TECNOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO DE DELMIA QUINTIQ

Tecnología de optimización excepcional

El software de optimización de la cadena de suministro de DELMIA Quintiq se ha desarrollado con la creencia de que ningún algoritmo puede reemplazar su buen juicio empresarial. Se ha diseñado para proporcionarle control y visibilidad totales que le permitan corregir el plan optimizado según sea necesario. Puede optimizar el plan completo y partes de este. Puede elegir entre la planificación totalmente automatizada, semiautomatizada y manual, dependiendo de sus necesidades en cada momento.

El software de optimización de la cadena de suministro proporciona visibilidad sobre todos los aspectos de la cadena de suministro, permitiendo la optimización y gestión en tiempo real de la capacidad de producción, las materias primas, el personal y la logística. Se ha configurado para que respete todas las reglas y restricciones de su organización como, por ejemplo, la capacidad de producción, las restricciones de inventario y logística y los requisitos contractuales. Pero es lo suficientemente flexible como para adaptarse a distintas realidades empresariales.

El resultado: planes factibles, optimizados en consonancia con sus indicadores clave de rendimiento específicos y la realidad de su empresa.

La ventaja: ahorro en todas las áreas de su negocio en forma de mayor eficiencia, niveles de inventario más bajos y operaciones más eficientes en general.

Tecnologías de optimización

Las cinco tecnologías de optimización de la cadena de suministro en las que se basan los optimizadores de DELMIA Quintiq son:

Quill

Quill es un lenguaje de configuración propio fundamental en DELMIA Quintiq Optimizer. Permite expresar fácilmente heurísticas de construcción y búsqueda local; reproduciendo casi a la perfección los procesos que siguen los planificadores cuando crean soluciones de cero o cuando realizan mejoras locales en ellas. Quill sustenta las cinco tecnologías de optimización y permite que funcionen como un todo eficaz y eficiente.

Programación matemática

Basada en décadas de investigación de operaciones, la programación matemática es el estándar de facto para solucionar problemas que se pueden expresar o aproximar con ecuaciones lineales. Por ejemplo, se utiliza en DELMIA Quintiq Workforce Planner para determinar la combinación de tareas idónea que se debe asignar a los empleados con el fin de garantizar el uso óptimo de las habilidades de cada persona y alcanzar los niveles de servicios más altos posibles.

Programación de restricciones

La programación de restricción resulta eficaz con problemas de optimización especialmente difíciles. Funciona eliminando posibles soluciones mediante la propagación sofisticada de restricciones, por lo que admite una amplia variedad de tipos de restricción. Es muy eficaz resolviendo problemas de planificación con muchas restricciones.

Path Optimization Algorithm

El algoritmo de optimización de rutas es una tecnología de tipo LNS (Large Neighborhood Search). LNS analiza vecindarios mucho más amplios que la búsqueda local de manera que es menos propensa a quedarse atascada en una solución local alejada de la solución global óptima. Se utiliza principalmente para el enrutamiento de vehículos y la planificación de la fabricación. Por ejemplo, se utiliza en DELMIA Quintiq Logistics Planner para determinar la secuencia de visitas óptima y su distribución entre las rutas con el fin de garantizar la distancia más corta, el coste más bajo y el nivel de servicio más alto.

Programación gráfica

Muchos problemas prácticos tienen un componente gráfico y, en consecuencia, utilizamos la programación gráfica para solucionarlos. La programación gráfica se utiliza para abordar problemas de caminos más cortos con restricciones de recursos, como los diagramas de tripulación y la optimización de material ferroviario.

Récords mundiales de optimización

DELMIA Quintiq ostenta varios récords mundiales de optimización:

Problema de rutas de vehículos con ventanas de tiempo (VRPTW)

VRPTW es uno de los problemas más estudiados en el campo de la optimización combinatoria. Se trata de una variante del problema de rutas de vehículos (VRP) definido por Dantzig y Ramser en 1959. Una solución a este problema es la elaboración de un conjunto de rutas formado por una secuencia de visitas a clientes, donde cada ruta se asigna a un vehículo y todos los clientes se visitan en la ventana de tiempo establecida. El volumen total asignado a cada ruta no debe exceder la capacidad del vehículo. El reto consiste en encontrar una solución que minimice el número total de vehículos utilizados y la distancia recorrida.

Problema de recogida y entrega con ventanas de tiempo (PDPTW)

Este es un problema del campo de la optimización combinatoria y una extensión del VRPTW. La diferencia radica en que las solicitudes de transporte de los clientes no solo tienen una ubicación de entrega definida, sino también una de recogida que, por lo general, no es el almacén. Una solución a este problema consiste en establecer un conjunto de rutas para una flota de vehículos. Se trata de una secuencia de puntos de recogida y entrega en la que se visitan todas las ubicaciones dentro de las ventanas de tiempo establecidas. Para cada solicitud de transporte, el mismo vehículo debe visitar tanto la ubicación de recogida como la de entrega, y la recogida, obviamente, debe tener lugar antes que la entrega.

Problema de programación de taller flexible (FJSSP)

El FJSSP es una extensión del clásico problema de programación de taller (JSSP - Job Shop Scheduling Problem). El JSSP se basa en la suposición de que solo una máquina es capaz de ejecutar una operación determinada. El FJSSP, como sugiere su nombre, asume que es posible una configuración más flexible. Refleja un entorno de producción en el que es posible ejecutar una operación en más de una máquina. El reto consiste en asignar todas las operaciones a las máquinas secuencialmente (respetando la secuencia de operaciones de cada trabajo) de manera que se minimice la suma de tiempos de finalización.