Cap 2 - Construção de Modelos

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Prof. Emanuel Alvares Calvo, Msc 1 
 
A Construção de Modelos 
 
1. Problemas de decisão 
 
• Tomar decisão é a maior tarefa do administrador 
• Se houver somente uma solução, então não há problema de decisão. 
• Um problema com poucas informações, muitas duvidas, sem respostas precisas são, 
problemas mal estruturados, que dependerá muito das habilidades pessoais de quem 
toma a decisão. 
• Problemas com dados bem definidos, numéricos, onde existem indagações se 
respostas, são chamados de problemas bem estruturados, a aplicação de práticas 
formais podem ser aplicadas. 
• Na pratica o que ocorre é uma situação intermediaria entre os problemas estruturados e 
não estruturados. 
• É recomendado um analista em Pesquisa Operacional, que fará uso de técnicas 
matemáticas, para determinar modelos adequados. 
• Modelagem : é o processo de transformar os dados de um problema e organizá-los. 
 
2. A Ciência da Gerencia 
 
• Ciência da Gerencia ou Ciência da Decisão, é o campo que abrange abordagens 
racionais quase sempre quantitativas em processos de tomada de decisão. 
• Trata-se de um estudo recente que teve grande impulso com Tylor, que utilizou 
métodos científicos em problemas de simples de decisão. Grande utilização após a 
segunda guerra mundial. 
• Primeiro curso formal de Pesquisa Operacional é datado de 1948 (Massachusetts 
Institute of Tecnology – MIT). 
 
3. A Abordagem dos Problemas 
 
• Graças a microinformática que tem reduzido os custos a Pesquisa Operacional tem 
obtido grandes resultados, fazendo uso de técnicas matemáticas. 
• O processo quantitativo pode ser descrito da seguinte forma: Definição do problema, 
desenvolvimento do modelo, preparação dos dados, solução do modelo, relatório dos 
resultados. 
 
3.1 Definição do Problema 
 Etapa de grande responsabilidade, que exige imaginação trabalho de equipe, grande 
esforço para transformar descrições genéricas em um problema bem estruturado. Deve-se ter 
bem definido os objetivos que se pretende com a solução bem como as restrições que cercam 
o problema. 
 
3.2 Desenvolvimento do Modelo 
 Podemos três tipos de modelos: 
 Icônicos: São replicas físicas de objeto real, que podem ou não possuir tamanho real, 
ex. maquetes. 
 Analógicos: Também são modelos físicos, mas não guardam a forma física do objeto 
que estão representando. Ex. termômetro, o ponteiro do velocímetro. 
 Matemático: São aqueles que são representados por símbolos e relações matemáticas, 
equações, inequações, passiveis de manipulação para busca de solução. 
Prof. Emanuel Alvares Calvo, Msc 2 
 
 Os modelo apresentam vantagens, pois possibilitam tirar algumas conclusões validas 
para situações reais, alem de possibilitar com baixo custo e rapidez a simulação de varias 
situações sem correr riscos. 
 
3.3 Solução do Modelo 
 Depois de desenvolvido o modelo e colhido os dados, podemos resolver o problema, 
especificando os valores das variáveis que forneçam a melhor solução. Normalmente existem 
restrições que devem ser atendidas a fim de satisfazer o problema, reduzindo assim o espaço 
possível de solução do problema. 
 
3.5 Relatório de Resultados 
 Deve conter a solução recomendada alem de informações úteis sobre o modelo. Deve-
se utilizar linguagem simples, comentários das restrições observadas são bem vindas. 
 
4. Modelos Matemáticos mais Comuns 
 
Probabilidade e Distribuição de Probabilidade: úteis em problemas que envolvem 
riscos. Podem fazer parte de um estudo maior, onde a analise estatística complete outro 
estudo. 
 Programação Linear Simples: muito utilizado quando se faz necessário escolher uma 
alternativa que esta sujeita à restrição de recursos. 
 Programação Linear Inteira: Bem menos utilizada que a programação linear simples, 
onde uma das variáveis deve obrigatoriamente assumir valores inteiros. 
 PERT e CPM: muito utilizados em projetos grandes e complexos. 
 Previsão: não é um modelo propriamente dito, e sim uma serie deles, onde com 
ocorrências passadas estima-se o futuro. 
 Teoria da Decisão: conjunto de modelos que são aplicáveis a problemas de decisão. 
 Modelos de Rede: utilizado para determinar a melhor rota, para minimizar fluxos, 
problemas de fluxo nos metros, redes de combate de incêndio. 
Modelos de Linhas de Espera: usado para melhorar a eficiência de instalações onde 
ocorre espera em filas, bancos, hospitais, etc. 
Simulação: implica em construir um modelo e seu teste, busca-se a melhor situação 
para atender as necessidades do problema. 
Teoria dos Jogos: usado para desenvolver estratégias competitivas. 
Analise de Regressão usado para determinar a relação entre um conjunto de variáveis 
independentes e uma dependente. 
 
5. Evidencias de Utilização dos modelos 
 
Segundo estudos nos EUA na década de 70 as áreas que mais utilizam modelos são as 
áreas de Produção, Finanças sendo a Programação Linear a técnica mais utilizada (76%). 
 Com o passar do tempo as técnicas mais utilizadas foram se alternando, sendo que 
para os dias mais atuais notamos as seguintes preferências: 
1) Análise estatística 
2) Programação linear 
3) Modelos de redes 
4) PERT/CPM 
5) Teoria das filas 
6) Teoria de decisão 
 
6. Bibliografia 
Administração da Produção e Operações–Daniel A. Moreira–Pioneira–5ª.ed. São Paulo, 2000.