Хотя различие между имитацией и оптимизацией может быть ясно с формальной, методологической точки зрения, оно намного менее понятно с точки зрения управления и применения. Например, пакет детерминистической имитации может включать программу для создания системы поддержки решений путем предоставления возможности разработчику легко «обернуть» модели в удобный для пользователя вид. Хотя такая система должна позволить менеджеру принимать лучшие решения, он должен оценивать их в близорукой, неуклюжей манере пли применять сложные правила поиска решений, которые могут быть лишь частично оптимальны.
Ситуация еще более усложняется, когда сравниваются имитационные модели Монте-Карло с математическими программными моделями. Моделирование методом Монте-Карло может быть единственным методом, способным обеспечить понимание сути характеристик при случайном поведении сложных производственных и других систем цепей поставок. По существу, это может быть крайним методом, но стоит сделать попытку в изучении инвестирования, которое осуществит фирма с привлечением миллионов долларов. Выход в том, как интегрировать методологии оптимизационного моделирования с моделированием методом Монте-Карло для оптимизации сложной систсмы. Это область нуждается в существенном теоретическом и прикладном исследовании.

Растущий интерес к системам перспективного и календарного планирования указывает, что управляющие цепями поставок осознали важность аналитических инструментов в поддержке оперативного принятия решений. В то же время менеджеры и разработчики систем озадачены возможностями данных систем. Это связано с отсутствия внимания к проблемам планирования и к незнанию роли, которую могут и должны играть модели оптимизации для перспективного и календарного планирования.
Во-первых, управляющие цепями поставок должны научиться находить различия между тактическим планированием и оперативным планированием при принятии решений в цепях поставок. Тактическое планирование включает горизонты планирования от нескольких недель до 12 месяцев, разделенные на периоды в 1 неделю или 1 месяц. Оперативное календарное планирование включает горизонты планирования в 1 день до нескольких недель, разделенные на периоды в 1 час или 1 день. Тактическое планирование включает обширную, возможно глобальную, оценку опций цени поставок компании. Оперативное планирование фокусируется на календарной деятельности заданного объекта или даже на отдельной поточной линии или уровне.
Кроме того, тактические и оперативные решения должны быть скоординированы. Тактический план цепи поставки производственной компании устанавливает цели для количества каждого изделия, которое будет произведено на каждом заводе. Совокупные издержки и общие данные, используемые в тактической модели, которая помогает определить эти цели, должны быть достаточно точны, чтобы начальник производства на каждом заводе мог разрабатывать детальные оперативные планы. Кроме того, тактическая модель должна использоваться достаточно часто на повторяющейся основе, чтобы обеспечить своевременный пересмотр целей, таких как новые данные о спросе, материальные запасы и т. д. Короче говоря, формальные или неформальные иерархические методы планирования должны применяться, чтобы скоординировать решения тактического и календарного планирования.
Второй источник путаницы — степень, до которой оперативные решения, предложенные аналитической системой, должны быть основаны на ранее собранных правилах пли результатах моделей оптимизации. Системы на основе правил более понятны для управляющих цепями поставок, потому что приложенные правила отражают их интуицию о том, как управлять цепями поставок. Некоторые правила могут быть эффективны, принимая во внимание, что другие могут отрицательно сказываться па производительности, но, используя только систему на основе правил, менеджер не имеет никакой возможности испытать качество решений, которые получились этим способом. В других исключительных, по точности моделях оптимизации возможно намного более широкое и более глубокое исследование решения проблем цепи поставок компании. Исключительная, по тем не менее точная модель оптимизации может быть трудна или неразрешима даже при грубом приближении, особенно при условиях с критическим временем.