Definisi dan contoh riset operasi
Bisnis di berbagai industri menggunakan matematika untuk memecahkan masalah dan membuat keputusan yang lebih tepat. Riset operasi adalah disiplin ilmu yang melibatkan penggunaan matematika dan prinsip analitis untuk membantu pemecahan masalah dan pengambilan keputusan bagi organisasi. Mempelajari lebih lanjut tentang riset operasi dapat membantu Anda menggunakannya untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Dalam artikel ini, kami menjelaskan apa itu riset operasi, mendiskusikan manfaatnya, mencantumkan komponen utamanya, dan memberikan beberapa contoh untuk membantu pemahaman Anda.
Apa itu riset operasi?
Riset operasi adalah subbidang matematika terapan yang menggunakan prinsip-prinsip matematika tingkat lanjut atau metode analitis untuk memecahkan masalah yang sering dialami oleh para pemimpin dan manajer bisnis. Hal ini mendorong pebisnis untuk menggunakan alat analisis canggih untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif bagi organisasi. Jenis penelitian ini memiliki beragam kegunaan modern dalam bisnis, dan menggunakan penggalian data, analisis statistik, dan pemodelan matematika untuk merumuskan solusi terhadap berbagai macam masalah. Masalah yang ingin dipecahkan mungkin mencakup masalah penjadwalan, otomatisasi, perutean, perencanaan proyek, manajemen rantai pasokan, transportasi, atau optimalisasi jaringan. Proses riset operasi melibatkan pertimbangan berbagai aspek dari masalah tertentu secara individual dan menyelesaikannya menggunakan serangkaian langkah yang ditentukan. Langkah-langkah ini mungkin termasuk:
- Mengidentifikasi masalah yang memerlukan pemecahan: Langkah pertama adalah menentukan masalah yang memerlukan pemecahan, apakah itu masalah internal atau eksternal.
- Menentukan kendala: Setelah mengidentifikasi masalah, penting untuk menentukan kendala atau batasan yang perlu disertakan dalam solusi.
- Membangun model berdasarkan masalah: Setelah mengidentifikasi variabel yang terlibat, dimungkinkan untuk mengembangkan model matematika kohesif berdasarkan masalah spesifik yang juga memperhitungkan kendalanya.
- Memasukkan data ke dalam model: Untuk menciptakan solusi, ada gunanya memasukkan setiap data tambahan yang relevan ke dalam model.
- Menguji setiap solusi potensial: Setelah mengembangkan serangkaian solusi, ada baiknya menggunakan model tersebut untuk menganalisis keberhasilan setiap solusi dan menentukan mana yang paling efektif.
- Menerapkan solusi: Langkah terakhir dalam proses ini melibatkan penerapan solusi dalam organisasi dan mengevaluasinya kembali untuk memastikan bahwa solusi tersebut menyelesaikan masalah secara memadai.
Manfaat riset operasi
Riset operasi menciptakan solusi yang layak untuk tantangan bisnis yang kompleks dan menggunakan data untuk menghasilkan informasi, yang dapat digunakan oleh para pemimpin organisasi sebagai wawasan untuk meningkatkan hasil dan membuat keputusan yang lebih tepat tentang masa depan perusahaan. Beberapa manfaat tambahan dari riset operasi meliputi:
Memberikan analisis yang lebih rinci
Riset operasi mengandalkan analitik, yang menggunakan metode matematika dan ilmiah dalam analisis dan berbagai masalah. Dengan menggunakan metode-metode tersebut, riset operasi dapat memberikan analisis yang lebih rinci dan mendalam kepada para pengambil keputusan. Hal ini memungkinkan mereka untuk menerapkan solusi yang lebih komprehensif dan menyeluruh terhadap masalah. Hal ini juga dapat membantu mereka memahami bagaimana menganalisis masalah serupa di masa depan.
Membantu mengurangi ketidakpastian
Dengan menggunakan metode dan teknik pemodelan yang telah terbukti , riset operasi juga dapat membantu perusahaan menghilangkan ketidakpastian yang mungkin timbul. Memasukkan data realistis ke dalam model yang sudah efektif dalam memecahkan masalah dapat membantu mengurangi atau bahkan menghilangkan ketidakpastian bagi perusahaan. Memiliki data yang andal untuk menyelesaikan tantangan dapat menanamkan kepercayaan pada para pemimpin perusahaan dan memudahkan mereka mengelola proses bisnis yang kompleks.
Mendukung peningkatan produktivitas
Dengan membantu mengurangi ketidakpastian bisnis dan meningkatkan koordinasi antara berbagai departemen dan tim, riset operasi juga dapat mendukung peningkatan produktivitas di tempat kerja. Model-model canggih yang digunakan dapat memberikan para manajer informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih bijaksana, baik keputusan tersebut melibatkan peningkatan teknologi baru atau perluasan ke pasar baru. Ini juga berguna untuk tugas bisnis rutin seperti perencanaan tenaga kerja.
Komponen riset operasi
Bidang riset operasi sering kali mencakup tiga karakteristik atau komponen utama:
Optimasi
Optimasi adalah proses menentukan solusi ideal terhadap suatu masalah berdasarkan potensi kendala. Batasan adalah batasan yang mungkin terjadi dalam situasi sehari-hari, dan batasan ini mungkin terjadi saat Anda menghitung cara terbaik untuk mengoptimalkan suatu situasi. Misalnya, kendala bagi bisnis yang mengalami masalah kepegawaian adalah jumlah shift yang dapat dilakukan setiap karyawan sesuai dengan undang-undang ketenagakerjaan. Saat menggunakan riset operasi untuk memecahkan masalah bisnis, Anda dapat membandingkan berbagai opsi untuk menilai manfaat dan biaya masing-masing opsi secara lebih rinci setelah mempertimbangkan kendalanya.
Statistik dan algoritma
Riset operasi bergantung pada statistik dan algoritma, yang mencakup bidang matematika yang lebih luas. Algoritme optimasi bisa menjadi sangat penting untuk riset operasi, dan tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan nilai minimum atau maksimum berdasarkan sekelompok kemungkinan tertentu. Misalnya, sebuah perusahaan yang ingin menentukan biaya serendah mungkin yang diperlukan untuk melengkapi staf di fasilitas manufaktur mungkin menggunakan algoritma yang mencakup jumlah orang yang dibutuhkan untuk mengoperasikan fasilitas, upah per jam setiap karyawan, dan berapa lama setiap karyawan dapat bekerja.
Simulasi
Simulasi juga menggunakan algoritma untuk mengevaluasi hasil potensial dari suatu situasi, dan melibatkan pembuatan model untuk menguji berbagai solusi sebelum menerapkannya. Saat menggunakan algoritma optimasi, perusahaan mungkin menyesuaikan beberapa kendala atau faktor dalam persamaan untuk mencoba menghasilkan hasil yang berbeda. Dengan mensimulasikan suatu peristiwa, riset operasi dapat menggambarkan situasi atau hasil potensial dari suatu situasi dengan lebih mudah.
Contoh riset operasi
Riset operasi dapat mengatasi sejumlah permasalahan yang mungkin memengaruhi bisnis dari semua ukuran di berbagai industri, dan meninjau beberapa contoh riset ini dapat membantu Anda lebih memahami proses yang digunakan dan solusi yang dapat dihadirkan. Berikut beberapa contoh riset operasi:
Contoh 1
Sebuah fasilitas layanan kesehatan mengalami kekurangan staf dan mempekerjakan seorang analis riset operasi untuk menentukan jumlah minimum staf yang diperlukan agar fasilitas tersebut dapat beroperasi secara normal. Mereka menentukan bahwa kendalanya mencakup jumlah posisi yang tersedia, gaji yang dapat dibayarkan oleh fasilitas tersebut, dan jumlah izin yang diperlukan untuk pekerjaan tertentu. Membuat model yang mencakup komponen data variabel memungkinkan analis menentukan pengaturan staf yang ideal untuk fasilitas tersebut.
Contoh 2
Sebuah perusahaan manufaktur bahan kimia menentukan bahwa mereka memproduksi terlalu banyak persediaan, sehingga mengakibatkan berakhirnya produk dengan umur simpan yang pendek. Mereka membuat keputusan untuk menerapkan riset operasi pada situasi tersebut dengan terlebih dahulu menilai kemampuan produksi fasilitas dan kemudian mengatasi kebutuhan inventarisnya dibandingkan dengan umur simpan setiap produk dalam inventaris. Dengan menggunakan batasan ini, seorang analis riset operasi menentukan jadwal produksi optimal untuk produk dengan umur simpan lebih pendek dalam upaya mengurangi limbah yang disebabkan oleh kedaluwarsa produk yang mahal.
Contoh 3
Sebuah perusahaan pemasaran ingin menentukan jenis pesan mana yang paling efektif di antara basis pelanggannya. Mereka menggunakan riset operasi untuk membangun model yang mencakup semua opsi penyampaian pesan dan menilai mana yang memiliki tingkat respons dan keterlibatan tertinggi. Perusahaan kemudian dapat menggunakan data tersebut untuk menentukan jenis pesan yang disukai pelanggan dan menyesuaikan strateginya.
Disadur dari: indeed.com