische Produktionsanlage steht vor dem Problem, zu viel Lagerbestand zu produzieren, was dazu führt, dass Produkte mit kurzer Haltbarkeit verfallen. Die Anwendung der Betriebsforschung auf diese Situation würde die Bewertung der Produktionskapazitäten der Anlage sowie die Erfüllung der Lageranforderungen im Vergleich zum Verfallsdatum jedes im Lager befindlichen Produkts umfassen. Anhand dieser Einschränkungen kann der Betriebsanalytiker den optimalen Produktionsplan für Produkte mit kürzerer Haltbarkeitsdauer bestimmen und so versuchen, Verluste durch das Verfallsdatum hochwertiger Produkte zu reduzieren.
Beispiel 3
Ein Marketingunternehmen muss ermitteln, welche Art von Nachrichten bei seinem Kundenstamm am effektivsten ist. Dieses Problem kann mithilfe von Operations Research gelöst werden, da der Forscher ein Modell mit allen verschiedenen Messaging-Optionen erstellen und bewerten kann, welche die höchsten Antwort- und Engagementraten aufweisen. Anhand dieser Daten wird ermittelt, welche Arten von Nachrichten bei den Kunden am besten ankommen, sodass das Unternehmen seine Messaging-Strategie anpassen kann.