– Bu olmaz! Bunu da kabul edemem!
diye söylenerek ekranındaki satırları teker teker siliyor menajer. Merakla soruyoruz:
– Nedir olmayan? Bilgisayarınızdaki program en son teknolojiyi kullanıyor. Rotaları neden beğenmiyorsunuz?
İtirazımız damarına dokunmuş olacak ki cevabı hemen yapıştırıveriyor:
– Ben 15 yıldır bu işi yapıyorum. Hangi rotanın iyi, hangisinin kötü olduğunu sizin program bana öğretemez!
Makine İnsana Karşı içerikli bu genel itiraz, Kuzey Amerika’da hazırlanan bir lojistik projesi sırasında müşteri tarafından dile getiriliyor. Problem çok büyük; on binlerce üretici, dağıtım merkezi ve satış noktaları şebekenin parçaları. Binlerce tır, her gün harita üzerindeki sayısız nokta arasında mekik dokuyor. Hedefimiz binlerce yükü en az masrafla, tam zamanında taşımak; yani bir yük-tır-şoför rotalama problemi.
Kaynaklarımız, “Tır ve şoför”, hafta başında “anaşehir”lerinden çıkıyor, limanlardan, üreticilerden malları dağıtım merkezlerine, oralardan satış noktalarına taşıyor ve hafta sonundan önce anaşehirlerine dönüyor. 9 adımlı örnek bir rota aşağıda gözlemlenebilir:
Problem tanımı sürecinden sonra akıllıca bir model kuruldu. Doğruluğu ispatlanmış, kıvrak bir şebeke optimizasyon modeli çalıştırıldı. Ortaya çıkan rotalar- bize göre- mükemmel. Ama galiba ilkönce şu “Optimum” kelimesi üzerinde biraz durmamız lazım.
Optimum – var mı böyle bir şey?
Her meslek gurubunun kendisine has bazı anahtar terimleri mevcuttur. “Optimum” sözcüğü, Endüstri Mühendisliği alanında kerameti kendinden menkul böyle bir sözcük olacaktır sanıyorum.
Bu terim pek çokları tarafından pervasızca kullanılır; optimum eleman performansı, kaynaklarının optimum kullanılması, nitelikli optimum tarım, optimum elektrik üretimi/tüketimi, optimum vergi yükü dağılımı, dinamik optimum pazarlama karmaları, sporda ideal performans için optimum stres, optimum insan modeli gibi… Müzik dinletilerinden optimum zevk alınır. Ama belki de en çarpıcısı, çocukça uğraşılara kattığı bilimsel ağırlıktır: “çivili futbol tahtasında optimum çivi dağılımı nedir, nasıl olmalıdır?”
Madem kullanımında bu denli serbestiyet var, bir tanımını da biz yapalım. Optimum, bir sürü meslek grubunun peşinden koştuğu, bulduğunu sandığı anda hemen başkalaşan, kendini sürekli gizleyen, erişilmez, muğlak mükemmelliğin sembolüdür. İnananları ve gönül vermişleri için bir nevi Shangri-La. Gerçeği arayan bir dervişin peşinden koştuğu ama bir türlü yakalayamadığı gizemli dünyalar güzeli. O kadar dinamik ve akışkan ki, varolup olmadığı bile muamma.
Okulda genel hatlarıyla bize problemleri tanımlama, modelleme ve çözüm üretme öğretildi. Mesela bir Doğrusal Programlama dersinde karşımıza çıkan problemi, parametreler yordamıyla tanımlar, modelimizi kurar, hedef ve kısıt fonksiyonlarını sıralar ve bilgisayar yardımıyla çözebileceğimiz bir kalıba sokarız.
Böyle bir derste alıştırma olarak çözeceğimiz model, iki değişkenli, üç- dört kısıtın yer aldığı düzlemde rahatlıkla çizilebilecek basit bir problemin ötesine geçmez. Gayet kolaydır çözüm; şekil ortaya çıkar çıkmaz, sınırlı sayıdaki köşelerden birinde karar fonksiyonumuzun en büyük değere ulaştığını hemen gözlemleriz, aşağıdaki şekilde olduğu gibi:
Ne var ki gerçek hayat, bir koordinat sistemi üzerine çizilebilecek birkaç doğrunun ifade ettiğinden daha karmaşıktır. Çoğu zaman hedef ve kısıt fonksiyonları, basit bir açılımla yazılabilecek bir yapıya sahip değildir. Aksine, karar vericilerin ve kullanıcıların iç içe geçmiş, insani arzularının ve eksikliklerinin, çoğu zaman birbiriyle çelişen alt-hedeflerin, bazen bireyler ve bölümler arasındaki çekişmelerin, çarpışan egoların girift bir bileşkesidir. Yani kurumlar Max 4x + 3y nin ötesinde, çok renkli, çok sesli, çok boyutlu, bazen politik bir hedef optimizasyonu peşindedir.
Gerçek, akıl almaz çeşitlilik ve renkliliğiyle, parametreleri omurgasız ve akışkan bir hale getirir. Bazen umulmadık bir değişim modeli tepetaklak eder, başladığımız noktaya dönüveriririz. Peşinden koştuğumuz sevgili, Kaf Dağının ardına çoktan ötelenmiş, bizlerse ona olan aşkın susuzluğuyla bir kez daha emel gurbetlerine atılmaya yemin etmişizdir, tabii ki patron finanse ettiği sürece.
Hayal ve Gerçek
Bütün sistem optimize edilmiş durumda ama kaldığımız yerden problemi kullanıcıların arzularına göre eğip bükmeye devam ediyoruz. Optimum rotalar her saat başı ilgilerine sunuluyor. Muradımıza ereceğiz umuduyla bekliyoruz.
Hayrete şayandır ki, üretilen rotaların yarıya yakını hâlâ reddediliyor! Omuzları üzerinden, ekranlarında beliren çözümlere verdikleri tepkiler gözlemleniyor ve soruluyor:
– Bu rotayı niye reddettiniz?
– İlk yükü almak için 50 mil doğuya doğru boş gidiyor, halbuki 30 mil batıda başka bir yük zaten var. O yüzden kaynağı batıya yönlendirdim.
– Ama batıya giderse, diğer yükler sebebiyle her geçen gün anaşehrinden uzaklaşacak ve hafta sonu uzun bir yoldan bomboş geri dönecek. Görebildiniz mi?
– Hmmm, ama yine de şoförümü daha uzaktaki bir yüke boş göndermem mantıklı gelmiyor. Belki ilerleyen günlerde çıkacak bir yükle onu anaşehrine döndürebilirim. Kimse bana günün ilk boş kamyonunu, yakındaki yük dururken daha uzaktakine göndertemez!
Yüze çarpılırcasına ortaya çıkan gerçek şu: Kullanıcı, performans kriterlerini optimize eden teknolojik bir çözümden ziyade, yılların kemikleşmiş reflekslerini arıyor. Arzuları ve beklentileri doğrusunda modele yapacağımız her müdahale, aslında programı yavaş yavaş kullanıcıların sanal bir klonu haline getirecektir. Yani aslında kullanıcının ekranda görmek istediği kendisinden başka bir şey değildir.
Garip bir ikilem bu; optimum çözüm olmak, seçilebilmek için yeterli değil! Öyleyse ya zaman ve para ayırıp yüzlerce kullanıcıyı eğiteceğiz, ya da ortada bir çözüm arayışına yöneleceğiz. Kullanıcıyı, kendisinin tercih ettiği batıdaki başlangıç yükünün zaten değerlendirildiğine ve doğudakinden daha avantajlı olmadığına inandırmak güç. Modelin dışına çıkarılması imkansız olan kullanıcı miyoptur, bugünü kurtarmak ister ve bu yüzden çoğu zaman bütün çerçeveyi atlar. Onu ikna edemeyen bir sistem, varoluşun gayesini çözse bile kendisine alıcı bulamayacaktır.
Her ne kadar sistem o güne kadar bildirilen gereksinimleri harfiyen karşılasa da, çözüm kullanıcıların önlerine konuldukça, gerçeklerin gölgesinde başka beklentilerin de olduğu gün yüzüne çıkmaya devam edecektir. Optimum çözümün peşinden koşabilmek için gereken zaman ve diğer kaynaklarımız sınırlı. Bir süre sonra “O”nu kovalarken harcanan enerjinin, bulunca elde edeceğimiz değerden daha pahalı olacağı kanaati yerleşmeye başlar.
O yüzden eli ayağı düzgün bir çözüm (sub-optimal), çoğu zaman tercih edilebilir. Yani başka bir deyişle bir alt- çözüm, optimumdan daha optimum olabilir. Burada bir paradoks olmadığını anlatabilmek gerçekten yürek ister!
Bir Daha Deneyelim
Program yine canavar gibi çalışıyor. Rotalarımız “neredeyse” harika. Kurulan model gereği en iyi rotalar listenin en başında, sonlara doğru rotaların kalitesi düşmeye başlıyor.
– Sonlarda biraz daha uzun boş-miller var…
Derkeeeen rahatsız edici bir nida yükseliveriyor:
– Olmaaaz!
Diyor menajer elini masaya koyarak. Merakla soruyoruz:
– Nedir olmayan? Problem ne?
– Bunlar kabul edilemez!
Şaşkınlıkla ürkeklik karışmış bir ifadeyle:
– Programın sonucu bu. Beraber tanımladığımız şartlar bu neticeyi veriyor.
– Hayır, kabul edilemez. Rotalarımız çok “benzer” güzellikte olmalı. Bazı rotalar diğerlerinden daha fazla boş- mile sahipse, ne olacak size söyleyeyim: İki şoför dağıtım merkezinde birbirleriyle konuşurken bu fark ortaya çıkacak ve biri diğeriyle alay edecek: “Demek sen 80 mil boş gittin, bende sadece 40 mil boş var.”
Diğerinin cevabı ne olur biliyor musunuz? “Şu bilgi-işlemdeki aptal mühendisler yok mu? Milyonlarca dolar harcayıp kurdukları teknolojiye bak! Amcam Bob gelse onlardan daha iyi rota çıkarır!”
– ??
Aslında belki de şoför haklı. Bütün bu Bob Amcaları, Edna Teyzeleri ve benzerlerini bir araya toplayıp, istedikleri kaynakları kendilerine sunsak ve: “Buyrun gösterin marifetinizi!” desek ne kaybederiz? Bu yatırımın şirkete çok fazla bir masrafı olmayacak, aksine kimbilir belki kullanıcıların programa olan inancı artacaktır.
Ama şimdi zorluğu beraber görelim. Mumla optimumu arıyoruz.
– Üstteki rotalar mükemmel, alttakiler fena değil?
– Hayır, bize uymaz.
– Hepsi eşit kötülükte?
– Oldu şimdi. Works for me!
Biraz karikatürize edilmiş de olsa istenen bu. Teknik olarak yaklaşacak olursak, aslında bizden bütün modelin değişmesi isteniyor; “A ile B şehri arasında sıralanmış en kısa 10 yol nedir?” sorusu, çok zor bir soru değildir. Ama “A ile B arasında, birbirine çok yakın uzunlukta 10 farklı yol nedir?” sorusu, matematik olarak çok zordur. Her iki problemin çözüm algoritmaları birbirinden oldukça farklıdır. “Rotaların eşitliği” prensibi, modeli kat kat zorlaştıracak ve şirkete çok önemli bir masraf olarak dönecektir. Ama ne çare, eğer sistemin bir bütün olarak arızasız çalışması isteniyorsa, bu gereksinimin çözüme yansıtılması şart. İşte insanoğlunun karmaşıklığının hedef fonksiyonunu bükmesi, çözümü zorlaştırması!
Tamam, “Yaşasın şoförlerin kardeşliği!” dedik ve olabildiğince eşit kalitede- iyi veya kötü- binlerce rotayı çıkardık. Ama o da ne? Bir itiraz daha:
– No, no! Aradaki fark az da olsa en iyi rotayı tecrübesi en yüksek olan şoför alacak.
– O niye?
– Aksi durum onca yıllık tecrübesine yakışmaz. Sene sonunda performans primlerini dağıtırken başımız ağrır.
Anaşehirler belli. En iyi rotaları o şehirlere göre ayarlamak, modelin zorluğunu bir basamak daha arttırmak ve peşinden koşturduğumuz ermişliği biraz daha ötelemek demek. Ama tamam o da olsun.
Burada hemen aklımıza neden şoförlere bu kadar önem verildiği gelebilir. Ee öyle ya, beyzadelerimizin mutluluğu bütün bir modeli altüst edebiliyor. Cevap yine realitenin teoriye meydan okumasına bir örnek. Bir soruyla durumu irdeleyelim: sendikalaşmamış mutlu şoförler mi iyidir, yoksa sendikalaşmış mutsuz şoförler mi? Sorunun cevabı basitse geriye fazla bir seçenek kalmıyor demektir.
Bazen değişim yukarılardan gelir. Sanki başka işleri yokmuş gibi politikacılar, “Tır şoförleri günde dokuz saatten fazla süremezler!” diye bir kanun çıkarırlar. Her şey ters- yüz olur aşkıyla tutuştuğumuz güzel, anında dokuz yıl birden yaşlanıverir.
Komedi henüz bitmedi. Müşteri bir listeyle çıkar karşımıza: her bir sürücü için hazırlanmış “geceleyemeyeceği şehirlerin listesi”.
– Ne ola ki bu? Acaba trafikle ilgili vukuatları mı var bu şehirlerde?
– Hayır.
– Sevmedikleri şehirlerin listesini mi yapmışlar?
– Pek sayılmaz. Bu listeleri ne biz, ne de kendileri hazırladı.
Kısa bir sessizlik sonrası:
– Peki kim hazırladı bu “yasak şehirler” listelerini?
– Eski eşleri.
– ??
Burada durmamız lazım. Şoförlerin eski eşleri nasıl oluyor da modelimizin bir parçası haline gelebiliyor.
– Bazı boşanma davalarında, kadınların isteği üzerine, hakimler eski eşlerinin kendi şehirlerinde gecelemesini engelleyebilir. Biz uymak zorunda değiliz, ama şoförlerimizin tutuklanmalarını hiç istememeyiz!
Tabii ki sürücülerinin aile saadetleri, gönül ilişkileri şirketi ilgilendirmiyor, ama tedarik zincirlerinin en önemli halkasını kesinlikle kodeste görmek istemiyorlar. Bize düşense bu yeni gereksinimi çözümün bir parçası haline getirmek.
Çaresizsiniz
Problem ne kadar kaotik ve dizginlenemez olursa olsun, çözümü geliştirme potansiyeli her zaman bulunabilir. “Norm”u sorgulamak, bizi çok farklı açılımlara sevk edecektir. Masrafları çarpıcı bir şekilde azaltan çalışabilecek bir fikir, kökleşmiş kabulleri sarsacak ve sonrasında karar vericileri ikna edebilecektir.
Aynı sistem içinde şu soruya bir bakalım: Modeldeki yol tanımı bütüncül- bölünmez bir yapıya sahip. Bunu beraber sorgulayalım: bu şartı ortadan kaldırdığımızda sistem biraz daha karmaşıklaşsa da, önemli kazanımlar sağlanamaz mı?
Biri A’dan B’ye, diğeri B’den A’ya gitmesi gereken iki yük düşünelim. Yüklerin ulaşma zaman aralıkları, tek bir şoförün yükü A’dan alıp B’ye götürmesine sonra da diğer yükü B’den alıp A’ya getirmesine izin vermeyebilir. Kısıtlar sebebiyle mevcut çözüm, iki faklı şoförü bu iki yüke verecek, sonrasında her ikisi de birer gece otelde kalacak ve ertesi gün boş olarak şehirlerine gerisin geri dönecek.
Oysa şirket hemen hemen her kasabada bir satış noktasına sahip. Öyleyse şöyle bir çözüm bulunamaz mı? Her iki yük aynı anda ortada belirlenen bir buluşma noktasına taşınır, oradaki araç- gereç kullanılarak değiş- tokuş edilir ve her şoför kendi şehrine dolu olarak döner. Kimse otelde gecelemez. Boş- miller sıfırlanır. Ve dahası her iki kaynak, ertesi gün başka bir yöne gidecek yeni bir yük için kendi şehirlerinde hazır ve nazırdır. Bu çözüm öncesi ve sonrası aşağıdaki şekilde özetlenmiştir:
Bir gün içinde bu durumun yüzlerce kez tekrarlandığı gerçeği, bunu çok değerli bir gözlem haline getirecektir. Yeni yaklaşımın yıllık kazancı tahmin edilerek müdürlere takdim edildiğinde, yüzlerinde bastırmaya çalıştıkları, sinsi bir tebessüm şekillenmeye başlarsa, “Tamam!” dersiniz, “Turnayı gözünden vurduk!”
Kovalamacadan Dinginliğe
İçinde insanın olduğu her sistem fazlasıyla komplekstir. Matematik formüllere hapsedemeyeceğimiz, koordinat sistemine dökemeyeceğimiz karmaşayı beraberinde taşır. Hayatın kendisi son derece dinamiktir. Bugün dünden çok farklıdır. Yarın ise başkalaşmaya şimdiden başladı bile. Parametreler, kurallar, gereksinimler, beklentiler dolayısıyla sistemler, sürekli değişip durur.
Ve sonunda proje biter. Bu kadar peşinde koştuktan sonra serabında buluştuğumuz Mehlika’nın, hayallerimizi süsleyen güzelden çok farklı olduğunu görürüz. Hani yine fena değildir de, aklımıza ilk kazınan hayalinden çok farklıdır gerçeği. Artık uğruna canlar verilir mi pek bilinmez. Ama olsun! Program çalıştırılmış, kullanıcılar onaylamış, müşteri memnun, faturalar ödenmiş, referanslar alınmış ve herkes fazlasıyla mutludur.
Varsın, o muamma peri ufukların ardında dilediğince salınıp dursun. Onu amansız bir hırs ve arzuyla kovalamak yerine, hayalinin verdiği ilham ve heyecanla halihazırdaki kabulleri sorgulamak ve daha iyisine doğru yol almak…İşte belki de nefes kesen hareketliliğiyle bize anlatmak istediği bu. Bırakın o güzel diyar diyar gezsin. Biz karasevdalı aşıkları, onun hayaliyle dans etmeyi öğrenelim, şimdilik yeter.
Osman Kazan
ODTÜ-EM’den 1995 yılında mezun oldu.
New York’da tamamladığı master eğitiminin ardından iş hayatına atıldı.
Halen Electronic Data Systems şirketinde, tedarik zinciri yönetimi, lojistik ve istatistik projelerinde uzman danışman olarak çalışmaktadır.
2006 yılında hazırladığı “Expense Reduction in Field Work for Data Accuracy” isimli projesi şirket içi bir programda yılın en iyi çalışması seçildi.
Yalın Six-Sigma, Siyah Kuşak eğitimini 2008 yılında tamamladı.
Evli ve 3 çocuk babası olan Kazan, aynı zamanda Teksas Üniversitesi, İşletme Bölümü’nde doktora öğrencisidir.
Bilimsel makaleler okuma ve yazma ile birlikte, hikaye ve deneme türünde yazılar da üretmeye çaba sarfetmektedir.
Boş zamanında çocukları ile evcilik, futbol, satranç ve bilgisayar türü oyunlar oynamak en büyük zevkleri arasındadır.
