Rezension von aThingz, supply chain software Anbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April, 2025

In der heutigen schnelllebigen digitalen Ära sticht aThingz als supply chain software Anbieter hervor, der eine integrierte, cloud‑native Plattform speziell für Logistik- und Transportmanagement liefert. aThingz verbindet autonome Planung und Ausführung mit tiefer Datenintegration und Closed‑Loop-Feedback-Prozessen, um autonome Logistikplanung, Ausgabenübersicht, Echtzeit-Transportrückverfolgung und Bedarfsprognosen zu ermöglichen. Die Plattform, die auf einer modularen Microservices-Architektur basiert und auf Microsoft Azure bereitgestellt wird, nutzt konventionelle Techniken der linearen Programmierung und regelbasierte Heuristiken zusammen mit datengestützten Erkenntnissen, um Kostensenkungen und operative Effizienz zu erzielen. Obwohl der Anbieter fortschrittliche AI- und Machine-Learning-Fähigkeiten vermarktet, deutet die technische Evidenz von aThingz auf ein robustes, datenorientiertes System hin, das sich hauptsächlich auf bewährte Optimierungsmethoden stützt und somit eine verlässliche Lösung für Unternehmen darstellt, die integriertes supply chain management ohne die Komplikationen herkömmlicher On-Premises-Systeme suchen.

Unternehmenshintergrund und Geschichte

1.1 Gründung und Unternehmensprofil

Es wird vielfach berichtet, dass aThingz, basierend auf Profilen von CB Insights ¹ und Datanyze ², im Jahr 2012 gegründet wurde, wenngleich ein Artikel von Sourcing Innovation einen Zeitrahmen von 2015 nahelegt ³. Die überwiegende Beweislage spricht für einen Start im Jahr 2012. Mit Hauptsitz in Southfield, Michigan, hat das Unternehmen ein unabhängiges Profil beibehalten, ohne wesentliche Fusionen oder Übernahmeaktivitäten, wie offizielle Mitteilungen und Drittanbieterprofile ⁴ belegen.

Produktangebot und Technologie

2.1 Kernleistungsangebot

aThingz vermarktet eine cloud‑native, auf Microservices basierende supply chain Plattform, deren primären Angebote umfassen:

Logistics Autonomous Planning: Ein Closed‑Loop-Prozess, der Planung und Ausführung synchronisiert und unter dem Namen “Sales & Logistics Planning with Execution (SLOPE)” ⁴ vermarktet wird.
Spend Visibility & Cost-to-Serve Analyse: Werkzeuge wie das Cubera-Modul bieten mehrdimensionale finanzielle Überwachung und Kostenanalyse.
Real-Time Transportation Visibility: Die Plattform ermöglicht eine umfassende End‑to‑End-Verfolgung von Sendungen.
Demand Forecasting & supply chain Resilience: Sie bietet datengestützte Prognosetools und Resilienz-Analysen, die eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen.

2.2 Technische Komponenten und Architektur

aThingz basiert auf einer zusammensetzbaren Microservices-Architektur, die mehrere Logistikfunktionen in einen kontinuierlichen “S&OP for logistics”-Prozess integriert. Die Plattform verfügt über ein robustes Datenmanagement- und Integrationszentrum, das in der Lage ist, Daten aus verschiedenen Formaten wie API, EDI, JSON und CSV zu verarbeiten, was die Anbindung an Altsysteme erleichtert. Zur Optimierung nutzt aThingz Techniken der linearen Programmierung und regelbasierte Heuristiken, um komplexe supply chain Einschränkungen ⁴⁵ zu bewältigen.

Bereitstellungsmodell

aThingz betont ein agiles, cloud‑native Bereitstellungsmodell, das entweder als vollständige, End‑to‑End-Plattform oder durch modulare Aktivierung basierend auf spezifischen Kundenbedürfnissen verfügbar ist. Gehostet auf Microsoft Azure, wie in der Azure Marketplace-Auflistung ⁵ und Pressemitteilungen ⁶ hervorgehoben, verspricht die Lösung schnelle Rollouts und Skalierbarkeit zur Unterstützung von Echtzeit-Betrieb.

AI, ML und Optimierungsbehauptungen

4.1 Behauptete Fähigkeiten

Die Plattform behauptet, dass ihre fortschrittlichen Algorithmen für künstliche Intelligenz und Machine Learning dazu verwendet werden, Dateninkonsistenzen zu erkennen, Daten zu bereinigen und zu harmonisieren sowie Erkenntnisse aus der Ausführung wieder in Planungsmodelle einfließen zu lassen. Ihr Ansatz “Closed Loop Autonomous Logistics Planning” soll kontinuierlich Logistikentscheidungen verfeinern ⁷. Zusätzliche Module integrieren heuristische Methoden und Simulationstechniken, um optimierte supply chain Entscheidungen zu liefern.

4.2 Kritische Analyse der AI/ML-Behauptungen

Trotz des Einsatzes von Schlagwörtern wie “AI” und “deep learning” in Pressemitteilungen bietet die öffentlich zugängliche technische Dokumentation nur begrenzte Details zu den zugrunde liegenden Algorithmen und Datenmodellen. Diese Undurchsichtigkeit wirft die Frage auf, ob die genannten Vorteile (zum Beispiel 12-18% Einsparungen bei Frachtkosten und Prognosegenauigkeitsverbesserungen von über 90%) tatsächlich aus innovativem Machine Learning resultieren oder ob es sich um eine robuste Umsetzung konventioneller, regelbasierter und statistischer Optimierungsmethoden handelt.

Evidenz aus Stellenanzeigen und Tech-Stack

Stellenanzeigen und Unternehmensprofile deuten darauf hin, dass aThingz einen vielfältigen Tech-Stack nutzt, der unter anderem Java, C#, .NET, Python, Django, HTML, CSS und JavaScript umfasst, mit einem starken Fokus auf die Integration von Microsoft Azure-Diensten ⁸⁹. Die Betonung von Datenbank-Expertise (SQL Server, SSIS, Azure SQL) und Datenintegrationsfähigkeiten in der Rekrutierung unterstreicht die Abhängigkeit des Anbieters von einer robusten Datenmanagementbasis zur Unterstützung seiner Optimierungsroutinen und Analysen.

Kritische Bewertung und Fazit

aThingz liefert eine integrierte, cloud‑basierte supply chain management Plattform, die Planung, Ausführung und Finanzanalyse vereint, um Logistikprozesse zu unterstützen. Ihr modulares Design ermöglicht es Kunden, Lösungen zu maßschneidern, die von End‑to‑End-Implementierungen bis hin zu spezifischen Funktionen wie Ausgabenmanagement oder Echtzeit-Verfolgung reichen. Obwohl der Anbieter fortschrittliche AI/ML-Fähigkeiten behauptet, deutet die technische Evidenz auf eine überwiegende Abhängigkeit von konventionellen Optimierungsmethoden und regelbasierten Heuristiken hin, die durch eine starke Datenintegration verbessert werden. In diesem Licht, während aThingz durch sein Closed‑Loop-Planungsmodell greifbare Verbesserungen bei der Senkung von Logistikkosten und der operativen Effizienz bieten kann, rechtfertigen die Nuancen seiner AI-Behauptungen eine sorgfältige Bewertung durch potenzielle Anwender.

aThingz vs Lokad

Beim Vergleich von aThingz mit Lokad treten deutliche Unterschiede in der technologischen Herangehensweise und im strategischen Fokus hervor. aThingz positioniert sich als modulare, cloud‑native supply chain Plattform, die hauptsächlich auf Logistik und Transportmanagement zugeschnitten ist. Ihre Architektur legt den Schwerpunkt auf Composability und Integration durch Microservices, wobei die Optimierungsmethoden weitgehend auf linearer Programmierung und regelbasierten Heuristiken beruhen. Im Gegensatz dazu hat Lokad seinen Ruf auf die Quantitative Supply Chain Optimierung aufgebaut, indem probabilistische Prognosen, deep learning für die Bedarfsprognose und eine domänenspezifische Programmiersprache (Envision) genutzt werden, um hochautomatisierte, präskriptive Entscheidungsfindungen in weiteren supply chain Bereichen wie Inventar, Produktion und Preisgestaltung voranzutreiben. Im Wesentlichen bietet aThingz eine integrierte Lösung für die Logistikausführung und datengetriebene Kostenanalysen, während Lokad einen programmierbareren, AI-zentrierten Ansatz für eine ganzheitliche supply chain Optimierung bereitstellt.

Fazit

Zusammenfassend präsentiert aThingz eine robuste, integrierte supply chain management Plattform, die die Logistikplanung und -ausführung durch eine moderne, cloud‑basierte Microservices-Architektur optimiert. Ihre Fähigkeiten in autonomer Planung, Datenintegration und Closed‑Loop-Optimierung haben das Potenzial, signifikante Kostensenkungen und eine verbesserte operative Leistung zu erzielen. Allerdings scheint das zugrunde liegende technische Framework, trotz der Betonung fortschrittlicher AI und Machine Learning in der Vermarktung, auf bewährten, konventionellen Optimierungstechniken zu beruhen. Organisationen, die supply chain Lösungen evaluieren, sollten die Vorteile des integrierten Logistikfokus von aThingz gegen die umfassenderen, AI-getriebenen Methodologien von Wettbewerbern wie Lokad abwägen.