Autor: Prof. dr: Z. Caner Tașkın
În mediul de afaceri hipercompetitiv și extrem de complex de astăzi, companiile caută în mod constant modalități de a obține un avantaj competitiv prin îmbunătățirea vitezei, eficienței și calității bunurilor și serviciilor pe care le livrează clienților prin intermediul lanțurilor lor de aprovizionare. Cheia pentru deblocarea succesului în managementul lanțului de aprovizionare este capacitatea de a lua decizii de afaceri optimizate prin găsirea celei mai bune soluții posibile pentru problemele de planificare și programare ale companiei dumneavoastră.
Există multe tehnici – cum ar fi programarea prin constrângeri, programarea matematică, metaeuristica, căutarea locală, algoritmii de învățare automată și algoritmii evolutivi, cum ar fi algoritmii genetici și recoacerea simulată – care sunt utilizate pentru a rezolva problemele de planificare și programare a lanțului de aprovizionare. Acești algoritmi pot fi clasificați în două categorii principale, pe care le vom examina în acest blog: euristică și optimizare.
Obiectivul soluțiilor de optimizare și euristice este același – de a oferi cea mai bună soluție posibilă pentru o anumită problemă a lanțului de aprovizionare – dar rezultatele lor sunt adesea dramatic de diferite.
În cele ce urmează vom examina diferențele dintre optimizare și euristică și vom explora avantajele și dezavantajele fiecărei abordări.
Definirea diferenței dintre euristică și optimizare
Fundamental, fiecare problemă de planificare și programare a lanțului de aprovizionare este, în esență, o problemă de optimizare. Soluția sa implică determinarea celei mai bune modalități de a sincroniza oferta și cererea în întreaga rețea a lanțului de aprovizionare – pentru a spori satisfacția clienților și rezultatele financiare.
O tehnică populară pe care întreprinderile o folosesc pentru a rezolva problemele de planificare și programare a lanțului de aprovizionare este euristica. Pur și simplu, o euristică este o abordare de rezolvare a problemelor care utilizează un proces practic (denumit în mod obișnuit „regulă empirică” sau „cea mai bună practică”) pentru a produce o soluție fezabilă care este suficient de bună pentru a rezolva rapid o anumită problemă și pentru a atinge obiectivele imediate – dar nu neapărat o soluție optimă.
În schimb, un model de optimizare utilizează un proces inteligent și automatizat pentru a genera o soluție optimă la o anumită problemă – luând în considerare variabilele de decizie, cum ar fi producția, stocul și cantitățile de expediere, precum și constrângerile și indicatorii cheie de performanță (KPI). Soluțiile de optimizare a lanțului de aprovizionare urmăresc să ofere cea mai bună cale posibilă pentru a obține o performanță optimă în cadrul operațiunilor de aprovizionare, producție, inventar și distribuție – maximizând performanța livrării și profitabilitatea generală.
Profesiile și dezavantajele abordării euristice
Principalul avantaj al adoptării unei abordări euristice este acela că oferă o soluție rapidă, ușor de înțeles și de implementat. Algoritmii euristici sunt practici, servind ca soluții rapide și fezabile pe termen scurt la problemele de planificare și programare.
Principalul dezavantaj al abordării euristice este că – în marea majoritate a cazurilor – nu este capabilă să ofere o soluție optimă la o problemă de planificare și programare.
Abordările euristice pot oferi o soluție rapidă la o anumită problemă de planificare sau programare, dar nu sunt capabile să servească drept soluții viabile care să ofere cele mai bune rezultate posibile. Acest lucru înseamnă că euristica tinde să „lase bani pe masă” – deseori se opresc la o soluție, chiar dacă există soluții mai bune pentru aceeași problemă care produc costuri mai mici pentru lanțul de aprovizionare, o performanță mai mare de satisfacere a comenzilor sau un profit global mai mare. În timp, pe măsură ce modelul și procesele dvs. de afaceri evoluează și se dezvoltă, soluțiile euristice se vor clătina și vor eșua în mod inevitabil – deoarece pur și simplu nu sunt suficient de suple pentru a se adapta nevoilor și cerințelor în evoluție ale companiei dvs. Dacă, de exemplu, se schimbă variabilele cheie de decizie, constrângerile sau indicatorii cheie de performanță (KPI) sau dacă se adaugă o nouă mașină la linia de producție care schimbă gâtul de îmbulzeală în procesul de producție, o euristică dură sau precodificată ar putea să nu mai fie capabilă să servească drept o soluție validă și viabilă și ar putea fi necesară reconfigurarea acesteia. Mai mult, o modificare modestă a proceselor operaționale sau a modelelor de date care stau la baza acestora, cum ar fi distribuția cererii în timp sau mixul de produse, poate avea un impact major asupra performanței euristicii – iar acest lucru poate reprezenta un risc serios pentru productivitatea și profitabilitatea generală a companiei dumneavoastră.
În concluzie, tehnicile euristice sunt practice și oferă soluții rapide și fezabile pe termen scurt la provocările legate de planificare și programare, dar nu au puterea și flexibilitatea necesare pentru a crea soluții optime, continue, care să creeze căi către o productivitate și o rentabilitate mai mari.
Provocările și dezavantajele abordării de optimizare
Principalul avantaj al abordării de optimizare este că produce cea mai bună soluție posibilă pentru o anumită problemă de planificare și programare.
De fapt, algoritmii de optimizare sunt garantați să genereze soluții optime, care depășesc omologii lor euristici și permit întreprinderilor să maximizeze eficiența costurilor și a operațiunilor.
Unul dintre principalele avantaje ale modelelor de optimizare este flexibilitatea lor, deoarece acestea se pot ajusta și adapta automat pentru a lua în considerare nenumăratele variabile de decizie și obiectivele, constrângerile și complexitatea în schimbare din orice mediu de afaceri și pentru a genera cele mai bune soluții posibile de planificare și programare.
Tehnicile de optimizare permit planificatorilor să ia decizii optimizate și să atingă niveluri mai ridicate de productivitate și performanță.
Există, totuși, unele dezavantaje ale abordării de optimizare. În primul rând, modelele de optimizare sunt foarte sofisticate și sunt necesare expertiză și tehnologii specifice pentru a concepe și implementa soluții de optimizare. De exemplu, pentru a genera o soluție de optimizare, sunt necesare o înțelegere aprofundată a conceptelor de programare matematică și utilizarea unor rezolvatori speciali.
De asemenea, în comparație cu omologii lor euristici, algoritmii de optimizare necesită, de obicei, mai mult timp pentru a fi executați – deoarece sunt dificil de rezolvat din punct de vedere matematic. În plus, unele procese din lumea reală nu pot fi modelate în mod adecvat cu ajutorul tehnicilor de optimizare liniară, iar uneori este dificil să se modeleze obiective de afaceri intangibile, cum ar fi „corectitudinea”, într-un model de optimizare.
Ce abordare este potrivită pentru afacerea dumneavoastră?
În cele din urmă, nu există o abordare „cea mai bună” pentru a vă rezolva problemele de planificare și programare a lanțului de aprovizionare – totul se reduce la ce abordare este potrivită pentru afacerea dumneavoastră.
Dacă comparăm algoritmii euristici cu cei de optimizare în ceea ce privește calitatea soluțiilor, aceștia din urmă sunt învingători în mod clar. Calitatea soluției este adesea un factor critic de succes pentru deciziile de optimizare a lanțului de aprovizionare la nivel tactic și strategic, ceea ce face ca optimizarea să fie o alegere naturală.
Dar dacă afacerea dvs. are nevoie de o soluție rezonabil de bună într-un timp scurt, ceea ce este adesea cazul în setările operaționale în timp real, atunci o soluție euristică poate fi alegerea potrivită pentru dvs.
În multe cazuri, totuși, o abordare complementară între optimizare și euristică este cea mai eficientă soluție. ICRON suportă nu numai optimizarea și euristica, ci și alte paradigme algoritmice, inclusiv algoritmi evolutivi, algoritmi bazați pe reguli, căutare locală și optimizare multi-obiectiv. Iar cu ajutorul sistemului inovator de modelare GSAMS al ICRON, este posibil să se proiecteze abordări de soluții hibride.
De exemplu, este posibil să se utilizeze o euristică care utilizează know-how-ul de afaceri și experiența decidentului pentru a genera o soluție bună pentru problemă. Această soluție euristică poate fi apoi transmisă ca punct de plecare către modelul de optimizare. Apoi, soluționerul fie dovedește optimitatea, fie îmbunătățește soluția euristică în loc să rezolve problema de la zero.
O altă abordare hibridă a soluției care echilibrează calitatea soluției și timpul de calcul pentru acele întreprinderi care caută urgent să rezolve o problemă de planificare și programare, dar nu au timp să aștepte găsirea unei soluții optime este „euristica bazată pe optimizare”. Acest tip de euristică utilizează tehnici de optimizare pentru a accelera procesul de soluționare și pentru a furniza soluții care sunt mai bune decât cele generate de abordările euristice tradiționale, dar nu neapărat optime.
ICRON deține capacitatea de a crea euristici bazate pe optimizare și alte abordări de soluții hibride – iar aceasta este o caracteristică unică a platformei noastre de luare optimizată a deciziilor. Clienții noștri beneficiază de această abordare complementară, deoarece pot proiecta și implementa un sistem de planificare care se potrivește perfect cerințelor lor de afaceri.
.