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Operations Research

Der Begriff Operations Research wird oft von der Operationsforschung, der Unternehmensforschung oder der mathematischen Planungsrechnung gesprochen.

Gemeint sind der Einsatz und die Entwicklung von Methoden und Vorgehensweisen zur Entscheidungsunterstützung.

Dabei werden die Bereiche Informatik, Wirtschaftswissenschaften und angewandte Mathematik miteinbezogen.

Aufbau, Funktionsweise und Ziele von Operations Research

In einem wirtschaftlichen Umfeld muss eine Entscheidung getroffen werden. Häufig sind Umstände und Umfeld der Problemstellung überaus komplex. Es müssen zahlreiche Faktoren bedacht werden. Vieles ist auf den ersten Blick nicht erkennbar. Hinzu kommt, dass die Entscheider oftmals in den berührenden Fachgebieten keine Fachkenntnis besitzen. Dennoch muss die Ausgangslage möglichst klar dargestellt werden.

Zunächst wird ein Modell der Realität erstellt. Anhand der realen Gegebenheiten wird das Problem skizziert. Dieses wird analysiert und es werden Ziele und mögliche Handlungsoptionen erfasst. Basierend auf jenen Optionen entsteht ein vereinfachtes Modell. In diesem werden sämtliche Annahmen, Einflussgrößen und eventuelle Mengen- und Zeitaufwände erfasst. Liegen diese Daten vor, bilden sie die Grundlage für ein mathematisches Modell. Damit wird das Lösungsverfahren abgebildet.

In einem nächsten Schritt werden benötigte Daten gesammelt und/oder beschafft. Sind alle Daten vorhanden, wird die Lösung mittels Computer-Programm angestrebt. Der Plan für das mathematische Modell nimmt Gestalt an. Dieser ist zugleich der Vorschlag zur Abbildung des Realwelt-Problems.

Anschließend muss diese Lösungsmethode bewertet werden. Das Modell zur Problemlösung wird ggf. kritisiert und angepasst. Ist eine Anpassung erforderlich, wird der komplette Prozess erneut durchlaufen. Sollte der Plan bereits korrekt moduliert worden sein, wird er als geeigneter Plan für die reale Situation herangezogen.

Wo wird Operations Research im BI-Umfeld eingesetzt?

Operations Research erfreut sich vor allem im Bereich des Big Data immer größerer Beliebtheit. Dieser Bereich ist komplex und schwer durchschaubar. Gerade deshalb bietet sich eine Modellierung an. Dabei steht die Frage nach den neuen Erkenntnissen, die durch die großen Datenmengen gewonnen werden können, im Vordergrund.

Der große Bereich der Business Analytics profitiert ebenfalls vom Operations Research. Modellplanung und Lösungsfindung werden für die spätere Datenanalyse benötigt.

Operations Research Beispiel in der Praxis

Angenommen ein Rohstofflieferant möchte neue Märkte erschließen. Gewünscht sind fünf weitere Rohstoffe, mit denen er seine Produktpalette erweitern möchte.

Dieser Wunsch zieht einiges an Problemen nach sich. An welchem Standort wird er die Rohstoffe gewinnen? Welche Mittel werden dazu benötigt? Gibt es in den jeweiligen Regionen gesetzliche Auflagen? Stehen genügend Arbeitskräfte zur Verfügung? Dies sind nur einige Fragen, die geklärt werden müssen. Insgesamt ist das Projekt nur schwer zu überblicken.

Mittels Operations Research wird ein Modell erstellt. Das Modell bildet das Problem der Real-Welt ab. Im Rahmen der Modellerstellung werden alle benötigten Informationen und Daten gesammelt.

Anschließend muss diese Lösungsmethode bewertet werden. Das Ergebnis zeigt, dass nur eine Erweiterung auf drei neue Rohstoffe sinnvoll ist.

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Autor: Thomas
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