Quantum Computing: De volgende era van logistieke excellentie drijven

COVID-17 leerde ons het belang van ketens toen alles van grondstoffen tot afgeronde goederen vertraagd of simpelweg onbeschikbaar werd voor fabrikanten en detailhandelaren. Het versnelde ook een dramatische shift in de logistieke en leveringskant van de supply chain-vergelijking toen consumenten verplaatstten van brick-and-mortar aankopen naar online winkelen. De dynamische aard van de volledige supply chain is nu een gegeven, wat significante verschuivingen eist in de manier waarop we optimalisatie bekijken.

Het doel van een supply chain-organisatie is om klantvereisten te voldoen terwijl totale supply chain-kosten geminimaliseerd worden. Bedrijven moeten flexibel genoeg zijn om snel te reageren wanneer storingen optreden.

Helaas zijn de meesten van ons niet zo wendbaar als we zouden kunnen zijn, zoals dit onderzoek van Ventana uitwijst:

• 79% van bedrijven gebruikt spreadsheets voor supply chain-planning.
• Minder dan 25% zegt dat hun supply chain-plannen geïntegreerd zijn met hun productie-, inkoop- of verkoopafdelingen.
• 54% zegt dat ze beperkte of geen capaciteit hebben om supply chain-afwegingen over afdelingen heen te meten bij het nemen van beslissingen.

Bovendien groeit de laatste mijl nog complexer. De laatste mijl is altijd de duurste, lang beklagde uitdaging van de supply chain. Met de "nieuwe normaliteit" van veranderende consumptiegewoontes en kanalen die onvoorspelbare vraag creëren, zijn voorspellingen zinloos geworden. Dit maakt wendbaarheid en snelheid naar optimalisatie nog belangrijker om te voldoen aan de groeiende verwachtingen van klanten voor instant beschikbaarheid en near-onmiddellijke levering.

Wat gebeurt er wanneer de industrie nog dynamischer wordt en klantverwachtingen vereisen dat tijdscycli comprimeren?

De ontbrekende link

Beperkte optimalisatie helpt productieketens door de beste weg vooruit te identificeren naarmate dynamische condities sourcing- en logistieke opties beïnvloeden. In eenvoudige termen, leidt beperkte optimalisatie u om te beslissen hoe meer met minder te doen, of hoe minder te gebruiken om meer te doen.

De meeste economische zakelijke beslissingen vereisen het toepassen van beperkingen, zoals kosten, volume, of tijd aan een set variabelen, zoals vrachtwagens, SKU's, of mensen met een objectief om te minimaliseren (kosten) of maximaliseren (winst) resultaten. Elke organisatie heeft een veelvoud van dergelijke optimalisatieproblemen op te lossen.

Dit klinkt als iets wat we zouden moeten gebruiken, toch? Maar er zijn een paar redenen waarom we dat niet doen:

• Ondernemingen met grote investeringen in big data en analytics kunnen aannemen dat ze de analyse en rapportage hebben die nodig is. Maar klassieke computing kan de volumes data die we verzamelen niet verwerken. Analysten eindigen met het comprimeren en reduceren van de data om een berekening te draaien, waardoor de geanalyseerde data wordt verminderd om een resultaat te krijgen.
• Informatie wordt geanalyseerd en aan management en beslissers gepresenteerd. Ze passen hun unieke perspectieven toe op het debat en beslissen — de manier waarop ze het altijd gedaan hebben. En ze nemen aan dat dat genoeg is. Beperkte optimalisatie haalt het debat en persoonlijke filters uit de vergelijking om u de beste beslissingen te tonen.
• Data is niet zomaar data. Het heeft interrelaties met andere data die u moet overwegen om nauwkeurige en hoogwaardige antwoorden op optimalisatieverzoeken te krijgen. Als een klassieke computer niet volledig struikelt, kan het slechts een enkele waarschijnlijke oplossing geven, en die kan al dan niet nauwkeurig zijn.

Klassiek vs. Complex

Velen van ons hebben gehoord van het reizende handelaarsprobleem, wat vergeleken kan worden met vrachtwagenrouting en hoe de routes, alsmede de vrachtwagens, te optimaliseren. De uitdaging is dat reizende handelaarsproblemen zoals deze in complexiteit groeien met n! (n faculteit). Routingproblemen zijn meer beperkt en complex voor elke variabele (vrachtwagen, route, chauffeur, etc.) die u toevoegt. Bijvoorbeeld, een reizende handelaarsprobleem dat 10 stops heeft resulteert in 3.628.800 route-opties, 40 stops zal resulteren in ongeveer 40! = 815.915.283.200.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 opties. Routen van meerdere vrachtwagens en pakketten is nog complexer.

Een klassieke computer zou worstelen onder het gewicht en de schaal van een enorme set mogelijkheden. Hier beloven quantumcomputers de taak aan te nemen om snel opties te produceren om uit te kiezen om de beste beslissing te nemen gebaseerd op uw doelen.

Gecompliceerde scenario's bedoeld om op te lossen voor meerdere variabelen zijn niet haalbaar door een klassiek computing-algoritme in een korte tijdspan. Echter, algoritmes die quantumcomputing-technieken gebruiken, kunnen deze simulatie snel bereiken met een klassiek systeem dat quantumtechnieken toepast, of een hybride oplossing die zowel quantum als klassiek inzet, vandaag.

Accenture stemt toe, statuerend: "Route-optimalisatie-algoritmes helpen kilometers te verminderen en on-time leveringstatistieken te verbeteren. In logistiek gebruikt quantum routing cloud-gebaseerde quantumcomputing om de snelste route voor alle voertuigen te berekenen, rekening houdend met miljoenen realtime datapunten over verkeerscongestie."

Hier zijn een paar additionele manieren waarop beperkte optimalisatie productieketens ten goede komt, van inkomende grondstoffen tot uitgaande distributie:

• Transportefficiëntie. Beperkte optimalisatie wordt gebruikt om optimale locaties voor fabrieken, distributiefaciliteiten en andere logistieke hubs te identificeren. Zelfs een mijl verschil in het plaatsen van een fabriek kan een significante verschil maken in de kosten en productiviteit van het algehele netwerk.
• Magazijnbeheer en distributie. Beperkte optimalisatie wordt toegepast om wereldwijde en lokale verzendingen en lading, opslag en levering te optimaliseren voor laagste kosten, optimale efficiëntie en productiviteit. Stel je voor dat u zendingen van duizenden op duizenden computers, televisies of auto's over de hele wereld moet plannen met een stuk papier of een spreadsheet.
• Inkomende logistiek. Van ordreniveaus tot levering aan de productielijn, kan optimalisatie maximale productieniveaus drijven tegen de beste kosten. Zelfs één verloren zending of vergeten leverancier kan havoc wreken op een productielijn. Stel je nu voor dat u alle onderdelen van een auto, computer, TV, koelkast of ATV moet plannen en onderhouden met een spreadsheet, met name wanneer u honderdduizenden eenheden beheert.

IDC-onderzoek concludeert: "De capaciteit om brede en diepe datasets te ingesten om betere besluitvorming te informeren, zal de enkele grootste differentiatie van supply chain-prestaties in de toekomst zijn." Quantumcomputing-technieken maken beperkte optimalisatie machtig tot een nieuw niveau van nauwkeurigheid en prestaties.

Quantumcomputers verwerken complexe berekeningen om een diversiteit van antwoorden te retourneren, niet slechts één. Elk antwoord dat aan de geoptimaliseerde toestand voldoet die u nodig heeft, wordt aan u geleverd. U krijgt blootstelling aan meer levensvatbare opties dan met klassieke processors en kunt de ene selecteren die het beste past bij uw specifieke situatie nu. Dit is een veel betere manier om beslissingen te nemen vs de klassieke softwarebenaderingen die een enkel antwoord als uw enige optie bieden.

Quantumcomputing is een van de meest veelbelovende technologische innovaties die waarschijnlijk de toekomst van de supply chain zullen vormgeven, stroomlijnen en optimaliseren. Het biedt betere inzichten om betere beslissingen te nemen. Dat is waarom er zoveel opwinding over is.

Robert Liscouski is president en CEO van Quantum Computing Inc.