Rezension von RELEX Solutions, Supply Chain Planung Softwareanbieter

Von Léon Levinas-Ménard
Zuletzt aktualisiert: September, 2025

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RELEX Solutions bietet eine einheitliche SaaS-Plattform für Einzelhandel und supply chain Planung, die Bedarfsprognosen/-erkennung, Nachschub und Zuweisung, Sortiments- und Flächenplanung, Preis- und Aktionsplanung, Personaloptimierung sowie—seit 2024—die upstream Produktionsplanung und -terminierung über die Optimity-Akquisition abdeckt. Öffentliche Engineering- und Partnermaterialien deuten auf eine Microservices-Architektur hin, die auf Kubernetes über RELEX-eigene Rechenzentren und Public Cloud (vorwiegend Azure) bereitgestellt wird, mit einem In-Memory-Verarbeitungskern, Terraform-basierter IaC und einem Ökosystem, das Kafka und Snowflake umfasst. Das Unternehmen veröffentlicht eine Monitoring API (OAuth2/OpenAPI) für den Dateistatus und die Ausführung von Jobs; weiterreichende Produkt-APIs sind nicht öffentlich. RELEX behauptet eine auf Machine Learning basierende Prognose und eine konfigurierbare Business Rules Engine und führte 2024 „Rebot“ ein, einen auf GPT-4 basierenden Assistenten für den konversationellen Zugang zu Planungsdaten. Fallstudien beschreiben Pilot- und Wellenausrollungen mit den ersten Live-Gängen in etwa 4–5 Monaten, wobei der Schwerpunkt auf „konfigurieren, nicht codieren“ liegt. Seit der Gründung im Jahr 2005 in Finnland hat RELEX mehrere Finanzierungsrunden von Summit Partners, TCV und Blackstone erhalten; zu den Übernahmen zählen Galleria (2016), Zenopt (2019), Formulate (2022), Athena Retail (2022) und Optimity (2024). Technische Behauptungen bezüglich der internen Prognose- und Optimierungsalgorithmen bleiben in den öffentlichen Dokumentationen weitgehend unzureichend offengelegt.

RELEX Überblick

Auf einen Blick wird RELEX als eine „einheitliche Einzelhandelsplanungs“-Suite positioniert, die von der nachgelagerten Filial-/DC-Planung bis hin zur upstream Produktionsplanung (nach Optimity) reicht und als Multi-Mandanten-SaaS bereitgestellt wird123. Produktisierte Module umfassen Bedarfsprognose, Nachschub, Sortiment/Flächen, Preis-/Aktionsplanung, Personal sowie Produktionsplanung1452.

Die öffentliche Plattformbeschreibung hebt Kubernetes/Microservices, hybride Bereitstellung (RELEX-Rechenzentren und Azure/GCP), In-Memory-Berechnungen und IaC mit Terraform hervor; Partner und Stellenanzeigen bestätigen Kafka/Snowflake sowie gemischte Datenspeicher (ClickHouse/BigQuery/PostgreSQL) für verschiedene Teams678191011. Die Integration erfolgt über Dateien und REST, mit einer dokumentierten Monitoring API (OAuth2) zur Nachverfolgung des Ingestions- und Planungsjob-Status; ein GitHub-Beispiel veranschaulicht die Nutzung11213. Sicherheitsbehauptungen umfassen ISO 27001- und SOC 2-Zertifizierungen sowie eine KI-Governance-Richtlinie (2025)1415.

KI-Funktionen werden auf hohem Niveau präsentiert (ML-basierte Prognosen; konfigurierbare Business Rules Engine). Generative KI tritt über Rebot auf, der explizit auf GPT-4/Azure OpenAI basiert und als eine private/sichere konversationelle Schicht für RELEX-Daten beschrieben wird16171819.

Liefermuster in Fallstudien zeigen Pilotphasen und gestaffelte Kategorien-/Standortwellen, wobei mehrere Beispiele etwa 4–5 Monate bis zum ersten Go-live anführen20212223.

Unternehmensgeschichte: gegründet 2005 (Aalto-Herkunft), US-Tochter 2016, bedeutende Finanzierungen 2015–2024 (Summit, TCV, Blackstone), Übernahmen 2016–2024 (Galleria, Zenopt, Formulate, Athena Retail, Optimity)24252627282930313233453423.

RELEX Solutions vs Lokad

Ansatz zur Modellierung & Transparenz. RELEX legt den Schwerpunkt auf konfigurierbare Anwendungen mit einer Business Rules Engine und ML-basierter Prognose, veröffentlicht jedoch nur begrenzt technische Details zu Prognosealgorithmen, Optimierungsformulierungen oder öffentlichen Planungs-APIs jenseits einer Monitoring API11217. Lokad stellt eine programmatische Plattform vor, die rund um seine domänenspezifische Sprache Envision aufgebaut ist, um probabilistische Prognosen und Entscheidungsoptimierungen explizit zu codieren – und positioniert sich damit als ein White-Box-, codezentrierter Workflow, bei dem jede Transformation überprüfbar und auditierbar ist3536.

Entscheidungsmechanismen. RELEX-Materialien betonen „konfigurieren, nicht codieren“, mit regelgesteuerter Richtlinienkontrolle und Anwendungsmodulen (Nachschub, Sortiment/Flächen, Preis-/Aktionsplanung, Personal, Produktion)11742. Lokad konzentriert sich auf probabilistische Prognosen (vollständige Nachfragedistributionen), die in eine entscheidungszentrierte Optimierung (z. B. ROI-bewertete Einkaufs-/Übertragungspositionen) einfließen, und vereint Prognose und Optimierung in einer einzigen Pipeline, die finanzielle Zielsetzungen verfolgt3536.

KI-Positionierung. RELEXs Rebot nutzt GPT-4 für den konversationellen Zugriff auf Planungsdaten1819. Lokads KI/ML-Ansatz ist in seinen Prognose-/Optimierungs-Stack eingebettet (z. B. Deep Learning, differentiable Programmierung) und nicht als Chat-Assistentenschicht; der Schwerpunkt liegt darauf, dass „KI“ innerhalb der DSL und Dashboards auditierbar bleiben muss3536.

Architektur. Beide setzen auf Cloud-first. RELEX dokumentiert Kubernetes/Microservices und Multi-Cloud (insbesondere Azure) mit In-Memory-Verarbeitung und einem Kafka/Snowflake-Ökosystem6781910. Lokad betreibt einen Multi-Mandanten-Stack auf Azure mit einer maßgeschneiderten Ausführungsengine („Thunks“) und ereignisbasierter Speicherung, minimiert Drittanbieter-Abhängigkeiten und stellt seine Logik über Envision statt produktspezifischer GUIs zur Verfügung36.

Offenheit & APIs. RELEX veröffentlicht eine Monitoring API; Kern-Planungs-/Optimierungs-APIs sind nicht öffentlich dokumentiert1213. Lokads „Offenheit“ erfolgt über die DSL selbst (Lösungen werden als Code geliefert, den der Kunde lesen, versionieren und erweitern kann) statt über umfassende REST-Endpunkte36.

Organisatorische Ausrichtung. RELEX wuchs durch bedeutende Risikofinanzierungen und Übernahmen, um sein Portfolio zu erweitern2628302. Lokad berichtet von organischem Wachstum, keinen Übernahmen und konzentriert sich auf eine einzige integrierte Plattform35.

Fazit: RELEX = konfigurationsorientierte APS-ähnliche Suite mit moderner Laufzeit, eingeschränkter algorithmischer Offenlegung und einer GPT-4-Chat-Schicht; Lokad = DSL-orientierte, white-box probabilistische Optimierungsplattform, bei der das Modell expliziter Code ist. Welche Option passt, hängt davon ab, ob ein Team eine konfigurierbare, produktisierte Suite oder eine programmierbare Optimierungsumgebung bevorzugt.

Unternehmenszeitstrahl & Kapital

  • Gründung & Identität. 2005, Finnland — Aalto-Universitäts-Wurzeln (Kärkkäinen, Småros, Falck)24. US-Niederlassung wurde im April 2016 gegründet25.
  • Finanzierung. Summit Partners Minderheitsbeteiligung (2015) und Folgefinanzierung (2017)2627; TCV $200M (2019)2829; Blackstone Growth €500M bei einer Bewertung von €5B (2022)30; Blackstone & TCV erhöhen ihre Beteiligungen, als Summit aussteigt (2024)31.
  • Übernahmen. Galleria RTS (ca. 2016)27; Zenopt (2019)3233; Formulate (2022)4; Athena Retail (2022)534; Optimity (2024)23.

Produktumfang & Dokumentation

  • Lösungsübersicht. Bedarfsplanung/-erkennung; Nachschub/Zuweisung; Sortiment & Flächen; Preis & Aktionen; Personaloptimierung; Produktionsplanung/-terminierung (über Optimity)1452.
  • Sicherheit & Governance. ISO 27001, SOC 2 (ISAE 3000) Behauptungen; KI-Governance-Richtlinie veröffentlicht 20251415.
  • Integration. Datei- + REST-Ingestion unterstützt; Monitoring API (OAuth2) gibt Job-/Dateistatus für betriebliche Übersicht preis; Beispiel-Client-Code auf GitHub11213.

Architektur & Stack

  • Laufzeit. Microservices auf Kubernetes (AKS); Hybrid-/Multi-Cloud einschließlich RELEX-Rechenzentren und Azure, teilweise GCP; IaC mit Terraform6781.
  • Daten/Verarbeitung. In-Memory-Berechnung (Anbieterangabe); Kafka + Snowflake Partnerschaften; Stellenausschreibungen beziehen sich auf ClickHouse/BigQuery/PostgreSQL für teambezogene Bedürfnisse191011.
  • Beobachtbarkeit. Serverless-Sammlung in Elastic für Microsoft 365 Telemetrie (Partnerfall)37.

KI, ML & Optimierungskomponenten

  • Prognose/ML. RELEX gibt an, ML-basierte Bedarfsprognosen zu verwenden, ohne Modellfamilien, Merkmale oder Benchmarks offenzulegen16.
  • Regeln/Optimierung. Business Rules Engine für „konfigurieren, nicht codieren“; interne Regelsprachen-/Solver-Spezifika sind nicht öffentlich17.
  • Generative KI. Rebot ist ein auf GPT-4 basierender Assistent, der über RELEX-Daten geschichtet ist; die Architektur (RAG, Zugriffskontrollen, Auditing) ist nicht öffentlich detailliert1819.

Bewertung. Moderne Laufzeit und Zustellreife sind gut belegt; algorithmische Transparenz bleibt in öffentlichen Materialien gering (keine detaillierten Modell-/Solver-Spezifikationen oder reproduzierbaren Bewertungen).

Bereitstellung & Rollout

  • Muster. Pilot → gestaffelter Rollout („Waves“) üblich; mehrere Fälle nennen ca. 4–5 Monate bis zum ersten Go-live20212223.
  • Betriebsübersicht. Die Monitoring API ermöglicht Automatisierung und Health Checks in den Ingestions-/Planungspipelines1213.

Unstimmigkeiten & Unbekanntes

  • Gründungsjahr wird in Sekundärquellen gelegentlich fälschlicherweise mit 2006 angegeben; primäre Quellen belegen 200524.
  • Datierung der Galleria-Übernahme stützt sich auf die Bestätigung von Investorennotizen27.
  • „Noch nie eine fehlgeschlagene Implementierung gehabt“ und ähnliche Superlative: nicht verifizierte Marketingaussagen (keine unabhängigen Prüfungen).
  • In-Memory-Datenbank-Innereien, Kernoptimierungs-Solver und umfassendere öffentliche APIs: in öffentlichen Quellen nicht dokumentiert11217.

Fazit

RELEX präsentiert eine zeitgemäße, auf Kubernetes basierende SaaS-Suite, die durch Übernahmen und Investitionen funktional erweitert wurde und glaubwürdige Signale für betriebliche Skalierbarkeit (hybride Cloud, IaC, Partnerekosystem) sowie Zustellreife (Pilot- bis Wellenrollouts, Monitoring API) aufweist. Allerdings bleiben die zentralen algorithmischen Details für Prognosen und Optimierungen öffentlich undurchsichtig; Behauptungen sollten als plausibel, jedoch unverifiziert angesehen werden, sofern keine technischen Whitepapers, Benchmarks, Code-Artefakte oder öffentlichen Planungs-APIs vorliegen. Für Organisationen, die eine konfigurierbare, modulfokussierte APS mit Enterprise-Paketierung und begrenzter algorithmischer Transparenz priorisieren, ist RELEX geeignet. Für Teams, die explizite, programmierbare Modellierung mit auditierbarer Mathematik und Code-kontrollierter Steuerung probabilistischer Entscheidungen suchen, stellt Lokads DSL-zentrierter Ansatz einen wesentlich anderen Weg dar.

Quellen

  1. RELEX — Plattformtechnologie (abgerufen 2025-09-02) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. RELEX PR — Erwirbt Optimity (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. DC Velocity — RELEX Solutions erwirbt Optimity (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. RELEX PR — Übernahme von Formulate (2022-05-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. RELEX PR — Erwirbt Athena Retail (2022-05-24) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. RELEX Careers Blog — Cloud Engineers Olli und Sid… (2021-09-21) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Polar Squad — Managed Kubernetes Migration (2024-11-07) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Microsoft / Pulse by Devoteam — Wie SRE und Azure eine schnelle Reaktion ermöglichen… (2023) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Snowflake — Partnerliste: RELEX ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Confluent — Partnerseite: RELEX Solutions ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. RELEX Careers Blog — Tech-Leben bei RELEX: Backend (2019-09-05) ↩︎ ↩︎

  12. RELEX — Monitoring API (OpenAPI-Beispiel) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. GitHub — relex/monitoring-api-demo ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. RELEX — Sicherheit & Compliance (ISO 27001, SOC 2) ↩︎ ↩︎

  15. RELEX — KI-Governance-Richtlinie (2025-04) ↩︎ ↩︎

  16. RELEX — Über (ML-Prognoseanspruch) ↩︎ ↩︎

  17. RELEX — The Business Rules Engine: wie Konfigurierbarkeit flexible und skalierbare Planung ermöglicht… ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. RELEX — Introducing Rebot (GPT-4 Assistent) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. DC Velocity — RELEX stellt den generativen KI-Assistenten Rebot vor (2024-04-25) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. RELEX Case — Booths: Qualität und Frische ↩︎ ↩︎

  21. RELEX Case — Musti Group ↩︎ ↩︎

  22. RELEX Case — Bubbies (USA) ↩︎ ↩︎

  23. RELEX Case — OXXO (2024) ↩︎ ↩︎

  24. Aalto Universität — Alumni des Jahres 2023 (Småros, Falck, Kärkkäinen) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  25. Georgia Company Registry — RELEX SOLUTIONS INC ↩︎ ↩︎

  26. RELEX PR — Investition von Summit Partners (2015-09-09) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Summit Partners — Weitere Finanzierung für RELEX (2017-09-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. RELEX PR — TCV tätigt $200M Investition (2019-02-06) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. TechCrunch — Einzelhandelstechnologie-Plattform Relex sammelt $200M von TCV ein (2019-02-06) ↩︎ ↩︎

  30. RELEX PR — €500M Blackstone-geführte Finanzierung bei einer Bewertung von €5B (2022-02-17) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Blackstone — Blackstone und TCV erhöhen ihre Investition in RELEX (2024-12-10) ↩︎ ↩︎

  32. RELEX PR — Übernahme von Zenopt (2019-06-27) ↩︎ ↩︎

  33. CB Insights — Zenopt Firmenprofil (übernommen) ↩︎ ↩︎

  34. Athena Retail — RELEX erwirbt Athena Retail (2022-05-24) ↩︎ ↩︎

  35. Lokad — Über uns (Unternehmenshintergrund, Plattformübersicht) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  36. Lokad — Warum nicht Python (Architektur/DSL-Begründung, White-Box-Haltung) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  37. Elastic Solutions — Input serverless Architektur zur Integration von Microsoft 365 Logs in Elastic für RELEX Solutions (2023-07) ↩︎