Processo
Decisório
Intuição
versus Métodos Quantitativos
Em
nosso país, é grande o número de gestores que apóiam suas decisões apenas
em experiências anteriores e intuição, o que freqüentemente é chamado de feeling.
A intuição, muitas vezes, ampara-se em modelos mentais. Tais modelos, quando
estruturados, baseiam-se em relações de causa-efeito de eventos do passado
observados e devidamente padronizados. Contudo, são modelos cuja estrutura
lógica não é explicitada de forma léxica, através de palavras, ou
quantitativa, valendo-se de relações entre grandezas que representam
variáveis observadas.
O
processo decisório nas organizações sofreu muitas alterações nos últimos
anos. Cenários vivenciados atualmente apresentam novas situações sem
padrões anteriores. Além disto, a crescente busca pela competitividade fez
com que a complexidade acerca de uma decisão aumentasse sensivelmente.
Nestas
condições, os modelos intuitivos tornam-se impotentes ou, na melhor das
avaliações, arriscados.
Conseqüentemente,
para o processo decisório, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos
que envolvam maior racionalidade e uma dinâmica mais arrojada. Uma boa
alternativa para apoiar uma decisão mais complexa é a utilização de
métodos quantitativos computacionais. As ferramentas quantitativas de apoio
ao processo decisório, quando devidamente escolhidas e utilizadas, podem
desempenhar um papel extremamente favorável e relevante no processo de
gestão empresarial nos níveis estratégico, tático e operacional.
A
idéia de utilizar modelos quantitativos para apoiar decisões surgiu durante
a II Guerra Mundial. Na ocasião os aliados convocaram seus melhores
cientistas para desenvolver e implantar modelos matemáticos que levassem à
melhor decisão possível. Como exemplo, decisões que envolviam situações
onde se buscava a minimização dos recursos que deveriam ser enviados às
tropas visando ao mesmo tempo à maximização dos resultados de combate. Essa
utilização foi tão bem-sucedida, que ao final da guerra, esses cientistas
foram convidados por diversas empresas, para implantar tais modelos no
ambiente empresarial.
Entretanto,
tais modelos eram muito complexos para os gestores poucos familiarizados com
os algoritmos necessários para encontrar a melhor solução. Este fato,
somado ao alto custo para desenvolvimento, foi aos poucos afastando essas
ferramentas do ambiente empresarial. Atualmente esses modelos voltaram a
ganhar força graças ao avanço da tecnologia computacional, que permite o
processamento de cálculos complexos em períodos muito curtos de tempo a um
custo relativamente baixo.
Os
modelos quantitativos para apoio à decisão atualmente recebem várias
denominações, tais como: Pesquisa Operacional, Modelagem Empresarial, Management
Science, entre outros. Tais modelos geralmente utilizam as seguintes
técnicas:
A
Programação Linear é uma das técnicas de Pesquisa Operacional mais
utilizadas em se tratando de problemas de otimização. Os problemas de
Programação Linear (PL) buscam a distribuição eficiente de recursos
limitados para atender a um determinado objetivo, em geral, maximizar lucros
ou minimizar custos. Em se tratando de PL, esse objetivo é expresso através
de uma função linear, denominada de "Função Objetivo". É
necessário também que se definam quais atividades consomem recursos e em que
proporções os mesmos são consumidos. Essas informações são apresentadas
em forma de equações e inequações lineares, uma para cada recurso. Ao
conjunto dessas equações e/ou inequações denomina-se "Restrições do
Modelo".
EXEMPLO
DE PROGRAMAÇÃO LINEAR
Uma
indústria produz dois tipos de produtos (P1 e P2), que utilizam quatro tipos
diferentes de recursos (R1, R2, R3 e R4). Cada unidade de P1 utiliza 15
unidades de cada um dos quatro recursos e gera um lucro de $ 45. Cada unidade
de P2 utiliza 10 unidades de R1, 30 unidades de R2, 5 unidades de R3, 5
unidades de R4 e gera um lucro de $ 60. Além disso, por razões
mercadológicas, foi estipulado que a produção máxima semanal de P1 deve
ser de 100 unidades e de P2 50 unidades. Sabe-se também que a indústria tem
a sua disposição 2400 unidades semanais de cada um dos quatro recursos
envolvidos no processo de produção. O objetivo desse estudo é determinar
qual é a ordem de produção que gerará o maior lucro semanal para a
empresa.
Essa
decisão pode ser tomada com base na intuição ou através de um procedimento
racional. Vamos analisar as duas possibilidades.
Decisão
com base na intuição
Se
o gestor utilizar a intuição para tomar essa decisão, provavelmente, ele
tenderá a produzir o máximo de P2 possível (pois aparentemente é mais
lucrativo), e utilizar o restante da capacidade para produzir P1. Dessa forma
vamos supor que o gestor intuitivamente dê a ordem para a produção de 50
unidades de P2 (quantidade máxima que o mercado absorve de P2) e 60 unidades
de P1 (quantidade abaixo do que o mercado absorve de P1). Para essa ordem de
produção a empresa teria recursos suficientes para a produção, e o lucro
semanal total seria de $ 5.700.
Essa
decisão intuitiva representa uma solução viável e lucrativa, no entanto,
não é possível afirmar que essa é a ordem de produção que maximizará o
lucro semanal, pois, ela é fruto da simples intuição que, ao se produzir o
máximo possível de P2, o lucro semanal total será automaticamente o
máximo.
Decisão
com base na programação linear
Nesse
caso temos como variáveis de decisão a quantidade semanal a ser produzida de
cada um dos produtos.
O
modelo tem como principal objetivo a maximização do lucro semanal total.
Esse lucro pode ser obtido através da multiplicação do lucro unitário dos
produtos por suas respectivas quantidades de produção.
A
situação apresenta quatro restrições internas (disponibilidade de
recursos: R1, R2, R3 e R4) e duas restrições externas (demanda pelos
produtos DP1 e DP2).
Modelo
matemático:
|
|
P1 |
P2 |
|
|
|
Maximize |
45 |
60 |
|
|
|
Disponibilidade
de R1 |
15 |
10 |
<= |
2400 |
|
Disponibilidade
de R2 |
15 |
30 |
<= |
2400 |
|
Disponibilidade
de R3 |
15 |
5 |
<= |
2400 |
|
Disponibilidade
de R4 |
15 |
5 |
<= |
2400 |
|
Demanda
DP1 |
1 |
0 |
<= |
100 |
|
Demanda
DP2 |
0 |
1 |
<= |
50 |
Quadro
1: Modelo matemático
Resolução
computacional
O
software utilizado para encontrar a solução ótima foi o suplemento solver
do MS Excel, que possui capacidade de resolução de problemas de
programação linear de pequeno e médio porte.
|
|
P1 |
P2 |
|
|
|
|
|
Maximize |
45 |
60 |
|
|
|
Preço |
|
Ordem
de produção |
100 |
30 |
Utilizado |
|
Disponível |
Sombra |
|
Disponibilidade
de R1 |
15 |
10 |
1800 |
<= |
2400 |
0 |
|
Disponibilidade
de R2 |
15 |
30 |
2400 |
<= |
2400 |
2 |
|
Disponibilidade
de R3 |
15 |
5 |
1650 |
<= |
2400 |
0 |
|
Disponibilidade
de R4 |
15 |
5 |
1650 |
<= |
2400 |
0 |
|
Demanda
de P1 |
1 |
0 |
100 |
<= |
100 |
15 |
|
Demanda
de P2 |
0 |
1 |
30 |
<= |
50 |
0 |
|
Lucro
Semanal |
= |
6300 |
|
Quadro
2: Resultados