Autore: Z. Caner Taşkın
Nell’odierno ambiente commerciale ipercompetitivo e altamente complesso, le aziende sono costantemente alla ricerca di modi per ottenere un vantaggio competitivo migliorando la velocità, l’efficienza e la qualità dei beni e dei servizi che forniscono ai clienti attraverso le loro catene di fornitura. La chiave per sbloccare il successo nella gestione della supply chain è essere in grado di prendere decisioni di business ottimizzate trovando la migliore soluzione possibile ai problemi di pianificazione e programmazione della vostra azienda.
Ci sono molte tecniche – come la programmazione dei vincoli, la programmazione matematica, la meta-euristica, la ricerca locale, gli algoritmi di apprendimento automatico e gli algoritmi evolutivi come gli algoritmi genetici e l’annealing simulato – che vengono utilizzati per risolvere i problemi di pianificazione e programmazione della supply chain. Questi algoritmi possono essere classificati in due categorie principali, che esamineremo in questo blog: l’euristica e l’ottimizzazione.
Lo scopo delle soluzioni di ottimizzazione ed euristiche è lo stesso – fornire la migliore soluzione possibile a un dato problema di supply chain – ma i loro risultati sono spesso drammaticamente diversi.
Esaminiamo qui le differenze tra ottimizzazione ed euristica, ed esploriamo i pro e i contro di ogni approccio.
Definire la differenza tra euristica e ottimizzazione
Fondamentalmente, ogni problema di pianificazione e programmazione della supply chain è un problema di ottimizzazione. La sua soluzione comporta la determinazione del modo migliore per sincronizzare la domanda e l’offerta attraverso la rete della catena di fornitura – per aumentare la soddisfazione del cliente e i risultati finali.
Una tecnica popolare che le aziende impiegano per risolvere i loro problemi di pianificazione e programmazione della catena di fornitura è l’euristica. In parole povere, un’euristica è un approccio alla risoluzione dei problemi che utilizza un processo pratico (comunemente indicato come “regola empirica” o “best practice”) per produrre una soluzione fattibile che è abbastanza buona per risolvere rapidamente un particolare problema e raggiungere obiettivi immediati – ma non necessariamente una soluzione ottimale.
Al contrario, un modello di ottimizzazione impiega un processo intelligente e automatizzato per generare una soluzione ottimale a un particolare problema – prendendo in considerazione variabili decisionali come la produzione, l’inventario e le quantità di spedizione, nonché i vincoli e gli indicatori chiave di prestazione (KPI). Le soluzioni di ottimizzazione della supply chain mirano a offrire la migliore strada possibile per ottenere prestazioni ottimali attraverso le operazioni di approvvigionamento, produzione, inventario e distribuzione – massimizzando le prestazioni di consegna e la redditività complessiva.
I pro e i contro dell’approccio euristico
Il vantaggio principale dell’adozione di un approccio euristico è che offre una soluzione rapida, facile da capire e implementare. Gli algoritmi euristici sono pratici, servono come soluzioni veloci e fattibili a breve termine per problemi di pianificazione e programmazione.
Il principale svantaggio dell’approccio euristico è che – nella maggior parte dei casi – non è in grado di fornire una soluzione ottimale a un problema di pianificazione e programmazione.
Gli approcci euristici possono offrire una soluzione rapida a un problema specifico di pianificazione o programmazione, ma non sono in grado di servire come soluzioni valide che forniscono i migliori risultati possibili. Questo significa che l’euristica tende a “lasciare i soldi sul tavolo” – spesso si fermano con una soluzione, anche se ci sono soluzioni migliori dello stesso problema che producono un costo inferiore della catena di approvvigionamento, una performance di soddisfazione degli ordini più alta o un profitto complessivo più alto. Nel corso del tempo, quando il vostro modello di business e i vostri processi si evolvono e si sviluppano, le soluzioni euristiche inevitabilmente vacilleranno e falliranno – poiché semplicemente non sono abbastanza flessibili per adattarsi alle esigenze e ai requisiti in evoluzione della vostra azienda.
Un altro svantaggio è la mancanza di flessibilità che gli approcci euristici possiedono. Se, per esempio, le variabili decisionali chiave, i vincoli o i KPI cambiano, o se una nuova macchina viene aggiunta alla linea di produzione che sposta il collo di bottiglia nel processo produttivo, un’euristica rigida o pre-codificata potrebbe non essere più in grado di servire come soluzione valida e praticabile e potrebbe dover essere riconfigurata. Inoltre, un modesto cambiamento nei vostri processi operativi o nei modelli di dati sottostanti, come la distribuzione della domanda nel tempo o il mix di prodotti, può avere un grande impatto sulle prestazioni dell’euristica – e questo può rappresentare un serio rischio per la produttività e la redditività globale della vostra azienda.
In sintesi, le tecniche euristiche sono pratiche e offrono soluzioni veloci e fattibili a breve termine per le sfide di pianificazione e programmazione, ma mancano della potenza e della flessibilità per creare soluzioni continue e ottimali che creano percorsi per una maggiore produttività e redditività.
Pro e contro dell’approccio di ottimizzazione
Il vantaggio principale dell’approccio di ottimizzazione è che produce la migliore soluzione possibile per un dato problema di pianificazione e programmazione.
Infatti, gli algoritmi di ottimizzazione sono garantiti per generare soluzioni ottimali, che superano le loro controparti euristiche e permettono alle aziende di massimizzare i costi e l’efficienza operativa.
Uno dei principali vantaggi dei modelli di ottimizzazione è la loro flessibilità, in quanto possono regolare e adattarsi automaticamente per prendere in considerazione la miriade di variabili decisionali e gli obiettivi mutevoli, i vincoli e le complessità di qualsiasi ambiente aziendale e generare le migliori soluzioni possibili di pianificazione e programmazione.
Le tecniche di ottimizzazione permettono ai pianificatori di prendere decisioni ottimizzate e raggiungere livelli più alti di produttività e performance.
Ci sono, però, alcuni svantaggi nell’approccio di ottimizzazione. In primo luogo, i modelli di ottimizzazione sono altamente sofisticati, e sono necessarie competenze e tecnologie specifiche per ideare e implementare soluzioni di ottimizzazione. Per esempio, per generare una soluzione di ottimizzazione, è necessaria una comprensione approfondita dei concetti di programmazione matematica e l’utilizzo di solutori speciali.
Inoltre, rispetto alle loro controparti euristiche, gli algoritmi di ottimizzazione richiedono in genere più tempo per essere eseguiti – poiché sono matematicamente difficili da risolvere. Inoltre, alcuni processi del mondo reale non possono essere adeguatamente modellati usando tecniche di ottimizzazione lineare, e a volte è difficile modellare obiettivi aziendali intangibili come la “correttezza” in un modello di ottimizzazione.
Quale approccio è giusto per il tuo business?
In definitiva, non esiste un approccio “migliore” per risolvere i vostri problemi di pianificazione e programmazione della supply chain – tutto si riduce a quale approccio è giusto per il vostro business.
Se confrontiamo gli algoritmi euristici con quelli di ottimizzazione in termini di qualità della soluzione, quest’ultimo è il chiaro vincitore. La qualità della soluzione è spesso un fattore critico di successo per le decisioni di ottimizzazione della supply chain a livello tattico e strategico, il che rende l’ottimizzazione una scelta naturale.
Ma se il vostro business ha bisogno di una soluzione ragionevolmente buona in un breve lasso di tempo, che è spesso il caso nelle impostazioni operative in tempo reale, allora una soluzione euristica può essere la scelta giusta per voi.
In molti casi, tuttavia, un approccio complementare tra ottimizzazione ed euristica è la soluzione più efficace. ICRON supporta non solo l’ottimizzazione e l’euristica, ma anche altri paradigmi algoritmici tra cui algoritmi evolutivi, algoritmi basati su regole, ricerca locale e ottimizzazione multi-obiettivo. E usando l’innovativo sistema di modellazione GSAMS di ICRON, è possibile progettare approcci di soluzioni ibride.
Per esempio, è possibile impiegare un’euristica che utilizza il know-how aziendale e l’esperienza del decisore per generare una buona soluzione del problema. Questa soluzione euristica può poi essere passata come punto di partenza al modello di ottimizzazione. Poi il solutore dimostra l’ottimalità o migliora la soluzione euristica invece di risolvere il problema da zero.
Un altro approccio di soluzione ibrida che bilancia la qualità della soluzione e il tempo di calcolo per quelle aziende che stanno cercando urgentemente di risolvere un problema di pianificazione e programmazione, ma non hanno il tempo di aspettare che venga trovata una soluzione ottimale è “l’euristica basata sull’ottimizzazione”. Questo tipo di euristica impiega tecniche di ottimizzazione per accelerare il processo di soluzione e fornire soluzioni che sono migliori di quelle generate da approcci euristici tradizionali, ma non necessariamente ottimali.
ICRON possiede la capacità di creare euristica basata sull’ottimizzazione e altri approcci di soluzione ibridi – e questa è una caratteristica unica della nostra piattaforma Optimized Decision Making. I nostri clienti beneficiano di questo approccio complementare, in quanto possono progettare e distribuire un sistema di pianificazione che si adatta perfettamente alle loro esigenze aziendali.
ICRON possiede la capacità di creare euristiche basate sull’ottimizzazione e altri approcci di soluzioni ibride.