Author: Melyik a megfelelő megközelítés az Ön vállalkozása számára? Z. Caner Taşkın

A mai hiperversenyes és rendkívül összetett üzleti környezetben a vállalatok folyamatosan keresik a versenyelőny megszerzésének módjait azáltal, hogy javítják az áruk és szolgáltatások sebességét, hatékonyságát és minőségét, amelyeket ellátási láncukon keresztül szállítanak a vevőknek. Az ellátási lánc menedzsment sikerének kulcsa az, hogy a vállalat tervezési és ütemezési problémáira a lehető legjobb megoldás megtalálásával optimális üzleti döntéseket tudjon hozni.

Az ellátási lánc tervezési és ütemezési problémáira számos technikát – például a korlátozó programozást, a matematikai programozást, a metaheurisztikát, a helyi keresést, a gépi tanulási algoritmusokat és az evolúciós algoritmusokat, például a genetikai algoritmusokat és a szimulált lágyítást – használnak az ellátási lánc tervezési és ütemezési problémáinak megoldására. Ezek az algoritmusok két fő kategóriába sorolhatók, amelyeket ebben a blogban megvizsgálunk: a heurisztikák és az optimalizálás.

Az optimalizálás és a heurisztikus megoldások célja ugyanaz – a lehető legjobb megoldást nyújtani egy adott ellátási lánc problémára -, de az eredményeik gyakran drámaian különböznek.

Itt megvizsgáljuk az optimalizálás és a heurisztika közötti különbségeket, és feltárjuk az egyes megközelítések előnyeit és hátrányait.

A heurisztika és az optimalizálás közötti különbség meghatározása

Alapvetően minden ellátási lánc tervezési és ütemezési probléma alapvetően optimalizálási probléma. Megoldása magában foglalja annak meghatározását, hogy miként lehet a legjobban összehangolni a kínálatot és a keresletet az ellátási lánc hálózatában – a vevői elégedettség és a végeredmény növelése érdekében.

Az egyik népszerű technika, amelyet a vállalkozások alkalmaznak az ellátási lánc tervezési és ütemezési problémáinak megoldására, a heurisztika. Egyszerűen fogalmazva, a heurisztika olyan problémamegoldó megközelítés, amely egy gyakorlati eljárást (általában “hüvelykujjszabályként” vagy “legjobb gyakorlatként” emlegetik) használ egy megvalósítható megoldás létrehozására, amely elég jó egy adott probléma gyors megoldásához és a közvetlen célok eléréséhez – de nem feltétlenül optimális megoldás.

Ezzel szemben egy optimalizációs modell intelligens, automatizált folyamatot alkalmaz egy adott probléma optimális megoldásának létrehozására – figyelembe véve a döntési változókat, például a termelési, készlet- és szállítási mennyiségeket, valamint a korlátozásokat és a kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (KPI-k). Az ellátási lánc optimalizálási megoldások célja, hogy a lehető legjobb utat kínálják az optimális teljesítmény eléréséhez a beszerzési, termelési, készletezési és elosztási műveletekben – maximalizálva a szállítási teljesítményt és az általános nyereségességet.

A heurisztikus megközelítés előnyei és hátrányai

A heurisztikus megközelítés alkalmazásának fő előnye, hogy gyors megoldást kínál, amelyet könnyű megérteni és megvalósítani. A heurisztikus algoritmusok praktikusak, gyors és megvalósítható rövid távú megoldásokat szolgálnak a tervezési és ütemezési problémákra.

A heurisztikus megközelítés fő hátránya, hogy – az esetek túlnyomó többségében – nem képes optimális megoldást nyújtani egy tervezési és ütemezési problémára.

A heurisztikus megközelítések gyors megoldást kínálhatnak egy adott tervezési vagy ütemezési problémára, de nem képesek életképes, a lehető legjobb eredményt nyújtó megoldásként szolgálni. Ez azt jelenti, hogy a heurisztikák hajlamosak “pénzt hagyni az asztalon” – gyakran megállnak egy megoldással, annak ellenére, hogy ugyanannak a problémának vannak jobb megoldásai is, amelyek alacsonyabb ellátási lánc költséget, nagyobb rendeléselégedettségi teljesítményt vagy magasabb össznyereséget eredményeznek. Idővel, ahogy az Ön üzleti modellje és folyamatai fejlődnek és fejlődnek, a heurisztikus megoldások elkerülhetetlenül megbicsaklanak és kudarcot vallanak – mivel egyszerűen nem elég rugalmasak ahhoz, hogy alkalmazkodjanak a vállalat változó igényeihez és követelményeihez.

A másik hátrány a heurisztikus megközelítések rugalmasságának hiánya. Ha például megváltoznak a kulcsfontosságú döntési változók, korlátok vagy KPI-k, vagy ha a gyártósorhoz új gép kerül, amely áthelyezi a termelési folyamat szűk keresztmetszetét, akkor előfordulhat, hogy egy keményen vagy előre kódolt heurisztika már nem képes érvényes és életképes megoldásként szolgálni, és esetleg újra kell konfigurálni. Továbbá a működési folyamatokban vagy a mögöttes adatmintákban, például a kereslet időbeli eloszlásában vagy a termékösszetételben bekövetkező csekély változás is jelentős hatással lehet a heurisztika teljesítményére – és ez komoly kockázatot jelenthet a vállalat általános termelékenységére és jövedelmezőségére.

Összefoglalva, a heurisztikus technikák praktikusak, és gyors és megvalósítható rövid távú megoldásokat kínálnak a tervezési és ütemezési kihívásokra, de nem rendelkeznek elegendő erővel és rugalmassággal ahhoz, hogy olyan folyamatos, optimális megoldásokat hozzanak létre, amelyek utat nyitnak a nagyobb termelékenység és nyereségesség felé.

Az optimalizációs megközelítés előnyei és hátrányai

Az optimalizációs megközelítés fő előnye, hogy a lehető legjobb megoldást adja egy adott tervezési és ütemezési problémára.

Az optimalizációs algoritmusok ugyanis garantáltan optimális megoldásokat generálnak, amelyek felülmúlják heurisztikus társaikat, és lehetővé teszik a vállalkozások számára a költség- és működési hatékonyság maximalizálását.

Az optimalizációs modellek egyik legfőbb előnye a rugalmasságuk, mivel automatikusan alkalmazkodnak és alkalmazkodnak a számtalan döntési változó, valamint a változó célok, korlátok és komplexitások figyelembevételéhez bármely üzleti környezetben, és a lehető legjobb tervezési és ütemezési megoldásokat generálják.

Az optimalizálási technikák lehetővé teszik a tervezők számára, hogy optimalizált döntéseket hozzanak, és magasabb szintű termelékenységet és teljesítményt érjenek el.

Az optimalizálási megközelítésnek azonban vannak hátrányai is. Először is, az optimalizációs modellek rendkívül kifinomultak, és az optimalizációs megoldások kidolgozásához és alkalmazásához speciális szakértelem és technológiák szükségesek. Például egy optimalizációs megoldás létrehozásához a matematikai programozási fogalmak alapos ismerete és speciális megoldók felhasználása szükséges.

Emellett heurisztikus társaikhoz képest az optimalizációs algoritmusok végrehajtása jellemzően több időt vesz igénybe – mivel matematikailag nehezen megoldhatóak. Továbbá, egyes valós folyamatok nem modellezhetők megfelelően lineáris optimalizálási technikákkal, és néha nehéz modellezni az olyan nem kézzelfogható üzleti célokat, mint például a “méltányosság” egy optimalizálási modellben.

Melyik megközelítés a megfelelő az Ön vállalkozása számára?

Végeredményben nincs “legjobb” megközelítés az ellátási lánc tervezési és ütemezési problémáinak megoldására – minden azon múlik, hogy melyik megközelítés a megfelelő az Ön vállalkozásának.

Ha a megoldás minősége szempontjából összehasonlítjuk a heurisztikus és az optimalizációs algoritmusokat, akkor egyértelműen az utóbbi a győztes. A megoldás minősége gyakran kritikus sikertényező a taktikai és stratégiai szintű ellátási lánc optimalizálási döntéseknél, ami az optimalizálást természetes választássá teszi.

Ha azonban vállalkozásának rövid időn belül kellően jó megoldásra van szüksége, ami valós idejű működési környezetben gyakran előfordul, akkor a heurisztikus megoldás lehet a megfelelő választás.

Sok esetben azonban az optimalizálás és a heurisztika egymást kiegészítő megközelítése a leghatékonyabb megoldás. Az ICRON nemcsak az optimalizálást és a heurisztikát támogatja, hanem más algoritmikus paradigmákat is, beleértve az evolúciós algoritmusokat, a szabályalapú algoritmusokat, a helyi keresést és a többcélú optimalizálást. Az ICRON innovatív GSAMS modellező rendszerének használatával pedig lehetőség van hibrid megoldási megközelítések kialakítására.

Megoldható például egy olyan heurisztika alkalmazása, amely az üzleti know-how-t és a döntéshozói tapasztalatokat felhasználva jó megoldást generál a problémára. Ez a heurisztikus megoldás aztán kiindulási pontként átadható az optimalizációs modellnek. Ezután a megoldó vagy bizonyítja az optimalitást, vagy javítja a heurisztikus megoldást ahelyett, hogy a problémát a nulláról oldaná meg.

Egy másik hibrid megoldási megközelítés, amely egyensúlyt teremt a megoldás minősége és a számítási idő között azon vállalkozások számára, amelyek sürgősen meg akarnak oldani egy tervezési és ütemezési problémát, de nincs idejük arra, hogy az optimális megoldás megtalálására várjanak, az “optimalizációs alapú heurisztika”. Ez a fajta heurisztika optimalizálási technikákat alkalmaz a megoldási folyamat felgyorsítására, és olyan megoldásokat ad, amelyek jobbak, mint a hagyományos heurisztikus megközelítések által generáltak, de nem feltétlenül optimálisak.

Az ICRON rendelkezik az optimalizáció-alapú heurisztika és más hibrid megoldási megközelítések létrehozásának képességével – és ez az Optimalizált döntéshozatal platformunk egyedülálló jellemzője. Ügyfeleink számára előnyös ez a kiegészítő megközelítés, mivel olyan tervezési rendszert tervezhetnek és telepíthetnek, amely tökéletesen megfelel az üzleti követelményeiknek.