Aplicaciones Orientadas a los Negocios

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1 Aplicaciones Orientadas a los Negocios Helena R. Lourenco Hasta hace poco, hablar de metaheurísticas fuera del ambiente universitario era como hablar en un lenguaje extranjero que nadie puede entender. Aún hablando con algunos colegas de otras áreas en la universidad, la palabra metaheurística suena rara y desconocida. Cuántas veces nosotros (los investigadores en metaheurísticas) tuvimos que explicar a nuestros compañeros de trabajo, a nuestros amigos, o a nuestra familia, que es lo que significan las metaheurísticas?. Sin embargo, las cosas cambian... si echamos un vistazo alrededor, podemos ver que algunos proveedores de software comercial en diversas áreas como ERP s, software especializado y también los proveedores de soluciones específicas para determinadas industrias, podemos encontrar algunas veces la palabra metaheurísticas. Muchos de estos proveedores de software ya emplean, como motor de optimización, algunas técnicas metaheurísticas como por ejemplo la búsqueda local, los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú. También, en la literatura existen varias referencias de aplicaciones muy exitosas de metaheurísticas en industrias de producción y servicios. A continuación, nosotros mencionaremos algunos proveedores de software que están utilizando metaheurísticas en sus procesos de optimización y, también, comentaremos brevemente algunas aplicaciones especiales de diseño, que han sido muy exitosas en la aplicación de metaheurísticas en varias industrias. Al final, comentaremos algunas de las ventajas de emplear las metaheurísticas para solucionar problemas reales, como una rutina de optimización en sistemas de información genéricos o en una aplicación especial desarrollada para una industria específica. Nosotros creemos que en un futuro no muy lejano, crecerá el número de aplicaciones en software comercial y especializado para la industria que incluyan técnicas metaheurísticas como parte de sus procesos. Con este pequeño artículo, nosotros también deseamos motivar y promover el uso de las metaheurísticas como metodología y técnica exitosa para resolver los problemas reales en las industrias manufactureras y de servicios. La tecnología de la información es un aspecto clave que afectará el crecimiento y el desarrollo de los negocios en general. Las aplicaciones sofisticadas de tecnologías de la información tales como Sistemas de Planificación de Recursos (Enterprise Resource Planning ERP) o Sistemas de Soporte a la toma de decisiones (Decision Support Systems DSP) son hoy en día muy comunes en muchas empresas. Hasta hace poco, los proveedores de Sistemas de Información para los negocios (Business Information Systems BIS), hacían énfasis en los siguientes elementos críticos: los datos del negocio, la calidad de dichos datos y la precisión de la información. Pero, así como los BIS son utilizados más frecuentemente en los negocios, la complejidad y dimensiones de los problemas empresariales también crece. Por lo tanto, muchos de los proveedores de BIS ya incorporan en sus sistemas capacidades de optimización y análisis para ayudar a los directivos en sus procesos de decisión. Muchas de - 1 -

2 esas capacidades son realmente simples y emplean algunas normas básicas o procesos analíticos muy simples. Para poder obtener valor de los sistemas de información es necesario emplear técnicas avanzadas. Las metaheurísticas, cuando se incorporan en BIS/DSS, pueden contribuir con una mejora específica en el desempeño de algunos aspectos tanto de análisis como de información, particularmente si tenemos en cuenta la complejidad y las dimensiones de los problemas que surgen en las empresas. A continuación, nosotros mencionaremos brevemente algunos (no todos), los proveedores de BIS que utilizan metaheurísticas en los procesos de análisis y optimización de su software comercial. Ø Carmen Systems (www.carmensystems.com). Esta empresa desarrolla e implementa soluciones de optimización de recursos para aerolíneas y empresas férreas. Las soluciones consisten en aplicaciones basadas en las últimas investigaciones realizadas, incluyendo algunas metaheurísticas, combinadas con servicios tales como análisis, simulación, desarrollo y soporte en los procesos del negocio que están orientados al cliente. Ø DECISIONEERING (www.decisioneering.com). Es una compañía líder en software de análisis de riesgo que basa su ventaja competitiva en la utilización de las técnicas metaheurísticas. Su principal producto, Crystal Ball, combina en relativamente bien el análisis de riesgo y las herramientas de previsión, con el poder de los procesos distribuidos. En las ediciones Premium de Crystal Ball está disponible una herramienta de optimización basada en metaheurísticas, denominada OptQuest. Ø ESRI (www.esri.com). El sistema ArcLogistics Route de ESRI, es una solución completamente transparente para problemas complejos de asignación de rutas y programación de tareas. El motor de optimización de este sistema está basado en una técnica de búsqueda tabú. Ø GEOCOM (www.geocomtms.com). La aplicación A.MAZE Routes, creada por este proveedor es parte de un conjunto de nuevas herramientas para la optimización del proceso de asignación de rutas de la flota de vehículos y diseño de la programación de tareas. El A.MAZE Routes, emplea una poderosa e innovadora optimización de algoritmos genéticos. Ø ILOG (www.ilog.com). Este proveedor de software está basado en varios metaheurísticos para crear recursos y sistemas de optimización que están considerados como los más avanzados en tecnología y en la industria de optimización. El ILOG Optimization Suite y en particular el ILOG Dispatcher, y el motor de optimización del ILOG Solver, incluyen métodos metaheurísticos como la búsqueda tabú y la búsqueda local. Ø i2 Technologies (www.i2.com). Esta empresa líder en la optimización en la cadena de suministro, también emplea tecnología metaheurística en sus productos, como por ejemplo en el i2 TradeMatrix Scheduler

3 Ø MANUGISTICS (www.manugistics.com). Este proveedor de software es ampliamente conocido en el área de gestión de la cadena de suministro y en logística. Emplea varias metaheurísticas en sus productos, como por ejemplo su solución para optimización y diseño de redes, (Network Design & Optimization), la cuál se basa en varias técnicas metaheurísticas para ayudar al usuario a tomar las mejores decisiones acerca de la configuración de su red de proveedores, fabricación, distribución y transporte. Ø SAP (www.sap.com). El proveedor líder de sistemas ERP incorpora varias metaheurísticas en su sistema mysap Business Suite, en particular en el mysap Supply Chain management y SAP APO (Advanced Planer and Optimizer). La aplicación en los negocios de las metaheurísticas no está limitada a los proveedores de sistemas de información, sino que existe un gran número de aplicaciones que están especialmente diseñadas para una industria específica. Podemos encontrar ejemplos de este tipo de aplicaciones metaheurísticas en industrias tales como finanzas e inversión, fabricación, servicios, transporte, salud, telecomunicaciones, farmacéutica, gubernamental, etc. Hacer públicas las aplicaciones hechas en las empresas, es realmente una necesidad para promover y hacer conocer el área de las metaheurísticas fuera de la comunidad de investigadores en esta área. A continuación, mencionaremos brevemente algunas aplicaciones muy exitosas. El lector puede dirigirse a la publicación INTERFACE (http://www.interfaces.smeal.psu.edu/) para encontrar un mayor número de aplicaciones exitosas. Ø Carleton University Carleton University necesitan vigilantes durante las sesiones de exámenes para observar a los estudiantes mientras presentan sus exámenes finales. El proceso de asignar vigilantes a los exámenes es bastante complejo debido al gran número de exámenes y a las restricciones tan complejas que existen para encontrar las asignaciones permitidas. Los autores desarrollan un sistema basado en los ordenadores para reemplazar un sistema manual existente que asignaba vigilantes, ahorrando un tiempo muy valioso del staff administrativo en la sobrecargada oficina de programación. El sistema combina algunas heurísticas específicas para este problema, una estructura de algoritmos genéticos, y una interfaz de usuario muy simple basada en herramientas de software disponibles. Chinneck & Awad (1998). Ø Central Lechera Asturiana Un DSS fue diseñado e implementado para organizar la red de entrega de los productos de su gran empresa láctea. Para solucionar este complejo problema, los autores desarrollaron un Sistema de Toma de Decisiones, y proponen un método de búsqueda local para optimizar el problema principal, que es muy parecido al problema del vendedor viajero con restricciones de tiempo de entrega (Traveling salesman problem with time windows). Ellos han implementado el modelo en un micro-ordenador, que importa los datos necesarios del servidor de la empresa. Adenso-Diáz et al. (1998) - 3 -

4 Ø Federal Express FEDEX construyó un generador de rutas de vuelo para ayudar a la empresa a realizar un análisis what-if de reglas de trabajo durante las negociaciones de contratos con ALPA, la unidad de negociación para los pilotos de la empresa. La herramienta fue muy útil en las negociaciones dado que fue automatizada y fácilmente modificable en la misma empresa para proporcionar respuestas rápidas a los análisis what if de las rutas de vuelo. Empleando un proceso de dos pasos, la herramienta produce un conjunto completo de líneas de vuelo legales para una flota de aviones e identifica los vuelos abiertos (no programados) restantes. Primero este emplea recocido simulado (simulated annealing) para encontrar tantas rutas de vuelo como sea posible; después este emplea un heurístico greedy para completar el mayor número de rutas adicionales posibles. Campbell et al. (1997) Ø Santa Fe Raiway La unidad de negocio intermodal de Santa Fe Raiway ha desarrollado un sistema innovador para diseñar sus ofertas de servicios. El modelo de planificación de operaciones (OPM) minimiza los costes relacionados con la programación del servicio, sujeto a las capacidades operativas, mientras cumple con las expectativas de servicio al cliente. El algoritmo produce un calendario semanal para los trenes, asignándoles además el tráfico que tendrán. Debido a la complejidad y tamaño del problema, se emplea una combinación de búsquedas genéticas y tabú para mejorar sucesivamente los planes operativos. El OPM mostró su potencial al mejorar el servicio global en un 4% mientras se redujeron los costes en un 6% sobre los planes operativos existentes. Santa Fe Intermodal, ha tenido ahorros adicionales al aplicar el OPM a problemas más específicos. Gorman (1998). Ø SEARS Sears, Roebuck y Compañía emplea un sistema de asignación de rutas y programación basado en un sistema de información geográfica para desarrollar su distribución y servicio de entrega en casa más eficientemente. Aunque los problemas que se resolvieron podían haber sido formulados como problemas de asignación de rutas de vehículos con restricciones de tiempos de entrega (Vehicle routing problems with time windows, VRPTW), el tamaño de los problemas y su complejidad práctica, hacen que estos sean de mucho interés tanto desde el punto de vista teórico como práctico. El algoritmo desarrollado está basado en técnicas de búsqueda tabú. El sistema ha mejorado el despacho técnico de Sears y el negocio de entrega en los hogares: proporcionando ahorros de más de 9 millones al comienzo, y de más de 42 millones de forma anual. Weigel &Cao (1999). Las metaheurísticas tienen muchos aspectos que las hacen ser un excelente método para resolver gran cantidad de problemas complejos en la industria: en general ellas son simples, fáciles de implementar, robustas y han sido probadas como altamente efectivas en resolver los problemas difíciles. Aún en sus implementaciones simples y más básicas, las metaheurísticas han sido capaces de resolver efectivamente problemas muy difíciles y complejos. Esas ventajas están relacionadas con los cuatro atributos de las metaheurísticas, que son: precisión, velocidad, simplicidad y flexibilidad, Cordeau et al. (2002). Podríamos - 4 -

5 mencionar también algunos aspectos adicionales: El primero es la naturaleza modular de las metaheurísticas que proporcionan tiempos cortos de desarrollo y actualización. Este aspecto modular es especialmente importante dados los tiempos actualmente requeridos para implementar un sistema BID/DSS en una empresa y los cambios rápidos que ocurren en general en el mundo empresarial. El área de las técnicas metaheurísticas ha sido objeto de estudios intensivos en las últimas décadas, en las cuales se han propuesto nuevas y poderosas técnicas para resolver problemas complejos. Hay, por lo tanto, de una parte la necesidad de que los sistemas BIS /DSS le permitan a las organizaciones responder rápidamente a los nuevos problemas y aspectos que se presentan en los negocios, y por otra parte, existen avances en el área de las metaheurísticas que pueden proporcionar una respuesta efectiva a los problemas complejos. Esto proporciona un terreno fértil para la aplicación de esas técnicas en los negocios y, por lo tanto, el desarrollo de sistemas basados en los ordenadores para ayudar a la toma de decisiones del negocio. Bibliografía Adenso-Diáz B., M. González, E. García, A Hierarchical approach to managing dairy routing, Interfaces 28:2, 1998 (pp.21-31). Campbell K.W., Durfee R.B. and Hines G.S., FedEX Generates Bid Lines using Simulated Annealing, Interfaces, 27:2 March-April 1997 (pp. 1-16). Chinneck J.W., Awad R.M., Proctor Assignment at Carleton University, Interfaces, 28:2 March-April 1998 (pp ). Cordeau J.F., Gendreau M., Laporte G., Potvin J.Y., and Semed F., A guide to vehicle rouring heuristics, JORS, 53, 2002 (pp ). Gorman M.F., Santa Fe Railway Uses an Operating-Plan Model to Improve its Service Design, Interfaces, 28:4 Jul/Aug 1999 (pp. 1-12). Weigel D., Cao B., Applying GIS and OR Techniques to solve Sears Technician- Dispatching and Home-Delivery Problems, Interfaces, 29:1 January-February 1999 (pp )

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