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Operations Research

Unter dem Begriff Operations Research (OR) verstehen wir die Entwicklung und den Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen und Organisationen.

Typische Ansätze des Operations Research sind Optimierung und Simulation. Dabei wird für einen Ausschnitt der Realität ein abstraktes Modell gebildet, mit dessen Hilfe Analysen durchgeführt werden können, um somit eine gute Basis für Entscheidungen zu schaffen. In Deutschland wird gelegentlich auch der Begriff Unternehmensforschung, in Großbritannien Operational Research benutzt.

Anwendungsgebiete

Anwendungsgebiete sind in allen betriebswirtschaftlichen Bereichen zu finden, insbesondere in Produktionsplanung, Supply Chain Management, Distribution, Standortplanung, Lagerhaltung, Personalplanung und -einsatzplanung sowie Finanzplanung.

Entscheidungsunterstützungssysteme

Entscheidungen in der Praxis werden in einem komplexen Umfeld getroffen, wobei oft nicht alle relevanten Aspekte formalisiert werden können. Daher müssen Manager, Disponenten und andere Entscheidungsträger die Möglichkeit haben, einen vom Computer generierten Entscheidungsvorschlag zu bearbeiten und zu ändern. Die Methoden des OR werden daher in Decision Support (DS) Systems (Entscheidungsunterstützungssysteme) eingebettet, die diese Möglichkeit mit Hilfe der modernen Informations- und Kommunikationstechnologie anbieten.

Abb. 1 präsentiert den typischen Ablauf eines Projektes in Operations Research. Die reale Entscheidungssituation wird in einem formalen bzw. mathematischen Modell abgebildet, das mit Hilfe geeigneter Computer-Software gelöst wird. Die berechnete Lösung ergibt einen Entscheidungsvorschlag, der vom entsprechenden Entscheidungsträger auf seine ”Praxistauglichkeit“ überprüft, akzeptiert, verbessert oder in manchen Fällen auch abgelehnt wird. Das Feedback des Entscheidungsträgers hilft oft bei der Verbesserung des Modells im Hinblick auf die genaue Abbildung des Realitätsausschnitts des Problems.

OR-Vorgehen

Abb. 1: Ein Vorgehensmodell in Operations Research

Modellierungsprinzipien

Die Methoden des Operations Research können verständlicherweise nicht direkt auf die Realität, sondern auf Modelle der Realität angewandt werden. Oft ist es nicht einfach zu sehen, wie das eigentliche Entscheidungsproblem strukturiert ist und welche Aspekte der Realität modelliert werden sollten. Bei einem OR-Projekt muss zunächst geklärt werden, was der Entscheidungsträger wirklich will (Zielfunktion), welche Freiheitsgrade (Entscheidungsvariablen) man hat und welche Nebenbedingungen (Restriktionen) berücksichtigt werden sollen.

Zu einem Entscheidungsproblem kann es immer mehrere Modelle geben, da ein Modell eine Abstraktion der Realität darstellt. Ein zwar korrektes aber ungünstig gewähltes Modell eines Problems kann dazu führen, dass OR-Methoden nur schwer oder gar nicht angewandt werden können. Modellbildner sollten deshalb sowohl ausreichende Kenntnisse über das praktische Problem im betrieblichen Umfeld als auch Kenntnisse über Fähigkeiten und Grenzen der vorhandenen OR-Methoden besitzen. OR -Projekte sind daher grundsätzlich interdisziplinär ausgerichtet.

Wenn ein Modell aufgestellt und die ”richtigen“, d. h. korrekt erfasste, bereinigte sowie in ausreichendem Maße vorhandene, Daten vorliegen, kann man durch Analyse des Modells Hinweise und Vorgaben (Lösungen des Modells) für gute Entscheidungen generieren, die dann aufgrund der Isomorphie des Modells mit der Realität in echte Entscheidungssituationen übertragbar sind.

Wenn die Zielfunktion, Entscheidungsvariablen und Restriktionen formal explizit ausgedrückt werden können, kommt oft ein Optimierungsmodell in Frage. Eine Optimierungsmethode kann dann eine optimale Lösung unter Berücksichtigung der Zielfunktion und aller Nebenbedingungen generieren. Wenn es aber keine klar formulierbare Zielsetzung gibt, kann man oft mit Hilfe eines Simulationsmodells mit einem der Realität nachgebauten ”Simulator“ verschiedene Entscheidungsvarianten durchspielen und somit wertvolle Informationen gewinnen.

Die letzte Phase ist die Implementierung der endgültigen Lösung in der Realität. Hier kommt der Nutzen der erarbeiteten Studie zum Tragen. Die Einführung der Lösung sollte vom Unternehmen und dem Modellbildner gemeinsam durchgeführt werden, um bei der Umsetzung in ein operatives Verfahren bis dahin noch unentdeckte Fehler zu korrigieren. Weiterhin ist anzumerken, dass das Modell in periodischen Abständen überprüft werden muss, da interne oder externe Einflüsse es beeinträchtigen oder sogar unwirksam machen können.

Methodische Ansätze

Wichtige methodische Ansätze des Operations Research sind insbesondere


Literatur

Hillier, Liebermann: Operations Research - Einführung. München : Oldenbourg 1997.

Taha H.: Operations Research: An Introduction. 9. Aufl., Prentice-Hall 2011.

Werners B.: Grundlagen des Operations Research. 2. Aufl., Berlin et al. : Springer, 2008.

 

 

Autor


 

Prof. Dr. Leena Suhl, Universität Paderborn, DS&OR Lab, Warburger Str. 100, 33098 Paderborn

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Zuletzt bearbeitet: 26.09.2014 13:27
Letzter Abruf: 26.10.2014 00:48
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