Revisión de MJC², Proveedor de Software de Planificación

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: Diciembre, 2025

MJC² (MJC2 Limited) es una casa de software con sede en el Reino Unido fundada en 1990 que desarrolla sistemas de optimización y programación altamente especializados para entornos complejos e intensivos en operaciones, tales como redes de paquetería, transporte a granel, carga multimodal, plantas de manufactura y fuerzas laborales móviles. Legalmente, es una pequeña empresa privada con plantilla de un solo dígito y facturación anual inferior a £1m, sin embargo, ha sido seleccionada repetidamente como socio de optimización en grandes proyectos financiados por la UE y colaboraciones industriales, donde su función es ofrecer algoritmos rápidos en tiempo real que reprograman grandes redes en respuesta a interrupciones en vivo. La línea de productos no es una plataforma monolítica única, sino una familia de motores y aplicaciones de optimización – en particular, DISC para distribución y rutas de vehículos, PIMSS para programación de producción y control de procesos, SLIM para planificación estratégica del transporte, además de módulos para la fuerza laboral y la elaboración de turnos – típicamente desplegados como proyectos hechos a la medida integrados en los entornos informáticos del cliente. El material comercial enfatiza la reprogramación en tiempo real, la logística sincrmodal, conceptos del “Internet físico” y la optimización basada en IA, pero casi no hay detalles públicos sobre la pila tecnológica subyacente, el modelo de datos o los métodos de machine-learning; la evidencia más fuerte concierne a las capacidades de optimización combinatoria de la empresa y a su integración con SCADA/TMS/WMS, en lugar de forecast probabilístico o una arquitectura SaaS de extremo a extremo. En la práctica, MJC² debe entenderse como una boutique de optimización de nicho: un pequeño equipo intensivo en I+D que vende sistemas de optimización estilo proyecto para el transporte, la manufactura y la programación de la fuerza laboral, en lugar de una suite de planificación de supply chain de propósito general y nativa en la nube.

Resumen de MJC²

Identidad corporativa y tamaño

MJC2 Limited está registrada en Inglaterra y Gales bajo el número de compañía 02531037. Los registros de Companies House muestran su constitución el 14 de agosto de 1990 (originalmente como Oysterlock Limited, renombrada a MJC2 Limited el mismo año), con su oficina registrada en Crowthorne, Berkshire y el código SIC 62012 (“Desarrollo de software empresarial y doméstico”).¹ Directorios de negocios alternativos confirman la misma fecha de constitución, ubicación y clasificación.² Agregadores financieros independientes (Endole, Craft, D&B) clasifican a MJC² como una pequeña empresa privada: las últimas declaraciones muestran una facturación anual de aproximadamente £0.6–0.7m, alrededor de 7 empleados y varios millones de libras en activos netos.³⁴⁵ EU Innovation Radar lista a MJC² como una PYME con cerca de €2m de financiación Horizon en proyectos.⁶

El material público de reclutamiento describe a MJC² como desarrollador de “software avanzado de programación y optimización para logística, manufactura y planificación de la fuerza laboral”, reclutando principalmente a desarrolladores de optimización altamente especializados en lugar de a una gran organización de ventas o implementación.⁷ Perfiles externos (Craft, AI4Europe, Innovation Radar) caracterizan consistentemente a la empresa como proveedora de algoritmos para problemas de planificación y programación grandes y complejos, con énfasis en la optimización dinámica y en tiempo real en lugar de en software empresarial genérico.⁸⁹¹⁰ No hay evidencia de rondas de financiación de riesgo o adquisiciones; la empresa parece haber crecido orgánicamente, financiada por proyectos e independiente.

Familia de productos y ámbito funcional

El propio sitio web de MJC² posiciona su oferta como “software de planificación y programación” en tres dominios principales: logística, manufactura y fuerza laboral.¹¹¹² Los componentes de marca clave incluyen:

DISC – software de programación de distribución y rutas de vehículos para grandes redes logísticas (multi-depot, linehaul, backhauls, multi-drop).¹³¹⁴
SLIM – planificación estratégica del transporte y optimización de redes (capacidad, corredores, diseño de horarios, logística de carga).¹⁵¹⁶
PIMSS – planificación de la producción y programación de procesos de manufactura, integrado con sistemas SCADA/control de procesos.¹⁷¹⁸¹⁹
Workforce / Mobile workforce / ROCS / MOBi – asignación de trabajos, elaboración de turnos y optimización del servicio en campo.²⁰¹⁵¹⁷¹⁴
Multimodal & container logistics modules – optimización para carga de contenedores, planificación sincrmodal, vías navegables interiores, transporte ferroviario y casos de uso del “Internet físico”.²¹²²²³⁶²⁴

A lo largo de las páginas, MJC² enfatiza repetidamente tres temas funcionales:

Reprogramación en tiempo real a gran escala – capacidad de recalcular los horarios para miles de vehículos, trabajos o empleados en segundos, respondiendo a actualizaciones en vivo de GPS/SCADA o estados.¹¹²⁵²⁶
Restricciones operativas complejas – reglas para horas de conducción, habilidades, períodos de descanso, capacidades de vehículos, materiales peligrosos, rutas de carga con múltiples tramos, combinaciones de habilidades de la tripulación, etc.¹³¹⁷¹⁴
Logística sincrmodal / multimodal – elección dinámica del modo (carretera/ferrocarril/barcaza/marítimo/aéreo) y de la ruta en función de la congestión de la red, la capacidad y los objetivos de sostenibilidad.²¹²²²³⁷

El portafolio es amplio pero se centra de manera consistente en la programación operativa en lugar de en el S&OP de alto nivel o la clásica planificación de la demanda. La optimización de supply chain se menciona en las páginas de SLIM y manufactura lean, pero principalmente como diseño de redes y asignación de recursos, en lugar de una planificación probabilística de inventario de extremo a extremo.¹⁵²⁷²³

Proyectos de investigación y validación externa

Una gran fracción de la evidencia verificable públicamente sobre MJC² proviene de proyectos de la UE e industriales donde la empresa es nombrada como proveedor de tecnología de optimización:

FLAGSHIP / FAST – proyecto de transporte marítimo de la UE donde el software de rutas de vehículos FAST de MJC² fue puesto a disposición de las pymes del Reino Unido; CORDIS señala su rol como “proveedor líder de software de programación logística en tiempo real”.²¹
e-Freight – gran proyecto de logística multimodal; CORDIS informa que un sistema de programación en tiempo real de MJC² para la logística de contenedores ganó un premio internacional a la innovación en TI para puertos de contenedores.²⁸ Las páginas de e-Freight de MJC² enfatizan la asignación de rutas sin conflictos, la optimización de logística verde y la logística de vías navegables interiores.²²²¹
CONTAIN – proyecto de seguridad de contenedores; tanto CORDIS como la prensa industrial describen los algoritmos de MJC² como un componente importante del conjunto de herramientas de soporte de decisiones y programación en tiempo real utilizado para aumentar la seguridad de contenedores mientras se mejora la eficiencia.¹²⁹¹⁷
SYNCHRO-NET – una iniciativa financiada por la CE de €8m sobre slow steaming y logística sincrmodal; MJC² afirma que actuó como “fuerza innovadora líder”, responsable de los algoritmos de optimización sincrmodal, en colaboración con aproximadamente 20 organizaciones de supply chain.²⁰¹¹⁷
PIONEERS & otros proyectos portuarios – trabajo financiado por la UE sobre optimización de logística verde en puertos, donde MJC² desarrolla algoritmos para optimizar el uso de barcazas y futuras e-barges/e-trucks autónomos.¹⁵²⁴¹¹

Descripciones de terceros (Innovation Radar, AI4Europe, páginas de socios de SYNCHRO-NET, portales de logística marítima) corroboran en general que la especialidad de MJC² son los algoritmos avanzados de programación para grandes redes multimodales, y que los principales clientes incluyen grandes operadores logísticos, puertos y fabricantes industriales.⁸⁹³⁰³¹ Algunos artículos de CORDIS mencionan explícitamente marcas logísticas reconocidas (por ejemplo, TNT, B&Q, Pepsi) como usuarios de la tecnología de MJC² en proyectos de la UE,³⁰ pero hay pocos detalles sobre el alcance y la comercialización más allá del contexto de investigación.

MJC² vs Lokad

Desde una perspectiva de supply chain, MJC² y Lokad ocupan nichos que se superponen pero estructuralmente diferentes.

Alcance de las decisiones: MJC² es, principalmente, un proveedor de programación operativa y rutas. Sus motores principales calculan asignaciones diarias o intra-diarias: qué camión o barcaza transporta qué cargas, cuándo y por qué ruta; qué línea de producción ejecuta qué trabajo; qué técnico visita qué sitio en qué orden.¹³¹⁷²¹²³ Lokad, en contraste, se centra en decisiones de planificación táctica y estratégica en supply chains: objetivos de inventario, órdenes de compra, asignación de stock en la red y, ocasionalmente, precios, basándose en modelos probabilísticos de demanda y suministro.³²³¹²⁹
Enfoque de optimización: MJC² enfatiza la optimización combinatoria bajo restricciones operativas, a menudo enmarcada como la asignación de rutas y la programación con reglas complejas. Los materiales de la UE y del proveedor describen algoritmos “ultra rápidos” para problemas de planificación muy grandes y NP-hard y se refieren a la optimización “basada en IA” en proyectos como ePIcenter y en el transporte ferroviario.²¹⁸²⁸²³⁶ No hay evidencia pública de un modelado probabilístico de extremo a extremo de la demanda o de los tiempos de entrega; la incertidumbre se menciona principalmente como eventos en tiempo real (retrasos, interrupciones) gestionados mediante reprogramación. El enfoque documentado de Lokad es probabilístico y centrado en las decisiones: calcula distribuciones completas de demanda y de tiempos de entrega y, a continuación, aplica optimización estocástica (Monte Carlo más algoritmos personalizados) para maximizar los resultados económicos esperados en toda la red.³²³¹²⁶¹⁰
Arquitectura y productización: MJC² parece ofrecer sistemas de optimización específicos para proyectos, a menudo integrados de manera estrecha con infraestructuras SCADA, TMS o de servicio de campo. PIMSS, por ejemplo, está diseñado para operar junto a SCADA en los niveles 2–3 de la jerarquía de control, mientras que los módulos logísticos se integran con sistemas de GPS y telemática.¹⁷²⁶ Hay poca información pública sobre una plataforma SaaS multi-inquilino o sobre una capa de programación expuesta al cliente. Lokad, en contraste, es explícitamente una plataforma SaaS multi-inquilino construida en torno a Envision, su lenguaje específico de dominio (DSL) para la optimización de supply chain; las soluciones de los clientes se implementan como scripts de Envision ejecutados en la infraestructura en la nube de Lokad.³²²⁴¹³²⁷
Reclamaciones de IA/ML: MJC² utiliza el término “algoritmos de IA” en varias páginas de proyectos (por ejemplo, transporte ferroviario, ePIcenter, physical internet) y “algoritmos basados en inteligencia artificial” para la optimización logística global,²⁸²³⁶ pero no hay divulgación pública de los tipos de modelo (por ejemplo, redes neuronales, árboles de gradient boosting), pipelines de entrenamiento o benchmarks de validación. El énfasis visible está en la programación en tiempo real inspirada en heurísticas u OR. Lokad documenta abiertamente el uso de deep learning para forecast, programación diferenciable para la optimización conjunta de forecast–decision y modelos probabilísticos validados mediante benchmarks externos (por ejemplo, la competición M5), con una extensa documentación técnica.³²³¹²⁶¹⁰
Forecasting vs. reactividad: Los materiales de MJC² tratan en gran medida el forecast de demanda/carga de trabajo como una entrada más entre muchas para la programación, y se centran más en la reprogramación reactiva en respuesta a cambios de estado en vivo.¹¹¹⁵⁸ Lokad trata el forecast probabilístico como central, calculando distribuciones de demanda incluso en ausencia de señales en tiempo real y optimizando decisiones basadas en esas distribuciones.²⁶¹⁰ Donde MJC² menciona forecast (por ejemplo, forecast de demanda/carga de trabajo para la planificación de la fuerza laboral), no va acompañado de detalle técnico.¹⁸⁹
Modelo comercial y madurez: Ambas empresas tienen largas historias (MJC² desde 1990; Lokad desde 2008). MJC² es estructuralmente una boutique de optimización muy pequeña (personal de un solo dígito, ingresos sub-£1m), aunque con roles reiterados en programas de investigación de la UE y despliegues logísticos especializados.³⁴⁸⁶ Lokad es un proveedor más grande, pero aún mediano (docenas de empleados), que vende una plataforma SaaS estandarizada entregada con una capa de consultoría (“Supply Chain Scientists”).³²³¹ En la práctica, el encaje de MJC² es mayor cuando un cliente necesita programación en tiempo real estricta integrada profundamente en los sistemas operativos (por ejemplo, puertos, transporte ferroviario, operaciones de campo en servicios públicos), mientras que Lokad se dirige a la Supply Chain Quantitativa (inventario multinivel, compras, asignación) en sectores como el retail, la manufactura, el aeroespacial y otros similares.

Para un comprador, la distinción crítica es que MJC² no es una suite genérica de planificación de la demanda o de optimización de inventario; es una tienda de I+D en optimización cuya tecnología se aprovecha mejor cuando el problema empresarial clave consiste en una programación en tiempo real compleja. Lokad, por el contrario, no es un reemplazo de TMS/SCADA ni un motor de despacho; se sitúa por encima de ERPs/WMS/TMS para determinar decisiones de planificación económicamente óptimas.

Historia de la empresa y madurez comercial

Fundación, historia legal y propiedad

Los registros oficiales del Reino Unido muestran que MJC2 Limited se constituyó el 14 de agosto de 1990, con un breve nombre inicial “OYSTERLOCK LIMITED” y un cambio rápido a MJC2 Limited.¹² La firma ha permanecido en manos privadas; no aparece actividad de adquisiciones (ni como adquiriente ni como adquirida) en el historial de cargos/filings de Companies House o en las bases de datos convencionales de fusiones y adquisiciones. Los registros comerciales y los perfiles de la industria marítima reafirman que la empresa se centra en la planificación avanzada, la programación y la optimización para logística y manufactura.³¹¹⁰

Varios perfiles externos (Endole, D&B, Craft) muestran tendencias consistentes durante la última década: ingresos modestos pero estables, un personal pequeño (alrededor de 7–10 empleados), activos netos positivos y una baja proporción de deuda.³⁴⁵ Esto es coherente con una pequeña casa de optimización especializada en lugar de un proveedor en expansión o respaldado por capital de riesgo.

Financiación de la UE y trayectoria de proyectos

CORDIS e Innovation Radar proporcionan una visibilidad parcial sobre la trayectoria de I+D de MJC²:

A finales de los 2000 y principios de la década de 2010, MJC² aparece en proyectos como FLAGSHIP (marítimo) y e-Freight (puertos multimodales), entregando componentes de rutas de vehículos y programación en tiempo real que luego se reutilizan o se comercializan (por ejemplo, el enrutamiento FAST para pymes).²¹²⁸
A principios y mediados de la década de 2010, participa en CONTAIN (seguridad de contenedores con back-end de optimización) y desarrolla componentes de optimización para el seguimiento y enrutamiento de la logística de contenedores.¹²⁹
Desde mediados de la década de 2010 en adelante, MJC² aparece en SYNCHRO-NET y proyectos relacionados de ferrocarril/carga sincrmodal, centrándose en la transmisión inteligente, el cambio modal hacia el ferrocarril y la optimización integrada de logística verde.²⁰¹¹²³⁷
Más recientemente, proyectos como PIONEERS y ePIcenter se centran en la sostenibilidad en puertos y en la logística global; Innovation Radar lista alrededor de €2m en financiamiento total del H2020 otorgado a MJC² para estas y otras iniciativas relacionadas.⁸²⁴²⁸

Este patrón refuerza la visión de que la hoja de ruta de I+D de MJC² está fuertemente ligada a proyectos colaborativos de la UE e industriales, con sus productos evolucionando como resultados aplicados de esta investigación en lugar de como una suite completamente productizada y lista para usar.

Presencia en el mercado y referencias de clientes

El sitio web de MJC² y las páginas de proyectos de la UE mencionan varias marcas bien conocidas como colaboradores o usuarios de su tecnología en proyectos específicos, incluyendo TNT, B&Q, Pepsi (en contextos de logística multimodal), así como puertos (ej. Valencia) y proveedores logísticos (ej. Schenker, DSV, Jan de Rijk, Stena Line).²²²⁸³⁰ Sin embargo:

La mayoría de estas referencias son a nivel de proyecto, ligadas a iniciativas financiadas por la UE, y no son estudios de caso comerciales independientes.
Hay poca granularidad en el alcance del despliegue (ej. qué unidades de negocio, volúmenes de datos, términos comerciales) o KPIs antes/después.
Las descripciones públicas de los casos enfatizan la innovación tecnológica (ej. premio internacional de TI por la programación de contenedores) más que el uso en producción a largo plazo.²⁸²⁹

Directorios comerciales como Datanyze y Craft enumeran clientes en los sectores de logística, manufactura y servicios públicos en términos generales, pero no proporcionan nombres de referencia detallados. En general, la evidencia sugiere una adopción de nicho creíble en contextos logísticos e industriales altamente especializados, pero no una penetración amplia como una suite de planificación de supply chain.

Portafolio de productos en detalle

Optimización de logística y distribución (DISC, SLIM y herramientas relacionadas)

El stack logístico de MJC² es la parte más claramente descrita de su portafolio.

El producto DISC (DIstribution SCheduling) se comercializa como un motor de optimización de alta velocidad para operaciones logísticas grandes y complejas que abarcan flujos de paquetes, a granel, materiales de construcción, venta al por menor y similares. Soporta enrutamiento multi-depósito, recorridos inversos, rondas de múltiples paradas, integración trunking/linehaul y programación de conductores; el material promocional del proveedor afirma que puede programar miles de movimientos en segundos y replanificar en tiempo real.¹³¹⁴¹⁶ DISC puede integrarse con la creación de listas de ROCS para planificar simultáneamente horarios de vehículos y rotas de conductores basándose en forecast de carga de trabajo y reglas de tiempo laboral.¹³

Complementando a DISC, SLIM se describe como una herramienta de planificación de transporte estratégica para la optimización de logística de carga, diseño de redes, enrutamiento intermodal y creación de horarios. Los casos de uso incluyen planificación de sistemas de transporte, optimización de supply chain y planificación de capacidad.¹⁵¹⁶ El alcance funcional de SLIM se superpone con las herramientas típicas de diseño estratégico de redes, pero con un énfasis en el enrutamiento multimodal y la utilización de corredores en lugar de la colocación de inventario a nivel de SKU.

Páginas adicionales describen:

Gestión de la distribución: planificación integrada de operaciones de almacén/hub y transporte, con análisis what-if para patrones de turnos, capacidad de clasificación y modelado de escenarios.²⁸⁶
Programación y despacho de vehículos en tiempo real: despacho automático, rastreo basado en GPS, mapas y visualizaciones en diagramas de Gantt para el personal de la sala de control, con paneles de KPI para análisis estratégico.²⁶
Programación de tanques a granel: programación en tiempo real para líquidos a granel y productos lácteos, optimizando la recolección en granjas y transferencias entre plantas.³⁰
Transporte de pasajeros y TMS: algoritmos de programación similares aplicados a redes de pasajeros y sistemas generales de gestión de transporte.²⁷³³

Desde un punto de vista técnico, estos módulos giran en torno a variantes de enrutamiento de vehículos y asignación de recursos bajo restricciones. Parecen estar bien alineados con formulaciones semejantes al VRP (VRP con ventanas de tiempo, multi-depósito, multi-etapa, reglas para conductores, etc.), resueltas mediante heurísticas propietarias que enfatizan la velocidad y la capacidad de reoptimización.

Logística multimodal, sincrmodal y “physical Internet”

Una área distintiva para MJC² es la optimización de carga multimodal y sincrmodal:

El módulo e-Freight se centra en la planificación integrada a través de carretera, ferrocarril, barcazas y mar, con enrutamiento sin conflictos, optimización de logística verde y programación de vías navegables interiores; las páginas enfatizan los “planes de ejecución de transporte” estandarizados y la planificación de movimientos de múltiples etapas.²²²¹
El software de logística de contenedores proporciona tanto optimización estratégica como en tiempo real en el reenvío global, logística de retaguardia, operaciones de terminales portuarios y gestión de depósitos, incluyendo la asignación de conductores/transportistas y el reposicionamiento de contenedores.²¹²²
El módulo Rail Freight Optimisation aplica algoritmos basados en IA y programación en tiempo real para aumentar la utilización y eficiencia en corredores TEN-T; las historias de éxito citan implementaciones con importantes operadores ferroviarios de carga europeos.²³
El material de la torre de control describe paneles en tiempo real que muestran niveles de inventario proyectados en terminales, el estado de los envíos y el efecto de las interrupciones en los niveles de servicio, con actualizaciones automáticas a medida que ocurren los eventos.²²³²
Las páginas de “Physical Internet” y ePIcenter discuten la optimización basada en IA para futuras redes sincrmodales, barcazas autónomas y supply chain globales sostenibles.²⁸⁶²⁴

Fuentes independientes (CORDIS, SupplyChainDigital, Synchro-NET, Innovation Radar) refuerzan que el rol de MJC² en estos proyectos es suministrar motores de optimización que pueden seleccionar de manera dinámica modos y rutas dadas las restricciones de capacidad, emisiones y costo.¹¹⁷²⁰⁸³⁰ Esto es avanzado pero aún se encuentra firmemente en el ámbito de la optimización combinatoria determinista o basada en escenarios; no hay un modelado probabilístico explícito de las distribuciones de la demanda o de los plazos de entrega en el material público.

Manufactura y control de procesos (PIMSS, lean manufacturing)

En el lado de la manufactura, PIMSS se presenta como un planificador de producción y un sistema de optimización del control de procesos:

Optimiza la asignación de series de producción a líneas y máquinas, al mismo tiempo que programa la mano de obra asociada, las actividades de almacén y las tareas de limpieza/mantenimiento.¹⁷²²
Se integra con arquitecturas SCADA, ocupando los niveles de programación/control de producción por encima de los PLC y sensores; los materiales describen explícitamente el mapeo a los niveles SCADA 0–4.¹⁸
Las páginas de lean manufacturing indican que PIMSS se integra con DISC (logística) y SLIM (optimización estratégica) para proporcionar una perspectiva holística de supply chain.²³¹⁹

Perfiles externos (portal EFFRA, EngNet) reflejan esta descripción, posicionando a PIMSS como una herramienta para la planificación compleja de manufactura, la programación de la automatización de procesos, la planificación de capacidad y la programación de líneas/MRP.²⁵¹⁹

En general, PIMSS parece ser un planificador a nivel de operaciones estrechamente vinculado a los sistemas de control de planta, y no una suite APS genérica para todas las capas de planificación. Probablemente utiliza heurísticas combinatorias similares a los módulos logísticos, pero aplicadas a la programación de job-shop o flow-shop.

Fuerza laboral, fuerza laboral móvil y programación de turnos

MJC² ofrece varios módulos para la optimización de fuerza laboral:

Programación de empleados / asignación de trabajos – algoritmos en tiempo real para asignar trabajos, visitas o llamadas al personal de campo, siguiendo reglas y restricciones empresariales, con la afirmación de programar cientos o miles de empleados en segundos.¹⁷
Planificación de fuerza laboral just-in-time (MOBi, ROCS) – asignación dinámica de trabajos basada en habilidades, disponibilidad y ubicación, con aplicaciones móviles para despacho en tiempo real; ROCS proporciona programación de turnos basada en la demanda y programación automática de turnos.¹⁵
Programación de equipos y tripulaciones – módulos especializados para asignar grandes equipos con habilidades diversas y tareas interdependientes, modelando reglas como períodos de descanso, combinación de habilidades y preferencias de equipo.¹⁴
Servicios de campo para utilidades y energía – optimización de fuerza laboral móvil para servicios públicos, programando miles de trabajos y actualizando los planes a medida que ocurren eventos en el campo.³⁴

Estas soluciones comparten el mismo enfoque de programación basada en restricciones que los módulos logísticos, pero aplicado a los recursos humanos en lugar de a los vehículos.

Tecnología y arquitectura

Visibilidad del stack tecnológico

MJC² proporciona muy poca información pública sobre su stack tecnológico subyacente:

No se menciona explícitamente lenguajes de programación, bases de datos o proveedores de la nube en las páginas principales de productos.
La página de reclutamiento habla de manera genérica de “advanced scheduling & optimization software” sin enumerar tecnologías específicas.⁷
Los portales de empleo (Glassdoor y similares) proporcionan solo descripciones de alto nivel sobre trabajar en MJC2, sin detallar el stack técnico.⁴²⁹

Dado esto, cualquier declaración sobre lenguajes o frameworks específicos sería especulativa. Las únicas pistas arquitectónicas claras son:

PIMSS se integra en los niveles SCADA 2–3, lo que implica despliegues en local o a nivel de planta estrechamente conectados.¹⁸
Varios módulos logísticos se integran con GPS/telemática, TMS y aplicaciones móviles, lo que implica una combinación de motores de optimización del lado del servidor y flujos de datos en tiempo real.²⁶³⁴
No existe un plano de control SaaS multi-inquilino visible, similar a una plataforma web de autoservicio; los despliegues parecen ser específicos de proyecto, a menudo dentro del panorama IT de operadores logísticos, puertos o servicios públicos.

Desde un punto de vista de evaluación, esto sugiere fuertemente una arquitectura de solución personalizada / basada en proyectos: un motor de optimización (o conjunto de motores) se integra a través de interfaces (archivos, APIs, conectores SCADA) en los sistemas del cliente, con una configuración a medida por proyecto.

Métodos de optimización y afirmaciones sobre “IA”

A lo largo de su sitio y material de proyectos, MJC² utiliza un lenguaje como:

algoritmos ultrarrápidos para problemas de planificación muy grandes y complejos;⁸⁹
“software de optimización logística basado en IA y técnicas de programación en tiempo real” para el transporte ferroviario de carga;²³
“algoritmos basados en inteligencia artificial para la optimización sostenible de las operaciones logísticas globales” en el contexto del ePIcenter;²⁸
“una de las pocas empresas en el mundo que puede ofrecer soluciones de programación en tiempo real”, en una descripción de un socio de Synchro-NET.⁸

Sin embargo, ninguno de los materiales públicos proporciona descripciones algorítmicas formales, pseudocódigo, ecuaciones de modelos o procedimientos de entrenamiento/validación. En particular:

No hay evidencia de artículos de investigación publicados por MJC² sobre deep learning, forecast probabilístico o programación diferenciable para supply chains.
Los documentos de proyectos de la UE (por ejemplo, diapositivas de Cargo Flow Optimisation, resúmenes de CORDIS) describen “nuevas arquitecturas de optimización multinivel” pero se mantienen en el nivel de diagramas de arquitectura de alto nivel, y no en métodos formales.¹¹¹²
Los modelos se enmarcan consistentemente como optimización bajo restricciones complejas y eventos en tiempo real, y no como modelos estadísticos end-to-end de incertidumbre.

Dado esto, la interpretación más conservadora y basada en la evidencia es que MJC² utiliza métodos heurísticos y metaheurísticos avanzados para la optimización combinatoria (por ejemplo, variantes de búsqueda local, búsqueda tabú, algoritmos genéticos o heurísticas a medida) combinados con motores de reglas para restricciones. La etiqueta “IA” probablemente se utiliza en el sentido amplio y de la industria de “optimización algorítmica avanzada”, sin implicar necesariamente redes neuronales profundas o modelos gráficos probabilísticos.

En contraste, la documentación de Lokad proporciona detalles sobre su uso de deep learning, forecast probabilístico y programación diferenciable en datos relacionales para la planificación de supply chain, incluyendo talleres técnicos y primitivas a nivel de lenguaje en Envision para variables aleatorias y optimización estocástica.³²³¹²⁶²⁴²⁷ Esta diferencia en la transparencia es significativa: las afirmaciones de IA de Lokad están técnicamente fundamentadas; las de MJC² no lo están, al menos en lo público.

Tratamiento de datos e incertidumbre

Las páginas de MJC² manejan implícitamente la incertidumbre mediante replanificación en tiempo real: a medida que se producen retrasos, interrupciones o cambios en la demanda, se recalculan los horarios utilizando los datos más recientes.¹¹²²²³ Algunas descripciones de proyectos mencionan “de-risking complex networks” y “agile supply chains”, pero no explican cómo se modela la incertidumbre ex ante.¹¹⁸

En contraste, no se discute de:

distribuciones probabilísticas de la demanda o de los plazos de entrega;
cálculos de stock de seguridad;
métodos de muestreo de Monte Carlo o de escenarios.

En contextos sincrmodales y de physical Internet, los algoritmos de MJC² parecen gestionar la incertidumbre operativa recalculando en tiempo real, en lugar de modelar distribuciones probabilísticas de antemano.²³⁶²⁴ Esto es completamente apropiado para el despacho y enrutamiento, pero significa que, según la evidencia actual, MJC² no es una plataforma de planificación de supply chain probabilística.

Despliegue, integración y lanzamiento

Aunque MJC² no publica metodologías de implementación formales, emergen varios patrones a partir de las descripciones de productos y proyectos:

Despliegues integrados: PIMSS se sitúa dentro de arquitecturas de control de planta; los módulos logísticos se integran con TMS, SCADA, dispositivos GPS y aplicaciones para smartphones.¹⁷¹⁸²⁶³⁴
Flujos de datos en tiempo real: las páginas de torre de control logístico y de programación de vehículos en tiempo real enfatizan flujos de datos continuos sobre envíos, vehículos y niveles de inventario; las ejecuciones de optimización se activan cuando ocurren desviaciones.²²³²²⁶
Modos de escenario y estratégicos: la gestión de distribución y SLIM incluyen modos de planificación estratégica donde los planificadores pueden explorar escenarios what-if (por ejemplo, agregar capacidad, nuevos volúmenes, cambios en los patrones de turnos) utilizando los mismos motores de optimización.¹⁵²⁸⁶
Configuración a medida de proyecto: el material de synchromodal y PIONEERS indica una colaboración iterativa con gestores de infraestructura y compañías logísticas para adaptar algoritmos a corredores, puertos o redes específicos.¹¹¹⁵⁷²⁴

No hay una noción visible de una interfaz de programación para el usuario final o DSL; la configuración parece realizarse a través de la parametrización y el desarrollo personalizado por el equipo de MJC². En comparación con el modelo “Supply Chain Scientist + DSL” de Lokad, MJC² se asemeja más a una consultoría de ingeniería tradicional más un solucionador propietario: el equipo del proveedor adapta algoritmos e integraciones para cada cliente.

Evaluación del mérito técnico y del estado del arte

Lo que ofrece la solución de MJC²

Basado en evidencia pública, MJC² ofrece:

Motores de optimización combinatoria de alto rendimiento para:
- enrutamiento de vehículos y planificación de transporte (multi-depósito, a granel, paquetes, pasajeros);¹³¹⁵³⁰²⁶
- enrutamiento y programación de carga multimodal y sincrmodal;²¹²²²³²⁴
- programación de producción y control de procesos de manufactura;¹⁷¹⁸¹⁹
- programación de fuerza laboral, tripulación y servicios de campo móviles.¹⁵¹⁷¹⁴³⁴
Capacidades de replanificación en tiempo real que se integran con GPS, SCADA y otras fuentes de datos en vivo para reprogramar las operaciones cuando ocurren interrupciones.¹¹²²²³²⁶
Arquitecturas de optimización a medida utilizadas en proyectos emblemáticos de la UE, reconocidas mediante premios (ej. premio a la innovación en TI de e-Freight) y selección recurrente como socio de optimización.²⁸²⁹³⁰

Técnicamente, esto constituye un conjunto de herramientas de optimización sólido y especializado para la programación operativa. Es particularmente relevante donde:

el tamaño del problema es grande (miles de trabajos/vehículos/recursos),
las restricciones son intrincadas (legales, de seguridad, de habilidad, de capacidad),
y la capacidad de respuesta en tiempo real es crucial (puertos, transporte ferroviario de carga, servicios de campo de utilidades).

Cómo logra resultados – mecanismos y limitaciones

Los mecanismos son menos transparentes que los resultados. Los elementos recurrentes son:

Heurísticas de optimización personalizadas: referenciadas de forma vaga como algoritmos basados en IA o optimización ultrarrápida, pero no descritas formalmente.⁸²⁸²³
Integración estrecha con sistemas operativos (SCADA, TMS, mobile apps), permitiendo la captura de eventos en tiempo real.¹⁷¹⁸³⁴²⁶
Motores de escenarios: que permiten a los planificadores ejecutar escenarios estratégicos o de simulación (what-if) utilizando los mismos núcleos de optimización.¹⁵²⁸⁶¹⁶

Por otro lado:

No hay modelado probabilístico explícito de la demanda, los plazos o las distribuciones de fallos.
La ausencia de mención a solucionadores de optimización genéricos (por ejemplo, CPLEX, Gurobi) sugiere un código altamente a medida; esto puede ser una fortaleza (ajustado finamente) pero también un riesgo de mantenimiento a largo plazo.
La ausencia de lenguaje sobre SaaS, multi-tenencia o capas de configuración expuestas al cliente sugiere un autoservicio limitado; es probable que las soluciones estén fuertemente dirigidas por el proveedor.

En relación con el estado del arte en la planificación de supply chain:

En la programación en tiempo real bajo restricciones complejas, MJC² se muestra competitivo y técnicamente creíble, dada la repetida selección y premios de la UE.
En planificación probabilística, machine learning y optimización integrada de forecast–decision, MJC² es esencialmente silente; no hay evidencia de técnicas comparables a la forecast probabilístico de Lokad, a la programación diferenciable o a las canalizaciones de optimización estocástica.³²³¹²⁶¹⁰

Madurez comercial

Comercialmente, MJC² es:

Maduro en antigüedad (35 años) y estable como PYME, con activos netos positivos y una trayectoria en la realización de proyectos para grandes actores logísticos e industriales.¹³⁴⁶
Nicho en escala – un equipo muy pequeño con ingresos muy por debajo de los proveedores convencionales de APS o de supply chain.
Fuertemente vinculado a I+D de la UE – gran parte de su historial público se enmarca como proyectos de la UE o de la industria, no como implementaciones productizadas de SaaS.

Esta combinación posiciona a MJC² como un proveedor de nicho altamente especializado en lugar de un proveedor de software de supply chain de espectro completo.

Conclusión

MJC² se entiende mejor como una pequeña pero técnicamente capaz boutique de optimización, especializada en programación combinatoria en tiempo real para logística, transporte multimodal, manufactura y operaciones de fuerza laboral. Sus fortalezas se evidencian por décadas de participación en proyectos de investigación financiados por la UE y la implementación repetida de motores de optimización en entornos exigentes como puertos de contenedores, corredores ferroviarios, flotas de tanques a granel y servicios de campo de utilidades. Los algoritmos de la firma parecen adecuados para problemas operativos de gran tamaño y ricos en restricciones donde la replanificación rápida es esencial.

Sin embargo, la información pública también resalta límites claros. MJC² no se presenta como una plataforma de planificación de supply chain probabilística y de extremo a extremo. No existe un soporte visible para la optimización de inventario multinivel impulsada por la demanda probabilística y las distribuciones de tiempos de entrega, ni para integrar la fijación de precios, el forecast de demanda y la planificación de redes dentro de un marco unificado de optimización económica. Sus afirmaciones de “IA”, aunque plausibles en el sentido de heurísticas avanzadas, carecen de la transparencia técnica que ahora se espera de los proveedores que afirman contar con machine learning de vanguardia.

En comparación con Lokad, MJC² ocupa un punto diferente en el espacio de diseño: mientras que Lokad se centra en decisiones de planificación cuantitativa y probabilística a través del supply chain, MJC² se enfoca en la programación operativa y el despacho bajo restricciones complejas. Para las organizaciones cuyo principal cuello de botella es la programación de vehículos/equipos/plantas, la tecnología de MJC² puede resultar atractiva, siempre que acepten un modelo de integración estilo proyecto y la opacidad de los algoritmos subyacentes. Para las organizaciones que buscan un motor de optimización probabilística de inventario y de planificación de la demanda, la huella pública de MJC² no indica que actúe en esa categoría en absoluto.

En resumen, MJC² es un proveedor de motores de optimización especializado, no una suite de planificación de supply chain de propósito general. Su mérito técnico en la programación operativa parece sólido y validado por proyectos independientes, pero su papel en una optimización de supply chain más amplia debe evaluarse con cautela y con una clara comprensión de que gran parte de la pila moderna de planificación probabilística y basada en ML queda fuera de su alcance publicado.