Johtavat yritykset hyödyntävät matemaattista optimointia

11.10.2021

Johtavat yritykset hyödyntävät matemaattista optimointia tehdäkseen parempia päätöksiä. Matemaattinen optimointi ratkaisee monimutkaisia ongelmia datan ja kehittyneiden algoritmien avulla. Fortune 500 yrityksistä 85% on käyttänyt matemaattista optimointia jo pitkään (Winston & Albright 2012). Kuten muidenkin keinoälyratkaisuiden, myös matemaattisen optimoinnin merkitys kilpailukyvylle kasvaa, koska yritysten kyky hyödyntää dataa kehittyy jatkuvasti. Suomessakin useat yritykset hyödyntävät optimointia mm. työvuorojen ja tuotannon suunnittelussa.

Kun liiketoiminnan suunnittelussa käytetään matemaattista optimointia, syntyy samalla kattava raportointi suoritusmittareista, kulurakenteesta ja työntekijöiden kalenterit. Sekä skenaarioiden vertailu että suunnitelmien raportoiminen käyvät sujuvasti. Ymmärrys liiketoiminnasta paranee ja suunnitteluprosessin läpinäkyvyys lisääntyy.

Resurssien optimaalinen käyttö ei ole itsestään selvyys

Yrityksen kannattavuuteen vaikuttaa keskeisesti resurssien tehokas käyttö. Erityisesti työvuorosuunnittelussa työntekijöiden saaminen oikeisiin vuoroihin on ongelma, jossa usein tyydytään vain kelvolliseen ratkaisuun. Pienelläkin määrällä työntekijöitä ja eri tehtäviä tulee valtava määrä mahdollisia yhdistelmiä – osa huonompia ja toiset parempia. Työvuorosuunnittelija joutuu lisäksi huomioimaan erilaiset työvuorot, työaikalain, palkkojen lisät, lomapäivät, työntekijöiden toiveet ja monta muuta asiaa.

Koska työvuorosuunnittelu on niin monimutkaista, päädytään lähes väistämättä tekemään kompromissi nopeuden ja hyvän suunnitelman välillä. Ihmismieli ei kykene systemaattisesti käsittelemään miljoonia vaihtoehtoisia yhdistelmiä. Työvuorosuunnittelijan aika kuluu tuskaiseen kamppailuun ja lopputuloksena työvoimaa ei silti hyödynnetä tehokkaasti.

Matemaattisen optimoinnin avulla suunnittelu nopeutuu ja laatu paranee

Tilanne muuttuu radikaalisti, jos yritys hyödyntää matemaattista optimointia suunnittelussa. Silloin työvuorosuunnittelija varmistaa oikeat lähtötiedot ja algoritmi suorittaa henkilöstön sijoittamisen työvuoroihin. Suoritus perustuu sekä työvuorosuunnittelijan määrittelemiin preferensseihin että edistyneeseen matematiikkaan. Työvuorosuunnittelija voi esimerkiksi määrätä, kuinka monta ylityötuntia suunnitelmassa pitää välttää, jotta on aiheellista hylätä työntekijän pyytämä vapaapäivä.

Matemaattisen optimoinnin avulla suunnittelu nopeutuu ja laatu paranee. Tällöin asiantuntija voi keskittyä vertailemaan vaihtoehtoisia suunnitelmia, huomioimaan työntekijöiden toiveita ja kehittämään toimintaa. Lisäksi hänen on mahdollista reagoida muuttuviin tilanteisiin nopeasti, kun uuden suunnitelman luominen vie vain murto-osan aiemmasta. Esimerkiksi työntekijän sairastuessa voidaan luoda uusi suunnitelma muuttamalla kyseisen työntekijän käytettävyystietoja ja painamalla nappulaa. Algoritmi tekee tarvittavat työntekijöiden uudet sijoittelut.

Ihmisen ja koneen laskentatehon yhdistelmä voittaa

Matemaattinen optimointikaan ei kuitenkaan yksinään tee autuaaksi. Se löytää parhaan ratkaisun sille annetuilla lähtötiedoilla, muttei tee asiantuntijatyötä tarpeettomaksi. Työvuorosuunnittelija on edelleen paras asiantuntija tekemään lopulliset päätökset ja kohtaamaan työntekijöiden toiveet ihmisenä. Hän voi tarvittaessa tehdä manuaalisia muokkauksia myös optimointialgoritmin tekemään suunnitelmaan esimerkiksi kun tarvitaan yllättäviä poikkeusjärjestelyjä.

Yhdessä asiantuntija ja matemaattinen optimointi muodostavat tehotiimin, joka hallitsee inhimillisyyden, luovuuden, logiikan ja väsymättömän laskentatehon. Optimointiratkaisuissa voidaan huomioida asiakkaan liiketoiminnan erityistarpeet hyvin kattavasti. Pienetkin yksityiskohdat voidaan huomioida ja ratkaisut skaalautuvat ilman lisäkehityksen tarvetta.

Kiinnostuitko optimoinnista? Rakennamme asiakkaillemme ratkaisuja liiketoiminnan suunnitteluun ja optimointiin mm. IBM Planning Analytics ja IBM Decision Optimization teknologioilla.

Käytännön esimerkkejä optimointirtakaisuista näet “Optimointi tutuksi” -webinaaritallenteessa, jonka voit katsoa täältä.

Visa Linkiö

Lead Data Scientist