Безусловно, многие руководители хотели бы иметь оптимальные планы. Но, прежде чем обсуждать методы оптимизации, полезно определить само понятие оптимизации плана. Для многих управленцев оптимальным является план, который позволяет выполнить все заказы в требуемые сроки. С точки зрения авторов систем АРБ, оптимизация - это систематическое стремление к улучшению плана или графика с учетом ограничений. Отличия в постановке задачи оптимизации ощущаются, например, когда от требования выполнить заказы в срок совершается переход к нежестким ограничениям, которые могут порождать и целевые функции, например, минимизация запасов или максимизация доходов. В современных системах АРБ применяется широкий спектр алгоритмов оптимизации.

Наиболее часто встречаются следующие подходы:

• Линейное программирование. Задача оптимизации решается для линейной целевой функции при линейных ограничениях и ограничениях на переменные. Этот алгоритм иногда используется, чтобы найти опорный план.

• Алгоритмы типа случайного поиска. Мощная группа методов, основанная на принципе генерирования, анализа и отбора лучшего варианта плана. При этом лучший текущий план может явиться для следующей итерации базовым, в окрестности которого будет продолжен поиск.

• Алгоритмы, основанные на теории ограничений.

• Эвристические алгоритмы. Развитая группа методов, доступная благодаря мощности современных ЭВМ. Это, как правило, алгоритмы неслучайного поиска, которые заключаются в просмотре переменных в положительном и отрицательном направлении с целью улучшить план. При этом активно используется специфика задачи. Одна из особенностей реализации эвристических алгоритмов: фирмы-производители систем АРБ часто продают их в виде «черных ящиков», не раскрывая их содержания.

Большинство оптимизационных алгоритмов, возможно, за исключением линейного программирования, сравнивают каждый новый план. В ходе этого сравнения должны оцениваться отличия в таких показателях, как уровень запасов, загрузка оборудования, уровень поставок в сочетании с другими показателями (см. рис. 4).

Рис. 4. Показатели плана Для того чтобы выполнить сравнение, планы должны быть сопоставимы. Сопоставление может базироваться на затратах, весовых коэффициентах или натуральных единицах. Используются как абсолютные, так и относительные затраты. В системах можно встретить специальные панели, на которых показаны изменения показателей. Эти панели позволяют плановикам визуально оценивать влияние изменений на план или отдельные показатели.

В линейном программировании оптимальное решение получается на основе специального математического аппарата. Следует отметить, однако, что этот аппарат может применяться только лишь для простейших производственных процессов. Например, если целевая функция состоит в максимизации прибыли, она представляет собой линейную форму, где переменные - прибыль от продажи единиц продукции. Для производства с 1000 видами продукции целевая функция становится слишком громоздкой. Решение задачи для многих заказов с учетом ограничений становится достаточно серьезной проблемой.

В ходе решения задач оптимизации часто сравнению подвергаются тысячи, а то и сотни тысяч вариантов планов. Как правило, в большинстве методов достигается область, в которой потенциальные возможности улучшения плана невелики, и требуемое время на одно и то же улучшение возрастает экспоненциально. В некоторых системах, например, в Red Pepper Software, графически показан процесс оптимизации и предполагается, что на основе этой информации он прекращается вручную. Однако такой подход в определенной степени рискован, так как целевая функция может иметь локальные оптимумы (см. рис. 5).

Рис. 5. Локальные оптимумы

Для преодоления проблемы, связанной с возможным попаданием в локальные оптимумы, в системы должны закладываться специальные приемы, тесно связанные с природой объекта оптимизации.

⇐Оценка возможности выполнения | Система управления предприятием типа ERP | Моделирование и поддержка принятия решений⇒