As etapas de modelagem aplicadas na Pesquisa Operacional (PO) compreendem a seguinte ordem

1. Formulação do problema. Nessa fase, determinamos o objetivo, identificamos restrições e esboçamos possíveis caminhos a serem percorridos. Verificamos registros, coletamos informações com máxima precisão e consistência possível.

2. Construção do modelo. Nessa fase predomina a modelagem matemática, ou seja, as equações e inequações, seja na função objetivo, seja nas restrições. Cabe distinguir variáveis decisivas ( variáveis controláveis), das não decisivas. Por exemplo, em uma situação de produção, a quantidade a ser produzida é uma variável controlável. A demanda bem como o preço praticado pelo mercado são exemplos de variáveis não controláveis.

3. Resolução do modelo. Também chamada de cálculo do modelo. É nessa fase que encontramos a solução do modelo por meio da utilização de diversas técnicas, desde as mais simples para problemas simples, até as técnicas mais modernas para resolução de problemas mais complexos. Existem muitos softwares que permitem resolver problemas extremamente complexos com rapidez, confiabilidade e extremo rigor. Exemplos: da LINDO Systems: What'sBest!, LINGO, LINDO API; da Microsoft: Solver do Office Excel; da Maplesoft: MapleSim, Bordo, Global Optimization Toolbox; da OMP e da PLM, C-PLEX, QM for Windows, MOSEK, entre outros.

4. Teste do modelo e da solução. Durante essa fase, verificamos se os resultados encontrados atendem o modelo real do problema. A simulação, após sua implantação, nos permite detectar se novas soluções são necessárias para possíveis melhorias.

5. Controle das soluções. Devemos identificar parâmetros e valores fixos que envolvem o problema. O controle dos parâmetros é importante para detectar desvios durante o processo. As variações nos parâmetros implicam em correção do modelo.

6. Implantação e acompanhamento. Nessa fase avaliamos os resultados para fazer ajuste, se necessário, no modelo.