Mathematische Optimierung als spezielle Lösung für spezielle Planungsprobleme
Mathematische Optimierung kommt dort zum Einsatz, wo sich Standard-Planungsprobleme nicht mehr mit Standard-Softwareanwendungen lösen lassen. Sehr spezielle Planungsprobleme erfordern oftmals eigens entwickelte Algorithmen. Wir unterstützen Sie gerne bei Ihrer Suche nach der Antwort, ob und wie gut Ihnen eine Optimierungslösung mit mathematischen oder heuristischen Verfahren helfen kann.
Ganz gleich, ob es um die Optimierung Ihrer operativen Leistungsfähigkeit geht, um täglich Ihr Rohmaterial und Ihre Ressourcen besser und somit kosteneffizienter einzusetzen. Oder ob es um die Optimierung Ihrer strategischen Positionierung geht, um Ihre Produktion und/oder Logistik fortwährend zu verbessern.
Die langjährige Expertise unserer Berater im Bereich der Produktionsplanung und Business Intelligence, kombiniert mit Ihrer umfassenden Kenntnis der Produktionsstruktur, ist eine hervorragende Voraussetzung für einen nachhaltigen Optimierungserfolg. Sie können in allen Phasen eines Optimierungsprojektes auf uns zählen:
Orientierungsphase – sortieren und bewerten
Wir unterstützen Sie gerne dabei, das Problemfeld zu sortieren und eine generelle Machbarkeit des Optimierungsvorhabens zu bewerten. Dabei beleuchten wir sowohl fachliche Aspekte (z.B. eine realistische Zieldefinition) als auch technische Aspekte (z.B. die Datenverfügbarkeit und -qualität). Auf Wunsch helfen wir auch gerne dabei, die Planungsaufgabe ganzheitlich und anbieterneutral zu beschreiben, so dass Sie die Umsetzung präzise und somit erfolgversprechend ausschreiben können.
Potentialphase – Kosten und Nutzen evaluieren
Wir helfen Ihnen dabei, das Potential einer Optimierung in belastbare Zahlen zu fassen, damit Sie eine klare Sicht auf Kosten und zu erwartenden Nutzen haben. In Zusammenarbeit mit Ihrem Fachbereich und Ihrer IT wird hierfür ein maßgeschneidertes Optimierungsmodell erstellt, das sich auf die wesentlichen Aspekte des Planungsproblems fokussiert. Dieses Optimierungsmodell können Sie in einem Prototyp ausführlich evaluieren, um zu einer fundierten Entscheidung zu kommen.
Produktivphase – Umsetzen von Lösungen
Wenn die Optimierungslösung Ihnen nachweislich einen Mehrwert liefert und Sie diese in Ihren Alltag integrieren möchten, bieten wir Ihnen eine Softwareplattform für den Produktiveinsatz an. Das während der Potentialphase erstellte Optimierungsmodell kann in der Regel direkt weiter verwendet oder um weitere, produktiv notwendige Aspekte erweitert werden. Wir begleiten Sie gerne bei der Anbindung an eine vorhandene IT Landschaft, indem wir zusammen mit Ihnen die integrierten Konnektoren konfigurieren oder bei Bedarf eine individuelle Schnittstelle programmieren.
Häufige Fragen
Wann lohnt sich eine mathematische Optimierungslösung anstelle einer klassischen Feinplanung?
Sobald ein Planungsproblem so speziell ist, dass es sich nicht mehr mit Standardregeln einer Feinplanungssoftware abbilden lässt, etwa bei komplexen Zielkonflikten zwischen mehreren Restriktionen gleichzeitig, kann ein eigens entwickelter mathematischer Algorithmus die bessere Lösung liefern. SimPlan prüft in der Orientierungsphase, ob ein Standardansatz ausreicht oder ob sich der Aufwand einer individuellen Optimierungslösung lohnt.
Wie läuft ein Projekt zur mathematischen Optimierung typischerweise ab?
In der Orientierungsphase wird das Planungsproblem sortiert und bewertet, in der Potentialphase folgt eine Kosten-Nutzen-Betrachtung mit realistischen Aufwandsabschätzungen, und in der Produktivphase wird die entwickelte Lösung in den laufenden Betrieb überführt. So bleibt vor der eigentlichen Umsetzung transparent, ob sich der Aufwand lohnt.
Für welche Art von Planungsproblemen wird häufig eine mathematische Optimierung statt einer Simulation eingesetzt?
Simulation eignet sich gut, um das Verhalten eines Systems unter verschiedenen Szenarien zu testen. Geht es dagegen darum, aus sehr vielen möglichen Lösungen mathematisch die beste oder eine nahezu optimale herauszufiltern, etwa bei komplexen Zuordnungs- oder Reihenfolgeproblemen, kommt eher ein Optimierungsalgorithmus zum Einsatz. Häufig werden beide Ansätze kombiniert, die Optimierung liefert einen Lösungsvorschlag, die Simulation prüft ihn unter realistischen Bedingungen.