Die SAT Strategic Advisors for Transformation AG programmiert ihre hybriden Optimierungs-Lösungen mittels der Comet™-Plattform, die von Dynadec entwickelt wurde. Diese ist die leistungsfähigste und flexibelste Optimierungs-Plattform der Welt und vereinigt Schlüsseloptimierungstechnologien in einem einheitlichen System. Dies ermöglicht es uns, komplexe Algorithmen zu liefern, die diese Technologien je nach dem aktuellen Problemfall auswählen und kombinieren.

Wesentlich ist auch, dass Comet™ ein "offenes" System ist, das es ermöglicht, einzigartige Nebenbedingungen und die Anforderungen von besonderen Anwendungsfällen im Modell zu berücksichtigen. Daher sind wir nicht auf eine Auswahl von generischen Nebenbedingungen des Systems beschränkt, sondern können diese je nach den jeweiligen Erfordernissen erweitern und ihr Berechnungsverhalten auf einer tieferen Ebene festlegen.

Comet™ integriert äußerst leistungsstarke Optimierungstechnologien in einem objekt-orientierten Programmierparadigma. Es beinhaltet eine natürliche Unterstützung zur Parallelisierung von Algorithmen, was die Rechenzeit und Lösungsqualität signifikant verbessern kann. Es bietet Schnittstellen zu verbreiteten Sprachen und Standards wie C++, Java, XML, ODBC, SAP, Oracle etc.

Bereiche, in denen diese Optimierungstechnologien bisher zur Anwendung kamen, umfassen u.a.: Supply Chain Management, Produktionsplanung, Kapazitätsplanung, Ressourceneinsatzplanung, Bestandsoptimierung und Personaleinsatzplanung. Relevante Wirtschaftsbranchen beinhalten zum Beispiel die verarbeitende Industrie, die Energiewirtschaft, das Transport- und Logistikwesen sowie die Telekommunikationsbranche. Lösungen mit verschiedenen Detaillierungsgraden der Modellierung und mit unterschiedlichen Optimierungszielen können für strategische, taktische oder operationelle Planungshorizonte entwickelt werden, um verschiedene geschäftliche Erfordernisse zu berücksichtigen.

Die SAT Strategic Advisors for Transformation AG arbeitet mit den folgenden Optimierungs­technologien:

• Mathematische Programmierung
• Constraint-Programmierung
• Lokale und Evolutionäre Suchalgorithmen
• Dynamische Stochastische Optimierung

Mathematische Programmierung

Die Möglichkeiten zur mathematischen Programmierung umfassen lineare und ganzzahlige Solver, und unterstützen fortgeschrittene Techniken wie Spalten-Generierung, Benders Dekomposition, und Branch-and-Price. Die Stärken der mathematischen Programmierung beziehen sich auf bestimmte Problem- und Nebenbedingungsklassen – es ist eine alltägliche Erfahrung, dass eine Untermenge eines realen Problems mit diesen Techniken modelliert und gelöst werden kann, oder dass eine Approximation diese Techniken erfordert, während das ursprüngliche Problem mit seiner umfassenden Komplexität außer Reichweite bleibt. Durch die Hybridisierung kommen die leistungsstarken Algorithmen der mathematischen Programmierung dort zur Anwendung, wo dies im Zusammenhang einer übergeordneten Lösungsstrategie angebracht ist.

Constraint-Programmierung

Die Constraint-Programmierung eröffnet die Möglichkeit, Optimierungsprobleme zu modellieren und zu lösen, die Besonderheiten enthalten, wegen denen die Formulierung eines mathematischen Programmierungsmodells ungeeignet ist. Es ist generell ein flexibleres Paradigma als die mathematische Programmierung und eröffnet einen größeren Handlungsspielraum, um Probleme zu modellieren und Lösungsstrategien für das betrachtete Problem zu entwickeln. Comet™'s Möglichkeiten zur Constraint-Programmierung sind auf dem neuesten Stand der Technik - wie man es erwarten kann, da Pascal van Hentenrynck, einer der Haupt-Entwickler von Comet™, eine Schlüsselfigur bei der Entwicklung der Constraint-Programmierung seit ihren Anfängen in den 1980er Jahren ist.

Lokale und Evolutionäre Suchalgorithmen

Die lokalen und evolutionären Suchalgorithmen bilden eine weitere alternative Möglichkeit zur Lösung von Optimierungsproblemen. Sie umfassen typischerweise stochastische Elemente und suchen Lösungen von hoher Qualität, indem kleine, inkrementelle Veränderungen zur gerade betrachteten Lösung oder Lösungspopulation vorgenommen werden. Solche Algorithmen sind oft bei sehr großen Problemklassen effektiv, die auch ungewöhnliche Nebenbedingungen und Anforderungen umfassen, und besitzen ein erhebliches Optimierungspotential.

Comet™ beinhaltet die Ergebnisse von wegweisenden Forschungsarbeiten zu lokalen Suchalgorithmus-Implementierungen von Pascal van Hentenrynck und Laurent Michel. Eine Folge daraus ist, dass viele Aspekte bei der Programmierung von lokalen Suchalgorithmen vereinigt sind, die verschiedene Meta-Heuristiken – wie Tabu-Suche, simulierte Abkühlung, geführte lokale Suche, Nachbarschaftssuche mit variablen Suchtiefen – verwenden. Zusammen mit den High-Level-Konstrukten für die lokale Suche, die Comet™ anbietet, ermöglicht dies dem Entwickler, sich auf die wichtigen Aspekte der Implementierung zu konzentrieren, und damit effektive und robuste Lösungen innerhalb relativ kurzer Entwicklungszeiten zu liefern.

Dynamische Stochastische Optimierung

Die Techniken der dynamischen stochastischen Optimierung ermöglichen die Einbeziehung von stochastischen oder historischen Daten in die Entscheidungsfindung und Optimierung. Diese Techniken sind auch wertvoll in Umgebungen, wo Planungsentscheidungen kontinuierlich revidiert werden müssen, da sich die Begebenheiten im Zeitablauf ändern. In Echtzeit-Systemen steigern sie die Fähigkeit, gute Entscheidungen zu finden, die schnell getroffen werden müssen.

Klassische Fragestellungen des Executive Management

Typische Fragestellungen des Executive Managements, die mit der Methodik der Optimierung in praxisbezogenem unternehmerischem Kontext adressiert werden, sind zum Beispiel:

• Szenarien-Analysen und -technik
• Nachhaltigkeitsbetrachtungen
• Strategische Unternehmensplanung
• Strategisches Asset Management
• Unterstützung von Entscheidungsprozessen im strategischen und operativen Management und zur Darstellung und Optimierung von Prozessabläufen im Bereich Qualitätsmanagement
• Risk Assessment
• Innovations-, Produktions- und Projektmanagement

Typische Anwendungsfelder der Optimierung

Zu den typischen Anwendungsfeldern der Optimierung gehören heute zum Beispiel:

• Makroökonomie
• F&E-Portfolioplanung und Ressourcenbelegung
• Optimierung im Bereich Produktdesign und Entwicklungsprojekten
• Risiko-Management in Finanz- und Energiemärkten
• Optimierung von Distributions- und Transportnetzwerken
• Revenue Management, Financial Assets und Risk Management
• Scheduling und Crew Planning
• Inventory Reduction und Net Working Capital Optimierung
• Strategisches Supply Chain Management und Produktionssysteme

Vorteile von Management Flug Simulatoren

Simulationsmodelle, die auf der Methodik der algoritmusgestützten Optimierung gründen, geben dem Executive Management in den sich dynamisierenden Märkten der Zukunft folgende Vorteile in die Hand:

• hochkomplexe Entscheidungssituationen für Branchen- oder Marktentwicklung ganzheitlich erfassen und transparent darstellen
• unterschiedliche Vorstellungen verschiedener Entscheider offenlegen und Missverständnisse vermeiden
• Unternehmensszenarien entwickeln und simulieren, um die Unsicherheit über die Zukunft greifbar zu machen
• Identifizierung der Stellhebel zur wertsteigernden Unternehmensführung angesichts hoher Unsicherheit und Risiken
• Strategiealternativen modellieren und per Simulation testen, bevor sie umgesetzt werden
• Bewertung von nachhaltigen Unternehmensstrategien im Kontext von Innovation und Technologiebrüchen, und diese in Wettbewerbssituationen
• Implementierung eines Frühwarnsystems, um Marktveränderungen, Marktposition, strategische Entscheidungen und operative Maßnahmen in Echtzeit zu überwachen