Det optimale utfallet

Det summer på Verdipapirsentralen(VPS) i Biskop Gunnerus gate i Oslo. Ikke av stemmer, men fra en maskin borte i hjørnet. Og en back-up like ved. Det er lyden av problemer som knekkes.

Verdipapirsentralen er en del av Oslo Børs. Hver time tikker det inn hundretalls kjøps- og salgsordrer: Aktøren A kjøper seksti aksjer av utenlandske B som kjøper tjue aksjer av C og tretti aksjer av investoren D. D kjøper så femti aksjer av C osv. I løpet av dagen bygges det opp et stort antall transaksjoner, og tre dager etter at handelen er inngått, kommer oppgjøret.

Først da flyttes verdipapirene, og utfordringene oppstår. Noen aktører har vært trege med å registrere salget hos megler før oppgjøret kommer. Andre har ikke tilstrekkelig oversikt over alle transaksjonene sine. Slik kan en aktør komme til å selge mer enn han har dekning for. Hvilke av de registrerte handlene skal da gjennomføres?

Hvordan kan VPS sikre at omsetningen blir høyest mulig når noen av handlene må «falle»? Dette er en oppgave som handler om optimering – kunsten å maksimere en størrelse, for eksempel fortjeneste, eller i andre tilfeller minimere størrelser, som transportavstander og energiforbruk.

– På dager med stor omsetning er vi med på å optimere en omsetning verdt cirka hundre milliarder kroner, forteller forsker Oddvar Kloster som jobber med optimering i SINTEF. – Vi reduserer ikke forekomsten av antall handler som det ikke er dekning for, men vi gir dem så liten effekt som mulig.

Det kalles å oppnå høy oppgjørsgrad. Dataprogrammet leverte vi til VPS for flere år siden, tog det har fungert godt.

Økt bruk av optimeringsmodeller

– Å arbeide med optimeringsproblemer handler om å beskrive en problemstruktur matematisk.

Så blir det gjerne mange tilpasninger ut fra hvilken anvendelse man ønsker, forteller Tomas Nordlander som leder optimeringsgruppen ved SINTEF.

Nordlander forklarer at den vanligste metoden for å håndtere komplekse problemer manuelt er å dele dem opp i et større antall mindre problemer.

 – Men når man gjør dette, mister man helheten av syne. Det er ikke effektivt å finne optimale løsninger for hvert enkelt delproblem og så slå dem sammen. En liten endring i et delproblem gir nemlig store endringer i andre delproblem. Derfor må man se alle delproblemene under ett. Og til det trenger man optimering.

Effektivitet i helsevesenet

Da SINTEF-forskerne fikk oppdrag innenfor helseområdet, så de hvor mange komplekse felt og åpenbare anvendelser for optimeringsteknologi som fantes her.

Behandlingen av en pasient inkluderer en rekke aktiviteter. Disse er definert i et såkalt «behandlingsforløp», fra pasienten kommer inn og til han eller hun skrives ut. Behandlingen omfatter virksomhet i mange ulike avdelinger.

Det er også slik at ressursene på et sykehus, som leger, pleiere og sengeposter, er involvert i behandlingen av mange pasienter.

– Svært mye av det som skjer, er knyttet til en eller annen form for planlegging, forteller Atle Riise. – Bare tenk på all behandling som skal planlegges, i tillegg til utrykninger eller pasienttransport innenfor sykehuset. Målet er jo hele tiden å utnytte ressursene effektivt og samtidig ha høyest mulig behandlingskvalitet.

Alle disse sammenhengene fordrer at det tenkes helhetlig på området. I høst startet innovasjonsprosjektet «Verktøy for helhetlig aktivitetsplanlegging i sykehus» (AKTIV) opp. Her deltar helseforetak, forskere og DIPS ASA, den største leverandøren av systemer for elektronisk pasientjournal til sykehusene i Norge. Sammen skal de utvikle optimeringsverktøy for å kunne hjelpe planleggerne.

Elektronisk planleggingstavle

Når operasjoner for neste dag planlegges på et sykehus, skjer dette ofte i møter der de involverte kirurgene og ressurskoordinatorene deltar.

– Dette er en dynamisk planleggingssituasjon der det er vanskelig å ha oversikt over hva som er den best mulige planen, sier Riise.

– Det var et sterkt behov for å ha sanntids oversikt. Hva skjer om vi flytter på den operasjonen?

Medical Whiteboard, et internasjonalt helseprosjekt som SINTEF deltar i, handler om å utvikle en elektronisk planleggingstavle.

Når de involverte aktørene diskuterer ulike endringer i planoppsettet, skal alle konsekvenser av endringen bli beregnet umiddelbart. Personene i rommet vil da med én gang kunne se konsekvensene. Tavla blir dermed et verktøy for raskt å finne gode løsninger i en situasjon som både er for dynamisk og uoversiktlig til at et enkelt menneske kan klare dette godt.

Turnus for sykepleiere

Å lage turnuslister er heller ikke enkelt. En av årsakene er at planleggerne må forholde seg til norsk lov og et stort regelverk som må overholdes. Turnusarbeid skaper også konflikter for de ansatte, fordi ugunstig arbeidstid lett går utover kvaliteten på privatlivet. Det er rett og slett vanskelig å få «regnestykket» til å gå opp når alle ansatte har egne ønsker for vakter og fritid.

I dag leverer forskerne i SINTEF en «optimeringskjerne» til Skiens-bedriften Gat-soft. Denne inngår i programvare fra bedriften, et produkt som brukes til å planlegge turnuser for sykepleiere. Nå jobber partnerne med en ny versjon av planleggingsverktøyet der også personlige ønsker skal tas med i bildet.

Utallige kombinasjoner

Da vet vi at optimering handler om matematikk og algoritmer, og om å få uoversiktlige situasjoner til å bli mer oversiktlige. Men hvordan griper forskerne det an?

– Jeg pleier å dra seigmenn-eksemplet mitt, smiler Tomas Nordlander. – Se for deg at disse tre seigmennene skal opereres: rød, blå og grønn. Det finnes bare ett operasjonsrom og en kirurg, ergo må det skje i en viss rekkefølge. Med tre seigmenn blir det seks ulike kombinasjoner av rekkefølgen dette kan gjøres på. Så tenker man kanskje at om vi dobler igjen, blir antallet løsninger også fordoblet?

– Vel…?

– Nei. Saken er at om vi dobler antall pasien-ter til seks, blir kombinasjonsmulighetene ikke doblet, men 120 ganger flere – det vil si 720!

– Og det realistiske pasienttallet ligger kanskje et stykke over seks?

– Nettopp. Men at antallet kombinasjoner eksploderer, er vanskelig å forstå for mange.

Mennesket avgjør

Nordlander forteller om et møte med helsepersonell der han en gang viste fram seigmenn-eksemplet og antallet kombinasjoner man ville få med 48 seigmenn. Helselederen mente da at en dyktig operasjonsplanlegger med en gang ville kunne se mange kombinasjoner som ikke ville gå, og gjennom dette finne bra løsninger.

– Da måtte jeg dessverre rette på henne og si at om de så greide å plukke bort 99 prosent av løsningene, så vil det kreve mer enn universets levetid å inspisere resten av dem. Derfor må det maskiner inn. Da ble hun stille, sier Nordlander.

– Og hva er det maskinene gjør?

– Det er ulike metoder. Iblant vurderes først løsning A. Så holdes den neste løsningen opp: Er den bedre enn A? Så neste igjen. Hele tiden flyttes de beste løsningene fram. Mange er redd for at datamaskinene skal ta beslutningene, men det er menneskene som bestemmer uansett. Optimalisering skal presentere den optimale løsningen, eller et par gode forslag, og så får planleggerne avgjøre hvilken løsning de vil gå for.

Den optimale reisen

Hva gjør du når du skal ut og reise til et ukjent mål? Eller kjøre bil til en gateadresse i en by du ikke kjenner? Du går på nettet, googler og får ut et kart og en reisebeskrivelse. Det er enkelt, konkret og forståelig.

– Her trenger vi vel ikke noen form for optimering, eller?

– Vel, det kommer an på, smiler Dag Kjenstad.– De store aktørene som Google og Ruter er gode, og de benytter også optimering. Men vi gjør nye ting i tillegg.

– Som hva da?

– Ser på alle mulige reisemåter, for eksempel.

Forskeren forklarer: – Sett at Ola bor i Lommedalen og skal inn til Oslo sentrum. Det er mange måte å komme seg dit på. Hvilke transportmidler skal han ta i bruk for hver del av reisen? Kanskje kan det mest praktiske være å ta bilen ned til Sandvika, ta tog inn til sentrum og så hoppe på en bysykkel for å komme seg til målet.

– Realistisk? Er vi ikke for late til dette?

– Vi tror det vil bli mer reelt ettersom folk får mulighetene lagt foran seg og kan ta «riktige valg». Vi har ulike ståsteder og behov, alt etter om vi er studenter, pensjonister eller forretningsfolk. Noen har miljømessige preferanser. Andre har økonomiske hensyn å ta.

Forskerne ser for seg en konkurransenøytral nasjonal reiseplanlegger rundt persontrafikk – en parallell til yr.no og ut.no. Veier og ruteinformasjon fra buss- og togselskaper må puttes inn i verktøyet. Alt av sanntidsinformasjon brukes også som input til beregningene.

Tanken er at flere tilbydere skal kunne benytte den sentrale søkemotoren til sine ulike tjenester.

Fornøyde bussjåfører

Turnusen til de svenske sjåførene i det nordiske busselskapet Nobina var ikke optimale, verken med tanke på fagforeningspolitikk eller på lovverk. Sjåførene følte at planene både var rigide og lite medarbeidervennlige. Samtidig er det rift om gode sjåfører, og selskapet ga uttrykk for at de ønsket å lokke til seg nye ansatte.

SINTEF så muligheten for å møte disse utfordringene med ett og samme grep.

Optimerings-forskerne gikk i gang med å kartlegge det svenske lovverket – og hvordan de best kunne inkludere preferansene til de enkelte sjåførene. Noen sjåfører måtte for eksempel levere ungene i barnehagen på tirsdag og onsdag; andre måtte hente på torsdag. Noen foretrakk morgenskift, andre syntes jobbing fredag kveld passet godt.

I pilotversjon testes nå en ny ordning der sjåførene selv kan legge inn sine ønsker. Både fagforening, ledelse og sjåfører har sagt seg fornøyd. I stedet for å dele dag/kveld/-nattskift likt på alle sjåfører, får busselskapet skift som er tilpasset den enkeltes hverdag.

Da får man også fornøyde sjåfører som gjør en god jobb.

Smidige flyreiser

Kjenner du denne? Flyet har landet på rullebanen. Folk spretter opp fra stolene, slår på mobilen og prøver å få ut bagasjen sin. Så står vi der utålmodige og venter. Svetter med hodet klemt inn på skrå under hattehylla, og med folk som presser på foran og bak. Og alle tenker: hvordan går det an? Kan det være så vanskelig å få plassert flyet riktig og få åpnet døra?

Også avvikling av flytrafikk handler om isolerte planleggingsprosesser, om aktører som må være til stede og om koordinering. Flyvelederne i tårnet må sikre at taksebane og «gate» er ledig. Noen må få beskjed om at trappen skal kjøres fram. Mens flyet står på bakken, må andre vaktlag rydde flyet, fylle drivstoff og lempe bagasje.

– For ett enkelt fly er kanskje ikke dette så vanskelig. Men alle disse aktørene har ansvar for andre fly også, og uventede hendelser skjer hele tiden, forklarer Tomas Nordlander.

Optimeringsproblem er ofte slående like fra felt til felt, og forskerne har et programbibliotek som de kontinuerlig utvikler og kan bruke om igjen.

– Finans, helse, tog, buss, fly og privattransport. Er det noe samfunnsområde dere ikke er innom?

– Mange. Men du har ikke nevnt idrett!

– Idrett?

– Ja, vi har jobbet i mange år med serie- og turneringsplanlegging innenfor idrett. Men skriver du dette, må du for guds skyld poengtere for sportsfans at det ikke nytter å kontakte oss og be om spesielle kampoppsett, smiler Tomas Nordlander.