Analizando RELEX Solutions, proveedor de software de planificación de supply chain

Por Léon Levinas-Ménard
Última actualización: Abril, 2025

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RELEX Solutions, fundada en 2005 en Helsinki por Supply Chain Scientists Mikko Kärkkäinen, Johanna Småros y Michael Falck, ofrece una plataforma unificada de supply chain y planificación minorista diseñada para disminuir el desperdicio, optimizar la gestión de inventario y de producción, y mejorar la eficiencia en el retail mediante la toma de decisiones basada en datos. Construida sobre una arquitectura cloud-native altamente escalable, con procesamiento de datos in-memory y in-database de última generación, la plataforma integra diversos procesos de planificación en un digital twin del supply chain. Aprovecha avanzados algoritmos de AI y machine learning—que abarcan desde forecast especializado y optimización matemática hasta herramientas emergentes de generative AI como Rebot—para proporcionar insights accionables y analíticas en tiempo real. Enfatizando la filosofía “configure, don’t code”, RELEX Solutions ofrece una solución basada en microservices altamente configurable que gestiona de manera eficiente grandes volúmenes de datos, garantizando implementaciones rápidas y mejoras sostenibles medibles, como la reducción del desperdicio de alimentos y la mejora de métricas de CO₂.

1. Resumen del Producto y Funcionalidad

1.1 Lo que ofrece la solución

RELEX Solutions posiciona su plataforma como una solución unificada que:

  • Integra procesos de supply chain: Que abarca el forecast de demanda, la planificación de inventario, el reabastecimiento automático, la optimización promocional y de precios, la programación de producción y la planificación de distribución (1, 2).
  • Mejora la eficiencia operativa: Al crear un “digital twin” del supply chain, la plataforma optimiza la capacidad, reduce los faltantes de stock y disminuye el desperdicio (3,4).
  • Mejora la sostenibilidad: Evidenciada por reducciones medibles en el desperdicio de alimentos —de hasta 10–40%— junto con mejoras en las métricas ambientales (1).

1.2 Cómo Funciona la Solución

La plataforma de RELEX emplea un enfoque técnico sofisticado:

  • Procesamiento y analítica avanzada de datos: El cómputo in-memory y el procesamiento in-database permiten un análisis rápido de terabytes de datos diarios, apoyando decisiones de planificación ágiles (3).
  • IA y machine learning: El sistema combina modelos de machine learning con optimización matemática (incluyendo programación lineal, heurísticas y ajustes basados en reglas) para forecast la demanda y planificar los horarios de producción, según se detalla en su modelado de digital twin y forecast basado en ML (5,6).
  • Integración de generative AI: El reciente lanzamiento de Rebot —impulsado por GPT-4 junto a algoritmos propietarios— ofrece una interfaz conversacional, basada en insights, para asistir a los usuarios en la resolución de problemas y en la toma de decisiones (7).
  • Arquitectura configurable y escalable: Siguiendo la filosofía “configure, don’t code”, la plataforma cloud-native utiliza microservices y la orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes, Microsoft Azure) para asegurar implementaciones rápidas y escalabilidad, como se refleja en los insights de su stack tecnológico (8).

2. Tecnología subyacente y enfoque de despliegue

2.1 Fundamentos técnicos y stack tecnológico

La infraestructura técnica de RELEX es moderna y diversa:

  • Backend e Infraestructura: El sistema está construido sobre una combinación de Java, Kotlin, Ruby, e incluso herramientas de programación funcional, con referencias de despliegue que citan tecnologías como Haskell para utilidades de despliegue, todo alojado en Microsoft Azure (9,10).
  • Gestión de Datos: Un enfoque propietario de procesamiento in-memory y in-database asegura que enormes flujos de datos sean gestionados eficientemente para analíticas en tiempo real (3).
  • Colaboración e Integración: La integración continua y el desarrollo ágil se respaldan mediante herramientas como GitLab, Slack y Jira, que sustentan la cultura laboral moderna de la empresa (10).

2.2 Estrategia de despliegue e implementación

RELEX enfatiza una estrategia de despliegue rápida y por fases:

  • Implementaciones por fases: Los clientes típicamente experimentan una implementación escalonada que minimiza las interrupciones mientras asegura retornos de inversión ágiles, como se demuestra en casos como la implementación de Bed Bath & Beyond (11).
  • Modelo SaaS basado en suscripción: Entregado completamente como un servicio cloud-based, la plataforma ofrece actualizaciones continuas y funcionalidades en evolución con un tiempo de inactividad mínimo.

3. Evaluación de la Tecnología y las Afirmaciones

3.1 Fortalezas e Innovaciones

  • Plataforma Unificada Integral: Pocos proveedores igualan la amplitud de funcionalidades de planificación integradas de RELEX presentadas como un único digital twin, asegurando transparencia operativa.
  • Uso avanzado de AI y ML: La combinación de RELEX de AI especializada para forecast de demanda, técnicas de optimización y la integración de generative AI (Rebot) subraya su inversión orientada al futuro en I+D—supuestamente reinvirtiendo entre 25–30% de los ingresos en innovación continua (5).
  • Escalabilidad Cloud-Native: La arquitectura basada en microservices y la orquestación de contenedores de la plataforma permiten una escalabilidad robusta y capacidades de implementación rápidas, esenciales para entornos de supply chain en constante cambio.

3.2 Puntos de escepticismo y precaución

  • Superposición de palabras de moda: Aunque RELEX resalta frecuentemente las capacidades “AI-powered” y “ágiles”, algunos aspectos pueden depender de sistemas basados en reglas muy ajustados que requieren una verificación independiente.
  • Personalización versus soluciones listas para usar: Las promesas de una implementación de valor completo rápida (por ejemplo, ROI en tan solo tres meses) podrían enmascarar desafíos significativos de personalización dentro de contextos diversos de supply chain.
  • Transparencia de algoritmos: Los métodos exactos mediante los cuales se combinan machine learning, optimización y heurísticas permanecen como propiedad exclusiva, lo que requiere una debida diligencia cuidadosa por parte de los potenciales clientes.

RELEX Solutions vs Lokad

Cuando se compara RELEX Solutions con Lokad, emergen varias distinciones clave. RELEX Solutions, establecida en 2005 en Helsinki, enfatiza un enfoque “configure, don’t code”—ofreciendo una plataforma altamente integrada y lista para usar para la planificación de retail y supply chain que se centra en proporcionar un digital twin de todo el supply chain con beneficios sostenibles medibles. Su fortaleza radica en el despliegue rápido, una escalabilidad robusta mediante microservices, y la incorporación tanto de la optimización tradicional como de herramientas emergentes de generative AI, como Rebot, para proporcionar insights conversacionales. En contraste, Lokad—fundada en 2008 en París—adopta una metodología más programable, orientada al código, centrada en su lenguaje específico de dominio propietario Envision. La plataforma de Lokad está diseñada para una optimización de Supply Chain Quantitativa profunda mediante forecast probabilístico y optimización predictiva, que a menudo requiere que los Supply Chain Scientists desarrollen “recetas numéricas” personalizadas. Mientras ambos proveedores aprovechan avanzadas arquitecturas de AI y cloud-native, RELEX prioriza una solución preconfigurada que minimiza la necesidad de codificación y enfatiza aplicaciones de retail integradas, mientras que Lokad ofrece una plataforma flexible y altamente técnica que cambia la simplicidad por una personalización extrema y capacidad de programación.

Conclusión

RELEX Solutions presenta una plataforma robusta e integrada que aprovecha la analítica avanzada de datos, AI/ML y un diseño cloud-native para optimizar la planificación de supply chain y retail. Su enfoque unificado de “digital twin” ofrece beneficios tangibles en la precisión del forecast, la gestión de inventarios y la sostenibilidad, mientras que la incorporación de generative AI mejora la interacción con el usuario y el soporte en la toma de decisiones. Sin embargo, como con cualquier tecnología de vanguardia, se aconseja a los potenciales clientes equilibrar las atractivas promesas de despliegue rápido y alto ROI frente a las complejidades inherentes en la personalización y la transparencia algorítmica. En esencia, RELEX Solutions se posiciona como una opción convincente para organizaciones dispuestas a adoptar una plataforma configurable y basada en datos que optimiza las operaciones de supply chain sin requerir un profundo conocimiento en codificación.

Fuentes

  1. About page ↩︎ ↩︎

  2. Inventory Planning Software ↩︎

  3. Platform Technology ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Supply Chain Optimization for Manufacturers ↩︎

  5. Resources: AI at RELEX ↩︎ ↩︎

  6. Building Blocks for Forecasting and Replenishment ↩︎

  7. RELEX Advances Gen AI Capabilities ↩︎

  8. StackShare - RELEX Solutions ↩︎

  9. RELEX Careers Blog - Tech Life at RELEX Deployment ↩︎

  10. RELEX Careers ↩︎ ↩︎

  11. Bed Bath & Beyond Roll-out ↩︎