Revisione di o9 Solutions, fornitore di software per la pianificazione supply chain

Di Léon Levinas-Ménard
Ultimo aggiornamento: settembre, 2025

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o9 Solutions (spesso stilizzato “o9”) è un editore di software per aziende con sede a Dallas, fondato nel 2009, che vende una suite di pianificazione ospitata in cloud, commercializzata come il “Digital Brain” per la pianificazione aziendale integrata (IBP), pianificazione della domanda e della supply chain, analisi della supply chain e gestione della crescita dei ricavi. La piattaforma si fonda su un Enterprise Knowledge Graph (EKG) e su un archivio in-memory “Graph-Cube” che modella entità e gerarchie aziendali, alimentato da ETL batch e API in tempo reale. La distribuzione commerciale si basa sui marketplace degli hyperscaler (Microsoft Azure, Google Cloud; collaborazioni con AWS) e su un ecosistema di partner per l’implementazione. I materiali pubblici enfatizzano artefatti di configurazione (query IBPL, designer di modelli/report), applicazioni preconfezionate (IBP, Control Tower, MEIO, RGM) e recenti “composite agents” costruiti su GenAI. Le specifiche tecniche dei componenti predittivi/ottimizzazione sono descritte a un livello generale (integrazioni ML, opzione Vertex AI Forecast, partnership con ottimizzatori) con alcuni brevetti e materiali formativi, ma con dettagli riproducibili limitati. Le tappe di finanziamento includono l’investimento di minoranza di KKR nel 2020, un round da $295M guidato da General Atlantic nel 2022, un’integrazione di $116M nel 2023 e go-live produttivi come Li Auto nel 202512345.

Panoramica di o9

Cosa fa il prodotto (a grandi linee). o9 offre una piattaforma SaaS multi-tenant che raccoglie dati aziendali (ERP, POS/EPOS, dati in licenza, ecc.), li modella in un Enterprise Knowledge Graph e in un archivio in-memory Graph-Cube, e rende disponibili applicazioni di pianificazione preconfezionate: IBP/S&OP, rilevamento e previsione della domanda, pianificazione della produzione, control tower, schedulazione della produzione, ottimizzazione dell’inventario multi-echelon e Revenue Growth Management (prezzi, promozioni, assortimento). La connettività avviene tramite servizi ETL e API REST sicure; il dispiegamento è nativo cloud su Azure/AWS/GCP con inserzioni nei marketplace di Azure e Google Cloud e una strategia di go-to-market congiunta con gli hyperscaler67891011121314. o9 posiziona l’EKG/Graph-Cube come il livello distintivo di dati/metadata tra queste applicazioni6789.

Come funziona (a grandi linee). I dati dei clienti vengono preparati e caricati (batch e in tempo reale) nella piattaforma; vengono modellate le entità e le gerarchie aziendali; i pianificatori operano attraverso interfacce web e dashboard supportate da Graph-Cube. Gli artefatti di configurazione (ad es., query di selezione IBPL, designer di modelli/report/layout) e le API della Piattaforma espongono i dati di Graph-Cube; la documentazione pubblica e i materiali formativi fanno riferimento a “GraphCube Server” e alle API della Piattaforma per l’accesso all’interfaccia del modello91516. L’ottimizzazione/ML è descritta attraverso: (1) funzionalità native di previsione/pianificazione, (2) integrazioni con ML cloud (ad es., Vertex AI Forecast) e (3) un ecosistema di partnership (ad es., Gurobi) per scenari supportati da solver1718. Le recenti versioni evidenziano “composite agents” GenAI che orchestrano azioni di pianificazione cross-funzionale1920.

Stato della tecnologia (a grandi linee). L’impronta pubblica di o9 è coerente con un moderno APS ospitato da hyperscaler: distribuzione via marketplace cloud, connettività API/ETL, un archivio ibrido in-memory colonnare/grafico (Graph-Cube) e uno strato di applicazioni preconfezionate. I materiali attestano la presenza di un livello interno di modellazione dati/semantica e di ampi framework UI/config. Tuttavia, le dichiarazioni riproducibili riguardanti classi di modelli di previsione, trattamento dell’incertezza e formulazioni dei solver sono scarse; o9 spesso fa riferimento a AI/ML e ottimizzazione in linguaggio di marketing e in comunicati stampa dei partner, con materiali formativi e pagine di soluzioni che offrono scorci piuttosto che una trasparenza tecnica completa a tutti gli strati679211819201422.

Un’introduzione più dettagliata

  • Azienda e finanziamenti. Fondata da Chakradhar (Chakri) Gottemukkala e Sanjiv Sidhu; le biografie dei dirigenti e la pagina “About” aziendale confermano il team fondatore e il posizionamento12324. Capitale esterno: investimento di minoranza di KKR (aprile 2020)2; round da $295M (gennaio 2022) guidato da General Atlantic3; incremento di $116M (luglio 2023) con una valutazione post-money di $3.7B (comunicato aziendale) con una nota stampa in stile Form D contemporanea425.
  • Go-to-market e partner. Il prodotto è acquistabile tramite Azure Marketplace (IBP, Revenue Mgmt) e Google Cloud Marketplace; collaborazione con AWS e copertura da parte di analisti; presenza nel directory dei partner di Google101112131422.
  • Interfaccia del prodotto. Le soluzioni includono IBP, S&OP, previsione/rilevamento della domanda, Supply Chain Control Tower, MEIO, schedulazione della produzione, RGM; un’offerta di Data Science (PaaS) sostiene di offrire una piattaforma “aperta” per integrare modelli in Python/R/PySpark101121.
  • Indicatori architetturali. Le pagine della Piattaforma enfatizzano Servizi di Connettività e API, Servizi ETL, “caricatori diretti in-memory,” adattatori per SAP/Oracle, e analisi Graph-Cube su gerarchie multilivello; una voce pubblica nel Guide conferma le API della Piattaforma “per accedere ai dati del GraphCube server”69.
  • Rivendicazioni recenti. “Composite agents” (GenAI) per eseguire una pianificazione cross-funzionale; integrazione Vertex AI Forecast; aggiornamenti sulla collaborazione con Microsoft GenAI; espansioni della collaborazione con AWS19172014.
  • Prove da parte dei clienti. I comunicati stampa documentano roll-out produttivi come Li Auto (22 gennaio 2025)5.

o9 vs Lokad

Ambito e approccio. Entrambi i fornitori si rivolgono a decisioni quantitative nella supply-chain, ma i loro modelli di erogazione e le disclosure tecniche differiscono. o9 commercializza una suite APS preconfezionata distribuita tramite marketplace degli hyperscaler, con un nucleo EKG/Graph-Cube, una configurazione fortemente basata su interfaccia utente (IBPL) e integrazioni opzionali di ML cloud; gli interni dell’ottimizzazione/ML della piattaforma sono per lo più una scatola nera secondo la documentazione pubblica101169152118192014. Lokad, invece, espone un linguaggio specifico del dominio (Envision) come interfaccia primaria per costruire pipeline di previsione probabilistica + ottimizzazione decisionale; la sua documentazione tecnica dettaglia il compilatore/VM (Thunks) e l’esecuzione distribuita, ed enfatizza la modellizzazione probabilistica e l’ottimizzazione centrata sulla decisione (ad es., MEIO, liste di azioni prioritarie) come codice26272829[^40]30.

Strati di dati ed esecuzione. Il Graph-Cube di o9 modella le gerarchie e consente una rapida aggregazione/disaggregazione per la pianificazione; l’accesso avviene tramite API della piattaforma e interfacce utente configurate6978. Lo stack di Lokad documenta una persistenza basata su eventi e una VM distribuita che esegue bytecode Envision su un cluster multi-tenant272829.

Trasparenza ML/ottimizzazione. o9 fa ampio riferimento a AI/ML (Vertex AI Forecast, agenti GenAI, partnership con solver), ma le specifiche algoritmiche (modellizzazione dell’incertezza, funzioni obiettivo, vincoli) non sono ampiamente documentate nelle fonti pubbliche; la dipendenza dalle tecnologie dei partner suggerisce un approccio ML/OR modulare17181920. Lokad pubblica come viene rappresentata l’incertezza (variabili casuali/griglie di quantili in Envision), con articoli tecnici e materiali di caso che descrivono l’approccio probabilistico e ottimizzazione stocastica e il relativo substrato esecutivo26272829.

Esperienza utente e programmabilità. o9 enfatizza applicazioni pronte all’uso con designer per modelli/report/layout e query IBPL—un’esperienza utente basata sulla configurazione adatta a processi standard in tutte le funzioni1516. Lokad è basato sulla programmazione: gli utenti (spesso “supply chain scientists”) scrivono codice Envision; ciò aumenta la trasparenza e la flessibilità per vincoli personalizzati, a scapito di una curva di apprendimento262729.

Conclusione. o9 è un APS in stile suite con un modello proprietario EKG/Graph-Cube e una copertura funzionale ampia, confezionato per le acquisizioni IT aziendali. Lokad è una piattaforma quantitativa programmabile che rende visibili il motore matematico ed esecutivo; la sua differenziazione si basa sulla modellizzazione probabilistica e sul controllo a livello di codice.

Storia aziendale e finanziamenti

  • Fondazione / leadership. Le biografie pubbliche elencano Chakri Gottemukkala (CEO, cofondatore) e Sanjiv Sidhu (cofondatore)12324.

  • Cronologia dei finanziamenti.

    • 28 apr 2020: investimento di minoranza di KKR (“prima raccolta di capitale esterno”)2.
    • 19 gen 2022: round da $295M guidato da General Atlantic3.
    • 19 lug 2023: investimento incrementale di $116M da parte degli investitori esistenti, con una valutazione post-money di $3.7B (comunicato aziendale) con corroborazione in stile Form D dalla stampa di settore425.

  • Partner e canali. Alleanze strategiche con Microsoft, Google Cloud e AWS, inclusa la presenza nei marketplace e annunci di collaborazione; profilo nel directory dei partner Google10111213142220.

Attività di acquisizione

Nessuna acquisizione aziendale da parte o di o9 è emersa nell’archivio stampa; o9 invece persegue alleanze e offerte congiunte, ad es., la soluzione Mo9 di Marubeni per la gestione/supply-chain in Giappone (2024)313233. Non abbiamo trovato nessun deposito di terze parti che indichi operazioni di M&A; tali accordi comparirebbero normalmente nelle newsroom o nelle comunicazioni dei partner31.

Interfaccia del prodotto, moduli e roll-out

  • Soluzioni preconfezionate. IBP, S&OP, Demand Planning (inclusi AI/ML Demand Forecasting e Demand Sensing), Supply Chain Control Tower & Analytics, Production Scheduling, MEIO, Supplier Collaboration e RGM sono rappresentati in modo coerente tra le soluzioni e le inserzioni nei marketplace1011217.
  • Dispiegamento e integrazione. Le pagine pubbliche del Guide e della piattaforma, insieme ai contenuti formativi, mostrano l’ingestione batch, API in tempo reale e GraphCube come archivio modellato; adattatori/connector per SAP/Oracle sono menzionati nel materiale della piattaforma691516.
  • Formazione e configurazione. Il catalogo della o9 Academy e le pagine formative menzionano Platform Architecture, GraphCube Server, query di selezione IBPL e configurazione tecnica basata sui ruoli—indicative di una metodologia di roll-out incentrata sulla configurazione1516.
  • Avviamenti dei clienti. I comunicati stampa documentano roll-out produttivi come Li Auto (22 gennaio 2025)5.

Architettura, modello dati e servizi della piattaforma

  • Enterprise Knowledge Graph & Graph-Cube. La pagina della Piattaforma e le pagine delle soluzioni (RGM, sostenibilità) citano ripetutamente un EKG e Graph-Cube che consentono analisi a multi-granularità con aggregazione/disaggregazione gerarchica e modellazione in stile “digital twin”678. Un articolo della piattaforma spiega l’uso dei data lakes dei clienti accanto a Graph-Cube, chiarendo che Graph-Cube è un archivio in-memory specializzato per l’analisi della supply-chain, mentre i lakes/warehouses rimangono la fonte di verità complessiva34.
  • APIs e accesso UI. Il portale Guide dichiara esplicitamente “public UI APIs … utilizzate per accedere ai dati del server GraphCube e al suo modello,” e elenca le Reference Model APIs per l’ingestione batch9.
  • Approccio cloud. o9 pubblica offerte su Azure Marketplace e la disponibilità su Google Cloud Marketplace; vari post di collaborazione o9/AWS e note degli analisti riflettono le tipiche strategie degli hyperscaler per scalabilità e approvvigionamento1011121422.

Ottimizzazione, ML e rivendicazioni “AI”

  • Pianificazione nativa + integrazioni ML cloud. o9 pubblicizza l’integrazione Vertex AI Forecast (Google) e collaborazioni più ampie con GenAI (Microsoft), posizionando la piattaforma come “aperta” a ML esterni e modelli di base1720.
  • Composite agents (GenAI). La versione 2024 di o9 descrive composite agents che eseguono una pianificazione cross-funzionale complessa; le specifiche tecniche (orchestrazione degli agenti, grounding, guardrails, valutazione) non sono dettagliate completamente nei documenti pubblici19.
  • Stack di ottimizzazione. o9 fa riferimento ad algoritmi avanzati e elenca Gurobi come partner; tuttavia, le formulazioni riproducibili (funzioni obiettivo, trattamento stocastico, vincoli) o l’architettura del solver per MEIO/schedulazione della produzione non sono pubblicate; i clienti probabilmente vedono raccomandazioni piuttosto che artefatti grezzi del solver1867.
  • Valutazione complessiva. La presenza di ML/ottimizzazione è credibile (stampa, ecosistemi di partner, formazione), ma la profondità dell’implementazione rimane una scatola nera per gli esterni. Quando la modellazione dell’incertezza e l’economia decisionale (ad es., politiche stocastiche consapevoli dei costi) sono cruciali, i materiali pubblici di o9 sono meno specifici rispetto a piattaforme orientate alla ricerca che pubblicano il loro stack di modellizzazione6211920.

Indicatori dello stack tecnologico

  • Linguaggi/framework. I documenti pubblici enfatizzano i servizi a livello di piattaforma (API/ETL/Graph-Cube) piuttosto che i linguaggi di runtime. La pagina Data Science (PaaS) promuove il supporto per Python/R/PySpark per analisi personalizzate integrate nei flussi di lavoro di o921.
  • APIs e integrazione. API REST sicure, caricatori diretti in-memory, adattatori per SAP/Oracle; le pagine del Platform Guide elencano le UI APIs e le Reference Model APIs per l’ingestione batch9.
  • Cloud e sicurezza. Le inserzioni nei marketplace (Azure) e i post di collaborazione con AWS implicano posture standard di sicurezza/compliance degli hyperscaler; la directory dei partner di Google Cloud e i documenti di approvvigionamento nei marketplace riflettono la procedura di onboarding dei fornitori e modelli commerciali1011141335.

Dispiegamento e gestione del cambiamento

  • Playbook per il roll-out. I moduli formativi (IBP Functional → Technical), gli artefatti di configurazione (modelli, layout, query IBPL) e le integrazioni API indicano progetti di implementazione in cui o9 e i partner SI configurano modelli, collegano feed di dati e realizzano dashboard; il go-live di Li Auto supporta questa cadenza15165.
  • Data lakes dei clienti + Graph-Cube. o9 spiega esplicitamente il dual-storage: il data lake del cliente rimane il sistema di verità; Graph-Cube è utilizzato in modo tattico per analisi/decisioni relative alla supply-chain (l’articolo affronta le preoccupazioni relative alla duplicazione e l’intento progettuale)34.

Discrepanze e domande aperte

  • Trasparenza algoritmica. Nonostante le frequenti dichiarazioni su AI/ML/ottimizzazione, la documentazione tecnica che permetterebbe a terzi di riprodurre il comportamento di previsione/ottimizzazione (ad es., previsione distribuzionale sulla domanda/lead-time, formulazioni MILP/MINLP, ricerca stocastica) non è pubblica; le evidenze sono indirette (pagine dei partner, formazione, panoramiche delle soluzioni)621181920.
  • Semantica EKG/Graph-Cube. La denominazione è coerente tra le pagine, ma schema/tipizzazione, meccaniche di aggiornamento incrementale e garanzie di persistenza non sono descritte oltre le pagine di livello marketing e i cenni della Guida6978.
  • Limite dell’automazione. Non è chiaro dai materiali pubblici fino a che punto arriva l’automazione a ciclo chiuso (ad es., la creazione automatica di ordini di acquisto/ordini di trasferimento vs. passaggi di supporto decisionale); le pagine del marketplace suggeriscono supporto decisionale con integrazioni, non esecuzione transazionale101167.

Conclusione

Cosa offre o9 (tecnico, non promozionale): un APS ospitato su cloud con uno strato dati EKG/Graph-Cube, ETL/API per l’ingestione, app confezionate per IBP/pianificazione di forniture/ricavi, e framework di configurazione (designer IBPL e per modelli/report/layout) per personalizzare i flussi di lavoro. Il sistema mostra raccomandazioni e piani attraverso gerarchie e orizzonti temporali, e può integrare ML/solver esterni. L’approvvigionamento tramite i marketplace Azure/Google e le collaborazioni con AWS sono in linea con le aspettative dell’IT aziendale.

Come raggiunge i risultati (meccanismi ed evidenze):

  • Modellazione di entità/gerarchie in Graph-Cube (confermata nelle pagine della piattaforma/soluzione e nella descrizione delle API della Guida);
  • Connettività (ETL, caricatori in memoria, API REST) e interfacce utente configurabili;
  • Ottimizzazione/ML attraverso un mix di funzionalità native e integrazioni partner (Vertex AI Forecast, Gurobi);
  • Implementazione operativa supportata da percorsi formativi e SI partner.

Valutazione all’avanguardia: l’ingegneria della piattaforma e la postura cloud di o9 (marketplaces, interfaccia API, store in memoria) sono contemporanee e credibili. Tuttavia, la trasparenza algoritmica relativa alla modellazione dell’incertezza e all’ottimizzazione decisionale resta limitata nelle fonti pubbliche. Al contrario, un concorrente orientato alla programmazione come Lokad pubblica dettagli tecnici del suo stack probabilistico + ottimizzazione e della VM di esecuzione. Per le organizzazioni che danno priorità all’ampiezza della suite, all’approvvigionamento tramite hyperscaler e alla copertura dei processi confezionati, o9 è adatto. Per le organizzazioni che danno priorità all’ottimizzazione probabilistica white-box e al controllo a livello di codice, una piattaforma centrata su DSL come Lokad rappresenta un compromesso diverso.

Fonti

  1. Informazioni su o9 Solutions — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Investimento di minoranza di KKR in o9 — 28 apr 2020 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. General Atlantic investe in o9 Solutions — 19 gen 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Gli investitori esistenti aggiungono $116M a una valutazione di $3.7B — 19 lug 2023 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Li Auto avvia la messa in produzione — 22 gen 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Piattaforma — Tecnologia che alimenta il Cervello Digitale — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Revenue Growth Management — Pagina della soluzione — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Impronta Ambientale — Pagina della soluzione — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Guida o9 — API della Piattaforma/UI (landing) — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Azure Marketplace — o9 Integrated Business Planning — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Azure Marketplace — o9 Gestione dei ricavi — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. o9 su Google Cloud Marketplace — Annuncio (ago 2020) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Google Cloud — Elenco partner: o9 Solutions — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. o9 e AWS ampliano la collaborazione — feb 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. Accademia o9 — Formazione Tecnica IBP — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. Accademia o9 — Catalogo dei Corsi (PDF 2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. o9 lancia l’integrazione con Vertex AI Forecast (2021) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. Gurobi — Partner Tecnologico: o9 Solutions — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Agenti compositi GenAI aggiunti al Cervello Digitale — 1 lug 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. o9 espande la collaborazione con Microsoft per GenAI — 16 apr 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Data Science (PaaS) — Python/R/PySpark — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. Futurum Group — Analisi della collaborazione o9 + AWS (2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Chakri Gottemukkala — Biografia — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎

  24. Sanjiv Sidhu — Biografia — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎

  25. Intelligence360 — Avviso di offerta esente ($116M) — 16 ago 2023 ↩︎ ↩︎

  26. Documentazione Lokad — Envision Language — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Architettura della piattaforma Lokad — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Envision VM (Parte 2): Thunks & Modello di Esecuzione — 22 nov 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. Envision VM (Parte 4): Esecuzione Distribuita — 6 dic 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad Solutions (landing) — ambito della soluzione e casi di studio (recuperato set 2025). ↩︎

  31. Newsroom o9 — Archivio stampa — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎

  32. Comunicato Marubeni (JP) — Mo9 con o9 — 24 lug 2024 ↩︎

  33. Comunicato Marubeni (EN) — Mo9 con o9 — 24 lug 2024 ↩︎

  34. Come utilizzare il tuo data lake per lo storage (ragionamento Graph-Cube) — recuperato set 2025 ↩︎ ↩︎

  35. Google Cloud Marketplace — Concetti e approvvigionamento dei partner — recuperato set 2025 ↩︎