A abordagem denominada Pesquisa Operacional e Estatística está atrelada ao cálculo do ponto ótimo de qualquer tipo de operação que tenha capacidade de ser mensurada, e, neste sentido, estamos nos referindo a uma parte, a partes ou todo um processo de negócio, seja ele um processo finalístico (primário), seja ele um processo de suporte (secundário) na empresa.
Além disso, de nada adianta estabelecer um ponto ótimo operacional, sem que a empresa detenha capacidade de gerenciar melhorias e mudanças – competência desenvolvida a partir da absorção das boas práticas de gerenciamento de projetos.
A Pesquisa Operacional diz respeito ao levantamento de desempenhos parciais e amostrais das mais diversas operações – seja de uma empresa industrial, de comércio, de prestação de serviços, etc. –, combinando regras de negócio, premissas, restrições, margens de risco e metas desejáveis, aplicando, então, simulações estatísticas a partir de métodos que aproximem todas as alternativas possíveis de resultado e apresentando a melhor opção para que a empresa tome sua decisão. Parece algo filosófico, mas refere-se a um procedimento matematicamente comprovável.
Para termos uma ideia do teor prático deste tipo de abordagem, é possível gerar resultados como:
- Modelos de precificação;
- Sequência ideal de utilização de recursos na empresa: por exemplo, de equipamentos numa linha de produção;
- Explicação de desempenhos históricos, com identificação e justificativa de pontos discrepantes;
- Previsão de vendas a partir da variação da oferta, do preço e comportamentos diversos da concorrência;
- Estipulação de metas operacionais e comerciais;
- Criação de algoritmos que explicam “quem é a empresa” e o “o que é o seu produto/serviço”, projetando seus limites de atuação e de aceitação no mercado.
Obviamente, para que um projeto voltado à Pesquisa Operacional e Estatística tenha sucesso, torna-se imprescindível que o processo ou o conjunto de processos a ser otimizado tenha capacidade de ser mensurado (avaliação de desempenho); na ausência deste cenário, pode-se optar pela aplicação de modelos probabilísticos, porém sendo necessário estipular margens de erro para o projeto.