EndtoEndOptimierung

EndtoEndOptimierung ist ein Konzept in der System- und Entscheidungsführung, das darauf abzielt, einen gesamten Prozess oder ein komplettes System als Einheit zu optimieren. Ziel ist es, das globale Leistungspotenzial zu maximieren oder Kosten über alle Stufen hinweg zu minimieren, indem Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen Teilbereichen berücksichtigt werden. Im Gegensatz zu herkömmlicher, modularer Optimierung, bei der Teilprozesse separat optimiert werden, integriert EndtoEndOptimierung alle Entscheidungsebenen von Beschaffung, Produktion, Logistik, Infrastruktur oder Anwendungslogik.

Typische Ansätze umfassen die gemeinsame Formulierung eines End-to-End-Optimierungsproblems mit einem einzigen Ziel und gemeinsamen Nebenbedingungen; oder hierarchische Strukturen, bei denen Subprobleme koordiniert, aber nicht vollständig isoliert werden. In der Praxis werden auch Techniken wie differentiable Programmierung, modellbasierte oder modellfreie Lernmethoden (End-to-End-Lernen, Reinforcement Learning) eingesetzt, um Pipelines direkt vom Eingang bis zum Endergebnis zu optimieren.

Anwendungsfelder reichen von Fertigung und Lieferketten über Energie- und Netzplanung bis hin zu Telekommunikation, autonomen Systemen und Gesundheitsprozessen. Vorteile sind potenziell bessere globale Leistung, geringere Suboptima und eine kohärentere Strategie über die gesamte Wertschöpfung. Zu den Herausforderungen zählen die erhöhte Modellkomplexität, hoher Datenbedarf, Schwierigkeiten bei der Interpretierbarkeit und der Sicherung von Robustheit und Governance.

In der Praxis unterstützen digitale Zwillinge, Simulationen und geeignete Regularisierungstechniken die Realisierbarkeit von EndtoEndOptimierung und helfen, reale Ressourcen effizienter zu nutzen.