Téma 4
Moderní metody v logistice oběhových procesů. Vědní disciplíny a jejich metody v oblasti reengineeringu (horizontální a vertikální integrace disciplín při využití v reengineeringu řízení logistických procesů)
4.1. Co je to metoda? -
Metodou se rozumí promyšlený, soustavný a cílevědomý přístup k řešení a postup při řešení problémů. Metoda zahrnuje systém pravidel, která určují navazující možné systémy operací směřující od určitých výchozích podmínek k určitému cíli. Každá metoda má obecný cíl, tj. poznání skutečnosti a její změna k lepšímu. Vy významnějších případech se osvědčuje kombinace dvou nebo více metod. K nejdůležitějším předpokladům úspěchu v každé činnosti, tedy v logistice oběhových procesů, patří správné zvolení metody, které vychází především ze znalosti metod. Použití nevhodné metody vede ke zkresleným výsledkům nebo dokonce znemožňuje dosáhnout řešení. obecné metody
specifické metody
metody tvůrčího myšlení
empirické
exaktní
pozorování
analýza
matematické metody
brainstorming
analogie
indukce
statistické metody
brainwriting
dotazníky
dedukce
nestatistické metody
metoda 635
testy
abstrakce
grafické metody
morfologická analýza
experiment
konkretizace
scénáře
koincidenční matice
strom cílů
model tvůrčího myšlení
patentová analýza
podnětová analýza
rozhodování při neurčitosti a nejistotě
metoda zpětné vazby
reflexe měření
historická metoda systémový přístup
rozhodovací tabulky
Empirické metody Empirické metody vycházejí ze zkušenosti a mezi nejzákladnější patří pozorování. Tato metoda vychází přímo ze smyslů člověka, v některých případech doplněných technickými prostředky (jako je dalekohled, periskop nebo kamera). Pozorování je zaměřeno na přesně vymezené jevy a je často prvkem jiných metod. Analogie staví na shodě dvou nebo více objektů v určitých znacích. Tato shoda se stala základem srovnávání. Pro dosažení co největší spolehlivosti a pravděpodobnosti při vyvozování analogií je důležité najít co možná největší počet podstatných znaků, které jsou mezi porovnávanými objekty shodné. Dále pak zajistit, aby forma i obsah těch znaků, které se budou srovnávat, byly pokud možno stejné.
Experiment : ověřuje existence souvislostí, jež jsou dosud nepotvrzené. Je možné je rovněž využít k zjištění, je-li možnost uskutečnit změnu. Modelový experiment umožňuje zkoumat i objekty, s nimiž by nebylo možné reálně pracovat. Reflexe znamená zpětný odraz a zakládá se na intuici. Tato metoda by se dala vyjádřit jednoduchým tvrzením: "z dobrého nápadu se odvíjí představa vyřešení problému". Uplatňuje se především ve složitějších skupinových metodách tvůrčího myšlení, jako je např. brainstorming. Měření vzniklo na základě srovnání, avšak poskytuje přesnější informace. Spočívá v určení číselné hodnoty určité veličiny prostřednictvím jednotky měření.
Dotazníky slouží ke zjišťování názorů na daný problém, který je třeba řešit, ale také je možné
využít je např. v marketingovém výzkumu pro zjištění požadavků zákazníků a pro ověření si toho, jaký mají názor na poskytovanou kvalitu služeb resp. výrobků.
B) Exaktní metody Analýza - rozkládá celek na části . Klasifikační analýza spočívá v třídění jevů na části. Funkční analýza uvádí vztahy do matematické závislosti (jedna nebo několik nezávisle proměnných ovlivňuje změny jedné nebo několika závisle proměnných). Kauzální analýza se zaměřuje na příčiny jevů a hledá mezi nimi vazby. Může se stát, že jeden jev tvoří příčinu druhého nebo se vzájemně podmiňují; dva nebo více jevů se projevují jako následek třetího, jeden jev vyvolává působení několika ostatních anebo spolu dva jevy souvisí jen zdánlivě. Srovnávací analýza vychází z analogie, může tedy docházet ke srovnávání pracovníků, časových řad atd. Cílem Hodnotová analýza je vyhledat lepší řešení funkce a objektu současně s lep§fm vztahem výnosů a nákladů. Globální analýza uvádí hlavní vztahy mezi jevy. Je určena především pro vyšší vedoucí, aby měli možnost rychle se orientovat. K tomu, aby bylo možné se seznámit s vývojem jevu nebo předmětu slouží
Historická metoda která se zároveň zabývá odchylkami ve vývoji a tím je možné dojít k
hlubšímu poznání potřebných souvislostí. Spolu s analýzou je účinné použít i syntézu neboli souhrnné poznání či vyzvednutí podstatných rysů a souvislostí, příčin a na jejich základě předložit návrhy na opatření k dalšímu rozvoji. Indukce umožňuje přejít od zvláštního, jedinečného, k obecnému. Dedukce vychází z opačného postupu, tedy od obecného k jedinečnému. Málokdy je možné provést úplnou indukci, neboť ta vychází ze znalosti všech možných případů, takže většinou se používá neúplná analýza, kde se místo z celkového počtu případů nebo jevů vychází jen z určitého omezeného množství (např. z počtu kontrolních vzorků). Abstrakce konkretizací, neboť abstrakce je odhlédnutí (abstrahe - odtažení) od nepodstatných stránek, vlastnosti vztahů předmětů, pozornost se věnuje jen těm podstatným rysům, Konkretizace vede k podrobnějším znalostem o předmětu, které jsou nezbytné pro praktickou činnost. Benchmarking vychází ze základní metody pozorování a z analogie. Tato metoda se stává významným nástrojem používaným řadou organizací k dosažení silného konkurenčního postavení na celosvětových trzích. Jde v podstatě o kontinuální proces porovnání produktů, služeb a podnikatelských praktik z hlediska jejich kvality a produktivity s největšími konkurenty nebo s podniky dosahujícími nejlepších výsledků. Benchmarking soustřeďuje pozornost a energii na obsah práce a výkonnost. Začíná jako analýza konkurence, jejích výrobků a služeb z hlediska kvality, ale i nákladů, dále pak ekonomická analýza a analýza přístupu zákazníků, dodavatelů, ... , kde cílem se stává získání průvodních informací. Dále posuzuje základní obsah činností, schopnosti a umění řídit, protože právě toto bývá základem úspěchu.
C) Specifické metody Scénáře Popis následných stavů organizační skutečnosti v čase. Na základě scénářů lze ukázat, jak se budoucnost může vyvíjet v závislosti na určitých podmínkách, které mohou nastat. Je-li možné popsat skutečnost matematickým modelem, pak i tvorba scénáře je procesem výpočtu časového sledu hodnot proměnných modelu, a to tak, že se dosadí budoucí hodnoty času do systému rovnic popisujících současný stav. To může vést k plynulému zobrazení vývoje hodnot jednotlivých proměnných v čase.
Ne vždy však lze daný problém vyjádřit vhodným matematickým modelem. Verbální model Scénář procesu se generuje na základě představivosti o vlivu různých okolností na zkoumaný problém. Scénářů by se pro určitý problém mělo vytvořit několik. Při jejich tvorbě by se mělo vždy přihlédnout k různým okolnostem, které mohou situaci ovlivnit. Strom cílů Postup je založen na rozvětvujícím se schématu. Pomocí něj jsou řazeny a kvantitativně hodnoceny relativní významnosti prognózovaných událostí vzhledem k jejich podílu na uskutečňování obecného cíle. Strom cílů, neboli toto rozvětvené schéma, má několik větví, které představují rozhodovací úrovně. Na nich jsou uvedeny varianty řešení. Patentová analýza Patentová analýza vychází z porovnávání technicko-ekonomických ukazatelů, které jsou obsaženy v patentových přihláškách. Porovnávání se provádí s cílem jak ekonomické, tak i technické prognózy uplatnění či rozšíření vynálezu nebo objevu
2. Pravidla rozhodování Tyto metody jsou vhodné v případě, kdy lze určit rizikové stavy, které mohou nastat a jsou pravděpodobné.
Pravidlo očekávané utility (užitečnost, funkčnost) Na základě funkce utility- se stanoví pro každou rizikovou variantu utilita jednotlivých hodnot daného kritéria. Pomocí těchto utilit a jim odpovídajících pravděpodobností se určí očekávaná hodnota utility každé varianty. Jako nejlepší varianta se jeví ta, jejíž očekávaná utilita bude nabývat nejvyšší hodnoty. Pravidlo očekávané hodnoty Toto pravidlo je založeno na výpočtu očekávaných hodnot zvoleného kritéria hodnocení rizikových variant. Očekávané hodnoty se pak sestupně uspořádají a vybere se ta varianta, jejíž očekávaná hodnota bude nejvyšší. Toto pravidlo je možné doplnit o výpočet velikosti rozptylu jednotlivých variant. Snahou je vybrat tu variantu, jejíž očekávaná hodnota bude co nejvyšší a současně rozptyl bude co nejnižší.
Pravidla rozhodování za nejistoty Do této kategorie spadají metody používané v případě, že možné rizikové stavy sice lze určit, ale bez stanovení jejich pravděpodobnosti.
Pravidlo minimaxu (Waldovo pravidlo) a maximaxu Toto pravidlo používá pesimistický rozhodovatel, který předpokládá, že nastane nejméně příznivá situace. Pro každou rizikovou variantu se stanoví nejnižší hodnota kritéria přes jednotlivé rizikové situace (řádková minima) a varianty se uspořádají podle klesajících hodnot řádkových minim. Zvolí se tedy ta varianta, která při nejméně příznivých podmínkách povede k relativně nejvyššímu efektu. Pravidlo maximaxu vychází z opačného postoje, použije ho tedy ten rozhodovatel, který předpokládá, že nastane nejpříznivější situace. Vybírá se varianta, která má nejvyšší hodnotu vybranou z řádkových maxim. Laplaceovo pravidlo (Piere Simon) Nejsou-li k dispozici informace o tom, že některé rizikové situace jsou pravděpodobnější než jiné, lze předpokládat, že jsou stejně pravděpodobné. A právě z tohoto předpokladu vychází Laplaceovo pravidlo. Určí se očekávaná hodnota zvoleného kritéria hodnocení a varianty se poté uspořádají podle klesajících očekávaných hodnot. Hurwiczovo pravidlo Hurwiczovo pravidlo pracuje s nejvyšší a nejnižší hodnotou kritérií hodnocení a s tzv. koeficientem optimismu (tento koeficient nabývá hodnot od O do 1 a závisí na osobním založení rozhodovatele) a jeho doplňku do jedné (někdy se užívá označení koeficient pesimismu). Pro každou variantu se stanoví pomocná veličina, která se určí jako vážený průměr nejvyšší a nejnižší hodnoty kritéria, jako váha se použije koeficient optimismu a pesimismu. Rozhodovatel zvolí tu variantu, která má nejvyšší hodnotu této pomocné proměnné (jedná-li se o výnosový typ). Savageovo pravidlo Jediné pravidlo, které vychází z matice ztrát, je Savageovo. V matici ztrát se stanoví řádková maxima, tzn. nejvyšší hodnoty ztrát pro jednotlivé varianty, a tyto varianty se pak uspořádají podle rostoucích hodnot řádkových maxim. Nejlepší varianta je ta, jejíž hodnota ztráty je nejnižší.
D) Metody tvůrčího myšlení Dostat dobrý nápad, mít spoustu nápadů. A k tomu může napomoci technika brainstormingu. Ten se poprvé objevil ve třicátých letech dvacátého století jako způsob podněcování skupin k tvořivému způsobu myšlení. Na jeho počátku stál Alex Osborne.
Existují dva druhy myšlení: A) analytické B) podvědomé Ve většině případů, kdy je postaven člověk před nějaký problém, použije analytické myšlení. Je to dáno tím, že tak jsou lidé vychováni, tak jsou učeni ve školách a to se po nich chce v práci. Podvědomé myšlení v sobě také zahrnuje analytické, ale k němu se přidává i tvůrčí, tvořivé myšlení. To je potřeba u otázek, kde neexistuje jediná správná odpověď. V tom, aby lidé mysleli tvořivě, jim brání bariéry, které byly postaveny skrze
tradice, prostředí, ve kterém žijí, a výchovu. Existují čtyři bariéry, jejichž odstraněním bude možno lépe využívat tvůrčího myšlení: · Tendence předpokládat, že způsob, jakým se věci dělaly doposud, je jediný správný, a s tím související tendence zasazovat myšlení do vyjetých kolejí dosavadních zkušeností. · Obava, že člověk bude vypadat nenormálně, bláznivě, pokud z vyjetých kolejí vystoupí. · Sklon k okamžitému hodnocení, kdy se na první pohled zdá, že nápady vypadají neprakticky, neuskutečnitelně, bláznivě, a proto se raději hned v počátcích zavrhnou. · Přijímá se názor, že existuje jediná správná odpověď (takže se ani žádné další nehledají). Brainstorming Je založen na tvořivosti, na tvůrčím myšlení. Je to metoda, jak přimět skupinu lidí, aby přinesla množství nápadů během relativně krátkého časového období. Je to tedy metoda skupinová. Práce ve skupině má oproti individuálnímu přístupu několik výhod. Především je to skutečnost, že počet asociací, které účastníky napadnou při přednesení nápadů členů skupiny, je obvykle větší než pokud je člověk sám, a druhá výhoda se projeví v dobrém kolektivu - je to soutěživost, která může zvýšit výkonnost jednotlivých účastníků. Skupina lidí, která se bude účastnit brainstormingu, by měla mít asi 6-12 členů. Měly by v ní být odborníci na daný problém, který se bude řešit, ale i laici, především to však musí být: Lidé, kteří jsou schopni tvořivě myslet. Zastoupení - muži i ženy, protože každá strana může mít odlišný pohled na problém a to může vést k více nápadům. Z hlediska sociálního postavení je vhodné, aby skupina bylo co nejhomogennější, neboť jestliže je ve skupině člověk velmi odlišného postavení, bude to působit rušivě, účastníci budou cítit zábrany a nebudou schopni nechat své myšlenky a nápady volně plynout, protože se budou cítit omezeni. Zasedání skupiny by měla probíhat v příjemném, nerušeném prostředí. Brainstorming má několik základních pravidel, která je nutné dodržovat. · Nesmí se kritizovat žádné nápady, v průběhu brainstormingu je potřeba vyloučit veškeré soudy o nápadech a návrzích. To se odloží až na úplný závěr, kdy už je seznam nápadů ukončen. ·
Nesmí být vyslovena žádná kritika, ale týká se to nejen slovního vyjádření. I řeč těla vypovídá o tom, jak člověk soudí, a proto je důležité, aby ani výraz obličeje, gesta rukou, nesouhlasné pokývnutí hlavou, posměšky a další věci nezkazily brainstormingové sezení a neodradily ty, kteří přednáší své návrhy od vymýšlení dalších jen proto, že někdo má pocit, že takový návrh je stejně neproveditelný.
· K tomuto prvnímu pravidlu patří i tzv. autocenzura, tzn., že člověk odsoudí myšlenku, která ho napadla, dříve než ji řekne, protože si myslí, že je neproveditelná nebo hloupá. Nikdo nesmí mít strach z nevšedních nebo nepoužitelných nápadů.
4.2 Matematicko-statistické metody v logistice oběhových procesů Matematicko-statistické metody nacházejí své uplatnění v mnoha oborech. Nabízejí nám možnost jak značným způsobem zlepšit, usnadnit, snížit náklady, časovou náročnost a mnohá jiná pozitiva. Nedostatky těchto metod: a) nutná algoritmizace úlohy, kdy velmi často dochází ke zjednodušení nebo odlehčení procesů, které jsou s daným problémem spjaty, b) velká časová náročnost a použití složitého matematického aparátu. Lze konstatovat, že dnešní logistiku oběhových procesů si již nelze bez těchto metod představit.
4.2.1 Vybrané metody Logistika oběhových procesů zahrnuje několik druhů a typů činností, jako jsou např. balení, skladování, manipulace, třídění a mnoho dalších. » Zákaznický servis (Customer service) je výstupem logistiky a zajišťuje přesun správného produktu ke správnému zákaznikovi na správném místě, ve správném stavu, době a s co nejnižšími celkovými náklady » Prognózování respektive plánování poptávky (Demande forecasting / planning) určuje, kolik čeho je potřeba objednat od dodavatelů a kolik jakých produktů by mělo být přepraveno podle jednotlivých trhů » Řízení stavu zásob (Inventory management) cílem této logistické činnosti je udržovat zásoby na takové úrovni, aby byla zajištěna vysoká úroveň zákaznického servisu při co nejnižších nákladech na udržování zásob » Logistická komunikace (Logistics communications) jsou kladeny velké nároky na její komplexnost, automatizaci a rychlost; je zaměřena na vztahy podniku k jeho dodavatelům a zákazníkům, na vztahy mezi jednotlivými útvary podniku i mezi články logistíckého řetězce » Manipulace s materiálem (Material handling) pohyb a přesun surovin, zásob ve výrobě a hotových výrobků v podniku či skladu -
snaha o minimalizaci » Vyřizování objednávek (Order processing) přijímání a vyřizování objednávek, komunikace se zákazníky, kontrola stavu zásob či stavu pohledávek (EDI, EFT) » Balení (Packaging) ochrana zboží během jeho uskladnění a přepravy » Podpora servisu a náhradní díly (Parts and service support) poprodejní servis - dodávky náhradních dílů, jejich uskladnění, příjem vadných produktů a vyřizování oprav » Stanovení místa výroby a skladování (Plant and warehouse site selection) zohledňuje se rozmístění zákazníků, dodavatelů, dostupnost dopravních služeb či kvalífikovaných pracovníků » Pořizování respektive nákup (Procurement) nákup materiálů a služeb od externích dodavatelů za účelem podpory všech operací firmy; výběr dodavatele, jednání o dodacích podmínkách, vyhodnocení kvality dodavatele » Manipulace s vráceným zbožím (Return goods handling) manipulace s obvykle malým množstvim zboží od zákazníka logistickým řetězcem zpět do firmy » Zpětná logistika (Reverse logistics) odstranění a případná likvidace odpadového materiálu - uskladnění, zpracování, recyklace » Doprava a přeprava (Traffic and transportation) jedná se o klíčovou logistickou činnost, zahrnuje výběr druhu dopravy, dopravce, přepravní trasy atd. » Skladování (Warehousing and storage) projekce a dispoziční uspořádání skladů, rozhodování o vlastnictví skladů, automatizace, školení personálu atd.
Nezbytnou součástí kvalitního řízení a rozhodování je podpora matematicko-statistických metod - metod operačního výzkumu.
A) Modely hromadné obsluhy Jedná se o zařízení, která poskytují určitou obsluhu zákazníkům (např. výrobní linka). Cílem je navrhnout kapacitu obsluhového zařízení tak, aby vyhovovalo jak požadavkům zákazníků (minimální doba čekání na obsluhu), tak vlastníkům zařízení (minimální náklady na provoz zařízení).
Parametry modelu: intenzita příchodu zákazníků (intervaly mezi příchody mají exponenciální - závislostní rozdělení pravděpodobnosti), doba obsluhy zákazníka a počet obsluhových linek.
Řešení je možné získat buď analyticky nebo pomocí simulace. U analytického řešení vychází obecné vzorce, do kterých následně dosazujeme příslušné parametry modelu. Toto řešení je možné pro jednodušší modely (např. určení počtu paralelních výrobních linek). Pro složitější modely (např. pro kombinaci několika sérioparalelních výrobních linek) je obecné analytické řešení značně komplikované a je výhodnější použít model simulační. Simulace - zde se napodobuje chování systému a po uplynutí předem zvolené doby simulace získáme výsledky pokusu. S ohledem na výkony dnešních počítačů či speciálních programů je možné získat řešení simulace za velice "rozumnou" dobu. Simulační modely lze použít nejen pro řešení problémů, ale i jako prostředek pro případy krizového managementu (simulace krizových situací). Jedněmi z nejdůležitějších výsledků jsou údaje o využití linek obsluhy a o prostoji zákazníků ve frontě, které můžeme následně ekonomicky zhodnotit a zvolit nejvýhodnější počet obsluhových linek.
B) Metody teorie grafů Metody teorie grafů lze například použít pro určení optimálního rozmístění výrobních linek na pracovišti (obecně pro toky materiálu). Vrcholy představují výrobní linky či stroje a hrany toky materiálů (ohodnocení hran může představovat např. množství materiálu, vzdálenosti apod.). Cílem je určení takového toku materiálu, abychom minimalizovali jeho dráhu a nedocházelo ke zbytečným křižováním (podobně jako při návrhu plošných spojů - problém zakreslování rovinných grafů). Jiným kritériem může být minimalizace přemísťované hmotnosti, kdy se přesouvají jednotlivé výrobní linky nebo stroje tak, aby náklady na přesuny veškerého materiálu byly náklady na přesun jednotkového množství na jednotkovou vzdálenost násobené celkovým přepravovaným množstvím a vzdálenosti). Poznámka: Matematické i matematicko-statistické metody používané v logistice oběhových procesů, respektive výsledky, které nám tyto metody jsou schopny dát, jsou velmi důležitým podkladem pro rozhodování a řízení, a to nejenom v oblasti logistických procesů. Je to důležitý podklad pro rozhodování, ale pouze jen podkladem, neboť vlastní rozhodnutí musí zahrnovat mnohem širší škálu vlivů a podmínek, které často v matematickém modelu nebyly nezahrnuty. Hlavním přínosem ve využití těchto metod v logistice oběhových procesů je možnost odkrytí velkých rezerv pro další dílčí zlepšení a tím umožňující jak kvantitativně, tak i kvalitativně celý proces posunout k lepším výsledům.
Zdokonalování podnikových procesů je založeno na nepřetržitém vylepšování a pravidelném získávání určitých přínosů, byť jde obvykle o přínosy relativně drobné, zatímco cílem reengineeringu je dosáhnout obrovských přínosů jediným mocným rozmachem. Vzhledem k rozsahu výhod, které může reengineering přinést, a také vzhledem k tomu, že je to nová technika, ho někteří lidé opěvují jako náhradu dosavadních iniciativ, kterou však samozřejmě není. Reengineering je nástrojem působícím v kontextu celkového zdokonalovacího procesu a v ideálním případě by měl vycházet z aplikace nástrojů a technik, o některých z nich jsme v textu hovořili.
C) Obecná teorie operačního výzkumu 1. Rozhodovací problémy Rozhodovací problém (dále jen zkráceně "problém") je základním objektem zkoumání obecné teorie OV, která osvětluje jeho podstatu, základní vlastnosti a zejména jeho genezi, tj. jeho vývoj od vzniku až k vyřešení a uplatnění výsledků. Jeho charakteristickým rysem je to, že se v něm nabízí více přípustných možností (alternativ) a je nutné rozhodnout se pro jednu z nich. Příklad: V podniku už několik let pracuje určitý stroj. Problémem je, má-li se stroj ponechat v provozu ještě po další období, anebo se má nahradit jiným strojem a kterým, přičemž se nepředpokládá změna velikosti produkce stroje za časovou jednotku (např. rok). Jinými slovy, manažer se má rozhodnout, kterou z následujících alternativ zvolit:
· · ·
Ao - ponechat původní stroj, Al - nahradit novým strojem typu 1, atd. až A, - nahradit novým strojem typu n.
Problém bychom měli považovat za vyřešený, je-li stanovena vybraná alternativa. Z pohledu OV však bude stačit, bude-li znám jednoznačný a v praxi realizovatelný postup (algoritmus) tohoto výběru. Ve výše uvedeném příkladu to bude tento postup: alternativu Ao oceníme očekávanými náklady Co na práci, údržbu, opravy a odpisy původního stroje pro následující časovou jednotku (zkráceně č.j.). Každou další alternativu Ai oceníme průměrnými těmito náklady Ci na čas.jednotku pro stroj i-ho typu po dobu jeho ekonomicky optimální životnosti. Posléze vybereme alternativu s nejmenším oceněním. Je jasné, že je-li manažer "vybaven" tímto postupem, zná vlastně i optimální rozhodnutí, kdykoliv se mu tento rozhodovací problém vyskytne. Dá se říci, že v praxi se mnohem častěji hledá řešení problému OV ve formě obecného postupu, než ve formě konkrétního výběru z daných alternativ. V obou těchto případech je však důležité, že se jedná o výběr z nejméně dvou alternativ, a to zřejmě výběr alternativy nejlepší. V takovém případě mluvíme o optimalizačním problému. V běžném životě se zdá být intuitivně jasným, co je a co není problémem. Setkají-li se dva lidé,
skoro jistě si po čase začnou stěžovat na různé problémy. To znamená, že vědí, v čem spočívají a kdy by je považovali za vyřešené, umějí je tedy formulovat. Na pracovištích se však někdy zdá, jakoby tuto schopnost ztratili. Vznik a zejména formulace problému OV je nezřídka provázena takovými metodickými chybami, které téměř znemožňují jeho úspěšné vyřešení. Dokumentujme si to na skutečných příkladech z praxe. Příklady: 1. Jeden podnik, nazvěme ho krátce Pl, vyslal svého pracovníka (na vlastní žádost) na krátkodobý kurz lineárního programování (je to jedna z důležitých disciplín speciální teorie OV). Po jeho návratu mu ředitel přikázal: "Tak a ted' se nám tu po podniku hezky porozhlédněte a najděte uplatnění pro metody,které jste se naučil!" Pracovník se tedy porozhlédl, ale nikde v podniku nenašel uplatnění pro typické úlohy lineárního programování, které se v kurzu naučil řešit. Aby však "nezůstal v hanbě", pokusil se optimalizovat denní produkci jednoho z výrobků podniku, byť si uvědomoval, že výrobní i dopravní náklady závisí nelineárně od vyrobeného množství a lineární aproximace (přibližná hodnota) je málo výstižná. Výsledky pochopitelně byly neuspokojivé a nadřízení začali pochybovat jak o schopnostech dotyčného pracovníka, tak i o užitečnosti lineárního programování. 2. V podniku P2 se zase dověděli, že u sousedního podniku s úspěchem využívají metodu kritické cesty (CPM) na řízení výstavby typizovaných objektů a tedy se rozhodli využít ji taky (vždyt' přece nejsou hloupější). Bohužel si neuvědomili, že v jejich případu nejde o výstavbu typizovanou a tedy že jednotlivé činnosti nemají deterministické (ale náhodné) trvání, na což se nehodí metody CPM, ale je nutné využít programu PERT. A zase se dospělo k nepoužitelným výsledkům. 3. V podniku P3 pracovala řada zahraničních strojů, jejichž pohonný agregát měl o hodně kratší životnost, než zbytek stroje. Po naběhnutí předepsaného počtu provozních hodin se agregát vyměnil, zabalil a po vybavení náležitých formalit se odeslal zahraničnímu výrobci do generální opravy. Po určitém čase se podnik P3 dostal do situace, že mu některé stroje stály z důvodu nedostatku náhradních agregátů, což vedlo ředitele podniku k tomu, aby zadal úkol určit optimální počet náhradních agregátů a dokoupit je. Pověřený pracovník však (díky svým znalostem operačního výzkumu) všechny udivil tím, že místo nákupu dalších agregátů navrhl, aby se ponechal stávající počet, ale s tou změnou, že se všechny formality pro odeslání za hranice budou vybavovat v předstihu, dokud ještě agregát pracuje. Hned po skončení "životnosti" se může zabalit a odeslat. Po realizaci této změny, ke všeobecnému údivu, začal mít podnik nadbytek provozuschopných agregátů (a tím problém, zda nedokoupit stroje bez nich). Z uvedených příkladů plyne, že vznik a zadání problému OV nemají vždy žádoucí průběh. Motivace typu:"Když jsme ti zaplatili kurz, tak ukaž, jaký nám to (samozřejmě ihned) přinese užitek", nebo:"Dělá-li to soused, budu totéž dělat i já, abych nevypadal zaostalý", anebo:" Jeví-li se něčeho nedostatek, musíme to dokoupit", se bohužel ještě vyskytují a působí značné škody materiální i morální. Po několika příkladech nevhodného přístupu k zadávání problémů OV je přirozené se zeptat, jak by to tedy mělo správně vypadat. Jinými slovy, jak se má postupovat při vzniku a zadávání problémů OV.
1. Fáze geneze problému OV by mělo být tzv. vytipování.
Dochází k němu tehdy, uvědomí-li si některý (obvykle řídící) pracovník, že některý proces, za který odpovídá, neprobíhá podle jeho představ. Přitom, a to zdůrazňujeme, nemusí mít onen pracovník vůbec představu o tom, jaké změny by se měly udělat (kdyby to věděl, nebylo by to asi problémem). Ujasnit si to bude náplní až některé další fáze. Musí však umět říci, co se mu nelíbí (v čemž je podstata vytipování problému) a, případně, jak se pozná, že se situace zlepšila, tj. co je kritériem kvality řešení.
Nejdřív musí být vytipován a formulován problém a až potom se hledají prostředky na jeho řešení. Příklad: Ředitel podniku Pl by se měl v každém případě vyvarovat porušení jednoho z důležitých metodických principů operačního výzkumu, který vypovídá o vztahu problému a prostředků na jeho řešení (tj. např. metod, technologií, strojů apod.): Obrácení tohoto postupu způsobuje značné škody. Například absurdní robotizační kampaň 80. let, kdy se jednotlivým odvětvím přímo předepisovalo, kolik robotů, plně robotizovaných pracovišť musí mít, místo toho, aby se jim jednoduše řeklo: "Máte-li pocit, že vyrábíte neefektivně, posuďte, zdali by nebylo dobré využít robotizace." A, samozřejmě, neposuzovat kvalitu jejich řídící práce podle počtu nasazených robotů, ale podle toho, jak zvyšují efektivitu výroby. Příklad: Provozní náměstek ředitele dopravního podniku P4 ve středně velkém městě konstatuje:"V odpoledních a večerních hodinách jsou autobusy na lince 12 soustavně přeplněny. Musíme s tím něco dělat!" Správně, takhle se vytypovává problém. Postup, vedoucí k odstranění tohoto nedostatku, jakož i kritérium kvality řešení budou výsledkem dalších prací. Příklad: Ředitel firmy PS provozující potravinové samoobsluhy v různých městech řekne svému náměstku:"Prodejny A,B,C a D mají stejný sortiment a téměř stejný obrat, ale v každé pracuje jiný počet zaměstnankyň, což přece nemůže být v pořádku. Zařiď, aby se metodou síťových grafů popsaly jejich činnosti a z toho se odvodila objektivní potřeba pracovnic!" V tomto případě byla první věta správným vytipováním problému, kdežto druhá zřejmě narušovala princip MPl (a navíc o vhodnosti síťových grafů na objektivizaci počtu pracovnic je možné s úspěchem pochybovat).
2. Fáze stanovení řešitelského týmu Předpokládejme, že první fáze geneze problému, tj. jeho vytipování, už proběhla. Odpověděla na otázku "Co?" (se bude řešit) a celkem logicky následuje fáze druhá, ve které se ujasní "Kdo?". Obecná teorie OV k tomu říká: Problémy OV řeší interdisciplinární týmy. Musí to být týmy sestavované ad hoc, tj,. na míru problému. Neosvědčuje se mít týmy stálého složení a pověřovat je jakýmikoli úkoly OV, které se objeví. Musí to být týmy složené z různých odborníků, aby mohly posuzovat problém z různých hledisek.
Členy interdisciplinárního řešitelského týmu nejčastěji bývají: technik, nebo technolog, ovládající všechny detaily uvažovaného procesu, ekonom, který dovede odhadnout ekonomické stránky procesu a případně stanovit i kritéria kvality řešení, (přičemž je dobré, jsou-li oba tito odborníci, anebo alespoň jeden z nich, pracovníky zkoumaného podniku), matematik-analytik, ovládající matematické metody OV a většinou i programování na počítačích, a případně další odborníci (psycholog, právník apod.). Řešitelský tým sestavuje jeho vedoucí, tzv. odpovědný řešitel, kterého obyčejně jmenuje některý ze řídících pracovníků podniku (chce-li si podnik řešit problém "ve vlastní režii"), anebo manažer konzultační firmy (dostala-li problém jako zakázku).
3. Fáze - Organizační struktura a její schéma Máme-li problém vytipován a řešitelský tým sestaven, nestojí zdánlivě nic už v cestě tomu, abychom "nasadili" speciální modely a metody OV. Ale opravdu jen zdánlivě. Mezi volným, nepřesným jazykem, kterým byl vytipován problém a jeho přesnou formulací je ještě dost namáhavé práce. V kybernetice, která je operačnímu výzkumu velmi blízká, se doporučuje systémový přístup k zkoumaným procesům, tj. uvědomování si všech souvislostí a vazeb, ve kterých se proces nachází. Pro řešitelský tým OV to znamená učinit první (a neopominutelný!) krok, který vlastně představuje fázi geneze problému OV - sestavení organizačního schématu. Organizačním schématem nazýváme diagram, skládající se z obdélníčků, vzájemně různě ¨propojených šipkami. Každý obdélníček vyjadřuje organizační složku (uvnitř nebo vně podniku), kterou pro potřeby řešení problému už není nutné dále členit. Tím je dána určitá rozlišovací úroveň, která může být u různých problémů různá. Například při řešení odbytových problémů se celý výrobní úsek vyjádří jedním obdélníčkem, při optimalizaci výrobního plánu budeme už rozlišovat jednotlivé dílny a při zefektivňování vnitropodnikové dopravy půjdeme až na úroveň jednotlivých strojů. Šipky jsou dvou druhů: tenké, vyjadřující tok informací (mezi něž zařazujeme i povely, telegramy, dopisy, anebo přímý přenos dat mezi počítači) tlusté, vyjadřující tok materiálů (suroviny, polotovary, výrobky, pakety, ale i páru, plyn apod.). Sestavení organizačního schématu trvá 2-10 týdnů, podle složitosti struktury ovlivňující řešení problému. Přitom se velká většina tohoto času spotřebuje na zjišťování informačních toků. Zdrojem je tu jednak organizační řád podniku a jednak dotazy přímo na vedoucí jednotlivých organizačních složek, jako například:"Kdo vám dává příkazy?", "Komu dáváte pokyny?", "Komu a jaká hlášení podáváte?", "Odkud přicházejí dokumenty se kterými pracujete?", apod. Toky materiálů se získávají analogicky (i když většinou mnohem jednodušeji). Souhrn: Prvním a neopominutelným krokem řešitelského týmu a současně třetí fází geneze problému OV je vytvoření organizačního schématu, sestávajícího z obdélníčků (vyjadřujících organizační složky ovlivňující řešení problému) a šipek mezi nimi (vyjadřujících toky informací a materiálů).
4 Analýza organizačního schématu Operačně-výzkumný řešitelský tým tedy po zadání vytypovaného problému sestaví organizační schéma takového záběru a rozlišovací úrovně, aby vystihovalo všechny pohyby a místa zpracování informací a materiálů, souvisejících s problémem. Nezřídka se potom stane, že než se jakkoliv pokročí dál v řešitelských pracích, projeví se zajímavý, téměř parkinsonovský úkaz: činnost organizace se sama zlepší (snad díky tomu, že se věnovala pozornost proudům informací materiálů a tyto začnou opravdu proudit tak, jak mají) a problém, kvůli kterému byl tým ustaven buď zmizí úplně, anebo se stane zanedbatelným. Jakoby někdy OV -tým přinesl užitek pouhou svou existencí. V ostatních případech, kterých je přece snad většina, přikročí řešitelský tým k analýze organizačního schématu, a to v následujícím pořadí: prověrka informačních a materiálových toků (=analýza šipek), prověrka prostorového rozmístění organizačních složek prověrka způsobů zpracování informací a materiálů (=analýza uzlů). Prověrka informačních toků se obyčejně provádí tak, že se zkoumá zdali se neprojevuje některá z následujících chyb: a) zbytečně komplikovaná trasa některých údajů b) údaje se nepřenášej í na místa, kde jsou zapotřebí c) údaje se přenášejí někam, kde jsou zbytečné d) informace se přenášejí duplicitně e) informace se přenášejí pomaleji, resp. později, než by bylo zapotřebí f) informace se přenášejí zbytečně rychle (a tudíž draze) g) informace jsou málo podrobné h) informace jsou zbytečně podrobné i) informace se zkreslují j) nastává cyklická podřízenost k) dochází ke konfliktnosti příkazů. Výklad: K chybě b) dochází obvykle tehdy, neuvědomují-li si řídící pracovníci, že by při svém rozhodování měli přihlížet i k některému dalšímu údaji. Typickým příkladem této chyby je absence zpětné vazby (např. když konstrukce a výroba nevědí o výhradách zákazníků k výrobkům). Chyba e), tj. zpožďování informace, patří k nejzávažnějším vůbec. Nejen kvůli heslu:"Čas jsou peníze", ale kvůli poznatkům teorie systémů, která nám říká, že čím větší je časové zpoždění ve zpětné vazbě, tím horší je stabilita systému! Proto jsou z praxe známy případy, kdy k odstranění potíží stačilo zrychlit přenos informací, nebo zařídit, aby docházely včas. Chyba h) se naopak "těší překvapivé oblibě". Moderní počítače jsou schopny zavalit řídící pracovníky haldami výstupních sestav s tisíci údaji, kterými se nemají ani čas, ani chut' pohrabávat. V takovém případě je mnohem vhodnější poskytnout řídícímu pracovníkovi jenom několik, většinou agregovaných údajů, jako jsou průměry, trendy apod. s tím, že každý detailní údaj si může z počítače kdykoli vyžádat.
5. Formulace (verbální model) optimalizačního problému V předešlé časti jsme skončili u čtvrté fáze geneze vytypovaného problému - analýz organizačního schématu. Její výsledky se bud' omezí pouze na změny v tocích informací materiálů, čímž geneze končí, anebo dospěje i k souboru optimalizačních problémů (k jednom vytypovanému problému jich může být i více, než jeden) a geneze pokračuje pátou fází - verbální formulací každého problému ze souboru, jinými slovy vytvořením verbálního modelu. V této souvislosti vznikají některé celkem přirozené otázky, například: 1. Proč nemluvíme o problémech obecných, ale se omezujeme jenom na problémy optimalizační? 2. Proč mluvíme o modelu? 3. Vytipování i verbální formulace jsou určitými typy charakterizace problému. Čím se vzájemně liší? Odpověď Zdůraznili jsme již, že objektem zkoumání OV je rozhodováni spočívající ve výběru z nejméně dvou možných alternativ, což vede k optimalizačním problémům. Problémy "neoptimalizačními", tzn. takovými, které připouštějí jenom jednu alternativu, se OV nezabývá. Slovo "model" má v českém jazyce několik významů, např. a) osoba, kterou malíř portrétuje, b) (nová) fazóna oděvu, c) zmenšená napodobenina nějakého objektu, d) náhrada objektu jiným objektem se stejnou funkcí (byť třebas úplně jiného vzhledu). Verbální model je příbuzný smyslu c) a d) - v obou případech jde o objekt, který je "obrazem" originálu, u c) je to obraz geometrický (stejný vzhled), u d) funkční (stejné chování) a u verbálního modelu jde o obraz slovní.
Formalizace problému Hledisko Kdo provádí kdy přesnost formulace
Vytipování řídící pracovník po objevení potíží malá
Verbální model řešitelský tým po analýze org. schématu velká
Složkami verbálního modelu (je-li správně formulován) jsou: -
charakteristika toho, co chceme dostat jako výstup (co bude řešením?) ohraničující podmínky (co bude přípustným řešením?) kritéria kvality řešení (co bude optimálním řešením?) soupis informací, které jsou k dispozici (jaké jsou výchozí údaje?)
6. Specifikace množiny řešení ---- je prvním krokem verbální formulace problému (a tedy i tvorby verbálního modelu). Odpovídá na otázku, co budeme považovat za výstup, za řešení uvažovaného problému. Příklad: Podnik P7 má na určitém území pobočky, které očíslujeme po řadě 1, 2, """' n, přičemž vzdálenost (po silniční síti) z i-té do j-té pobočky je d(i,j) km. Služební auto z ústředí podniku vždy jednou měsíčně rozveze na všechny pobočky určité důležité materiály" Je žádoucí, aby jeho trasa byla co nejkratší. Za řešení problému budeme tedy považovat každou posloupnost a = (a., ... ,a m ), ve které vystupují čísla poboček. Ale pozor, zatím jsme neformulovali žádné ohraničující podmínky a tudíž "řešením" (jak se později ukáže, ne však přípustným) může být i posloupnost (3,6,3,6,3,6), která autu předepisuje nesmyslné pendlování mezi třetí a šestou pobočkou.
●Specifikace optimálních řešení se dosáhne tím, že se formulují kritéria kvality řešení, a to ve spolupráci s řídícími pracovníky. Přitom jen velmi zřídka přímo dospějeme k problému s jediným kritériem (tzv. monokriteriální
problém). Většinou nám manažéři vyjmenují hned několik kritérií, podle kterých rozeznáme lepší řešení od horšího (a tedy dospějeme k polykriteriálnímu problému), přičemž dosti často jde o kriteria protichůdná. Příklad: U podniku může být jedním kritériem počet prodavaček (čím méně, tím lépe), druhým průměrná denní tržba (čím větší, tím lépe), ale snižováním počtu prodavaček poklesne i průměrná tržba. Je znám i příklad podniku, kterého ředitel žádal od konstruktéru, aby projektovaná součástka byla co nejpevnější, nejlehčí nejlevnější, i když libovolné dvě z těchto kritérií jdou proti třetímu. Skoro jak ve známé anekdotě o mladíkovi, který chtěl, aby jeho nastávající byla krásná, chytrá a nezkušená ... Metody OV jsou kvantitativní a proto se samozřejmě předpokládá, že všechna kritéria jsou kvantitativně vyjádřena, pomocí tzv. účelových funkcí. Účelová funkce f přiřadí každému přípustnému řešení r nějakou hodnotu f (r). Kromě toho se určí, jestli zlepšování řešení odpovídá zvyšování, anebo naopak snižování hodnoty účelové funkce. Tedy například máme-li dvě účelové funkce f a g, přičemž první vyjadřuje počet prodavaček druhá průměrnou tržbu, zlepšuje se řešení snižováním hodnot f a zvyšováním g. Řešení monokriteriálních problémů je jednoduché v tom, že jakmile najdeme příslušný požadovaný extrém, (například maximum) účelové funkce f v řešení r, můžeme r považovat optimální. U polykriteriálního problému by to byla pravda jenom tehdy, kdyby požadované extremální hodnoty dosahovaly v řešení r všechny účelové funkce najednou a to se stane málokdy Například zcela jistě nenajdeme takové řešení prodejny, abychom současně minimalizovali počet prodavaček a maximalizovali tržby. V takovýchto (a žel, nejčastějších) případech narážíme n otázku jak řešit polykriteriální úlohy.
Máme zhruba tyto možnosti: 1. najít "přijatelné polykriteriální řešení", nedoporučuje se 2. uplatňovat jednotlivá kritéria hierarchicky, to znamená nejdřív řešit monokriteriální
problém jenom s prvním kritériem. Určí-li se jediné řešení r, považovat ho za optimální (bez ohledu na ostatní kritéria). Tedy například nejprve se hledají řešení minimalizující počet prodavaček a pak až mezi nimi se hledá to, které maximalizuje tržbu, 3. z daných kritérií ponechat jen jedno a ostatní bud' převést mezi ohraničení, anebo vynechat, tedy například minimalizovat počet prodavaček za předpokladu, že průměrná tržba bude nejméně 35 tisíc Kč. 4. z daných "dílčích" kritérií vytvořit jedno globální kritérium, tedy například zkonstatovat, že jedna prodavačka navíc nás stojí denně 500 Kč a z každé koruny tržby máme 8 hal. čistého zisku a tedy celkový přínos řešení definovaného n prodavačkami a tržbou s je 0.08s-500n, což je nutné maximalizovat. Globálním kritériem je tedy průměrný celkový denní finanční přínos prodejny.
D) Další typy metod a modelů ►Matematický model, který se používá nejčastěji (a je tudíž nejdůležitější), má tutéž strukturu jako model verbální. Místo slov se však jeho složky vyjadřují pomocí matematických výrazů a formulací. Zdánlivě jde tedy o pouhý přepis z řeči "lidské" do "matematické", což by mělo být celkem jednoduché, ale není. Naopak, přechod od verbálního modelu k matematickému (bez kterého se nemůžeme obejít, chceme-li k řešení problému použít počítač a je nejužším, kritickým místem celé geneze problému OV. Dokonce ho můžeme směle označit za hlavní příčinou toho, že tak malé procento celkové výkonnosti počítačů se používá k rozhodování problémů a tak velké procento k pouhému sběru, třídění, agregaci a uložení informací v tzv. informačních systémech. Kdo totiž vypracoval jeden takovýto systém, např. pro mlékárny, celkem bez větších potíží může na úplně stejných principech vypracovat totéž pro nemocnici, zemědělské družstvo, anebo dopravní podnik. Naopak, jestli někdo vypracoval počítačové řízení výroby sýrů, je mu to k ničemu při optimalizaci rozvozních tras pro tytéž Prostě každá rozhodovací činnost vyžaduje vypracování nového a často úplně jiného matematického modelu. Už první krok toho zdánlivě jednoduchého přepisu, volba matematické disciplíny, "jazykem" které (tj. pojmy a symboly) budeme problém popisovat, je nečekaně náročná a v případě chybné volby můžeme způsobit nepoužitelnost příštího řešení. Komplikace je totiž v tom, že moderní matematika obsahuje několik desítek disciplín, použitelných při řešení problému OV a ten, kdo má rozhodnout, která z nich je správná (a problém matematicky zformulovat), musí: 1. o každé z nich mít aspoň základní znalosti (jaké jsou základní pojmy, přístupy a poznatky této disciplíny), 2. mít dostatečné znalosti praktických struktur a procesů, o kterých mluví verbální model Měl by to tedy být: · matematik, který má dostatečné znalosti z praxe; takové žel u nás nevychovává žádná fakulta matematici obvykle nemají moc chuti ke studiu praktických reálií, praktik (nejspíš inženýr) s dostatečným přehledem o matematice; žel (u nás) má v: matematiky na inženýrských (např. technických, nebo ekonomických) vysokých školách: málo prostoru (v souladu s oblíbeným, ale nesmírně škodlivým heslem "vychováváme inženýry a ne matematiky") a matematicky zanedbaný inženýr nemá prakticky šanci tento rest vlastně dohnat. Jediná reálná možnost jak tedy proplout úskalím mezi verbálním a matematickým modelemje dialog mezi inženýrem a matematikem, kteří jsou schopni porozumět řeči partnera. ·
►Názorný model má podobný vzhled, jako reálný objekt, který zobrazuje, nemusí to však být v měřítku 1:1, daleko častěji je model mnohem menší. Setkáváme se s dvěma typy těchto modelů: - se zachováním fyzikální podstaty (např. model turbíny) - se zachováním vnější podoby, ale ne fyzikální podstaty (při řešení parkoviště rozmísťují dřevěné špalíčky nebo kartónové půdorysy, modelující auta např. v měřítku 1 :200 nebo 1 :500). ►Simulační model nemusí mít s modelovaným reálným objektem společný ani vnější vzhled, ani fyzikální podstatu. Přiřazuje však každé důležité charakteristické veličině zobrazovaného objektu její obraz který se číselně shoduje s originálem. Dá se tedy říci, že reálný objekt má se svým simulačním modelem společný matematický model. Simulační modely se používají téměř výhradně k modelování procesů, probíhajících v dynamických systémech (tj. takových, jejichž stavy se časem mění). Probíhají-li tyto procesy ve skutečnosti a v modelu stejně rychle (tj.čas je zobrazen v měřítku 1:1, mluvíme o simulaci v reálném čase. Často se však reálný čas opustí a potom máme dvě možnosti zobrazování času: ●synchronní, při kterém se čas v určitém měřítku zpomaluje (tzv. časová lupa) anebo zrychluje a ●asynchronní, při kterém se v modelu zachovává jen pořadí významných událostí, kdežto čas, probíhající v modelovaném objektu se v modelu zobrazí pomocí další proměnné. Rozeznáváme dva typy simulačních modelů: ●analogový, který bývá vždy synchronní a ve kterém má každá charakteristická veličina svou určitou fyzikální podstatu (byť třeba jinou, než v modelovaném reálném objektu) a její hodnota se získá měřením; typickým příkladem jsou elektronické analogové modely mechanických soustav, popsaných diferenciálními rovnicemi, kde jednotlivé veličiny (dráha, rychlost apod.) jsou vyjádřeny ve vhodném měřítku velikostí elektrického napětí, např. 1 V vyjadřuje 10 m apod., jenom čas se modeluje časem, ●číslicový, vytvořený na číslicovém počítači pomocí simulačního programu, kde každou charakteristickou veličinu modelovaného objektu představuje některá proměnná v programu. Tento model může být synchronní i asynchronní. Velmi často se používá k modelování náhodných procesů (např. příchodu zákazníků apod.).
7. Rešení problému To znamená určení žádaných neznámých hodnot. Ty poměrně snadno získáme z názorného modelu (experimentálním zjištěním) nebo z mode simulačního (odečtením). Z modelu matematického se získávají výpočtem, k čemuž je nutné určit matematickou metodu a algoritmus. Toto není jednoduché a většinou to neprovádí inženýr, ale matematik. V případě, že jde o problém většího rozsahu, může být limitujícím faktorem použití algoritmu jeho složitost a proto je vhodné ji znát.
8. Užití výsledků řešení problému Genezi problému OV nepovažujeme za skončenu jejím vyřešením. Ba co víc, ještě je před námi fáze, která je z hlediska praktického významu možná nejdůležitější. Implementace, neboli praktické užití výsledků se ukazuje jako veliký problém. Nesmíme totiž zapomínat na to, že uplatnění výsledků OV skoro vždy znamená narušení rutinních stereotypů, což je jak pro řídící, tak výkonné pracovníky přinejmenším nepohodlné a tedy to ne vždy vítají. Nezřídka jde i o racionalizační opatření, které může vést k odbourání prostojů ba někdy i ke snížení počtu pracovníků. Řešitelský tým musí dotčené pracovníky na toto předem připravovat a získat mezi nimi spojence, kteří si prosazení nového řešení vezmou za své. Další komplikace může vzniknout z toho, že praktici, kteří zatím neměli zkušenosti s využitím počítačových výsledků v řídící činnosti, mají představu o jakési všemohoucnosti počítačů a chtěli by, aby v daném rozhodovacím procesu počítač plně nahradil jejich práci, což však nebývá možné. Příklad: pracovníci dopravního podniku, si předtím ručně připravovali vedení linek, jízdní řády i oběh vozidel ale potom očekávali, že do počítače na jedné straně vstoupí údaje o síti, vozidlech a požadavcích cestujících a na druhé jim všechny výše uvedené výsledky vystoupí v hotové podobě bez toho, že by museli hnout prstem. Dlouho trvalo, než se dali přesvědčit, že nejlepších výsledků lze dosáhnout jenom spoluprací člověk-stroj", kde počítač využije svou schopnost rychle posoudit velké množství variant kdežto člověk zase svou inteligenci a zkušenosti.
