Überprüfung von SupplyBrain, Supply Chain-Planungssoftwareanbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April, 2025

SupplyBrain ist ein digital eingeborener supply chain Softwareanbieter, der datengesteuerte Lösungen einsetzt, um Lagerprozesse und strategische Planung zu transformieren. Eingebettet in das etablierte SSI SCHAEFER-Ökosystem – mit Gründungsdaten, die zwischen 2019 und 2022 variieren – bietet SupplyBrain eine cloudbasierte SaaS-Plattform, die auf modernen Technologie-Stacks wie Python, Kotlin und containerbasierten Cloud-Diensten aufbaut. Die integrierte Suite umfasst Digital Twin-Simulationen zur Visualisierung von Lagerbetrieben in Echtzeit, KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung für ein proaktives Gerätemanagement und ein Bedarfsprognosemodul, das über 50 KI-Modelle einsetzt, um Inventar- und Auffüllentscheidungen zu automatisieren. Entwickelt, um nahtlos mit bestehenden ERP- und SCM-Systemen zu interagieren, kombiniert SupplyBrains Ansatz operative Simulation mit prädiktiver Analytik, auch wenn einige seiner technischen Nuancen weniger transparent bleiben.

Unternehmensübersicht

SupplyBrain präsentiert sich als ein digitales Startup, das darauf abzielt, das supply chain management durch datengesteuerte Lösungen zu revolutionieren. Obwohl die offizielle Webseite einen Start im Jahr 2022 angibt, deuten alternative Quellen – wie die LinkedIn-Präsenz – auf eine frühere Gründung im Jahr 2019 hin. In enger Zusammenarbeit mit der etablierten SSI SCHAEFER Group nutzt SupplyBrain den Zugang zu umfangreichen Logistikdaten und traditionellen Systemen, um seine innovativen Angebote zu untermauern. Dieses doppelte Erbe, das die Agilität eines Startups mit der Stabilität eines großen Logistikunternehmens vereint, positioniert SupplyBrain als eine evolutionäre Lösung, die darauf abzielt, Lagerprozesse und die gesamte supply chain planning zu optimieren.

Produktangebote und Funktionalitäten

Digital Twin und Lagerbetrieb

Was es bietet: Die „Digital Twin“-Lösung von SupplyBrain simuliert den Warenfluss in einem Lager in Echtzeit. Sie ist darauf ausgelegt, Engpässe zu identifizieren, dynamische Slotting zu optimieren und bei der Personalplanung zu unterstützen, um die operative Effizienz zu maximieren ¹.
Wie es funktioniert: Durch die Verarbeitung aktueller Bestandsdaten und den Einsatz fortschrittlicher Simulationsmodelle erstellt das System eine Echtzeit-Digital-Replik der Lagerbetriebe. Anschließend bewertet es mehrere „Was-wäre-wenn“-Szenarien, um potenzielle betriebliche Herausforderungen vorab zu erkennen.

Vorausschauende Instandhaltung und Supply Chain Planung

Vorausschauende Instandhaltung: Das Smart Maintenance Modul überwacht Echtzeit-Sensorwerte und Maschinenprotokolle, um Anomalien zu erkennen und optimale Wartungsintervalle vorherzusagen. Mit KI-basierter Anomalieerkennung und Verschleißindikator-Berechnung priorisiert das System Instandhaltungsaufgaben, um Ausfallzeiten zu reduzieren ².
Supply Chain Planung: Die Planungslösung von SupplyBrain behauptet, über 50 KI-Modelle zu nutzen, um hochpräzise Bedarfsprognosen zu erstellen. Das Modul automatisiert Bestandsprüfungen, empfiehlt Auffüllmaßnahmen und simuliert verschiedene Szenarien von Lagerbeständen – alles mit dem Ziel, Überbestände zu reduzieren und Engpässe zu vermeiden ³.

Technologie und Implementierungsdetails

Aussagen zu KI und maschinellem Lernen

SupplyBrain vermarktet seine Produkte als „KI-gestützt“ und legt dabei den Schwerpunkt auf Anomalieerkennung und prädiktive Analytik in Echtzeit. Obwohl das Unternehmen behauptet, dass seine Plattform eine Reihe von KI-Modellen ausführt, die historische Trends, Saisonalität und Nachfrageschwankungen analysieren, liefert sie nur begrenzte technische Details darüber, ob diese Modelle fortschrittliche Deep-Learning-Verfahren, traditionelle statistische Methoden oder regelbasierte Algorithmen einsetzen. Diese relative Intransparenz wirft Fragen hinsichtlich des wahren Standes der Technik seiner Technologie auf.

Technologiestack und Bereitstellung

Stellenanzeigen und Unternehmensprofile deuten darauf hin, dass SupplyBrain auf einem zeitgemäßen Technologiestack basiert. Die Plattform nutzt Berichten zufolge moderne Programmiersprachen wie Python und Kotlin und wird auf Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure bereitgestellt. Containerisierung mit Docker und Orchestrierung über Kubernetes bilden das Fundament seiner cloud-nativen Microservices-Architektur und sorgen dafür, dass die Lösung als webbasierte SaaS-Lösung geliefert wird. Dieses Bereitstellungsmodell ermöglicht eine nahtlose Integration mit etablierten ERP- und SCM-Systemen wie SAP oder WAMAS ⁴⁵⁶.

Kritische Beobachtungen

Bestimmte Aspekte von SupplyBrain erfordern eine vorsichtige Bewertung. Der behauptete Einsatz von mehr als 50 KI-Modellen wird mit wiederkehrenden Schlagwörtern präsentiert, jedoch sind die technischen Details spärlich. Zudem könnten widersprüchliche Angaben zu seinem Gründungsdatum (2019 vs. 2022) Fragen hinsichtlich seiner Reife und Erfolgsgeschichte aufwerfen. Die enge Integration mit der SSI SCHAEFER Group deutet auf eine Abhängigkeit von etablierten Logistikdaten und -systemen hin – was darauf hindeutet, dass die Entwicklungen von SupplyBrain, obwohl innovativ, eher evolutionär als revolutionär sein könnten. Obwohl sein moderner Technologiestack vielversprechend ist, könnte der Mangel an detaillierter Transparenz bezüglich seiner internen Modelle und Algorithmen Organisationen, die einen klaren Überblick über seinen Wettbewerbsvorteil suchen, vor Herausforderungen stellen.

SupplyBrain vs Lokad

Beim Vergleich von SupplyBrain mit Lokad treten zwei unterschiedliche Ansätze in der supply chain Software zutage. SupplyBrain setzt auf eine integrierte, simulationsbasierte Lösung, die sich auf Digital Twin-Technologie und vorausschauende Instandhaltung innerhalb eines breiteren Ökosystems (SSI SCHAEFER) konzentriert. Sein Portfolio legt den Schwerpunkt auf eine Echtzeit-Visualisierung der Abläufe und eine automatisierte Bestandsplanung durch eine Suite von KI-Modellen, wenn auch mit etwas undurchsichtigen Implementierungsdetails. Im Gegensatz dazu ist Lokad ein Pionier in der quantitativen supply chain Optimierung mit einer Plattform, die von Grund auf für cloudbasierte, programmierbare Entscheidungsautomatisierung entwickelt wurde. Mit seiner maßgeschneiderten domänenspezifischen Sprache (Envision) und einem Technologiestack, der auf F#, C# und TypeScript auf Microsoft Azure basiert, liefert Lokad tief integrierte Prognose- und Optimierungsfähigkeiten, die technisches Fachwissen erfordern, aber hohe Präzision und Transparenz bieten. Letztlich hängt die Wahl zwischen beiden wohl von der Bereitschaft einer Organisation ab, eine hochgradig programmierbare, mathematisch getriebene Plattform zu übernehmen, oder von einer Lösung, die auf etablierten Partnerschaften und einer stärker gebündelten, simulationsfokussierten Methodik basiert.

Fazit

SupplyBrain positioniert sich als eine fortschrittliche, KI-gestützte supply chain Lösung, die darauf abzielt, Lagerprozesse, Wartungsplanung und strategische Planung durch Digital Twin-Simulationen und eine Suite von prädiktiven Modellen zu optimieren. Aufbauend auf einer modernen, cloud-nativen Architektur und eng integriert in das langjährige SSI SCHAEFER-Ökosystem bietet sie Werkzeuge, die darauf ausgelegt sind, die operative Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Dennoch legt der relative Mangel an technischer Transparenz – gepaart mit widersprüchlichen Angaben zu seiner Gründungsgeschichte – nahe, dass potenzielle Anwender sorgfältig prüfen sollten, ob seine Versprechen mit ihren internen Anforderungen an Innovation und Präzision übereinstimmen. Im Vergleich von SupplyBrain mit Plattformen wie Lokad, die eine tiefe quantitative Optimierung durch programmierbare, individuell anpassbare Mechanismen liefern, müssen Organisationen die Vorteile eines gebrauchsfertigen, integrierten Systems gegen die potenziellen Vorteile eines detaillierteren, mathematisch rigorosen Ansatzes abwägen. Letztlich wird der Erfolg im modernen supply chain management davon abhängen, die Lösung an die technische Bereitschaft und die Fähigkeit zur Prozessre‑Engineering einer Organisation anzupassen.