Невоспетая оптимизация. Часть 1
Каждый из нас слышит слово "оптимизация" ежедневно во множестве различных контекстов: оптимизация бизнес-процессов, оптимизация запасов, оптимизация численности персонала и т.д. И крайне редко в том контексте, о котором дальше пойдёт речь.
Этим постом я открываю целую серию из примерно 10 постов, в которой хочу рассказать о конкретном инструменте — математической оптимизации применительно к задачам планирования производства и цепей поставок.
Рассказать простым языком, на живых примерах из практики, с реальными цифрами. Благо, за более чем двадцать лет работы в данном направлении у меня их накопилось достаточно.
Сегодня мы живем в сложное и нестабильное время. Замедление мировой экономики, инфляция, геополитические обострения, санкции, ограничения, запреты. Быстро это не закончится, волатильность продолжает возрастать.
Для одних это препятствие, а для других — окно возможностей. Но в обоих этих случаях: и под давлением, и в окне возможностей, цена неоптимального бизнес-решения резко возрастает.
Пересидеть сложный период не получится. Выживут не сильнейшие бизнесы и команды, а наиболее приспособленные. То есть те, кто способен меняться в ответ на изменения внешней среды.
Сейчас на фоне всеобщего AI-хайпа, искусственный интеллект пытаются применить практически ко всему, в том числе и к планированию. Особенно подкупает скорость и относительная простота получения хоть сколько-то значимого результата. Однако при этом забывают фундаментальные основы.
Нестабильность означает, что реальность регулярно выходит за пределы исторических данных. ИИ обучен на истории, за её пределами он галлюцинирует (выдаёт правдоподобный, но неверный ответ). Если ограничение новое или комбинация ограничений невиданная, он не гарантирует, что решение вообще физически выполнимо.
В отличие от ИИ, математическая оптимизация не экстраполирует прошлое, она вообще не знает понятия «история». Она решает задачу в пространстве переменных и ограничений, вычисляет оптимум из текущих данных. Если задача разрешима — она найдёт оптимум. Если нет — честно скажет: «при текущих ограничениях решения нет», и это тоже ценная информация.
Там, где требуется точное оптимальное решение, математическая оптимизация точнее, надёжнее и главное дешевле AI-агентов. Тем не менее, они не конкуренты, у каждого своя роль в одной системе. Однако из-за повального увлечения AI, классическая оптимизация остаётся в тени, незаслуженно забытая.
Пришло время восстановить справедливость.
Впереди — реальные кейсы с измеримым финансовым эффектом, разбор того почему другие инструменты не справляются, и честный разговор об условиях применимости.
За более чем двадцать лет я ни разу не встретил компанию, которая внедрила математическую оптимизацию в планирование и пожалела об этом. Зато видел немало компаний, которые годами откладывали это решение, теперь уже становящееся критичным для выживания бизнеса.