Teoria matemática da administração

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Ir para: navegação, pesquisa

Teoria matemática da administração é a parte das teorias da administração de empresas, utilizadas na teoria da administração para fins de estudo. Faz parte da abordagem sistêmica da administração, juntamente com a teoria de sistemas e a cibernética e administração.

Vantagens dos modelos Matemáticos[editar | editar código-fonte]

A teoria da matemática preocupa-se em construir modelos matemáticos capazes de simular situações reais na empresa. Criação de modelos matemáticos volta-se principalmente para a resolução de problemas de tomada de decisão. É através do modelo que se fazem representações da realidade. Na Teoria Matemática, o modelo é usado geralmente como simulação de situações futuras e avaliação da probabilidade de sua ocorrência. Em síntese os modelos servem para representar simplificações da realidade. Sua vantagem reside nisto; manipular simuladamente as complexas e difíceis situações reais por meio da simplificação da realidade.

  • Permitem o entendimento dos fatos de uma forma melhor que a descrição verbal.
  • Descobrem relações existentes entre vários aspectos do problema, não percebidas na descrição verbal.
  • Permitem tratar o problema em seu conjunto e com todas as variáveis simultaneamente.
  • Podem ser aplicados por etapas e considerar outros fatores não descritos verbalmente.
  • Utilizam técnicas matemáticas e lógicas.
  • Conduzem a soluções quantitativas.
  • Permitem uso de computadores para processar grandes volumes de dados.

Pesquisa operacional[editar | editar código-fonte]

A pesquisa operacional adota o método científico como estrutura para a solução de problemas, dando maior ênfase ao julgamento objetivo do que ao julgamento subjetivo e tem como objetivo capacitar a administração a resolver problemas e tomar decisões.

Um estudo de pesquisa operacional geralmente envolve as seguintes fases:

(1) definição do problema;

(2) construção do modelo;

(3) solução do modelo;

(4) validação do modelo;

(5) implementação da solução.

Apesar da seqüência acima não ser rígida, ela indica as principais etapas a serem vencidas. A seguir, é apresentado um resumo da cada uma das fases.

1. Definição do problema

A definição do problema baseia-se em três aspectos principais:

A descrição exata dos objetivos do estudo;

A identificação das alternativas de decisão existentes;

O reconhecimento das limitações, restrições e exigências do sistema.

A descrição dos objetivos é uma das atividades mais importantes em todo o processo do estudo, pois a partir dela é que o modelo é concebido. Da mesma forma, é essencial que as alternativas de decisão e as limitações existentes sejam todas explicitadas, para que as soluções obtidas ao final do processo sejam válidas e aceitáveis.

2. Construção do modelo

A escolha apropriada do modelo é fundamental para a qualidade da solução fornecida. Se o modelo elaborado tem a forma de um modelo conhecido, a solução pode ser obtida através de métodos matemáticos convencionais. Por outro lado, se as relações matemáticas são muito complexas, talvez se faça necessária a utilização de combinações de metodologias.

3.Solução do modelo

O objetivo desta fase é encontrar uma solução para o modelo proposto. Ao contrário das outras fases, que não possuem regras fixas, a solução do modelo é baseada geralmente em técnicas matemáticas existentes. No caso de um modelo matemático, a solução é obtida pelo algoritmo mais adequado, em termos de rapidez de processamento e precisão da resposta. Isto exige um conhecimento profundo das principais técnicas existentes. A solução obtido, neste caso, é dita "ótima".

4. Validação do modelo

Nessa altura do processo de solução do problema, é necessário verificar a validade do modelo. Um modelo é válido se, levando-se em conta sua inexatidão em representar o sistema, ele for capaz de fornecer uma previsão aceitável do comportamento do sistema. Um método comum para testar a validade do sistema é analisar seu desempenho com dados passados do sistema e verificar se ele consegue reproduzir o comportamento que o sistema apresentou. É importante observar que este processo de validação não se aplica a sistemas inexistentes, ou seja, em projeto. Nesse caso, a validação é feita pela verificação da correspondência entre os resultados obtidos e algum comportamento esperado do novo sistema.

5. Implementação da solução

Avaliadas as vantagens e a validação da solução obtida, esta deve ser convertida em regras operacionais. A implementação, por ser uma atividade que altera uma situação existente, é uma das etapas críticas do estudo. É conveniente que seja controlada pela equipe responsável, pois, eventualmente, os valores da nova solução, quando levados à prática, podem demonstrar a necessidade de correções nas relações funcionais do modelo conjunto dos possíveis cursos de ação, exigindo a reformulação do modelo em algumas de suas partes.

Principais técnicas[editar | editar código-fonte]

Teoria dos jogos[editar | editar código-fonte]

Propõe uma formulação matemática para a análise dos conflitos. Este conceito de conflito envolve uma oposição de forças ou de interesses ou de pessoas que origina uma seção dramática. No entanto essa oposição não se dá de forma imediata e explícita mas a partir da formação e do desenvolvimento de uma situação, até se chegar a um ponto mais ou menos irresistível, onde se desencadeia a ação dramática. Uma situação de conflito e sempre aquela em que um ganha e outro perde, pois os objetivos visados são indivisíveis e incompatíveis pela sua própria natureza. A teoria dos jogos é aplicada apenas ao tipo de conflitos que envolvam disputa de interesse entre dois ou mais intervenientes, na qual cada parceiro, em determinado momento, pode ter uma variedade de ações possíveis, delimitadas. Contudo, pelas regras do jogo, o número de estratégia disponível é finito e, portanto, enumerável. Cada estratégia descreve o que será feito em qualquer situação. Conhecidas as estratégias possíveis dos jogadores, podem-se estimar todos os resultados possíveis. Tem como base o pressuposto do conflito de interesses e ações entre duas ou mais partes interessadas.

Teoria das filas de espera[editar | editar código-fonte]

Refere-se à otimização de arranjos em condições de aglomeração. Cuida dos pontos de estrangulamento, dos tempos de espera, ou seja, das demoras verificadas em algum ponto de serviço. A situação ocorre quando clientes desejam prestação de serviços. Quando cada cliente se aproxima do ponto de serviço, ocorre um período de prestação de serviço que determina quando o cliente se retira. Os outros clientes que chegam, enquanto o primeiro esta sendo atendido, esperam a sua vez, isto é, forma uma fila. Os pontos de interesse da teoria das filas são: o tempo de espera do cliente, o número de clientes na fila e a razão entre o tempo de espera e o tempo de prestação de serviço. As técnicas matemáticas que utiliza são extremamente variadas. A teoria das filas e aplicável em analise de trafego, como no trânsito viário em situações de congestionamento ou de gargalos, no dimensionamento de caixas de atendimento nas agências bancárias ou em supermercados

Teorias dos grafos[editar | editar código-fonte]

Da teoria dos grafos, derivam das técnicas de planejamento e programação por rede CPM (Critical Path Method – método do caminho critico) e PERT (Técnica de avaliação e estudos de programas).

Programação linear[editar | editar código-fonte]

É uma técnica de solução de um problema que requer a determinação dos valores para as variáveis de decisão que aperfeiçoam um objetivo a ser alcançado sem violar um conjunto de limitações ou restrições tais problemas envolvem normalmente alocação de recurso e sempre envolvem relações lineares entre as variáveis de decisão, o objetivo e as restrições. Como no estudo do melhor percurso econômico de um caminhão de entrega de botijões de gás em um determinado bairro, no estudo do melhor percurso econômico de uma frota de caminhões de distribuição de cerveja e refrigerantes entre diversos bares e restaurantes.

  • Características:

Preocupa-se em alcançar uma ótima posição em relação a certo objetivo.

Supõe a escolha entre varias alternativas ou combinações apropriadas dessas alternativas Considera certos limites ou obrigações no interior dos quais se devem alcançar necessariamente a decisão.

Não somente requer que as variáveis sejam quantificáveis, mas que ao mesmo tempo haja suposições de que entre as diversas variáveis haja relações lineares.

Programação não - linear[editar | editar código-fonte]

É uma técnica análoga à PROGRAMAÇÃO LINEAR, porém não há necessidade da linearidade na função objetivo em si e nas suas restrições. Geralmente exigi-se que a função objetivo seja diferenciável e que as restrições formem um conjunto convexo, passível de cálculo, e que as tornem nessa programação não linear(de curvas, representadas por curvas matemáticas conhecidas, como parábolas, hipérboles e outras), em linear ou quase - lineares, onde, então inicia-se a Probabilidade e estatística.

Probabilidade e estatística[editar | editar código-fonte]

Permitem a obtenção de informações possíveis com base nos dados disponíveis.

Programação dinâmica[editar | editar código-fonte]

É aplicada em problemas que possuem varias fases inter-relacionadas, onde se deve adotar uma decisão adequada a cada uma das fases, sem perder de vista, porem, o objetivo último. Somente quando o efeito de cada decisão for determinado é que poderá ser efetuada a escolha final. Por exemplo, simplificando o exemplo de um motorista que deseja ir de um ponto a outro, devendo ainda interromper a viagem para almoçar. Normalmente, o motorista soluciona esse problema por fases. Primeiramente, seleciona vários locais intermediários nos quais poderá fazer a refeição. Em seguida, determina o ótimo trajeto de seu ponto de partida para cada local intermediário ate seu ponto de chegada. A menor distancia determina o melhor ponto intermediário. Sua primeira decisão consiste em selecionar o local da refeição e a segunda, o melhor trajeto para esse local.mas ambas as soluções estará a preocupação ultima de procurar o menor percurso.

Adequado para tratar de problemas que envolvem varias fases inter-relacionadas, considerando o impacto das decisões para o objetivo final.

Referências[editar | editar código-fonte]

  • CHIAVENATO, Idalberto. Introdução à Teoria Geral da Administração.4ª Edição. Ed. Makron Books.