Simultaneous planning for new product development and design of manufacturing facilities. -Ignacio Grossman/17-20/

Представената работа разглежда проблема свързан с процесът на паралелно изготвяне и тестване на производствените разписания в условия на дадено ресурсопотребление при етап на разработването на нов продукт и проектирането на batch-процесите характеризиращи самото производство.

Едно от най-големите предизвикателства седящо пред високотехнологичните индустрии каквито са фармацевтичната и агрохимическата е процесът на селектиране-отсяване , развитието и ефективното внедряване на новия продукт. Този процес изисква множество от периодични или постоянно извършващи се тестове свързани с въздействието върху околната среда .
При много периодичното програмиране използувани са методите на смесено целочислена линейно програмиране (MILP) с цел максимизирането на очакваните стойности на произведените продукти по отношение на цени и количества готова продукция. Широк набор от продукти ,които трябва да влязат в производството като нов артикул , каквито са продуктите в фармацевтичната и агрохимическата промишленост трябва да преминат през множество тестове , доказваща тяхната надеждност , ефективност и оценка за влиянието им върху околната среда. В зависимост от продукта процесът на тестване може да достигне пет години ето защо целта на предварителната разработка е минимизирането на този период.

За да бъде конкурентно способна дадена фирма е необходимо да има набор- множество от надеждни продукти намиращи се в различна степен на предварителна разработка. Това предполага , че при някои етапа на предварително тестване на новия продукт е необходимо да се изготви разписание , което да може да се внедри в реалното производство. Проблемът свързан с проектирането не е тривиален тъй като той може да включи в себе си множество алтернативи. Този процес се състой от изграждането на ново производство за дадения нов продукт , разширяването капацитета на съществуващо производство ,модифицирането на наличните конфигурации при близки по своята същност много продуктови производства или адаптирането му наличните такива. Тъй като все още на съществуват методи и инструменти тези проблеми решенията се взимат на базата на т.нар. “ad-hoc” основа. В настящата разработка се предлага нов оптимизационнен модел отнасящ се до проектирането и итегрирането на този проблем.Моделът е разработен на базата на метода на целочисленото линейно програмиране MILP използувайки декомпозиционният метод на Лагранж предложен от [?????]Fisher (1985); [?????]Guignard and Kim (1987).

Неговата разработка включва формирането на стратегия за прогнозния капацитет , т.е количеството реализируем обем от дадения продукт , но не отчита необходимите за целта тестови изпитания , нужни за изготвянето на сертификат.

Problem statement

Както вече беше споменато всеки потенциален продукт е необходимо да премине серия тестове. Неуспешното преминаване на кои и да е от тези тестове води до спирането на проекта.Всеки тест от своя страна се характеризира с вероятност за успех , които се предполага , че е известен както и продължителността и разходите по процеса на планирането. Освен това единствено ограничени ресурси са възможни ,т.е

достъпни , за да се извърши теста ,които от своя страна се класифицира на няколко категории,Ако е наложителна теста може да изисква високи разходи по отношение на ресурсното му обезпечаване. От гледна точка на производството, хоризонта на планиране на няколко периода. Разгледана е мрежа , в която се съдържат ново , потенциални производства. Всяко производство , било то съществуващо или потенциално се състои от набор от процеси , които могат да бъдат гъвкави по своята си същност. Гъвкав процес е типичният Batch процес , които работи при различни производствени разписания използувайки различни входни и изходни ресурси.Всеки един от процесите можа да бъде разширен в началото на периода , мрежата предлага набор от входни , междинни материали и краен продукт.Изискванията по отношение на съществуващите и потенциалните продукти са известни т.е. дефинирани. Входните суровини и крайните продукти могат да бъдат купени и продадени на различни места.
Съществуват три основни решения съобразени с процеса на тестване:

• 
  Първото се отнася до селекцията на потенциалните продукти , които биха се включили в производството, т.е тези , които биха били тествани.
  

• 
  Второто се отнася до осигуряването на ресурси необходими за осъществяването на процеса на тестване.
  

• 
  Третото е свързано с провеждането на самият тест.
  

Основното решение се базира на набор от последователни решения , които са :

Тъй като резултатите от тестването имат вероятностен характер , се възприема мултисценарииния подход за определянето на стохастичния характер на задачата.

Ако приемем ,че n e броя на продуктите то съществуват брой сценарии като всеки един от тях съдържа от своя страна съдържа различна комбинация от изходни данни за тестовете. Тези сценарии се изполуват при двустадиииното стохастично програмиране.при първия стадии се взимат решения наречени “here and now” с цел извършването на процеса по тестването на новия продукт и определянето на инвестициите необходими за внедряването му.Взимайки горното решение производствените равнища се детерминират във втори стадии наречен “wait and see”.

Тук всеки сценарии е подложен на специфичен тест. Целевата функция подложена на оптимизация се стреми да достигне максимум по отношение на произвежданите количества от даден продукт за дълъг планов период (хоризонт на планиране).Приходите след продажбите трябва да покрият разходите по инвестициите , тестовете и доставката на суровини.

Интедрирането на двата модела не е трижиална задача защото изготвянето на разписанията в съответствие с продължителен планов период , докато при проектирането модела описва дискретни периоди от време. Подробности относно този подход са описани и разработени от [?????]Maravelias and Grossman (2001).

Тъй като се разглежда задачата на MILP(метод на целочисленото линейно програмиране) свързана с голям брои променливи , моделът е трудно решим.

В предлаганата разработка се описва декомпозиционният подход дфиниращ специална структура от матрици описващи отделните ограничения при формулирането на задачата.

Главната задача на тази разработка е да даде пример затова как система състояща от дистрибутори и управленски екип могат да работят в координация помежду си прилагайки съвременните оптимизационни подходи на Supply chain и същевременно с това да опише резултатите представяки ги в софтуерен пакет.

Представен е т.нар. Multi-agent model при този вид моделиране целта е да се симулират и контролират изискванията възникващи в Supply chain мрежата като производствената компонента е оптимизирана посредством методите на математическото програмиране.

Симулирането на Supply chain системата се използува ефективно и за оптимално взимане на решения. Формирането на Supply chain мрежата има за цел да минимизира производствените разходи при максимално задоволяване на потребителските изисквания.

Развитието на техниката и по-специално системно базираните инженерингови разработки в последните 10-15 години са използувани в индустрията за изследване и подобряване на широк спектър от области като:

• 
  диагностика;
  

• 
  планиране;
  

• 
  изготвяне на производствените разписания;
  

• 
  процес контрол;
  

• 
  анализ на пазара, отчитане на тенденциите.
  

При инженеринговото планиране и проектиране (Supply chain), фокусът е насочен към действителното създаване на широка база от познания включваики в себе си и анализа при динамичното развитие на системата с цел оптимизирането и, планирането, проектирането, изготвянето на разписанията и системния контрол. Анализа може да бъде изготвен на различни етапи от процеса на моделиране , било то в самия процес или на етап предварителен мениджмънт. Като цяло е трудно да бъдат обединени решенията взимани на различни иерархични нива.

Agent technology осигурява методи за интегрирането на цялата верига наречена Supply chain като работна мрежа от независими ешелони , при всеки един от които се взима максимално блабоприятното решение.Модела освен това се характреизира с гъвкавост по отношение на подобряването му, т.е тои подлежи на изменения с цел усъвършенстването му.Множество от последни публикации разгледат работната среда-мрежа при Supply chain.

Стратегиите предприемани в индустрията се стремят да елиминират прекомерното натрупване на пластове –нива на мениджмънт и взимането на решения на най-ниско ниво [?????] (Nagal 1991).

Лидерите в индустрията адаптират концепцията си относно виртуализацията на предприятието , състоящо се от набор независими компоненти , които достатъчно добре дефинират същността на компетенциите си като по този начин създават благоприятни условия и увеличават обема на доставките към клиентите си и рентабилността в мрежата на Supply chain като цяло.

В настоящата разработка е използувана числената оптимизация за детермизирането , т.е определянето на оптималните производствени разписания за всеки завод включен в работната мрежа.При multi-agent сисътемата се определя – детерминира широк спектър от тактически решения взети въз основа на информацията получена от агентите.Локалното определяне на оптималното разписание за дадено предприатие от всяка една гледна точка представлява изпълнението на предприетата стратегия от агента, изпълнена от него по оптимален начин на локално ниво. Въпреки това не се гарантира глобална оптимизация на процеса , т.е. глобалното рещение на проблема свързан с цялостното планиране.

Лявата страна на схемата показва входните потоци от изходните суровини към центъра на производството .Дясната страна на схемата показва движението на потоците от готовата продукция.

Дейностите при Supply chain са свързани с осигуряването на изходните материали , преработването им в готова продукция и в последствие дистрибуцията им в складовата и потребителска мрежа. В самата мрежа на Supply chain са осигурени запаси , които осигуряват адекватен отговор при динамичното изменение на пазара редуцирайки риска от нереализирана продукция и нарастването на разходите по производството и.Складовите бази осъществяват тази стратегия честотата на смяна на политиката , което от своя страна води до увеличаване на транспортните и административни разходи.Това налага необходимостта от подходящо обобщаване и синтезиране на подходите при управлението на Supply chain веригите с цел максимално ефективното им проектиране, внедряване и експлоатация.
[?????]Marquardt (1992) описва предимствата при изготвянето на модели базирани на т.нар. обектно-ориентирано програмиране. Той на гъвкавостта на моделите т.е адаптирането им новите условия експлоатацията и поддръжката , което води до значителни предимства.
[?????]Stephanopoulos and Han (1996) правят преглед на благоприятните възможности за създаването на т.нар. интелигентни системи участващи в инженеринговото планиране. За процесът на производство натрупаният опит и етапът на самото управление в практиката от особено значение е този проблем да бъде подробно описан и същевременно с това разрешен.В реалната практика производството и неговата ефективност обикновено съдържат висока ниво на сложност , които е трудно да бъдат обхванати с достатъчно адекватни приближения. Предимствата се състоят в това , че новопостъпващата информация и самите информационни системи могат да бъдат умело обединени възползувайки се и отличавайки се с благоприятните ефекти от обектното ориентиране а така също възможността за предефинирането на правилата в самата информационна система в случай на настъпили отклонения от желаното и поведение.
[?????]Strader (1998) изказва твърдението, че структурата на информацията необходима за Supply chain веригите, свързана с тяхното управление трябва умело да бъде подпомагана от т.нар. дистрибуторска информационна система. Поддържането на тази информационна система е най-подходящия начин за структорирането и. Това е от особенно значение тъй като осъществените връзки при обмяната на информация благопрятстват цялостното решаване на задачата формулирана при Supply chain.
[?????]Barbuceanu and Fox (1995) се аргументират с унифицирането на софтуера , с това , че той благоприятно може да бъде интегриран и коригиран в цялостната работа на множеството от автономни , т.е разделени една от друга софтуерни системи. Предлаганият подход на агентно – базираните модели въвеждат нов вид комуникация и координация в работната рамка на Supply chain веригите.

[?????]Barbuceanu (1996) разработва структурна рамка за множество агенти – участващи в мрежата, като фокусира вниманието си върху координирането на опита и интегрирането му в Supply chain веригите. Предмета на изграждането на такива рамки като структура от множество агенти е да координира възникналите проблеми във веригата като те се разделят от своя страна на проблеми възникнали от математическо естество а така също и операционни проблеми.В този случай системата е в състояние да организира Supply chain веригата като мрежа от кооперирани агенти сътрудничещи си помежду си.При този процес всяки един от агентите е еобходимо да координира действията си с другите агенти.При проекта TOVE (Toronto Virtual Enterprise) са съставени агенти участващи в процеса характеризиращи се със следните функции:

-материялно техническо обезпечаване;

-мениджмънт на транспорта;

-мениджмънт на ресурсопотреблението т.е изготвянето на производствените разписания.

Последните разработки на [?????]Barbuceanu (1999) са свързани с развитието при взимането на решения от гледна точка на социалният фактор включвайки го умело в Supply chain и същевременно с това отчитайки го като допълнително натрупан опит в тази област.

Адаптирането на законодателната база е от особено голямо значение при формирането и изготвянето на преговорите когато разглеждаме случая с мултинационална компания . На практика тогава се набляга на съкращаването на времето за цикъл , неговата гъвкавост и лесната му адаптация към непрекъснато променящите се изисквания на клиентите.

Направените разработки за multi-agent до сега са концентрирани главно към функционалните , лингвистични и комуникационни възможности на агентите.Проблемите свързани с вътрешните поднива на самите агенти не са разглеждани до сега.

Множество от проблеми свързани с това как най-добре да бъде разработено производственото разписание и гъвкавостта му по отношение податливост на оптимизация , т.е използуването на методите на математическото програмиране за вземане на решение.
Ефективността на multi-agent подхода се изразява в локализирането и разрешаването на проблемите възникващи на всяко едно подниво от Supply chain веригата.
4. Pharmaceutical supply chains: key issues and strategies for optimization -Nilay Shah/25-40/[?????]

Процесът на оптимизация при Supply chain веригите е главната и оснавна тема на изследване и научни разработки при процеса на мениджмънт и свързаните с него операции.

Двете нива се характеризират с ниска скорост на производство затруднявайки се от необходимостта за непрекъснатото подобряване на качеството. Това не е необходимо за фармацевтичният сектор , при които цялостният цикъл за производството на даден продукт достига 300 дни. При тези условия формирането на стратегията и същевременно с това координирането с мениджмънта са от решаващо значение за бързия и адекватен отговор на изискванията на пазара.Доброто познаване на средата обстановката , способността за адекватно реагиране е също необходимост при Supply chain веригите. Динамичните процеси протичащащи в пазара формират разширен набор от изисквания , които магат да бъдат елиминирани или игнорирани чрез преструктурирането на бизнеса и по-точно връзките между доставчици и клиенти.

Фармацевтичната промишленост може да бъде идентифицирана като комплекс от процеси операции и организация включени в разработването развитието и производството на лекарства и медикаменти.

Световната здравна организация дефинира производството на лекарства или фармацевтичната преработка като:

-всяка една субстанция или смес от субстанции , произведени и продадени а също така и предписани за лечение при дадена диагноза или при облекчаването на дадена болка , ненормално физическо състояние или наличие на симптоми за това при човек или животно с цел неговото възобновяване в нормалните му граници , подобряването или възобновяването на жизнеността. Това е много широка и обобщена дефиниция , която трябва да съответства на множество от “играчи” във фармацевтичната промишленост включвайки в себе си следният набор от участници и нива на разработки:

В близкото минало високата възобновяемост на инвестициите и високата доходност – оборот от т.нар.”Blockbuster” продукти е в резултат от следният режим

(описан от [?????]Booth ,1999 ).
-Добра R&D/research and development/ продуктивност създадена от сложни разработки целяща предотвратяването на предишни заболявания.
-Дълготрайност на системите с цел защита на патентите.
-Способност на тези патенти да осигурят технологични бариери за внедряването им.
-Броят на продуктите е строго ограничен с цел приложението им в строго определена област.

-Ниска ценова чувствителност осигурена и същевременно с това поддържана между разработващите среди финансиращите ги нива.

-Ефективността на патента по отношение на времето е скъсена

Времето осигурено от патента , в което дадена компания е защитена от конкуренцията се стеснява и ако преди то е било пет години сега то е между една и две години , фактор достатъчен за увеличаването на конкуренцията а от там и качеството на предлаганите продукти .

Като световна тенденция за компаниите в тази сфера е процесът на намаляването на капацитета /обема / на дадено производство за сметка на увеличаването на локалните /местните/ производства в контекста на глобалната Supply chain политика водена от фирмата. Това изисква стриктна координация между отделните звена наложени от занижените капацитивни възножности. От друга страна и материлно-техническото обезпечаване изисква повече разходи , при тези условия компанията има възможност гъвкаво реагира съобразно изискванията на пазара.
Изискванията свързани с ефективността показват , че разходите за внедряването на всеки нов продукт нарастват, ето защо се набляга на следните два пункта за подобряване на ефективността при внедряването на новите продукти:
-Минимизиране на разходите
-Преструктуриране на осигурителните вериги /Supply chain/ както на местно така и на глобално равнище с цел редуциране на обемните производства , което води до по-добра гъвкавост на дадена компания т.е бързото реагиране при промяната на пазарната конюнктура ,изисквания и адаптиране на цените в региона , за които е предназначен продукта.

• 
  The life cycle of a pharmaceutical product
  

2.Вторично производство с възможност за включване на доставчик.

3.Складове- дистрибуторски центрове
4.Продажба на дребно.

1.Предварително производство

Предварителното производство отговаря за произвеждането на активните съставки (AI-active ingredient). Това обикновено предполага няколко процеса свързани със синтез и сепарация или ферментация на продуктите а също така и с пречистването им.

Процесът на производство се характеризира с дълги технологични времена , това е специфично за многостадиините процеси. Освен това е необходимо и контролно измерване на междинните продукти в процеса на производството преди включването им в следващите стадии , което от своя страна също отнема време.Това се осъществява с цел поддържане на т.нар. quality control.

Традиционната технология включва т.нар. Batch- оборудване с гъвкава мрежа от връзки между отделните апарати с възможност за тяхнат промяна и преструктуриране. В бъдеще главното направление по което трябва да се работи е оптималното разпределение на ресурсите при активните съставни нива на производството.Този процес подлежи на развитие , много компании насочвот своите разработки и търсения към тази посока .Това увеличава –разширява Supply chain веригата и по-скоро проблемът с координацията между отделните звена вътре в нея.
2.Вторично производство
Това е процесът свързан с осигуряването на заготовките и начините за тяхното получаване като технологични изисквания:
- гранулиране

-компресиране –формиране на продукта под формата на хапчета

-облоцовка

-качествен контрол

-пакетиране
Вторичното производство е вече утвърдено и то се локализира по географски принцип , отделяйки се от първоначалното производство.

• 
  Operational issues in the pharmaceutical Supply chain
  

• 
  Мениджмънт обусловен от спецификата на отделният географски регион предвиден за планов период от 3 до 24 месеца базиран на хоризонта на планиране.
  
• 
  Мениджмънт свързан с изискванията относно дистрибуцията и производството , тези изисквания засягат складовете и дистрибуторските центрове.
  
• 
  Вторично производство – планиране и изготвяне на разписанията.Вниманието е насочено към изготвянето на производствения план за AI(active ingredient) а също и доставката на изходни суровини.
  
• 
  Първоначално формиране на кампания
  

Предварителното производство играе роля на първоначален тласък, натиск имащ за задача формирането на средно срочни и дългосрочни прогнози.

4.Надеждност и ефективност на материалите

• 
  Strategic and design issues in the pharmaceutical Supply chain
  

(влияние на конкуренцията , несигурности свързани с възможността за разширяването на приложението им)

• 
  Преглед на някои последни разработки.
  

1. 
   Развитие на мениджмънта засягащ връзките между отделните производствени звена.
   
2. 
   Планиране на количествата /капацитета на производството/.
   
3. 
   Паралелно развитие и планиране на количествата.
   
4. 
   Проектиране на производството и процесът на неговото развитие и модернизация.
   
5. 
   Проектиране –разработване на нови продукти и изготвянето на разписания.
   
6. 
   Симулиране на осигурителните вериги като динамичен процес.
   

1.Pipeline and development management

[?????]Schmidt and Grossman (1996) разглеждат проблема като последователност -редица от задачи при условия на неограниченост по отношение на ресурсите. Те формулират проблема като задача на целочисленото линейно програмиране максимизирайки очакваната печалба при максимален обем произведена продукция.Ако бъдат проведени множество тестове това би оскъпило процеса значително , ето защо трябва да се търси разумният баланс между двете.

На практика процесът на тестване засяга частта с ограниченията идващи от наличните ресурси.

Последният е много сполучлив обхващащ повече от 30 задачи едновременно.

[?????]Subramanian разширява тази работа като взима под внимание ясно определена характеристика т.е количеството на необходимите ресурси.

При многократно повтарящи се симулации тенденциите отчитащи се при статистическите изследвания могат да бъдат планувани .По този начин може да се даде отговор относно начина по които трябва да се води корпоративната политика т.е дава се практическа връзка между риска и наличните ресурси.

• 
  Capacity planning
  

Планирането на обема на производството при клинични тестове е проблем включващ и несигурностите /неопределеностите/ , това е ново възникнал проблем в последните години и предизвиква широко внимание в литературата.

Детерминираният проблем свързан с предислоцирането – преместването на новите производства и свързаните с тях капацитивни възможности и регионите към които да бъде насочена продукцията е разгледан от [?????]Papageorgiou (2001).

Той описва подробно практически възможните случай във фармацевтичната промишленост като набляга на важността при моделирането на финансовите потоци и по специално режимът с облагането с данъци , влиянието им и асоциирането им с алтернативни решения.И наистина облагането с данъци е доминиращ фактор при регионалното разпределение на производството.

[?????]Rostein (1999) използва т.нар. дървовидна структура при изготвянето на сценария с цел абсорбирането в максимална степен на резултатите от тестовете използвайки двустадиен стохастичен модел на програмиране. Взимането на т.нар. “here and now” решения са свързани с незабавната експанзия по отношение на обема /капацитета/ на произвеждания продукт.

Това увеличава броя на усложнените сценарий и по-точно тяхната структура което по своята си същност е проблем на многостадийните стохастични оптимизационни модели , при които на всяко едно ниво от планирането е необходимо клинично изпитание на продукта.В действителността т.е ралната практика се дефинират четири основни изходни резултата в следствие протичането на клиничните тестове:

• 
  Simultaneous development and capacity planning.
  

Като цяло решенията , които трябва да се вземат в тази посока могат да се класифицират в следната последователност:

• 
  Risk in pharmaceutical Supply chain infrastructure decisions.
  

Повечето от стратегическите решения свързани с инфраструктурата исторически са базирани на NPV-continuous time MILP, чиято задача е да формират оптимални натоварвания на системата при зададени нива на разходите и пълна възвращаемост на инвестициите.Разглежданият проблем с използуването на NPV метода предполага рискът да бъде минимален и освен това да има дискретна пророда. Налице са множество разработки ,които разширяват възможностите на NPV модела за оценка на риска .Класическият пример в това отношение може да бъде даден с уравнението на [?????]Mulvey 1997 за оценка на риска:

където:

• 
  Process development and plant design
  

Йерархичната структура при процеса на проектиране , която да не е ограничена от традиционното оборудване се препоръчва от авторите.

Интегрирането на тези методи в софтуерен пакет като инструмент подпомагащ процеса на развитието е описа от [?????]Stephanopoulos (2000).

- [?????]Voudouris and Grossmann , 1992

Оптималното планиране на кампании и изготвянето т.е изпълнението им в реална среда /Supply chain/ като цяло не е изучено в тази част от индустрията и по-точно във фарнацевтичната . Имайки в педвид практически разработки и внедрявания като 'Управление на разходите' и 'Разпределение на отговорностите' – задачите като цяло в средата на Supply chain веригите.

• 
  Supply chain simulation and dynamics
  

В реда на определянето на бъдещите разработки несигурностите влияещи на процесите протичащи в средата на Supply chain е необходимо да бъдат вземани под внимание.На оперативно ниво това включва изисквания произтичащи от самия продукт , производителността на самия процес , времетраенето на процеса на производство , време необходима за транспорт и др.

При първото се наблюдава динамично поведение на пазара .Въпреки устойчивостта по отношение на изискванията производителите наблюдават колебания при тях което налага необходимостта от нови иновационни методи ,които да играят роля на буфер срещу тези колебания.Отчитайки направените изследвания са разработени методи за изготвянето на прогнози относно колебанията на цените. Използван е т.нар. Singular – value decomposition за извличане на информацията от динамичните процеси с цел генериране на адекватни прогнози.авторите извършват сравнителен анализ между бъдещи прогнози в средата на Supply chain и свързаните с тях дейности изплзвайки ги като модел в противовес на модела използван за съвместно планиране между производителя и търговеца на едро.

• 
  Future challenges
  

1. 
   Подобряване /оптимизиране / на съществуващият процес
   

2. 
   Подобряване на процеса свързан с взимането на стратегически решения
   

3. 
   Подобряване на процеса свързан с изготвянето на производствените разписания.
   

Improvement to existing process and operations

• 
  кратки пред клинични изследвания на материалите
  
• 
  недостатъчен обем материали необходими за клиничните изследвания
  
• 
  недостатъчно време за продажба , дължащ се на забавен стадии на развитие
  

[?????]Maravelias and Grossman предлагат специфичен метод за оценка на риска интегрирайки го с икономическият – оценка на локалната, регионалната политика на данъците и цени.

Тези два фактора имат специфично влияние върху решенията свързани с влагането на инвестиции.Освен това процесът на моделиране и тестване трябва непрекъснато да се разширява, успешните тестове трябва да са резултат от краткотраен и ефективен процес на подобрение. Интегрирането на моделите с цел подобряване на жизненият цикъл е в резултат на увеличаващата се конкуренция от една страна и стремежът на компаниите за подобряване и ускоряване на процеса свързан с взимането на решения.
Future scenarios (дългосрочно планиране)
Тенденцията в последно време е компаниите да отбягват разнообразяването на своята продуктова гама. Общата тенденция е уеднаквяването на стандартите както тези в европейският съюз.Във фармацевтичната промишленост се наблюдава тенденция към нарастване на асортимента от продукти.

Този клон от химическата промишленост има тенденции към развитието си , това дава възможност да се формират различни варианти на лечение разглеждайки ги в контекста на разходите и резултатите получени в следствие на водената стратегия . Този тип анализ е специфичен за локални зони , този въпрос е разглеждан подробно от [?????]Thwaites and Townsend 1999.

Тези процеси са насочени към т.нар. Process system engineering community.

В настоящата разработка се разглежда проблемът описващ проектирането и обновлението на Supply chain веригите , състоящи се от:

Целавата функция при формирането не се отнася само до търсенето на максимална печалба за даден планов период , но и за удовлетворяването на всички изисквания към продукта. Така формирана задачата може да бъде използвана за получаването на решения от различно естество , които от своя страна могат да имат влияние и ефект върху различни нива на Supply chain веригите.

От една страна конфигурацията на Supply chain веригите предопределя получаването на решения в условията на детерминистичното програмиране , но от друга страна представянето на Supply chain с методите на стохастичните модели дава възможност за отчитането влиянието на несигурностите върху модела. В последствие това благопрятства оценката и на финансовият риск разглеждан в условията на различни решения , получени в резултат от използването на Парето оптимизационните методи.
Основната концепция на Supply chain възникнала в началото на деветдесетте в последните години възвръща интереса към себе си. Причината за това е възможността за интегрирането на мениджмънта в средата на Supply chain с цел редуцирането до минимум на нежеланите събития в мрежата а също така и оценката за ролята и значението (влиянието) на всеки един от участниците в тази верига. Освен това много компаний засилват своите усилия и внимание върху формирането на собствени Supply chain вериги , които да отговарят на условията на силната конкуренция на пазара, редуцираният жизнен цикъл на продуктите, бързото развитие и внедряване на на нови продукти , голямото разнообразие от продукти , високите изисквания на клиентите и т.н.т . това както и продължаващото развитие на информационните технологии е достатъчна мотивациа за развитието на Supply chain и средствата за управлението и.

В настоящето Supply chain e изправен пред динамично променящ се пазар , което само по себе си е достатъчно предизвикателство [?????] (Perea-Lopez et al, 2001).

Основната цел на SCM Supply chain management е интегрирането на доставчиците и техните клиенти така , че те са бъдат в координация помежду си.

Освен това тук се включва и задачата за координацията на всички входни и изходни потоци ( материални потоци , информационни потоци , финансови потоци) така , че да бъде достигнато максимално количество произведена продукция както и удовлетворяването на изискванията по отношение на качеството й за региона , за които е предназначена [?????] (Simchi-Levi, [?????]Kamisky & Simchi-Levi, 2000). Тук трябва да се вземе под внимание и това , че в системата на Supply chain е включено и сервизното обслужване на клиентите ([?????]Silver, [?????]Pyke & Peterson , 1998). Основната цел е достигането на високи икономически резултати , които същевременно с това да удовлетворяват изискванията на потребителите.

• 
  стратегически;
  
• 
  тактически;
  
• 
  оперативни; (Fox, [?????]Barbuceanu & Teigen, 2000)
  

Тук може да се отбележи , че широк спектър от дейности при фирмите , като формирането на стратегията им , тактиката им на всяко едно оперативно ниво са включени в SCM

- Стратегическото ниво е предназначено за определянето на дългосрочният ефект от взетите решения във фирмата. Тук вниманието е насочено към оптималното проектиране на цялостната конфигурация на Supply chain мрежата включваики и проектирането на допълнително включени производства. Взимането на необходимите решения е в съответствие с броя , местоположението, и капaцитета на складовете и дистрибуторските центрове , които са в наличност, освен това тук са включени и транспортните връзки необходими при функционирането на мрежата , материалните потоци , конфигурациите на всяко едно производство от гледна точка на материално-техническото обезпечаване на всеки продукт.
-Тактическо ниво – включва дългосрочен и средносрочен период на управление и свързаните с него набор от решения , които трябва да бъдат вземани и същевременно с това обновявани всяка година. Това включва прилагането на иновационна политика съобразно изискванията на пазара и стратегическо планиране на транпортните разходи.
- Оперативно ниво – разглежда процесите в самото производство като изготвянето на производствените разписания ([?????]Simchi –Levi, [?????]Kamisky & Simchi-Levi, 2000).

Задачата на SCM е да намери най-доброто решение от набор решения дадени като цяло във веригата . След това моделите с помощта , на които са получени тези решения трябва да бъдат конструирани така , че да отговарят на динамиката на пазара.( [?????]Aplequist , [?????]Penky &Reklaitis 2000)

В настоящата работа е разгледан случая с определянето на стратегическите решения в Supply chain веригата.Проблемът се свежда до оптималното конфигуриране на цялостната среда на SC веригите. Решенията , които трябва да бъдат вземани включват множество от производства , които трябва правилно да бъдат локализирани , техният обем т.е капацитет, а така също и определянето на обслужващата ги мрежа от складове и магазини. Тук се включва и задачата с дефинирането и оптималното използване на транспортните връзки с оглед нормалното движение на изходните материали необходими за производството на даден продукт .

Математически проблемът е дефиниран като задача на смесеното целочислено линейно програмиране (MILP) като тук се използва метода на разклоненията и границите.

- изискванията към продукта;

6. 
   Risk management in the Scheduling of Batch plants under uncertain Market Demand-Luis Puigjianer /44-46/[?????]
   

Методите на стохастичната оптимизация са използвани за определянето на риска при краткосрочното използване на разписанията при многопродуктови “Batch”

производства вземайки в предвид и влиянието на несигурностите.
Проблемът е дефиниран използвайки двустадийно стохастично оптимизиране, при което се търси максимизиране на печалбата.Моделът освен това е разширен включвайки възможността за скъсяване на процеса , което осигурява т.нар. гъвкавост по отношение на несигурностите влияещи на процеса. При разглеждането на риска са добавени и контролни измервания и анализ формулирайки го като задача на много обектното оптимиране. Предложени са три алтернативни метода за оценка и сравнение в тази насока.

Значението при разглеждането на несигурностите не се състой само във взимането на решения в последствие но и в насочване на вниманието върху контрола на променливите влияещи на процеса а от там и на изходните резултати.Параметричните решения се отнасят до приетите различни подходи в зависимост от стойността на риска получен преди това.

Повечето от формулираните проблеми по тази тематика са детерминирани т.е те са базирани на номинални стойности по отношение на параметрите, които не отчитат несигурностите при планирането и изготвянето на производствените разписания.

В реалната практика различни ресурси могат да бъдат класифицирани като “несигурност” включвайки в себе си не само управляващи параметри като необходимо оборудване или процеса на колебателност във времето а така също и несигурностите възникнали от процесите протичащи в пазара като тенденция.
Несигурностите в реална обстановка се дефинират като задача , която има за цел да установи риска влияещ върху разходите , което от своя страна би довело до възникването на непредвидими ситуаций. Някои опити при изготвянето на разписанията в условия на несигурности са насочени главно до преформулирането на разписанията с цел в тях да бъде отчетено влиянието им.Освен това при този процес може допълнително да бъде отчетен и контролиран финансовият риск.
Това включване на несигурностите на ниво decision making е много важен етап и не е просто странично маргинално подобрение.
Моделите отчитат несигурността при изготвянето на разписанията , това е нова насока на развитие. [?????]Petkov and Maranas разглеждат модел на многопериодично производство в условията на многопродуктова схема като се отчита и влиянието на несигурностите.Те максимизират очакваните печалби използвайки променливи ограничения , за да наложат лимит от вероятностно ниво на задължителни резултати.

[?????]Lee and Malone предлагат т.нар.вероятностен модел базиран на основата на комбинация от Mонте Карло симулация и заздравяващи алгоритми даващи възможност за ръчно регулиране на параметрите при изготвянето на разписанията.