CW: Was ist Optimierungssoftware?

Vogel: Es geht um die mathematische Suche nach einem Optimum in einem Lösungsraum. Begrenzte Ressourcen müssen bestimmten Aufgaben in einer bestimmten Zeit zugewiesen werden. Dahinter verbergen sich viele vertraute Anwendungsfelder: Ein Stück Material muss beispielsweise von bestimmten Maschinen bearbeitet werden, an die ihrerseits technische und zeitliche Randbedingungen gekoppelt sein können. Diesen Vorgang will man optimieren, sprich: beispielsweise den besten Liefertermin finden oder die Lagerhaltung verringern.

CW: Wie wird Optimierungssoftware integriert?

Vogel: Wir bieten standardkonforme Klassenbibliotheken für C++- oder Java-Anwendungen, auf deren Funktionalität der Entwickler über die entsprechende API Zugriff hat. Oder es lassen sich auf konkrete Problemstellungen hin konzipierte Produkte mit unterschiedlich hohem Abstraktions-Layer verwenden. So bieten wir das Produkt "Scheduler", das wiederum auf der Basis-Engine "Solver" aufbaut und Begriffe wie "Task" oder "Ressourcen" versteht. Auf dem Scheduler setzt ein weiterer Layer für die Modellierung auf.

CW: Wo kommt Optimierungssoftware zum Einsatz?

Vogel: Einsatzgebiet ist vor allem die Planung im Supply-Chain-Management. Hersteller wie SAP, Oracle, Manugistics oder i2 nutzen unsere Engines.

CW: Wissen das deren Kunden?

Vogel: Die Hersteller kommunizieren diese Tatsache oft nicht. Es sei denn, wie es bei der SAP der Fall ist, dass man die Produkte von Ilog als Best-of-breed herausstellt.

CW: Zumal die SAP mit fünf Prozent an Ilog beteiligt ist. Was stammt denn beim "Advanced Planner & Optimizer" (APO) von Ilog?

Vogel: Die SAP nutzt in APO unsere Engines Solver, "Cplex" Scheduler und "Dispatcher" sowie die Visualisierungssoftware "Views" als integrierte Bestandteile. Zudem hat die SAP eigene Heuristiken entwickelt. Die Modellierung im APO ist für bestimmte Aufgaben standardisiert. Ich kann mit APO allerdings nicht jedes beliebige Optimierungsproblem, sondern nur bestimmte Problemklassen bearbeiten.

CW: Also bieten Standardsoftwareprodukte weniger Flexibilität bei der Optimierung?

Vogel: Nicht unbedingt, Sie können mit ihnen über 80 Prozent der üblichen Constraints und Zielkriterien modellieren.

CW: Was sind typische Optimierungsszenarien?

Vogel: Ein Beispiel ist Daimler-Chrysler, das mit unserer Software die Abläufe in den Autolackierstraßen optimiert hat. Für den Hersteller bedeutet es einen wirtschaftlichen und zeitlichen Vorteil, wenn sich in einem Durchgang mehrere Autos in derselben Farbe lackieren lassen. Andererseits können aber nicht alle rot zu lackierenden Autos im laufenden Betrieb umsortiert werden, da es beispielsweise in der Montage wieder eigene Constraints (Randbedingungen) gibt. Trotzdem hat es Daimler-Chrysler geschafft, durch Optimierung 27 Millionen Dollar pro Jahr einzusparen.

CW: Sind solche Produkte nicht sehr komplex?

Vogel: Wir unterstützten den Kunden durch Consultants und bieten Training und Coaching. Ferner versuchen wir, den Abstraktionsgrad von den Basis-Engines weiter zu erhöhen. So bieten wir mit OPL eine Modellierungssprache, mit der auch ohne Programmierkenntnisse Mitarbeiter der Fachabteilungen problemnah arbeiten können. Manche Großunternehmen haben zudem mittlerweile viel Know-how aufgebaut. Firmen wie Visa, UPS, Renault, Peugeot oder Fluggesellschaften, sehen die Entwicklung von Planungsanwendungen als ihre Kernkompetenz an.

CW: Auch bei CRM-Produkten wie Siebel sind Sie an Bord.

Vogel: Für CRM geht es vor allem um die Konfiguration komplexer Produkte. Konfiguratoren können einfache Probleme über ein Regelsystem (Rules-based Engine) steuern, komplexere Aufgaben über constraint-basierte Methoden bearbeiten. Durch einen Konfigurator kann der Benutzer Produktattribute beliebig auswählen, während die dahinter stehenden Engines prüfen, ob es noch gültige Lösungen gibt. Der Benutzer kann also keine Fehler machen. Das kann zum Beispiel im Anlagenbau zu drastischen Zeitgewinnen im technischen Vertrieb führen. Ein anderer Anwendungsfall ist das "Simultaneous Engineering". Hier müssen Ingenieure immer genau wissen, ob es noch Lösungen gibt, wenn sie beispielsweise den Durchmesser oder das Gewicht eines Bauteils verändern.

CW: Welchen Nutzen haben Rules-based Engines?

Vogel: Sie unterstützen vor allem das E-Procurement im B-to-B- sowie das B-to-C-Geschäft, indem sie beispielsweise bei der Personalisierung von Online-Angeboten helfen. Der Kunde erhält dynamisch generierte und auf ihn zugeschnittene Angebote. Technisch betrachtet, trennen Regeln die sich häufig verändernden Geschäftsregeln (Logik) von einer Anwendung. Regeln sind Methoden, die auf zuvor bei der Rules Engine registrierte Anwendungsobjekte angewendet und beim Eintreffen betimmter Bedingungen ausgeführt werden. Sie sind meist in einer Datenbank gespeichert und enthalten die Geschäftsregeln. Sie können ohne den bisherigen Programmieraufwand definiert, im laufenden Betrieb angepasst sowie automatisch angewendet wenden. Firmen können so viel schneller auf Veränderungen reagieren.

CW: Wie leistungsstark sind solche Engines?

Vogel: Unsere Rules Engines sind nur 300 KB groß und lassen sich in jede Java- oder C++-Applikation integrieren. Sie können bis zu 18000 Regeln pro Sekunde auf einem Desktop-Computer verarbeiten. Die Regeln lassen sich zudem als XML-Dokument abspeichern und auch für andere Anwendungen oder durch Geschäftspartner nutzen.

CW: Rules Engines sind nicht neu. Warum kommen sie jetzt in Mode?

Vogel: Die Wurzeln solcher Technik reichen bis in das Umfeld der künstlichen Intellligenz zurück. Diese hatte lange einen schlechten Ruf, wodurch auch Regel-Engines wenig beliebt waren. Mittlerweile brauchen aber immer mehr Hersteller und Anwender für ihr B-to-B-Geschäft und CRM-Anwendungen die hohe Fexibilität der Engines.

CW: Bilden Regel-Engines und Optimierungssoftware eine Einheit?

Vogel: Es sind separate Produkte. Der Konfigurator führt sie aber unter einer Benutzeroberfläche zusammen, so dass die Regel-Engine die Optimierungssoftware anstoßen kann.

CW: Auf welche durchschnittlichen Projektlaufzeiten muss sich ein Anwender einstellen?

Vogel: Die Implementierung von Optimierungssoftware dauert durchschnittlich ein Jahr. Regel-Engines sind innerhalb weniger Monate einsatzbereit, weil sie bestehende Anwendungen nicht beeinflussen, sondern nur Geschäftsregeln hinzufügen. Wir haben beispielsweise das Billing für einen Marktplatz in weniger als drei Monaten implementiert.