L'analítica en operacions és una disciplina que utilitza dades i tècniques analítiques per millorar l'eficiència i l'eficàcia de les operacions comercials. Aquesta àrea d'analítica ajuda les empreses a optimitzar processos, reduir costos, millorar la qualitat i augmentar la productivitat.

1. Optimització de Processos: Millorar els processos operatius per reduir temps i costos.
2. Gestió de la Cadena de Subministrament: Optimitzar la cadena de subministrament per garantir la disponibilitat de productes i reduir inventaris.
3. Control de Qualitat: Monitoritzar i millorar la qualitat dels productes i serveis.
4. Planificació i Programació: Millorar la planificació i programació de la producció per augmentar l'eficiència.
5. Gestió d'Inventaris: Optimitzar els nivells d'inventari per reduir costos i evitar ruptures d'estoc.

L'anàlisi de dades és fonamental per a l'analítica en operacions. Les tècniques inclouen:

• Anàlisi Descriptiva: Resumir dades històriques per comprendre el rendiment passat.
• Anàlisi Predictiva: Utilitzar models estadístics i d'aprenentatge automàtic per predir futurs resultats.
• Anàlisi Prescriptiva: Proporcionar recomanacions per a la presa de decisions basada en dades.

La simulació permet modelar processos operatius per avaluar diferents escenaris i prendre decisions informades. Les tècniques de simulació inclouen:

• Simulació de Monte Carlo: Utilitzar models probabilístics per avaluar l'impacte de la incertesa en els processos.
• Simulació Discreta: Modelar processos operatius com una sèrie d'esdeveniments discrets.

L'optimització ajuda a trobar la millor solució possible per a un problema donat, subjecte a restriccions. Les tècniques inclouen:

• Programació Lineal: Optimitzar funcions lineals subjectes a restriccions lineals.
• Programació Entera: Optimitzar funcions amb variables enteres.
• Algoritmes Heurístics: Utilitzar aproximacions per trobar solucions satisfactòries en problemes complexos.

La visualització de dades ajuda a comprendre i comunicar resultats analítics. Les eines inclouen:

• Tableau: Crear visualitzacions interactives i dashboards.
• Power BI: Analitzar i visualitzar dades de manera interactiva.

Una empresa de fabricació vol optimitzar la seva cadena de subministrament per reduir costos i millorar la disponibilitat de productes. Els objectius inclouen:

• Reduir els costos de transport.
• Minimitzar els nivells d'inventari.
• Garantir la disponibilitat de productes en els punts de venda.

1. Recopilació de Dades: Recopilar dades sobre costos de transport, nivells d'inventari, demanda de productes i temps de lliurament.
2. Anàlisi Descriptiva: Analitzar les dades històriques per comprendre els patrons de demanda i els costos associats.
3. Model Predictiu: Desenvolupar un model predictiu per estimar la demanda futura de productes.
4. Optimització: Utilitzar programació lineal per optimitzar els nivells d'inventari i els rutes de transport, subjecte a restriccions de capacitat i temps de lliurament.
5. Simulació: Utilitzar simulació de Monte Carlo per avaluar l'impacte de la incertesa en la demanda i els temps de lliurament.
6. Implementació: Implementar les recomanacions i monitoritzar els resultats per ajustar el model segons sigui necessari.

• Reducció dels costos de transport en un 15%.
• Reducció dels nivells d'inventari en un 20%.
• Millora de la disponibilitat de productes en els punts de venda en un 10%.

Optimitza els nivells d'inventari per a una empresa de distribució utilitzant programació lineal. L'empresa vol minimitzar els costos d'inventari mentre garanteix que la demanda es compleixi.

• Cost d'inventari per unitat: 2 €
• Demanda mensual: 500 unitats
• Capacitat màxima d'inventari: 1000 unitats

1. Definir la Funció Objectiu: Minimitzar el cost total d'inventari.
2. Definir les Restriccions:
   • La demanda mensual ha de ser satisfeta.
   • El nivell d'inventari no pot excedir la capacitat màxima.

1. Definició de la Funció Objectiu: El cost d'inventari per unitat és de 2 €.
2. Definició de les Restriccions: La capacitat màxima d'inventari és de 1000 unitats i la demanda mensual és de 500 unitats.
3. Resolució del Problema: Utilitzem la funció linprog de la biblioteca scipy.optimize per resoldre el problema d'optimització.
4. Resultats: El nivell òptim d'inventari i el cost total d'inventari es mostren com a sortida.

L'analítica en operacions és una eina poderosa per millorar l'eficiència i l'eficàcia de les operacions comercials. Utilitzant tècniques com l'anàlisi de dades, la simulació i l'optimització, les empreses poden prendre decisions informades que redueixen costos i milloren la qualitat i la productivitat. Els exemples pràctics i els exercicis proporcionats ajuden a comprendre com aplicar aquestes tècniques en situacions reals.