著者名 Z. Caner Taşkın

今日の過当競争かつ非常に複雑なビジネス環境において、企業はサプライチェーンを通じて顧客に提供する商品やサービスのスピード、効率、品質を改善し、競争優位に立つ方法を常に模索している。 サプライ チェーン マネージメントで成功を収める鍵は、企業の計画およびスケジューリング問題に対する最適なソリューションを見つけることによって、最適なビジネス決定を下すことができることです。

サプライ チェーンの計画およびスケジューリング問題を解くために使用される、制約プログラミング、数学プログラミング、メタヒューリスティクス、ローカル検索、機械学習アルゴリズム、遺伝アルゴリズムやシミュレーション アニーリングなどの進化的アルゴリズムなどの多くのテクニックが存在します。 これらのアルゴリズムは、このブログで検証する、ヒューリスティックと最適化の 2 つの主要カテゴリに分類できます。

最適化とヒューリスティック ソリューションの目的は同じで、与えられたサプライ チェーン問題に対して可能な限り最高のソリューションを提供しますが、その結果はしばしば劇的に異なっています。

ここでは、最適化とヒューリスティックの違いを検証し、それぞれのアプローチの長所と短所を探ります。

ヒューリスティックと最適化の違いを定義する

基本的に、すべてのサプライチェーンの計画とスケジューリング問題は、基本的に最適化問題です。 その解決策には、サプライチェーンネットワーク全体の需要と供給を同期させる最善の方法を決定すること、つまり、顧客満足度と収益結果を高めることが含まれます。

企業がサプライチェーンの計画とスケジューリングの問題を解決するために採用する人気のある手法に、ヒューリスティックがあります。 簡単に言うと、ヒューリスティックとは、特定の問題を迅速に解決し、当面の目標を達成するのに十分な、実現可能なソリューションを生成するための実践的なプロセス (一般に「経験則」または「ベスト プラクティス」と呼ばれる) を利用した問題解決アプローチです。 サプライ チェーン最適化ソリューションは、調達、生産、在庫、および流通業務全体で最適なパフォーマンスを達成するための最良の方法を提供することを目的としており、配送パフォーマンスと全体的な収益性を最大化します。 ヒューリスティックアルゴリズムは実用的で、計画やスケジューリング問題に対する高速で実現可能な短期的ソリューションとして機能します。

ヒューリスティックアプローチの主な短所は、ほとんどの場合、計画やスケジューリング問題に対する最適解を提供することができない、ということです。 つまり、同じ問題に対して、より低いサプライチェーンコスト、より高い注文満足度、またはより高い全体的な利益をもたらすよりよい解決策があるにもかかわらず、ヒューリスティックは「テーブルにお金を残す」傾向があるのです。 時間が経つにつれて、ビジネス モデルやプロセスが進化・発展するにつれて、発見的なソリューションは必然的に弱体化し、失敗することになります – 企業の進化するニーズや要件に対応するための柔軟性がないのです。 たとえば、主要な決定変数、制約、または KPI が変更された場合、または新しい機械が生産ラインに追加されて生産プロセスのボトルネックが移動した場合、ハードまたはプリコーディングされたヒューリスティックは有効で実行可能なソリューションとして機能しなくなり、再構成が必要になる可能性があります。 さらに、業務プロセスや、需要の時間的分布、製品構成などの基礎となるデータパターンにわずかな変更があっただけでも、ヒューリスティックの性能に大きな影響を与え、企業全体の生産性と収益性に深刻なリスクをもたらす可能性があります。

要するに、ヒューリスティック技法は実用的で、計画やスケジューリングの課題に対して迅速かつ実現可能な短期的ソリューションを提供しますが、より大きな生産性と収益性への道筋をつける継続的な最適ソリューションを生み出すパワーと柔軟性に欠けます。

最適化アプローチの利点と欠点

最適化アプローチの最大の利点は、与えられた計画やスケジューリングの問題に対して最善の解決法を生み出すことができる点です。

実際、最適化アルゴリズムは最適解を生成することが保証されており、ヒューリスティックな対応策よりも優れており、企業はコストおよび運用効率を最大化することができます。

最適化モデルの最大の利点は、あらゆるビジネス環境における無数の決定変数や変化する目標、制約、複雑さを考慮して自動的に調整および適応し、最適な計画およびスケジュールソリューションを生成できる、柔軟性があるということです。

最適化技術は、プランナーが最適化された決定を行い、より高いレベルの生産性とパフォーマンスを達成できるようにするものです。 まず、最適化モデルは非常に高度であり、最適化ソリューションを考案し展開するためには、特定の専門知識と技術が必要です。 たとえば、最適化ソリューションを生成するためには、数理計画法の概念を完全に理解し、特別なソルバーを使用する必要があります。

また、発見的な対応策と比較して、最適化アルゴリズムは、数学的に解くのが難しいため、通常、実行に多くの時間がかかります。 さらに、現実世界のプロセスの中には、線形最適化技術では適切にモデル化できないものがあり、また、最適化モデルで「公平性」のような無形のビジネス目標をモデル化することが困難な場合があります。

結局のところ、サプライチェーンのプランニングおよびスケジューリング問題を解決するための「ベスト」アプローチは存在しません。 ソリューションの品質は、戦術的および戦略的レベルのサプライ チェーン最適化の決定において重要な成功要因であることが多いため、最適化は当然の選択となります。

しかし、ビジネスが短時間で合理的に優れたソリューションを必要とする場合、これはリアルタイム運用設定でよくあることですが、ヒューリスティック ソリューションが正しい選択となる場合があります。 ICRON は、最適化とヒューリスティックだけでなく、進化的アルゴリズム、ルールベースのアルゴリズム、ローカルサーチ、多目的最適化など、他のアルゴリズムパラダイムもサポートしています。 また、ICRON の革新的なモデリング システム GSAMS を使用すると、ハイブリッド ソリューション アプローチを設計できます。

たとえば、問題に対する良いソリューションを生成するために、ビジネスのノウハウや決定者の経験を活用するヒューリスティックを採用することが可能です。 このヒューリスティックな解は、その後、最適化モデルに出発点として渡すことができます。 5960>

プランニングとスケジューリングの問題を緊急に解決したいが、最適解が見つかるのを待つ時間がない企業のために、ソリューションの品質と計算時間のバランスをとるもう 1 つのハイブリッド ソリューション アプローチは、「最適化ベースのヒューリスティック」です。 このタイプのヒューリスティックは、最適化技術を採用して、解決プロセスを高速化し、従来のヒューリスティック・アプローチによって生成されたものより優れたソリューションを提供しますが、必ずしも最適とは限りません。

ICRON は、最適化ベースのヒューリスティックとその他のハイブリッドな解決アプローチを作成する能力を有しており、これは当社の Optimized Decision Making プラットフォームのユニークな機能となっています。 この補完的なアプローチにより、お客様は、ビジネス要件に完全に適合する計画システムを設計し、展開することができるというメリットがあります。