Depuis l'origine de la recherche opérationnelle, cette technique a été utilisée en continu dans l'industrie et au sein des entreprises. Recherche opérationnelle est l'application organisée de la science moderne, des mathématiques et des techniques informatiques aux problèmes complexes militaires, gouvernementaux, commerciaux ou industriels qui se posent dans la direction et la gestion de grands systèmes d'hommes, de matériaux, d'argent et de machines.
L'objectif est de fournir à la direction une compréhension et une évaluation quantitatives explicites de situations complexes; avoir une base plus solide pour prendre les meilleures décisions. Recherche opérationnelle recherche l'état optimal dans tous les domaines et fournit ainsi une solution optimale aux problèmes d'organisation. Il a une valeur considérable dans la gestion de la production.
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La recherche opérationnelle utilise la logique mathématique pour des problèmes complexes qui nécessitent des décisions de gestion.
La recherche opérationnelle vous aide à résoudre divers problèmes commerciaux et à planifier et étudier les principales décisions opérationnelles.
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Dans cet article vous trouverez :
Origine de la recherche opérationnelle
Historiquement, l'origine de la Recherche Opérationnelle Il s'est produit pendant la Seconde Guerre mondiale lorsque les forces armées américaines. Etats-Unis et la Grande-Bretagne demandé l'aide de scientifiques pour résoudre des problèmes stratégiques et tactiques complexes et très difficiles guerre, comme rendre les mines inoffensives ou augmenter l'efficacité de la guerre aérienne anti-sous-marine, etc.
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distinguer les recherches menées pour intégrer la technologie radar dans les opérations de combat aérien de la recherche et développement menées dans les laboratoires et ateliers. Au début de 1941, on découvrit que de telles "enquête opératoire" il avait une valeur pour la prise de décision militaire ordinaire.
Ainsi, les services militaires ont commencé à rassembler des scientifiques, des ingénieurs et des mathématiciens, sans parler d'une poignée de avocats, actuaires et enseignants, en groupes pour mener des enquêtes directement à l'appui des hauts fonctionnaires niveau. Ce travail impliquait en grande partie la collecte et l'analyse de preuves pour déterminer si les tactiques et les pratiques devaient être repensées. Modèles mathématiques peu impliqués.
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Au milieu des années 50, lorsque la recherche opérationnelle s'est imposée comme une profession, a commencé à adopter dans sa méthodologie une variété de méthodes mathématiques émergentestelles que la programmation linéaire, la théorie de l'inventaire, la théorie de la recherche et la théorie des files d'attente.
« Adopter » est un terme approprié ici, car, à l'exception de la théorie de la recherche, aucun de ces thèmes n'a pour origine la bannière OR. En général, les défenseurs de la RO ont bien accueilli ces nouvelles méthodes et leur ont fourni un créneau dans lequel pourrait prospérer, alors qu'autrement il aurait pu languir en dehors des mathématiques, des statistiques et économie.
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L'importance aujourd'hui
La recherche opérationnelle est importante aujourd'hui parce que améliore l'efficacité dans l'utilisation des ressources et favorise une meilleure prise de décision. Ce qui est intéressant, c'est comment il le fait; Il consiste à adopter une approche ciblée, analytique et quantitative de problèmes complexes de la vie réelle.
Il est surprenant de se rappeler que cette n'a été formellement développé que pendant la Seconde Guerre mondiale, lorsque des résultats extrêmement utiles étaient obtenus grâce à l'analyse et à la compréhension plutôt qu'à de lourds calculs, par exemple dans les tactiques anti-sous-marines.
Peut-être d'une manière hérétique, je crois que la partie la plus importante de la valeur de la recherche opérationnelle C'est donc dans leur objectif plutôt que dans les nombreux outils mathématiques sophistiqués qui ont été développé.
C'est-à-dire, dans l'analyse du problème, comprendre quels sont les vrais problèmes et comment couvrir l'espace de solution, et comment les limites des données disponibles influencent ou restreignent l'analyse. Bien sûr, c'est assez difficile à enseigner, ce qui a conduit à mettre l'accent sur les outils et les techniques.
