Operations Research ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Modellierung, Analyse und Optimierung von Entscheidungsprozessen in komplexen Systemen beschäftigt. Sie nutzt rigorose mathematische, statistische und algorithmische Methoden, um Probleme wie Ressourcenallokation, Planung, Risikomanagement oder Logistik zu lösen. Im Gegensatz zur künstlichen Intelligenz, die oft maschinelles Lernen und unstrukturierte Daten verwendet, setzt Operations Research auf deterministische und explizite Problemlösungen, die auf formalen mathematischen Modellen basieren. Dadurch werden optimale oder nahezu optimale Lösungen mit hoher Nachvollziehbarkeit und Robustheit erzielt.
Anwendungsfälle und Beispiele
Operations Research findet breite Anwendung in Industrie, Logistik, Transport, Finanzen, Gesundheitswesen und Supply Chain Management. Beispielsweise werden Lieferwege, Lagerbestände, Zeitpläne oder Personaleinsatz optimiert. In der Luftfahrt hilft Operations Research, Treibstoffkosten zu minimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. Im Gesundheitswesen werden Operationssäle organisiert und Krankenhausressourcen zugewiesen.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken, Frameworks
Zu den wichtigsten Tools im Operations Research gehören Optimierungslöser wie CPLEX, Gurobi und das Open-Source-Programm CBC. Bibliotheken wie PuLP (Python), OR-Tools (Google) und SciPy (für numerische Optimierung) sind weit verbreitet. Für die Modellierung bieten AMPL, Pyomo oder JuMP (Julia) leistungsstarke Umgebungen zur Beschreibung und Lösung komplexer Probleme.
Aktuelle Entwicklungen, Trends und Tendenzen
Zu den aktuellen Trends zählt die Integration von Operations Research mit künstlicher Intelligenz, insbesondere bei dynamischen oder unsicheren Problemen. Maschinelles Lernen wird zunehmend zur Verfeinerung von Optimierungsmodellen oder zur Beschleunigung der Problemlösung eingesetzt. Open-Source-Tools gewinnen an Bedeutung und Cloud-Computing ermöglicht die Bearbeitung großskaliger Probleme. Zudem wird auf die Interpretierbarkeit und Robustheit der Lösungen besonderen Wert gelegt, um regulatorischen und industriellen Anforderungen zu genügen.