Rezension von The Owl Solutions, Supply Chain Softwareanbieter

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: Dezember, 2025

The Owl Solutions ist ein Softwareanbieter, der seine Produktpalette als eine supply chain “control tower” und “digital analyst” Schicht positioniert: eine Webplattform, die dazu bestimmt ist, operative Daten in standardisierte Performance-Dashboards (über Planung und Ausführung hinweg) zu konsolidieren und laufende Managementroutinen (insbesondere S&OP-artige Nachverfolgungen) durch KPI-Definitionen, Scorecards, Ausnahmeverfolgung und Aufgabenmanagement zu unterstützen. Öffentlich zugängliche Materialien betonen Monitoring, Sichtbarkeit und strukturiertes Performance-Management (Plan/Source/Make/Deliver-Rahmen), mit einem “AI-powered” Aspekt über ODA (OWL Data Analyst), der den Zugang zu Erkenntnissen in natürlicher Sprache sowie automatisierte Berichterstattung verspricht; die öffentlich verfügbare Dokumentation ist jedoch wesentlich expliziter in Bezug auf die KPI-Bibliothek der Plattform, Governance/Berechtigungen und Workflow-Funktionen als hinsichtlich zugrundeliegender Forecasting-/Optimierungs-Engines oder reproduzierbarer AI/ML-Methodendetails.

The Owl Solutions Überblick

The Owl Solutions vermarktet sich als eine Plattform, die für supply chain professionals entwickelt wurde, mit dem Schwerpunkt auf der Überwachung von supply chain performance, der Bereitstellung vorgefertigter Dashboards und der Integration in ERPs sowie andere Datenspeicher.¹ Die öffentliche Dokumentation teilt das Produktuniversum in (mindestens) zwei zusammenhängende Bereiche:

Analytics: Supply Chain Control Tower (Dashboard-Erstellung und KPI-Überwachung über Plan/Source/Make/Deliver).²
ODA: OWL Data Analyst (positioniert als ein “AI-powered virtual analyst” mit Modulen wie Demand Planning und Supply & Inventory sowie unterstützenden Funktionen wie Scorecards, Datenmanagement und Aktionsverfolgung).³

Diese Einordnung entspricht einer Performance-Management-Schicht statt einem transaktionalen System, d.h. einem System, das über anderen operativen Systemen sitzt, Kennzahlen aggregiert und definiert und Nachverfolgungsaktionen organisiert, anstatt Beschaffungs-/Produktions-/Logistiktransaktionen direkt auszuführen.²⁴

Detaillierte Einführung in The Owl Solutions

Was die Software laut öffentlicher Dokumentation zu liefern scheint

1) Ein metrikenorientierter Control Tower mit einer standardisierten operativen Karte. Die Wissensdatenbank “Analytics: Supply Chain Control Tower” organisiert die Module als Plan, Source, Make, Deliver, wobei jedes auf Überwachungsziele abzielt (Prognosegenauigkeit & Verzerrung, Lieferantenperformance, Produktionserreichung/Durchsatz, Serviceniveau/termingerechte Lieferung).² Dies ist ein starkes Signal dafür, dass das Kernergebnis Messung und operative Sichtbarkeit ist und nicht (per se) algorithmische Entscheidungsautomatisierung.

2) Zentralisierte KPI-Definitionen und Berechnungs-Transparenz (Data Manager). Die Funktion “Data Manager” wird als ein Ort beschrieben, an dem Metriken-Definitionen und Formeln, Module, in denen der KPI verwendet wird, Leistungsattribute und Status (aktiv/inaktiv) eingesehen werden können.⁵ Dies ist außerordentlich explizit (im Vergleich zu vielen “control tower” Marketingaussagen) in Bezug auf die Auditierbarkeit der KPI-Schicht – wenngleich es sich immer noch um ein KPI-Governance-Feature handelt und keinen Hinweis auf prädiktive Optimierung liefert.

3) Ein integrierter Nachverfolgungs-Workflow (Action Manager), abgestimmt auf S&OP-Rhythmen. Der “Action Manager” wird als ein zentraler Aufgabenarbeitsbereich dokumentiert, der an Demand Review / Supply Review / Pre-S&OP / Andere angelehnt ist, mit Zuweisungen, Fälligkeitsdaten, Status, Prioritäten, Filtermöglichkeiten usw.⁴ Dies ist eine konkrete Workflow-Funktionalität (über CRUD-Dashboards hinaus) und ist eng mit der Management-Routine verknüpft.

4) “ODA: OWL Data Analyst” als übergreifende Modulplattform. Die ODA-Dokumentation präsentiert Module (z. B. Demand Planning, Supply & Inventory), Funktionen der Admin-Konsole, Kennzahlenmanagement, Dateiverwaltung und “OWL AI” / automatisierte Insights.³ Allerdings sind die zugänglichen Seiten größtenteils navigations- oder operativ ausgerichtet (wie man sich anmeldet, wie Module aufgerufen werden), statt technische Erklärungen zu Prognosemodellen, probabilistischen Methoden oder Optimierungsalgorithmen zu liefern.³

Hinweise zur Bereitstellung (was belegt ist, nicht angenommen)

Die Anmeldedokumentation weist auf ein Webportal hin mit:

SSO via Google Workspace und Microsoft 365, mit möglicherweise erforderlicher IT-Genehmigung.⁶
E-Mail/Passwort-Konten bereitgestellt vom OWL-Team (Einrichtung mit temporärem Passwort).⁷

Dies unterstützt eine SaaS-ähnliche Bereitstellung (Browserportal + Integration in Unternehmensidentitäten), liefert jedoch für sich genommen keinen Beweis für einen spezifischen Hosting-Anbieter, eine Datenpipeline-Architektur oder ein Laufzeit-/Compute-Modell.⁶⁷

The Owl Solutions vs Lokad

The Owl Solutions und Lokad können beide als “supply chain software” beschrieben werden, jedoch weichen ihre öffentlich belegten Schwerpunkte in technisch bedeutsamen Aspekten voneinander ab.

Primärer Output: Performance-Observability vs. Entscheidungsoptimierung. Die Dokumentation von The Owl Solutions ist explizit in Bezug auf Dashboards, KPI-Definitionen, Scorecards und Workflow-Nachverfolgung (Action Manager) über Plan/Source/Make/Deliver.²⁵⁴ Lokad hingegen stellt seine Technologie öffentlich als fokussiert auf probabilistisches Forecasting und Optimierung von Entscheidungen unter Unsicherheit dar – nicht nur auf Messung –, indem Vorhersagen als Verteilungen positioniert und entscheidungszentrierte numerische Ansätze betont werden.⁸⁹
Transparenzfokus: KPI-Formeltransparenz vs. programmatische Optimierungstransparenz. Der “Data Manager” von The Owl Solutions behauptet eine starke Transparenz auf der Metrik-Definition/Formel-Ebene.⁵ Die Dokumentation von Lokad betont Transparenz durch programmatische Logik (Envision, kompiliert für verteilte Ausführung), d.h. das Modell wird als Code ausgedrückt und auf einer Plattform ausgeführt, die für datenparalleles Rechnen konzipiert ist.¹⁰
“AI”-Positionierung: Zugang zu Erkenntnissen in natürlicher Sprache vs. Forecasting-/Optimierungsmethoden. The Owl Solutions vermarktet ODA als einen “AI-powered virtual analyst” und führt in seiner Dokumentationsnavigation “OWL AI” und automatisierte Insights auf, jedoch belegen die zugänglichen Materialien nicht, welche AI-Methoden verwendet werden (z. B. welche Modellfamilien, Trainingsregime, Evaluierungsprotokolle oder wie die Ergebnisse in Planungsentscheidungen einfließen).³ Lokads öffentliche Materialien sind spezifischer in Bezug auf probabilistisches Forecasting als prädiktives Paradigma und liefern ausführliche technische/FAQ-ähnliche Erklärungen der Forecasting-Engine und verwandter Konzepte (auch wenn die vollständige Implementierung proprietär bleibt).⁸⁹
Operativer Workflow: integriertes Aufgabenmanagement vs. automatisierte Entscheidungslisten. The Owl Solutions beinhaltet ein erstklassiges Workflow-Tool (Action Manager), das auf S&OP-Nachverfolgung abgestimmt ist.⁴ Lokads öffentliche Darstellung tendiert dazu, die Erzeugung von priorisierten Entscheidungen (z. B. Nachschub, Preisgestaltung, Zuteilungen) unter Unsicherheit zu betonen, anstatt einen integrierten S&OP-Aufgabentracker – auch wenn beide in realen Einsätzen koexistieren können (Lokad als Entscheidungs-Engine, ein anderes Tool als Workflow-Oberfläche).⁹¹¹

Net: Basierend auf den öffentlichen Belegen erscheint The Owl Solutions als ein supply chain performance management/control-tower-Produkt mit strukturierten Nachverfolgungs-Workflows und Metriktransparenz, während sich Lokad als eine probabilistische, entscheidungszentrierte Optimierungsplattform positioniert, deren Kernelement optimierte Entscheidungen unter Unsicherheit sind, umgesetzt durch eine spezialisierte Compute-Plattform und ein Programmiermodell.²¹⁰⁸⁹

Produkt- und Architekturbelege

Analytics: Supply Chain Control Tower

Die Control Tower Wissensdatenbank-Seite dokumentiert:

Module: Plan, Source, Make, Deliver
Funktionsbereiche: Scorecard, Data Manager, Action Manager, Documents/Automated Insight
Funktionen der Admin-Konsole: Benutzerverwaltung, KPI-Ziele/-Schwellenwerte, Dateiverwaltung, Nutzungsstatistiken²

Dies entspricht einer Produktarchitektur, die sich auf (1) KPI-Berechnung, (2) Dashboard-/Scorecard-Visualisierung, (3) Governance und Schwellenwerte sowie (4) Workflow-Nachverfolgung konzentriert.

ODA: OWL Data Analyst

ODA wird als eine parallele (oder benachbarte) Produktfläche präsentiert, die erneut Folgendes umfasst:

Module (Demand Planning, Supply & Inventory)
Weitere Funktionen (Scorecard, Data Manager, Action Manager, documents/insights)
“OWL AI” wird als Funktionsbereich in der Dokumentationsnavigation aufgeführt.³

Allerdings liefern die öffentlich zugänglichen Dokumentationsseiten (wie indexiert) keine technische Fundierung für Prognosemodelle, kausale Treiber, Optimierungsalgorithmen oder reproduzierbare Benchmarks.

Data Manager (Metriktransparenz)

Die Data Manager-Seite beschreibt eine KPI-Bibliothek mit expliziten Formeln und Metadaten (Modul, Leistungsattribut, Status) und positioniert sich ausdrücklich als die “Logik, Formeln und Strukturen” hinter Analytics.⁵ Dies ist ein glaubwürdiger Beleg dafür, dass die Plattform in definitorische Strenge für KPIs investiert.

Action Manager (Workflow)

Die Action Manager-Seite ist explizit in Bezug auf die Workflow-Struktur und -Felder (Status-Taxonomie, Priorität, Modulzuordnung, Filter) und liefert einen glaubwürdigen Nachweis für Workflow-Funktionalitäten jenseits von “Dashboards und Exports.”⁴

Bereitstellungs- / Rollout-Methodik (was dokumentiert ist)

Was ausschließlich aus der Dokumentation erschlossen werden kann:

Die Plattform unterstützt das Enterprise-Anmelden via SSO (Google/Microsoft), mit potenziell erforderlichen IT-Genehmigungsschritten.⁶
Sie unterstützt von OWL bereitgestellte Konten (E-Mail/Passwort) für den Zugriff.⁷
Funktionen der Admin-Konsole umfassen Benutzerkonfiguration, KPI-Zielkonfiguration und Dateiverwaltung (Hochladen/Verwalten von Datendateien) innerhalb der ODA/Analytics-Admin-Bereiche.²³

Was durch die zugängliche Dokumentation nicht belegt ist (und nicht angenommen werden sollte):

Ein spezifischer Cloud-Anbieter, eine Region oder ein Mandantenmodell (Single-Tenant vs Multi-Tenant).
Ein dokumentiertes Datenpipeline-Muster (APIs/Connectoren vs. Batch-Dateiuploads) jenseits der generischen Behauptungen zu “Dateiverwaltung” und “Datenrepositorien”.¹²³
SLAs, Ausführungsfrequenzen, Compute-Skalierungsmodell oder Wiederherstellungsarchitektur.

AI / ML / Optimierungs-Behauptungen (skeptische Bewertung)

Öffentliche Anspruchsfläche: ODA wird als ein “AI-powered virtual analyst” beschrieben, der Fragen in natürlicher Sprache und sofortige Insights unterstützt.³ Außerdem verweist die Dokumentationsnavigation auf “OWL AI” sowie automatisierte Insights/Berichte.³²

Öffentlich belegt Niveau: Die zugänglichen, indexierten Dokumentationsseiten sind operativ (“wie man sich anmeldet”, Modulnavigation, Admin-Konsole) und liefern nicht:

Offenlegung der Modellklassen (z. B. statistisches Forecasting vs ML vs. LLM-basierte Abrufe),
Trainings-/Evaluierungsverfahren,
reproduzierbare Beispiele über die UI-Nutzung hinaus,
wie “AI”-Ergebnisse in Planungsentscheidungen übersetzt werden (z. B. Bestellmengen, Sicherheitsbestände, eingeschränkte Pläne).

Was rigoros geschlossen werden kann: Die öffentlichen Belege unterstützen die Existenz von AI-gebrandeten Benutzerfunktionen (natürliche Sprachabfrage / automatisierte Insight-Oberflächen), liefern jedoch keinen spezifischen technischen Nachweis für Forecasting-/Optimierungsalgorithmen oder modernste Entscheidungsautomatisierung.

Kundenreferenzen und Fallstudien

Das Unternehmen unterhält einen Case Studies-Bereich mit Kategorien (Demand Planning, Quality Control, Procurement, White Label) und verweist auf den “Supply Chain Pros to Know Award” auf derselben Seite.¹² Außerdem vermarktet die Homepage des Unternehmens das Produkt breit als in ERPs integrierbar und bietet vorgefertigte Dashboards an.¹

Eine strikte Unterscheidung der Belege ist hier wichtig:

Benannte, unabhängig verifizierbare Kundeneinsätze sind stärkere Belege.
Kategorisierte Fallstudien-Navigation ohne verifizierbare Kundennennung ist schwächer.

Aus den hier ersichtlichen Seiten ist der Fallstudien-Bereich erkennbar, jedoch sollte das Ausmaß der benannten Kundennachweise (Logos, quantifizierte Ergebnisse, Bestätigungen Dritter) als unbelegt betrachtet werden, sofern nicht jede Fallstudie verifizierbare Kundennamen und Details liefert.¹²

Kommerzielle Reife (Marktpräsenzsignale)

Ein konkreter Drittanbieter-Indikator für externe Sichtbarkeit ist die Berichterstattung und Award-Erwähnung des Supply & Demand Chain Executive für den CEO von The Owl Solutions (Kategorie Pros to Know / Top Procurement Pro), die in einem SDCE-Artikel dokumentiert und in einer PRWeb-Mitteilung wiedergegeben wird.¹³¹⁴ Dies weist auf eine gewisse Präsenz in der Industrie-Medienlandschaft hin.

Allerdings kann anhand der hier referenzierten Materialien die kommerzielle Reife des Unternehmens (z. B. Umsatzmaßstab, Kundenzahl, Einsatzumfang) nicht robust quantifiziert werden, ohne zusätzliche unabhängige Quellen (Register, Finanzierungsdatenbanken, geprüfte Bilanzen oder eine breite Palette an Fallstudien von Dritten).

Fazit

Basierend auf der öffentlichen Dokumentation untermauert The Owl Solutions am glaubwürdigsten ein supply chain performance management-Produkt: Dashboards/Scorecards, die nach Plan/Source/Make/Deliver gegliedert sind, KPI-Governance mit expliziten Formeln (Data Manager) sowie einen strukturierten Nachverfolgungs-Workflow, der an S&OP-Rhythmen ausgerichtet ist (Action Manager). Das Produkt wird offensichtlich als Webportal mit Enterprise-Anmeldeoptionen (SSO, von OWL bereitgestellte Zugangsdaten) bereitgestellt. Die “AI-powered” Positionierung von ODA ist auf der Ebene der Feature-Beschriftungen sichtbar, jedoch belegen die zugänglichen öffentlichen Dokumente die zugrundeliegenden AI/ML/Optimierungsmethoden nicht in einer Weise, die eine rigorose Bewertung modernster Prognose- oder Entscheidungsautomatisierung zulassen würde.

Im Gegensatz dazu betont Lokads öffentliche Dokumentation probabilistisches Forecasting und Entscheidungsoptimierung unter Unsicherheit, umgesetzt durch eine spezialisierte Compute-Plattform und einen programmatischen Ansatz. Die beiden Produkte scheinen daher unterschiedliche Schwerpunkte zu haben: Sichtbarkeit und Management-Routine (The Owl Solutions) versus entscheidungszentrierte prädiktive Optimierung (Lokad), mit grundlegend unterschiedlichen Erwartungen daran, was “Automatisierung” bedeutet und welche Belege zu deren Validierung erforderlich sind.