Станислав Воронин

Выбранный формат блога не предполагает погружение читателей в технические подробности создания подобного рода систем. Публикация, в первую очередь, делится информацией, что подобный опыт уже был реализован и его можно повторить. Более детальные подробности готовы рассказать индивидуально - пишите на go@bia-tech.ru

*

Да, план график ремонтов в привязке к вагоноремонтным депо мы учитываем как входную информацию и распределяем парк по маршрутам с учетом того, что следующим пунктом назначения может быть ремонт

У каждого ЖД оператора исторически складывается свой уровень эффективности и он в большей или меньшей степени приближен к оптимальному. Все зависит от ритмичности и устойчивости перевозок. Чем больше уровень неопределенности и изменчивости в маршрутах, тем больше резерв для оптимизации.

Согласен, что для рыночных операторов задача прогнозирования груза в точках грузоотправки крайне важна, сложна, но и реализуема. У нас есть опыт создание системы прогнозирования грузопотоков для последующего оптимального распределения собственного парка. Для кэптивных компаний эта задача менее актуальна, но тем не менее и им оптимизационные модели помогают снизить простои и холостые пробеги.

берем идеи и применяем на практике )

Спасибо за оценку!

Для работы модели очень важен принцип нормирования. Складские операции, длительность работы с клиентом на кассе супермаркета или банковские операции в силу своей многократной повторяемости подчиняются законам больших чисел, что позволяет достаточно точно прогнозировать выработку сотрудников на потоке и определять оптимальное количество сотрудников. Операции интеллектуального труда зачастую гораздо сложнее отнормировать по времени выполнения, поэтому в отношении писателей или журналистов такую систему применить скорее всего будет невозможно. Тем не менее на практике существуют примеры планирования интеллектуальной деятельности, в частности, это применимо в процессах разработки программного обеспечения. Ситуация, в которой требуется и может быть применено такое оптимизационное планирование, относится к разработке программного обеспечения в agile подходе. Важным фактором является разбиение всех работ на достаточно короткие задачи, которые распределяются по команде. В итоге в проекте реализуются тысячи и десятки тысяч мелких задач. При оценки фактической длительности их выполнения начинает работать закон больших чисел и у вас появляется возможность прогнозировать время их выполнения в зависимости от доступных ресурсов.

Соглашусь с вами, что отдача от развития темы планирования напрямую зависит от горизонта определенности. Математические модели любят точные цифры :)
При работе "с колес" с коротким портфелем клиентских заказов можно положиться и на опыт начальника цеха, хотя даже в такой ситуации он может давать сбой.

Если под управленческими затратами вы понимаете время и усилие сотрудников ПДО (планово-диспетчерский отдел), а также других специалистов-управленцев, то да, конечно же любая автоматизация ставит своей целью сокращение трудоемкости. Акцента на этом эффекте я не делал специально, т.к. в результате этих проектов никто не разгоняет службу планирования и время (выраженное для работодателя в деньгах ФОТ) остается без изменений. На мой взгляд важно фокусироваться, чтобы достигать больших результатов при текущих затратах.
Программное обеспечения для задач планирования конечно же появилось достаточно давно и для западных стран это было даже раньше, чем 2005 год. Тем не менее, на очень большом количестве российских предприятий продолжают считать в Excel и на коленке, поэтому данная тема на мой взгляд до сих пор актуальна.

Готовых решений не подскажу. Мы как раз работаем над созданием продукта с описываемым функционалом. А если говорить про само математическое ядро, которое может решать такие задачи, то, на мой взгляд, на рынке два явных лидера - Gurobi и IBM CPLEX ILOG.

Буду стараться поделиться с читателями более глубокими практическими кейсами

E-commerce сейчас стадии бурного роста. В любом случае наступит этап насыщения и более устойчивое соотношение он-лайн, офф-лайн и гибридных разновидностей более-менее очертится. Оно будет разным для разных видов товаров. Однозначно будет влиять государственное регулирование, как например, с алкоголем.
Тем не менее, я считаю что мы живем в интересное время, посмотрим как будут развиваться события и как математические методы и цифровые технологии будут менять этот бизнес.

согласен с вами, что автоматизация планирования - лишь небольшой кусочек автоматизации. Но именно из таких небольших кусочков и складывается smart factory. Опыт показывает, что компании, у которых таких кусочков больше, чем у других начинают выигрывать конкурентную гонку за эффективность.

да, это объективная тенденция, которая с другой стороны открывает новые возможности для управления и оптимизации

Да, коробочные решения для прогнозирования спроса и управления товарными запасами есть на рынке и достаточно в большом количестве. Тем не менее, для их настройки и сопровождения стоит понимать логику и принципы работы ядра системы, чтобы правильно управлять параметрами в пользовательском интерфейсе.

Буду стараться давать больше подробностей в будущих материалах. :)

Рад, что пригодилось!

Наивный прогноз на основе накопленного опыта заведующего секцией или специалиста отдела закупок - это тоже прогноз :) Ведь к поднятию / опусканию цен всегда изменяются и объемы закупок - к пятнице побольше, в понедельник поменьше. Математика в этой части позволяет сделать прогнозы точнее. Ну а объем эффекта от ускорения оборачиваемости товаров зависит от масштабов.

Большие данные накоплены и работают на уровне оптовых поставщиков. А жизнь отдельного цветочного магазина - это субъективный опыт и навыки конкретного собственника, промахи в планировании которого помогает закрыть установленная маржа.

Рад, что Вам понравилось!

:)

да, все так. Решение задачи для каждого отдельного груза не всегда выглядит оптимальным. Выгода видна только на общем объеме перевозок.

Полностью с вами согласен. Для типовых задач курьерской доставки существует достаточное количество коммерческих сервисов, что еще раз доказывает эффективность использования математической оптимизации для решения подобного класса задач. Вместе с тем, для ряда клиентов существующие сервисы не могут в полной мере учитывать специфику и в этом случае возможно более рационально разрабатывать кастомную модель для решения задачи.

спасибо! старался!