2020’lerin başlarında, işletmeler çok az kişinin tahmin edebileceği bir dizi zorlukla karşılaştık. Küresel tedarik zinciri kesintilerinden pandemiye bağlı kapanmalardan açılıp kapanan tarifelere kadar bu beklenmedik olaylar, geleneksel planlama stratejilerinin sınırlarını test etti.
Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin kısa süre önce kapatılması, köklü sistemlerin durma noktasına gelebileceğini, rekor kıran 43 gün sürebileceğini ve yerel proje finansmanından hava trafik kontrolü ve gıda yardımı programlarına kadar her şeyin tıkanabileceğinin bir kez daha hatırlatılmasını sağladı.
Gurobi Optimization’da Kıdemli Veri Bilimi Stratejisti.
Bu senaryolar, nadir ve karmaşık felaketleri tahmin etmenin zor olduğunu, modellemenin ve hazırlanmanın daha da zor olduğunu gösteriyor. En kötü durum senaryosu planlaması uzun süredir tarihsel verilere dayanıyor olsa da veri ve beklenmedik durum tamponları, tarih bir emsal sunmadığında ne olur?
Planlama çabalarının basitleştirilmesinde ve kolaylaştırılmasında matematiksel optimizasyonun önemli bir rol oynadığı yer burasıdır.
En kötü senaryo
Optimizasyon tekniklerine aşina iseniz, en kötü durumda optimizasyon sürecini “sağlam optimizasyon” olarak tanımlayabilirsiniz. Her ne kadar dikkate değer bir optimizasyon uygulaması olsa da, bu makalenin konusu tam olarak bu değil.
Bunun yerine, Amerika Birleşik Devletleri merkezli orta ölçekli bir imalat şirketi işlettiğinizi hayal edin. Senin işletme ürünleri eyalet sınırları ötesine göndermek için zamanında düzenleyici onaylara güvenir.
Hükümetin uzun süreli kapanması sırasında bu onaylar durur ve ekibinizin elinde giderek artan sayıda bitmiş ürün kalır ve bunları gönderecek hiçbir yer kalmaz. Envanter birikir, depolama alanı kaybolur, çalışanlar Yapacak hiçbir iş olmadığından boşta duruyorlar ve sözleşmeye bağlı teslimat tarihleri yaklaşıyor.
Bu durağan senaryo karmaşıktır ve karşılıklı bağımlılıklarla doludur. Depolama sınırları, bütçe sınırları ve sabit iş gücü saatleri ayarlanamaz ve son teslim tarihlerinin kaçırılması mali cezalara ve hasara neden olabilir müşteri ilişkiler.
Kesinlikle kontrol edebileceğiniz faktörler vardır (örneğin, üretim planlaması, kaynak ve iş gücü tahsisi ve alternatif kaynak kullanımı), ancak bunların hiçbiri kârlılığınız üzerinde kendi alt etkileri olmadan ayarlanamaz.
Bu tür bir durum için etkili bir şekilde nasıl plan yapabilirsiniz?
Geleneksel tepki
İşletmeler geleneksel olarak en kötü senaryo hazırlığına manuel planlama yöntemleriyle yaklaşmışlardır. Kapanış örneğimizde bu, üretim şirketinizin liderlik ekibinin bir araya gelerek durumu gözden geçirmesini içerebilir. elektronik tablolargeçmiş verileri inceleyin ve potansiyel etkilerini tahmin etmek için senaryolar üzerinde beyin fırtınası yapın.
Bu başlı başına tamamen makul bir yöntemdir. Ekibiniz bir dizi geçmiş veriyi inceleyebilir, senaryoların gelecekte neler gerektirebileceği üzerinde konuşabilir ve proaktif yanıt aracı olarak ilgili acil durum tamponlarını uygulayabilir. Ancak bu yaklaşımın başarısı büyük ölçüde öngörülebilirliğe bağlıdır.
Geçmiş üretim verilerinin bir üreticinin talepteki ani artışlara veya stratejik bir tedarikçinin kaybına karşı hazırlanmasına yardımcı olması pek olası değildir. Ancak bu on yılın ilk yarısından öğrendiğimiz bir şey varsa o da beklenmeyeni beklemektir.
Değişken tedarik zincirlerini, dalgalanan uluslararası pazarları, küresel çatışmaları ve yaygın sağlık krizlerini tahmin etmek ve etkili bir şekilde hazırlanmak o kadar kolay değil.
Ve bunlar, önceden var olan düzinelerce değişkenin (depolama limitleri, çalışma saatleri, sözleşmeler ve daha fazlası) üzerine eklendiğinde, geleneksel tepki hızla yavaş, tepkisel ve genel olarak yetersiz hale gelir.
Optimizasyonla yanıt verme
Matematiksel optimizasyon günümüzün işletmelerine en kötü durum senaryosunun hazırlanmasında temelde farklı bir yaklaşım sunmaktadır. Optimizasyon, içgüdülere ve statik verilere güvenmek yerine, çok yönlü zorlukları değerlendirmek ve mümkün olan en iyi çözümü sağlamak için gelişmiş algoritmalardan yararlanır.
Her matematiksel optimizasyon problemi şunları içerir:
- Bir amaç fonksiyonu veya ulaşmaya çalıştığınız hedef.
- Karar değişkenleri veya değiştirilebilecek faktörler.
- Kısıtlamalar veya değiştirilemeyen faktörler.
Üretim senaryomuzda bu faktörler şöyle olacaktır:
- Teslimat yükümlülüklerini yerine getirirken toplam maliyeti en aza indirmenin amaç fonksiyonu.
- Üretim seviyeleri, işgücü tahsisi ve dış kaynak kullanımı kararları gibi karar değişkenleri.
- Depolama kapasitesi, bütçe, iş gücü kullanılabilirliği ve düzenleyici kısıtlamaları içeren kısıtlamalar.
Ekibiniz bu değişkenleri probleminizi temsil eden bir matematiksel model oluşturmak için kullanabilir. Daha sonra, ilgili algoritmaları çalıştırmak için bir optimizasyon çözücü kullanarak, rakip öncelikler arasındaki optimum dengeyi günler yerine dakikalar içinde belirleyebilirsiniz.
Model, üretimi belirli bir miktar azaltmayı, iş gücü kaynaklarının önleyici bakıma yeniden tahsis edilmesini önerebilir. projelerve/veya depolama taşmasını önlemek için üretimin bir kısmının dış kaynaktan sağlanması.
Öneri ne olursa olsun, ilgili tüm değişkenlerin dikkate alındığından ve mümkün olan en iyi çözüm olarak belirlendiğinden emin olabilirsiniz.
Optimizasyonun kullanılması, hazırlık sürecini büyük ölçüde kolaylaştırarak en kötü senaryo değerlendirmelerini ve kararları daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.
İnsan karar vericiler hâlâ önemli girdileri paylaşma ve ekibin nasıl ilerleyeceği konusunda son sözü söyleme yetkisine sahipken, aynı zamanda zaman alıcı hesaplamalı çalışmayı istikrarlı, güvenilir ve kolayca güncellenebilir matematiksel modellerin ve bunları çözen gelişmiş algoritmaların gücüyle dış kaynak olarak kullanıyorlar.
Daha az çılgın bir geleceğe doğru
En kötü senaryolar artık eskisi kadar nadir değil. Pandemi ve tarifelerden uzun süreli hükümet kapatmalara kadar kesintiler daha sık, daha karmaşık ve tahmin edilmesi daha zor.
Matematiksel optimizasyon günümüzün işletmelerine ileriye yönelik daha akıllı bir yol sunuyor. Optimizasyon, senaryo modelleme ve incelemenin temellerini üstlenerek, uzun ve belirsiz manuel planlamanın proaktif iş stratejilerine dönüştürülmesine yardımcı olabilir.
Bir optimizasyon modeli öngörülemezliği ve riski (hiçbir çözümün gerçekten yapamayacağı şekilde) tamamen ortadan kaldıramasa da metaforik bir “fırtınada kaya” görevi görebilir ve ekiplerin değişen ortamlarına hızlı ve güvenilir problem çözme yetenekleriyle tepki vermelerine yardımcı olabilir.
Bir sonraki benzeri görülmemiş felaketle karşılaşıldığında, optimizasyon odaklı işletmeler, hazırlıksızlıklarını telafi etmek için çabalamak yerine, proaktif çabalarının sonuçlarından emin olabilirler.
En iyi iş zekası platformunu öne çıkardık.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro