Rezension von Manhattan Associates, Supply Chain und Omnichannel-Handelssoftwareanbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: Dezember, 2025

Manhattan Associates ist ein börsennotierter US-Softwareanbieter mit Hauptsitz in Atlanta, gegründet 1990 und historisch bekannt für sein AS/400-basiertes PkMS-Lagerverwaltungssystem, bevor es sich zu einer umfassenden „supply chain commerce“-Suite entwickelte, die Lagerverwaltung, Transportmanagement, Auftragsverwaltung, Point-of-Sale, Ladeninventar und, neuerdings, cloud-native Planung und AI „agentic“ Erweiterungen umfasst. Das Herzstück des aktuellen Angebots ist die Manhattan Active Plattform: ein Multi-Mandanten-SaaS-Stack, der auf Google Cloud läuft, aufgebaut um mehr als 250 Java/Spring-Microservices, die auf Kubernetes orchestriert werden, REST-APIs bereitstellt und so konzipiert ist, dass er „versionless“ (kontinuierliche Lieferung ohne störende Upgrades) über WMS, TMS, OMS und Planungsmodule hinweg bleibt. Manhattan positioniert seine Optimierung als in diese Anwendungen eingebettet: kontinuierliche Transportoptimierung mit einer proprietären „adaptive optimization engine“, Nachfrage- und Lagerbestandsplanung über eine „hybrid AI“-Schicht (UFM.ai), die maschinelles Lernen mit Regeln und Heuristiken kombiniert, sowie neue agentenbasierte Assistenten für Planungsabläufe. Mit über 3.000 Mitarbeitern, tausenden Kunden in den Bereichen Einzelhandel, Logistik, Fertigung und anderen Sektoren und Jahresumsätzen im Bereich von etwa 1–1,2 Mrd. US-Dollar ist Manhattan ein etablierter APS/SCM-Akteur. Allerdings bleiben die öffentlichen technischen Materialien marketinglastig: Details zu Optimierungsalgorithmen, zur Tiefe probabilistischer Modellierung und zur tatsächlichen AI-Architektur sind spärlich, und es gibt keine von Fachkollegen begutachteten oder benchmarkartigen Nachweise, die mit denen einiger spezialisierter Anbieter vergleichbar wären. Die Technologie von Manhattan ist aus der Perspektive des Cloud-Engineerings eindeutig modern, aber inwieweit ihre AI-/Optimierungsfähigkeiten über ausgeklügelte, regelbasierte transaktionale Systeme hinausgehen, bleibt aus öffentlichen Quellen nur teilweise nachweisbar.

Manhattan Associates Übersicht

Manhattan Associates wurde 1990 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Atlanta, Georgia. Ursprünglich lag der Fokus auf der Lagerverwaltung für Vertrieb und Einzelhandel, bevor das Angebot schrittweise auf supply chain execution und omnichannel commerce ausgeweitet wurde.¹²³⁴ Das Unternehmen ist an der NASDAQ unter dem Ticker MANH notiert und bedient Kunden in den Amerikas, EMEA und APAC in Branchen wie Einzelhandel, Konsumgütern, Lebensmitteln und Lebensmitteleinzelhandel, Logistikdienstleistern, Industrie und Großhandel, Hightech und Life Sciences.⁴⁵

Historisch war das Flaggschiffprodukt von Manhattan PkMS, ein AS/400-basiertes WMS, das in den späten 1990er Jahren weit verbreitet war.³⁶ Im Laufe der Zeit entwickelte sich PkMS zur WMOS (Warehouse Management Open Systems)-Linie, ergänzt durch TMS und weitere Execution-Module.⁶ In den letzten zehn Jahren hat Manhattan den Schwerpunkt auf Manhattan Active® verlagert, eine cloud-native Plattform, die entwickelt wurde, um eine einheitliche Umgebung für Lagerverwaltung, Transportmanagement, Auftragsverwaltung und Arbeitskräfteverwaltung zu bieten, mit Active Supply Chain und Active Omni als den beiden Hauptfamilien.⁷

Manhattan berichtet weltweit von tausenden Kunden und mehreren tausend Mitarbeitern; ein aktuelles Jobprofil nennt etwa 3.400 Mitarbeiter und beschreibt mehr als 30 Jahre Technologieentwicklung für “supply chain, inventory and omnichannel”.⁴⁸ Umsatztechnisch meldet eine Macrotrends-Zusammenfassung einen Umsatz der letzten zwölf Monate von etwa 1.05 Mrd. US-Dollar zum Q3 2024,⁶ während eine Webull-Zusammenfassung von Manhattans 2024 Form 10-K 1.23 Mrd. US-Dollar Umsatz (+12% im Jahresvergleich) angibt.⁹ Die Diskrepanz scheint auf unterschiedliche Zeiträume und möglicherweise Rundungen zurückzuführen zu sein, doch beide Quellen platzieren Manhattan eindeutig im niedrigen einstelligen Milliarden-Dollar-Bereich – ein etablierter, profitabler Softwareanbieter und kein Startup in der Frühphase.

Das aktuelle Portfolio wird als eine „supply chain commerce“-Plattform positioniert: Manhattan Active Supply Chain (WMS, TM, Yard, Labor), Manhattan Active Omni (OMS, POS, Kundenservice) und Manhattan Active Supply Chain Planning (Nachfrage, Lagerbestand, Allokation und Nachschub).⁴⁷¹⁰ Darüber hinaus hat Manhattan kürzlich Agentic AI-Komponenten eingeführt, die konversations- und workflow-orientierte Agenten in diese Produkte einbetten und als „Manhattan Active Agentic AI Solutions“ vermarktet werden.¹¹¹²¹³

Manhattan Associates vs Lokad

Aus der Perspektive des supply-chain-planning besetzen Manhattan und Lokad sich überschneidende, jedoch strukturell unterschiedliche Positionen. Manhattan ist ein breit aufgestellter Enterprise-Anbieter, dessen Kernstärken in execution and omnichannel flows liegen – Lagerverwaltung, Transportmanagement, Auftragskoordination und die Vereinheitlichung von stationären und Online-Verkäufen – und der durch eine große, cloud-native Microservices-Plattform bereitgestellt wird, die in unmittelbarer Nähe zu operativen Systemen (WMS/TMS/OMS/POS) angesiedelt ist.⁷¹⁴¹⁵¹⁰ Lokad hingegen ist eine spezialisierte predictive optimization platform: Es bietet eine domänenspezifische Sprache (Envision) und eine probabilistische Forecasting-/Optimierungs-Engine, deren einziger Zweck es ist, finanziell optimierte supply chain-Entscheidungen (Aufträge, Allokationen, Produktionspläne, Preisgestaltung) auf bestehenden ERPs und WMS/TMS zu erzeugen.¹⁶¹⁷¹⁸

Technisch gesehen ist Manhattans Manhattan Active-Stack eine Multi-Mandanten-SaaS-Umgebung, die auf Google Cloud läuft, mit über 250 Microservices, die hauptsächlich in Java/Spring Boot implementiert, mit Docker containerisiert und auf Kubernetes orchestriert werden.⁷¹⁴⁸ Die Architektur legt Wert auf versionless Upgrades, hohe Verfügbarkeit und Integration über REST-APIs, mit plattformübergreifenden Diensten für Authentifizierung, Monitoring und Lifecycle-Automatisierung.⁷¹⁹²⁰ Lokads Architektur hingegen fokussiert sich auf eine kundenspezifische DSL, die in einer verteilten Runtime ausgeführt wird, mit einem ereignisgesteuerten Datenspeicher und proprietären probabilistischen Modellen und Optimierungsalgorithmen; seine Web-UI ist im Wesentlichen ein Frontend zur Envision-Programmierumgebung und den resultierenden Dashboards.¹⁷¹⁸ Der Schwerpunkt liegt auf Programmierungsmöglichkeiten und White-Box-Modellierung anstelle eines Katalogs vorgefertigter transaktionaler Anwendungen.

Auf der Analytics-Seite sind Manhattans Behauptungen in Planung und Optimierung in einzelnen Modulen eingebettet. Manhattan Active TM verwendet eine „adaptive optimization engine“ und maschinelles Lernen, um kontinuierlich Parameter für die multimodale Transportplanung und Echtzeit-Reoptimierung abzustimmen, aber die öffentliche Dokumentation bleibt auf einem konzeptuellen Niveau und gibt weder tatsächliche Modellklassen noch Zielfunktionen oder Hinweise darauf preis, ob vollständige Nachfrage-/Lieferzeitverteilungen verwendet werden.¹⁰²¹²²¹¹ Manhattan Active Supply Chain Planning wirbt ähnlich mit „hybrid AI“ – einer Mischung aus statistischen Modellen, ML und Geschäftsregeln – und einer UFM.ai-Schicht, aber auch hier sind Details zur zugrunde liegenden probabilistischen Struktur, sofern vorhanden, spärlich.²³²⁴²⁵ Lokad hingegen positioniert sich ausdrücklich mit probabilistic forecasting and quantitative optimization, mit öffentlicher Dokumentation von Quantil-/Verteilungsmodellen, seiner Envision-Zufallsvariablenalgebra und einer Erfolgsbilanz im M5 Forecasting Wettbewerb (Platz 5 insgesamt, Platz 1 auf SKU-Ebene).¹⁶¹⁸²⁶

Hinsichtlich Deployment und Operating Model umfasst Manhattan typischerweise große Implementierungsprojekte, die mit oder durch Systemintegratoren (z. B. 4SiGHT, JBF Consulting) durchgeführt werden und Manhattan Active WMS/TMS/OMS an Lager- und Transportnetze anpassen, während die Planungskapazitäten als Teil dieser Anwendungen genutzt werden.⁷²⁷¹¹ Lokad dagegen engagiert sich in der Regel über eigene “Supply Chain Scientists”, die kundenspezifische Envision-Programme entwickeln, die parallel zu bestehenden WMS/TMS/ERP laufen, und Entscheidungen mittels Dateien oder APIs zurückspeisen; die Plattform selbst ist relativ eng gefasst (keine WMS/TMS-Ausführung), aber flexibler in der Modellierung. Lokads Wertangebot konzentriert sich auf decision-centric financial optimization; das von Manhattan ist breiter gefasst – es verknüpft Execution, Omnichannel-Flows und eingebettete Optimierung –, allerdings auf Kosten weniger transparenter und weniger branchenspezifischer Modellierungsfähigkeiten.

Für einen Käufer, der vor allem end-to-end execution und omnichannel orchestration im Rahmen modernen Cloud-Engineerings sucht, bietet Manhattan eine umfassende Suite und eine lange Historie an WMS/TMS-Einführungen. Für einen Käufer, dessen Kernproblem quantitative optimization under uncertainty (z. B. inventory, Produktion, Preisgestaltung) ist und der bereit ist, in eine programmierbare Modellierungsumgebung zu investieren, sind Lokads Architektur und dokumentierter probabilistischer/Optimierungs-Stack spezialisierter und transparenter. Den öffentlichen Belegen zufolge erscheinen Manhattans AI- und Optimierungsansprüche eher als inkrementelle, in traditionelle APS-Verhalten eingebettete Verbesserungen, während Lokad seine gesamte Plattform von Anfang an um probabilistische Entscheidungsoptimierung ausgerichtet hat.¹⁰²³¹⁶¹⁸²⁶

Unternehmensgeschichte und Entwicklung

Manhattan Associates geht auf das Jahr 1990 zurück; mehrere Quellen stimmen diesem Gründungsdatum und Atlanta als Hauptsitz zu.¹²⁴⁵²⁸ Frühere Marketingmaterialien und ein auf AS/400 fokussierter Presseartikel zeigen PkMS als ein Lagerverwaltungssystem, das entwickelt wurde, um große Transaktionsvolumina zu unterstützen und den Wareneingang, die Lagerung und den Vertrieb des Inventars zu optimieren – im Grunde ein frühes WMS für verteilschwere Distributionszentren.³⁶

In den 1990er und frühen 2000er Jahren erweiterte Manhattan sein Angebot über PkMS hinaus auf WMOS (Open Systems), Transportmanagement und weitere Execution-Module, während zugleich die Kundenbasis internationalisiert wurde.²⁶ Das Unternehmen ging in den späten 1990er Jahren an die NASDAQ und war in den 2010er Jahren als anerkannter WMS/TMS-Anbieter in Analysten-Quadranten und Branchenberichten vertreten (Details werden hier ausgelassen, da sie wenig technischen Einblick bieten).

Die strategische Neuausrichtung im letzten Jahrzehnt erfolgte hin zu Manhattan Active®, einer als einheitlich und cloud-native positionierten Plattform für „supply chain commerce.“⁷ Der Drittpartner 4SiGHT beschreibt Manhattan Active als eine Integration von Lager-, Transport-, Auftrags- und Arbeitskräfteverwaltung in einer Microservices-Architektur und positioniert die Plattform als den zukünftigen Weg für bestehende WMOS- und SCALE-Kunden.⁷ Manhattans eigene Seiten „Our Story“ und „About Us“ untermauern diesen Wandel: Vom WMS-Spezialisten zu einem breit aufgestellten „supply chain commerce“-Softwareanbieter mit Active Supply Chain und Active Omni im Zentrum.¹⁴

Finanziell ist Manhattan stetig in den Milliarden-Umsatzbereich gewachsen. Macrotrends meldet einen Umsatz der letzten zwölf Monate von rund 1.046 Mrd. US-Dollar zum Q3 2024, was einem Anstieg von 13% im Jahresvergleich entspricht,⁶ während eine Webull-Zusammenfassung von Manhattans 2024 Form 10-K 1.23 Mrd. US-Dollar Umsatz (+12% im Jahresvergleich) angibt.⁹ Ohne direkten Einblick in das 10-K PDF spiegeln die beiden Zahlen unterschiedliche Berechnungszeiträume (TTM vs. volles Geschäftsjahr) wider, sind jedoch konsistent darin, Manhattan grob in das mittlere einstellige Milliarden-Dollar-Segment einzuordnen.

Heutzutage beschreiben Yahoo Finance und StockAnalysis Manhattan beide als einen globalen Anbieter von supply chain und omnichannel commerce Software, der Branchen wie Einzelhandel, Logistikdienstleister, Konsumgüter, Industrie, Hightech und Regierung bedient.⁴⁵ Eine aktuelle Stellenbeschreibung unterstreicht dies und gibt an, dass das Unternehmen seit „mehr als 30 Jahren“ Lösungen für „die komplexesten Geschäftsprobleme in supply chain, inventory und omnichannel“ entwickelt hat.⁸ Kurz gesagt, Manhattan ist ein reifer, execution-orientierter Enterprise-Softwareanbieter und kein junges AI-Startup.

Produktportfolio und supply chain Fokus

Manhattan Active Supply Chain (WMS, TM, Yard, Labor)

Lagerverwaltung. Manhattan Active Warehouse Management (MAWM) ist Manhattans Flaggschiff-cloud-WMS. Manhattan beschreibt es als ein „cloud-native, versionless, microservices-based WMS“, das entwickelt wurde, um Automatisierung, Robotik und hochvolumige omnichannel Operationen zu unterstützen.¹⁵²⁰ Die offizielle Broschüre bezeichnet es als „das letzte WMS, das Sie jemals benötigen werden“ und hebt elastische Skalierbarkeit, Upgrades ohne Ausfallzeiten und Erweiterbarkeit über APIs und Konfigurationsschichten hervor.²⁰ Eine unabhängige Bewertung von ExploreWMS weist ebenfalls darauf hin, dass MAWM Multi-Mandanten-fähig, cloud-hosted und insbesondere auf große, komplexe Lager ausgerichtet ist, mit Funktionen wie Arbeitskräfteverwaltung, Einlagerung und Echtzeit-Steuerung der Automatisierung.²⁷

Transportmanagement. Manhattan Active Transportation Management (MATM) ersetzt Manhattans früheres On-Premises-TMS. Manhattan positioniert MATM als ein einheitliches, cloud-native TMS, das strategische, taktische und operative Planung über verschiedene Modi (Paket, LTL, TL, intermodal) abwickelt, mit globaler Mehrstreckenplanung, Frachtführermanagement und Frachtenprüfung.¹⁰ Eine eigene Seite zur „continuous optimization“ erklärt, dass MATM eine adaptive optimization engine kontinuierlich betreibt, Sendungen neu optimiert, sobald neue Aufträge, Ereignisse und Einschränkungen eintreffen, anstatt in starren Batch-Läufen.²¹

Yard, Labor und Carrier. Manhattan Active Yard Management und Labor Management sowie Carrier Management werden ebenfalls als Microservices innerhalb von Manhattan Active Supply Chain bereitgestellt, obwohl technische Informationen über funktionale Merkmale hinaus (Torplanung, Aufgabenvermischung, Leistungstracking) relativ standardmäßige APS/WMS-Features darstellen.⁴¹⁵

Manhattan Active Omni (OMS, POS, Customer Service)

Auftragsverwaltung und Laden/Online-Vereinheitlichung. Manhattan Active Omni deckt die Auftragsverwaltung (OMS), Ladeninventar & Fulfillment, POS und Kundenservice ab. Manhattans Materialien betonen eine einheitliche Sicht auf Aufträge und Inventar über alle Kanäle hinweg, mit DOM (distributed order management)-Logik, um zwischen Ship-from-Store und DC zu entscheiden, sowie Unterstützung für BOPIS, Curbside usw.⁷ Die 4SiGHT-Übersicht stellt explizit fest, dass Manhattan Active eine „einheitliche Sicht auf den Kunden und die Aufträge sowie eine einheitliche Sicht auf das Inventar mit einem Standardintegrationsmodell“ bietet, wodurch der Bedarf an separaten Punktlösungen reduziert wird.⁷

Aus supply-chain-Sicht geht es bei Omni mehr um Orchestrierung und Ausführung als um tiefgehende Optimierung: regelbasiertes DOM und konfigurierbare Priorisierung, jedoch keine detaillierten öffentlichen technischen Nachweise für eine fortgeschrittene probabilistische Optimierung in der OMS-Schicht.

Manhattan Active Supply Chain Planning (SCP)

Planungsmodule. Manhattan Active SCP umfasst Nachfrageprognosen, Lagerbestandsoptimierung, Nachschub und Allokation und (in einigen Materialien) auch Promotions- und Sortimentsplanung. Manhattan beschreibt die Suite als ein Set, das „hybrid AI“ einsetzt – eine Kombination aus maschinellem Lernen, mathematischer Optimierung und Geschäftsregeln – um Pläne zu generieren.¹⁰²³²⁴

Das Modul zur Nachfrageprognose wird so positioniert, dass es ML und KI verwendet, um Saisonalität, Werbeaktionen und kausale Faktoren zu berücksichtigen, mit Integration in die Nachlieferung und Allokation, um „den Kreislauf zu schließen.“²³²⁵ Marketingmaterialien und ein E-Book („Chasing Perfection“) beschreiben eine UFM.ai‑Schicht, die als „Gehirn“ über Nachfrage, Inventar und Auftragsfluss fungiert und sowohl SCP als auch Ausführungssysteme speist.²⁴ Allerdings veröffentlicht Manhattan keine detaillierten algorithmischen Details: Modellklassen, probabilistische Struktur (falls vorhanden) oder wie Prognosen in wirtschaftliche Entscheidungen übersetzt werden, sind nicht öffentlich dargelegt.

Unabhängige Kommentare (z. B. die Berichterstattung von SupplyChainBrain über Manhattan Active SCP) formulieren Manhattans eigene „hybrid AI“‑Behauptungen weitgehend um und heben Vorteile wie genauere Prognosen und eine bessere Planerproduktivität hervor, enthalten jedoch erneut wenig technische Tiefe jenseits von „verwendet KI und ML.“²⁵

Agentic AI Lösungen

In 2024–2025 führte Manhattan Manhattan Active Agentic AI Solutions ein, die als „agentic AI“‑Assistenten, integriert in Manhattan Active, vermarktet werden.¹¹¹² Pressemitteilungen besagen, dass diese Lösungen mehrere KI-Agenten verwenden – z. B. für die Planung, Überwachung der Ausführung und Ursachenanalyse –, die zusammenarbeiten können, um Maßnahmen vorzuschlagen, und dass sie große Sprachmodelle sowie Manhattans Fachwissen nutzen.¹¹¹²

Eine Zusammenfassung von DCVelocity weist darauf hin, dass Agentic-AI-Lösungen auf Manhattan Active aufsetzen und eine „agent foundry“ beinhalten, um Agenten für spezifische Workflows zu konfigurieren und einzusetzen.¹³ Ein weiterer Fachartikel erklärt, dass diese Agenten beispielsweise Nachfragemusterabweichungen identifizieren, Gegenmaßnahmen vorschlagen und Planern helfen können, sich in komplexen Szenarien zurechtzufinden.²³

Aus öffentlich zugänglichen Informationen erscheinen diese agentischen Funktionen als Workflow-Ebene-Erweiterungen – LLM-gesteuerte Assistenten, die in die Planungs- und Ausführungs-Benutzeroberflächen eingebettet sind –, und nicht als grundlegende Änderungen an Manhattans Optimierungs-Engines. Es liegt keine technische Dokumentation vor, wie diese Agenten in die zugrunde liegende Optimierung integriert werden oder ob sie Optimierungsziele oder -einschränkungen modifizieren können.

Technische Architektur und Stack

Cloud-Plattform und Microservices

Manhattan Active wird als eine cloud-native, microservices-basierte, versionslose Plattform beschrieben. Ein detaillierter 4SiGHT-Partnerartikel stellt fest, dass Manhattan Active als eine Sammlung von unabhängig einsetzbaren Microservices aufgebaut ist – insgesamt mehr als 250 – die in Lösungen wie Active Omni und Active Supply Chain gruppiert sind.⁷ Dabei wird der Einsatz von Java, dem Spring-Framework, Docker und Kubernetes betont, und es wird darauf hingewiesen, dass die Plattform REST-APIs für die Integration bereitstellt, mit umfangreicher Dokumentation für Geschäfts- und Datenoperationen.⁷

Ein Google Cloud-Blog erklärt weiter, dass Manhattan seine Plattform auf Google Cloud neu aufgebaut hat, indem es den Google Kubernetes Engine (GKE) zusammen mit anderen GCP-Diensten nutzt und dass seine Anwendungen als Microservices über GKE-Cluster bereitgestellt werden.¹⁴ Manhattans eigene Netzwerkdokumentation bestätigt, dass Manhattan Active als SaaS auf Google Cloud bereitgestellt wird, wobei GKE-Cluster hinter Google Cloud Load Balancing und Virtual Private Cloud-Netzwerken eingesetzt werden.¹⁹

Das WMS-Material unterstreicht, dass alle Manhattan Active Lösungen „versionslos“ sind: Kunden arbeiten stets mit dem neuesten Code, wobei kontinuierliche Updates ohne störende Upgrades angewendet werden.¹⁵²⁰ Dies entspricht einem Multi-Tenant-SaaS‑Modell, bei dem Software kontinuierlich bereitgestellt wird und es kein Konzept von versionsbezogenen Verzögerungen pro Kunde gibt.

Technologie-Stack aus Entwickler- und Jobbelegen

Der 4SiGHT-Artikel und eine Stellenausschreibung für einen Senior Software Engineer geben konkrete Einblicke in Manhattans Entwicklungs-Stack. 4SiGHT stellt fest, dass das Verständnis von Manhattan Active Vertrautheit mit Java, Spring, Docker und Kubernetes erfordert und dass die Plattform „moderne Open-Source-Technologien und eine cloud-native Architektur“ nutzt.⁷ Die Stellenausschreibung listet erforderliche Fähigkeiten auf, darunter Java, Spring Boot, Microservices-Architektur, REST-API-Entwicklung, Kibana, RabbitMQ, Elasticsearch und Frontend-Kenntnisse in Angular/JavaScript/HTML/CSS, zusammen mit Git‑basierten Workflows.⁸

Insgesamt unterstützen diese Quellen nachdrücklich die Schlussfolgerung, dass Manhattan Active hauptsächlich auf einem Java/Spring Boot‑Microservices‑Stack aufgebaut ist, mit Containerisierung (Docker), Orchestrierung (Kubernetes), Messaging (RabbitMQ), Logging/Monitoring (Kibana/Elastic‑Stack) und typischen Webtechnologien für Frontends. Dies ist ein konventioneller, aber robuster moderner Enterprise‑Stack.

Obwohl dies solide Engineering-Praktiken wie Microservices, Observability, CI/CD etc. anzeigt, spricht es an sich nichts über die mathematische Raffinesse von Manhattans Optimierungsalgorithmen aus. Diese Details bleiben in proprietären Services gekapselt.

WMS-Architektur

Die MAWM-Broschüre bezeichnet das Produkt als „in der Cloud geboren“ und hebt Merkmale wie elastische Skalierbarkeit, Widerstandsfähigkeit und „always current“-Funktionalitäten hervor.²⁰ ExploreWMS stellt fest, dass MAWM die Integration mit Automatisierung und Robotik durch APIs unterstützt und darauf ausgelegt ist, komplexe DC-Operationen mit Arbeitskräften, Slotting und Yard-Management zu koordinieren.²⁷

Die Architektur scheint dem zu entsprechen, was man von einem modernen WMS erwarten würde:

Multi-Tenant-SaaS auf GCP
Microservices für Kernfunktionen des WMS (Empfang, Lagerung, Kommissionierung, Verpackung, Versand) und unterstützende Services (Identität, Konfiguration, Überwachung)
Integration über REST-APIs, Nachrichtenwarteschlangen und Event‑Streams für die Automatisierung
Konfigurationsschichten für Abläufe, Regeln und Benutzeroberflächenkomponenten

Es gibt keine detaillierte öffentliche Dokumentation der zugrunde liegenden Datenmodelle (z. B. Event Sourcing vs. relationale Schemata), aber angesichts des Stacks und der typischen WMS-Anforderungen ist es vernünftig anzunehmen, dass eine Mischung aus relationalen Datenbanken für transaktionale Daten und verteilten Caches/Indexen für Leistung verwendet wird. Dies ist jedoch eine Schlussfolgerung und keine belegte Tatsache; Manhattan veröffentlicht keine Details auf niedriger Ebene zu DB/ORM.

TMS-Optimierungsarchitektur

Die Behauptungen von Manhattan Active TM zur kontinuierlichen Optimierung sind spezifischer, wenn auch weiterhin stark marketingorientiert. Die Produktseite gibt an, dass MATM ein einheitliches, im Speicher befindliches Modell und eine adaptive Optimierungs-Engine verwendet, um Transportpläne kontinuierlich zu optimieren, wobei Echtzeit-Ereignisse, Träger-Einschränkungen und Geschäftsregeln einbezogen werden.¹⁰²¹ Eine Pressemitteilung von GlobeNewsWire beschreibt die Engine als „multi-modal“ und „mit Hilfe von Machine Learning, um Hunderte von Parametern abzustimmen“, mit dem Ziel, schnellere und qualitativ hochwertigere Routen- und Ladungspläne zu erreichen.²²

Ein Update von JBF Consulting aus dem Jahr 2023 zu Manhattan TMS (Manhattan Active TM) weist darauf hin, dass Manhattan sein TMS im Wesentlichen neu geschrieben hat – auf einer Active‑Stil‑Architektur mit einem microservices‑basierten, cloud‑nativen Design und einer aktualisierten Optimierungs‑Engine –, und bemerkt auch, dass die Migration von einem Legacy‑TMS nicht trivial ist und dass einige Kunden wahrscheinlich beide Generationen eine Zeit lang parallel betreiben werden.¹¹

Die öffentliche Berichterstattung legt nahe:

Optimierung ist in die TMS‑Anwendung eingebettet, anstatt als generischer Optimierungsdienst bereitgestellt zu werden.
Die adaptive Engine ist heuristisch/ML‑unterstützt und wird durch maschinelles Lernen von Parametern abgestimmt, statt vollständig mathematisch reformuliert zu werden.
Manhattan legt weder Zielfunktionen noch Einschränkungssets offen, noch wird dargelegt, ob die Optimierung stochastisch oder deterministisch erfolgt; im Marketing wird ML erwähnt, jedoch nicht das probabilistische Modellieren.

Aus einer skeptischen Perspektive ist MATM eindeutig mehr als ein CRUD‑System – es führt nicht triviale Optimierungen durch –, aber die Granularität und Strenge seiner Optimierung können anhand der öffentlichen Dokumentation nicht vollständig beurteilt werden.

Supply chain Planung und hybride KI

Die Marketingaussagen von Manhattan Active SCP drehen sich um „hybrid AI“ und UFM.ai. Die SCP-Produktseite beschreibt hybrid AI als eine Kombination aus maschinellem Lernen, mathematischer Optimierung und Entscheidungsintelligenz, um Pläne zu erstellen, die den Realitäten von Nachfrage, Inventar und Kapazität Rechnung tragen.²³ Das E‑Book „Chasing Perfection“ positioniert UFM.ai als eine einheitliche Flow‑Management‑Schicht, die KI nutzt, um Ströme im Netzwerk zu orchestrieren und die Planungsmodule mit Erkenntnissen zu versorgen.²⁴

Die Berichterstattung von SupplyChainBrain und verwandte E‑Books („Game‑Changing Power of Manhattan Active SCP“) erwähnen Funktionen wie automatisierte Baseline‑Prognosen, einen Planer‑Arbeitsbereich, Ausnahme‑Management und Szenarioanalysen, wobei erneut der Fokus auf hybrid AI liegt, aber ohne algorithmische Details zu liefern.²⁵

Basierend auf diesen Quellen umfasst der SCP‑Stack wahrscheinlich:

Zeitreihen‑ML‑Modelle für die Nachfrageprognose (möglicherweise gradient boosting Bäume oder neuronale Netzwerke)
Deterministische Optimierung für Inventar und Nachschub (z. B. Sicherheitsbestands‑ und Nachbestellberechnungen, Allokationsheuristiken)
Regelbasierte und heuristische Schichten für Ausnahmebehandlung und Promotions

Es gibt jedoch keine expliziten Belege für vollständige probabilistische Nachfragedistributionen, Quantilraster oder stochastische Optimierung, wie sie von einigen spezialisierten Anbietern veröffentlicht werden. Behauptungen von „AI“ erscheinen auf der Ebene der Nutzung von ML und Analysen glaubwürdig, werden jedoch nicht durch transparente algorithmische Dokumentation untermauert.

Agentic AI und LLM-Integration

Manhattans Ankündigungen zu Agentic AI deuten darauf hin, dass das Unternehmen große Sprachmodelle (LLMs) und Agenten‑Orchestrierung in Manhattan Active integriert. Die Pressemitteilung zu Agentic AI Solutions behauptet, dass diese Agenten mithilfe von Manhattans Fachwissen und Kontext „wahrnehmen, argumentieren und handeln“ können und über eine „Agent Foundry“ konfigurierbar sind.¹¹ DCVelocity berichtet, dass die Agenten dazu ausgelegt sind, Planern dabei zu helfen, Probleme zu diagnostizieren, Maßnahmen zu empfehlen und die Zusammenarbeit über supply chain Funktionen hinweg zu fördern.¹³

Aus diesen Beschreibungen erscheint Agentic AI als eine geschichtete LLM + Tools‑Architektur:

LLMs (möglicherweise über GCPs Vertex AI angesichts der GCP‑Partnerschaft²⁴)
Tools und APIs, um Manhattan Active‑Daten abzufragen und zugrunde liegende Workflows aufzurufen
UI‑Komponenten (chat‑stil oder geführte Workflows), die in WMS/TMS/SCP‑Bildschirme eingebettet sind

Auch hier veröffentlicht Manhattan keine technischen Details: Modellanbieter, Ansätze zur Feinabstimmung, Sicherheitsvorkehrungen oder wie Agentenentscheidungen protokolliert und geprüft werden. Das Funktionsspektrum entspricht den Branchentrends (LLM‑basierte Co‑Piloten), aber die Tiefe der Integration mit der Kernoptimierung ist unklar.

Bereitstellung, Roll‑out und Ökosystem

SaaS‑Bereitstellung und Infrastruktur

Manhattan Active wird als ein Multi‑Tenant SaaS auf Google Cloud bereitgestellt. Der Google Cloud‑Blog beschreibt explizit Manhattans Migration von On‑Premises/Software‑installierten Produkten zu einer SaaS‑Plattform, die auf GKE aufgebaut ist, mit automatischer Skalierung und robuster Infrastruktur.¹⁴ Manhattans Netzwerkdokumentation gibt an, dass Kundenumgebungen logisch isoliert werden, indem GCP VPCs, Load Balancer und standardmäßige Sicherheitspraktiken eingesetzt werden.¹⁹

Daher ist die Bereitstellung weitgehend eine Frage der Bereitstellung von Mandanten in Manhattans Cloud, der Konfiguration von Integrationen und der Aktivierung der relevanten Module; die Kunden betreiben die Manhattan Active‑Infrastruktur nicht selbst.

Implementierungsmethodik und Partner‑Ökosystem

Die Implementierung ist jedoch nicht trivial. Partner 4SiGHT umreißt ein umfangreiches Portfolio von Dienstleistungen rund um Manhattan Active: WMS‑Upgrade‑Bewertung, Implementierungsservices, Schulungen, Entwicklung und Support, sowie Strategie‑ und Lagerhausberatung.⁷ Auf derselben Seite wird erwähnt, dass Manhattan ProActive, eine Anwendung innerhalb von Manhattan Active, dabei hilft, kundenspezifische Erweiterungen (User Exits, Events, UI‑Anpassungen) über den gesamten Lebenszyklus zu verwalten.⁷

Das TMS‑Update von JBF Consulting hebt ebenfalls hervor, dass Manhattans Wechsel zu Active TM Migrationsprojekte impliziert – oft mit erheblichen Design‑, Test‑ und Change‑Management‑Anforderungen.¹¹ Diese Quellen stützen die Ansicht, dass:

Manhattan Active kein Plug‑and‑Play‑Tool ist; es erfordert strukturierte Implementierungsprojekte.
Anpassungen erfolgen oft über Konfiguration, Erweiterungen und manchmal kundenspezifischen Code, typischerweise unter Einbeziehung von Systemintegratoren.
Manhattans eigene professionelle Dienstleistungen und das Partnernetzwerk sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfung.

In der Praxis sieht Manhattans Roll‑out‑Methodik wie ein klassischer Enterprise‑APS‑Einsatz aus: mehrmonatige Projekte, die Prozessdesign, Konfiguration, Integration, Tests, Schulungen und intensiven Support umfassen, anstatt „Self‑Service SaaS“.

Fallstudien und Referenzkunden

Manhattan veröffentlicht zahlreiche Fallstudien. Zwei Beispiele vermitteln ein Gefühl für das Ausmaß:

C&A (Modeeinzelhandel): Eine Video‑Fallstudie beschreibt, wie C&A die Omnichannel‑Lieferung mit Manhattan Active Warehouse Management beschleunigte, indem MAWM eingesetzt wurde, um die Abläufe zu skalieren und den Service zu verbessern.²⁹
DHL Supply Chain: Eine Fallstudie weist darauf hin, dass DHL Manhattan Active Warehouse Management übernommen hat, um groß angelegte, multi‑client Operationen zu unterstützen; Manhattan präsentiert dies als Beleg für die Eignung von MAWM für Tier‑1‑3PL‑Umgebungen.²⁸

Beide verdeutlichen, dass Manhattan Active in großen, komplexen Lagern eingesetzt wird und dass der Anbieter glaubwürdige Referenzen im Einzelhandel und in der Logistik vorweisen kann. Diese Fallstudien konzentrieren sich jedoch auf operative Ergebnisse (Durchsatz, Durchlaufzeiten, Omnichannel‑Fähigkeiten) und quantifizieren selten den spezifischen Beitrag von Optimierungsalgorithmen im Vergleich zu Prozessneugestaltung, Automatisierung oder verbesserter Transparenz.

KI, Maschinelles Lernen und Optimierung: Behauptungen vs. Belege

Wo KI/ML eindeutig vorhanden ist

Aus den verfügbaren Materialien ergeben sich plausible, durch Belege gestützte Bereiche, in denen Manhattan KI/ML einsetzt:

Transportation Optimization: Die multimodale Optimierungs‑Engine in MATM nutzt explizit maschinelles Lernen, um Parameter für ihre Heuristiken abzustimmen.²²²¹
Demand Forecasting and Planning: Manhattan Active SCP verweist auf maschinelles Lernen basierende Prognosen, kausale Modellierung und hybride KI in den Planungsmodulen.²³²⁵
Agentic AI: Auf LLM‑basierende Agenten sind eindeutig Teil der Manhattan Active‑Roadmap, wobei Pressemitteilungen und Fachartikel ihre Nutzung in Planungs- und Ausführungs‑Workflows beschreiben.¹¹¹³

Dies sind glaubwürdige Anwendungen von KI in einem modernen APS.

Wo Belege schwächer oder nicht vorhanden sind

Allerdings bleiben mehrere wichtige technische Fragen aus den öffentlichen Quellen offen:

Tiefe der probabilistischen Modellierung. Manhattan gibt nicht eindeutig an, ob SCP‑Prognosen vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen (z. B. Quantilraster) oder in erster Linie Punktprognosen mit Konfidenzintervallen sind. In öffentlich zugänglicher Dokumentation wird nicht von einer probabilistischen Sicherheitsbestandsoptimierung oder stochastischen Zielfunktionen gesprochen.²³²⁵
Optimierungstransparenz. Für sowohl TM als auch SCP veröffentlicht Manhattan nicht:
- Die Struktur der Zielfunktionen (z.B. Kostenkomponenten, Servicestandards).
- Die Behandlung von Restriktionen (z.B. Mindestbestellmengen, Kapazität, Netzwerkeinschränkungen).
- Ob die Optimierung deterministisch (Einzelszenario) oder stochastisch (szenariobasiert) erfolgt.
JBF und 4SiGHT bestätigen, dass Optimierung existiert, fügen jedoch keine mathematischen Details hinzu.⁷¹¹
Benchmarking. Im Gegensatz zu einigen spezialisierten Anbietern, die an öffentlichen Wettbewerben teilgenommen oder akademische Kooperationen veröffentlicht haben, gibt es (Stand Ende 2025) keine Hinweise darauf, dass Manhattan seine Prognose- oder Optimierungsalgorithmen öffentlich geprüften Benchmarks unterzogen hat (z.B. M5-Wettbewerbsteilnahme, peer-reviewte Arbeiten).
Agentic AI-Interna. Agentic AI scheint auf LLMs aufgebaut zu sein, aber Manhattan beschreibt weder Modellanbieter, Feineinstellungsstrategien, Sicherheitsmechanismen noch, wie die Entscheidungen der Agenten protokolliert und überprüfbar sind. Angesichts der Sprödigkeit von LLMs ist dies ein nicht unerheblicher Mangel an technischer Strenge.

Verglichen mit dem Stand der Technik

Im Vergleich zum Stand der Technik in der akademischen und spezialisierten Anbieter-Supply-Chain-Optimierung sind die öffentlichen technischen Angaben von Manhattan bescheiden:

Es gibt keine öffentlichen Hinweise auf differenzierbares Programmieren, ein Ende-zu-Ende-Training von Prognosen in Bezug auf Kostenziele oder spezialisierte stochastische Optimierungsalgorithmen.
Die probabilistische Prognose (vollständige Verteilungsmodellierung) wird nicht eindeutig dargestellt, während spezialisierte Anbieter wie Lokad explizit quantil-/distributionsbasierte Ansätze dokumentieren und Ergebnisse in Benchmarks wie M5 veröffentlichen.¹⁶¹⁸²⁶
Agentic AI scheint sich an Industrietrends (LLM-Co-Piloten) anzulehnen, geht aber nicht darüber hinaus; es gibt keine öffentlichen Hinweise auf einzigartig ausgefeilte Agentenarchitekturen, die über das hinausgehen, was jeder Anbieter mit handelsüblichen LLM-Plattformen erreichen könnte.

Zusammenfassend sind Manhattans KI- und Optimierungsfähigkeiten glaubwürdig, aber undurchsichtig. Die Entwicklung der Cloud-Plattform ist eindeutig modern; die Raffinesse des mathematischen Kerns wird weitgehend behauptet, anstatt öffentlich und evidenzbasiert demonstriert zu werden.

Kommerzielle Reife und Positionierung

Aus kommerzieller Sicht ist Manhattan äußerst reif:

Gegründet 1990, börsennotiert an NASDAQ, mit jahrzehntelangen WMS/TMS-Produktionseinsätzen.¹²⁴
Umsatz im Bereich von ca. 1–1,2 Mrd. USD,⁶⁹ und mehrere tausend Mitarbeiter.⁴⁸
Großer, globaler Kundenstamm in verschiedenen Branchen, mit namhaften Referenzen im Einzelhandel und in der Logistik.⁴²⁸²⁹

Der Manhattan Active-Strategiewechsel positioniert das Unternehmen als cloud-native Suite-Anbieter, ähnlich in der Breite wie andere große APS-Anbieter (z.B. Blue Yonder, Oracle, SAP, o9), mit besonderer historischer Stärke im Bereich WMS/TMS und wachsenden SCP- und KI-Portfolios.

Für Organisationen mit komplexen Lagern, Transportnetzen und Omnichannel-Strömen ist Manhattan ein vernünftiger Kandidat bei der Bewertung von cloudbasierten WMS/TMS/OMS – insbesondere, wenn die Organisation einen einheitlichen Anbieterstapel und ein starkes Partner-Ökosystem schätzt. Für Organisationen, die in erster Linie fortgeschrittene probabilistische Planung oder Optimierung suchen, könnten Manhattans Planungs- und KI-Komponenten zu stark eingebettet und undurchsichtig sein, um die alleinige Lösung darzustellen; die Kopplung von Manhattan-Ausführung mit einer spezialisierteren Optimierungsschicht (sei es intern oder über einen Anbieter wie Lokad) könnte ein technisch strengerer Weg sein.

Risiken, Lücken und offene Fragen

Aus einer streng technischen und evidenzbasierten Perspektive sollten mehrere Risiken oder Lücken beachtet werden:

Undurchsichtige Optimierung und KI. Manhattans öffentliche Dokumentation fokussiert sich auf Ergebnisse und hochrangige Konzepte (adaptive Optimierung, hybride KI, agentic AI), weist jedoch keine algorithmische Transparenz auf. Käufer können nicht einfach beurteilen, wie gut das System mit Unsicherheiten, wirtschaftlichen Abwägungen oder Grenzfällen umgeht.
Umfang vs. Tiefe. Manhattan deckt einen weiten Bereich ab (WMS/TMS/OMS/Planung/Agentic AI). Die Breite könnte die Innovationsintensität in einzelnen Bereichen, insbesondere in der Planung und Optimierung, einschränken, verglichen mit spezialisierten Anbietern, deren gesamter Stapel auf probabilistischer Entscheidungsoptimierung basiert.
Implementierungskomplexität. Manhattan Active-Einführungen bleiben große Projekte, die oft Partner und umfangreiche Konfiguration/Anpassungen beinhalten.⁷¹¹ Dies ist für Enterprise-APS üblich, widerspricht jedoch der stillschweigenden Vorstellung eines leichten SaaS, der schnell ausprobiert und wieder verworfen werden kann.
Sicherheit und Robustheit von Agentic AI. Ohne technische Details darüber, wie LLM-Agenten eingeschränkt, geprüft und integriert werden, besteht das Risiko, ihre Zuverlässigkeit in kritischen Planungsszenarien zu überschätzen. Organisationen sollten agentische Funktionen als unterstützende Werkzeuge behandeln und nicht als autonome Entscheidungsträger, bis eine interne Validierung abgeschlossen ist.
Nachweis der Planungsleistung. Es gibt keinen öffentlichen Benchmark, der Manhattans Planungsgenauigkeit oder Optimierungsqualität im Vergleich zu Alternativen zeigt. Fallstudien heben Erfolge hervor, sind jedoch inhärent selektiv und marketingorientiert.

Diese Bedenken implizieren nicht, dass Manhattans Lösungen unwirksam sind – viele Kunden berichten von guten Ergebnissen –, aber aus einer skeptischen, technischen Perspektive ist die Nachweisführung überwiegend anekdotisch und herstellergesteuert statt unabhängig validiert.

Fazit

In präzisen, nicht-marketingorientierten Worten liefert Manhattan Associates:

Eine cloud-native Enterprise-Plattform (Manhattan Active), aufgebaut auf Java/Spring-Microservices, containerisiert in Kubernetes und bereitgestellt auf Google Cloud;
Ausgereifte, groß angelegte WMS/TMS/OMS-Anwendungen, die komplexe, globale supply chain unterstützen, mit vielen namhaften Kunden und einem bedeutenden Partner-Ökosystem;
Eingebettete Optimierungs- und KI-Fähigkeiten innerhalb von TMS und SCP, sowie aufkommende agentic AI-Funktionen, die LLM-gesteuerte Unterstützung in Planungs- und Ausführungsprozesse einbinden.

Aus öffentlichen, evidenzbasierten Quellen ist Manhattans Technologie State-of-the-art im Cloud Engineering und glaubwürdig, aber undurchsichtig in KI/Optimierung. Die Plattform geht eindeutig über einfache CRUD-Anwendungen hinaus: Transportoptimierungs- und Planungsmodule beinhalten nicht triviale algorithmische Logik. Allerdings bedeutet das Fehlen transparenter mathematischer Beschreibungen, unabhängiger Benchmarks oder veröffentlichter Details zur probabilistischen Modellierung, dass die KI-Behauptungen von Manhattan von einem externen Beobachter nicht vollständig validiert werden können.

Im Vergleich zu Lokad ist Manhattan ein breiter, auf Ausführung fokussierter Suite-Anbieter, der Optimierung in seine Anwendungen einbettet, während Lokad eine engere, aber tiefere probabilistische Optimierungsplattform ist, die auf einer DSL und expliziter quantitativer Modellierung basiert. Organisationen, die eine einheitliche Ausführungs- und Handels-Suite suchen, werden natürlich zu Manhattan tendieren; Organisationen, deren Hauptproblem die Entscheidungsqualität unter Unsicherheit ist, könnten eine Plattform ergänzen oder stattdessen anstreben, bei der Prognosen, Optimierungsmodelle und wirtschaftliche Treiber vollständig offengelegt und programmierbar sind.

In jedem Fall sollten potenzielle Käufer Manhattans KI- und Optimierungsfähigkeiten jenseits der Marketing-Sprache genau prüfen: Sie sollten konkrete Beschreibungen der Modelle, Zielfunktionen, Beschränkungen und Nachweise der Leistung anhand eigener Daten verlangen und vorsichtig sein, agentic oder hybride KI-Behauptungen als bewiesen zu betrachten, bis diese im spezifischen Kontext verifiziert sind.