Bewertung von Flowlity, Supply Chain Planung Softwareanbieter
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Flowlity ist ein relativ junger Akteur im Bereich der supply chain Planung, gegründet im Jahr 2019 von Jean‑Baptiste Clouard und Karim Benchaaboun, die ihre Erfahrungen im S&OP großer Unternehmen und ihre akademische Ausbildung in angewandter Mathematik in die Entwicklung einfließen ließen. Die cloud-gehostete SaaS-Lösung des Unternehmens konzentriert sich darauf, Aufgaben der supply chain Planung zu automatisieren, indem sie probabilistische Prognosen, simulationsgestützte Szenarioanalysen und umsetzbare Empfehlungen für das Bestandsmanagement bereitstellt. Entwickelt, um sich nahtlos in bestehende ERP- und MRP-Systeme zu integrieren, nutzt Flowlity Machine-Learning-Techniken – von Ensemble-Methoden bis hin zu Deep Learning – um multiple Nachfrageszenarien und Sicherheitsbestandsparameter zu generieren, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz und Entscheidungsunterstützung liegt, statt auf vollständiger Prozessautomatisierung. Diese Bewertung untersucht Flowlitys geschäftliche Ursprünge, seine zugrunde liegende Technologie und das Bereitstellungsmodell und vergleicht kritisch seinen Ansatz mit jenem von Lokad – einem etablierten Unternehmen, das für seine hoch programmierbare, end-to-end quantitative supply chain Optimierungsplattform bekannt ist.
Unternehmensgeschichte und Finanzierung
Flowlity wurde Ende 2018/2019 von Jean‑Baptiste Clouard und Karim Benchaaboun gegründet, die ihre Erfahrungen in der supply chain Planung und ihre akademische Ausbildung in angewandter Mathematik einbrachten 1. Das Startup positionierte sich schnell auf dem Markt, indem es am 10. März 2022 in einer Series-A-Runde etwa 6,57 Mio. $ einsammelte, unterstützt von institutionellen Investoren wie Fortino Capital und 42 Capital 2. Diese frühe finanzielle Unterstützung half Flowlity, sein cloud-basiertes SaaS-Angebot zu verfeinern und in einen wettbewerbsintensiven Markt einzutreten, der sowohl von traditionellen ERP-Überlagerungen als auch von aufkommenden, KI-gestützten Entscheidungsunterstützungstools geprägt ist.
Produkttechnologie und Funktionsübersicht
Das Kernprodukt von Flowlity ist eine cloud-gehostete Entscheidungsunterstützungsplattform, die darauf ausgelegt ist, die supply chain Planung durch fortschrittliche Prognosen und Simulation zu optimieren. Die Lösung bietet den Anwendern „intelligente Empfehlungen“ – darunter min‑max Bestandsgrenzen, Engpasswarnungen und simulierte Szenarioergebnisse –, die es supply chain Managern ermöglichen, die wahrscheinlichen Auswirkungen von Faktoren wie Lieferverzögerungen oder Nachfragespitzen zu bewerten, bevor sie handeln 3. Anstatt die menschliche Entscheidungsfindung vollständig zu ersetzen, soll das Tool bestehende ERP/MRP-Systeme ergänzen und operative Einsichten durch seine automatisierte Simulations-Engine sowie probabilistische Prognosefähigkeiten erweitern.
Einblicke in die KI/ML-Komponenten
Im Zentrum von Flowlitys Angebot steht die Integration von KI und Machine Learning. Der Plattformbericht zufolge kommen Ensemble-Learning-Techniken und Deep-Learning-Algorithmen zum Einsatz, um basierend auf historischen MRP-Trends, Produktkorrelationen und Nachfrageschwankungen mehrere Prognoseszenarien zu generieren 4. Durch die Erzeugung einer Bandbreite von Ergebnissen mit zugehörigen Konfidenzintervallen zielt Flowlity darauf ab, Unternehmen dabei zu helfen, den Bullwhip-Effekt abzumildern und Sicherheitsbestände besser zu bestimmen. Trotz der Behauptungen, fortschrittliche „Deep-Learning“-Methoden einzusetzen, bleiben detaillierte technische Angaben – wie spezifische Modellarchitekturen oder Hyperparametertuning – begrenzt, was zu einer vorsichtigen Einschätzung führt, wie modern diese Methoden in der Praxis tatsächlich sind 56.
Bereitstellungsmodell und technischer Stack
Flowlity wird als cloud-gehostete SaaS-Lösung bereitgestellt, was bedeutet, dass Unternehmen über einen Webbrowser auf die Plattform zugreifen, anstatt über lokale Installationen. Rezensionen merken an, dass das Produkt als Overlay zu bestehenden ERP/MRP-Systemen konzipiert ist und zusätzliche Einblicke bietet, ohne die etablierten Prozesse zu stören 3. Das Frontend wird mit modernen Web-Frameworks entwickelt – Stellenanzeigen und Entwicklerprofile deuten auf den Einsatz von VueJS hin – während das Backend, das kritische KI/ML-Aufgaben unterstützt, vermutlich mit populären Sprachen wie Python und entsprechenden Machine-Learning-Bibliotheken implementiert wurde 78. Diese Architektur ermöglicht es Flowlity, große Datensätze schnell zu verarbeiten und simulationsbasierte Einblicke nahezu in Echtzeit zu liefern.
Kritische Analyse und skeptische Perspektive
Obwohl Flowlity Echtzeitprognosen, Simulationen und Szenarioanalysen zur Unterstützung von Bestandsentscheidungen liefert, verdienen mehrere Aspekte eine kritische Betrachtung. Die Plattform verwendet häufig Schlagworte wie „Deep Learning“ und „Ensemble Learning“, doch die öffentlich zugängliche technische Dokumentation liefert keine detaillierten Angaben, die ihren Ansatz von herkömmlichen probabilistischen Prognosemodellen unterscheiden. Ihr Entscheidungsunterstützungsrahmen überlässt die endgültige Entscheidung dem Menschen, anstatt Prozesse durchgängig zu automatisieren – was von manchen sowohl als Stärke in Bezug auf Transparenz als auch als Einschränkung hinsichtlich einer vollständigen operativen Automatisierung gesehen wird. Insgesamt tragen Flowlitys Integration mit Altsystemen und der Fokus auf Simulation zwar zur Wertschöpfung bei, doch bleibt die unabhängige Validierung seiner fortschrittlichen KI-Behauptungen begrenzt 15.
Flowlity vs Lokad
Sowohl Flowlity als auch Lokad agieren im Bereich der supply chain Optimierung unter Einsatz datengetriebener Techniken, doch ihre Ansätze gehen deutlich auseinander. Lokad, gegründet im Jahr 2008, hat eine umfassende quantitative Optimierungsplattform entwickelt, die eine domänenspezifische Sprache (Envision) sowie umfangreiche Inhouse-Entwicklung auf einem .NET/Azure-Stack beinhaltet, um Entscheidungen in großem Maßstab zu automatisieren. Im Gegensatz dazu positioniert sich Flowlity – gegründet 2019 – als Entscheidungsunterstützungstool, das traditionelle ERP/MRP-Systeme überlagert, indem es simulationsbasierte Einblicke und probabilistische Prognosen liefert, ohne das menschliche Urteil vollständig zu ersetzen. Während Lokads Angebot auf vollständige Prozessautomatisierung und die Fähigkeit, mit minimaler Intervention präskriptive Aktionen zu generieren, abzielt, setzt Flowlity darauf, die Fähigkeiten des Planers mit „intelligenten Empfehlungen“ und Szenarioanalysen zu erweitern. Diese Unterschiede in technischer Transparenz, Bereitstellungsarchitektur und Automatisierungsgrad unterstreichen die jeweils unterschiedliche Philosophie der Unternehmen bei der Bewältigung komplexer supply chain Herausforderungen 91.
Fazit
Flowlity stellt einen innovativen Einstieg in den Markt für supply chain Planung dar und bietet eine cloudbasierte Plattform, die probabilistische Prognosen mit simulationsgestützter Entscheidungsunterstützung verbindet. Der Fokus auf nahtlose Integration in bestehende ERP-Systeme und das Bereitstellen umsetzbarer Empfehlungen macht es zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die ihre Planungsprozesse verbessern möchten, ohne ihre bestehenden Abläufe vollständig zu überarbeiten. Obwohl der Einsatz von KI und Machine Learning vielversprechend ist, bedeutet das relative Fehlen detaillierter technischer Angaben, dass potenzielle Kunden sorgfältig prüfen sollten, ob Flowlitys Ansatz tatsächlich einen signifikanten Fortschritt gegenüber herkömmlichen Methoden darstellt. Im Vergleich zu ausgereifteren Plattformen wie Lokad, die einen tief integrierten, programmierbaren Rahmen für die end-to-end Optimierung bieten, scheint Flowlity am besten für Organisationen geeignet zu sein, die ihre supply chain Entscheidungsprozesse ergänzen – und nicht vollständig automatisieren – möchten.