优化技术：实现供应链ROI的最大化

优化技术可以帮助企业建立高效率和高效果的供应链。伴随着当前软件和硬件技术的突破，实现供应链优化的先进演算法的实用性也越来越高。这些创新使公司在更频繁的基础上灵活地进行供应链优化，以适应快速变化的全球化市场的需要。

导言

优化是供应链管理系统使用的一种技术，这种技术对降低成本、提高产品利润、减少库存和提高产能都有极大的影响。简而言之，优化是实现投资回报率最大化的关键技术。AMR波士顿企业应用战略研究所副总裁John Bermudez 先生提供的资料表明，优化技术所开发的计划模块为使用的企业带来了30%到300%的ROI。并且回报率还在继续增长。Bermudez称这种技术是“开启ERP系统资料潜能的钥匙….更好地为管理决策服务”。

分析家们，如Bermudez先生，认为优化技术是供应链管理中最令人期待的技术。经历了追求更高效率、效果和全球竞争的挑战，软件和硬件技术的突破，这项技术已成为供应链的一个新亮点。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：高级演算法的广泛应用

今天，供应链优化技术的核心就是高级演算法，它能够在极短的时间内监测和分析数百万的变量以解决日益复杂的问题，解决方案的产生只需几个小时，而不是几天。然而，设计高级演算法的相关知识和专门技术的资源相对有限，世界上只有小部分的软件开发商拥有这个能力。不是所有的供应链公司都能够使用这些有价值的、稀有的资源。有两种因素使这种局面正在得到改善。第一种因素是面向对象技术，也是它成就了第二种因素：软件模块。

在供应链管理行业，近期的极为成熟的优化模块的推出使这一高级演算法在供应链软件供应商和企业自我开发的供应链管理系统中得到应用。90年代末，SCM的一个最主要的趋势就是大的ERP供应商也进入逐步增长的SCM市场。对于像SAP、J.D.Edwards这样顶尖的ERP供应商来说最大的挑战是怎样将优化技术合并入他们准备开发的SCM产品，因为这一技术的设计通常需要五年以上的开发工作和广泛行业经验。为了满足现有市场的需要，他们只能向中间件供应商购买优化组件的使用许可。这样既可以减少它们的开发成本，又可以短时间内为客户提供功能强大的产品。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：优化模块在SCM和ERP的最佳应用

行业资深人士认为高级计划和排程（Advanced Planning and Scheduling (APS)是生产制造系统的又一次发展。APS是SCM应用软件重要组成部分，执行所有重要的计划功能。在过去的三年里，大多数的APS产品都植入了合理的优化逻辑，使得APS几乎成了供应链优化的代名词。优化技术在APS 中成功应用使APS成为整个企业应用软件中最热的一个领域。利用它的优化“引擎”，APS系统可以实现客户订单工作流程与交付订单必需的物料、生产制造和配送活动的同步作业。

在过去的30多年，ERP解决方案的核心是它的物料资源规划系统。但是随着商业环境的日益复杂，这种状况早就需要得到改进。在SCM的舞台上，优化技术在运作管理和战略决策两个方面都得到应用。供应链优化软件的使用者和供应者都认为，当一个企业或者产品处于以下几种情况时，优化软件能发挥的作用最大：

复杂的供应商
复杂的生产制造过程
复杂的配送系统
不稳定的需求

实质上，无论什么时候，只要供应链的运作或者市场需求存在着不确定性，供应链优化都是最好的解决方案。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：优化技术的应用领域

供应链优化技术能够应用于公司的不同功能领域，但主要应用于对包括从原材料到终端用户的整个供应链。它的决策功能主要应用于：

资源决策
制造与购买决策
生产设施选址决策
供应链设计
销售和运作

运作是优化方案应用最早的领域。因为优化技术可以帮助识别和解决诸如瓶颈或者不可靠的供应商问题。决策软件能够提供建设性的改进方案，帮助决策者解决决策难题。某些行业需要更多地投资于优化技术，因为他们所处行业的自然属性。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：配送集中性行业

食品、饮料和消费者包装相关行业，应用优化技术的效益非常大，具体的应用包括运输优化和库存部署。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：资产、生产能力集中性行业

如半导体和钢铁制造行业。主要的应用是解决生产周期、产品组合和设备的优化解决方案（看本文后边的克莱斯勒汽车公司的高回报的油漆商店的优化系统案例）。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：原料集中性行业

服装和电子行业是显著的例子。这些厂商为了获得更大的利润空间，他们所关注的领域包括关于生产什么，在哪里生产，从哪里获得原料这样的决策。

很多人支持这样一个流行的说法，流水作业生产的行业会在供应链优化的应用比不连续的、离散型行业的效果更佳。基于优化技术的解决方案在流水作业生产的制造业的使用已经有20到30年了，现在很多优化方案的开发是为了解决离散性制造业者所遇到的复杂问题。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：智能软件驱动优化技术的发展

供应链优化模块的ROI水平相当显著，道理非常简单，智能软件比人的单纯思维更快。优化模块的核心是高度合理的演算法则，以解决特定的问题。当然，系统不能复制人的思考过程，但它能够通过大量的数据分析，然后快速地对不同决策的结果做出判断，可以说它是这方面的专家。

数学工程技术在供应链优化中的应用也发展相当快，用于开发先进的演算法则——优化的核心：线性规划（Linear Programming）及其相关技术在上个世纪中期就已经开始被广泛地应用于优化技术中。早期的线性规划主要应用于大型投资企业的进度安排，如航班时刻表、炼油厂的分离作业进度表和火车、汽车时刻表，但是面对日益强烈的竞争市场，对优化技术的要求也越高。

图—1 主要的优化问题

虽然LP作为解决各种计划问题的有效技术仍然有其存在的价值。一种被称为约束工程（Constraint Programming）的技术已被开发，它主要应用于这样一些问题：在资源受到相应约束的情况下，如何做出最佳的决策。当今，很多APS系统也是基于这一原理开发的。就是在进行制造和发货日期的决策时，充分地考虑现时各种资源的有效性。如今，优化大多都是由软件系统来完成，而且他们都是为了解决特定问题而开发的。通常，LP主要解决长期性的计划问题，CP则解决短期性的排期问题。优化问题和技术可以被映射到相应的变量和约束条件。优化技术的应用类型如图—2所示：

优化技术：实现供应链ROI的最大化：优化所要解决的问题

要了解优化的根本所在，决策首先应该了解问题的特性，以下企业战略问题关系到供应链的设计。

需要多少制造车间？车间的地点？它们各自生产什么产品？
需要多少个配送中心？配送中心的地点？它们用于存储哪些产品，以及库存水平如何？它们面向哪些客户？
供应商选择？

这些问题是相互联系的，并且包含一系列“what-if”的设定。经验丰富的分析师可以通过分析为这些问题提供很好的解决方案。但是，新的优化技术可以进一步把解决方案提高到最佳的水平。供应链设计如图—3所示：

图—3 供应链设计

列表—4概括了供应链优化模型的参数。

除了以上信息，优化模型需要有一个目标参数。它确实了解问题的首要目标。这些模型参数包括：压缩成本、提高客户服务水平、缩短循环周期等。

一旦确定了变量、约束条件和目标参数，就可以为优化模型选择正确的优化技术。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：竞争优势

在供应链中应用优化技术的效益是非常卓著的。

优化技术：实现供应链ROI的最大化：优化技术的新发展

在不久的将来，当一种能够简化的应用软件工具出现时一切都会得到改善，也就是崭新一代的优化组件。它们不但可以缩小LP和CP得以同时应用的距离，同时能够自动完成编码的软件开发工作。它将对整个供应链的优化产生前所未有的作用。

转自：供应链导讯(SCLead)