Decidindo com o Apoio Integrado de Simulação e Otimização
O processo de tomada de decisão
Grande parte dos planejadores das empresas ainda decide da mesma forma que há 30 anos. Seja por falta de conhecimento de técnicas mais avançadas, ou por puro conservadorismo, a verdade é que existe um grande potencial de melhoria nessa área, principalmente no Brasil.
A complexidade dos processos, da produção à administração, há muito ultrapassou os limites da experiência dos administradores e das ferramentas rotineiras de apoio à decisão.
Hoje, a principal ferramenta de tomada de decisão nas empresas ainda é a planilha eletrônica. Apesar de muito útil e até bastante poderosa, essa ferramenta não é apropriada para estudar processos acima de certa complexidade. Para decidir sem erro e extrair o máximo dos recursos no sistema, é imprescindível recorrer às ferramentas apropriadas, e elas existem.
Otimizando, geramos estratégias; simulando, avaliamos estratégias. Diversas maneiras de combinar essas técnicas em diferentes situações de negócio permitem a obtenção de planejamentos mais efi cientes e de menor risco, considerando simultaneamente grandes universos de decisões alternativas e informações comportamentais dos eventos que compõem as operações em questão.
Otimizando ações e processos: exemplo de empresa de coleta e entrega
Imagine que uma empresa decida avaliar a qualidade das suas decisões operacionais. Algumas das questões que deseja responder são:
• É possível aumentar o faturamento melhorando a qualidade das decisões? De quanto pode ser esse aumento?
• Mantendo o mesmo faturamento, é possível reduzir os custos? Como responder a tais questões?
Para tornar mais concreto esse exemplo, consideremos uma empresa de coleta e entrega rápida (ou expressa), onde pedidos são recebidos ao longo do dia em um grande centro urbano. As decisões consistem em aceitar ou não cada pedido, definir prazos para a coleta e, mediante a confirmação do pedido, alocar uma unidade móvel para o atendimento. Diferentes formas de tomada de decisão precisam ser avaliadas. Como seria uma metodologia adequada para avaliação e comparação destas opções para a tomada de decisão?
A base para esta metodologia é a busca pelo ideal, que seria repetir os dias de operação com a mesma chegada de pedidos, as mesmas exigências dos clientes, as mesmas disponibilidades de veículos e os mesmos tempos de deslocamento.
A técnica de simulação por eventos discretos fornece todos os elementos para recriar as condições do período em que se deseja avaliar outras formas de tomada de decisão. Com isso, sempre que seja possível reproduzir uma forma de tomada de decisão, esta terá seu retorno avaliado.
Em contextos como o desta empresa de coleta e entrega, é comum ter as decisões como conseqüências de regras bem defi nidas. Por exemplo, a unidade móvel a ser associada ao pedido, caso ele se confi rme, é a que estiver mais próxima e o tempo mínimo para esta coleta é dado por uma tabela de tempos para o deslocamento entre regiões do centro urbano (que, eventualmente, pode ser diferente para diferentes horários do dia). De fato, muitas vezes regras similares a estas são implementadas em um call Center que recebe os pedidos.
Quando este é o caso, a simulação pura de eventos discretos possui todos os elementos para avaliar o retorno, além de outras medidas, como a qualidade do serviço. Entretanto, existem dois outros cenários em que complementos precisam ser incorporados a esta técnica:
• O primeiro é aquele no qual a decisão é tomada por um recurso humano treinado para esta função (um piloto). O ambiente de avaliação necessário é parecido com um simulador de vôo e outros softwares para
treinamento de pessoal. A difi culdade desse cenário para avaliar processos de decisão é a necessidade de que as simulações sejam feitas em tempo real, pelo menos no que se refere ao tempo hábil permitido para que a decisão seja tomada.
• No segundo cenário, as decisões são tomadas ou assistidas, em grande parte, por um software. Este representa o processo de decisão e pode conter métodos de otimização e previsão, que são construídos baseados em técnicas de Pesquisa Operacional ou Inteligência Artifi cial. Pode-se afi rmar que este cenário está cada vez mais presente nas empresas hoje.
De volta à nossa questão original – a avaliação e a comparação de processos de decisão –, vimos que a técnica de simulação por eventos discretos, em especial porque é capaz de fazer o tempo passar tão rápido
ou tão devagar quanto se queira, fornece a base para esta avaliação, mas precisa ser complementada pelas técnicas disponíveis atualmente para a tomada de decisão, que incluem métodos de otimização e até mesmo
a própria simulação.
Argumentamos acima que temos uma metodologia adequada para oferecer as respostas às questões levantadas pela empresa a respeito do processo utilizado para a tomada de decisões operacionais. Resta agora respondê-las:
A primeira questão se remete ao atendimento de pedidos rejeitados ou não confirmados, ou seja, procura atender a todos os pedidos recebidos dentro do prazo proposto ao cliente que confirmou, além de estimar o prazo que levaria a confirmação dos demais pedidos.
Finalmente, realiza-se a simulação dos eventos utilizando formas alternativas de tomada de decisão. Portanto, uma resposta afirmativa pode ser dada sempre que uma forma de decidir é simulada e leve a um faturamento maior. Entretanto, uma resposta negativa a esta questão, isto é, concluir que não há forma de se aumentar o faturamento somente alterando o processo de decisão, só poderia ser dada nos casos em que existe uma decisão ótima e bem definida.
Este não é o caso das decisões da nossa empresa de coleta e entrega expressa. Isto ocorre porque as decisões são tomadas no momento da chegada de cada pedido (ou um número pré-determinado de pedidos, ou mesmo periodicamente). Assim, as decisões são tomadas sem o conhecimento das demandas futuras, abrindo espaço para inúmeras estratégias de tomada de decisão (utilizando previsões, ações proativas, etc.).
Mesmo assim, é possível estimar um limite para um maior faturamento. Essa estimativa é obtida assumindo que todos os pedidos que chegariam no período a ser simulado são previamente conhecidos. Resolve se, então, com o uso de recursos de otimização, buscar as rotas das unidades móveis que atenderiam aos pedidos que levassem ao faturamento máximo.
