Começo esse post com um convite para uma reflexão. Que empresa, nos dias de hoje, não está buscando ao menos uma das melhorias a seguir: aperfeiçoar a performance, reduzir custos operacionais, ter mais rapidez na produção, obter melhores resultados logísticos, ampliar a lucratividade e a qualidade ou ter mais assertividade no planejamento tático e operacional? Praticamente (se não) todas!
Ainda que esse tipo de demanda não seja uma exclusividade dos dias atuais, tem se intensificado com o passar dos anos e com a evolução das tecnologias, tornando-se fundamental no ambiente competitivo atual. Qualidade, produtividade e performance precisam ser quantificáveis – e quantificadas – necessidade que pode ser tratada com modelagem matemática.
Independente do nome nas referências acadêmicas, a técnica é interdisciplinar e pode ser aplicada em diferentes áreas do conhecimento, como a médica, educacional, alimentícia, agrícola, agropecuária, logística e outros, viabilizando uma compreensão do sistema modelado.
O que é modelagem matemática?
Primeiro, vamos ao conceito: modelagem matemática é um processo iterativo que busca replicar, matematicamente, um comportamento real. Ou seja, converte situações específicas em formulações matemáticas tratáveis, viabilizando a simulação de possíveis cenários e o entendimento de comportamentos. Resulta, desta forma, em análises teóricas e numéricas que fornecem insights e conduzem abordagens eficazes para solucionar um problema ou otimizar uma situação.
Um processo de modelagem matemática é colaborativo e demanda o suporte de ferramentas, equações, recursos avançados e, essencialmente, de um servidor robusto, a fim de responder às complexidades computacionais crescentes. De forma resumida, pode ser dividido nas seguintes etapas:
- Inicialmente analisa-se a viabilidade técnica do projeto;
- Parte-se para o entendimento e especificação do problema/necessidade;
- Modelagem inicial;
- Neste ponto temos um MVP, etapa onde se começa a validar as regras e entendimentos feitos até então;
- Inserção gradual de detalhes e regras de negócio de acordo com reuniões e alinhamentos contínuos junto ao cliente;
- Adição de funcionalidades tais como relatórios;
- Entrega do sistema;
- Após a entrega, o projeto entra em operação assistida;
- Como tudo é dinâmico, finalizado o projeto, o sistema entra em manutenção contínua, momento que serão feitas possíveis atualizações de regras, entre outros.
Via de regra, a modelagem matemática demanda que profissionais tenham não só habilidade técnica, mas também um olhar objetivo, abrangente e prático, orientado ao resultado.
Como funciona na prática
Nada melhor do que traduzir em exemplos práticos de aplicação de modelagem matemática para facilitar a compreensão do conceito. Imagine, por exemplo, um processo de precificação de carne: um mesmo boi possui diferentes cortes, com diferentes valores, além da variação de demanda do mercado nas diferentes regiões. Como saber quais demandas atender para ter melhores resultados considerando as diferentes variáveis? Um sistema baseado em modelagem matemática é capaz de trazer a resposta.
Outra aplicação possível é na otimização da cobertura de vendas. Imagine uma empresa que precise fazer o atendimento presencial de clientes distribuídos por todo o Brasil. Com o uso de modelagem matemática, esta empresa torna-se capaz de planejar, de maneira otimizada, todos os atendimentos dos vendedores durante o ano, priorizando rotas, tempos de deslocamento e diversas outras características referentes ao seu time de acordo com a localidade onde se encontram.
Ainda, uma abordagem relacionada a um tema que ganhou todos os holofotes no mundo desde o início do ano: o Corona Vírus. Dois professores de matemática da Universidade de Tulane, de Nova Orleans (EUA), desenvolveram modelos matemáticos a fim de entender e prever a propagação do COVID-19. O estudo teve como objetivo ajudar a comunidade de saúde pública a entender e antecipar a propagação da infecção, além de avaliar a eficácia potencial de diferentes abordagens para controlá-la.
É para minha empresa?
A otimização desempenha um papel cada vez maior nos mais diferentes campos de estudo e os desafios estão por toda a parte. Seja no planejamento financeiro, no gerenciamento logístico e de riscos de uma empresa ou no planejamento de espaço e ampliação de redes de uma cidade, os desafios exigem técnicas eficientes para serem solucionados.
Empresas dos mais diferentes portes e setores podem se beneficiar com a aplicação de sistemas de modelagem matemática em suas rotinas operacionais, para resolver desafios ou otimizar processos. As possibilidades de aplicação são praticamente infinitas, valendo-se da matemática como representação de situações do cotidiano de maneira bastante precisa. Na UniSoma, possuímos décadas de experiências e diversos casos de sucesso que traduzem, em números, as vantagens de sua aplicação aos negócios.
*Gabriela Servidone é Desenvolvedora de Soluções na UniSoma e formada em Matemática Aplicada pela Unicamp.
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