「農家が異なる肥料を使用することを決めた場合、たとえ工場がフル稼働であっても、Toros Tarim社は新たな需要に適応しなければなりません」と、IBMビジネス・パートナーであるSelco Consultingのデータ分析責任者、Alper Şener氏は言います。「その時点で顧客のどの要求を満たし、どの要求を後回しにするかを決定するのは非常に困難です」

Toros Tarim社の事業計画者は長年にわたり、スプレッドシートを使用して、原材料の価格、顧客の需要、会社の3つの製造工場の生産能力に基づいて、肥料生産のための最適なソリューションを開発してきました。しかし、この手動プロセスは時間がかかるだけでなく、全体的な状況を把握するために必要なすべてのデータを常に持っているわけではありませんでした。

「1週間かけて翌月の最適なソリューションを開発し、それを上に持っていくと、経営陣は『それはよさそうだが、別のシナリオが必要だ』と言うのです」とŞener氏。「新しいシナリオが要求されるたびに、スケジュールがさらに1週間遅れ、経営陣が決断を下すまでに3、4週間かかることもありました。その間、市場の状況は変化し続けているのです」

さらに、計画者が完全なデータセットを扱っていないという事実が、プロセスをさらに複雑にしていました。「各工場にはそれぞれ独自の生産数値と製品定義があり、時には工場長が異なる主観的な意思決定プロセスを使用することもありました」とŞener氏は言います。「異なる機能サイロで異なるデータセットを使用しながら、完全に最適化されたシナリオを開発することは不可能でした。改善の余地が大いにありました」

Toros Tarim社の計画プロセスデジタル化を推進すべく、サプライ・チェーン管理、ビジネス分析、および情報技術に関する豊富な経験を買われ、IBMビジネス・パートナーであるSelco Consultingが選ばれました。「Selcoはソフトウェア開発について私たちと話し合い、当社のあらゆる制約を考慮しながら利益を最大化する最善の方法を見つけるために、数学的最適化モデルを作成しました」Toros Tarim社の取締役会長であるHakan Göral氏は言います。「モデルを作るのに約1年半かかりました。」

詳細な数学モデルの構築は、非常に複雑な作業でした。まず、Toros Tarim社の3つの製造工場に電力を供給するサプライチェーンの多くのコンポーネントを理解するには、広範な調査が必要でした。「私たちが構築した最終モデルは、容量使用量、コスト、肥料レシピの代替案など、100万以上の制約を処理する700万の変数で構成されていました」とŞener氏。

モデルの実行に必要なすべてのデータをマッピングした後、SelcoとToros Tarim社は、IBM® ILOG CPLEX Optimization Studioプラットフォームでモデルを実行することを選択しました。「シミュレーション・モデルの入力データの作成には、Microsoft Excelのファイルを使用しています。データの更新には30分ほどかかります」とGöral氏。「データの準備ができたら、IBM ILOG CPLEXソフトウェアでモデルを実行するのに10分から25分ほどかかります」。

包括的なモデルを作成し、Toros Tarim社の全プラントのソリューションとしてIBMソフトウェアを使用したことは、大きな前進でした。「成功ポイントの1つは、単一のデータ・システムの単一のデータベースという点について会社が合意したことです」とŞener氏は言います。「バッファーゾーンを念頭に入れた話はやめて、実際の数字、実際のキャパシティ、共有された定義で話し始めました」

スプレッドシート上で最適化シナリオを手動で準備する代わりに、IBM ILOG CPLEX Optimization Studio ソリューションを使用することで、Toros Tarim社の意思決定者は、意志決定に必要な仮定シナリオを数日または数週間も待つ必要がなくなりました。「以前は処理時間が長く、制約を変更しながら代替シナリオを実行することができませんでした」とGöral 氏は言います。「プロセスの期間が短いほど、より多くの代替シナリオを比較できます。今では、会社の利益を最大化するために、最善のソリューション、または代替ソリューションを見つけることが可能になりました」