Como identificar problemas de otimização na sua empresa

O seguinte texto é uma contribuição de Feasible, uma newsletter de pesquisa operacional escrita por Borja Menéndez.

Problemas de Otimização Estão em Toda Parte

Eles estão presentes em qualquer setor, em todos os níveis de gestão e em praticamente todo processo de tomada de decisão dentro de uma empresa.

Uma das principais questões relacionadas a esses problemas é o crescimento exponencial que apresentam.

Às vezes, para resolver um problema, você adiciona mais pessoas ao time. Mas basta ele crescer um pouquinho, e logo são necessárias ainda mais mãos. E mais. E mais.

Isso não é sustentável. Por isso, é fundamental que as empresas identifiquem esses problemas antes que eles revelem toda sua complexidade. Só assim poderão manter a operação sob controle e continuar entregando seus produtos e serviços com eficiência.

Hoje vamos falar sobre:

• O que é crescimento exponencial

• Como identificar problemas de otimização

• Quais passos você pode dar para enfrentá-los

Vamos nessa?

📈 Crescimento Exponencial em Problemas de Otimização

Um problema de otimização com 2.700 decisões que só podem ter duas opções — como “ligado” ou “desligado” — pode parecer fácil à primeira vista.

Pode ser, por exemplo, um problema de alocação de tarefas entre pessoas — algo bastante comum, especialmente quando há uma sequência de atividades interligadas.

Imagine: apenas 10 funcionários e 20 tarefas já geram mais variáveis do que você imagina.

Mas aqui vai um alerta: você não pode listar todas as soluções possíveis. Nem mesmo um computador que realiza 1 trilhão de operações por segundo conseguiria resolver isso rapidamente — ele levaria mais de 10³³ anos! 💥

É o impacto brutal do crescimento exponencial.

Cada variável booleana tem dois estados possíveis: verdadeiro ou falso.
Com 2.700 variáveis, temos:
2 × 2 × 2 ... (2.700 vezes) = 2²⁷⁰⁰ combinações.

2²⁷⁰⁰ ultrapassa 10⁸⁰⁰.
Esse número é maior do que o número estimado de átomos no universo.

É inviável enumerar todas as soluções.
A única saída é usar algoritmos e modelos matemáticos. Eles podem resolver esse tipo de problema em segundos.

Mas — e aqui está o ponto — construir esses algoritmos leva tempo. Enquanto isso, o que você faz? Perde dinheiro? Tenta resolver manualmente? Espera?

É por isso que identificar esses problemas o quanto antes é essencial. Mesmo que você ainda nem tenha percebido que eles já estão corroendo seus resultados.

🔍 Como Identificar Problemas de Otimização

Na prática, você não está procurando por um "problema de otimização".
Você está buscando ineficiências, gargalos e decisões difíceis, que possam ser tomadas de forma mais inteligente.

Depois disso, você avalia se a Pesquisa Operacional (PO) é a ferramenta ideal.
Nem sempre será. PO é uma ferramenta poderosa, mas é só uma entre muitas. Use com critério.

Aqui vai um roteiro prático para reconhecer oportunidades:

1. Identifique gargalos, ineficiências ou custos excessivos

Procure por áreas com atrasos, desperdícios ou custos elevados — sejam físicos (como produção lenta ou congestionamento logístico) ou administrativos (como tomadas de decisão lentas ou alocação mal feita de recursos).

Bons sinais de alerta:

• Estoques excessivos

• Capacidade ociosa

• Longos tempos de espera

• Mau aproveitamento de recursos

2. Observe ambientes de tomada de decisão complexos

Procure situações em que as decisões envolvem muitas variáveis e partes interessadas. Nessas horas, ferramentas avançadas podem ajudar muito.

Exemplos:

• Alocação de recursos limitados

• Maximização de lucros ou minimização de custos

• Otimização de portfólios, rotas ou escalas de produção

• Equilíbrio entre nível de serviço e eficiência operacional

3. Avalie a escalabilidade e o impacto

Procure áreas onde pequenas melhorias tragam grande retorno.

Se para planejar mais tarefas você precisa de mais gente e ainda assim não melhora o resultado — você tem um forte candidato a problema de otimização.

A PO se destaca quando pequenas automações geram grandes ganhos.

Ah, e lembre-se: “satisfação do cliente” também entra aqui. Pode ser tempo de entrega, qualidade do serviço ou até a experiência de compra.

👣 Próximos Passos: O Que Fazer Agora?

Beleza, entendi... Mas por onde começar?

1. Mapeie processos

Esse é um exercício profundo, mas comece com um departamento e vá avançando.

Converse com os gestores experientes. Faça perguntas como:

• Onde estão os gargalos?

• O que mais impacta nos seus resultados?

• Quais decisões são mais difíceis de tomar?

Você pode encontrar problemas como:

• Backlog por uso ineficiente de máquinas

• Altos custos de picking no armazém por rotas mal planejadas

2. Coleta de dados e definição do problema

Levante os dados disponíveis: demanda, capacidade, custos, prazos, níveis de serviço.

Defina:

• Métricas que você quer melhorar

• Restrições operacionais (orçamento, turnos, regras trabalhistas, etc.)

Essas informações são a base para estruturar o problema de forma otimizada.

3. Busque referências externas

Estude casos similares em literatura ou com consultorias. Veja como outras empresas enfrentaram desafios parecidos.

Com base em tudo isso, defina o problema central de decisão e veja se ele pode ser resolvido com modelagem matemática, simulação ou otimização.

Avalie o custo-benefício de cada oportunidade identificada. Priorize as de maior impacto.

🏁 Conclusão

Hoje você viu que:

• Problemas de otimização crescem de forma exponencial e devem ser identificados o quanto antes.

• Existem três caminhos claros para encontrá-los: ineficiências, decisões complexas e impacto escalável.

• Você pode começar a agir agora com mapeamento de processos, coleta de dados e pesquisa externa.

A Pesquisa Operacional está aqui para ajudar.

E você? Já passou por problemas desse tipo? Como resolveu?