Rezension von NextBillion.ai, Supply Chain Planung Softwareanbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April, 2025

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NextBillion.ai, gegründet im Jahr 2020 von einem Team, zu dem auch Gaurav Bubna, Ajay Bulusu und Shaolin Zheng gehören, positioniert sich als eine API‑first Plattform im Bereich Location-Technologie und spezialisiert sich auf Routenplanung, Kartierung und Logistikoptimierung für komplexe supply chain Herausforderungen. Das Unternehmen bietet eine Suite von APIs und SDKs, mit denen Unternehmen multi‑stop Lieferwege unter vielfältigen realen Bedingungen (wie Zeitfenster, Fahrzeugkapazität und sogar individuell anpassbare Distanz-/Dauer-Matrizen12) generieren, umfangreiche Distanzmatrizen (bis zu 5000×5000 Elemente) für präzise ETA-Schätzungen und Fahrstrecken3 berechnen und benutzerdefinierte, editierbare Karten mit Live-Tracking, Geofencing und Dispositionsmöglichkeiten bereitstellen können. Entworfen mit einer modularen Architektur, nimmt die Lösung von NextBillion.ai detaillierte Angaben zu Fahrzeugen, Aufträgen und Standorten entgegen, verarbeitet Einschränkungen, die an klassische Operations Research Techniken erinnern, und unterstützt flexible Bereitstellungsoptionen – von Multi‑Mandanten-Clouds bis hin zu privaten oder sogar On‑Premise-Installationen – die eine nahtlose Integration mit bestehenden ERP- und Flottenmanagementsystemen gewährleisten4. Obwohl das Unternehmen in seinen Blogbeiträgen häufig auf Machine Learning und KI-Erweiterungen hinweist56, deutet ein genauerer Blick in die technische Dokumentation darauf hin, dass seine intelligenten Routing-Entscheidungen auf bewährten Optimierungsmethoden beruhen, die durch selektive ML-Verbesserungen ergänzt werden, und ruft potenzielle Nutzer dazu auf, das System unter ihren spezifischen Bedingungen rigoros zu testen.

Produktübersicht

Was es bietet

NextBillion.ai bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen, darunter:

  • Routenoptimierung: Generiert multi‑stop Lieferwege unter Berücksichtigung zahlreicher realer Einschränkungen (z. B. Zeitfenster, Fahrzeugkapazität, Fahrerqualifikationen) wie in ihren API-Tutorials1 demonstriert.
  • Distanzmatrix-Berechnungen: Berechnet umfangreiche Matrizen — bis zu 5000×5000 Elemente — für präzise Schätzungen von ETAs und Entfernungen zwischen Standorten3.
  • Kartierung & Navigation: Stellt benutzerdefinierte, editierbare Karten bereit, die mit Funktionen wie Live-Tracking und Geofencing integriert sind und eine fortschrittliche Logistikvisualisierung unterstützen.
  • Dispositions- und Außendienstmanagement: Ergänzt die zentrale Routing-API mit Lösungen, die speziell für Flottenmanagement und Dispositionsprozesse entwickelt wurden.

Wie es funktioniert

Die Plattform basiert auf einer modularen Architektur, bei der verschiedene APIs miteinander verknüpft werden, um klassische Varianten des Vehicle Routing Problem (VRP) zu lösen. Sie nimmt detaillierte Eingabeobjekte entgegen – die Fahrzeuge, Aufträge (oder Sendungen) und Standorte umfassen – und verarbeitet komplexe Einschränkungen (einschließlich Zeitfenster, Kapazitätsgrenzen und sogar benutzerdefinierte Kostenmatrizen), um optimierte Routen zu liefern. Der Schwerpunkt der Lösung auf Konfigurierbarkeit ermöglicht es den Nutzern, maßgeschneiderte Daten bereitzustellen (zum Beispiel benutzerdefinierte Distanz-/Dauer-Matrizen) und aus verschiedenen Bereitstellungsmodellen zu wählen, sei es in der Cloud, in einer privaten Cloud oder On‑Premise4. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Unternehmen NextBillion.ai nahtlos in bestehende ERP-, Telematik- oder Flottenmanagementsysteme integrieren können.

Technologische Grundlagen

Algorithmische und Optimierungstechniken

NextBillion.ai nutzt eine Vielzahl klassischer Optimierungsheuristiken, um VRP-Herausforderungen zu lösen. Seine APIs sind darauf ausgelegt, detaillierte Einschränkungen zu verwalten und benutzerdefinierte Zielsetzungen zu ermöglichen, wodurch eine robuste Leistung in komplexen Umgebungen sichergestellt wird. Während das Unternehmen den Einsatz von Machine Learning fördert, um eine Echtzeit-Datenanpassung und prädiktive Anpassungen zu ermöglichen56, zeigt eine genaue Betrachtung der technischen Dokumentation, dass die „Intelligenz“ hinter den Routing-Entscheidungen hauptsächlich auf etablierten Methoden der Operations Research beruht – ergänzt, aber nicht ersetzt durch schrittweise ML-Verbesserungen.

Flexibilität bei der Bereitstellung und Skalierbarkeit

Eine der Stärken der Plattform ist ihre Vielseitigkeit bei der Bereitstellung. NextBillion.ai unterstützt Multi‑Mandanten-Cloud, private Cloud und On‑Premise-Bereitstellungsoptionen und richtet sich an Branchen mit strengen Anforderungen an Datensicherheit und Compliance4. Sein API‑first-Ansatz, kombiniert mit modularen Integrationsmöglichkeiten, gewährleistet zudem Skalierbarkeit und eine reibungslose Interoperabilität mit Altsystemen, obwohl das Versprechen hochgradig anpassbarer Lösungen eine signifikante Konfiguration und kontinuierliche technische Expertise erfordert.

Preismodell und Geschäftsversprechen

NextBillion.ai setzt auf eine flexible, wertbasierte Preisstrategie, die je nach Nutzung pro Auftrag, pro Asset oder pro API-Aufruf angepasst werden kann7. Obwohl das Preismodell transparent und anpassbar erscheint, sollte der intensive Einsatz von Schlagwörtern wie „AI“ und „advanced optimization“ mit gesundem Skeptizismus betrachtet werden. Die technische Dokumentation zeigt, dass die Kern-Routing-Engine auf klassischen Optimierungstechniken beruht, wobei Machine Learning eine ergänzende Rolle spielt. Diese Abhängigkeit von bewährten Methoden, die zwar Robustheit gewährleistet, kann jedoch auch Komplexitäten bei der Implementierung und Integration mit sich bringen, die potenzielle Kunden sorgfältig im Hinblick auf ihre betrieblichen Anforderungen validieren müssen.

NextBillion.ai vs Lokad

NextBillion.ai und Lokad adressieren beide Herausforderungen im supply chain Bereich, jedoch divergieren ihre Schwerpunkte erheblich. NextBillion.ai ist in erster Linie eine API‑first, standortbasierte Plattform, die sich der Routenplanung, Kartierung und Logistikoptimierung widmet. Sie zeichnet sich durch die Lösung des Vehicle Routing Problems aus und bietet flexible Bereitstellungsoptionen – einschließlich On‑Premise-Modellen, die Organisationen mit strengen Vorgaben zur Datenverwaltung ansprechen. Im Gegensatz dazu betont Lokad – gegründet 2008 und mit Sitz in Paris – einen umfassenden, quantitativen Ansatz zur supply chain Optimierung. Die proprietäre Plattform von Lokad nutzt eine benutzerdefinierte domänenspezifische Sprache (Envision) sowie ausgeklügelte Techniken wie probabilistische Prognosen, Deep Learning und differenzierbares Programmieren, um Entscheidungen in Bezug auf Inventar, Produktion und Preisgestaltung voranzutreiben8910. Während NextBillion.ai die Optimierung physischer Routen und Kartierungsdaten mittels klassischer OR-Methoden, ergänzt durch selektive ML-Komponenten, fokussiert, bietet Lokad eine End‑to‑End-Lösung für prädiktives supply chain Management, die komplexe, mehrstufige Entscheidungen in einem rein Cloud‑basierten, eng integrierten System automatisiert. Letztlich, während beide Plattformen datengesteuerte Einblicke liefern, bietet NextBillion.ai eine spezialisierte Lösung für Routing und Standortintelligenz, während Lokad eine breitere, ganzheitlichere Optimierungs‑Engine für supply chain Entscheidungsfindungen bereitstellt.

Fazit

NextBillion.ai liefert eine robuste und anpassbare Lösung für Routenplanung, Kartierung und Logistikoptimierung, die reale Einschränkungen in komplexen supply chain Operationen effektiv adressiert. Seine API‑first, modulare Architektur und flexiblen Bereitstellungsoptionen machen es zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die eine nahtlose Integration in bestehende Systeme benötigen. Allerdings legt ein genauer Blick in die technische Dokumentation nahe, dass, trotz der häufigen Verweise des Unternehmens auf hochmoderne AI, der Kernmotor auf klassischen Optimierungstechniken basiert, die durch schrittweise Machine Learning Verbesserungen ergänzt werden. Unternehmen, die NextBillion.ai in Betracht ziehen, sollten bereit sein, in eine gründliche Integration und kontinuierliche Konfiguration zu investieren, um sein volles Potenzial auszuschöpfen – ein Engagement, das im Gegensatz zu umfassenderen, ausschließlich cloud‑basierten Angeboten wie der Plattform von Lokad für end‑to‑end supply chain Optimierung steht.

Quellen

  1. Basic Route Optimization Tutorial ↩︎ ↩︎

  2. Custom Duration & Distance Matrix Tutorial ↩︎

  3. Solutions – Logistics ↩︎ ↩︎

  4. On-Premise Deployment ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Machine Learning in Route Optimization Algorithms ↩︎ ↩︎

  6. Using AI for Dynamic Route Optimization ↩︎ ↩︎

  7. Pricing Page ↩︎

  8. Naked Forecasts Considered Harmful ↩︎

  9. The Lokad Platform ↩︎

  10. Forecasting via Deep Learning (2018) ↩︎