Author: Z. Caner Taşkın

Tämän päivän hyperkilpailullisessa ja erittäin monimutkaisessa liiketoimintaympäristössä yritykset etsivät jatkuvasti keinoja saada kilpailuetua parantamalla toimitusketjujensa kautta asiakkaille toimittamiensa tavaroiden ja palvelujen nopeutta, tehokkuutta ja laatua. Avain menestyksen avaamiseen toimitusketjun hallinnassa on kyky tehdä optimoituja liiketoimintapäätöksiä löytämällä paras mahdollinen ratkaisu yrityksen suunnittelu- ja aikataulutusongelmiin.

Toimitusketjun suunnittelu- ja aikataulutusongelmien ratkaisemiseen käytetään monia tekniikoita, kuten rajoitusohjelmointia, matemaattista ohjelmointia, metaheuristiikkaa, paikallishakua, koneoppimisalgoritmeja ja evoluutioalgoritmeja, kuten geneettisiä algoritmeja ja simuloitua hehkutusta. Nämä algoritmit voidaan luokitella kahteen pääryhmään, joita tarkastelemme tässä blogissa: heuristiikkaan ja optimointiin.

Optimoinnin ja heurististen ratkaisujen tavoite on sama – parhaan mahdollisen ratkaisun tarjoaminen tiettyyn toimitusketjuongelmaan – mutta niiden lopputulokset ovat usein dramaattisesti erilaisia.

Tässä tarkastelemme optimoinnin ja heuristiikan välisiä eroja ja tutkimme kummankin lähestymistavan hyviä ja huonoja puolia.

Heuristiikan ja optimoinnin eron määrittely

Periaatteessa jokainen toimitusketjun suunnittelu- ja aikataulutusongelma on pohjimmiltaan optimointiongelma. Sen ratkaisussa on määritettävä paras tapa synkronoida tarjonta ja kysyntä toimitusketjuverkossa – asiakastyytyväisyyden ja tuloksen parantamiseksi.

Yksi suosittu tekniikka, jota yritykset käyttävät toimitusketjun suunnittelu- ja aikataulutusongelmiensa ratkaisemiseen, on heuristiikka. Yksinkertaisesti sanottuna heuristiikka on ongelmanratkaisumenetelmä, jossa hyödynnetään käytännöllistä prosessia (yleisesti ”nyrkkisääntönä” tai ”parhaana käytäntönä”), jonka avulla tuotetaan toteuttamiskelpoinen ratkaisu, joka on riittävän hyvä tietyn ongelman nopeaan ratkaisemiseen ja välittömien tavoitteiden saavuttamiseen – mutta ei välttämättä optimaalinen ratkaisu.

Optimointimalli sen sijaan käyttää älykästä, automatisoitua prosessia, jonka avulla tuotetaan optimaalinen ratkaisu tietylle ongelmalle – ja jossa otetaan huomioon päätöksentekomuuttujat, kuten tuotanto-, varasto – ja lähetysmäärät, samoin kuin myös reunaehdot ja keskeiset suorituskykyindikaattorit. Toimitusketjun optimointiratkaisut pyrkivät tarjoamaan parhaan mahdollisen väylän optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseen kaikissa hankinta-, tuotanto-, varasto- ja jakelutoiminnoissa – maksimoimalla toimitussuorituskyvyn ja kokonaiskannattavuuden.

Heuristisen lähestymistavan hyvät ja huonot puolet

Heuristisen lähestymistavan käyttöönoton tärkein etu on se, että se tarjoaa nopean ratkaisun, joka on helposti ymmärrettävissä ja toteutettava. Heuristiset algoritmit ovat käytännöllisiä, ja ne toimivat nopeina ja toteuttamiskelpoisina lyhyen aikavälin ratkaisuina suunnittelu- ja aikataulutusongelmiin.

Heuristisen lähestymistavan tärkein haittapuoli on se, että se ei – suurimmassa osassa tapauksia – kykene tuottamaan optimaalista ratkaisua suunnittelu- ja aikataulutusongelmaan.

Heuristiset lähestymistavat voivat tarjota nopean ratkaisun tiettyyn suunnittelu- tai aikataulutusongelmaan, mutta ne eivät kuitenkaan kykene palvelemaan toteuttamiskelpoisia ratkaisuja, jotka tuottavat parhaita mahdollisia tuloksia. Tämä tarkoittaa, että heuristiikoilla on taipumus ”jättää rahaa pöydälle” – ne pysähtyvät usein johonkin ratkaisuun, vaikka samaan ongelmaan on olemassa parempia ratkaisuja, jotka tuottavat alhaisemmat toimitusketjun kustannukset, paremman tilaustyytyväisyyden suorituskyvyn tai suuremman kokonaistuloksen. Ajan mittaan, kun liiketoimintamalli ja prosessit kehittyvät ja kehittyvät, heuristiset ratkaisut väistämättä horjuvat ja epäonnistuvat – koska ne eivät yksinkertaisesti ole tarpeeksi joustavia, jotta ne pystyisivät vastaamaan yrityksesi kehittyviin tarpeisiin ja vaatimuksiin.

Toinen haittapuoli on heurististen lähestymistapojen joustamattomuus. Jos esimerkiksi keskeiset päätöksentekomuuttujat, rajoitteet tai suorituskykyindikaattorit muuttuvat tai jos tuotantolinjaan lisätään uusi kone, joka siirtää tuotantoprosessin pullonkaulaa, kova tai valmiiksi koodattu heuristiikka ei ehkä enää kykene toimimaan pätevänä ja käyttökelpoisena ratkaisuna, vaan se saatetaan joutua konfiguroimaan uudelleen. Lisäksi pienikin muutos toimintaprosesseissa tai taustalla olevissa tietomalleissa, kuten kysynnän ajallisessa jakautumisessa tai tuotevalikoimassa, voi vaikuttaa merkittävästi heuristiikan suorituskykyyn – ja tämä voi aiheuttaa vakavan riskin yrityksesi kokonaistuottavuudelle ja kannattavuudelle.

Yhteenvetona voidaan todeta, että heuristiset tekniikat ovat käytännöllisiä ja tarjoavat nopeita ja toteuttamiskelpoisia lyhyen aikavälin ratkaisuja suunnittelu- ja aikataulutushaasteisiin, mutta niiltä puuttuu teho ja joustavuus sellaisten jatkuvien, optimaalisten ratkaisujen luomiseksi, jotka luovat väyliä parempaan tuottavuuteen ja kannattavuuteen.

Optimointimenetelmän hyvät ja huonot puolet

Optimointimenetelmän pääasiallinen hyöty piilee siinä, että sen avulla saadaan aikaan parhaana mahdollisena pidettävän ratkaisun tietylle suunnitelma- ja aikatauluongelmalle.

Optimoinnin algoritmit tuottavat taatusti optimaalisia ratkaisuja, jotka ovat heuristisia vastaaviaan parempia ja joiden avulla yritykset voivat maksimoida kustannus- ja toimintatehokkuuden.

Optimoinnin mallien tärkeimpiä etuja on niiden joustavuus, sillä ne voivat automaattisesti mukautua ja sopeutua niin, että ne kykenevät ottamaan huomioon lukemattomat päätöksentekomuuttujat ja muuttuvat tavoitteet, rajoitteet ja monitahoisuudet missä tahansa liikenneympäristössä, ja ne kykenevät tuottamaan parhaita mahdollisia suunnittelu- ja aikataulutusratkaisuja.

Optimointitekniikat antavat suunnittelijoille mahdollisuuden tehdä optimoituja päätöksiä ja saavuttaa korkeammat tuottavuus- ja suorituskykytasot.

Optimoinnin lähestymistavassa on kuitenkin joitakin haittoja. Ensinnäkin optimointimallit ovat erittäin kehittyneitä, ja optimointiratkaisujen laatiminen ja käyttöönotto edellyttää erityistä asiantuntemusta ja teknologiaa. Esimerkiksi optimointiratkaisun tuottaminen edellyttää matemaattisen ohjelmoinnin käsitteiden perusteellista ymmärtämistä ja erityisten ratkaisijoiden hyödyntämistä.

Toisaalta heuristisiin vastineisiinsa verrattuna optimointialgoritmien suorittaminen vie tyypillisesti enemmän aikaa – koska niiden ratkaiseminen on matemaattisesti vaikeaa. Lisäksi joitakin reaalimaailman prosesseja ei voida riittävästi mallintaa lineaarisilla optimointitekniikoilla, ja joskus on vaikeaa mallintaa optimointimallissa aineettomia liiketoimintatavoitteita, kuten ”oikeudenmukaisuutta”.

Mikä lähestymistapa sopii yrityksellesi?

Viime kädessä ei ole olemassa ”parasta” lähestymistapaa toimitusketjun suunnittelu- ja aikataulutusongelmien ratkaisemiseen – kaikki kiteytyy siihen, mikä lähestymistapa sopii liiketoiminnallesi.

Vertailtaessa heuristisia ja optimointialgoritmeja ratkaisun laadun kannalta jälkimmäinen on selvä voittaja. Ratkaisun laatu on usein kriittinen menestystekijä taktisen ja strategisen tason toimitusketjun optimointipäätöksissä, mikä tekee optimoinnista luonnollisen valinnan.

Mutta jos yrityksesi tarvitsee kohtuullisen hyvän ratkaisun lyhyessä ajassa, mikä on usein tilanne reaaliaikaisissa toimintaympäristöissä, heuristinen ratkaisu voi olla oikea valinta.

Monissa tapauksissa optimoinnin ja heuristiikan toisiaan täydentävä toimintatapa on kuitenkin tehokkain ratkaisu. ICRON tukee optimoinnin ja heuristiikan lisäksi myös muita algoritmiparadigmoja, kuten evoluutioalgoritmeja, sääntöpohjaisia algoritmeja, paikallishakua ja monitavoiteoptimointia. Ja ICRONin innovatiivisen GSAMS-mallinnusjärjestelmän avulla on mahdollista suunnitella hybridiratkaisujen lähestymistapoja.

On esimerkiksi mahdollista käyttää heuristiikkaa, jossa hyödynnetään liiketoimintaosaamista ja päätöksentekijöiden kokemusta hyvän ratkaisun tuottamiseksi ongelmaan. Tämä heuristinen ratkaisu voidaan sitten siirtää lähtökohdaksi optimointimalliin. Sitten ratkaisija joko todistaa optimaalisuuden tai parantaa heuristista ratkaisua sen sijaan, että ratkaisee ongelman tyhjästä.

Toinen hybridi ratkaisutapa, joka tasapainottaa ratkaisun laadun ja laskenta-ajan niille yrityksille, jotka etsivät kiireellisesti ratkaisua suunnittelu- ja aikataulutusongelmaan, mutta joilla ei ole aikaa odottaa optimaalisen ratkaisun löytymistä, on ”optimointiin perustuva heuristiikka”. Tämäntyyppisissä heuristiikoissa käytetään optimointitekniikoita ratkaisuprosessin nopeuttamiseksi ja sellaisten ratkaisujen tuottamiseksi, jotka ovat parempia kuin perinteisten heurististen lähestymistapojen tuottamat ratkaisut, mutta eivät välttämättä optimaalisia.

ICRONilla on kyky luoda optimointipohjaisia heuristiikkoja ja muita hybridi-ratkaisutapoja – ja tämä on Optimoitu päätöksenteko -alustamme ainutlaatuinen ominaisuus. Asiakkaamme hyötyvät tästä täydentävästä lähestymistavasta, sillä he voivat suunnitella ja ottaa käyttöön suunnittelujärjestelmän, joka sopii täydellisesti heidän liiketoimintavaatimuksiinsa.