Алгебра для экономики цепей поставок
Первый принцип нашего манифеста Количественной оптимизации цепи поставок гласит, что все будущие события должны быть рассмотрены. Таким образом, два года назад мы расширили Envision для работы с случайными переменными нативно. Эта вероятностная алгебра является основой нашего подхода к неопределенным будущим.
Затем, второй принцип гласит, что все возможные решения должны быть рассмотрены, например, количество товара, закупаемого у поставщиков. Однако, хотя эти решения не являются случайными переменными, количество, связанное с этими решениями, неопределено, а не неопределенно. Наша вероятностная алгебра сама по себе недостаточна для правильного отражения этих еще не принятых решений.
Таким образом, в прошлом году мы молча и постепенно внедрили дополнительную алгебру: алгебру zedfuncs. Zedfunc - это тип данных в Envision, предназначенный для отражения экономических вознаграждений или потерь, связанных с количественными решениями. Основной хит заключается в том, что zedfunc не вычисляет результат для одного решения, а для всех решений; например, все вознаграждения от запуска производства от 1 единицы до бесконечности [^бесконечность] единиц.
Комбинируя случайные переменные и zedfuncs, можно справиться с сложностями зловещей цепи поставок, такими как ценовые промежутки, с минимальными усилиями. Zedfuncs являются неотъемлемым компонентом Количественной оптимизации цепи поставок, чтобы создавать приоритизированные списки решений, где все возможные решения упорядочены по убыванию возврата инвестиций.
Как небольшой недостаток, zedfuncs довольно требовательны в плане вычислительных ресурсов. Они являются продвинутыми числовыми типами данных, которые просто не помещаются в вашу обычную электронную таблицу. К счастью для нас, Lokad прозрачно распределяет нагрузку на флот машин, полученных с нашей любимой облачной вычислительной платформы, и, в целом, сырая вычислительная мощность никогда не была так дешевой. Таким образом, на практике работа с сотнями миллионов zedfuncs остается непроблемной для задней части Envision. Дизайн текущей версии Lokad zedfuncs потребовал от нас серьезных усилий, и мы прошли полное переписывание нашей первой попытки. Суть проблемы заключалась в нашем собственном алгоритме сжатия с потерями, используемом для zedfuncs - необходимом компоненте для контроля объема памяти zedfuncs, который оказался недостаточно хорошим. Более точно, наша первая версия не сохраняла достаточную числовую точность там, где это имело наибольшее значение. Вторая версия справилась с этим благодаря нашим наработкам в наших производственных системах.
Поскольку вероятностное прогнозирование спроса набирает популярность среди цепей поставок, многие решения все еще только касаются поверхности, когда дело доходит до получения максимальной отдачи от этих новых подходов. Необходимы правильные инструменты. Генерация миллиардов вероятностей (в некоторой степени) проста; но превращение их в решения, которые максимизируют вашу прибыль сейчас, является гораздо более сложной задачей. Вот для этого и предназначены zedfuncs.
Zedfuncs - это такой бесценный инструмент, который, вероятно, никогда не попадет в любой из многих RFP, которые мы получаем; и все же большая часть Количественной цепи поставок не может быть достигнута с помощью этих zedfuncs - или их лучших (будущих) альтернатив.
