Autor: Který přístup je pro váš podnik správný? Caner Taşkın

V dnešním hyperkonkurenčním a vysoce komplexním podnikatelském prostředí společnosti neustále hledají způsoby, jak získat konkurenční výhodu zlepšením rychlosti, efektivity a kvality zboží a služeb, které dodávají zákazníkům prostřednictvím svých dodavatelských řetězců. Klíčem k odemčení úspěchu v oblasti řízení dodavatelského řetězce je schopnost přijímat optimalizovaná obchodní rozhodnutí nalezením nejlepšího možného řešení problémů plánování a rozvrhování ve firmě.

K řešení problémů plánování a rozvrhování dodavatelského řetězce se používá mnoho technik – například programování s omezeními, matematické programování, metaheuristika, lokální vyhledávání, algoritmy strojového učení a evoluční algoritmy, jako jsou genetické algoritmy a simulované žíhání. Tyto algoritmy lze rozdělit do dvou hlavních kategorií, které budeme v tomto blogu zkoumat: heuristické a optimalizační.

Cíl optimalizačních a heuristických řešení je stejný – poskytnout nejlepší možné řešení daného problému dodavatelského řetězce – ale jejich výsledky se často dramaticky liší.

Podíváme se zde na rozdíly mezi optimalizací a heuristikou a prozkoumáme výhody a nevýhody každého přístupu.

Definování rozdílu mezi heuristikou a optimalizací

V zásadě je každý problém plánování a rozvrhování dodavatelského řetězce v jádru optimalizačním problémem. Jeho řešení spočívá v určení nejlepšího způsobu synchronizace nabídky a poptávky v celé síti dodavatelského řetězce – s cílem zvýšit spokojenost zákazníků a hospodářské výsledky.

Jednou z oblíbených technik, kterou podniky používají k řešení problémů plánování a rozvrhování dodavatelského řetězce, je heuristika. Zjednodušeně řečeno, heuristika je přístup k řešení problému, který využívá praktický postup (běžně označovaný jako „pravidlo palce“ nebo „osvědčený postup“) k vytvoření proveditelného řešení, které je dostatečně dobré k rychlému vyřešení konkrétního problému a dosažení okamžitých cílů – nemusí však nutně jít o optimální řešení.

Oproti tomu optimalizační model využívá inteligentní, automatizovaný proces k vytvoření optimálního řešení konkrétního problému – zohledňuje rozhodovací proměnné, jako je výroba, zásoby a množství zásilek, stejně jako omezení a klíčové ukazatele výkonnosti (KPI). Cílem řešení optimalizace dodavatelského řetězce je nabídnout nejlepší možnou cestu k dosažení optimální výkonnosti napříč nákupními, výrobními, skladovými a distribučními operacemi – maximalizovat výkonnost dodávek a celkovou ziskovost.

Přednosti a nevýhody heuristického přístupu

Hlavní výhodou přijetí heuristického přístupu je, že nabízí rychlé řešení, které je snadno pochopitelné a implementovatelné. Heuristické algoritmy jsou praktické, slouží jako rychlá a proveditelná krátkodobá řešení problémů plánování a rozvrhování.

Hlavní nevýhodou heuristického přístupu je, že – v naprosté většině případů – není schopen poskytnout optimální řešení problému plánování a rozvrhování.

Heuristické přístupy mohou nabídnout rychlé řešení konkrétního problému plánování nebo rozvrhování, ale nejsou schopny sloužit jako životaschopná řešení, která by poskytovala nejlepší možné výsledky. To znamená, že heuristiky mají tendenci „nechávat peníze na stole“ – často se zastaví u řešení, přestože existují lepší řešení téhož problému, která přinášejí nižší náklady dodavatelského řetězce, vyšší výkonnost uspokojování zakázek nebo vyšší celkový zisk. Postupem času, jak se váš obchodní model a procesy vyvíjejí a rozvíjejí, heuristická řešení nevyhnutelně ochabnou a selžou – protože prostě nejsou dostatečně pružná, aby se přizpůsobila vyvíjejícím se potřebám a požadavkům vaší společnosti.

Další nevýhodou je nedostatečná flexibilita, kterou heuristické přístupy disponují. Pokud se například změní klíčové rozhodovací proměnné, omezení nebo klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) nebo pokud se k výrobní lince přidá nový stroj, který posune úzké místo ve výrobním procesu, pevně nebo předem zakódovaná heuristika již nemusí být schopna sloužit jako platné a životaschopné řešení a může být nutné ji překonfigurovat. Navíc i nepatrná změna provozních procesů nebo základních datových vzorců, jako je rozložení poptávky v čase nebo sortiment výrobků, může mít zásadní dopad na výkonnost heuristiky – a to může představovat vážné riziko pro celkovou produktivitu a ziskovost vaší společnosti.

Shrnem lze říci, že heuristické techniky jsou praktické a nabízejí rychlá a proveditelná krátkodobá řešení problémů plánování a rozvrhování, ale postrádají sílu a flexibilitu pro vytváření trvalých optimálních řešení, která vytvářejí cesty k vyšší produktivitě a ziskovosti.

Prospěch a nevýhoda optimalizačního přístupu

Hlavní výhodou optimalizačního přístupu je, že vytváří nejlepší možné řešení daného problému plánování a rozvrhování.

Optimalizační algoritmy zaručeně generují optimální řešení, která překonávají své heuristické protějšky a umožňují podnikům maximalizovat nákladovou a provozní efektivitu.

Jednou z hlavních výhod optimalizačních modelů je jejich flexibilita, protože se mohou automaticky přizpůsobit a adaptovat, aby zohlednily nesčetné rozhodovací proměnné a měnící se cíle, omezení a složitosti v jakémkoli podnikovém prostředí a generovaly nejlepší možná řešení plánování a rozvrhování.

Optimalizační techniky umožňují plánovačům přijímat optimalizovaná rozhodnutí a dosahovat vyšší úrovně produktivity a výkonnosti.

Optimalizační přístup má však i některé nevýhody. Zaprvé, optimalizační modely jsou vysoce sofistikované a k vypracování a nasazení optimalizačních řešení jsou zapotřebí specifické odborné znalosti a technologie. Například k vytvoření optimalizačního řešení je zapotřebí důkladná znalost konceptů matematického programování a využití speciálních řešičů.

V porovnání se svými heuristickými protějšky vyžadují optimalizační algoritmy obvykle více času – protože jejich řešení je matematicky náročné. Navíc některé reálné procesy nelze adekvátně modelovat pomocí lineárních optimalizačních technik a někdy je obtížné v optimalizačním modelu modelovat nehmotné obchodní cíle, jako je například „spravedlnost“.

Který přístup je vhodný pro váš podnik?

V konečném důsledku neexistuje žádný „nejlepší“ přístup k řešení problémů plánování a rozvrhování dodavatelského řetězce – vše se odvíjí od toho, který přístup je vhodný pro váš podnik.

Pokud porovnáme heuristické a optimalizační algoritmy z hlediska kvality řešení, je heuristický algoritmus jasným vítězem. Kvalita řešení je často kritickým faktorem úspěchu při optimalizačních rozhodnutích na taktické a strategické úrovni dodavatelského řetězce, a proto je optimalizace přirozenou volbou.

Pokud však váš podnik potřebuje přiměřeně dobré řešení v krátkém čase, což je často případ provozních nastavení v reálném čase, pak pro vás může být správnou volbou heuristické řešení.

V mnoha případech je však nejefektivnějším řešením komplementární přístup mezi optimalizací a heuristikou. ICRON podporuje nejen optimalizaci a heuristiku, ale také další algoritmická paradigmata včetně evolučních algoritmů, algoritmů založených na pravidlech, lokálního prohledávání a víceobjektové optimalizace. A pomocí inovativního modelovacího systému ICRON GSAMS je možné navrhovat hybridní přístupy k řešení.

Například je možné použít heuristiku, která využívá obchodní know-how a zkušenosti rozhodovatele k vytvoření dobrého řešení problému. Toto heuristické řešení pak lze předat jako výchozí bod optimalizačnímu modelu. Řešitel pak buď prokáže optimálnost, nebo heuristické řešení vylepší, místo aby problém řešil od začátku.

Dalším hybridním přístupem k řešení, který vyvažuje kvalitu řešení a dobu výpočtu pro ty podniky, které naléhavě potřebují vyřešit problém plánování a rozvrhování, ale nemají čas čekat na nalezení optimálního řešení, je „heuristika založená na optimalizaci“. Tento typ heuristiky využívá optimalizační techniky k urychlení procesu řešení a poskytuje řešení, která jsou lepší než řešení generovaná tradičními heuristickými přístupy, ale nemusí být nutně optimální.

ICRON disponuje schopností vytvářet heuristiky založené na optimalizaci a další hybridní přístupy k řešení – a to je jedinečná vlastnost naší platformy Optimalizované rozhodování. Naši zákazníci z tohoto doplňkového přístupu těží, protože mohou navrhnout a nasadit plánovací systém, který dokonale vyhovuje jejich obchodním požadavkům.