Autor: Z. Caner Taşkın

W dzisiejszym hiperkonkurencyjnym i wysoce złożonym środowisku biznesowym, firmy nieustannie poszukują sposobów na zdobycie przewagi konkurencyjnej poprzez poprawę szybkości, wydajności i jakości towarów i usług, które dostarczają klientom za pośrednictwem swoich łańcuchów dostaw. Kluczem do odblokowania sukcesu w zarządzaniu łańcuchem dostaw jest zdolność do podejmowania zoptymalizowanych decyzji biznesowych poprzez znalezienie najlepszego możliwego rozwiązania problemów planowania i harmonogramowania Twojej firmy.

Istnieje wiele technik – takich jak programowanie z ograniczeniami, programowanie matematyczne, metaheurystyka, wyszukiwanie lokalne, algorytmy uczenia maszynowego i algorytmy ewolucyjne, takie jak algorytmy genetyczne i symulowane wyżarzanie – które są wykorzystywane do rozwiązywania problemów planowania i harmonogramowania łańcucha dostaw. Algorytmy te można podzielić na dwie główne kategorie, które zamierzamy zbadać w tym blogu: heurystyka i optymalizacja.

Cel optymalizacji i rozwiązań heurystycznych jest taki sam – zapewnienie najlepszego możliwego rozwiązania danego problemu łańcucha dostaw – ale ich wyniki są często dramatycznie różne.

Badamy tutaj różnice między optymalizacją i heurystyką oraz analizujemy zalety i wady każdego z tych podejść.

Zdefiniowanie różnicy między heurystyką a optymalizacją

Fundamentalnie, każdy problem planowania i harmonogramowania łańcucha dostaw jest w istocie problemem optymalizacyjnym. Jego rozwiązanie obejmuje określenie najlepszego sposobu synchronizacji podaży i popytu w całej sieci łańcucha dostaw – w celu zwiększenia zadowolenia klienta i wyników końcowych.

Jedną z popularnych technik, które firmy zatrudniają do rozwiązywania swoich problemów planowania łańcucha dostaw i harmonogramowania jest heurystyka. Mówiąc prościej, heurystyka jest podejściem do rozwiązywania problemów, które wykorzystuje praktyczny proces (powszechnie określany jako „zasada kciuka” lub „najlepsza praktyka”) w celu wytworzenia wykonalnego rozwiązania, które jest wystarczająco dobre, aby szybko rozwiązać konkretny problem i osiągnąć natychmiastowe cele – ale niekoniecznie jest to rozwiązanie optymalne.

W przeciwieństwie do tego, model optymalizacyjny wykorzystuje inteligentny, zautomatyzowany proces do generowania optymalnego rozwiązania konkretnego problemu – biorąc pod uwagę zmienne decyzyjne, takie jak produkcja, zapasy i ilości przesyłek, a także ograniczenia i kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Rozwiązania optymalizacji łańcucha dostaw mają na celu zaoferowanie najlepszej możliwej drogi do osiągnięcia optymalnej wydajności w zakresie zaopatrzenia, produkcji, zapasów i dystrybucji – maksymalizując wydajność dostaw i ogólną rentowność.

Zalety i wady podejścia heurystycznego

Główną zaletą przyjęcia podejścia heurystycznego jest to, że oferuje ono szybkie rozwiązanie, które jest łatwe do zrozumienia i wdrożenia. Algorytmy heurystyczne są praktyczne, służąc jako szybkie i wykonalne krótkoterminowe rozwiązania problemów planowania i harmonogramowania.

Głównym minusem podejścia heurystycznego jest to, że jest ono – w zdecydowanej większości przypadków – niezdolne do dostarczenia optymalnego rozwiązania problemu planowania i harmonogramowania.

Podejścia heurystyczne mogą oferować szybkie rozwiązanie konkretnego problemu planowania lub harmonogramowania, ale nie są w stanie służyć jako realne rozwiązania, które dostarczają najlepszych możliwych wyników. Oznacza to, że heurystyki mają tendencję do „zostawiania pieniędzy na stole” – często poprzestają na rozwiązaniu, mimo że istnieją lepsze rozwiązania tego samego problemu, które przynoszą niższe koszty łańcucha dostaw, wyższą wydajność satysfakcji z zamówienia lub wyższy ogólny zysk. Z czasem, gdy model biznesowy i procesy ewoluują i rozwijają się, rozwiązania heurystyczne nieuchronnie osłabną i zawiodą – ponieważ po prostu nie są wystarczająco elastyczne, aby dostosować się do zmieniających się potrzeb i wymagań Twojej firmy.

Kolejną wadą jest brak elastyczności, którą posiadają podejścia heurystyczne. Jeśli, na przykład, zmienią się kluczowe zmienne decyzyjne, ograniczenia lub KPI, lub jeśli do linii produkcyjnej zostanie dodana nowa maszyna, która przesunie wąskie gardło w procesie produkcyjnym, twarda lub wstępnie zakodowana heurystyka może nie być już w stanie służyć jako ważne i realne rozwiązanie i może wymagać rekonfiguracji. Ponadto, niewielka zmiana w procesach operacyjnych lub podstawowych wzorcach danych, takich jak rozkład popytu w czasie lub asortyment produktów, może mieć duży wpływ na wydajność heurystyki – a to może stanowić poważne zagrożenie dla ogólnej wydajności i rentowności firmy.

W sumie, techniki heurystyczne są praktyczne i oferują szybkie i wykonalne krótkoterminowe rozwiązania dla wyzwań planowania i harmonogramowania, ale brakuje im mocy i elastyczności do tworzenia bieżących, optymalnych rozwiązań, które tworzą ścieżki do większej produktywności i rentowności.

Zalety i wady podejścia optymalizacyjnego

Główną zaletą podejścia optymalizacyjnego jest to, że produkuje ono najlepsze możliwe rozwiązanie danego problemu planowania i harmonogramowania.

Indeed, algorytmy optymalizacyjne są gwarantowane do generowania optymalnych rozwiązań, które przewyższają ich heurystyczne odpowiedniki i umożliwiają przedsiębiorstwom maksymalizacji kosztów i efektywności operacyjnej.

Jedną z głównych zalet modeli optymalizacyjnych jest ich elastyczność, ponieważ mogą one automatycznie dostosować się do niezliczonych zmiennych decyzyjnych i zmieniających się celów, ograniczeń i złożoności w każdym środowisku biznesowym i generować najlepsze możliwe rozwiązania planowania i harmonogramowania.

Techniki optymalizacji upoważniają planistów do podejmowania zoptymalizowanych decyzji i osiągania wyższych poziomów produktywności i wydajności.

Istnieją jednak pewne wady podejścia optymalizacyjnego. Po pierwsze, modele optymalizacyjne są bardzo skomplikowane, a do opracowania i wdrożenia rozwiązań optymalizacyjnych wymagana jest specjalistyczna wiedza i technologie. Na przykład, w celu wygenerowania rozwiązania optymalizacyjnego, konieczne jest dogłębne zrozumienie koncepcji programowania matematycznego i wykorzystanie specjalnych solverów.

Albo, w porównaniu do ich heurystycznych odpowiedników, algorytmy optymalizacyjne zazwyczaj zajmują więcej czasu na wykonanie – ponieważ są matematycznie trudne do rozwiązania. Ponadto, niektóre procesy ze świata rzeczywistego nie mogą być odpowiednio modelowane przy użyciu technik optymalizacji liniowej, a czasami trudno jest modelować niematerialne cele biznesowe, takie jak „uczciwość” w modelu optymalizacyjnym.

Które podejście jest odpowiednie dla Twojej firmy?

W ostatecznym rozrachunku, nie ma „najlepszego” podejścia do rozwiązywania problemów planowania łańcucha dostaw i harmonogramowania – wszystko sprowadza się do tego, które podejście jest odpowiednie dla Twojej firmy.

Jeśli porównamy algorytmy heurystyczne z optymalizacyjnymi pod względem jakości rozwiązania, te ostatnie są wyraźnym zwycięzcą. Jakość rozwiązania jest często krytycznym czynnikiem sukcesu dla taktycznych i strategicznych decyzji optymalizacyjnych w łańcuchu dostaw, co czyni optymalizację naturalnym wyborem.

Jeśli jednak Twoja firma potrzebuje w miarę dobrego rozwiązania w krótkim czasie, co często ma miejsce w warunkach operacyjnych w czasie rzeczywistym, wtedy rozwiązanie heurystyczne może być właściwym wyborem.

W wielu przypadkach jednak, komplementarne podejście pomiędzy optymalizacją i heurystyką jest najbardziej efektywnym rozwiązaniem. ICRON wspiera nie tylko optymalizację i heurystykę, ale także inne paradygmaty algorytmiczne, w tym algorytmy ewolucyjne, algorytmy oparte na regułach, wyszukiwanie lokalne i optymalizację wieloprzedmiotową. A używając innowacyjnego systemu modelowania ICRON GSAMS, możliwe jest projektowanie hybrydowych podejść do rozwiązań.

Na przykład, możliwe jest zastosowanie heurystyki, która wykorzystuje biznesowy know-how i doświadczenie decydenta do wygenerowania dobrego rozwiązania dla problemu. To heurystyczne rozwiązanie może być następnie przekazane jako punkt wyjścia do modelu optymalizacyjnego. Następnie solver albo udowadnia optymalność, lub poprawia rozwiązanie heurystyczne zamiast rozwiązywania problemu od zera.

Inne hybrydowe podejście do rozwiązania, które równoważy jakość rozwiązania i czas obliczeń dla tych firm, które są pilnie poszukujących rozwiązania problemu planowania i harmonogramowania, ale nie mają czasu, aby czekać na optymalne rozwiązanie do znalezienia jest „heurystyka oparta na optymalizacji”. Ten typ heurystyki wykorzystuje techniki optymalizacyjne w celu przyspieszenia procesu rozwiązywania i dostarczenia rozwiązań, które są lepsze niż te generowane przez tradycyjne podejścia heurystyczne, ale niekoniecznie optymalne.

ICRON posiada zdolność do tworzenia heurystyk opartych na optymalizacji i innych hybrydowych podejść do rozwiązań – i jest to unikalna cecha naszej platformy Optimized Decision Making. Nasi klienci korzystają z tego komplementarnego podejścia, ponieważ mogą zaprojektować i wdrożyć system planowania, który idealnie pasuje do ich wymagań biznesowych.