Станислав Воронин

+262
с 2021

Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies рассказывает об увлекательном мире математической оптимизации вокруг нас.

57 подписчиков
27 подписок

Выбранный формат блога не предполагает погружение читателей в технические подробности создания подобного рода систем. Публикация, в первую очередь, делится информацией, что подобный опыт уже был реализован и его можно повторить. Более детальные подробности готовы рассказать индивидуально - пишите на go@bia-tech.ru

Да, план график ремонтов в привязке к вагоноремонтным депо мы учитываем как входную информацию и распределяем парк по маршрутам с учетом того, что следующим пунктом назначения может быть ремонт

У каждого ЖД оператора исторически складывается свой уровень эффективности и он в большей или меньшей степени приближен к оптимальному. Все зависит от ритмичности и устойчивости перевозок. Чем больше уровень неопределенности и изменчивости в маршрутах, тем больше резерв для оптимизации.

1

Согласен, что для рыночных операторов задача прогнозирования груза в точках грузоотправки крайне важна, сложна, но и реализуема. У нас есть опыт создание системы прогнозирования грузопотоков для последующего оптимального распределения собственного парка. Для кэптивных компаний эта задача менее актуальна, но тем не менее и им оптимизационные модели помогают снизить простои и холостые пробеги.

1

Для работы модели очень важен принцип нормирования. Складские операции, длительность работы с клиентом на кассе супермаркета или банковские операции в силу своей многократной повторяемости подчиняются законам больших чисел, что позволяет достаточно точно прогнозировать выработку сотрудников на потоке и определять оптимальное количество сотрудников. Операции интеллектуального труда зачастую гораздо сложнее отнормировать по времени выполнения, поэтому в отношении писателей или журналистов такую систему применить скорее всего будет невозможно. Тем не менее на практике существуют примеры планирования интеллектуальной деятельности, в частности, это применимо в процессах разработки программного обеспечения. Ситуация, в которой требуется и может быть применено такое оптимизационное планирование, относится к разработке программного обеспечения в agile подходе. Важным фактором является разбиение всех работ на достаточно короткие задачи, которые распределяются по команде. В итоге в проекте реализуются тысячи и десятки тысяч мелких задач. При оценки фактической длительности их выполнения начинает работать закон больших чисел и у вас появляется возможность прогнозировать время их выполнения в зависимости от доступных ресурсов.

1

Соглашусь с вами, что отдача от развития темы планирования напрямую зависит от горизонта определенности. Математические модели любят точные цифры :)
При работе "с колес" с коротким портфелем клиентских заказов можно положиться и на опыт начальника цеха, хотя даже в такой ситуации он может давать сбой.

Если под управленческими затратами вы понимаете время и усилие сотрудников ПДО (планово-диспетчерский отдел), а также других специалистов-управленцев, то да, конечно же любая автоматизация ставит своей целью сокращение трудоемкости. Акцента на этом эффекте я не делал специально, т.к. в результате этих проектов никто не разгоняет службу планирования и время (выраженное для работодателя в деньгах ФОТ) остается без изменений. На мой взгляд важно фокусироваться, чтобы достигать больших результатов при текущих затратах.
Программное обеспечения для задач планирования конечно же появилось достаточно давно и для западных стран это было даже раньше, чем 2005 год. Тем не менее, на очень большом количестве российских предприятий продолжают считать в Excel и на коленке, поэтому данная тема на мой взгляд до сих пор актуальна.