Solver como ferramenta de otimização no suporte à decisão empresarial: benefícios e desafios

Abstract

A pesquisa operacional tem se destacado como ferramenta essencial na tomada de decisões empresariais, especialmente em cenários de crescente complexidade e competitividade. Neste contexto, o artigo examina o uso do Solver, ferramenta de otimização disponível no Excel, que ajuda na resolução de problemas de alocação de recursos, maximização de lucros e minimização de custos. A revisão de literatura evidencia que, ao aplicar o Solver, empresas, principalmente de médio porte, alcançam benefícios como melhor eficiência e precisão no controle de processos e na formulação de orçamentos. Estudos mostram que o Solver democratiza o acesso a métodos de otimização, pois requer apenas conhecimentos básicos para uso, embora a interpretação avançada de seus resultados exija capacitação. No entanto, a adoção do Solver enfrenta desafios, como a resistência cultural à análise quantitativa e a limitação de infraestrutura em pequenas e médias empresas (PMEs). Para que seu uso seja mais efetivo, o artigo sugere um investimento em sistemas de informação robustos e em treinamento de gestores, pois a ferramenta depende de dados de qualidade e de um entendimento sólido das variáveis de otimização. Em conclusão, o artigo aponta que, com o avanço de tecnologias como big data e inteligência artificial, a eficácia do Solver poderá ser ampliada, proporcionando às empresas brasileiras maior competitividade e agilidade nas decisões operacionais.

Operational research has become an essential tool for making business decisions, especially in increasingly complex and competitive scenarios. In this context, the article examines the use of Solver, an optimization tool available in Excel, which helps solve problems of resource allocation, profit maximization and cost minimization. The literature review shows that by applying Solver, companies, especially medium-sized ones, achieve benefits such as better efficiency and precision in controlling processes and formulating budgets. Studies show that Solver democratizes access to optimization methods, as it only requires basic knowledge to use, although advanced interpretation of its results requires training. However, the adoption of Solver faces challenges, such as cultural resistance to quantitative analysis and limited infrastructure in small and medium-sized enterprises (SMEs). To make its use more effective, the article suggests investing in robust information systems and training managers, as the tool depends on quality data and a solid understanding of the optimization variables. In conclusion, the article points out that, with the advance of technologies such as big data and artificial intelligence, Solver's effectiveness could be increased, providing Brazilian companies with greater competitiveness and agility in operational decisions.