Rezension zu Perfect Planner, Anbieter von Planungssoftware

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: Dezember, 2025

Perfect Planner ist ein in den USA ansässiger Softwareanbieter, der eine cloudbasierte Plattform anbietet, die darauf abzielt, die Materialbeschaffungs- und Wiederauffüllungsarbeit zu „standardisieren“ und zu vereinfachen, indem sie ERP/MRP-Ausgaben in eine gewichtete tägliche Aufgabenliste für Materialeinkäufer und Planer umwandelt – und gleichzeitig dem Management Einblick in den Abschluss der Aufgaben und potenzielle Probleme bietet. Das Unternehmen vermarktet eine firmeneigene „Intelliplanning Logic Engine“ und stellt starke Leistungsansprüche (Genauigkeit, Produktivität) auf, während öffentliche Informationen über die zugrunde liegende Implementierung, den Technologie-Stack und unabhängig verifizierbare Kundenergebnisse begrenzt bleiben; die konkretesten Drittanbieter-Signale sind branchenbezogene Veranstaltungs-/Webcast-Materialien und Berichte in der Fachpresse, die das Unternehmen in den Orbit von CSCMP Innovationspreisen einordnen.

Überblick über Perfect Planner

Perfect Planner positioniert sein Produkt als eine Ausführungs- und Workflow-Ebene, die oberhalb bestehender MRP-Systeme liegt: Anstatt ERP/MRP zu ersetzen, zielt es darauf ab, die „komplexen und zeitaufwändigen Aufgaben“ rund um den Materialeinkauf und die Wiederauffüllung zu steuern und den Materialeinkäufern eine umfassende, gewichtete Aufgabenliste bereitzustellen.¹ Dies spiegelt sich in der firmeneigenen Darstellung „What is Perfect Planner?“ und den FAQs wider, die wiederholt betonen, dass MRP-Ausgaben in priorisierte Arbeit für Planer und Einkäufer umgewandelt werden – anstatt ein neues Planungsmodell von Grund auf zu entwickeln.²³

Kommerziell ist der stärkste öffentliche Fußabdruck (i) die eigenen Pressemitteilungen des Unternehmens über Branchenanerkennungen und berufliche Ernennungen,⁴ (ii) ein von IISE veranstaltetes Webcast-PDF, das die Lösung und ihr vorgesehenes Betriebsmodell beschreibt,¹ und (iii) ein DC Velocity-Artikel, der die Finalisten der CSCMP-Innovationspreise diskutiert und so teilweise einen Drittanbieter-Kontext für das breitere Preisprogramm liefert, in dem Perfect Planner Anerkennung beansprucht.⁵ Öffentliche, unabhängig verifizierbare Kundenfallstudien (namentlicher Kunde + Umfang + messbare Ergebnisse) wurden in den überprüften Quellen nicht gefunden; folglich sollten die meisten „Ergebnis“-Behauptungen als Anbieter-Aussagen behandelt werden, sofern sie nicht anderweitig bestätigt werden.

Perfect Planner vs Lokad

Die öffentlichen Materialien von Perfect Planner beschreiben ein Workflow-Produkt, das ERP/MRP-Ausgaben in eine gewichtete tägliche Aufgabenliste für Einkäufer operationalisiert – mit dem Schwerpunkt auf der Standardisierung der Arbeit der Einkäufer und der Transparenz des Managements in Bezug auf den täglichen Aufgabenabschluss.¹² Im Gegensatz dazu präsentiert sich Lokad als eine quantitative supply chain Optimierungsplattform, bei der die Ergebnisse in Form von „Skripten“ und „priorisierten Entscheidungs-Dashboards“ vorliegen und bei der die Entscheidungsfindung explizit um wirtschaftliche Treiber und Unsicherheit herum aufgebaut wird – anstatt mittels Aufgabenorchestrierung auf Basis eines bestehenden MRP-Plans.⁶⁷⁸ Perfect Planner vermarktet eine firmeneigene „Logic Engine“ und stellt übergeordnete Behauptungen hinsichtlich Genauigkeit und algorithmischer Bandbreite auf (z. B. tausende von Algorithmen / Datenpunkten pro SKU und Tag), liefert jedoch wenig öffentliche technische Belege (Architekturen, Modellklassen, Benchmarks, reproduzierbare Artefakte), die erklären, wie diese Ergebnisse erzielt werden.²³ Lokad hingegen veröffentlicht umfangreiche technische Positionierungen rund um probabilistische Entscheidungsfindung, die Priorisierung nach wirtschaftlichen Treibern und die Entwicklung seiner Prognose- und Optimierungsansätze (z. B. differentielles Programmieren, stochastische Optimierungsparadigmen) in seinen öffentlichen Technologiebeschreibungen.⁷⁸⁹ Kurz gesagt: Auf Basis öffentlicher Belege erscheint Perfect Planner in erster Linie als eine Produktivitäts- und Governance-Schicht für Einkäufer und Planer bei der Ausführung von Wiederauffüllungen, während Lokad sich als Plattform positioniert, um Entscheidungs-Engines zu entwickeln, die supply chain Maßnahmen unter Unsicherheit und expliziten finanziellen Abwägungen optimieren.¹⁶⁸

Unternehmensgeschichte, Identität und Meilensteine

Rechtliche Identität, Geographie und Führungssignale

Die Website von Perfect Planner präsentiert das Unternehmen als „Perfect Planner LLC“, und der Gründer/CEO wird sowohl in einem universitären Fakultätsprofil als auch auf der firmeneigenen Teamseite als Thomas Beil genannt.¹⁰¹¹ Pressemitteilungen des Anbieters verwenden eine Datumszeile aus Alpharetta, Georgia, was auf einen öffentlich sichtbaren Standort für Ankündigungen hinweist.⁴

Gründungszeitraum

Das Gründungsjahr des Anbieters ist in primären Unternehmensunterlagen, die ohne kostenpflichtige Datenbanken zugänglich sind, nicht konsistent dokumentiert, jedoch deuten mehrere öffentliche Signale auf 2022 hin:

Tracxn listet Perfect Planner mit Gründung im Jahr 2022 durch Thomas A. Beil auf (sekundäre Datenbankaussage).¹²
USPTO-bezogene Markenregistrierungen zeigen, dass wichtige Marken am 27. Oktober 2022 eingereicht wurden, darunter PERFECT PLANNER und INTELLIPLANNING (starke Belege dafür, dass das Unternehmen und die Marke bereits Ende 2022 aktiv waren).¹³¹⁴
Ein biografischer Pressemitteilungsdienst gibt an, dass Beil Perfect Planner LLC in einem 2022 veröffentlichten Release „in diesem Jahr“ ins Leben gerufen hat (schwacher Beleg; PR-Kanal).¹⁵

Vor dem Hintergrund des Vorstehenden ist die am besten stützbare Aussage aus öffentlichen Belegen, dass Perfect Planner bereits im Oktober 2022 (Markenmeldungen) aktiv war und allgemein als 2022 gegründet beschrieben wird (sekundäre Datenbanken).¹²¹³¹⁴

Finanzierungsrunden und M&A-Aktivitäten

In den überprüften primären Materialien (Anbieterseite, Fachpresse, Webcast-PDF) werden keine Finanzierungsrunden offengelegt. Tracxn stellt eine Seite zu Finanzierung und Investoren bereit, liefert jedoch keine Details im öffentlich zugänglichen Ausschnitt; dies ist als „unbekannt“ zu behandeln und nicht als „bootstrapped.“¹⁶ Es wurden keine Übernahmeaktivitäten (weder als Erwerber noch als Übernommener) in den geprüften Quellen gefunden; ohne entsprechende Bestätigung ist die sicherste Annahme, dass M&A öffentlich nicht belegt ist.

Öffentliche Meilensteine und Anerkennungsansprüche

Perfect Planner beansprucht Anerkennung durch den „3Vs Business Innovation Award“ der CSCMP in einer eigenen Pressemitteilung.¹⁷ DC Velocity liefert kontextuelle Berichterstattung über die Innovationspreise der CSCMP und die Finalisten (nützlich, um die Existenz und Natur des Preisprogramms zu untermauern), was jedoch an sich keine Bestätigung des spezifisch von Perfect Planner beanspruchten Preisergebnisses darstellt.⁵¹⁸

Produktumfang und funktionale Behauptungen

Angegebene Leistung

Die handfesteste, drittanbietergestützte Beschreibung ist das von IISE veranstaltete Webcast-PDF, das Perfect Planner als eine Cloud-Plattform beschreibt, die:

„den Materialbeschaffungs- und Wiederauffüllungsprozess standardisiert und vereinfacht,“
„bestehende MRP-Systeme aufwertet“, indem komplexe Aufgaben gesteuert werden,
eine „gewichtete Aufgabenliste“ für Materialeinkäufer bereitstellt, und
Führungskräften Einblick in Leistung/Probleme und den täglichen Aufgabenabschluss ermöglicht.¹

Anbieterseiten und FAQs wiederholen denselben Nutzen: Die Umwandlung von ERP/MRP-Ausgaben in eine tägliche, priorisierte und gewichtete Aktionsliste für Einkäufer und Planer, unterstützt durch Analysen und Dashboards.²³

Abgrenzung des Umfangs (was nicht klar belegt wird)

Aus den öffentlichen Materialien geht nicht eindeutig hervor (mit technischer Spezifizität), dass Perfect Planner eines der folgenden Themen auf höchstem Niveau behandelt:

probabilistische Bedarfsprognose (Verteilungen, Kalibrierung, Bewertung),
beschränkte Optimierung mit formalen Zielfunktionen und Restriktionen (MIP/CP-SAT/usw.),
stochastische Simulation / Szenario-Optimierung, oder
reproduzierbare ML-Pipelines (Modelltypen, Gestaltung der Trainingsdaten, Feature Stores, Monitoring).

Stattdessen konzentriert sich die Produktdarstellung darauf, „Planungsarbeit“ in Aufgaben und Prioritäten umzusetzen.¹²³ Dies kann wertvoll sein, unterscheidet sich jedoch wesentlich von einer Optimierungs-Engine, sofern nicht durch Architektur- oder Modellbelege untermauert.

„Intelliplanning Logic Engine“ und Behauptungen zur algorithmischen Bandbreite

Die FAQs und Marketingseiten von Perfect Planner beschreiben die „Intelliplanning Logic Engine“ und machen quantitative Behauptungen wie „2.000 Algorithmen“ und/oder „2.500+ Datenpunkte pro SKU und Tag“ sowie „99% genau“ (Formulierungen variieren je nach Seite).²³ Diese Aussagen werden in den geprüften öffentlichen Quellen nicht von technischer Dokumentation begleitet, die Folgendes spezifiziert:

was einen „Algorithmus“ oder „Datenpunkt“ ausmacht,
die formale Definition von „Genauigkeit“ (Metrik, Datensatz, Horizont),
die Benchmark-Methodik, oder
reproduzierbare Belege (z. B. geprüfte Studien, benannte Fallstudien mit gemessenen Ergebnissen vor und nach der Implementierung).

Dementsprechend sollten diese als Marketingaussagen und nicht als validierte technische Leistungsnachweise behandelt werden.²³

Positionierung von KI / ML

Das Führungsprofil des Anbieters beansprucht Expertise in „Artificial Intelligence (AI)“ und verweist auf „fortschrittliche Software“, die auf Beschaffungsprozesse zugeschnitten ist,¹¹ während Tracxn das Unternehmen als „AI & cloud-enabled“ bezeichnet (sekundäre Aussage).¹² Separat umfassen die Markenbeschreibungen die Formulierung „Bereitstellung von … Software unter Einsatz von artificial intelligence“ im Abschnitt zu Waren und Dienstleistungen (eine rechtliche Klassifizierung, keine technische Beweisführung).¹⁴ Keine dieser Quellen erläutert jedoch die implementierten AI-Methoden, das Trainingsregime oder die Evaluation; sie stellen eher eine Positionierung als einen Mechanismus dar.¹¹¹²¹⁴

Bereitstellungsmodell, Datenhandling und Sicherheits-Signale

Hosting- und Rollout-Signale

Die FAQ von Perfect Planner gibt an, dass die Lösung in Microsoft Azure gehostet wird und positioniert das System als eine Cloud-Plattform, die in die bestehenden Datenflüsse des Kunden integriert ist.³ Das IISE-Webcast-PDF beschreibt das Produkt als cloudbasiert und darauf ausgerichtet, die Arbeit der Einkäufer zu standardisieren, veröffentlicht jedoch keine Bereitstellungsarchitektur (Mandantenmodell, Datenisolation usw.).¹

Datenaufbewahrung und eine bemerkenswerte Dokumentationsabweichung

Eine wesentliche Diskrepanz besteht zwischen den FAQs des Anbieters und seiner Datenschutzerklärung:

Die FAQ behauptet, dass „rohe MRP-Daten“ nach 48 Stunden entsorgt werden und dass „analytische Ergebnisse bis zu 3 Jahre lang aufbewahrt“ werden (exakte Formulierungen können je nach Abschnitt variieren).³
Die Datenschutzerklärung besagt, dass personenbezogene Informationen „solange wie nötig“ für die beschriebenen Zwecke aufbewahrt werden und dass Kunden die Löschung beantragen können – ohne dass dies mit der 48-Stunden-Entsorgung übereinstimmt (und an anderer Stelle wird die Aufbewahrung allgemeiner beschrieben).¹⁹

Diese beiden Aussagen sind in ihrer Formulierung offensichtlicherweise nicht miteinander vereinbar. Ohne Klärung (z. B. durch Differenzierung zwischen „rohen operativen Auszügen“ versus „abgeleiteten Datensätzen“ versus „personenbezogenen Daten“) liefert die öffentliche Dokumentation keine einheitliche, intern konsistente Aufbewahrungsstrategie.³¹⁹

SOC 2 Anspruch

Die Datenschutzerklärung gibt an, dass Perfect Planner „einen jährlichen SOC 2 Audit Report führt“ (ein überdurchschnittlicher Anspruch für einen kleinen Anbieter), doch der Bericht selbst wird in den geprüften Quellen nicht öffentlich verlinkt.¹⁹ Ohne den Bericht oder ein Bestätigungsschreiben ist dies als Selbstbehauptung zu behandeln, wenn auch eine spezifische.¹⁹

Belege zur Technik und zum Technologie-Stack

Öffentlich geprüfte Quellen geben keine aussagekräftigen Informationen über den Engineering-Stack des Unternehmens (Programmiersprachen, Frameworks, Datenbanken, Orchestrierung) oder Entwicklerressourcen (API-Dokumentation, SDKs, Open-Source-Repositories) preis. Das greifbarste „engineering signal“ in den öffentlichen Materialien ist die Rollenbezeichnung im Team (z. B. Gründer/CEO, Biografien), was jedoch nicht in eine überprüfbare Architekturbeschreibung übersetzt wird.¹¹ Folglich müssen technische Bewertungen des aktuellen Stands der Technik vorsichtig erfolgen: Die Marketingdarstellung wirkt stärker als die offengelegten Implementierungsdetails.

Kunden, Fallstudien und Referenzierbarkeit

Namentlich genannte Kunden und Fallstudien

Die überprüften Quellen (Anbieterseiten, das über Suchanfragen gefundene Material, das IISE-Webcast-PDF und die Fachpresse) lieferten keine namentlich genannten Kunden mit einem klar beschriebenen Einsatzumfang und messbaren Ergebnissen, die unabhängig verifiziert werden könnten. Das IISE-PDF stellt das Produkt im Format einer „Fallstudie“ dar, verbindet die Beschreibung jedoch im verfügbaren Ausschnitt nicht mit einem benannten Endkundeneinsatz.¹ In Ermangelung namentlich genannter Kundenreferenzen bleiben Wirkungsansprüche (Genauigkeit, Produktivität, ROI) schwer extern zu validieren.²³

Fazit

Basierend auf öffentlichen Belegen lässt sich Perfect Planner am besten als ein cloudbasiertes Workflow-System für Materialbeschaffung und Wiederauffüllung beschreiben, das darauf abzielt, ERP/MRP-Ausgaben in eine gewichtete tägliche Aufgabenliste für Einkäufer und Planer umzusetzen und dem Management Einblick in die Ausführung zu geben.¹² Das Unternehmen scheint sich in einem frühen Stadium zu befinden (Aktivität belegt durch Markenanmeldungen aus 2022 und sekundäre Datenbanken, die eine Gründung im Jahr 2022 ausweisen), mit Beteiligung am Branchennetzwerk und Marketing-Meilensteinen im Jahr 2024.¹²⁴¹³ Während Perfect Planner starke algorithmische und „Genauigkeits“-Behauptungen aufstellt, bieten die überprüften öffentlichen Materialien nicht die technische Transparenz, die erforderlich wäre, um „AI“, „Optimierung“ oder „State-of-the-Art“-Leistungen über das Niveau einer regel- bzw. logikbasierten Priorisierung und eines Workflow-Produkts hinaus anzuerkennen.²³¹⁴ Zusätzlich erfordert mindestens eine Inkonsistenz zwischen den öffentlichen FAQs und der Datenschutzerklärung eine Klärung, bevor sich ein Unternehmenskäufer auf die Dokumentation des Anbieters hinsichtlich der Datenhandhabung verlassen sollte.³¹⁹