L'analyse de PlanetTogether, éditeur de logiciels de planification et d'ordonnancement avancés

Dernière mise à jour : avril 2025

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Dans le paysage manufacturier en rapide évolution d’aujourd’hui, PlanetTogether — fondée en 2004 et enracinée dans des décennies de recherche académique — se positionne comme un éditeur leader de solutions APS (planification et ordonnancement avancés) dédié à la planification de production, à l’optimisation de la capacité et à la planification globale de la supply chain. La plateforme est conçue pour s’intégrer parfaitement aux principaux systèmes ERP, MES et SCM, offrant ainsi aux fabricants une synchronisation des données en temps réel, une optimisation des plannings par glisser-déposer, et des améliorations pilotées par le machine learning pour la prévision de la demande et la maintenance prédictive. En consolidant les contraintes complexes de production et les environnements multi-ressources en une solution unique et robuste, PlanetTogether permet aux organisations d’atteindre une meilleure ponctualité des livraisons, une réduction des temps de changement de série, et une efficacité opérationnelle globale accrue.

Introduction

PlanetTogether a été fondée en 2004 avec une solide base de recherche académique — en particulier à l’Université Cornell — qui a façonné son approche technique de la planification et de l’ordonnancement avancés. L’entreprise propose une plateforme intégrée qui met l’accent sur des plannings de production optimisés, une visibilité en temps réel sur les données de stocks et d’atelier, et des algorithmes avancés conçus pour concilier les contraintes de matériaux, de main-d’œuvre et de capacité. Sa solution, qui s’adresse principalement aux fabricants, combine à la fois des techniques traditionnelles d’optimisation basées sur les contraintes et des capacités émergentes de machine learning pour fournir des insights exploitables dans des environnements de production dynamiques ¹².

Qu’est-ce que la solution PlanetTogether offre ?

2.1 Optimisation de la production et de la capacité

Le principal atout de PlanetTogether est sa plateforme APS qui se concentre sur :

• Plannings de production optimisés : Le système génère des plannings qui tiennent compte des contraintes de matériaux, des capacités machines et de main-d’œuvre, ainsi que des règles de séquençage. Il offre un ordonnancement intelligent par glisser-déposer et gère des défis complexes tels que les changements de série dépendants de la séquence et la production en lots (Optimize Schedules) ³.
• Visibilité en temps réel : En synchronisant les données entre les systèmes de production et les plateformes ERP/MES, la solution offre une vue à 360° de la production et des stocks. Cette intégration permet d’aligner les plannings de production avec les données de commandes et de stocks, comme détaillé sur la page d’intégration SAP ERP (SAP ERP Integration) ⁴.

2.2 Intégration avec les systèmes d’entreprise

Une force significative de la plateforme PlanetTogether réside dans sa capacité d’intégration sans faille :

• Intégration ERP : La solution se connecte à des systèmes tels que SAP, Oracle et Microsoft Dynamics pour importer les données de référence et transactionnelles.
• Connectivité SCM et MES : Grâce à des intégrations préinstallées pour des plateformes telles que Kinaxis et Aveva, PlanetTogether s’assure que les données en temps réel de l’atelier et les plans de supply chain restent alignés, un aspect crucial pour répondre aux perturbations opérationnelles (Kinaxis Integration) ⁵.

2.3 Améliorations par IA et machine learning

PlanetTogether exploite sa fonctionnalité “Copilot” pour intégrer l’IA et le machine learning dans l’ordonnancement de la production :

• Ordonnancement automatisé avec ML : Copilot est conçu pour analyser les données provenant des systèmes ERP, MES et IBP et proposer de manière autonome des plannings optimaux.
• Prévision de la demande et maintenance prédictive : Plusieurs articles de blog décrivent l’utilisation de ML pour améliorer la précision des prévisions, prédire les pannes d’équipements, et optimiser les stocks (AI in Demand Forecasting, Leveraging AI and ML) ⁶.

2.4 Optimisation des plannings

Les capacités d’optimisation des plannings de la plateforme sont encore renforcées par :

• Équilibrage des objectifs conflictuels : Des algorithmes avancés réduisent les temps de réglage/changement de série et gèrent les contraintes de ressources tout en assurant la ponctualité des livraisons.
• Simulation et scénarios hypothétiques : Les utilisateurs peuvent simuler des modifications de planning pour projeter les résultats, soutenant ainsi des décisions opérationnelles proactives (Scheduling Optimization for Dynamic Production Environments, High-Speed Manufacturing Processes) ⁷.

Comment fonctionne la solution ?

3.1 Algorithmes sous-jacents et architecture

Le système de PlanetTogether repose sur des algorithmes d’optimisation avancés capables de gérer des environnements multi-sites et multi-ressources. Ceux-ci incluent des techniques de planification basées sur les contraintes et des heuristiques dérivées de la recherche académique. Malgré les affirmations marketing concernant une technologie « de pointe », l’architecture sous-jacente s’appuie sur des méthodes éprouvées, renforcées par des capacités de traitement des données en temps réel (What is APS?) ⁸.

3.2 Intégration et flux de données

L’intégration est réalisée via :

• Connecteurs préconçus et middleware : Ceux-ci permettent un échange de données fluide avec les systèmes ERP (tels que SAP) et autres logiciels d’entreprise, garantissant que les données de référence et transactionnelles restent synchronisées (SAP ERP Integration) ⁹.
• Synchronisation des données en temps réel : La capacité de la plateforme à ajuster dynamiquement les plannings de production en fonction des données en direct souligne son applicabilité pratique dans des environnements de production rapides (Kinaxis Integration) ¹⁰.

3.3 Mise en œuvre du machine learning

Bien que PlanetTogether mette en avant son Copilot piloté par ML :

• Transparence des modèles ML : Les détails techniques concernant les algorithmes et les données d’entraînement restent généraux, la discussion se concentrant davantage sur la promesse que sur les spécificités de l’architecture du modèle.
• Apprentissage continu : Le système prétend affiner ses insights au fil du temps grâce à une adaptation continue, bien que la vérification indépendante de ces améliorations n’ait pas encore été largement documentée (PlanetTogether Copilot) ¹¹.

Analyse sceptique

4.1 Revendications du fournisseur vs. preuves techniques

Bien que PlanetTogether présente sa solution comme une plateforme APS révolutionnaire :

• Une grande partie de ses fonctionnalités — telles que l’ordonnancement par glisser-déposer, l’optimisation basée sur les contraintes et les intégrations ERP standard — est courante dans les produits APS modernes.
• Les affirmations audacieuses concernant les améliorations par IA et ML sont principalement appuyées par de la documentation marketing plutôt que par des divulgations techniques détaillées (Leveraging AI and ML) ¹².

4.2 Défis d’intégration et efficacité en conditions réelles

Bien qu’offrant des connecteurs standard pour les principaux systèmes :

• Réaliser une synchronisation sans faille des données en temps réel à travers des plateformes diverses demeure un défi complexe. La véritable performance dans divers environnements manufacturiers peut dépendre fortement de la qualité des données et du niveau de formation des utilisateurs.
• Les études de cas et les témoignages suggèrent des améliorations rapides ; cependant, ces résultats pourraient être fortement conditionnés par le contexte spécifique de l’implémentation (Features Listing) ¹³.

4.3 Comparaison avec l’état de l’art

Dans le paysage APS plus large :

• PlanetTogether semble offrir une gamme complète de fonctionnalités. Néanmoins, de nombreuses caractéristiques revendiquées comme « de pointe » reflètent souvent des améliorations évolutives plutôt qu’un changement radical par rapport aux techniques établies.
• L’intégration de l’IA/ML, bien que prometteuse, s’appuie actuellement sur des méthodologies d’analytique prédictive existantes plutôt que d’introduire des approches entièrement nouvelles (Strategic Partnership Announcement) ¹⁴.

PlanetTogether vs Lokad

En comparant PlanetTogether avec Lokad, plusieurs différences clés émergent :

• Focus et périmètre : PlanetTogether se consacre principalement à la planification et l’ordonnancement avancés dans le secteur manufacturier, mettant l’accent sur la planification de la production, la planification de la capacité et l’intégration avec les systèmes ERP/MES. En revanche, Lokad est centré sur l’optimisation quantitative de la supply chain avec des capacités couvrant la prévision de la demande, la gestion des stocks, la planification de la production et l’automatisation des tarifications.

• Approche technique : PlanetTogether s’appuie sur des techniques d’optimisation basées sur les contraintes, renforcées par un ordonnancement heuristique et une intégration des données en temps réel. Lokad, en revanche, se distingue par l’utilisation d’un langage spécifique au domaine (Envision), de prévisions probabilistes (souvent alimentées par deep learning), et de méthodes émergentes de programmation différentiable pour orienter des décisions prescriptives ¹⁵¹⁶.

• Engagement utilisateur et personnalisation : PlanetTogether propose une interface APS plus traditionnelle avec un ordonnancement par glisser-déposer et des connecteurs préconçus qui séduisent les fabricants recherchant une solution prête à l’emploi. L’approche de Lokad est plus flexible et exige un degré plus élevé d’expertise technique, permettant aux Supply Chain Scientist de construire des modèles d’optimisation sur mesure adaptés à des défis complexes et multi-niveaux.

• Déploiement et intégration : Les deux plateformes sont déployées en tant que solutions SaaS ; cependant, PlanetTogether met l’accent sur une intégration sans faille avec une large gamme de systèmes ERP et MES pour offrir une visibilité de la production en temps réel. L’architecture de Lokad repose sur un moteur interne qui minimise les dépendances externes et exploite la scalabilité du cloud pour résoudre des problèmes d’optimisation stochastique à grande échelle.

Ces différences illustrent que, bien que les deux entreprises visent à améliorer la performance de la supply chain grâce à des algorithmes avancés et à l’automatisation, leurs méthodologies et cas d’usage ciblés divergent significativement.

Conclusion

PlanetTogether présente une solution APS techniquement robuste conçue pour optimiser la planification de la production et la gestion de la supply chain grâce à une combinaison d’algorithmes basés sur les contraintes, d’intégration en temps réel et d’améliorations par machine learning. Ses atouts résident dans sa capacité à pallier les silos de données entre les systèmes ERP, MES et SCM, et à offrir des outils de planification pratiques tels que des interfaces de glisser-déposer et des analyses what-if. Cependant, en tant qu’observateur sceptique, il convient de noter que de nombreuses affirmations innovantes — en particulier concernant ses capacités d’IA et de ML — reposent sur des descriptions marketing de haut niveau et nécessitent une validation indépendante supplémentaire. Par rapport à des plateformes comme Lokad, qui prônent une optimisation quantitative hautement programmable et axée sur les données, PlanetTogether représente une offre APS plus conventionnelle mais complète destinée aux environnements manufacturiers traditionnels. Les organisations envisageant l’une ou l’autre solution devraient évaluer leur capacité à investir dans l’expertise technique nécessaire pour maximiser les avantages de ces systèmes avancés.

Sources