1. Больше чем прибыль. Оптимизация дает ряд дополнительных преимуществ, которые и делают ее мощным решением для многих бизнес-проблем. Когда вы автоматизируете сложные расчеты, вы не только экономите расходы и увеличиваете прибыль, но еще поднимаетесь на другой уровень решения проблем, где на задачи можно посмотреть с более широкого ракурса. Например, появляется возможность сбалансировать приоритеты. Часто смежные бизнес-процессы имеют конкурирующие затраты. Например, у планирования основного производства – это эффективность предприятия и уровни запасов. Модель, разработанная для оптимизации производства, поможет уравновесить затраты по обоим направлениям. Кроме того, хорошее оптимизационное решение отличается гибкостью – его всегда можно корректировать и улучшать в соответствии с запросами бизнеса.
2. Примеры аналогичных решений. Не секрет, что различные компании из одной сферы сталкиваются с похожими проблемами. Если это логистика, то здесь важно научиться быстро выстраивать оптимальные пути перевозки и оптимально управлять автопарком, если это производство, то там наверняка есть задача по оптимальному планированию. Вы можете изучить кейсы конкурентов на предмет похожих задач и привести их в качестве примера. Единственное, что стоит учесть при этом – что многие зарубежные решения ушли с российского рынка в 2022 году, и найти подходящий продукт может быть сложно, чтобы полностью повторить кейс из референса.
3. Четкая формулировка ожидаемых результатов. Успех проекта во многом зависит от того, какие ожидания в него заложены. Ошибочно думать, что алгоритм сходу сможет заменить целый отдел специалистов: для начала модель нужно научить делать хотя бы приблизительно ту же часть работы, что умеет делать человек. Только потом алгоритм можно дорабатывать так, чтобы он справлялся с более сложными и объемными задачами. Чтобы ожидания были сформулированы верно, нужно точно понимать суть решаемой проблемы и желаемые результаты. Например, логистической компании нужно увеличить маржинальность, для этого решили создать сервис консолидации заявок. Тут важно понять, что будет считаться успешным результатом работы модели – не абстрактное увеличение выручки в N раз, но, например, экономия за счет более высокой утилизации транспортных средств.
4. Аудит процессов. Математическая оптимизация подразумевает постановку бизнес-проблемы в строгих математических терминах. Это способствует тому, что компания получает возможность
провести некий аудит процессов: сформировать целевую функцию оптимизации в деньгах, привести критерии к единой системе измерения. Например, если компания хочет оптимизировать маршрутизацию транспорта, ей предстоит определиться, являются ли временные окна погрузки и разгрузки строгими – можно ли опаздывать, сколько стоит час или день опоздания. Это позволит взглянуть и оценить процессы под другим углом.