Autor: Z. Caner Taşkın

In dem heutigen wettbewerbsintensiven und hochkomplexen Geschäftsumfeld suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, indem sie die Geschwindigkeit, Effizienz und Qualität der Waren und Dienstleistungen, die sie über ihre Lieferketten an die Kunden liefern, verbessern. Der Schlüssel zum Erfolg im Lieferkettenmanagement liegt in der Fähigkeit, optimierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem man die bestmögliche Lösung für die Planungs- und Terminierungsprobleme des Unternehmens findet.

Es gibt viele Techniken – wie z.B. Constraint-Programmierung, mathematische Programmierung, Metaheuristiken, lokale Suche, Algorithmen des maschinellen Lernens und evolutionäre Algorithmen wie genetische Algorithmen und simuliertes Annealing – die zur Lösung von Planungs- und Terminierungsproblemen in der Lieferkette eingesetzt werden. Diese Algorithmen können in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden, die wir in diesem Blog untersuchen werden: Heuristiken und Optimierung.

Das Ziel von Optimierungs- und heuristischen Lösungen ist dasselbe – die bestmögliche Lösung für ein bestimmtes Lieferkettenproblem zu finden – aber ihre Ergebnisse sind oft dramatisch unterschiedlich.

Hier untersuchen wir die Unterschiede zwischen Optimierung und Heuristiken und erkunden die Vor- und Nachteile jedes Ansatzes.

Definition des Unterschieds zwischen Heuristiken und Optimierung

Grundlegend ist jedes Planungs- und Terminierungsproblem in der Lieferkette im Kern ein Optimierungsproblem. Bei der Lösung dieses Problems geht es darum, den besten Weg zu finden, Angebot und Nachfrage im gesamten Lieferkettennetz zu synchronisieren, um die Kundenzufriedenheit und die Ergebnisse zu steigern.

Eine beliebte Technik, die Unternehmen zur Lösung ihrer Lieferkettenplanungs- und -terminierungsprobleme einsetzen, ist die Heuristik. Einfach ausgedrückt, ist eine Heuristik ein Problemlösungsansatz, der ein praktisches Verfahren (allgemein als „Faustregel“ oder „beste Praxis“ bezeichnet) verwendet, um eine machbare Lösung zu erzeugen, die gut genug ist, um ein bestimmtes Problem schnell zu lösen und unmittelbare Ziele zu erreichen – aber nicht unbedingt eine optimale Lösung.

Im Gegensatz dazu verwendet ein Optimierungsmodell ein intelligentes, automatisiertes Verfahren, um eine optimale Lösung für ein bestimmtes Problem zu erzeugen – unter Berücksichtigung von Entscheidungsvariablen wie Produktion, Lagerbestand und Versandmengen sowie Einschränkungen und Leistungskennzahlen (KPIs). Lösungen zur Optimierung der Lieferkette zielen darauf ab, den bestmöglichen Weg zur Erzielung einer optimalen Leistung in den Bereichen Beschaffung, Produktion, Lagerhaltung und Vertrieb zu bieten und so die Lieferleistung und die Gesamtrentabilität zu maximieren.

Die Vor- und Nachteile des heuristischen Ansatzes

Der Hauptvorteil eines heuristischen Ansatzes besteht darin, dass er eine schnelle Lösung bietet, die leicht zu verstehen und umzusetzen ist. Heuristische Algorithmen sind praktisch und dienen als schnelle und praktikable kurzfristige Lösungen für Planungs- und Terminierungsprobleme.

Der größte Nachteil des heuristischen Ansatzes besteht darin, dass er in den allermeisten Fällen nicht in der Lage ist, eine optimale Lösung für ein Planungs- und Terminierungsproblem zu liefern.

Heuristische Ansätze können eine schnelle Lösung für ein bestimmtes Planungs- oder Terminierungsproblem bieten, sind aber nicht in der Lage, als tragfähige Lösungen zu dienen, die die bestmöglichen Ergebnisse liefern. Das bedeutet, dass Heuristiken dazu neigen, „Geld auf dem Tisch liegen zu lassen“ – sie bleiben oft bei einer Lösung stehen, obwohl es bessere Lösungen für dasselbe Problem gibt, die niedrigere Lieferkettenkosten, eine höhere Auftragszufriedenheit oder einen höheren Gesamtgewinn ermöglichen. Im Laufe der Zeit, wenn sich Ihr Geschäftsmodell und Ihre Prozesse weiterentwickeln, werden heuristische Lösungen unweigerlich ins Wanken geraten und versagen, da sie einfach nicht flexibel genug sind, um den sich entwickelnden Bedürfnissen und Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.

Ein weiterer Nachteil ist die mangelnde Flexibilität heuristischer Ansätze. Wenn sich beispielsweise wichtige Entscheidungsvariablen, Randbedingungen oder KPIs ändern oder wenn eine neue Maschine zur Produktionslinie hinzugefügt wird, die den Engpass im Produktionsprozess verlagert, ist eine hart oder vorcodierte Heuristik möglicherweise nicht mehr in der Lage, als gültige und praktikable Lösung zu dienen und muss neu konfiguriert werden. Darüber hinaus kann eine geringfügige Änderung der betrieblichen Abläufe oder der zugrunde liegenden Datenmuster, z. B. der zeitlichen Verteilung der Nachfrage oder des Produktmixes, erhebliche Auswirkungen auf die Leistung der Heuristik haben – und dies kann ein ernsthaftes Risiko für die Gesamtproduktivität und Rentabilität Ihres Unternehmens darstellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass heuristische Techniken praktisch sind und schnelle und praktikable kurzfristige Lösungen für Planungs- und Terminierungsprobleme bieten, dass ihnen aber die Leistungsfähigkeit und Flexibilität fehlt, um kontinuierliche, optimale Lösungen zu schaffen, die Wege zu höherer Produktivität und Rentabilität eröffnen.

Die Vor- und Nachteile des Optimierungsansatzes

Der Hauptvorteil des Optimierungsansatzes besteht darin, dass er die bestmögliche Lösung für ein gegebenes Planungs- und Terminierungsproblem liefert.

Optimierungsalgorithmen erzeugen garantiert optimale Lösungen, die ihre heuristischen Gegenstücke übertreffen und es den Unternehmen ermöglichen, die Kosten- und Betriebseffizienz zu maximieren.

Einer der Hauptvorteile von Optimierungsmodellen ist ihre Flexibilität, da sie sich automatisch anpassen und adaptieren können, um die unzähligen Entscheidungsvariablen und sich ändernden Ziele, Einschränkungen und Komplexitäten in jedem Unternehmensumfeld zu berücksichtigen und die bestmöglichen Planungs- und Terminierungslösungen zu erzeugen.

Optimierungstechniken versetzen Planer in die Lage, optimierte Entscheidungen zu treffen und ein höheres Produktivitäts- und Leistungsniveau zu erreichen.

Der Optimierungsansatz hat jedoch auch einige Nachteile. Erstens sind Optimierungsmodelle sehr anspruchsvoll, und für die Entwicklung und Anwendung von Optimierungslösungen sind spezielle Fachkenntnisse und Technologien erforderlich. Um eine Optimierungslösung zu erstellen, ist beispielsweise ein gründliches Verständnis mathematischer Programmierkonzepte und der Einsatz spezieller Solver erforderlich.

Auch benötigen Optimierungsalgorithmen im Vergleich zu ihren heuristischen Gegenstücken in der Regel mehr Zeit für die Ausführung, da sie mathematisch schwierig zu lösen sind. Darüber hinaus können einige reale Prozesse nicht angemessen mit linearen Optimierungstechniken modelliert werden, und es ist manchmal schwierig, immaterielle Unternehmensziele wie „Fairness“ in einem Optimierungsmodell zu modellieren.

Welcher Ansatz ist der richtige für Ihr Unternehmen?

Es gibt keinen „besten“ Ansatz für die Lösung von Planungs- und Terminierungsproblemen in der Lieferkette – es kommt ganz darauf an, welcher Ansatz für Ihr Unternehmen der richtige ist.

Vergleicht man heuristische mit Optimierungsalgorithmen in Bezug auf die Lösungsqualität, so ist letztere der eindeutige Sieger. Die Qualität der Lösung ist oft ein kritischer Erfolgsfaktor für taktische und strategische Entscheidungen zur Optimierung der Lieferkette, was die Optimierung zu einer natürlichen Wahl macht.

Wenn Ihr Unternehmen jedoch eine einigermaßen gute Lösung in kurzer Zeit benötigt, was in Echtzeit-Betriebsumgebungen oft der Fall ist, dann kann eine heuristische Lösung die richtige Wahl für Sie sein.

In vielen Fällen ist jedoch ein komplementärer Ansatz zwischen Optimierung und Heuristik die effektivste Lösung. ICRON unterstützt nicht nur Optimierung und Heuristik, sondern auch andere algorithmische Paradigmen wie evolutionäre Algorithmen, regelbasierte Algorithmen, lokale Suche und Mehrzieloptimierung. Mit dem innovativen Modellierungssystem GSAMS von ICRON ist es möglich, hybride Lösungsansätze zu entwerfen.

So ist es beispielsweise möglich, eine Heuristik einzusetzen, die betriebswirtschaftliches Know-how und die Erfahrung der Entscheidungsträger nutzt, um eine gute Lösung für das Problem zu generieren. Diese heuristische Lösung kann dann als Startpunkt an das Optimierungsmodell übergeben werden. Dann beweist der Solver entweder die Optimalität oder verbessert die heuristische Lösung, anstatt das Problem von Grund auf zu lösen.

Ein weiterer hybrider Lösungsansatz, der ein Gleichgewicht zwischen Lösungsqualität und Rechenzeit für Unternehmen schafft, die dringend ein Planungs- und Terminierungsproblem lösen müssen, aber keine Zeit haben, auf eine optimale Lösung zu warten, ist die „optimierungsbasierte Heuristik“. Diese Art von Heuristiken nutzt Optimierungstechniken, um den Lösungsprozess zu beschleunigen und Lösungen zu liefern, die besser sind als die von traditionellen heuristischen Ansätzen generierten, aber nicht notwendigerweise optimal.

ICRON besitzt die Fähigkeit, optimierungsbasierte Heuristiken und andere hybride Lösungsansätze zu erstellen – und dies ist ein einzigartiges Merkmal unserer Optimized Decision Making-Plattform. Unsere Kunden profitieren von diesem komplementären Ansatz, da sie ein Planungssystem entwerfen und einsetzen können, das perfekt zu ihren Geschäftsanforderungen passt.