Rezension von MJC², Anbieter von Planungssoftware

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: Dezember, 2025

MJC² (MJC2 Limited) ist ein in Großbritannien ansässiges Softwareunternehmen, das 1990 gegründet wurde und hochspezialisierte Optimierungs- und Terminierungssysteme für komplexe, betriebsintensive Umgebungen wie Paketnetzwerke, Massentransport, multimodale Fracht, Fertigungsanlagen und mobile Arbeitskräfte entwickelt. Rechtlich handelt es sich um ein kleines Privatunternehmen mit einstelliger Mitarbeiterzahl und einem Jahresumsatz von unter £1 Mio, das jedoch wiederholt als Optimierungspartner in großen, EU-geförderten Projekten und Industriekollaborationen ausgewählt wurde, bei denen es darum geht, schnelle, Echtzeit-Algorithmen zu liefern, die große Netzwerke als Reaktion auf Live-Störungen neu planen. Die Produktpalette ist keine einzelne monolithische Plattform, sondern eine Familie von Optimierungs-Engines und Anwendungen – insbesondere DISC für Distribution und Vehicle Routing, PIMSS für Produktionsplanung und Prozesssteuerung, SLIM für strategische Transportplanung sowie Module für Personal und Dienstplanerstellung – die typischerweise als maßgeschneiderte Projekte, eingebettet in die IT-Landschaften der Kunden, bereitgestellt werden. Das kommerzielle Werbematerial betont Echtzeit-Neuterminierung, synchromodale Logistik, Konzepte des „Physical Internet“ und KI-basierte Optimierung, wobei es kaum öffentliche Details zum zugrunde liegenden Technologiestack, Datenmodell oder zu Methoden des maschinellen Lernens gibt; der stärkste Nachweis bezieht sich auf die Fähigkeiten der kombinatorischen Optimierung des Unternehmens und die Integration mit SCADA/TMS/WMS statt auf probabilistisches Forecasting oder End-to-End SaaS-Architektur. In der Praxis sollte MJC² als eine Nischen-Optimierungsboutique verstanden werden: ein kleines, forschungsintensives Team, das projektbasierte Optimierungssysteme für Transport, Fertigung und Personalplanung verkauft, und nicht als ein generisches, cloud-natives Supply Chain Planungstool.

MJC² Übersicht

Unternehmensidentität und Größe

MJC2 Limited ist in England und Wales unter der Firmennummer 02531037 registriert. Die Handelsregisterunterlagen zeigen die Gründung am 14. August 1990 (ursprünglich als Oysterlock Limited, im gleichen Jahr in MJC2 Limited umbenannt) mit dem Firmensitz in Crowthorne, Berkshire und dem NACE-Code 62012 („Geschäfts- und Privatsoftwareentwicklung“).¹ Alternative Wirtschaftsdatenbanken bestätigen dasselbe Gründungsdatum, denselben Standort und dieselbe Klassifizierung.² Unabhängige Finanzaggregatoren (Endole, Craft, D&B) klassifizieren MJC² als ein kleines Privatunternehmen: Aktuelle Einreichungen zeigen einen Jahresumsatz von etwa £0,6–0,7 Mio, rund 7 Mitarbeiter und mehrere Millionen Pfund an Nettovermögen.³⁴⁵ Der EU Innovation Radar listet MJC² als ein KMU mit rund €2 Mio an Horizon-Fördermitteln über verschiedene Projekte auf.⁶

Öffentliches Rekrutierungsmaterial beschreibt MJC² als Entwickler von „fortschrittlicher Terminierungs- & Optimierungssoftware für Logistik, Fertigung und Personalplanung“ und rekrutiert vorwiegend hochspezialisierte Optimierungsentwickler anstelle einer großen Vertriebs- oder Implementierungsorganisation.⁷ Externe Profile (Craft, AI4Europe, Innovation Radar) charakterisieren das Unternehmen konsequent als Anbieter von Algorithmen für große, komplexe Planungs- und Terminierungsprobleme, mit Schwerpunkt auf dynamischer, Echtzeit-Optimierung anstelle generischer Business-Software.⁸⁹¹⁰ Es gibt keine Hinweise auf Risikokapitalfinanzierungen oder Übernahmen; das Unternehmen scheint organisch gewachsen, projektfinanziert und unabhängig zu sein.

Produktfamilie und Funktionsumfang

Die eigene Website von MJC² präsentiert das Angebot als „Planungs- & Terminierungssoftware“ in drei Hauptbereichen: Logistik, Fertigung und Personal.¹¹¹² Zu den wichtigsten markenspezifischen Komponenten gehören:

DISC – Software für die Distributionsplanung und Fahrzeugroutenplanung für große Logistiknetzwerke (Multi-Depot, Linienverkehr, Rückladungen, Mehrfachabgaben).¹³¹⁴
SLIM – strategische Transportplanung und Netzwerkoptimierung (Kapazität, Korridore, Fahrplanerstellung, Frachtlogistik).¹⁵¹⁶
PIMSS – Produktionsplanung und Terminierung von Fertigungsprozessen, integriert mit SCADA-/Prozesssteuerungssystemen.¹⁷¹⁸¹⁹
Workforce / Mobile Workforce / ROCS / MOBi – Arbeitszuteilung, Dienstplanung und Optimierung des Außendienstes.²⁰¹⁵¹⁷¹⁴
Module für multimodale und Containerlogistik – Optimierung für Containerfracht, synchromodale Planung, Binnenschifffahrt, Schienengüterverkehr und Anwendungsfälle des „Physical Internet“.²¹²²²³⁶²⁴

Auf den Seiten betont MJC² wiederholt drei funktionale Schwerpunkte:

Echtzeit-Neuplanung in großem Maßstab – die Fähigkeit, Terminpläne für Tausende von Fahrzeugen, Aufträgen oder Mitarbeitern in Sekunden neu zu berechnen, als Reaktion auf Live-GPS/SCADA- oder Statusaktualisierungen.¹¹²⁵²⁶
Komplexe betriebliche Einschränkungen – Regeln für Fahrerarbeitszeiten, Qualifikationen, Ruhezeiten, Fahrzeugkapazitäten, Gefahrgut, mehrstufige Frachtwege, Kombinationen von Crew-Fähigkeiten usw.¹³¹⁷¹⁴
Synchromodale / multimodale Logistik – dynamische Wahl des Transportmittels (Straße/Schiene/Lastkahn/See/Luft) und der Route bei Netzwerküberlastung, Kapazitätsengpässen und Nachhaltigkeitszielen.²¹²²²³⁷

Das Portfolio ist breit gefächert, konzentriert sich jedoch konsequent auf operative Terminierung anstelle von strategischem S&OP oder klassischer Bedarfsplanung. Supply chain optimisation wird in den SLIM- und Lean-Production-Seiten erwähnt, jedoch hauptsächlich als Netzdesign und Ressourcenallokation und nicht als End-to-End-probabilistische Bestandsplanung.¹⁵²⁷²³

Forschungsprojekte und externe Validierung

Ein großer Teil der öffentlich überprüfbaren Belege über MJC² stammt aus EU- und Industrieprojekten, in denen das Unternehmen als Anbieter von Optimierungstechnologie benannt wird:

FLAGSHIP / FAST – EU-Projekt für den Seetransport, bei dem MJC²’s Fahrzeugroutenplanungssoftware FAST britischen KMU zur Verfügung gestellt wurde; CORDIS vermerkt seine Rolle als „führender Anbieter von Echtzeit-Logistik-Terminierungssoftware“.²¹
e-Freight – Großprojekt für multimodale Logistik; CORDIS berichtet, dass ein MJC² Echtzeit-Terminierungssystem für Containerlogistik einen internationalen IT-Innovationspreis für Containerhäfen gewonnen hat.²⁸ Die eigenen e-Freight-Seiten von MJC² betonen konfliktfreie Routenplanung, grüne Logistikoptimierung und Binnenschifffahrt.²²²¹
CONTAIN – Projekt zur Containersicherheit; sowohl CORDIS als auch die Branchenpresse beschreiben die Algorithmen von MJC² als wesentliche Komponente des Entscheidungshilfesystems und des Echtzeit-Terminierungs-Toolkits, die zur Erhöhung der Containersicherheit und gleichzeitigen Effizienzsteigerung eingesetzt werden.¹²⁹¹⁷
SYNCHRO-NET – eine mit 8 Mio. € von der EU geförderte Initiative zu Slow Steaming und synchromodaler Logistik; MJC² gibt an, als „führende Innovationskraft“ fungiert zu haben, verantwortlich für synchromodale Optimierungsalgorithmen, in Zusammenarbeit mit ca. 20 supply chain Organisationen.²⁰¹¹⁷
PIONEERS & andere Hafenprojekte – EU-geförderte Arbeiten zur Optimierung grüner Logistik in Häfen, in denen MJC² Algorithmen entwickelt, um die Nutzung von Lastkähnen sowie zukünftigen autonomen E-Lastkähnen/E-Lkw zu optimieren.¹⁵²⁴¹¹

Beschreibungen Dritter (Innovation Radar, AI4Europe, Synchro-NET-Partnerseiten, maritime Logistikportale) bestätigen im Großen und Ganzen, dass die Spezialität von MJC² fortschrittliche Terminierungsalgorithmen für große multimodale Netzwerke sind und dass zu den wichtigsten Kunden große Logistikbetreiber, Häfen und Industriefertiger zählen.⁸⁹³⁰³¹ Einige CORDIS-Artikel benennen explizit bekannte Logistikmarken (z. B. TNT, B&Q, Pepsi) als Nutzer der MJC²-Technologie im Rahmen von EU-Projekten,³⁰ aber es gibt nur begrenzte Details zum Umfang und zur Kommerzialisierung über den Forschungskontext hinaus.

MJC² vs Lokad

Aus der Perspektive der supply chain nehmen MJC² und Lokad überlappende, aber strukturell unterschiedliche Nischen ein.

Entscheidungsumfang: MJC² ist in erster Linie ein Anbieter für operative Terminierung und Routenplanung. Seine Kern-Engines berechnen tägliche oder intratägliche Zuweisungen: Welcher Lkw oder Lastkahn welche Ladungen wann und entlang welcher Route bewegt; welche Produktionslinie welchen Auftrag ausführt; welcher Techniker welche Anlage in welcher Reihenfolge besucht.¹³¹⁷²¹²³ Lokad hingegen konzentriert sich auf taktische und strategische Planungsentscheidungen in supply chains: Bestandsziele, Bestellungen, Netzwerkbestandszuweisung und gelegentlich Preisgestaltung, basierend auf probabilistischen Nachfrage- und Angebotsmodellen.³²³¹²⁹
Optimierungsansatz: MJC² legt den Schwerpunkt auf kombinatorische Optimierung unter betrieblichen Einschränkungen, oft dargestellt als Fahrzeugroutenplanung und Terminierung mit komplexen Regeln. EU- und Anbietermaterial beschreibt „blitzschnelle Algorithmen“ für sehr große, NP-schwere Planungsprobleme und verweist in Projekten wie ePIcenter und Schienengüterverkehr auf eine „KI-basierte“ Optimierung.²¹⁸²⁸²³⁶ Es gibt keine öffentlichen Belege für eine End-to-End-probabilistische Modellierung von Nachfrage oder Durchlaufzeiten; Unsicherheit wird hauptsächlich als Echtzeitereignisse (Verspätungen, Störungen) behandelt, die durch Neuplanung gemeistert werden. Lokads dokumentierter Ansatz ist probabilistisch und entscheidungszentriert: Er berechnet vollständige Verteilungen der Nachfrage und der Durchlaufzeiten und wendet dann stochastische Optimierung (Monte Carlo plus maßgeschneiderte Algorithmen) an, um die erwarteten wirtschaftlichen Ergebnisse im gesamten Netzwerk zu maximieren.³²³¹²⁶¹⁰
Architektur & Produktisierung: MJC² liefert anscheinend projektspezifische Optimierungssysteme, die oft eng in SCADA-, TMS- oder Außendienstinfrastrukturen integriert sind. PIMSS beispielsweise ist dafür konzipiert, neben SCADA auf den Ebenen 2–3 der Steuerungshierarchie zu arbeiten, während Logistikmodule mit GPS- und Telematiksystemen integriert werden.¹⁷²⁶ Es gibt nur wenig öffentliche Informationen über eine Mandanten-SaaS-Plattform oder eine für den Kunden zugängliche Programmierschicht. Lokad hingegen ist explizit eine mandantenfähige SaaS-Plattform, die rund um Envision, seine domänenspezifische Sprache (DSL) für supply chain optimisation, aufgebaut ist; die Lösungen der Kunden werden als Envision-Skripte implementiert, die auf der Cloud-Infrastruktur von Lokad ausgeführt werden.³²²⁴¹³²⁷
AI/ML-Aussagen: MJC² verwendet in mehreren Projektseiten (z. B. Schienengüterverkehr, ePIcenter, physical internet) den Begriff „KI-Algorithmen“ sowie „auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmen“ für die globale Logistikoptimierung,²⁸²³⁶ jedoch gibt es keine öffentliche Offenlegung der Modelltypen (z. B. neuronale Netze, gradientenverstärkte Bäume), Trainingspipelines oder Validierungsbenchmarks. Der sichtbare Schwerpunkt liegt auf heuristischer oder OR-inspirierter Echtzeitterminierung. Lokad dokumentiert offen den Einsatz von Deep Learning für Prognosen, differentielles Programmieren für die gemeinsame Forecast–Decision-Optimierung und probabilistische Modelle, die über externe Benchmarks (z. B. den M5-Wettbewerb) validiert wurden, mit umfangreicher technischer Dokumentation.³²³¹²⁶¹⁰
Prognose vs. Reaktivität: Die Materialien von MJC² behandeln Bedarfs-/Arbeitsvolumenprognosen weitgehend als einen von vielen Inputs für die Terminierung und konzentrieren sich mehr auf reaktive Neuplanung als Reaktion auf Live-Statusänderungen.¹¹¹⁵⁸ Lokad betrachtet probabilistische Prognosen als zentral und berechnet Nachfrageverteilungen auch in Abwesenheit von Echtzeitsignalen, um daraufhin Entscheidungen über diese Verteilungen zu optimieren.²⁶¹⁰ Wo MJC² Prognosen erwähnt (z. B. Bedarfs-/Arbeitsvolumenprognosen für die Personalplanung), fehlt es an technischen Details.¹⁸⁹
Geschäftsmodell und Reifegrad: Beide Unternehmen blicken auf lange Geschichten zurück (MJC² seit 1990; Lokad seit 2008). MJC² ist strukturell eine sehr kleine Optimierungsboutique (Mitarbeiter im einstelligen Bereich, Umsatz unter £1 Mio), wenn auch mit wiederholten Rollen in EU-Forschungsprogrammen und spezialisierten Logistikeinsätzen.³⁴⁸⁶ Lokad ist ein größeres, aber dennoch mittelständisches Unternehmen (Dutzende von Mitarbeitern), das eine standardisierte SaaS-Plattform mit einer Beratungsschicht („Supply Chain Scientists“) vertreibt.³²³¹ In der Praxis passt MJC² am besten, wenn ein Kunde eine strikte Echtzeit-Terminierung, tief in operative Systeme eingebettet, benötigt (z. B. Häfen, Schienengüterverkehr, Betrieb von Versorgungsunternehmen), während Lokad quantitative supply chain planning (multi-echelon Bestandsmanagement, Beschaffung, Allokation) in den Bereichen Einzelhandel, Fertigung, Luft- und Raumfahrt und ähnlichen Sektoren anvisiert.

Für einen Käufer besteht der entscheidende Unterschied darin, dass MJC² keine generische Suite für Bedarfsplanung oder Bestandsoptimierung ist; es handelt sich um eine Optimierungs-F&E-Boutique, deren Technologie am besten genutzt wird, wenn das zentrale Geschäftsproblem eine komplexe Echtzeit-Terminierung ist. Lokad hingegen ist kein Ersatz für TMS/SCADA oder ein Dispositionssystem; es sitzt oberhalb von ERPs/WMS/TMS, um wirtschaftlich optimale Planungsentscheidungen zu treffen.

Unternehmensgeschichte und kommerzielle Reife

Gründung, rechtliche Geschichte und Eigentumsverhältnisse

Offizielle britische Eintragungen zeigen, dass MJC2 Limited am 14. August 1990 gegründet wurde, zunächst kurz unter dem Namen „OYSTERLOCK LIMITED“ firmierte und dann schnell in MJC2 Limited umbenannt wurde.¹² Das Unternehmen ist in Privatbesitz geblieben; es gibt keine Übernahmeaktivitäten (weder als Erwerber noch als Übernommener) in den Einträgen des Companies House oder in gängigen M&A-Datenbanken. Handelsregister und Profile der Schifffahrtsindustrie wiederholen, dass sich das Unternehmen auf fortschrittliche Planung, Terminierung und Optimierung für Logistik und Fertigung konzentriert.³¹¹⁰

Mehrere externe Profile (Endole, D&B, Craft) zeigen über das letzte Jahrzehnt hinweg konsistente Trends: bescheidene, aber stabile Umsätze, ein kleines Team (etwa 7–10 Mitarbeiter), positives Nettovermögen und eine niedrige Verschuldungsquote.³⁴⁵ Dies entspricht einem kleinen, spezialisierten Optimierungshaus und nicht einem Scale-up oder durch Risikokapital unterstützten Anbieter.

EU-Förderung und Projektverlauf

CORDIS und Innovation Radar bieten einen teilweisen Einblick in den F&E-Verlauf von MJC²:

In den späten 2000er- und frühen 2010er-Jahren taucht MJC² in Projekten wie FLAGSHIP (maritim) und e-Freight (multimodale Häfen) auf, in denen Komponenten für Fahrzeugroutenplanung und Echtzeit-Terminierung geliefert werden, die später wiederverwendet oder kommerzialisiert werden (z. B. FAST-Routing für KMU).²¹²⁸
In den frühen bis mittleren 2010er-Jahren beteiligt es sich an CONTAIN (Containersicherheit mit Optimierungs-Backend) und entwickelt Optimierungskomponenten für das Tracking und die Routenplanung in der Containerlogistik.¹²⁹
Ab Mitte der 2010er-Jahre tritt MJC² in SYNCHRO-NET und verwandten synchromodalen Schienen-/Frachtprojekten auf, mit Schwerpunkt auf Smart Streaming, Modalwechsel auf die Schiene und integrierte grüne Logistikoptimierung.²⁰¹¹²³⁷
Neuerdings konzentrieren sich Projekte wie PIONEERS und ePIcenter auf Nachhaltigkeit in Häfen und globaler Logistik; Innovation Radar führt rund €2 Mio an Gesamthfördermitteln aus H2020 aus, die MJC² für diese und verwandte Initiativen erhalten hat.⁸²⁴²⁸ Dieses Muster untermauert die Ansicht, dass der F&E-Fahrplan von MJC² eng mit EU- und Industriekooperationsprojekten verknüpft ist, wobei sich seine Produkte als angewandte Ergebnisse dieser Forschung entwickeln, anstatt als vollständig produktisierte, fertige Suite.

Marktpräsenz und Kundenreferenzen

Die Webseite von MJC² und die EU-Projektseiten erwähnen mehrere bekannte Marken als Kooperationspartner oder Nutzer ihrer Technologie in spezifischen Projekten, darunter TNT, B&Q, Pepsi (im Kontext multimodaler Logistik), sowie Häfen (z. B. Valencia) und Logistikanbieter (z. B. Schenker, DSV, Jan de Rijk, Stena Line).²²²⁸³⁰ Allerdings:

Die Mehrheit dieser Referenzen ist projektbezogen, an EU-geförderte Initiativen gebunden und keine eigenständigen kommerziellen Fallstudien.
Es gibt kaum Details zum Einsatzumfang (z. B. welche Geschäftsbereiche, Datenvolumen, kommerzielle Bedingungen) oder zu Kennzahlen vor/nach der Umsetzung.
Öffentliche Fallbeschreibungen heben technologische Innovation (z. B. internationalen IT-Preis für Containerplanung) stärker hervor als den langfristigen Produktionseinsatz.²⁸²⁹

Kommerzielle Verzeichnisse wie Datanyze und Craft listen Kunden aus den Bereichen Logistik, Fertigung und Versorgungssektor allgemein auf, geben jedoch keine detaillierten Referenznamen an. Insgesamt deuten die Belege auf eine glaubwürdige Nischenadoption in hochspezialisierten Logistik- und Industriekontexten hin, jedoch nicht auf eine breite Durchdringung als mainstream supply chain planning suite.

Produktportfolio im Detail

Logistik- & Distributionsoptimierung (DISC, SLIM und zugehörige Tools)

Der Logistik-Stack von MJC² ist der am deutlichsten beschriebene Teil seines Portfolios.

Das DISC-Produkt (DIstribution SCheduling) wird als Hochgeschwindigkeits-Optimierungsengine für große, komplexe Logistikoperationen vermarktet, die Pakete, Schüttgüter, Baumaterialien, Einzelhandel und ähnliche Ströme abdeckt. Es unterstützt Multi-Depot-Routing, Rückfahrten, Mehrfachauslieferungsrunden, Integration von Trunking/Linehaul und Fahrereinsatzplanung; Werbematerialien des Anbieters behaupten, dass es tausende Bewegungen in Sekundenschnelle planen und in Echtzeit neu planen kann.¹³¹⁴¹⁶ DISC kann mit ROCS zur Erstellung von Dienstplänen integriert werden, um gleichzeitig Fahrzeugpläne und Fahrereinsatzpläne basierend auf Arbeitslastprognosen und Arbeitszeitregeln zu erstellen.¹³

Ergänzend zu DISC wird SLIM als strategisches Transportplanungstool für die Optimierung der Frachtlogistik, Netzwerkkonzeption, intermodales Routing und Fahrplanerstellung beschrieben. Anwendungsfälle umfassen die Planung von Transportsystemen, supply chain optimisation und Kapazitätsplanung.¹⁵¹⁶ Der funktionale Umfang von SLIM überschneidet sich mit typischen Werkzeugen zur strategischen Netzwerkkonzeption, legt dabei jedoch den Schwerpunkt auf multimodales Routing und die Nutzung von Korridoren anstelle der lagerbezogenen Platzierung auf SKU-Ebene.

Weitere Seiten beschreiben:

Distribution management: integrierte Planung von Lager-/Hub- und Transportoperationen, mit What-if-Analysen für Schichtmuster, Sortierkapazitäten und Szenariomodellierung.²⁸⁶
Real-time vehicle scheduling and dispatch: automatische Einsatzplanung, GPS-basierte Verfolgung, Karten und Gantt-Diagramm-Visualisierungen für das Kontrollraum-Personal, mit KPI-Dashboards für die strategische Analyse.²⁶
Bulk tanker scheduling: Echtzeitplanung für Schüttflüssigkeiten und Milchprodukte, Optimierung der Abholung auf dem Bauernhof und interbetrieblicher Transfers.³⁰
Passenger transport and TMS: ähnliche Planungsalgorithmen, die auf Personenverkehrsnetze und allgemeine Transportmanagementsysteme angewendet werden.²⁷³³

Aus technischer Sicht drehen sich all diese Module um Varianten von Fahrzeugrouting und Ressourcenallokation unter Einschränkungen. Sie scheinen gut abgestimmt zu sein mit VRP-ähnlichen Formulierungen (VRP mit Zeitfenstern, Multi-Depot, mehrere Etappen, Fahrervorschriften usw.), die mittels proprietärer Heuristiken gelöst werden, welche Geschwindigkeit und Neuoptimierbarkeit betonen.

Multimodale, synchromodale und „physical Internet“ Logistik

Ein markanter Bereich für MJC² ist die multimodale Fracht- und synchromodale Optimierung:

Das e-Freight-Modul konzentriert sich auf die integrierte Planung über Straße, Schiene, Binnenschiff und See, mit konfliktfreiem Routing, grüner Logistikoptimierung und Planung der Binnenschifffahrt; Seiten heben standardisierte „transport execution plans“ und Mehrfachauslieferungsplanung hervor.²²²¹
Containerlogistiksoftware bietet sowohl strategische als auch Echtzeitoptimierung im globalen Speditionswesen, in der Hinterlandlogistik, bei Hafenterminalbetrieben und Depotmanagement, einschließlich Fahrer-/Speditionszuordnung und Container-Repositionierung.²¹²²
Das Rail Freight Optimisation-Modul wendet KI-basierte Algorithmen und Echtzeitplanung an, um die Auslastung und Effizienz auf TEN-T-Korridoren zu steigern; Erfolgsgeschichten verzeichnen Einsätze bei großen europäischen Schienengüterverkehrsbetreibern.²³
Control-Tower-Material beschreibt Echtzeit-Dashboards, die prognostizierte Bestandsniveaus an Terminals, Versandstatus und die Auswirkungen von Störungen auf das Serviceniveau anzeigen, mit automatischen Aktualisierungen bei Eintritt von Ereignissen.²²³²
Die Seiten „Physical Internet“ und ePIcenter diskutieren KI-basierte Optimierung für zukünftige synchromodale Netzwerke, autonome Binnenschiffe und nachhaltige globale supply chains.²⁸⁶²⁴

Unabhängige Quellen (CORDIS, SupplyChainDigital, Synchro-NET, Innovation Radar) untermauern, dass die Rolle von MJC² in diesen Projekten darin besteht, Optimierungsengines bereitzustellen, die dynamisch Modi und Routen unter Berücksichtigung von Kapazität, Emissionen und Kostenbeschränkungen auswählen können.¹¹⁷²⁰⁸³⁰ Dies ist fortschrittlich, liegt jedoch weiterhin fest im Bereich der deterministischen oder szenariobasierten kombinatorischen Optimierung; es gibt in den öffentlichen Materialien keine explizite probabilistische Modellierung von Nachfrageverteilungen oder Lieferzeitverteilungen.

Fertigung und Prozesssteuerung (PIMSS, Lean Manufacturing)

Auf der Fertigungsseite wird PIMSS als Produktionsplanungs- und Prozesssteuerungsoptimierungssystem präsentiert:

Es optimiert die Zuteilung von Produktionsläufen an Linien und Maschinen, während es gleichzeitig die zugehörige Arbeitskraft, Lageraktivitäten und Reinigungs-/Wartungsaufgaben plant.¹⁷²²
Es integriert sich in SCADA-Architekturen und besetzt die Planungs-/Steuerungsebenen über SPS und Sensoren; Materialien beschreiben explizit die Zuordnung zu den SCADA-Ebenen 0–4.¹⁸
Lean-Manufacturing-Seiten geben an, dass PIMSS sich mit DISC (Logistik) und SLIM (strategische Optimierung) integriert, um eine ganzheitliche supply chain Perspektive zu bieten.²³¹⁹

Externe Profile (EFFRA-Portal, EngNet) spiegeln diese Beschreibung wider und positionieren PIMSS als ein Werkzeug für komplexe Fertigungsplanung, Prozessautomatisierungsplanung, Kapazitätsplanung und MRP-/Linienplanung.²⁵¹⁹

Insgesamt scheint PIMSS ein Betriebsplaner auf operativer Ebene zu sein, der eng mit Anlagensteuerungssystemen verbunden ist, und keine generische APS-Suite für alle Planungsebenen. Wahrscheinlich verwendet es ähnliche kombinatorische Heuristiken wie die Logistikmodule, jedoch angewendet auf Job-Shop- oder Flow-Shop-Planung.

Belegschaft, mobile Belegschaft und Einsatzplanung

MJC² bietet mehrere Module für die Optimierung der Belegschaft an:

Employee Scheduling / job allocation – Echtzeitalgorithmen zur Zuweisung von Aufgaben, Besuchen oder Anrufen an Außendienstmitarbeiter, unter Beachtung von Geschäftsregeln und Einschränkungen, mit dem Anspruch, Hunderte oder Tausende von Mitarbeitern in Sekundenschnelle zu planen.¹⁷
Just-in-time workforce planning (MOBi, ROCS) – dynamische Zuweisung von Aufgaben basierend auf Fähigkeiten, Verfügbarkeit und Standort, mit mobilen Apps für den Echtzeit-Einsatz; ROCS bietet nachfrageorientierte Einsatzplanung und automatische Schichtplanung.¹⁵
Crew and team scheduling – spezialisierte Module zur Zuweisung großer Teams mit diversen Fähigkeiten und voneinander abhängigen Aufgaben, unter Modellierung von Regeln wie Ruhezeiten, Fähigkeitenmix und Teampräferenzen.¹⁴
Utilities & energy field service – Optimierung der mobilen Belegschaft für Versorgungsunternehmen, Planung von Tausenden von Aufgaben und Aktualisierung von Plänen bei Eintritt von Außendienstereignissen.³⁴

Diese Lösungen teilen denselben Ansatz der einschränkungsbasierten Planung wie die Logistikmodule, jedoch angewendet auf personelle Ressourcen statt auf Fahrzeuge.

Technologie und Architektur

Transparenz des Technologie-Stacks

MJC² bietet nur sehr wenig öffentliche Informationen über seinen zugrunde liegenden Technologie-Stack:

Auf den Hauptproduktseiten wird nichts explizit zu Programmiersprachen, Datenbanken oder Cloud-Anbietern erwähnt.
Die Karriereseite spricht allgemein von „advanced scheduling & optimization software“, ohne spezifische Technologien aufzulisten.⁷
Jobportale (Glassdoor und ähnliche) bieten nur oberflächliche Beschreibungen der Arbeit bei MJC2, ohne Details zum technischen Stack.⁴²⁹

Angesichts dessen wäre jede Aussage über spezifische Sprachen oder Frameworks spekulativ. Die einzigen klaren architektonischen Hinweise sind:

PIMSS integriert sich auf SCADA-Ebenen 2–3, was auf On-Premise- oder eng gekoppelte Anlagenbereitstellungen hinweist.¹⁸
Mehrere Logistikmodule integrieren sich mit GPS/Telematik, TMS und mobilen Apps, was auf eine Mischung aus serverseitigen Optimierungsengines und Echtzeit-Datenströmen hinweist.²⁶³⁴
Es gibt keine sichtbare Multi-Tenant-SaaS-Kontrollebene, die einer Self-Service-Webplattform ähnelt; die Implementierungen erscheinen projektbezogen, oft innerhalb der IT-Landschaft von Logistikbetreibern, Häfen oder Versorgungsunternehmen.

Aus Bewertungsgründen deutet dies stark auf eine Custom-Solution / projektbasierte Architektur hin: Eine Optimierungsengine (oder ein Satz von Engines) wird über Schnittstellen (Dateien, APIs, SCADA-Connectoren) in Kundensysteme integriert, mit maßgeschneiderter Konfiguration pro Projekt.

Optimierungsmethoden und „KI“-Behauptungen

Auf seiner Website und in Projektdokumenten verwendet MJC² Formulierungen wie:

„blitzschnelle Algorithmen“ für sehr große, komplexe Planungsprobleme;⁸⁹
„KI-basierte Logistikoptimierungssoftware und Echtzeitplanungstechniken“ für den Schienengüterverkehr;²³
„auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmen für eine nachhaltige Optimierung globaler Logistikoperationen“ im ePIcenter-Kontext;²⁸
„eines der wenigen Unternehmen weltweit, das Echtzeitplanungslösungen anbieten kann“, in einer Synchro-NET-Partnerbeschreibung.⁸

Allerdings liefert keines der öffentlichen Materialien formale algorithmische Beschreibungen, Pseudocode, Modellgleichungen oder Trainings-/Validierungsverfahren. Insbesondere:

Es gibt keine Hinweise auf veröffentlichte Forschungspapiere von MJC² zu Deep Learning, probabilistischer Forecasting oder differentiable programming for supply chains.
EU-Projektdokumente (z. B. Cargo Flow Optimisation-Folien, CORDIS-Zusammenfassungen) beschreiben „neue mehrschichtige Optimierungsarchitekturen“, bleiben jedoch auf der Ebene hochrangiger Architekturdiagramme und nicht bei formalen Methoden.¹¹¹²
Die Modelle werden konsequent als Optimierung unter komplexen Einschränkungen und Echtzeitereignissen dargestellt, nicht als End-to-End-Statistikmodelle der Unsicherheit.

Vor diesem Hintergrund ist die konservativste und evidenzbasierte Interpretation, dass MJC² fortschrittliche heuristische und metaheuristische Methoden für kombinatorische Optimierungen einsetzt (z. B. Varianten der lokalen Suche, Tabu-Suche, genetische Algorithmen oder maßgeschneiderte Heuristiken), kombiniert mit Regel-Engines für Einschränkungen. Das Label „AI“ wird wahrscheinlich im weit gefassten, industriellen Sinne von „fortschrittlicher algorithmischer Optimierung“ verwendet und impliziert nicht notwendigerweise tiefe neuronale Netze oder probabilistische Graphmodelle.

Im Gegensatz dazu liefert Lokads Dokumentation Einzelheiten über den Einsatz von Deep Learning, probabilistischer Forecasting und differentiable programming auf relationalen Daten für supply chain planning, einschließlich technischer Workshops und sprachlicher Primitive in Envision für Zufallsvariablen und stochastische Optimierung.³²³¹²⁶²⁴²⁷ Dieser Unterschied in der Transparenz ist bedeutsam: Die AI-Behauptungen von Lokad sind technisch fundiert; die von MJC² hingegen sind es zumindest öffentlich nicht.

Daten- und Unsicherheitsbehandlung

Die Seiten von MJC² handhaben Unsicherheit implizit durch Echtzeit-Neuplanung: Sobald Verzögerungen, Störungen oder Nachfrageänderungen auftreten, werden die Pläne unter Verwendung der neuesten Daten neu berechnet.¹¹²²²³ Einige Projektbeschreibungen erwähnen „de-risking complex networks“ und „agile supply chains“, aber nicht, wie Unsicherheit ex-ante modelliert wird.¹¹⁸

Im Gegensatz dazu gibt es keine Diskussion über:

probabilistische Nachfrage- oder Lieferzeitverteilungen;
Sicherheitsbestandsberechnungen;
Monte-Carlo- oder Szenario-Sampling-Methoden.

In synchromodalen und physical Internet Kontexten scheinen die Algorithmen von MJC² operative Unsicherheit dadurch zu bewältigen, dass sie in Echtzeit neu berechnet werden, anstatt probabilistische Verteilungen im Voraus zu modellieren.²³⁶²⁴ Dies ist für den Einsatz bei Disposition und Routing völlig angemessen, bedeutet jedoch, dass MJC² nach vorliegenden Beweisen keine probabilistische supply chain planning Plattform ist.

Bereitstellung, Integration und Rollout

Obwohl MJC² keine formalen Implementierungsmethoden veröffentlicht, zeichnen sich aus den Produkt- und Projektbeschreibungen mehrere Muster ab:

Embedded deployments: PIMSS ist in Anlagensteuerungsarchitekturen integriert; Logistikmodule verbinden sich mit TMS, SCADA, GPS-Geräten und Smartphone-Apps.¹⁷¹⁸²⁶³⁴
Real-time data feeds: Seiten zum Logistik-Control-Tower und zur Echtzeitfahrzeugplanung betonen kontinuierliche Datenströme zu Sendungen, Fahrzeugen und Bestandsniveaus; Optimierungsläufe werden bei Abweichungen ausgelöst.²²³²²⁶
Scenario and strategic modes: Distribution management und SLIM beinhalten strategische Planungsmodi, in denen Planer What-if-Szenarien (z. B. Kapazitätserweiterung, neue Volumina, Änderungen der Schichtmuster) mithilfe derselben Optimierungsengines erkunden können.¹⁵²⁸⁶
Project-style configuration: Synchromodal- und PIONEERS-Material deutet auf eine iterative Zusammenarbeit mit Infrastrukturmanagern und Logistikunternehmen hin, um Algorithmen an spezifische Korridore, Häfen oder Netzwerke anzupassen.¹¹¹⁵⁷²⁴

Es gibt kein sichtbares Konzept einer Endbenutzer-Programmierschnittstelle oder DSL; die Konfiguration erfolgt offenbar durch Parametrisierung und kundenspezifische Entwicklung durch das MJC²-Team. Im Vergleich zu Lokads „Supply Chain Scientist + DSL“-Modell wirkt MJC² eher wie eine traditionelle Engineering-Beratung plus proprietärer Solver: Das Team des Anbieters passt Algorithmen und Integrationen für jeden Kunden an.

Bewertung der technischen Qualität und des Standes der Technik

Was die Lösung von MJC² liefert

Basierend auf öffentlichen Belegen liefert MJC²:

Hochleistungsfähige kombinatorische Optimierungsengines für:
- Fahrzeugrouting und Transportplanung (Multi-Depot, Schüttgut, Pakete, Personenverkehr);¹³¹⁵³⁰²⁶
- multimodales und synchromodales Fracht-Routing und -Planung;²¹²²²³²⁴
- Produktionsplanung und Fertigungsprozesssteuerung;¹⁷¹⁸¹⁹
- Planung der Belegschaft, des Personals und des mobilen Außendienstes.¹⁵¹⁷¹⁴³⁴
Echtzeit-Neuplanungsfähigkeiten, die sich mit GPS, SCADA und anderen Live-Datenquellen integrieren, um Abläufe bei Störungen neu zu planen.¹¹²²²³²⁶
Maßgeschneiderte Optimierungsarchitekturen, die in EU-Leuchtturmprojekten eingesetzt werden und durch Auszeichnungen (z. B. e-Freight IT Innovation Award) sowie wiederholte Auswahl als Optimierungspartner anerkannt sind.²⁸²⁹³⁰

Technisch betrachtet stellt dies ein robustes, spezialisiertes Optimierungs-Toolkit für die operative Einsatzplanung dar. Es ist besonders relevant, wenn:

die Problemgröße groß ist (Tausende von Aufträgen/Fahrzeugen/Ressourcen),
die Einschränkungen komplex sind (rechtliche, Sicherheits-, Kompetenz-, Kapazitätsaspekte),
und die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit entscheidend ist (Häfen, Schienengüterverkehr, Service im Versorgungssektor).

Wie Ergebnisse erzielt werden – Mechanismen und Einschränkungen

Die Mechanismen sind weniger transparent als die Ergebnisse. Die wiederkehrenden Elemente sind:

Maßgeschneiderte Optimierungsheuristiken: lose bezeichnet als KI-basierte Algorithmen oder blitzschnelle Optimierung, jedoch nicht formal beschrieben.⁸²⁸²³
Enge Integration mit operativen Systemen (SCADA, TMS, mobile Apps), die eine Erfassung von Ereignissen in Echtzeit ermöglichen.¹⁷¹⁸³⁴²⁶
Szenario-Engines: ermöglichen es Planern, strategische oder Was-wäre-wenn-Szenarien mit denselben Optimierungskern zu durchlaufen.¹⁵²⁸⁶¹⁶

Andererseits:

Es gibt keine explizite probabilistische Modellierung von Nachfrage, Durchlaufzeiten oder Fehlerverteilungen.
Das Fehlen eines Hinweises auf generische Optimierungslöser (z. B. CPLEX, Gurobi) deutet auf hochspezifischen Code hin; dies kann einerseits eine Stärke (feinabgestimmt) sein, stellt jedoch auch ein langfristiges Wartungsrisiko dar.
Das Fehlen von Aussagen über SaaS, Mehrmandantenfähigkeit oder vom Kunden bediente Konfigurationsschichten deutet auf begrenzten Self-Service hin; Lösungen werden vermutlich stark vom Anbieter gesteuert.

Im Vergleich zum Stand der Technik in der Supply Chain Planung:

Beim Echtzeiteinsatz unter komplexen Einschränkungen wirkt MJC² wettbewerbsfähig und technisch glaubwürdig, was sich in wiederholten EU-Auszeichnungen und -Auswahlen zeigt.
In Bezug auf probabilistische Planung, maschinelles Lernen und integrierte Prognose-Entscheidungsoptimierung ist MJC² im Wesentlichen still; es gibt keinen Hinweis auf Techniken, die mit Lokads probabilistischer Prognose, differenzierbarem Programmieren oder stochastischen Optimierungspipelines vergleichbar wären.³²³¹²⁶¹⁰

Marktreife

Kommerziell ist MJC²:

Erfahren in der Unternehmensgeschichte (35 Jahre) und stabil als KMU mit positiven Nettovermögen und einer Geschichte der Durchführung von Projekten für große Logistik- und Industrieunternehmen.¹³⁴⁶
Nischenanbieter in Sachen Umfang – ein sehr kleines Team mit Umsätzen, die weit unter denen von Mainstream APS oder Supply-Chain-Anbietern liegen.
Stark mit EU-F&E verbunden – ein Großteil seiner öffentlichen Erfolgsbilanz wird als EU- oder Industrieprojekte dargestellt, nicht als produktisierte SaaS-Ausrollungen.

Diese Kombination positioniert MJC² als einen hoch spezialisierten Nischenanbieter und nicht als einen Allround-Anbieter von Supply-Chain-Software.

Fazit

MJC² ist am besten als eine kleine, aber technisch leistungsfähige Optimierungsboutique zu verstehen, die sich auf Echtzeit-Kombinatorikplanungen für Logistik, multimodalen Güterverkehr, Fertigung und Personalbetrieb spezialisiert hat. Seine Stärken zeigen sich in jahrzehntelanger Beteiligung an EU-geförderten Forschungsprojekten und der wiederholten Implementierung von Optimierungs-Engines in anspruchsvollen Umgebungen wie Containerhäfen, Eisenbahnkorridoren, Massentankerflotten und Serviceleistungen im Versorgungssektor. Die Algorithmen des Unternehmens scheinen gut geeignet für große, einschränkungsreiche operative Probleme, bei denen eine schnelle Neuplanung entscheidend ist.

Allerdings heben öffentliche Informationen auch deutliche Grenzen hervor. MJC² präsentiert sich nicht als probabilistische, End-to-End Supply-Chain-Planungsplattform. Es gibt keine sichtbare Unterstützung für eine mehrstufige Bestandsoptimierung, die durch probabilistische Nachfrage- und Durchlaufzeitverteilungen gesteuert wird, noch für die Integration von Preisgestaltung, Nachfrageprognosen und Netzwerkplanung in einen einheitlichen wirtschaftlichen Optimierungsrahmen. Die „KI“-Behauptungen, so plausibel sie im Hinblick auf fortgeschrittene Heuristiken sein mögen, fehlen die technische Transparenz, die heutzutage von Anbietern, die moderne maschinelle Lernverfahren vorweisen, erwartet wird.

Im Vergleich zu Lokad nimmt MJC² einen anderen Punkt im Designspektrum ein: Während Lokad sich auf quantitative, probabilistische Planungsentscheidungen entlang der supply chain konzentriert, fokussiert sich MJC² auf operative Einsatzplanung und Disposition unter komplexen Einschränkungen. Für Organisationen, deren primärer Engpass in der Planung von Fahrzeugen, Crews oder Anlagen liegt, könnte die Technologie von MJC² attraktiv sein, vorausgesetzt, sie akzeptieren ein projektbasiertes Integrationsmodell und die Undurchsichtigkeit der zugrunde liegenden Algorithmen. Für Organisationen, die eine probabilistische Bestandsoptimierung und Nachfrageplanungs-Engine suchen, deutet der öffentliche Auftritt von MJC² nicht darauf hin, dass es überhaupt in diese Kategorie fällt.

Kurzum, MJC² ist ein spezialisierter Optimierungs-Engine-Lieferant und keine universelle Supply-Chain-Planungslösung. Sein technischer Wert in der operativen Einsatzplanung erscheint stark und durch unabhängige Projekte bestätigt, aber seine Rolle in einer umfassenderen Supply-Chain-Optimierung sollte vorsichtig beurteilt werden, wobei man sich bewusst sein muss, dass ein Großteil des modernen, probabilistischen und ML-basierten Planungsspektrums außerhalb des veröffentlichten Umfangs liegt.