Optimierungsprozesse

""Optimierung"" ist ein geläufiger Begriff in fast allen Unternehmen: jeder möchte seine Geschäfts- und Produktionsprozesse verbessern oder ""optimieren"", um schlagkräftig am Markt und gleichzeitig renditestark zu bleiben. Doch was hat dieses ""Optimieren"" der Praxis mit der mathematischen Diziplin ""Optimierung"" zu tun? Ist diese Optimierung in der Praxis nicht einfach ein evolutionäres, häufig modellfreies Probieren und Verwerfen? Oder, werden mathematische Optimierungsmodelle in der Praxis genutzt? Die Antwort ist ernüchternd: Optimierungsmodelle der Mathematik werden zwar gerne in Form von einschlägiger Software gekauft, aber selten längere Zeit genutzt. Warum ist dies so? Beim näheren Hinsehen sind es die beiden Fragen ""Was ist zulässig?"" und ""Was ist gut?"", die in der Praxis häufig schwer präzise zu beantworten sind und den erfolgreichen Einsatz mathematischer Optimierungsmodelle für Verbesserungsprozesse erschweren. Ein zweites Problem ist der Einsatz komplexer und zeitaufwändiger Simulationen im Verein mit mathematischen Optimierungsalgorithmen. Ist mathematische Optimierung deswegen völlig nutzlos in der Praxis? Flexible parametrische Zulässigkeitsmodelle und Zielfunktionen, sowie hierarchische Strukturierungen mit Einsatz von Surrogaten unter Fehlerschätzern helfen, Optimierungsprozesse in der Praxis mit Hilfe mathematischer Methoden in vernünftigen Rechenzeiten zu unterstützen.