Fundamentele cercetării operaționale. Ackoff, R. L. & Sasieni, M. W. 1968.
Au fost propuse numeroase definiții ale cercetării operaționale și s-au adus multe argumente pentru care disciplina nu ar putea fi definită deloc. Analizând diversele definiții propuse, trebuie amintit că niciuna dintre științele mai vechi, consacrate de mult timp — și nici știința în ansamblul ei — nu a fost vreodată definită spre satisfacția tuturor practicienilor săi. Cu toate acestea, definiția de mai jos poate servi drept bază utilă pentru o înțelegere generală a naturii cercetării operaționale, mai ales în lumina istoriei domeniului trecute în revistă anterior.
Cercetarea operațională este: (1) aplicarea metodei științifice, (2) de către echipe de cercetare interdisciplinare, (3) la probleme legate de controlul sistemelor organizate (om–mașină), astfel încât să se ofere soluții care servesc cel mai bine scopurilor organizației ca întreg.
Trăsăturile distinctive ale cercetării operaționale enunțate în această definiție sunt: (a) o abordare sistemică, (b) utilizarea echipelor de cercetare interdisciplinare și (c) aplicarea metodei științifice la problemele de control. Să analizăm acum fiecare dintre aceste trăsături mai în detaliu.
Această abordare se bazează pe premisa că, în sistemele organizaționale, comportamentul oricărei părți afectează în cele din urmă toate celelalte părți. Nu toate aceste efecte sunt semnificative, iar unele pot fi complet nedetectabile. Prin urmare, esența acestei abordări constă în căutarea sistematică a interacțiunilor semnificative atunci când se evaluează performanța sau strategia oricărei părți a organizației.
O astfel de abordare a problemelor organizaționale diferă radical de reducerea unei probleme la o dimensiune ușor de gestionat. Cercetătorii operaționali extind aproape întotdeauna formularea inițială a problemei care le este prezentată, încorporând interacțiuni care nu au fost incluse în formularea managementului. Abordarea acestor probleme mai largi, și, prin urmare, mai complexe, necesită dezvoltarea unor metode noi de cercetare.
Ne-am obișnuit atât de mult să clasificăm cunoașterea științifică conform structurii departamentale a universităților, încât uneori credem că această organizare reflectă structura naturii înseși. Nimic nu ar putea fi mai departe de adevăr. Nu există probleme fizice, biologice, psihologice sau economice ca atare. Există doar probleme. Disciplinele științifice reprezintă pur și simplu metode diferite de investigare a acestora. Orice problemă poate fi privită din perspectiva oricărei discipline științifice — deși, desigur, nu este întotdeauna oportun să se procedeze astfel. În esență, aceasta este aceeași idee exprimată anterior sub o formă diferită: o organizație nu are probleme separate de producție, marketing sau financiare. O astfel de compartimentare reflectă doar abordări diferite de examinare a acelorași probleme organizaționale.
Fiecare specialist poate obține anumite îmbunătățiri, dar care dintre aceste îmbunătățiri — sau ce combinație a lor — este cea mai bună? În cazul problemelor complexe, rareori știm acest lucru dinainte. Este deci recomandabil să se ia în considerare și să se evalueze gama cea mai largă posibilă de abordări ale problemei. Aceasta este rațiunea din spatele echipelor de cercetare interdisciplinare.
Deoarece în prezent există mai mult de o sută de discipline științifice pure și aplicate, este evident imposibil să se includă un reprezentant al fiecăreia în fiecare proiect de cercetare. Este totuși de dorit ca cât mai multe discipline posibil să fie reprezentate în echipă și ca activitatea echipei să fie supusă unei revizuiri critice din partea celei mai largi game posibile de discipline nereprezentate în ea.
Majoritatea descrierilor metodei științifice susțin că trăsătura sa distinctivă este experimentul. Totuși, atunci când este vorba de organizații guvernamentale, militare sau industriale, experimentarea în sens restrâns — adică modificarea fizică a valorilor variabilelor — este adesea imposibilă sau nepractică. O firmă industrială, de exemplu, nu își poate risca însăși existența de dragul unui experiment. Desigur, experimentarea este uneori posibilă, mai ales la nivel de subsistem, și joacă un rol important în cercetarea operațională. Cu toate acestea, de regulă, sistemul studiat în ansamblu nu poate fi supus experimentării. În majoritatea cazurilor, prin urmare, investigarea sistemului ca întreg necesită o abordare care nu implică experimentarea (în sensul restrâns al modificării fizice a obiectului studiat).
Modelele operaționale iau forma unor ecuații care, deși complexe din punct de vedere matematic, au o structură foarte simplă: utilitatea sau valoarea unui criteriu de performanță ce caracterizează funcționarea sistemului este exprimată ca funcție a variabilelor controlabile și a variabilelor necontrolabile (și a constantelor) care, cu toate acestea, afectează funcția.
În plus, sunt adesea necesare una sau mai multe ecuații sau inegalități pentru a exprima faptul că anumite variabile controlabile pot varia doar în limite specificate.
Odată construit un model, acesta poate fi folosit pentru a găsi valori optime exacte sau aproximative ale variabilelor controlabile — adică valori care produc cel mai bun criteriu de performanță al sistemului, date fiind valorile variabilelor necontrolabile. Cu alte cuvinte, se poate obține o soluție a problemei în model. Modul exact în care se obține această soluție depinde de modelul folosit.
O soluție poate fi obținută prin experimentarea pe model (prin variarea parametrilor săi) sau prin analiză matematică. În unele cazuri, analiza matematică poate fi efectuată fără a cunoaște valorile specifice ale variabilelor; în altele, valorile trebuie specificate numeric.
Indiferent de metoda folosită, scopul este întotdeauna acela de a găsi o soluție optimă sau aproape optimă. O soluție optimă este cea care minimizează sau maximizează (în funcție de natura problemei) criteriul de performanță pe model, sub rezerva condițiilor și restricțiilor reprezentate în acel model. Optimizarea oferă astfel cea mai bună soluție a problemei, așa cum este descrisă de model. Totuși, deoarece un model nu este niciodată o descriere exactă a problemei, soluția optimă obținută astfel nu este, la rândul ei, niciodată singura și cea mai bună soluție a problemei reale. Dacă presupunem că modelul oferă o reprezentare „bună” a problemei, atunci soluția optimă sau aproape optimă obținută pe model este o aproximare „bună” a soluției optime a problemei reale. În orice caz, ea este considerabil mai bună decât strategia sau procedura pe care este menită să o înlocuiască.
Deoarece valorile optime ale variabilelor obținute prin soluție îmbunătățesc performanța sistemului doar în măsura în care modelul descrie cu acuratețe sistemul, este necesar să se verifice corespondența modelului cu realitatea și să se evalueze cu luciditate soluția. Cu alte cuvinte, rezultatele prevăzute ale implementării soluției trebuie comparate cu strategia sau procedura pe care aceasta este menită să o înlocuiască.
În sfârșit, deoarece scopul cercetării operaționale nu este producerea de rapoarte științifice, ci îmbunătățirea performanței sistemului, rezultatele cercetării trebuie implementate (cu condiția să fie acceptabile pentru factorul de decizie). În această etapă are loc testarea și evaluarea finală a rezultatelor cercetării. Aceasta este, așadar, etapa în care cercetătorii operaționali au cea mai mare oportunitate de a acumula experiență.
Dacă decizia pentru care se realizează cercetarea aparține categoriei deciziilor recurente, atunci — având în vedere natura sistemelor studiate în cercetarea operațională — este destul de probabil ca, între decizii succesive, valorile unor variabile necontrolabile, și chiar structura sistemului însuși, să se schimbe. Este deci necesar să se detecteze schimbările semnificative din sistem și din mediul său extern și să se ajusteze decizia în consecință. Cu alte cuvinte, rezultatele care iau forma unor reguli pentru decizii recurente, sau decizii aplicate pe perioade extinse de timp, trebuie actualizate, iar aplicarea lor corectă trebuie monitorizată.