Bewertung von QAD, Supply Chain Software Anbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: Dezember, 2025

QAD Inc. ist ein seit langem etablierter, auf Fertigung fokussierter Anbieter von Unternehmenssoftware, dessen Kernangebot auf einer ERP-Suite (im Markt als “QAD Adaptive ERP” bekannt) und angrenzenden operativen Anwendungen basiert, ergänzt durch eine supply chain planning Suite, die aus der Übernahme von DynaSys stammt (vermarktet als QAD DynaSys “Demand & Supply Chain Planning”, DSCP). In der Praxis richtet sich das Produktportfolio von QAD an die Anforderungen eines transaktionalen Systems of Record (ERP für Finanzen, Fertigung, Beschaffung, Ausführung) sowie an Planungs- und Ausführungs-Erweiterungen (Nachfrage-/supply chain planning, Bestandsziele, Produktionsplanung, Qualitätsmanagement, globaler Handel/Transportausführung und Shopfloor-Produktivitätssoftware über Redzone). QADs öffentliche Materialien betonen die „Cloud“-Bereitstellung und verschiedene KI/Optimierungsansprüche, doch die meisten algorithmischen und architektonischen Details, die eine unabhängige Überprüfung ermöglichen würden, bleiben oberflächlich – stärkere Belege gibt es für seine lange kommerzielle Geschichte, akquisitionsgetriebene Portfolio-Erweiterungen und die fortgesetzte Abhängigkeit von einer reifen legacy ERP-Technologiebasis neben neueren Schichten.

QAD-Überblick

QADs öffentliche Positionierung lässt sich am besten verstehen als Fertigungs-ERP plus angrenzende “Operations-Apps”, wobei supply chain planning vorwiegend durch QAD DynaSys DSCP bereitgestellt wird und zusätzliche Ausführungsprodukte (z. B. Redzone für Frontline-/Shopfloor-Produktivität) angeboten werden. QAD wurde 1979 gegründet und bediente historisch Hersteller in verschiedenen Branchen und Regionen, wobei (zum Zeitpunkt der letzten Periode als börsennotiertes Unternehmen) Einsätze an Tausenden von Standorten und eine große aktive Nutzerbasis gemeldet wurden.¹ QAD wurde nach der Übernahme durch Thoma Bravo im Jahr 2021 in ein Privatunternehmen umgewandelt, was die zukünftig zu erwartende Transparenz erheblich verändert (z. B. weniger öffentliche Einreichungen).²³

Aus der Perspektive von „supply chain software“ fallen die relevantesten QAD-Funktionen in zwei Bereiche:

ERP-native Planung/Ausführung (MRP, Beschaffung, Auftragsmanagement, Fertigungssteuerungs-Anbindungen) innerhalb von QAD Adaptive ERP.⁴
Dedizierte supply chain Planung über QAD DynaSys DSCP (Nachfrageplanung, Bestandsoptimierung, Beschaffungsplanung, Kapazitätsplanung mit endlicher Kapazität, S&OP/IBP-Funktionen), mit expliziten Marketing-Bezügen zu Demand Sensing und DDMRP.⁵⁶

QAD vs Lokad

QAD und Lokad nähern sich dem Thema „supply chain“ aus grundlegend unterschiedlichen Ansätzen, und dieser Unterschied zeigt sich in den Produktgrenzen, Implementierungsmechanismen und in dem, was an ihren Optimierungsansprüchen überprüfbar ist.

1) System of Record vs. Optimierungsschicht. Das Kernangebot von QAD ist eine ERP-Suite für Hersteller (Transaktionsverarbeitung, Stammdaten, Ausführungs-Workflows) mit integrierten Planungsmodulen und angrenzenden Produkten, die darum herum gruppiert sind.⁴ Lokad positioniert sich ausdrücklich als Optimierungsschicht – eine Plattform für „maßgeschneiderte supply chain prädiktive Optimierungs-Apps“ – und nicht als ERP.⁷ In der Praxis ist QAD häufig der Ort, an dem Bestellungen, Arbeitsaufträge, Bestandsbewegungen und finanzielle Buchungen erfasst werden; Lokad hingegen ist darauf ausgelegt, Entscheidungen zu berechnen und Empfehlungen zurück in operative Systeme einzuspeisen.

2) Produktisierung von Planung vs. Programmierbarkeit. DSCP bietet eine breite Palette von Planungsfunktionen (Nachfrageplanung, Bestandsoptimierung, Kapazitätsplanung mit endlicher Kapazität, S&OP/IBP) als ein paketiertes Suite an, wobei algorithmische/ML-Ansprüche auf Broschürenebene beschrieben werden.⁵ Lokad betont einen programmierbaren Ansatz zur Modellierung und Automatisierung von Entscheidungen („die Quantitative Supply Chain“), wobei die Methodik und Plattform als Kernprodukt und nicht als eine feste Planungsanwendung präsentiert werden.⁸⁹ Die praktische Konsequenz: Der Weg von QAD besteht typischerweise darin, definierte Module bereitzustellen und zu konfigurieren; der Weg von Lokad sieht in der Regel vor, eine maßgeschneiderte Optimierungs-„App“ auf seiner Plattform zu entwickeln und zu pflegen.

3) Nachweisführung für „KI“ und Prognosen unter Unsicherheit. Die DSCP-Unterlagen von QAD geben an, dass es sich um „machine learning forecasting“ und „constraint-based optimization“ handelt, veröffentlichen jedoch nicht genügend Details, um zu validieren, ob dies eher klassischen APS-Heuristiken, deterministischer Optimierung oder probabilistischer Entscheidungsoptimierung näherkommt.⁵ Lokad ist ungewöhnlich explizit (zumindest auf der eigenen Website) hinsichtlich probabilistic forecasting als formale Definition und Grundlage für Entscheidungen und stellt seinen Ansatz dahingehend dar, dass Entscheidungen gegen Verteilungen möglicher Zukünfte bewertet werden.¹⁰⁸ Dies macht Lokad nicht automatisch „besser“ für ein bestimmtes Unternehmen – aber es bedeutet, dass Lokads konzeptionelle Ansprüche leichter zu überprüfen sind (auch wenn sie weiterhin vom Anbieter stammen).

4) Breite des Portfolios vs. Tiefe bei einem engeren Ziel. Das Portfolio von QAD umfasst ERP + Planung + Qualität + globaler Handel/Transportausführung + Shopfloor-Produktivität (durch Übernahmen).¹¹¹²¹³ Das Portfolio von Lokad ist in der Breite schmaler, konzentriert sich jedoch auf forecasting/optimization decisions (Bestand, Nachschub, Zuteilung, Produktionsplanung, Preisgestaltung), die als Optimierungs-Apps bereitgestellt werden.⁷¹⁴ Wenn ein Unternehmen erwartet, dass ein einzelner Anbieter eine breite Palette operativer Anwendungen bereitstellt, passt QAD natürlicher in dieses Bild; wenn das Unternehmen eine dedizierte Optimierungsschicht bevorzugt, die tiefgehend angepasst werden kann, ist Lokads Positionierung strukturell näher.

Unternehmensgeschichte und Eigentümerschaft

Gründung und Entwicklung

QAD gibt in seinen SEC-Einreichungen an, dass das Unternehmen 1979 gegründet wurde und historisch gesehen globale Hersteller bedient hat, wobei es seine Mission und Präsenz in den Jahresberichten beschrieb.¹ Zum Zeitpunkt des letzten öffentlichen 10-K (Geschäftsjahr endete am 31. Januar 2021) beschrieb QAD Operationen über mehrere Standorte und Branchen hinweg, mit großflächiger Nutzung durch Fertigungskunden.¹

Privatisierung durch Thoma Bravo (2021)

QAD wurde 2021 von Thoma Bravo übernommen und in ein Privatunternehmen umgewandelt.²³ Dieses Ereignis ist aus der Sicht einer technischen Due Diligence von Bedeutung, da es in der Regel das Volumen der geprüften öffentlichen Offenlegungen (z. B. Segmentberichterstattung, Risikofaktoren im Detail, Richtlinien zur Kapitalisierung von Produkt-F&E) reduziert, die externen Analysten zur Verfügung stehen.

Akquisitionsaktivitäten im Zusammenhang mit supply chain und angrenzenden Fähigkeiten

QADs Portfolio umfasst bemerkenswerte Übernahmen und anschließende Aktualisierungen der Produktmarken:

DynaSys (supply chain planning) — QAD kündigte 2012 an, beabsichtige DynaSys zu übernehmen, um damit die supply chain planning zu stärken.¹⁵ DSCP-Materialien sind unter „QAD DynaSys“ gebrandet und positionieren DSCP als End-to-End-Planung (von der Nachfrage bis zur supply chain, plus S&OP/IBP).⁵
CEBOS (Qualitätsmanagement-Software) — QAD gab die Übernahme 2013 über eine SEC 8-K Einreichung bekannt.¹¹
Precision Software (globales Handelsmanagement / Transportausführung) — Eine eigene Pressemeldung von QAD (2019) berichtet, dass Precision 2006 von QAD übernommen und als „QAD Precision“ umbenannt wurde.¹²
Redzone (vernetzte Belegschaft / Frontline-Produktivität) — QAD kündigte 2023 eine Vereinbarung zur Übernahme von Redzone an (wobei der Dealwert in QADs Pressemitteilung öffentlich bekannt gegeben wurde), wodurch das Angebot über die Planung hinaus in den Bereich der Shopfloor-Produktivität und operativen Ausführung erweitert wurde.¹³

Produktumfang mit Schwerpunkt auf supply chain

QAD Adaptive ERP

QAD Adaptive ERP wird als das ERP-Rückgrat für Hersteller positioniert, das grundlegende transaktionale Funktionen (Finanzen, Beschaffung, Fertigung, Auftragsmanagement usw.) abdeckt und dabei auf Konfigurierbarkeit sowie (marketingseitig) schnelle Implementierungen setzt.⁴ Öffentliche Produktseiten sind jedoch meist nutzenorientiert; sie legen nicht von selbst die zugrunde liegenden Datenmodellbeschränkungen, Erweiterungsgrenzen oder die genauen Mechanismen der Planungslogik fest (z. B. wie MRP, Einschränkungen und Ausnahmebehandlung berechnet und skaliert werden).

QAD DynaSys DSCP (Demand & Supply Chain Planung)

DSCP ist die klarste „supply chain planning“ Produktlinie im Portfolio von QAD. Das DSCP-Datenblatt beschreibt:

Nachfrageplanung (einschließlich Demand Sensing, Aktionsplanung, Lebenszyklusmodellierung).⁵
Bestandsoptimierung (Sicherheitsbestandziele, Segmentierungsregeln, Service-Level-Parameter über Ebenen).⁵
Supply planning (Vertriebs-/Fertigungs-/Beschaffungspläne, Kalender, Vorlaufzeiten, Losgrößen, Allokationsregeln).⁵
Manufacturing planning mit „finite capacity optimized planning“ und Einschränkungen (Ressourcen, Fähigkeiten/Werkzeuge, Arbeitskraft, Materialbeschränkungen), sowie Unterstützung bei der Auftragszusage.⁵
S&OP / IBP mit finanziellen Dashboards und Szenario-Vergleichen.⁵

Das DSCP-Datenblatt stellt mehrere Technologiebekenntnisse auf – „advanced algorithmic and machine learning forecasting“ und „constraint-based optimization methods“, sowie „high performance in-memory computing“ und eingebettete Analysen via Qlik.⁵ Diese Aussagen belegen was QAD behauptet, dass DSCP leistet, liefern jedoch nicht genügend Details, um unabhängig zu validieren, wie Prognosemodelle aufgebaut werden (z. B. Modellklassen, Feature Engineering, Cross-Validation-Ansatz, Cold-Start-Strategie jenseits generischer Formulierungen) oder wie die Optimierung gelöst wird (z. B. Solver-Typ, MILP vs. Heuristiken, Umgang mit Durchführbarkeitsfragen, Laufzeitskalierung oder ein Nachweis der Optimalität).

DSCP wird zudem ausdrücklich als unterstützend für DDMRP vermarktet. Das DSCP-Datenblatt gibt an, dass DDMRP zu den „response planning“-Techniken gehört.⁵ Separat listet das Demand Driven Institute in seinem öffentlichen Verzeichnis „DSCP by QAD DynaSys“ unter „DDMRP compliant software“ auf, was eine nützliche Drittbestätigung dafür ist, dass QAD (bzw. seine DynaSys-Division) eine formale Ausrichtung an das DDMRP-Ökosystem verfolgt hat.¹⁶

Weitere angrenzende Produkte im Bereich der supply chain Ausführung

QAD Precision (globales Handelsmanagement / Transportausführung) wird beschrieben als Steuerung des inländischen und internationalen Warenverkehrs, Einhaltung/Dokumentation sowie Spediteur-/Liefermanagement.¹²
Redzone erweitert QAD in den Bereich der operativen Workflows bei der Ausführung (Shopfloor-Produktivität), was für die supply chain Leistung relevant sein kann, aber selbst keine supply chain planning darstellt.¹³

Technologie- und Architekturbelege

Hinweise auf einen reifen/Legacy-Kernstapel (Progress OpenEdge / 4GL)

Mehrere öffentliche Hinweise deuten darauf hin, dass QADs ursprüngliches ERP-Erbe weiterhin an einen reifen Technologie-Stack gebunden ist:

Eine Stellenausschreibung von QAD im Bereich Engineering verweist explizit auf „Progress 4GL“ als erforderliche Fähigkeit, was auf eine fortlaufende Investition in diese Laufzeit-/Sprachfamilie zumindest für einige Kernkomponenten hinweist.¹⁷
Progress (der Anbieter hinter OpenEdge) veröffentlicht Kundendokumentationen darüber, dass QAD Progress OpenEdge einsetzt.¹⁸
In von QAD verfassten Blogbeiträgen wird auch auf die OpenEdge-Expertise im Kontext der QAD-Technologie-Community verwiesen.¹⁹

Dies impliziert nicht per se eine „schlechte“ Technik; viele globale ERPs laufen auf reifen Stacks. Es deutet jedoch darauf hin, dass Behauptungen einer „next-gen“-Architektur als Schichten interpretiert werden sollten, die auf einem etablierten Kern aufgesetzt sind, anstatt als eine komplette Neuentwicklung – es sei denn, QAD liefert eine detaillierte, überprüfbare architektonische Zerlegung, die etwas anderes zeigt.

„Enterprise Platform“ und Integrationswerkzeuge

QAD veröffentlicht ein Whitepaper zur „Enterprise Platform“, in dem seine plattformbezogenen Konzepte (Integration, Erweiterbarkeit, Benutzererfahrungs-Schichten) auf einer Anbieter-Architektur-Ebene vorgestellt werden.²⁰ Separat stellt QAD Integrations-Service-Materialien (z. B. QXtend Integration Services) bereit, die Integrationsmuster und Projektpaketierungen beschreiben.²¹ Diese Dokumente tragen dazu bei, Bereitstellungswerkzeuge und Integrationsabsichten zu etablieren, sind jedoch nicht gleichbedeutend mit der Veröffentlichung von Referenzarchitekturen mit konkreten Schnittstellen, Leistungsspezifikationen oder komponentenbezogenen technischen Spezifikationen.

Cloud-Bereitstellungsansprüche und Zertifizierungen

Die DSCP-Unterlagen behaupten die Verfügbarkeit über „QAD Cloud“ und verweisen auf ISO-Zertifizierungen sowie SSAE SOC 1 Type II (SSAE15 SOC 1 Type II-Formulierung im Datenblatt).⁵ Dies zeigt, dass QAD zumindest mit Blick auf unternehmensweite Sicherheitsanforderungen vermarktet. Ohne direkten Zugriff auf QADs Trust Center-Artefakte (Audit-Bereichsangaben, Ausgliederungen von Subservice-Organisationen, Shared-Responsibility-Modell) sollte man solche Ansprüche jedoch als richtungsweisend und nicht als definitiven Nachweis ansehen.

KI, ML und Optimierungsansprüche: Was belegt ist vs. was nicht

DSCP: starke Anspruch auf Breite, schwache algorithmische Spezifikationen

DSCP-Unterlagen behaupten ausdrücklich:

“advanced algorithmic and machine learning forecasting”
“constraint-based optimization methods”
“in-memory computing” zur Ermöglichung von Simulationsplanung
Demand Sensing und DDMRP-Unterstützung ⁵

Dies sind glaubwürdige Kategorien von Techniken in moderner Planungssoftware, aber die öffentlichen Informationen sind hier dürftig hinsichtlich der Details, die beispielsweise einen regelbasierten APS von einem modernen probabilistischen/optimierungsbasierten Stack unterscheiden. Das DSCP-Datenblatt liefert nicht:

Modellfamilien (z. B. Gradient-Boosting vs. Deep Nets vs. klassische Zeitreihen-Ensembles),
Zielfunktionen und Formulierungen von Einschränkungen,
Solver-Technologien (kommerzieller Solver vs. proprietäre Heuristiken),
Reproduzierbarkeits-Artefakte (Benchmarks, öffentliche Demos mit Datensätzen, White-Box-Erklärbarkeit jenseits von UI-Behauptungen),
oder akademische/technische Publikationen, die die Algorithmen dokumentieren.

Daher lautet die technisch vorsichtige Schlussfolgerung: QAD vermarktet DSCP als eine fortschrittliche Planungssuite mit ML/Optimierungsfunktionen, aber die öffentlichen Materialien erlauben keine unabhängige Überprüfung der „state-of-the-art“ Tiefe.⁵⁶

“Champion AI” (2025): agentische Positionierung, eingeschränkte technische Details

Die „Champion AI“-Seite von QAD positioniert sie als eine „Intelligenzschicht“, die aus „spezifisch entwickelten Agenten“ (Produktivitäts-/Optimierungs-/Implementierungsagenten) besteht, die QAD-Lösungen umspannen.²² Dies ist ein moderner Verpackungsstil („agentic AI“), jedoch ist die öffentliche Seite weitgehend beschreibend; sie gibt keine Auskunft über die Modell-Governance, die Grenzen beim Aufruf von Tools, Zugriffssteuerungen auf Daten, Evaluierungsmethoden oder das Handling von Ausfallmodi – Details, die bei einer gründlichen Bewertung eines KI-Systems zu erwarten wären.²² Eine verwandte Pressemitteilung von QAD stellt Champion AI als strategische Richtung dar; auch hier werden detaillierte technische Mechanismen nicht in einer Weise veröffentlicht, die eine unabhängige Reproduktion ermöglicht.²³

Implementierungs- und Rollout-Methodik

QAD veröffentlicht Serviceseiten, die strukturiertes Onboarding, Implementierungsleistungen und Beschleuniger hervorheben:

„Effektives Onboarding“ beschreibt QADs Onboarding-Ansatz und paketierte Dienstleistungen.²⁴
„Rapid ERP-Implementierung“ umreißt Zeitpläne und eine paketierte Methodik für Implementierungen.²⁵
Integrationsdienstleistungsmaterial (z. B. QXtend) deutet auf standardisierte Integrationspakete hin, die maßgeschneiderte Integrationsarbeiten reduzieren können.²¹

Dies unterstützt die Auffassung, dass QAD eine unternehmensweite Implementierungsstrategie (Dienstleistungen + Software) verkauft, anstatt ausschließlich auf Self-Service-SaaS zu setzen. Allerdings mangelt es in den öffentlich zugänglichen Materialien an konkreten Nachweisen zur Umsetzung, wie z. B.: typischen Implementierungsdauern je Modul, dem erforderlichen Umfang der Datenmigration, Übergangsmustern und quantifizierten Ergebnissen, die mit benannten Kundenreferenzen verknüpft sind.

Kunden und Marktpräsenz

Benannte Kundenreferenzen (stärkere Belege)

QADs „Customers“-Seite enthält erkennbare Logos und Links zu Fallstudien/Kundengeschichten.²⁶ Auf dieser Seite sind beispielsweise Hersteller und Industrieunternehmen wie Saint-Gobain, KION, Hendrickson, Invacare, AVL, Autokiniton und andere zu sehen.²⁶ Derselbe Bereich verlinkt zu benannten Kundengeschichten wie Brunswick Boat Group und Grammer AG.²⁶²⁷²⁸

Dies sind überprüfbare Referenzen, da QAD sie öffentlich benennt (stärker als anonymisierte Behauptungen wie „großer Hersteller“). Allerdings ist der Umfang dessen, was jeder Kunde tatsächlich nutzt (ERP vs DSCP vs Qualität vs Redzone), nicht immer eindeutig, es sei denn, die jeweilige Fallstudie legt dies explizit dar.

Skalierungsindikatoren (aus Einreichungen)

Im FY2021 Form 10-K beschreibt QAD seinen installierten Fußabdruck und seine Nutzerbasis auf hohem Niveau.¹ Wie bei allen Offenlegungen von Anbietern sollten diese Zahlen mit Vorsicht behandelt werden (Definitionen sind entscheidend: „aktive Nutzer“, „Standorte“, Modulumfang), jedoch sind SEC-Einreichungen im Allgemeinen verlässlicher als reine Marketingbroschüren.

Bewertung der kommerziellen Reife

QAD scheint ein etabliertes Unternehmen für Unternehmenssoftware zu sein und kein junges Startup:

Mehr Jahrzehnte Betriebserfahrung und langjährige Präsenz im Fertigungs-ERP-Bereich.¹
Das Portfolio wurde durch Übernahmen in den Bereichen Planung (DynaSys), Qualität (CEBOS), globaler Handel/Transportausführung (Precision) und Fertigungsproduktivität (Redzone) erweitert.¹⁵¹¹¹²¹³
Jetzt in Privatbesitz unter Thoma Bravo, was typischerweise einen Fokus auf operatives Wachstum und Portfoliomanagement anstelle von Erkundung des Frühmarktes signalisiert.²³

Aus Sicht der Technologiereife deutet vieles auf einen hybriden Stack hin: einen ausgereiften ERP-Kern (mit öffentlichen Signalen für Progress/OpenEdge/4GL-Kontinuität) sowie neuere Schichten und erworbene Produkte, die unter einem integrierten Dach vermarktet werden.¹⁷¹⁸¹⁹ Dies kann kommerziell gut funktionieren, ist jedoch strukturell anders als bei Anbietern, deren gesamte Plattform als durchgängige moderne Optimierungslaufzeit gestaltet ist.

Fazit

QAD lässt sich am besten als ein etablierter Anbieter von ERP-Lösungen für die Fertigungsindustrie charakterisieren, der über ein erweitertes Portfolio verfügt, das unter anderem eine voll ausgestattete supply chain Planungssuite (QAD DynaSys DSCP) sowie zusätzliche angrenzende Ausführungsprodukte umfasst. Öffentliche Belege untermauern nachdrücklich die kommerzielle Reife von QAD (lange Betriebserfahrung, große installierte Basis und durch Akquisitionen erweitertes Portfolio) und belegen zudem, dass QADs ERP-Erbe weiterhin auf einen ausgereiften Kerntechnologie-Stack neben neueren Schichten setzt.

Aus technisch-skeptischer Sicht ist der limitierende Faktor bei der Bewertung von QAD als „state-of-the-art supply chain technology“ unzureichende öffentliche technische Offenlegung der präzisen Prognose- und Optimierungsmechanismen hinter DSCP und der neueren „agentischen“ Darstellung von Champion AI. QAD vermarktet eindeutig die richtigen Kategorien (ML forecasting, constraint-based optimization, in-memory simulation, demand sensing, DDMRP) und liefert in vielen Fertigungskontexten wahrscheinlich erheblichen praktischen Nutzen – allerdings ermöglicht der öffentliche Datensatz keine rigorose unabhängige Überprüfung der algorithmischen Neuheit, Robustheit oder Reproduzierbarkeit. Für Käufer erhöht dies die Bedeutung einer praxisnahen Bewertung: Referenzgespräche, die an spezifische Module geknüpft sind, Proof-of-Value-Piloten mit messbaren Ergebnissen sowie vertragliche Klarheit hinsichtlich der Modell-Governance und Erklärbarkeit für jede KI-gesteuerte Automatisierung.