„Wenn die Landwirte beschließen, andere Düngemittel zu verwenden, muss sich Toros Tarim auch bei voller Auslastung seiner Werke auf die neue Nachfrage einstellen“, sagt Alper Şener, Data Analytics Head beim IBM Business Partner Selco Consulting. „An diesem Punkt wird es schwierig zu entscheiden, welche Kundenwünsche befriedigt werden sollen und welche nicht.“

Jahrelang verwendeten die Planer von Toros Tarim Tabellenkalkulationen, um auf der Grundlage der Rohstoffpreise, der Kundennachfrage und der Produktionskapazitäten der drei Produktionsstätten des Unternehmens optimale Lösungen für die Düngemittelproduktion zu entwickeln. Dieser manuelle Prozess war jedoch zeitaufwändig und die Planer verfügten nicht immer über alle erforderlichen Daten, um die Gesamtsituation zu überblicken.

„Die Planer konnten eine Woche damit verbringen, eine optimale Lösung für den nächsten Monat zu entwickeln. Wenn sie diese dann aber der Führungsebene vorlegten, hieß es: ‚Das sieht gut aus, aber wir brauchen ein anderes Szenario‘“, erklärt Şener. „Jede Anforderung eines neuen Szenarios verlängerte den Zeitplan um eine weitere Woche, wodurch es drei oder vier Wochen dauern konnte, bis die Manager eine Entscheidung treffen konnten. In der Zwischenzeit änderten sich die Marktbedingungen ständig.“

Erschwerend kam hinzu, dass die Planer nicht mit einem vollständigen Satz von Daten arbeiteten. „Jedes Werk hatte seine eigenen Produktionszahlen und Produktdefinitionen, wobei die Werksleiter manchmal unterschiedliche subjektive Entscheidungsprozesse verwendeten“, sagt Şener. „Durch die Verwendung unterschiedlicher Datensätze in verschiedenen funktionalen Silos war es nicht möglich, vollständig optimierte Szenarien zu entwickeln. Dadurch gab es ein riesiges Potenzial für Verbesserungen.“

Aufgrund seiner umfassenden Erfahrung in den Bereichen Lieferkettenmanagement, Geschäftsanalytik und Informationstechnologie wurde der IBM Business Partner Selco Consulting von Toros Tarim ausgewählt, um die Planungsprozesse des Unternehmens zu digitalisieren. „Selco hat uns bei der Softwareentwicklung beraten und ein mathematisches Optimierungsmodell erstellt, um den besten Weg zur Gewinnmaximierung zu finden, wobei alle Einschränkungen des Unternehmens berücksichtigt wurden“, sagt Hakan Göral, Vorstandsvorsitzender von Toros Tarim. „Wir haben etwa anderthalb Jahre gebraucht, um das Modell zu erstellen.“

Die Erstellung eines detaillierten mathematischen Modells war ein enormes Unterfangen. Zunächst waren umfangreiche Untersuchungen erforderlich, um die vielen Komponenten der Lieferkette zu verstehen, mit denen die drei Produktionsstätten von Toros Tarim versorgt werden. „Das endgültige von uns erstellte Modell bestand aus sieben Millionen Variablen, die über eine Million Einschränkungen wie Kapazitätsauslastung, Kosten und alternative Düngemittelrezepte berücksichtigen“, sagt Şener.

Nachdem sie alle für die Ausführung des Modells erforderlichen Daten erfasst hatten, entschieden sich Selco und Toros Tarim dafür, das Modell auf der IBM® ILOG CPLEX Optimization Studio-Plattform auszuführen. „Wir verwenden Microsoft Excel-Dateien zur Erstellung der Eingabedaten für das Simulationsmodell, wobei die Aktualisierung der Daten etwa eine halbe Stunde dauert“, sagt Göral. „Und wenn die Daten fertig sind, dauert es etwa 10 bis 25 Minuten, um das Modell auf der IBM ILOG CPLEX Software auszuführen.“

Die Erstellung eines umfassenden Modells und die Nutzung der IBM Software als Lösung für alle Werke von Toros Tarim war ein bedeutender Schritt nach vorn. „Einer der Erfolgspunkte war, dass sich das Unternehmen auf eine einzige Datenbank in einem einzigen Datensystem geeinigt hat“, sagt Şener. Jeder hat seine Pufferzonen geopfert und angefangen, über tatsächliche Zahlen, tatsächliche Kapazitäten und gemeinsame Definitionen zu sprechen."

Durch den Einsatz der IBM ILOG CPLEX Optimization Studio-Lösung anstelle der manuellen Erstellung von Optimierungsszenarien in Tabellenkalkulationen mussten die Entscheidungsträger von Toros Tarim nicht mehr tage- oder wochenlang auf die von ihnen benötigten „Was-wäre-wenn“-Szenarien warten. „Bei einer langen Prozessdauer waren wir nicht in der Lage, alternative Szenarien durchzuspielen und dabei die Einschränkungen zu ändern“, sagt Göral. „Je kürzer die Prozessdauer ist, desto mehr alternative Szenarien können wir vergleichen. Jetzt können wir die bestmögliche Lösung oder alternative Lösungen finden, um den Unternehmensgewinn zu maximieren.“