Las organizaciones están preocupadas por encontrar nuevas formas de realizar su operativa de manera más eficiente. La optimización matemática es una potente herramienta destinada a tomar mejores decisiones de negocio en base a los recursos disponibles en cada momento. La optimización matemática persigue encontrar la mejor solución posible a un problema planteado en base a objetivos de negocio establecidos. En su resolución se tienen en cuenta restricciones habituales como la limitación económica, el tiempo disponible o la cantidad de recursos humanos existentes. Capturar estas limitaciones de la operativa y traducirlas en un modelo matemático hace que sea posible encontrar soluciones que se ajusten a la realidad del negocio.
Al optimizar un proceso crítico en su flujo de trabajo, es más probable que ahorre dinero y permanezca dentro de su presupuesto designado. Si se implementa con éxito, el resultado de un método de optimización puede aumentar sus ingresos y ganancias financieras.
El uso de un método para eliminar un proceso ineficiente o modificar su funcionamiento puede aumentar la productividad general de su flujo de trabajo. Esto podría ayudarlo a aumentar la ejecución de sus entregables y cumplir con los puntos de referencia y los plazos críticos de manera más oportuna.
La implementación exitosa de un método puede reducir los riesgos de dejar un proceso ineficiente sin cambios. Esto le permite identificar mejor los nuevos riesgos potenciales y eliminarlos antes de que se vuelvan demasiado perjudiciales para su proyecto o flujo de trabajo.
Después de optimizar mejor un proceso en un flujo de trabajo, es probable que los errores sean menos frecuentes. Cuando se cometen menos errores, puede concentrar sus esfuerzos en otros procesos y asuntos comerciales más importantes.
Las técnicas de optimización desarrolladas se integran de manera sencilla en tu operativa de varias maneras:
Los sistemas ERP, WFM o administrativos en la mayoría de los casos no tienen potentes capacidades de optimización. Agregar un motor de optimización mejorará sustancialmente los resultados comerciales. Algunos ejemplos son la optimización de la mano de obra, la optimización del uso de materias primas, la optimización de lotes, la asignación optimizada de equipos, la optimización de la planificación de pedidos y la optimización de inventario.
Puede acceder a las técnicas de optimización utilizando servicios alojados en la nube provistos por Kaizten Analytics. Mediante esta opción se consigue una alta escalabilidad al tiempo que se controlan los costes.
En Kaizten Analytics aplicamos técnicas de optimización matemática para resolver problemas complejos que redunden en la aportación de valor. En este campo, somos especialistas en el desarrollo de los siguientes tipos de técnicas:
La problemática del negocio es formalizada a través de un modelo matemático. Para ello, se identifica la función objetivo (criterio a optimizar), posibles restricciones (limitaciones de coste y tiempo, entre otros) y parámetros (datos existentes). Este modelo se resuelve mediante un resolutor matemático para identificar la solución óptima.
They are a popular and practical problem-solving approach that employs techniques designed to provide a fast and feasible solution to a specific problem. Heuristic algorithms are capable of providing satisfactory solutions to business problems in a relatively short timeframe, but in doing so often sacrifice optimality and accuracy.
They are a widely-used type of heuristics designed to identify a partial search algorithm that may produce a reasonably good, approximate solution to an optimization problem. Many common metaheuristics, such as variable neighbourhood search, GRASP, and genetic algorithms provide high-quality results in short computational times.