Recensione di Infor, fornitore di software per il Supply Chain Management

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: novembre, 2025

Infor è un grande fornitore statunitense di software aziendale, fondato nel 2002 (originariamente come Agilisys) e cresciuto quasi interamente attraverso acquisizioni in un portafoglio di ERP, financials, HCM, CRM e prodotti per la supply chain ora posizionati come “CloudSuites” specifici per settore.¹²³⁴ Dal 2020 è una controllata di Koch Industries, che ha acquisito tutte le quote rimanenti da Golden Gate Capital, garantendo a Infor l’accesso a capitali sostanziali a lungo termine pur mantenendola come azienda software autonoma.⁵⁶⁷⁸ Infor conta circa 17.000 dipendenti e oltre 60.000 clienti in più di 170 paesi, rendendola uno dei maggiori attori nelle applicazioni aziendali nonostante un profilo pubblico relativamente basso rispetto a SAP o Oracle.¹²⁴⁹ Per quanto riguarda la supply chain, il footprint rilevante copre la suite Infor Supply Chain Planning (SCP) (previsione della domanda, pianificazione della domanda, pianificazione dell’offerta, S&OP, programmazione della produzione), la rete multi-imprese Infor Nexus (global trade, visibility, predictive ETA) e i prodotti per magazzino/logistica incorporati in varie CloudSuites; tutto ciò poggia su Infor OS, una piattaforma cloud-native fornita come SaaS multi-tenant esclusivamente su AWS.¹⁰¹¹¹²¹³¹⁴¹⁵¹⁶ Tecnologicamente, le capacità di supply chain di Infor combinano una libreria di algoritmi classici di previsione, un po’ di demand sensing basato sul machine learning, motori di schedulazione a vincolo (eventualmente supportati dai solver ILOG) e modelli predittivi a livello di rete per gli ETA delle spedizioni.¹¹¹²¹⁷¹⁸¹⁹²⁰²¹⁹²²¹⁶ Il risultato finale è una suite ampia e commercialmente matura, allineata ai modelli tradizionali degli Advanced Planning System (APS): piani a fasi temporali, S&OP basato su scenari, schedulazione a vincolo e visibilità della supply chain guidata dagli eventi, piuttosto che un singolo motore unificato di ottimizzazione probabilistica.

Panoramica di Infor

Infor è una società multinazionale di software aziendale con sede a New York, focalizzata principalmente su ERP specifici per settore e applicazioni correlate che possono essere implementate on-premise o come servizi cloud.¹²² Fu creata nel 2002, quando sponsor di private equity separarono un’unità ERP per la produzione di processo da Systems & Computer Technology Corp (SCT) con il nome Agilisys; nel 2004, dopo l’acquisizione del fornitore tedesco Infor Business Solutions, la società adottò il marchio Infor, trasferendo successivamente la sede sulla East Coast degli Stati Uniti (prima ad Atlanta, poi a New York).¹²²³⁴²⁴¹⁷²⁰ Nel corso dei primi anni 2000 e 2010, Infor ha accumulato oltre quaranta acquisizioni in ambito ERP, SCM, gestione degli asset, HR e analytics, tra cui MAPICS, Geac, SSA Global (e quindi Baan), Datastream, Lawson Software e GT Nexus, tra molti altri.¹¹⁸²⁰

Oggi Infor si posiziona come fornitore di suite “industry cloud” – combinazioni verticali di ERP e moduli correlati (WMS, TMS, SCP, CRM, HR, ecc.) progettati per funzionare come SaaS multi-tenant su Amazon Web Services tramite la piattaforma Infor OS.²¹¹⁹¹⁴¹⁵¹⁶ Il materiale pubblico cita ripetutamente oltre 60.000 organizzazioni e circa 17.000 dipendenti agli inizi degli anni 2020, con clienti nei settori della produzione, distribuzione, sanità, ospitalità, settore pubblico, moda e altri.¹²⁴²⁵⁹ Le funzionalità per la supply chain sono distribuite su diverse linee di prodotto:

Infor Supply Chain Planning (SCP) – un portafoglio per la pianificazione della domanda, la previsione della domanda, la pianificazione dell’offerta, l’ottimizzazione dell’inventario e la programmazione della produzione.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶
Infor Nexus – una rete multi-imprese di supply chain (originariamente GT Nexus) che abbraccia il global trade, la supplier collaboration, la logistics visibility e il predictive ETA.¹¹⁸¹³⁵
Capacità logistiche / di magazzino – includendo la gestione del magazzino e del trasporto incorporati in varie CloudSuites, non essendo il focus principale di questo rapporto ma parte dell’architettura complessiva.⁹¹⁴¹⁶

Il resto di questa recensione si concentra su come questi componenti orientati alla supply chain funzionino dal punto di vista tecnico, cosa viene concretamente implementato in termini di previsione e ottimizzazione e come ciò si differenzi da piattaforme di ottimizzazione più di nicchia ma profondamente specializzate come Lokad.

Infor vs Lokad

Infor e Lokad affermano entrambi di aiutare le aziende a “ottimizzare” le decisioni della supply chain, ma i loro punti di partenza e le architetture tecniche sono quasi opposti. Infor è un fornitore ampio di applicazioni aziendali: la pianificazione della supply chain è solo uno dei portafogli (ERP, financials, HR, CRM, gestione degli asset, CloudSuites specifici per settore) e la logica di pianificazione è confezionata come moduli all’interno di tali suite. In pratica, i clienti acquistano una CloudSuite (ad esempio, per la produzione o la distribuzione) e SCP o Nexus viene implementato come un elemento di un panorama transazionale end-to-end. Lokad, invece, non è affatto un fornitore ERP; è una piattaforma SaaS unica e focalizzata, il cui unico scopo è l’ottimizzazione quantitativa delle decisioni della supply chain (previsione, riapprovvigionamento, allocazione, schedulazione, definizione dei prezzi), che opera sopra a qualunque ERP e WMS già in uso.

Da un punto di vista modellistico, l’architettura per la supply chain di Infor ruota attorno ai concetti classici degli APS: piani di domanda a fasi temporali, obiettivi di inventario, piani di fornitura vincolati e programmi di produzione a capacità finita.¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶ La previsione in SCP è gestita da una libreria di tecniche algoritmiche e “metodi avanzati di serie temporali” con alcune capacità di machine learning e demand sensing integrate, oltre a motori euristici e di ottimizzazione che generano piani di supply multi-echelon fattibili alla luce dei vincoli.¹¹¹²¹⁷¹⁹¹³¹⁶ L’ottimizzazione nella schedulazione della produzione è espressa come schedulazione basata su vincoli; se in licenza, il solver ILOG può cercare programmi ottimali o quasi ottimali dati i vincoli e gli obiettivi definiti.¹⁸¹⁹²⁰²⁶¹⁶ Infor Nexus applica il machine learning a livello di rete per prevedere i tempi di arrivo delle spedizioni basandosi su una lunga storia di eventi di tracciamento e dati di rete, esponendo il tutto tramite un’API Predictive ETA e cruscotti predittivi per l’utente.²¹⁹²²¹³²⁷ In tutti i casi, l’“AI” è associata a moduli specifici (previsione, schedulazione, previsione ETA) e alimenta piani e avvisi tradizionali.

Lokad, al contrario, concentra tutto su modellizzazione probabilistica e ottimizzazione delle decisioni. Invece di moduli separati per la previsione e la pianificazione, fornisce un linguaggio specifico per il dominio (Envision) nel quale l’intero modello – l’acquisizione dei dati, la modellizzazione probabilistica della domanda e dei tempi di consegna, e l’ottimizzazione delle decisioni di riapprovvigionamento, allocazione e schedulazione – viene codificato come un unico flusso. Le previsioni non sono stime puntuali, ma distribuzioni complete della domanda per SKU/time bucket, e le decisioni sono derivate tramite ottimizzazione stocastica (ad es. Stochastic Discrete Descent) e, più recentemente, programmazione differenziabile che regola congiuntamente i parametri di previsione e decisione per minimizzare i costi realizzati o massimizzare il profitto. La piattaforma non viene venduta come una suite di moduli configurabili, bensì come un motore programmabile integrato a servizi di esperti: ogni cliente finisce per avere un “app” su misura, scritta in Envision, che produce liste di decisioni classificate per ROI (ordini, trasferimenti, azioni di manutenzione, mosse di pricing) sotto un obiettivo economico unificato.

Architettonicamente, i prodotti cloud di Infor funzionano come SaaS multi-tenant su AWS utilizzando Infor OS come livello di integrazione e piattaforma (con ION per l’integrazione basata su messaggi, API gateway, identità e servizi UX).¹⁰¹⁴¹⁵¹⁶⁶ Questa è una piattaforma aziendale convenzionale in stile microservizi: ogni CloudSuite e modulo SCP/Nexus utilizza i servizi OS per l’interoperabilità e l’identità, ma è altrimenti un’applicazione abbastanza autonoma. Lokad, invece, è stato costruito come un’unica soluzione interna su Azure con minime dipendenze esterne: un back end basato su event sourcing, un archivio indirizzabile per contenuti, e il compilatore Envision insieme al motore di esecuzione “Thunks” che formano un’unica base di codice focalizzata esclusivamente su analisi e ottimizzazione. Lokad non espone “moduli” fissi; al contrario, espone un ambiente programmabile per Supply Chain Scientist.

In termini di flusso decisionale, i moduli di pianificazione di Infor sono orientati verso i pianificatori che operano nei cicli S&OP: gli utenti interagiscono con schermate e flussi di lavoro configurabili per rivedere le previsioni, allineare piani interfunzionali, generare risposte di fornitura, eseguire scenari what-if e, in alcuni casi, generare automaticamente schedulazioni o ordini consigliati.¹⁰¹¹¹²¹³²⁶¹⁶ L’automazione è tipicamente concepita come piani generati dal sistema che i pianificatori possono modificare, piuttosto che liste di istruzioni completamente automatizzate e classificate per ROI. Le funzionalità di ETA predittivo e di control tower di Nexus aggiungono avvisi ed eccezioni guidati dagli eventi, aiutando i pianificatori a intervenire quando le spedizioni deviano dal piano.²¹⁹²²¹³²⁷ Lokad, invece, è stato sviluppato espressamente per produrre liste di decisioni prioritizzate in cui ogni voce è quantificata in termini di impatto finanziario atteso; i pianificatori sono invitati a concentrarsi sulle eccezioni e sul giudizio aziendale, anziché modificare i piani riga per riga.

Infine, la maturità commerciale differisce: Infor è un fornitore molto grande e diversificato, con decine di migliaia di clienti in numerosi settori e una lunga tradizione on-premise.¹²⁴²⁵⁹ I suoi prodotti per la supply chain beneficiano di tale ampiezza, ma sono necessariamente limitati dalla necessità di integrarsi con un ampio portafoglio e con una base installata di lunga data. Lokad è più piccolo ma più specializzato: la sua base di clienti è concentrata in settori ad alta intensità di supply chain (retail, manufacturing, aerospace) e l’intera sua architettura esiste esclusivamente come SaaS; non dispone di prodotti legacy on-prem. Per il cliente, il compromesso riguarda sostanzialmente una vasta suite aziendale con pianificazione integrata (Infor) oppure uno strato di ottimizzazione quantitativa, più radicale e focalizzato (Lokad).

Storia dell’azienda, proprietà e acquisizioni

La storia di Infor è insolitamente guidata dalle acquisizioni, anche secondo gli standard del software aziendale. L’azienda risale a giugno 2002, quando una divisione di SCT (Systems & Computer Technology Corporation), focalizzata sull’ERP per la produzione di processo, fu separata con il nome Agilisys.¹⁴²⁰ Supportata da Golden Gate Capital e successivamente da Summit Partners, Agilisys ha intrapreso un’espansione aggressiva acquisendo fornitori di ERP di medio mercato e correlati; dopo l’acquisizione dell’azienda tedesca Infor Business Solutions nel 2004, l’azienda ha adottato il nome Infor Global Solutions.¹²³²⁴¹⁷²⁰

Dal 2004 fino al 2016 circa, Infor ha acquisito più di quaranta aziende, tra cui MAPICS, Geac, SSA Global (e di conseguenza Baan ed Epiphany), Datastream (asset management), Workbrain (gestione della forza lavoro), Hansen (settore pubblico), diversi fornitori per l’ospitalità e, in modo rilevante per questo rapporto, Lawson Software (ERP), Mercia (supply chain planning) e GT Nexus (rete multi-imprese di supply chain).¹¹⁷¹⁸²⁰ L’acquisizione di Lawson nel 2011 ha fornito a Infor due principali linee ERP (M3 e S3) e una presenza significativa nei settori della produzione, distribuzione e sanità.¹¹⁷ L’acquisizione, nel 2015, di GT Nexus (successivamente ribattezzato Infor Nexus) per circa 675 milioni di dollari ha portato una rete globale basata su cloud, focalizzata sul global trade e sulla supply chain, con particolare attenzione a logistica, collaborazione con i fornitori e visibilità.¹¹⁷¹⁸¹³ Nel 2016 Infor ha acquisito Predictix, una startup specializzata in forecasting/analytics per il retail, nell’ambito di una spinta verticale nel settore retail.¹¹⁷¹⁸ Successivi accordi hanno incluso Birst (business intelligence), diversi partner di consulenza e soluzioni verticali specializzate.¹¹⁷¹⁸

La proprietà è cambiata in modo sostanziale alla fine degli anni 2010. Koch Equity Development, un’affiliata di Koch Industries, ha investito in Infor come azionista di minoranza e poi, all’inizio del 2020, ha concordato di acquisire la quota residua da Golden Gate Capital; l’acquisizione si è conclusa nell’aprile 2020, rendendo Infor una controllata interamente di Koch, pur mantenendola come azienda software autonoma.³¹¹¹⁸²²¹⁵⁵⁶⁷⁸²⁸ I materiali stampa di Koch evidenziano che le sue aziende hanno investito decine di miliardi di dollari in tecnologia e che Infor rappresenta un elemento strategico di tale trasformazione.³¹¹¹⁸²² Le notizie e i comunicati di crescita di Infor, nel settore dell’ospitalità, sottolineano che, in quanto azienda Koch, può adottare una visione a lungo termine e fare affidamento su capitali stabili.⁹

Commercialmente, la dimensione di Infor è ampiamente documentata: Wikipedia, il materiale promozionale del fornitore e analisti indipendenti concordano su una forza lavoro di circa 17.000 dipendenti, una base clienti di circa 60.000 organizzazioni e una presenza in oltre 40–170 paesi (a seconda della misura esatta) agli inizi degli anni 2020.¹²⁴¹⁰²⁵⁹ I contenuti interni relativi agli hackathon ed eventi di Infor menzionano anche oltre 60.000 clienti, 2.000 partner e 17.000 dipendenti.²⁹ Ciò indica un’organizzazione matura e distribuita a livello globale.

Portafoglio prodotti per la supply chain e la pianificazione

Supply Chain Planning (SCP)

Infor Supply Chain Planning è un portafoglio di applicazioni progettate per integrare la pianificazione della domanda, dell’offerta e dell’inventario a livello aziendale. Il materiale di marketing e la documentazione descrivono SCP come l’impiego di “big data e AI” per trasformare la pianificazione e il processo decisionale, generando piani sincronizzati che coprono la pianificazione della domanda, la previsione, l’ottimizzazione dell’inventario, la pianificazione dell’offerta e la programmazione della produzione.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶

La letteratura su SCP enfatizza:

Pianificazione e previsione della domanda. Infor Demand Forecasting e Demand Planning mirano a “semplificare e accelerare il processo di previsione” usando “metodi avanzati di previsione delle serie temporali” e machine learning, supportati da wizard di modellizzazione e integrazione live per ridurre lo sforzo manuale.¹²¹⁷¹⁹ Le pagine del prodotto descrivono la modellizzazione delle serie temporali incorporata, l’analisi delle serie di dati, il demand sensing e dati quasi in tempo reale, oltre a flussi di lavoro collaborativi per una previsione consensuale.⁴¹²¹⁷¹⁹¹³
Pianificazione dell’offerta e inventario. La documentazione per Infor Supply Planning afferma che, una volta pubblicati i piani di domanda aziendale e gli obiettivi di inventario, il sistema calcola automaticamente piani di supply a fasi temporali, inclusi piani di acquisto, produzione, inventario e distribuzione, utilizzando “motori di pianificazione sofisticati basati su euristiche e ottimizzazione.”¹¹¹⁹¹³ Questi motori considerano vincoli quali capacità, tempi di consegna e regole aziendali per proporre piani fattibili.
S&OP / IBP. Il portafoglio SCP include anche Sales & Operations Planning (S&OP) e le capacità di integrated business planning, facilitando l’allineamento cross-funzionale attorno a piani di base e vincolati, con analisi degli scenari e dashboard KPI.¹⁰¹¹¹³³⁰

Tecnicamente, l’SCP sembra seguire un modello APS piuttosto standard: una libreria di modelli statistici e routine ML per la generazione delle previsioni di base; motori euristici e, in alcuni casi, basati sull’ottimizzazione per passare dalla domanda a piani di supply e inventario; e un’interfaccia di pianificazione collaborativa per l’adeguamento e il consenso. Le affermazioni di AI/ML sono concrete nel senso che la previsione della domanda e il demand sensing si basano su metodi algoritmici, ma esistono pochi dettagli pubblici su architetture specifiche (per esempio, se si utilizzino famiglie classiche di smoothing esponenziale, gradient boosting o deep learning). Il materiale disponibile enfatizza “serie temporali avanzate” e “machine learning” senza esporre nomi di algoritmi, iperparametri o funzioni obiettivo.¹²¹⁷¹⁹¹³

Programmazione della Produzione

Infor Production Scheduling è il modulo SCP per la programmazione dettagliata con capacità finite nella produzione di processo e in quella discreta. La pagina del prodotto lo descrive come uno strumento di programmazione basato sui vincoli che aiuta a creare pianificazioni di produzione di processo accurate, efficienti e collaborative, considerando i colli di bottiglia e le interdipendenze tra le linee produttive.²⁶¹⁶

La documentazione spiega che Production Scheduling utilizza una logica basata sui vincoli in grado di programmare e sincronizzare le operazioni lungo tutte le linee produttive, tenendo conto delle interdipendenze e dei vincoli come i cambio linea dipendenti dalla sequenza o le capacità dei serbatoi.¹⁶ Per usi più avanzati, il modulo può essere concesso in licenza con un componente aggiuntivo opzionale ILOG solver. La documentazione dell’ILOG solver evidenzia che esso permette la creazione ed esecuzione di “macro” di pianificazione basate sul solver, con una barra di progresso che indica l’avanzamento della risoluzione; questo è descritto esplicitamente come un componente opzionale, con licenza separata.¹¹⁷¹⁸¹⁶ I partner di implementazione esterni precisano ulteriormente che Infor Production Scheduling utilizza “motori di ottimizzazione collaudati (inclusi i solver ILOG)” per considerare i vincoli e gli obiettivi di ottimizzazione nella generazione delle pianificazioni.²⁰

Da un punto di vista tecnico, ciò suggerisce che l’ottimizzazione sottostante utilizzi la programmazione a vincoli o la programmazione mista intera (standard per ILOG CP/CPLEX), con Infor che fornisce un’interfaccia applicativa e un modello di dominio attorno a tali solver. Non esistono evidenze di algoritmi di ottimizzazione innovativi sviluppati da Infor appositamente per la pianificazione; invece, Infor integra solver commerciali standard in un’applicazione specifica per il dominio. Questo design è perfettamente ragionevole, ma non all’avanguardia in termini di algoritmi proprietari – sfrutta librerie OR ben consolidate.

Infor Nexus

Infor Nexus (l’evoluzione di GT Nexus oltre a TradeCard e ad ulteriori aggiunte) è la rete multi-aziendale della supply chain di Infor, rivolta al commercio globale, alla visibilità logistica e alla collaborazione con i partner.¹¹⁸¹³⁵ Il materiale storico ne traccia le radici fino a GT Nexus e TradeCard alla fine degli anni ’90/inizio 2000, focalizzati su portali di prenotazione marittima, lettere di credito e servizi finanziari; l’evoluzione successiva ha aggiunto un controllo più ampio, il tracciamento in tempo reale e la visibilità multimodale.¹³⁵

Recenti risorse di prodotto descrivono Nexus Predictive ETA come una capacità basata sul machine learning che utilizza i “densi dati di spedizione e supply chain” che scorrono attraverso la rete per generare previsioni più accurate e dinamiche dei tempi di arrivo delle spedizioni e della disponibilità dei prodotti nel prossimo futuro.²²¹²²¹³ Un’API Predictive ETA rivolta agli sviluppatori consente ai clienti di interrogare ETAs predetti in scenari ipotetici (ad esempio, cambiando vettore o modificando le date di arrivo), esponendo effettivamente un modello ETA appreso come servizio.²¹⁹

Infor e Databricks promuovono congiuntamente Nexus come una piattaforma data-intelligent in cui gli eventi della supply chain vengono trasmessi in streaming nel Databricks Lakehouse, consentendo modelli AI per ETAs predittivi, rilevamento di anomalie e tracciabilità, con dati condivisi tramite Delta Sharing con altri sistemi.²⁴²²²⁶ Il materiale delle conferenze (ad esempio, le sessioni Gartner e gli eventi Nexus Connect) menziona ulteriori lavori in corso su analitica predittiva, process mining, AI generativa e agentica, e assistenti digitali in Nexus.²⁵²⁷

In sintesi, Nexus sembra essere una delle parti più “pesantemente AI” del portafoglio della supply chain di Infor, con modelli concreti di machine learning per la previsione degli ETA e il rilevamento delle anomalie su un ampio flusso di eventi multi-inquilino. Le tecniche non sono del tutto divulgate ma risultano coerenti con l’apprendimento supervisionato mainstream su registri di eventi, piuttosto che con modelli probabilistici o causali innovativi per l’inventario e la determinazione dei prezzi.

Architettura della piattaforma e stack tecnologico

La strategia cloud di Infor è ancorata da Infor OS (Infor Operating Service), descritto come la piattaforma applicativa fondamentale che connette i sistemi Infor e non-Infor in una piattaforma di business digitale. Infor OS opera esclusivamente come piattaforma SaaS multi-inquilino su AWS.¹⁰¹⁴¹⁵⁶ I componenti chiave di OS rilevanti per la supply chain includono:

Infor ION – uno strato di interoperabilità basato su messaggi e di gestione dei processi aziendali, utilizzato per integrare applicazioni Infor e di terze parti on-premise e nel cloud, con connettori pre-costruiti, flussi di lavoro e avvisi.¹⁰⁶ Questo è centrale per collegare SCP, Nexus ed ERP/WMS.
API e livello microservizi – espone i servizi applicativi ad altri sistemi e, in alcuni casi, ai clienti (ad esempio, l’API Nexus Predictive ETA).²¹⁹¹⁴¹⁵
Servizi di identità, UX e dati – autenticazione comune, single sign-on, catalogazione dei dati e componenti base per analitiche in tutti i prodotti.¹⁴¹⁵⁶

Il materiale AWS osserva che le soluzioni Infor CloudSuite sono costruite sull’infrastruttura AWS e su Infor OS, permettendo ai clienti di rimanere aggiornati sulle versioni del software, di scalare i servizi in base alla domanda e di integrare applicazioni cloud e on-premise.²⁹⁹¹⁴¹⁵ I partner di implementazione descrivono il modello SaaS multi-inquilino di Infor come capace di garantire elasticità, accesso indipendente dal dispositivo, API pre-costruite e un costo totale di proprietà inferiore, con offerte SaaS specifiche per il Governo in settori regolamentati.¹⁴

Da un punto di vista tecnico, questa è un’architettura microservizi aziendale convenzionale che sfrutta l’infrastruttura degli hyperscaler e i servizi piattaforma. Supporta la multi-inquilinanza e il rapido dispiego, ma di per sé non implica alcuna sofisticazione particolare in termini di previsione o ottimizzazione; queste risiedono nei motori applicativi (SCP, Nexus, ecc.). A differenza di piattaforme di ottimizzazione più specializzate, non esistono evidenze pubbliche che Infor abbia sviluppato un linguaggio specifico per l’analisi quantitativa o un motore di esecuzione personalizzato; piuttosto, si affida a stack applicativi convenzionali, tecnologie di database e librerie OR/ML, combinate in applicazioni confezionate.

AI, ottimizzazione e automazione decisionale

Previsione della domanda e pianificazione

I prodotti di Infor correlati alla domanda esplicitano le affermazioni di AI/ML: si afferma che Infor Demand Planning e Demand Forecasting utilizzino “AI, machine learning e dati quasi in tempo reale insieme a collaborazione e demand sensing per fornire previsioni più accurate.”¹²¹⁷¹⁹ La documentazione e le brochure parlano di “tecnologia all’avanguardia” e “metodi avanzati di previsione delle serie temporali” impiegati per catturare pattern come la stagionalità, la domanda intermittente e le fasi del ciclo di vita del prodotto.¹¹¹²¹⁷¹⁹¹³³⁰

I dettagli concreti dell’implementazione resi pubblici sono limitati. La documentazione SCP fa riferimento a una “libreria di tecniche algoritmiche” usata per generare scenari di domanda ottimali, implicando una combinazione di modelli di serie temporali selezionati in base a criteri di aderenza.¹¹¹⁹¹³³⁰ Le funzionalità di demand sensing probabilmente assimilano segnali recenti degli ordini e dei POS per adeguare le previsioni a breve termine, seguendo un modello comune nei moderni strumenti di pianificazione della domanda. Tuttavia, non viene fornita una descrizione tecnica delle classi di modelli (variazioni di ARIMA, modelli a spazio di stato, alberi potenziati con gradienti, reti neurali, ecc.), delle funzioni di perdita, o di come l’ML venga combinato con le serie temporali.

Pertanto, sebbene sia ragionevole accettare che Infor utilizzi ML nel suo stack di previsioni (specialmente in seguito all’acquisizione di Predictix e al marketing AI in corso), l’implementazione appare allineata alla prassi industriale più ampia: una combinazione di previsioni classiche di serie temporali affiancate da alcuni componenti basati sull’ML, racchiusi in un’interfaccia di pianificazione della domanda. Non esistono evidenze che Infor abbia adottato approcci radicali come l’apprendimento decisionale probabilistico end-to-end o la programmazione differenziabile in SCP, in modo analogo a lavori a livello di ricerca.

Programmazione basata sui vincoli e integrazione ILOG

Nella programmazione della produzione, l’ottimizzazione basata sui vincoli gioca un ruolo più visibile. Infor Production Scheduling utilizza una logica basata sui vincoli per programmare e sincronizzare le operazioni lungo linee interdipendenti; se attivato, un modulo opzionale ILOG solver può cercare soluzioni ottimali in base ai vincoli espressi.¹⁸²⁶¹⁶ I partner di implementazione descrivono IPS come “un insieme di strumenti di ottimizzazione, modellazione e visualizzazione” e menzionano esplicitamente “algoritmi di programmazione avanzata (motori ILOG/optimizer)” che rispettano i vincoli e gli obiettivi produttivi.²⁰

Considerate le capacità documentate di IBM/ILOG, è ragionevole dedurre che l’ottimizzazione della programmazione di Infor si basi su solver standard di programmazione a vincoli/interi misti configurati tramite modelli di pianificazione, piuttosto che su euristiche personalizzate inventate da Infor. Questo approccio è solido da un punto di vista pratico – ILOG è un solver maturo e di alta qualità – ma tecnicamente rientra nella norma: molti fornitori di APS incorporano solver commerciali per la programmazione dettagliata. L’etichetta “AI” qui si riduce sostanzialmente a una tecnologia di ottimizzazione consolidata e a strumenti grafici di programmazione, non a una ricerca AI innovativa.

Analisi di rete e ETA predittivo

Il Predictive ETA di Infor Nexus è uno degli esempi più concreti di machine learning nell’offerta supply chain di Infor. Le descrizioni del prodotto affermano che Nexus “sfrutta le ultime tecnologie AI” e “algoritmi di machine learning” applicati ai dati di spedizione della rete per produrre previsioni di disponibilità a breve termine e ETA migliori, con costi inferiori rispetto ai metodi manuali.²²¹²²¹³ L’API Predictive ETA permette agli utenti di interrogare scenari alternativi (ad esempio, la modifica del vettore o delle date degli eventi) e di ricevere ETA predetti aggiornati, implicando che il modello sia condizionato dagli attributi del viaggio e dalle storie dei percorsi.²¹⁹

La collaborazione con Databricks delinea un’architettura più dettagliata: i dati di Nexus vengono trasmessi in streaming nel Databricks Lakehouse, dove modelli AI prevedono i tempi di arrivo, rilevano anomalie e offrono una tracciabilità a più livelli; Delta Sharing viene utilizzato per esporre questi dati di alta qualità ad altri sistemi per analisi e “intelligenza pratica.”²⁴²²²⁶ Ciò è in linea con le implementazioni contemporanee di “network AI”: grandi volumi di eventi con timbro temporale alimentano modelli supervisionati (probabilmente alberi potenziati con gradienti, modelli di sequenza profonda o simili) per prevedere i tempi futuri degli eventi e classificare le anomalie.

Allo stesso tempo, le comunicazioni su Nexus ora fanno riferimento a AI generativa e agentica, assistenti digitali e process mining, in particolare negli abstract delle conferenze.²⁵²⁷ A fine 2025, sono disponibili pochi dettagli tecnici su questi nuovi elementi AI (ad esempio, quali LLM, come sono ancorati, come si integrino con la pianificazione). Pertanto, andrebbero considerati funzionalità emergenti piuttosto che motori di pianificazione principali e collaudati.

Automazione decisionale vs supporto decisionale

In SCP, Production Scheduling e Nexus, il materiale di Infor enfatizza il supporto decisionale: migliorare le previsioni, generare piani fattibili, programmare la produzione ed evidenziare eccezioni e rischi.¹⁰¹¹¹²¹³²⁶¹⁶ L’automazione esiste – i piani di supply possono essere generati algoritmicamente e, in alcuni casi, le pianificazioni possono essere ottimizzate e rilasciate direttamente – ma il modello dominante resta quello in cui i pianificatori revisionano e adeguano gli output all’interno di processi S&OP, MPS o di control tower.

Non emergono evidenze esplicite che lo stack della supply chain di Infor sia organizzato attorno a un unico obiettivo economico globale (ad esempio, massimizzare il profitto atteso in condizioni di incertezza) tra i moduli. Al contrario, gli obiettivi di ottimizzazione appaiono specifici per modulo: target di servizio e inventario in SCP, efficienza della programmazione in IPS, puntualità degli arrivi in Nexus. Ciò è comparabile alla maggior parte dei fornitori di APS e si differenzia da piattaforme quantitative come Lokad, che codificano esplicitamente un obiettivo finanziario unificato tra previsioni e ottimizzazione.

In sintesi, i componenti di AI e ottimizzazione di Infor sono sostanziali ma mainstream: serie temporali con ML per la previsione, solver commerciali di constraint/OR per la programmazione, ML supervisionato per gli ETA di rete e un supporto decisionale incentrato sul workflow per i pianificatori. Non risultano spingersi oltre la prassi industriale attuale in paradigmi di modellazione radicalmente nuovi.

Modello di distribuzione e maturità commerciale

Le soluzioni per la supply chain di Infor sono tipicamente distribuite come parte di un Infor CloudSuite, che combina ERP e applicazioni correlate su Infor OS e infrastruttura AWS.¹⁰²⁹⁹¹⁴¹⁵¹⁶ I clienti possono eseguire SCP e Nexus insieme ad Infor ERP o integrarli con ERP di terze parti tramite ION e altri schemi di integrazione documentati da Infor e AWS.¹⁰²⁷¹⁴⁶ Le guide pratiche AWS descrivono scenari comuni di integrazione e sottolineano che ION consente l’orchestrazione di flussi di lavoro e avvisi tra sistemi Infor e non-Infor senza una pesante codifica personalizzata.¹⁰²⁷

Il modello SaaS multi-inquilino permette a Infor di mantenere i clienti su versioni aggiornate e di scalare la capacità in base ai picchi di utilizzo, offrendo accesso da qualsiasi dispositivo.²⁹⁹¹⁴¹⁵ Nei settori regolamentati, Infor offre varianti SaaS per il Governo con stack conformi a FedRAMP.¹⁴

Considerata la scala della base clienti (decine di migliaia di organizzazioni, molte con sistemi legacy complessi on-prem), le implementazioni di pianificazione di Infor tendono a riflettere le realtà aziendali: SCP può essere implementato gradualmente in unità aziendali specifiche, Nexus può coesistere con TMS/WMS esistenti, e la personalizzazione viene spesso realizzata attraverso configurazioni e integrazioni piuttosto che tramite estensioni a livello di codice. Le storie pubbliche dei clienti (in vari settori) mostrano una vasta gamma di casi d’uso ma, comprensibilmente, enfatizzano i risultati aziendali più che i dettagli tecnici.

Commercialmente, non c’è dubbio che Infor sia un fornitore mature: ampia base installata, lunga storia, solido supporto da Koch e un ampio ecosistema di partner.¹²⁴²⁵⁹ La principale riserva tecnica non è la maturità, ma l’eterogeneità: decenni di acquisizioni ed evoluzione del prodotto significano che le supply chain capabilities sono distribuite su diverse applicazioni e basi di codice, anziché essere unificate in un unico motore di ottimizzazione programmabile. Questo è tipico dei grandi fornitori aziendali, ma è importante tenerlo presente quando si confronta con concorrenti più giovani e su un’unica piattaforma.

Conclusione

In termini tecnici precisi, l’offerta di supply chain di Infor fornisce:

Un portafoglio di pianificazione (SCP) che genera previsioni di domanda statistiche/ML, piani di supply e inventario scaglionati nel tempo e scenari S&OP utilizzando una libreria di tecniche algoritmiche e motori euristici/di ottimizzazione sotto vincoli di capacità e aziendali.¹⁰¹¹¹²¹⁹¹³²⁶¹⁶
Uno strumento di programmazione finita (Programmazione della Produzione) che esprime dettagliati vincoli produttivi e, quando concesso in licenza con ILOG, può utilizzare solutori OR commerciali per cercare orari di produzione ottimali o quasi ottimali.¹⁸²⁰²⁶¹⁶
Una rete multi-aziendale (Nexus) che applica il machine learning a grandi volumi di dati relativi a spedizioni ed eventi per prevedere gli ETA, rilevare anomalie e fornire visibilità end-to-end tramite API e dashboard, con un’architettura dati sempre più moderna tramite Databricks Lakehouse e Delta Sharing.²²⁴²¹⁹²²¹³²⁶²⁷
Una piattaforma cloud (Infor OS su AWS) che fornisce servizi di integrazione, sicurezza, identità e UX, permettendo implementazioni SaaS multi-tenant e un’integrazione graduale in ambienti aziendali eterogenei.¹⁰²⁹⁹¹⁴¹⁵¹⁶⁶

I meccanismi architettonici e algoritmici sono in gran parte coerenti con le pratiche APS mainstream: serie temporali e ML nelle previsioni, pianificazione basata su vincoli e solutori commerciali nella programmazione, ML supervisionato per la previsione degli ETA e supporto decisionale incentrato sui workflow. Il marchio AI è supportato da implementazioni concrete (in particolare in Nexus e nelle previsioni di domanda), ma le evidenze pubbliche non indicano nulla che superi l’attuale stato della pratica industriale. Non si osserva alcun segnale di framework decisionali probabilistici unificati o di algoritmi di ottimizzazione innovativi analoghi a quelli esplorati da fornitori più specializzati; piuttosto, il punto di forza di Infor risiede nella vastità, nell’integrazione e nella capacità di incorporare capacità di pianificazione all’interno di grandi suite specifiche per settore.

Commercialmente, Infor è un attore consolidato e di dimensioni molto elevate con una profonda presenza verticale e un lungo percorso di clienti on-prem e cloud. Le organizzazioni che scelgono Infor per la pianificazione della supply chain solitamente acquistano anche una piattaforma più ampia di CloudSuite e OS; i componenti della supply chain beneficiano di questo contesto integrato ma ne sono plasmati. Le aziende che cercano un’ottimizzazione quantitativa end-to-end altamente personalizzata possono scoprire che piattaforme specializzate (come Lokad) adottano un approccio più radicale; mentre quelle che cercano una suite aziendale ampia e integrata con pianificazione incorporata, invece, troveranno l’offerta di Infor tecnicamente solida e in linea con i paradigmi APS prevalenti, sebbene con la consueta complessità di un portafoglio di acquisizioni che copre decenni.