Главная
Проблема
Задачи
Этапы
Технический бэкграунд
Стоимость
Примеры
Контакты

Оптимизация бизнеса

Решение подскажет математика

Оптимизация как формализуемая задача

Большинство бизнес-задач реального мира можно преобразовать в математические проблемы, с четкой целевой функцией и понятными ограничениями, которые накладываются деятельностью компании и окружающей средой.

Для разных предметных областей они могут звучать по-разному, но иметь в своей основе одинаковую структуру. Задачи о построении оптимального маршрута, о загрузке складских помещений и минимизации отходов производства – это представители популярных и давно известных «теоретических» задач коммивояжёра, задач о ранце и задач раскроя, соответственно.

Для решения этих и подобных задач используется широкий арсенал инструментов и методов прикладной математики, которые, благодаря развитию технологий, сегодня нашли свою реализацию в программных продуктах и доступны каждому;

В зависимости от потребностей и располагаемых ресурсов, это могут быть как проприетарные средства, так и свободные библиотеки (в т.ч. для языков Python и R), успешно решающие оптимизационные задачи для крупных предприятий.

Подробнее

Для чего нужна оптимизация

Транспорт

Транспорт

Построение маршрутов, распределение транспортных средств, загрузка транспорта

Производство

Производство

Планирование производства, управление поставками и расходами сырья

Цены

Цены

Оптимизация цен и маркетинговых мероприятий

Ассортимент

Ассортимент

Заполнение полки,
ассортиментное планирование,
оптимизация закупок

Этапы проекта

Asset 1010203040506пониманиебизнес-потребностейизучениеданныхформализациязадачиразработкарешениятестированиевнедрение
Выявление реальной задачи, которую требуется решить с помощью оптимизации.
Анализ данных
Описание задачи в терминах математической логики, фиксирование начальных требований и итоговых результатов, а также используемых инструментов.
Разработка решения
Проверка результатов расчета и общей производительности программного продукта.
Внедрение
Изучение бизнес-потребностей заказчика
Исследование полноты и корректности имеющихся данных для решения поставленной задачи.
Формализация задачи
Реализация описанной задачи и сопутствующих доработок.
Тестирование решения
Перенос разработанного решения на рабочий сервер, интеграция в ИТ-окружение заказчика.

Технический бэкграунд

Для решения задач оптимизации используются методы математического программирования. Чаще всего в реальной практике встречаются линейные и квадратичные задачи, а также целочисленные (дискретные) задачи, которые можно отнести к отдельному подклассу задач математического программирования.

В зависимости от типа задач, её размера и особенностей, для решения могут применяться симплекс-метод, метод отсечения, метод ветвей и границ, метод потенциалов и прочие.

С программной точки зрения, для решения оптимизационных задач используются как бесплатные инструменты (библиотеки для языков программирования Python, R, С), так и готовые программные продукты (например, IBM ILOG).

Подробнее

Скачайте «Прайс»

Технологии будущего доступнее, чем кажется.

Примеры оптимизации

Как правильно принять решение, из какого пункта А в какой пункт Б отправится транспорт марки В или Г? Как правильно учесть собственный транспорт и вместимость доступных машин? Как корректно учесть тарифы транспортных компаний? Как правило, эта задача имеет множество решений, а подбором лучшего из них занимаются целые отделы: их сотрудники определяют транспорт, формируют его наполнение, с учётом грузоподъемности и вместимости и формируют итоговые маршруты. Такой подход позволяет находить хорошие решения для этой задачи. Но оптимальным будет только решение, позволяющее минимизировать затраты при транспортировке. И эта цель поддаётся автоматизации: её можно свести к задаче нахождения минимума целевой функции — функции затрат, при выполнении набора ограничений, таких как доступность и вместимость транспорта. Решением подобных задач оптимизации занимается математическое программирование.
Как рассчитать оптимальное количество производимой продукции, исходя из прогноза спроса, имеющихся ограничений по мощностям производства и существующих спецификаций? Взяв за целевую функцию выручку компании от продажи готовой продукции, можно свести задачу к поиску максимума функции, с учётом накладываемых ограничений, таких как спрос или мощности производства. Корректно сформированный план производства позволит как увеличить выручку от продажи готовой продукции, так и точнее решить задачи бюджетирования и планирования.
Переполненность складов или, наоборот, недостаток доступных материалов – важные проблемы, которые, в конечном итоге, влияют на прибыль всего предприятия. Планирование закупок призвано частично решить эту проблему. Но как правильно выбрать поставщиков, чтобы закрыть все потребности, учитывая графики поставок, доступность сырья и материалов, сроки их передачи в производство, вместимость складов и прочие условия? Для человека эта проблема может стать неподъемной при увеличения размеров бизнеса, но для математического программирования – это всего лишь ещё одна задача. Оптимизационный алгоритм требует только задать целевую функцию (например, общие затраты на закупки) и правильно настроить действующие ограничения. Результатом работы подобного алгоритма станет план закупок с нужной детализацией и с минимальными общими затратами.

Columbus Russia

Тел.: +7 (495) 369-67-69
Факс: +7 (495) 369-67-69
Email: sales@columbus.ru

Адрес: Пресненская набережная, д. 12, Башня Федерация Восток, 59 этаж

Достигайте большего, инвестируя в цифровое будущее бизнеса!