Szkoła badań operacyjnych (matematyczna)
Chociaż w ciągu pierwszego półwiecza XX wieku, nauki o zarządzaniu dostarczyły przedsiębiorstwom wielu naukowych zasad, metod i form racjonalizowania działalności, to jeden z najistotniejszych problemów kierownictwa - podejmowanie decyzji, był ciągle rozwiązywany przy pomocy podejścia tradycyjnego, empirycznego, opartego na zdrowym rozsądku, intuicji i wyczuciu.
Tak się działo do przełomu lat czterdziestych i pięćdziesiątych, kiedy to gospodarka światowa otrzymała nowe narzędzia, służące do naukowego przygotowania decyzji. Narzędzia te zostały opracowane i wypróbowane przy rozwiązywaniu różnych militarnych zagadnień decyzyjnych podczas II wojny światowej.
W okresie wojny powstało szereg problemów wymagających podejmowania optymalnych decyzji np. opracowanie optymalnego planu przewozów morskich, znalezienia najlepszego - z punktu widzenia założeń wojskowych - rozmieszczenia min w porcie nieprzyjacielskim, ustalenia optymalnego składu konwoju morskiego czy optymalnej diety dla żołnierza. Problemy te były rozwiązywane przez tzw. grupy badan operacyjnych, składające się ze specjalistów z różnych dziedzin wiedzy i działających przy sztabach woskowych wielkich mocarstw. Pierwsza taka grupa powstała w roku 1938 przy sztabie brytyjskiej armii, a jej kierownikiem był światowej sławy fizyk J. P. Blackett. Trzeba jednak odnotować fakt, że już w połowie lat trzydziestych profesor Uniwersytetu Leningradzkiego L. W. Kantorowicz prowadził badania polegające na zastosowaniu modeli i algorytmów matematycznych do podejmowania optymalnych decyzji gospodarczych. Wyniki tych badań dotyczyły np. optymalnego wykorzystania zdolności produkcyjnej parku maszynowego czy optymalnego rozkroju materiałów przemysłowych.
Metodologia rozwiązywania wojskowych zagadnień decyzyjnych przez grupy badan operacyjnych opierała się na formułowaniu modeli matematycznych dla konkretnych problemów, a następnie na stosowaniu algorytmów dla wyznaczenia decyzji optymalnych. Modele matematyczne stanowią układy równań i nierówności o wielu niewiadomych, odzwierciedlających strukturę rozpatrywanego problemu. Po ustaleniu danych liczbowych dla parametrów tego rodzaju układów, można obliczyć wartości niewiadomych, czyli zmiennych decyzyjnych za pomocą ścisłych procedur, określających kolejne czynności obliczeniowe, swoistych recept na rozwiązywanie zadań matematycznych określonego typu. Owe dokładne „przepisy” na rozwiązywanie modeli matematycznych nazywa się właśnie algorytmami. Ponieważ modele matematyczne opracowywane dla praktycznych kwestii decyzyjnych obejmują na ogół dziesiątki, setki a nawet tysiące równań i podobne ilości m]niewiadomych (liczba niewidomych na ogół przewyższa liczbę równań), konieczne staje się - dla umożliwienia przeprowadzania efektywnych obliczeń - stosowanie nowoczesnych środków obliczeniowych.
I właśnie dla tego, dopiero w latach pięćdziesiątych obserwuje się gwałtowny rozwój zastosowań badań operacyjnych (nazwa przyjęła się podgrupy badań operacyjnych). Wtedy to, bowiem narasta gwałtownie tzw. druga rewolucja przemysłowa, polegająca na rozwoju przemysłu wytwarzającego elektroniczne maszyny obliczeniowe i postępującej komputeryzacji różnych dziedzin życia. Wtedy też okazała się, że modele matematyczne i odpowiadające im algorytmy, opracowane podczas wojny dla zagadnień militarnych, mogą być z powodzeniem zastosowane do pozornie odmiennych, lecz analogicznych pod względem swej istotnej struktury problemów gospodarczych.
I tak np., okazała się, że ten typ modelu matematycznego i ten rodzaj algorytmu, jakich użyto do znalezienia optymalnego planu wojskowych przewozów morskich, mogą być bezpośrednio zastosowane do ustalania optymalnego planu przewozu surowców pomiędzy zakładami wydobywczymi a zładami przetwórczymi (lub hurtowniami). Stwierdzono, że model który podczas wojny służył do znalezienia optymalnego rozmieszczenia mion w porcie, może służyć w warunkach pokojowych do poszukiwania najlepszego rozmieszczenia zakładów przemysł…owych w regionie lub stanowisk roboczych w oddziale produkcyjnym. Przekonano się, że model i metoda jego rozwiązywania, wykorzystane przy ustalaniu optymalnej diety, mogą być stosowane w gospodarce np. dla sprecyzowania optymalnej mieszanki węglowej w elektrowni czy optymalnego wsadu do pieca hutniczego.
Jednocześnie zaczęto rozwijać zakrojone na szeroką skalę badania teoretyczne, mające na celu opracowanie modeli matematycznych dla coraz to nowych zagadnień decyzyjnych z zarządzania, dostosowanych do dynamicznie rozwijającej się elektronicznej techniki obliczeniowej.
W chwili obecnej nauki zarządzania dysponują - dzięki badaniom szkoły badań operacyjnych - setkami typowych modeli i algorytmów, pozwalających rozwiązywać określone problemy decyzyjne.
Mimo tak burzliwego rozwoju szkoły badan operacyjnych, spotyka się ona zarówno ze strony teorii jak i praktyki z dość poważnymi zarzutami. Na czoło wysuwa się zarzut, że w badaniach operacyjnych stosuje się tzw. „redukcjonizm kwantytatywny”, czyli ogranicza się analizę problemów zarządzania tylko do aspektów ilościowych. Ogranicza to zakres zastosowania badan operacyjnych w przedsiębiorstwie do zagadnień dających się wyrazić za pomocą liczb.
Poza tym przedmiotem krytyki jest to, że przedstawiciele szkoły badań operacyjnych zasadnicze znaczenie przywiązują do narzędzi i technik badawczych. Prowadzi to w konsekwencji do pewnego fetyszyzowania naukowego przygotowania decyzji, preferującego sposoby znajdowania rozwiązań, a ignorujące podstawy i reguły podejmowania decyzji. W istocie często obserwuje się wyobcowanie przedstawicieli tego kierunku na terenie przedsiębiorstw. Wynika to z niedoceniania aspektów psychosocjologicznych, z natury rzeczy trudni wymiernych, oraz stosowania hermetycznego, na ogół nie zrozumiałego dla pracowników, języka matematycznego.