Autor: Z. Caner Taşkın

En el entorno empresarial actual, hipercompetitivo y altamente complejo, las empresas buscan constantemente formas de obtener una ventaja competitiva mejorando la velocidad, la eficiencia y la calidad de los bienes y servicios que entregan a los clientes a través de sus cadenas de suministro. La clave para alcanzar el éxito en la gestión de la cadena de suministro es ser capaz de tomar decisiones empresariales optimizadas encontrando la mejor solución posible a los problemas de planificación y programación de la empresa.

Hay muchas técnicas -como la programación de restricciones, la programación matemática, la metaheurística, la búsqueda local, los algoritmos de aprendizaje automático y los algoritmos evolutivos como los algoritmos genéticos y el recocido simulado- que se utilizan para resolver los problemas de planificación y programación de la cadena de suministro. Estos algoritmos pueden clasificarse en dos categorías principales, que vamos a examinar en este blog: la heurística y la optimización.

El objetivo de las soluciones de optimización y heurísticas es el mismo -proporcionar la mejor solución posible a un determinado problema de la cadena de suministro-, pero sus resultados suelen ser drásticamente diferentes.

Aquí examinamos las diferencias entre la optimización y la heurística, y exploramos los pros y los contras de cada enfoque.

Definiendo la diferencia entre la heurística y la optimización

Fundamentalmente, cada problema de planificación y programación de la cadena de suministro es en el fondo un problema de optimización. Su solución implica determinar la mejor manera de sincronizar la oferta y la demanda a través de la red de la cadena de suministro – para aumentar la satisfacción del cliente y los resultados finales.

Una técnica popular que las empresas emplean para resolver sus problemas de planificación y programación de la cadena de suministro es la heurística. En pocas palabras, una heurística es un enfoque de resolución de problemas que utiliza un proceso práctico (comúnmente conocido como «regla general» o «mejor práctica») para producir una solución factible que es lo suficientemente buena para resolver rápidamente un problema particular y lograr los objetivos inmediatos – pero no necesariamente una solución óptima.

En cambio, un modelo de optimización emplea un proceso inteligente y automatizado para generar una solución óptima a un problema particular – teniendo en cuenta las variables de decisión como la producción, el inventario y las cantidades de envío, así como las restricciones y los indicadores clave de rendimiento (KPI). Las soluciones de optimización de la cadena de suministro tienen como objetivo ofrecer la mejor vía posible para lograr un rendimiento óptimo en sus operaciones de aprovisionamiento, producción, inventario y distribución, maximizando el rendimiento de las entregas y la rentabilidad global.

Los pros y los contras del enfoque heurístico

La principal ventaja de adoptar un enfoque heurístico es que ofrece una solución rápida, fácil de entender e implementar. Los algoritmos heurísticos son prácticos y sirven como soluciones rápidas y viables a corto plazo para los problemas de planificación y programación.

La principal desventaja del enfoque heurístico es que -en la gran mayoría de los casos- no puede ofrecer una solución óptima a un problema de planificación y programación.

Los enfoques heurísticos pueden ofrecer una solución rápida a un problema específico de planificación o programación, pero no son capaces de servir como soluciones viables que ofrezcan los mejores resultados posibles. Esto significa que la heurística tiende a «dejar dinero sobre la mesa» – a menudo se detienen con una solución, a pesar de que hay mejores soluciones del mismo problema que producen un menor coste de la cadena de suministro, un mayor rendimiento de satisfacción de pedidos o un mayor beneficio global. Con el tiempo, a medida que el modelo y los procesos de su empresa evolucionan y se desarrollan, las soluciones heurísticas inevitablemente vacilarán y fracasarán, ya que simplemente no son lo suficientemente flexibles para adaptarse a las necesidades y requisitos cambiantes de su empresa.

Otra desventaja es la falta de flexibilidad que poseen los enfoques heurísticos. Si, por ejemplo, cambian las variables clave de decisión, las restricciones o los KPI, o si se añade una nueva máquina a la línea de producción que desplaza el cuello de botella en el proceso de producción, es posible que una heurística rígida o precodificada ya no sea capaz de servir como solución válida y viable y tenga que ser reconfigurada. Además, un modesto cambio en sus procesos operativos o en los patrones de datos subyacentes, como la distribución de la demanda en el tiempo o la mezcla de productos, puede tener un gran impacto en el rendimiento de la heurística, y esto puede suponer un grave riesgo para la productividad y la rentabilidad general de su empresa.

En resumen, las técnicas heurísticas son prácticas y ofrecen soluciones rápidas y factibles a corto plazo para los desafíos de planificación y programación, pero carecen de la potencia y la flexibilidad para crear soluciones continuas y óptimas que creen caminos hacia una mayor productividad y rentabilidad.

Los pros y los contras del enfoque de optimización

La principal ventaja del enfoque de optimización es que produce la mejor solución posible para un problema de planificación y programación dado.

En efecto, los algoritmos de optimización garantizan la generación de soluciones óptimas, que superan a sus homólogos heurísticos y permiten a las empresas maximizar la eficiencia operativa y de costes.

Una de las principales ventajas de los modelos de optimización es su flexibilidad, ya que pueden ajustarse y adaptarse automáticamente para tener en cuenta las innumerables variables de decisión y los objetivos, restricciones y complejidades cambiantes de cualquier entorno empresarial y generar las mejores soluciones de planificación y programación posibles.

Las técnicas de optimización permiten a los planificadores tomar decisiones optimizadas y alcanzar mayores niveles de productividad y rendimiento.

Sin embargo, el enfoque de optimización presenta algunas desventajas. En primer lugar, los modelos de optimización son muy sofisticados y se requieren conocimientos y tecnologías específicas para idear y aplicar soluciones de optimización. Por ejemplo, para generar una solución de optimización, es necesario comprender a fondo los conceptos de programación matemática y utilizar solucionadores especiales.

Además, en comparación con sus homólogos heurísticos, los algoritmos de optimización suelen tardar más en ejecutarse, ya que son matemáticamente difíciles de resolver. Además, algunos procesos del mundo real no pueden modelarse adecuadamente mediante técnicas de optimización lineal, y a veces es difícil modelar objetivos empresariales intangibles como la «equidad» en un modelo de optimización.

¿Qué enfoque es el adecuado para su empresa?

En última instancia, no existe el «mejor» enfoque para resolver los problemas de planificación y programación de la cadena de suministro: todo se reduce a qué enfoque es el adecuado para su negocio.

Si comparamos los algoritmos heurísticos frente a los de optimización en términos de calidad de la solución, este último es el claro ganador. La calidad de la solución es a menudo un factor crítico de éxito para las decisiones de optimización de la cadena de suministro a nivel táctico y estratégico, lo que hace que la optimización sea una elección natural.

Pero si su empresa necesita una solución razonablemente buena en poco tiempo, lo que suele ocurrir en entornos operativos en tiempo real, entonces una solución heurística puede ser la opción adecuada para usted.

En muchos casos, sin embargo, un enfoque complementario entre la optimización y la heurística es la solución más eficaz. ICRON no sólo admite la optimización y la heurística, sino también otros paradigmas algorítmicos, como los algoritmos evolutivos, los algoritmos basados en reglas, la búsqueda local y la optimización multiobjetivo. Y utilizando el innovador sistema de modelado GSAMS de ICRON, es posible diseñar enfoques de soluciones híbridas.

Por ejemplo, es posible emplear una heurística que utilice el conocimiento del negocio y la experiencia del decisor para generar una buena solución para el problema. Esta solución heurística se puede pasar como punto de partida al modelo de optimización. A continuación, el solucionador demuestra la optimidad o mejora la solución heurística en lugar de resolver el problema desde cero.

Otro enfoque de solución híbrida que equilibra la calidad de la solución y el tiempo de cálculo para aquellas empresas que buscan urgentemente resolver un problema de planificación y programación, pero no tienen tiempo para esperar a que se encuentre una solución óptima es la «heurística basada en la optimización». Este tipo de heurística emplea técnicas de optimización para acelerar el proceso de solución y ofrecer soluciones que son mejores que las generadas por los enfoques heurísticos tradicionales, pero no necesariamente óptimas.

ICRON posee la capacidad de crear heurísticas basadas en la optimización y otros enfoques de solución híbridos – y esta es una característica única de nuestra plataforma de Toma de Decisiones Optimizada. Nuestros clientes se benefician de este enfoque complementario, ya que pueden diseñar e implantar un sistema de planificación que se adapte perfectamente a sus necesidades empresariales.