Autor: Z. Caner Taşkın

No actual ambiente empresarial hipercompetitivo e altamente complexo, as empresas estão constantemente à procura de formas de ganhar vantagem competitiva, melhorando a velocidade, eficiência e qualidade dos bens e serviços que entregam aos clientes através das suas cadeias de fornecimento. A chave para o sucesso no gerenciamento da cadeia de suprimentos é ser capaz de tomar decisões comerciais otimizadas, encontrando a melhor solução possível para os problemas de planejamento e programação da sua empresa.

Existem muitas técnicas – como programação de restrições, programação matemática, metaheurística, busca local, algoritmos de aprendizado de máquina e algoritmos evolutivos como algoritmos genéticos e recozimento simulado – que são utilizadas para resolver problemas de planejamento e programação da cadeia de suprimentos. Estes algoritmos podem ser classificados em duas categorias principais, que vamos examinar neste blog: heurística e otimização.

O objetivo da otimização e das soluções heurísticas é o mesmo – fornecer a melhor solução possível para um determinado problema da cadeia de suprimentos – mas seus resultados são muitas vezes dramaticamente diferentes.

Aqui examinamos as diferenças entre otimização e heurística, e exploramos os prós e contras de cada abordagem.

Definindo a diferença entre heurística e otimização

Fundamentalmente, todo problema de planejamento e programação da cadeia de suprimentos é, no fundo, um problema de otimização. Sua solução envolve determinar a melhor maneira de sincronizar a oferta e a demanda através da rede da cadeia de suprimentos – para aumentar a satisfação do cliente e os resultados finais.

Uma técnica popular que as empresas empregam para resolver seus problemas de planejamento e agendamento da cadeia de suprimentos é a heurística. Simplificando, uma heurística é uma abordagem de solução de problemas que utiliza um processo prático (comumente chamado de “regra geral” ou “melhor prática”) para produzir uma solução viável que seja suficientemente boa para resolver rapidamente um problema em particular e alcançar metas imediatas – mas não necessariamente uma solução ótima.

Em contraste, um modelo de otimização emprega um processo inteligente e automatizado para gerar uma solução ótima para um problema em particular – levando em conta variáveis de decisão como produção, estoque e quantidades de remessa, bem como restrições e indicadores-chave de desempenho (KPIs). As soluções de otimização da cadeia de suprimentos visam oferecer o melhor caminho possível para alcançar um desempenho ideal em todas as suas operações de aquisição, produção, estoque e distribuição – maximizando o desempenho da entrega e a rentabilidade geral.

Os prós e contras da abordagem heurística

A principal vantagem de adotar uma abordagem heurística é que ela oferece uma solução rápida, que é fácil de entender e implementar. Os algoritmos heurísticos são práticos, servindo como soluções rápidas e viáveis a curto prazo para problemas de planejamento e agendamento.

A principal desvantagem da abordagem heurística é que ela é – na grande maioria dos casos – incapaz de oferecer uma solução ótima para um problema de planejamento e agendamento.

As abordagens heurísticas podem oferecer uma solução rápida para um problema específico de planejamento ou agendamento, mas não são capazes de servir como soluções viáveis que oferecem os melhores resultados possíveis. Isto significa que a heurística tende a “deixar dinheiro na mesa” – muitas vezes eles param com uma solução, mesmo que existam soluções melhores do mesmo problema que produzam menor custo da cadeia de fornecimento, maior desempenho na satisfação do pedido ou maior lucro geral. Com o tempo, à medida que o seu modelo e processos de negócio evoluem e se desenvolvem, as soluções heurísticas inevitavelmente falharão e falharão – uma vez que simplesmente não são suficientemente flexíveis para acomodar as necessidades e requisitos em evolução da sua empresa.

Outra desvantagem é a falta de flexibilidade que as abordagens heurísticas possuem. Se, por exemplo, variáveis chave de decisão, restrições ou KPIs mudarem, ou se uma nova máquina for adicionada à linha de produção que desloca o gargalo no processo de produção, uma heurística difícil ou pré-codificada pode não ser mais capaz de servir como uma solução válida e viável e pode precisar ser reconfigurada. Além disso, uma mudança modesta em seus processos operacionais ou nos padrões de dados subjacentes, como a distribuição da demanda ao longo do tempo ou mix de produtos, pode ter um grande impacto no desempenho da heurística – e isso pode representar um sério risco para a produtividade e lucratividade geral de sua empresa.

Em suma, as técnicas heurísticas são práticas e oferecem soluções rápidas e viáveis a curto prazo para os desafios de planejamento e programação, mas carecem de poder e flexibilidade para criar soluções contínuas e ótimas que criem caminhos para maior produtividade e lucratividade.

Os prós e contras da abordagem de otimização

A principal vantagem da abordagem de otimização é que ela produz a melhor solução possível para um determinado problema de planejamento e programação.

Agenda, algoritmos de otimização são garantidos para gerar soluções ótimas, que superam suas contrapartidas heurísticas e permitem às empresas maximizar o custo e a eficiência operacional.

Um dos principais benefícios dos modelos de otimização é sua flexibilidade, pois eles podem se ajustar e se adaptar automaticamente para levar em conta as miríades de variáveis de decisão e mudanças de objetivos, restrições e complexidades em qualquer ambiente de negócios e gerar as melhores soluções de planejamento e agendamento possíveis.

Técnicas de otimização capacitam os planejadores a tomar decisões otimizadas e alcançar níveis mais altos de produtividade e desempenho.

Existem, no entanto, algumas desvantagens na abordagem de otimização. Em primeiro lugar, os modelos de otimização são altamente sofisticados, e são necessários conhecimentos e tecnologias específicos para elaborar e implantar soluções de otimização. Por exemplo, para gerar uma solução de otimização, é necessário um entendimento profundo dos conceitos de programação matemática e utilização de solvers especiais.

Também, em comparação com seus equivalentes heurísticos, os algoritmos de otimização normalmente levam mais tempo para serem executados – pois são matematicamente difíceis de resolver. Além disso, alguns processos do mundo real não podem ser modelados adequadamente usando técnicas de otimização linear, e às vezes é difícil modelar objetivos intangíveis de negócios como “justiça” em um modelo de otimização.

Qual é a abordagem certa para o seu negócio?

Ultimamente, não há uma abordagem “melhor” para resolver seus problemas de planejamento e programação da cadeia de suprimentos – tudo se resume a qual abordagem é adequada para o seu negócio.

Se compararmos algoritmos heurísticos versus algoritmos de otimização em termos de qualidade de solução, este último é o vencedor claro. A qualidade da solução é freqüentemente um fator crítico de sucesso para decisões táticas e estratégicas de otimização da cadeia de suprimentos, o que torna a otimização uma escolha natural.

Mas se sua empresa precisa de uma solução razoavelmente boa em um curto espaço de tempo, o que muitas vezes acontece em configurações operacionais em tempo real, então uma solução heurística pode ser a escolha certa para você.

Em muitos casos, entretanto, uma abordagem complementar entre otimização e heurística é a solução mais eficaz. ICRON suporta não apenas otimização e heurística, mas também outros paradigmas algorítmicos, incluindo algoritmos evolutivos, algoritmos baseados em regras, pesquisa local e otimização multiobjetivo. E usando o inovador sistema de modelagem GSAMS do ICRON, é possível projetar soluções híbridas.

Por exemplo, é possível empregar uma heurística que utiliza o know-how empresarial e a experiência do tomador de decisão para gerar uma boa solução para o problema. Esta solução heurística pode então ser passada como um ponto de partida para o modelo de otimização. Então o solucionador ou prova a otimização, ou melhora a solução heurística em vez de resolver o problema do zero.

Uma outra abordagem de solução híbrida que equilibra a qualidade da solução e o tempo de computação para aqueles negócios que estão procurando urgentemente resolver um problema de planejamento e programação, mas não têm tempo para esperar que uma solução ótima seja encontrada é a “heurística baseada em otimização”. Este tipo de heurística emprega técnicas de otimização para acelerar o processo de solução e entregar soluções que são melhores do que as geradas pelas abordagens heurísticas tradicionais, mas não necessariamente ótimas.

ICRON possui a capacidade de criar heurísticas baseadas em otimização e outras abordagens de soluções híbridas – e esta é uma característica única da nossa plataforma de Tomada de Decisão Otimizada. Nossos clientes se beneficiam desta abordagem complementar, pois podem projetar e implantar um sistema de planejamento que se adapta perfeitamente aos seus requisitos comerciais.