L'analyse de PlanetTogether, fournisseur de logiciels d'advanced planning and scheduling

Dernière mise à jour : Avril, 2025

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

Introduction

PlanetTogether a été fondé en 2004 avec une solide assise en recherche académique—notamment grâce à l’Université Cornell—qui a façonné son approche technique de l’advanced planning and scheduling. L’entreprise propose une platforme intégrée qui met l’accent sur des plannings de production optimisés, une visibilité en temps réel sur les stocks et les données des ateliers, ainsi que sur des algorithmes avancés conçus pour concilier les contraintes de matières, 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’apporte la solution PlanetTogether ?

2.1 Optimisation de la production et de la capacité

La principale offre de PlanetTogether est sa platforme APS qui se concentre sur :

• Plannings de production optimisés : Le système génère des plannings qui intègrent les contraintes de matières, les capacités machine et de main-d’œuvre, ainsi que les règles de séquençage. Il propose une planification intelligente par glisser-déposer et gère des défis complexes tels que les changements de série dépendant 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 degrés 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

L’une des forces majeures de la platforme PlanetTogether réside dans ses capacités d’intégration sans couture :

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

2.3 Améliorations par AI et machine learning

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

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

2.4 Optimisation de l’ordonnancement

Les capacités d’optimisation de l’ordonnancement de la platforme sont en outre renforcées par :

• Équilibrer des objectifs conflictuels : Des algorithmes avancés minimisent les temps de préparation/changement et gèrent les contraintes de ressources tout en garantissant la livraison dans les délais.
• Simulation et scénarios hypothétiques : Les utilisateurs peuvent simuler des modifications de planning pour anticiper les conséquences, 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 est construit 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 vantant une technologie « state-of-the-art », l’architecture sous-jacente s’appuie sur des méthodes bien établies, enrichies 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 préconstruits et middleware : Ceux-ci permettent un échange de données sans couture avec les systèmes ERP (comme SAP) et d’autres logiciels d’entreprise, garantissant que les données de base et transactionnelles restent synchronisées (SAP ERP Integration) ⁹.
• Synchronisation des données en temps réel : La capacité de la platforme à ajuster dynamiquement les plannings de production en fonction des données en direct souligne son applicabilité pratique dans des environnements manufacturiers rapides (Kinaxis Integration) ¹⁰.

3.3 Mise en œuvre du machine learning

Alors que PlanetTogether met en avant son Copilot piloté par ML :

• Transparence des modèles ML : Les détails techniques concernant les algorithmes et les données d’entraînement restent de haut niveau, une grande partie de la discussion étant centrée sur les promesses plutôt que sur les spécificités de l’architecture du modèle.
• Apprentissage continu : Le système affirme affiner ses insights au fil du temps grâce à une adaptation continue, bien que la vérification indépendante de ces améliorations reste encore peu documentée (PlanetTogether Copilot) ¹¹.

Analyse sceptique

4.1 Les affirmations du fournisseur versus les preuves techniques

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

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

4.2 Défis d’intégration et efficacité en conditions réelles

Malgré l’offre de connecteurs standards pour les systèmes majeurs :

• Atteindre une synchronisation des données en temps réel sans couture à travers diverses plateformes reste un défi complexe. La performance réelle dans des environnements manufacturiers variés peut dépendre fortement de la qualité des données et du niveau de formation des utilisateurs.
• Des études de cas et témoignages suggèrent des améliorations rapides ; cependant, ces résultats peuvent être fortement conditionnés par le contexte spécifique de l’implémentation (Features Listing) ¹³.

4.3 Comparaison de la technologie de pointe

Dans le paysage plus large des APS :

• PlanetTogether semble offrir une suite complète de fonctionnalités. Néanmoins, de nombreuses caractéristiques présentées comme « state-of-the-art » reflètent souvent des améliorations évolutives plutôt qu’une rupture radicale avec les techniques établies.
• L’intégration de AI/ML, bien que prometteuse, s’appuie actuellement sur des méthodologies d’analyse 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 l’advanced planning and scheduling dans les environnements manufacturiers, mettant l’accent sur l’ordonnancement de la production, la planification de la capacité et l’intégration avec les systèmes ERP/MES. En revanche, Lokad se concentre sur l’optimisation quantitative de la supply chain, avec des capacités couvrant la prévision de la demande, la gestion des stocks, la planification de production et l’automatisation de la tarification.

• Approche technique : PlanetTogether s’appuie sur des techniques d’optimisation basées sur les contraintes établies, complétées par un ordonnancement heuristique et une intégration des données en temps réel. Lokad, quant à lui, se distingue par l’utilisation d’un langage spécifique au domaine (Envision), la prévision probabiliste (souvent alimentée par deep learning), et des méthodes émergentes de programmation différentiable pour orienter les décisions prescriptives ¹⁵¹⁶.

• Engagement utilisateur et personnalisation : PlanetTogether offre une interface APS plus traditionnelle avec un ordonnancement par glisser-déposer et des connecteurs préconstruits, qui séduisent les fabricants recherchant une solution prête à l’emploi. L’approche de Lokad est plus flexible et requiert un degré plus élevé d’expertise technique, permettant aux Supply Chain Scientist de créer 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 couture avec une large gamme de systèmes ERP et MES pour offrir une visibilité de production en temps réel. L’architecture de Lokad repose sur un moteur interne qui minimise les dépendances externes et exploite l’évolutivité 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 cibles divergent de façon significative.

Conclusion

PlanetTogether présente une solution APS techniquement robuste, conçue pour optimiser l’ordonnancement 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 points forts résident dans la capacité à relier de manière fluide les silos de données entre les systèmes ERP, MES et SCM, et à offrir des outils d’ordonnancement pratiques tels que des interfaces par glisser-déposer et l’analyse de scénarios hypothétiques. Cependant, en tant qu’observateur sceptique, il faut noter que de nombreuses affirmations innovantes—en particulier concernant ses capacités AI et ML—reposer sur des descriptions marketing de haut niveau et nécessitent une validation indépendante supplémentaire. En comparaison avec 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 bénéfices de ces systèmes avancés.

Sources