Neustále se měnící tržní podmínky vyžadují od manažerů, aby rychle reagovali na udržení konkurenceschopnosti ve svém průmyslu. Řízení vědy, nazývané také operační výzkum, využívá matematické modely, statistiky a další výpočetní nástroje k řešení obchodních problémů. Vzhledem k typu systému, který spravujete, a časovým omezením, ve kterých musíte vylepšit, zvolíte svou techniku založenou na povaze problému, který se snažíte vyřešit. Použití těchto metod, dosažených prostřednictvím vědeckého výzkumu, vám pomůže vygenerovat očekávané výsledky.
Vědecké plánování
Úspěšné řízení se opírá o pečlivou koordinaci, často s využitím vědeckých metod při plánování projektů. Například analýza kritické cesty vám umožňuje určit, které úkoly v projektu budou mít nejdelší nebo nepříznivě ovlivnit délku dalších úkolů, což vám umožní zaměřit se na tyto úkoly. Počítačové modely mohou také pomoci určit využití a doporučit efektivnější využití. Navíc tato analýza typu umožňuje vyvinout proaktivní strategie pro řešení výpadků a přetížení.
Analýza pracovního toku a sítí
Strategie vědy o řízení můžete také použít k návrhu fyzického uspořádání pracoviště pomocí analýzy pracovních postupů a individuálních úkolů. Podobně jsou výpočetní techniky užitečné při analýze počítačových nebo telekomunikačních sítí. Tyto techniky nakonec vedou ke snížení nákladů díky zaměstnávání globální pracovní síly a zdrojů. Přesné promítání těchto druhů úspor umožňuje zajistit dlouhodobý úspěch.
Řešení problémů v maloobchodě
Techniky řízení vědy umožňují nákladově efektivní, inovativní a kreativní řešení problémů. Počítačové programy, které umožňují výzkumníkům simulovat události, jako jsou atomové výbuchy nebo přírodní katastrofy, aby mohly být rozhodnuty, mohou být také použity k simulaci obchodních situací, a to pomocí specializovaných matematických rovnic nazývaných algoritmy pro simulaci obchodních podmínek. Například vytvoření matematického modelu v elektronické tabulce vám pomůže určit optimální úroveň personálu za různých podmínek. Kromě tohoto optimalizačního modelu můžete vytvořit řadu modelů pro řízení čekací doby zákazníků.Pomocí manipulace s proměnnými můžete zkontrolovat potenciální výsledky a provést úpravy v reálném světě, pokud jde o pracovní plány.
