ENG
С ростом любого бизнеса неизбежно усложняются его процессы, увеличивается объем информации, на основании которой принимаются управленческие решения. В определенный момент количество факторов, необходимых к учету и контролю, начинает превышать человеческие возможности для принятия оптимального решения. Как следствие, в компаниях задумываются о необходимости ухода от только лишь человеческой экспертизы, все больше отдавая предпочтение применению современных ИТ-решений, которые позволяют избежать неэффективных и трудозатратных операций. Обсудим один из современных подходов к повышению эффективности деятельности с использованием «солверов», или универсальных решателей задач.
Что есть солверы и для чего их применяют
Солверы (от англ. to solve — решать) — это программно-аппаратные комплексы (ПАК) для оптимального выбора варианта решения поставленной задачи с использованием приемов комбинаторной математики.
В каждом конкретном случае солверы перебирают варианты решения в соответствии с набором условий и выбирают наилучшее. Принцип их работы не зависит от отраслевой специфики. Например, для логистики или транспортной отрасли это могут быть задачи построения оптимальных маршрутов доставки грузов или транспортировки их от распределительного центра к складу. В ритейле солверы применяются для планирования состава и количества сотрудников на смену, определения оптимального набора локаций для мерчандайзеров с учетом географии и объема работ, в пищевой промышленности — для определения состава продукции с учетом доступности сырья или подбора места хранения.
Какие солверы сейчас работают в компаниях
В зависимости от выполняемой задачи в компаниях применяют разные типы солверов. Первый из них — специализированные солверы. Они используются в организациях разного масштаба для решения узконаправленных задач. Подобные системы дешевле относительно «универсальных» конкурентов, но есть и минус — они могут работать с очень ограниченным набором параметров и только в рамках своей специфики. Один из широко известных примеров таких солверов в России — «Яндекс.Маршрутизация».
Второй тип солверов — промышленные или универсальные. Самые известные на мировом рынке — решения от Gurobi и IBM. На данный момент они занимают примерно 90% рынка промышленных солверов.
Есть и другая типология: общедоступные солверы с открытым программным кодом (Open Source) и проприетарные. Open Source-решения также могут быть узкоспециализированными и универсальными. Проприетарные солверы тоже применяются для разных видов задач. Наиболее часто их используют в случаях, когда количество сложных условий колоссально или есть строгое ограничение по времени расчета.
«На специфичных и масштабных задачах бизнеса мы оправданно применяем продукты Gurobi и IBM. Они способны решать разноплановые оптимизационные задачи с огромным количеством переменных и ограничений, используемых в модели», — говорит руководитель направления оптимизации RAMAX Group Максим Храменков, — однако на проектах мы также используем и решения на базе Open Source. Например, в случаях с простыми задачами без требований по скорости расчета».
Связка с технологиями
В целях повышения эффективности оптимизации солверы сегодня при внедрении сочетают с другими технологиями, например с искусственным интеллектом и машинным обучением. Однако такой опыт на текущий момент считается достаточно редким и специфичным.
«В процессе работы над одним из наших проектов солверу были переданы данные о маршрутах предыдущих дней для более быстрого создания начального решения текущего дня с последующей его оптимизацией, — приводит пример Максим,— во-первых, так мы ускорили общий процесс подготовки расчета, а во-вторых, “научили” солвер продвигаться каждый раз дальше в обсчете возможных маршрутов за ограниченное время».
Что многим мешает внедрить солвер?
Несмотря на доказанную эффективность, распространению солверов препятствует ряд факторов. В первую очередь сложности у компаний вызывает наличие большого объема неструктурированных данных, обработка которых зачастую связана с еще не до конца оцифрованными процессами, выполнявшимися ранее вручную, и необходимость взаимодействия решения с большим количеством внутренних информационных систем.
Преодолеть эти преграды помогает увеличение внимания в компании к цифровой трансформации. Это неизбежно повлечет за собой качественный скачок в культуре хранения и обработки данных.
Как отмечает Максим Храменков, солвер будет эффективен, только если его пользователи понимают объективную картину процесса, подлежащего оптимизации, имеют точные данные и цифры по текущей ситуации.
«Существенно облегчат положение такие меры, как уход от ручного труда, приведение в порядок мастер-данных, использование всеми участниками оптимизируемого процесса одних и тех же источников с жестким контролем за достоверностью, актуальностью и корректностью данных», — дополняет Максим.
Перспективы солверов
Бизнес идет по пути укрупнения, о чем свидетельствует, в частности, стремительное развитие цифровых экосистем («Сбер», «Яндекс», МТС и др.). Ритейлеры превращаются в отраслевых гигантов, проводя поглощение не самых мелких сетей («Лента» и Billa, «Магнит» и «Дикси»). Автоматизация проникает во все участки функционирования предприятий, где залог эффективности — цифровизация. Такие трендсеттеры, как, например, маркетплейсы Amazon, AliExpress, постоянно борются за аудиторию. Не последнюю роль в этом играет ценовая борьба, которая невозможна без автоматизации и «оптимизации» своих затрат.
Разовая продажа с большой маржой не столь интересна для гигантов рынка. Этот путь, как правило, приводит к потере доверия и интереса со стороны потребителя. Типичным примером может быть текущая шумиха с внутренним туризмом. Для эффективного существования требуется постоянный поток и множество покупок, пусть и с малой наценкой. Подобная модель может быть с успехом освоена, только если свести к минимуму ручной труд на всех этапах. Первый шаг на этом пути — адекватная оценка текущей ситуации по конкретному процессу, для которой нужны трекеры по событиям. Они осуществляют мониторинг реальной картины процесса, позволяют построить объективное видение ситуации, выявить участки и ресурсы, которые следует оптимизировать. Яркий тому пример — технология Process Mining. В результате ее применения после оценки и определения «серых зон» компании понимают, где следует прибегнуть к комбинаторной оптимизации.
Оптимизация может быть узконаправленной, с применением множества отдельных специализированных солверов (например, для оптимизации места на складе, просчета движений робота-погрузчика и пр.), либо комплексной, с применением единого промышленного солвера с заложенной в архитектуре возможностью решать множество задач отдельными моделями, как это реализуется в CPLEX и Gurobi.
«Компаниям всегда надо помнить о том, что при росте бизнеса будут расти потребности в дополнительных решениях. Если компания привыкла применять сразу несколько узкоспециализированных решений под разные задачи, то на поддержание каждого будет необходимы отдельные ИТ-ресурсы. Цена владения и оптимизации будет неуклонно расти, в том числе и за счет лицензионной составляющей, — комментирует Максим Храменков, — при использовании в компании единого универсального солвера, обрабатывающего различные модели, стоимость поддержки и развития проектов по оптимизации будет со временем снижаться».
Независимо от типа солвера, который используется в организации, неоспоримо одно: эти решения, соответствующе подобранные по функционалу под адекватные цели и задачи, способны в очень короткие сроки вывести бизнес на новый уровень экономии ресурсов и роста доходов.
