Wie Quantencomputing die Zukunft der Logistik antreiben wird

COVID-19 hat uns die Bedeutung von Lieferketten gelehrt, wenn alles, von Rohstoffen bis hin zu Fertigwaren, sich verzögert oder für Hersteller und Einzelhändler einfach nicht verfügbar ist. Es beschleunigte auch eine dramatische Verschiebung der Logistik- und Lieferseite der Lieferkettengleichung, da die Verbraucher vom stationären Einkauf zum Online-Shopping wechselten. Der dynamische Charakter der gesamten Lieferkette ist heute selbstverständlich und erfordert erhebliche Veränderungen in unserer Sichtweise auf Optimierung.

Das Ziel einer Supply-Chain-Organisation besteht darin, die Kundenanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig die gesamten Supply-Chain-Kosten zu minimieren. Unternehmen müssen flexibel genug sein, um bei Störungen schnell reagieren zu können.

Leider sind die meisten von uns nicht so agil, wie sie sein könnten, wie diese Studie von Ventana zeigt:

• 79 % der Unternehmen verwenden Tabellenkalkulationen für die Planung der Lieferkette.
• Weniger als 25 % geben an, dass ihre Lieferkettenpläne in die Produktions-, Beschaffungs- oder Vertriebsabteilungen ihres Unternehmens integriert sind.
• 54 % geben an, dass sie bei Entscheidungen nur eingeschränkt oder nicht in der Lage sind, Kompromisse in der Lieferkette zwischen den Abteilungen zu messen.

Zudem wird die letzte Meile noch komplexer. Die letzte Meile war schon immer die teuerste und seit langem beklagte Herausforderung der Lieferkette. Mit der „neuen Normalität“ sich ändernder Konsumgewohnheiten und -kanäle, die eine unvorhersehbare Nachfrage erzeugen, sind Prognosen bedeutungslos geworden. Dies macht Agilität und Geschwindigkeit bei der Optimierung umso wichtiger, um den wachsenden Erwartungen der Kunden nach sofortiger Verfügbarkeit und nahezu sofortiger Lieferung gerecht zu werden.

Ein festes Logistikmodell ist nicht darauf ausgelegt, flexibel oder schnell zu sein. Capgemini Research Institute, Supply Chain Survey 2020, ergab, dass 70 % der Unternehmen die Inbound- und Outbound-Logistik als Teil ihrer Nachhaltigkeitsbemühungen in der Lieferkette nach Covid priorisieren. Doch weniger als die Hälfte der von Accenture befragten Unternehmen stimmt zu, dass sie derzeit die Kundenerwartungen in Bezug auf die Auftragserfüllung erfüllen.

Was passiert, wenn die Branche noch dynamischer wird und die Kundenerwartungen eine Verdichtung der Zeitzyklen erfordern?

Der fehlende Link

Die eingeschränkte Optimierung unterstützt die Herstellungslieferketten, indem sie den besten Weg nach vorne identifiziert, wenn dynamische Bedingungen die Beschaffungs- und Logistikoptionen beeinflussen. Einfach ausgedrückt, führt Sie die eingeschränkte Optimierung dazu, zu entscheiden, wie Sie mit weniger mehr erreichen oder weniger verwenden, um mehr zu erreichen.

Die meisten wirtschaftlichen Geschäftsentscheidungen erfordern die Anwendung von Beschränkungen wie Kosten, Volumen oder Zeit auf eine Reihe von Variablen wie Lastkraftwagen, SKUs oder Personen mit dem Ziel, die Ergebnisse zu minimieren (Kosten) oder zu maximieren (Gewinn). Jedes Unternehmen hat eine Vielzahl solcher Optimierungsprobleme zu lösen.

Das klingt nach etwas, das wir verwenden sollten, oder? Es gibt jedoch einige Gründe, warum wir dies nicht tun:

• Unternehmen mit großen Investitionen in Big Data und Analysen können davon ausgehen, dass sie über die erforderlichen Analysen und Berichte verfügen. Aber klassisches Computing kann die Datenmengen, die wir sammeln, nicht verarbeiten. Analysten komprimieren und reduzieren schließlich die Daten, um eine Berechnung durchzuführen, wodurch die analysierten Daten reduziert werden, um ein Ergebnis zu erhalten.
• Informationen werden analysiert und dem Management und Entscheidungsträgern präsentiert. Sie wenden ihre einzigartigen Perspektiven auf die Debatte an und entscheiden – so wie sie es immer getan haben. Und sie gehen davon aus, dass das reicht. Die eingeschränkte Optimierung nimmt Diskussionen und persönliche Filter aus der Gleichung, um Ihnen die besten Entscheidungen zu zeigen.
• Daten sind nicht nur Daten. Es bestehen Wechselbeziehungen zu anderen Daten, die Sie berücksichtigen müssen, um genaue und qualitativ hochwertige Antworten auf Optimierungsanfragen zu erhalten. Wenn ein klassischer Computer nicht vollständig ins Stocken gerät, gibt er möglicherweise nur eine einzige wahrscheinliche Antwort, und diese kann genau sein oder auch nicht.

Klassisch vs. Komplex

Viele von uns haben von dem Problem des Handlungsreisenden gehört, das mit dem LKW-Routing verglichen werden kann und wie man die Routen sowie die LKWs optimiert. Die Herausforderung besteht darin, dass solche Probleme mit Handelsreisenden um n komplexer werden! (n faktoriell). Routingprobleme sind für jede Variable (LKW, Route, Fahrer usw.), die Sie hinzufügen, eingeschränkter und komplexer. Beispiel:Ein Handlungsreisender-Problem mit 10 Haltestellen führt zu 3.628.800 Routenoptionen, 40 Haltestellen ergeben ungefähr 40! =815.915.283,2 0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 Optionen. Das Routing mehrerer LKWs und Pakete ist noch komplexer.

Ein klassischer Computer würde mit dem Gewicht und der Größe einer Vielzahl von Möglichkeiten zu kämpfen haben. Hier versprechen Quantencomputer die Aufgabe, schnell Optionen zu erstellen, aus denen Sie auswählen können, um die beste Entscheidung basierend auf Ihren Zielen zu treffen.

Komplizierte Szenarien, die nach mehreren Variablen aufgelöst werden sollen, sind mit einem klassischen Rechenalgorithmus in kurzer Zeit nicht erreichbar. Algorithmen, die Quantencomputertechniken verwenden, können diese Simulation jedoch schnell erreichen, indem sie ein klassisches System verwenden, das Quantentechniken verwendet, oder eine Hybridlösung, die heute sowohl Quanten als auch klassische verwendet.

Accenture stimmt dem zu und sagt:„Routenoptimierungsalgorithmen tragen dazu bei, die Kilometerleistung zu reduzieren und die Pünktlichkeitsraten zu verbessern. In der Logistik verwendet Quanten-Routing Cloud-basiertes Quanten-Computing, um die schnellste Route für alle Fahrzeuge zu berechnen, wobei Millionen von Echtzeit-Datenpunkten über Verkehrsstaus berücksichtigt werden.“

Hier sind einige zusätzliche Möglichkeiten, wie die eingeschränkte Optimierung die Lieferketten der Fertigung profitiert, von eingehenden Rohstoffen bis hin zur ausgehenden Distribution:

• Transporteffizienz . Die eingeschränkte Optimierung wird verwendet, um optimale Standorte für Werke, Vertriebseinrichtungen und andere Logistikzentren zu identifizieren. Selbst ein Unterschied von einer Meile bei der Platzierung einer Anlage kann einen erheblichen Unterschied in den Kosten und der Produktivität des gesamten Netzwerks ausmachen.
• Lagerverwaltung und -verteilung . Die eingeschränkte Optimierung wird angewendet, um den globalen und lokalen Versand und die Ladungen, Lagerhaltung und Lieferung für niedrigste Kosten, optimale Effizienz und Produktivität zu optimieren. Stellen Sie sich vor, Sie müssten Tausende und Abertausende von Computern, Fernsehern oder Autos auf der ganzen Welt mit einem Blatt Papier oder einer Tabelle planen.
• Inbound-Logistik . Von der Auftragsmenge bis zur Lieferung an die Produktionslinie kann die Optimierung maximale Produktionsmengen zu den besten Kosten erzielen. Sogar eine verlorene Lieferung oder ein vergessener Lieferant kann eine Produktionslinie verwüsten. Stellen Sie sich nun vor, Sie müssten alle Teile eines Autos, Computers, Fernsehers, Kühlschranks oder ATVs mithilfe einer Tabellenkalkulation planen und warten, insbesondere wenn Sie Hunderttausende von Einheiten verwalten.

Die IDC-Forschung kommt zu dem Schluss:„Die Fähigkeit, breite und tiefe Datensätze aufzunehmen, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen, wird in Zukunft das größte Unterscheidungsmerkmal der Lieferkettenleistung sein.“ Quantencomputertechniken ermöglichen der eingeschränkten Optimierung ein neues Maß an Genauigkeit und Leistung.

Quantencomputer verarbeiten komplexe Berechnungen, um eine Vielzahl von Antworten zurückzugeben, nicht nur eine. Jede Antwort, die dem von Ihnen benötigten optimierten Zustand entspricht, wird Ihnen zugestellt. Sie erhalten praktikablere Optionen als bei klassischen Prozessoren und können diejenige auswählen, die jetzt am besten zu Ihrer spezifischen Situation passt. Dies ist eine viel bessere Möglichkeit, Entscheidungen zu treffen als die klassischen Softwareansätze, die eine einzige Antwort als einzige Option bieten.

Quantum Computing ist eine der vielversprechendsten technologischen Innovationen, die wahrscheinlich die Zukunft der Lieferkette gestalten, rationalisieren und optimieren wird. Es bietet bessere Einblicke, um bessere Entscheidungen zu treffen. Deshalb ist die Aufregung so groß.

Robert Liscouski ist Präsident und CEO von Quantum Computing Inc.