Recensione di INFORM Software, fornitore di software per l'ottimizzazione della supply chain

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: Novembre, 2025

INFORM Software (Inform Institut für Operations Research und Management GmbH) è un fornitore tedesco privato, fondato nel 1969 ad Aachen, che è cresciuto fino a diventare uno specialista di ricerca operativa di medie dimensioni, con circa mille dipendenti e filiali globali. Fin dall’inizio, l’azienda si è focalizzata sull’integrazione dell’ottimizzazione matematica nelle decisioni operative, inizialmente nella pianificazione della produzione e nella logistica, per poi espandersi nelle operazioni a terra nel settore dell’aviazione, nella logistica dei veicoli finiti, nell’analisi del rischio e delle frodi, nella gestione del personale, nelle verifiche d’inventario e nella gestione della supply chain. Il suo portafoglio è organizzato attorno a diversi prodotti focalizzati sul dominio—ADDONE per la pianificazione dell’inventario e della supply chain, FELIOS per la pianificazione e la programmazione della produzione, GROUNDSTAR per le operazioni aeroportuali e di ground handling, e RISKSHIELD per la rilevazione di frodi e il punteggio del rischio—piuttosto che su una singola piattaforma orizzontale. All’interno della supply chain, la suite di soluzioni ADDONE viene commercializzata come “software per l’ottimizzazione decision-intelligente” che crea una base dati comune, genera previsioni della domanda supportate dall’IA, propone quantità d’ordine automatizzate e evidenzia eccezioni per i pianificatori nell’ambito della pianificazione della domanda, della gestione dell’inventario, della gestione dei pezzi di ricambio e dell’S&OP. INFORM vanta oltre 1.000 clienti in tutto il mondo nei settori della manifattura, del commercio al dettaglio, della logistica, della finanza e altri, e promuove case study come ARaymond e Hagebau Connect che attribuiscono a ADD*ONE la riduzione degli inventari e i guadagni in efficienza dei processi. Dal punto di vista tecnico, l’azienda combina algoritmi di ricerca operativa con l’apprendimento automatico – descritto come “decision intelligence” – implementati su un moderno stack basato su Java/Kotlin, Spring, SQL e microservizi, che può essere distribuito su architetture web e integrato con ERP come Microsoft Dynamics. Allo stesso tempo, molti dettagli tecnici rimangono celati dietro un linguaggio da marketing, per cui valutare quanto INFORM sia veramente all’avanguardia in termini di previsioni probabilistiche, IA e ottimizzazione su larga scala richiede una lettura attenta tra le righe della sua documentazione, degli annunci di lavoro e dei rapporti indipendenti dei clienti.

Panoramica di INFORM Software

Da una prospettiva della supply chain, INFORM è meglio inteso come una consolidata realtà di ricerca operativa che ha trasformato in prodotti un insieme di applicazioni verticali di supporto decisionale, piuttosto che come una piattaforma di pianificazione a uso generale. L’entità aziendale – Inform Institut für Operations Research und Management GmbH – è stata fondata nel 1969 ad Aachen da Hans-Jürgen Zimmermann, ed è rimasta privata con la sua sede centrale e il principale centro di sviluppo ad Aachen.¹² I dati pubblici per il 2023 indicano circa 968 dipendenti e un fatturato di circa 129 milioni di euro, collocando INFORM come un fornitore di dimensioni considerevoli, ma ancora di fascia media, piuttosto che come un fornitore globale di mega suite.¹ L’azienda enfatizza la sua tradizione nella ricerca operativa, descrivendosi come utilizzatrice di “matematica avanzata per decisioni complesse”, posizionando la RO come il nucleo della maggior parte dei suoi sistemi e combinando esplicitamente algoritmi di RO con tecniche di machine learning per migliorare la qualità delle decisioni in logistica, manifattura, rischio e supply chain.²³

La linea di prodotti di INFORM copre diversi ambiti distinti. Il profilo del fornitore Apps Run The World e il listino marketing di INFORM elencano almeno otto prodotti software nominati: ADDONE per la gestione dell’inventario e della supply chain, FELIOS per la pianificazione e la programmazione della produzione, GROUNDSTAR per le operazioni a terra nell’aviazione, INVENT XPERT per le verifiche d’inventario in SAP EWM, RISKSHIELD per la prevenzione delle frodi e il monitoraggio del rischio, SYNCROSUPPLY e SYNCROTESS per la programmazione del deposito e dei trasporti, e WORKFORCEPLUS / YMSlite per la gestione del personale e del deposito.⁴⁵³ In tutti questi ambiti il filo conduttore è l’ottimizzazione algoritmica di processi vincolati e ad alta complessità. Per la supply chain, la suite ADDONE è il punto focale: le pagine di gestione della supply chain di INFORM inquadrono esplicitamente ADD*ONE come “software per l’ottimizzazione decision-intelligente” per la pianificazione della domanda, la gestione dell’inventario, la pianificazione dei pezzi di ricambio e l’S&OP, promettendo migliori livelli di servizio a inventari inferiori tramite l’automazione delle attività di pianificazione routinaria ed evidenziando eccezioni critiche.⁶⁷⁵

INFORM si colloca inoltre all’interno di narrazioni più ampie relative all’ESG e alla corporate governance, essendo registrata come partecipante al Global Compact delle Nazioni Unite e mettendo in evidenza iniziative di sostenibilità nelle sue comunicazioni aziendali.⁸ Questo è rilevante principalmente come contesto: indica che INFORM opera a un livello di maturità in cui la rendicontazione formale sulla sostenibilità e i programmi di conformità globale sono importanti, piuttosto che come una piccola azienda informale di software. Directory di settore come It’s in Germany descrivono similmente INFORM come un fornitore di ottimizzazione basato su IA, con oltre 1.000 dipendenti che servono clienti internazionali nei settori della logistica, dell’automotive, dell’aviazione e della finanza, rafforzando l’idea che INFORM sia un consolidato fornitore europeo di medie dimensioni con operazioni diversificate, piuttosto che una startup in fase iniziale.⁹

Storia dell’azienda, proprietà e dimensioni

La voce della Wikipedia tedesca e la pagina “Our history” di INFORM convergono in una linea temporale coerente. INFORM iniziò nel 1969 come uno spin-out accademico nella ricerca operativa, sviluppando software per supportare problemi decisionali complessi nella manifattura e nella logistica.¹² Nei decenni successivi, ha aggiunto linee di prodotto verticali – in particolare per le operazioni a terra nell’aviazione (GROUNDSTAR), la pianificazione della produzione (FELIOS) e la logistica dei terminal container – ed ha ampliato la propria presenza geografica con filiali in Nord America, Sud America, Asia e Australia.²⁴ A partire dalla metà degli anni 2020, INFORM sostiene di avere oltre 1.000 clienti attivi in più di 40 paesi, con una forza lavoro che si avvicina a 1.000 persone.²¹⁰⁴

Non ci sono prove pubbliche che INFORM sia stata acquisita o che essa stessa abbia acquisito altre società di software. I registri aziendali e le notizie di settore non evidenziano attività di fusioni e acquisizioni associate all’entità di INFORM con sede ad Aachen; occorre fare attenzione a non confonderla con aziende non correlate che condividono la parola “Inform” nei loro nomi (ad esempio, una società di analisi assicurativa negli Stati Uniti acquisita da Klear.ai, che è un’azienda diversa). In altre parole, INFORM sembra essere cresciuta organicamente come una società privata influenzata dai fondatori, focalizzata su prodotti basati sulla ricerca operativa, piuttosto che attraverso una consolidazione supportata da venture capital o operazioni di roll-up acquisitive.¹⁴

Portafoglio prodotti con focus sulla supply chain

La suite ADDONE viene commercializzata come la linea di prodotti dedicata all’ottimizzazione della supply chain e dell’inventario di INFORM. La pagina di gestione della supply chain di INFORM descrive ADDONE come “software per la gestione della supply chain” che supporta la pianificazione della domanda, la gestione dell’inventario, la gestione dei pezzi di ricambio e l’S&OP, con la promessa di “ridurre gli inventari, aumentare i livelli di servizio e migliorare la qualità della pianificazione” grazie a un software supportato dall’IA.⁶ La sottopagina dedicata alla pianificazione della domanda specifica che ADD*ONE funge da “software per le previsioni di vendita” combinando “algoritmi di ottimizzazione collaudati sul campo e intelligenza artificiale” per generare previsioni affidabili e supportare i pianificatori delle vendite nell’allineare le previsioni con gli obiettivi di vendita, i piani di campagna e gli obiettivi strategici.⁷

Per quanto riguarda l’S&OP, la pagina S&OP basata su ADD*ONE sottolinea la creazione di una base informativa comune tra i dipartimenti, la generazione automatica di previsioni e “indicatori di domanda auto-adattivi”, e la fornitura di dashboard e supporto decisionale per bilanciare offerta, domanda e capacità su orizzonti di 24 mesi.⁵ La stessa pagina elenca i principali benefici, quali il miglioramento della qualità della pianificazione interdipartimentale, la connessione tra le conoscenze dei dipartimenti, l’ottimizzazione dei livelli di inventario e dell’utilizzo della capacità in base alla domanda, e la possibilità di adottare una “gestione per eccezione” segnalando in modo proattivo gli elementi critici che richiedono l’intervento dei pianificatori.⁵

I materiali dei casi d’uso danno un’impronta più concreta a queste affermazioni. Una storia di successo con ARaymond, un fornitore globale di soluzioni di fissaggio e assemblaggio, afferma che ADD*ONE costituisce “la base dati essenziale per il nostro processo S&OP ormai consolidato, tutto da un unico sistema”, permettendo di semplificare e rendere più robusto il processo S&OP con una migliore trasparenza sull’intero piano.¹¹ Un altro rapporto indipendente di Retail Optimiser descrive come Hagebau Connect, l’unità e-commerce del gruppo tedesco di materiali da costruzione Hagebau, abbia implementato la soluzione Add-One basata sul web per il rifornimento e-commerce, automatizzato i processi chiave di approvvigionamento e – insieme ad altre misure – ridotto l’inventario del 30% nei primi sei mesi.¹² Secondo quell’articolo, la soluzione si integra con Microsoft Business Central tramite un’interfaccia, utilizza procedure di previsione basate sull’IA per generare proposte di ordine automatizzate e presenta ai pianificatori flussi di lavoro personalizzati e supporti visivi come grafici di copertura dell’inventario e indicatori di performance dei fornitori.¹²

Queste storie dei clienti supportano l’idea che ADD*ONE non sia semplicemente uno strato di reporting o di avvisi, ma un motore di ottimizzazione che genera proposte concrete di rifornimento e piani S&OP che i clienti possono eseguire. Tuttavia, il materiale pubblico rimane in gran parte descrittivo e non divulga ipotesi di modellazione dettagliate (ad esempio, se la domanda e i tempi di consegna siano modellati come distribuzioni di probabilità complete o tramite parametri di scorta di sicurezza più semplici), per cui una valutazione della profondità tecnica deve basarsi su prove indirette come le pagine dedicate alla RO e all’IA e gli annunci di lavoro tecnici.

INFORM Software vs Lokad

Anche se sia INFORM che Lokad mirano ai problemi decisionali della supply chain e invocano IA e analisi avanzate, incarnano filosofie architettoniche e commerciali abbastanza diverse. INFORM offre un catalogo di prodotti standard specifici per dominio – ADD*ONE per l’inventario e la supply chain, FELIOS per la pianificazione della produzione, GROUNDSTAR per le operazioni aeroportuali, RISKSHIELD per le frodi e altri – ciascuno con la propria interfaccia utente, flussi di lavoro e logica di ottimizzazione integrata.⁵⁴³ Lokad, invece, espone una singola piattaforma programmabile incentrata sul suo linguaggio specifico di dominio Envision, in cui tutta la logica di previsione, ottimizzazione e reporting è implementata in codice e personalizzata per ogni cliente. Il prodotto consegnabile di Lokad è tipicamente un’app di ottimizzazione predittiva su misura costruita su questa piattaforma per la supply chain di un cliente, mentre INFORM mira a vendere applicazioni configurabili ma in gran parte preconfezionate per specifici ambiti di problema.

Per quanto riguarda le previsioni, le pagine relative alla supply chain di INFORM menzionano ripetutamente “software supportato dall’IA”, “procedure di previsione intelligenti” e “indicatori di domanda auto-adattivi” che generano previsioni affidabili e alimentano proposte di rifornimento automatizzate.⁶⁷⁵¹² Le descrizioni sono coerenti con previsioni di serie temporali migliorate statisticamente o tramite machine learning, tuttavia non si specifica se il sistema produca distribuzioni complete della domanda o un insieme limitato di previsioni puntuali e parametri di scorta di sicurezza. Lokad, invece, centra esplicitamente la previsione probabilistica e le distribuzioni di quantili come spina dorsale tecnica della sua ottimizzazione; le sue prestazioni nella competizione M5 e la documentazione pubblica mostrano che i risultati delle sue previsioni sono trattati come input stocastici completi nei modelli decisionali a valle. Questo non significa che INFORM manchi di modellazione stocastica – la sua pagina di ricerca operativa osserva che la RO è combinata con previsioni basate sul machine learning per esplorare grandi spazi decisionali – ma dalle fonti pubbliche non è possibile confermare che la modellazione della domanda di ADD*ONE sia completamente distribuzionale anziché utilizzare buffer più tradizionali in stile scorta di sicurezza.³

Nell’ambito dell’ottimizzazione, INFORM dà rilievo alla ricerca operativa e alla programmazione matematica. La sua pagina OR descrive l’utilizzo di modelli matematici, algoritmi di ottimizzazione e di ricerca per esplorare ampi spazi decisionali e convergere rapidamente su “soluzioni ottimali”, e afferma esplicitamente che molti sistemi INFORM (inclusi quelli per la logistica, la produzione e la gestione del personale) si basano fondamentalmente su algoritmi di ricerca e ottimizzazione della RO.³ ADD*ONE è presentato come “software per l’ottimizzazione decision-intelligente” in grado di automatizzare decisioni routinarie di rifornimento, allocare risorse limitate tra prodotti e periodi temporali, e evidenziare le eccezioni che richiedono attenzione umana.⁶⁵ Lokad, nel frattempo, utilizza euristiche personalizzate di ottimizzazione stocastica come lo Stochastic Discrete Descent e introduce la programmazione differenziabile per apprendere congiuntamente i parametri di previsione e decisionali; rifiuta deliberatamente l’uso di solver di ottimizzazione standard in favore di procedure di ricerca specifiche per dominio integrate nel suo DSL. Dal punto di vista tecnico, entrambi i fornitori operano nel settore dell’ottimizzazione, ma INFORM fa leva sulla terminologia classica della ricerca operativa e su motori di ottimizzazione confezionati all’interno di confini di prodotto fissi, mentre Lokad espone l’ottimizzazione come codice in un ambiente unificato.

Da un punto di vista architettonico e tecnologico, gli annunci di lavoro di INFORM e le descrizioni di terze parti mostrano uno stack aziendale relativamente convenzionale: sviluppo backend in Java o Kotlin con Spring e SQL, utilizzo di Git, Maven e Jira, e distribuzione tramite tecnologie cloud moderne come Docker, Kubernetes, microservizi, design guidato dal dominio e sistemi di messaggistica, con AWS citato come ambiente di esempio.¹³ Ciò suggerisce un’architettura basata su microservizi supportata da database relazionali e interfacce web per ciascuna linea di prodotto. Lokad, invece, è costruito su un’architettura personalizzata basata su eventi con un archivio indirizzabile per contenuti e una VM distribuita per l’esecuzione di script Envision, implementata in F# e C# su Microsoft Azure. Dal punto di vista del cliente, il vantaggio di INFORM è la familiarità – le sue soluzioni appaiono e si comportano come applicazioni aziendali contemporanee con interfacce utente integrate e interfacce standard con ERP come Microsoft Dynamics e SAP – mentre il vantaggio di Lokad è la programmabilità e la capacità di modellare vincoli altamente idiosincratici a discapito del dover utilizzare scripting e di una collaborazione più stretta.

Commercialmente, INFORM è un fornitore consolidato di medie dimensioni con oltre cinque decenni di storia e un ampio portafoglio in vari settori; la sua offerta di supply chain è una linea di business importante tra le molte.¹⁴ Lokad è un fornitore molto più giovane e focalizzato, il cui intero business è incentrato sull’ottimizzazione quantitativa della supply chain. L’ampiezza di INFORM – aviazione, logistica, rischio & frodi, forza lavoro – porta diversificazione ed esperienza OR trasversale, ma significa anche che la supply chain non è l’unico focus strategico dell’azienda. La profondità di Lokad nella supply chain si traduce in una piattaforma che è più specializzata, ma meno “pronta all’uso” in altri domini. Per un acquirente, la scelta consiste tra le applicazioni specializzate e di prodotto di INFORM, specifiche per settore con OR/AI integrate in ciascuna, e l’unico motore programmabile di Lokad che richiede un maggiore lavoro di configurazione ma che, in linea di principio, può esprimere modelli probabilistici ed economici più sofisticati, adattati a ciascun business.

Technology and architecture

Tech stack and deployment

INFORM non pubblica uno schema formale di architettura per ADDONE, ma i suoi materiali aziendali e i resoconti dei partner forniscono un quadro ragionevole. Un annuncio di lavoro per Software Developer ad Aachen specifica che gli sviluppatori “estendono le nostre soluzioni software nell’area dei terminal container con Java o Kotlin,” lavorano sulla “trasformazione cloud del nostro prodotto,” e si richiede che abbiano “una conoscenza molto buona di Java o Kotlin, Spring e SQL” oltre a esperienza con Git, Maven e Jira.¹³ Lo stesso annuncio elenca come vantaggiosa l’esperienza con CI/CD, Docker, Kubernetes, microservizi, domain-driven design, sistemi di messaggistica e piattaforme cloud come AWS, e menziona Angular sul front-end.¹³ Pur facendo riferimento a software di logistica per terminal container, i modelli di assunzione di INFORM suggeriscono fortemente che le stesse tecnologie di base siano utilizzate in molte linee di prodotto, incluso ADDONE.

Le directory di fornitori di terze parti descrivono in modo simile i prodotti di INFORM come soluzioni basate sul web o abilitate al cloud. L’articolo di Retail Optimiser su Hagebau Connect definisce esplicitamente ADD-ONE come una “soluzione web-based” implementata tramite interfacce basate su browser e integrata tramite un’interfaccia con Microsoft Business Central, con workflow che presentano agli utenti informazioni rilevanti in un’interfaccia utente basata su browser.¹² Il profilo di Apps Run The World elenca INFORM come un fornitore di software di intelligenza artificiale e decision-intelligence che fornisce i suoi prodotti a oltre 1.000 clienti in tutto il mondo, con un mix di implementazioni cloud e on-premises a seconda del prodotto e delle preferenze del cliente.⁴ Anche in Germania, INFORM viene caratterizzata come un’offerta di soluzioni software basate sull’intelligenza artificiale che possono essere integrate negli ambienti IT esistenti, rafforzando ulteriormente l’idea di un’architettura web/app-server/DB abbastanza standard.⁹

Da queste evidenze, un’architettura plausibile per ADD*ONE è:

Un’applicazione web a più livelli, con front-end SPA come Angular o simili e servizi backend basati su Java/Kotlin Spring.¹³¹²
Database relazionali (SQL) che memorizzano dati transazionali e master data caricati da ERP/WMS/altri sistemi.
Microservizi e sistemi di messaggistica per scalabilità e integrazione, con containerizzazione opzionale (Docker, Kubernetes) e implementazione su cloud (AWS o cloud privati).¹³
Motori di ottimizzazione integrati e moduli di previsione implementati come componenti di servizio all’interno della suite ADD*ONE, piuttosto che come pipeline separate orchestrate esternamente.⁶⁷³

Si tratta di uno stack enterprise moderno ma convenzionale: l’interesse tecnico risiede meno nell’infrastruttura che negli algoritmi di ottimizzazione e previsione integrati nei servizi.

Data integration and roll-out

INFORM presenta ADDONE come un overlay che si integra con gli ERP e i sistemi operativi esistenti tramite interfacce standard. Nel caso di Hagebau Connect, l’articolo di Retail Optimiser osserva che il software è collegato a Microsoft Business Central (ex Navision / Dynamics NAV) tramite un’interfaccia che trasferisce tutti i dati rilevanti in ADD-ONE, dopodiché sei pianificatori e due responsabili di processo gestiscono circa 3.500 SKU attivi utilizzando la soluzione.¹² Secondo la medesima fonte, l’obiettivo era passare da una pianificazione delle quantità manuale su Excel e ordini manuali nell’ERP a proposte di rifornimento automatizzate generate quotidianamente da ADDONE, con workflow e visualizzazioni che strutturano il lavoro quotidiano dei pianificatori.¹²

Le pagine dedicate alla supply chain di INFORM sottolineano inoltre che ADDONE crea un “database comune” tra i reparti come base per la pianificazione collaborativa, e che può integrare decisioni strategiche con piani operativi per un periodo fino a 24 mesi.⁵ Sebbene i meccanismi esatti di integrazione (basati su file, API, code di messaggi) non siano divulgati pubblicamente, gli esempi suggeriscono un classico processo batch notturno o periodico: i dati ERP e di vendita vengono estratti in ADDONE, vengono eseguiti i calcoli, e vengono generate proposte di rifornimento e cruscotti per la revisione dei pianificatori.

Non esiste una descrizione pubblica dettagliata della metodologia di implementazione, ma il caso ARaymond implica un approccio a progetto con fasi per l’integrazione dei dati, la configurazione e l’adattamento iterativo. ADD*ONE è stato descritto in quel contesto come fornente una base dati unificata e semplificando il processo S&OP una volta instaurato, implicando un’implementazione non banale e uno sforzo di change management prima che i benefici si materializzino.¹¹ Rispetto a una piattaforma programmabile come quella di Lokad, il roll-out di INFORM si basa maggiormente sulla configurazione di un’applicazione esistente e meno sulla scrittura di codice specifico per il dominio, ma in entrambi i casi il successo dipende dalla qualità dell’integrazione dei dati e dall’ottimizzazione dei modelli e dei parametri.

AI, machine learning and optimization claims

Operations research core

La pagina “Operations Research – Mathematical Optimization” di INFORM offre uno sguardo raro alle basi concettuali dei suoi motori di ottimizzazione.³ Essa definisce la OR come l’utilizzo di metodi analitici sofisticati e algoritmi matematici per prendere decisioni migliori in situazioni complesse, descrivendo come la modellazione matematica e l’ottimizzazione possano rappresentare l’intero spazio decisionale di un problema con obiettivi e vincoli, e come gli algoritmi di OR esplorino questo spazio per trovare le decisioni migliori in breve tempo.³ La pagina afferma esplicitamente che molti dei sistemi software di INFORM si basano fondamentalmente su algoritmi di ricerca e ottimizzazione OR, in particolare nella logistica, nella manifattura e nella generazione di turni per il personale, e che la OR è combinata con previsioni basate sul machine learning per ottimizzare i processi aziendali.³

Anche se non vengono nominati algoritmi specifici (ad es. programmazione a variabili miste, programmazione a vincoli, euristiche), il linguaggio è coerente con la pratica classica della OR: formulare un modello matematico e utilizzare algoritmi esatti o euristici per esplorarlo. Data la diversità dei domini di INFORM (terminal container, linee di assemblaggio, allocazione delle risorse aeroportuali, ecc.), è ragionevole dedurre che venga utilizzata una combinazione di metodi esatti ed euristici, ma ciò rimane un’inferenza – l’azienda non pubblica whitepaper tecnici o codice solver open-source che consentano un audit più approfondito. La presenza di una pagina così incentrata sulla OR, tuttavia, e la lunga storia dell’azienda nella OR, supportano l’affermazione che l’ottimizzazione sia più di una semplice etichetta di marketing superficiale.

AI and machine learning

INFORM utilizza l’etichetta “decision-intelligent” e fa ripetutamente riferimento all’intelligenza artificiale nelle sue attività di marketing. La pagina di supply chain management descrive ADDONE come un “software supportato da AI” che sfrutta l’AI per ottimizzare i livelli di inventario, le prestazioni di consegna e l’utilizzo della capacità, e la pagina di demand-planning parla di “algoritmi di ottimizzazione collaudati sul campo e intelligenza artificiale” per le previsioni.⁶⁷ La pagina S&OP nota che ADDONE “utilizza metodi di intelligenza artificiale per ottimizzare i tuoi processi” e fornisce automaticamente previsioni affidabili e “indicatori di domanda auto-adattativi.”⁵

I post del blog collegati dalla pagina S&OP, come “Inventory Optimization with AI-supported Software: How to Reconcile Delivery Capability and Cost Reduction” e “Supply Chain Management Software: Why it is Essential for Successful Supply Chains,” promuovono ulteriormente le capacità di AI nell’ottimizzazione dell’inventario e nella resilienza della supply chain.⁵ Tuttavia, questi articoli del blog (per quanto si possa evincere da estratti e titoli) rimangono a un livello concettuale e di spiegazione aziendale; non rivelano le architetture dei modelli, le tecniche di feature engineering o le procedure di addestramento.

Il caso Hagebau Connect di Retail Optimiser è più concreto: definisce la soluzione “basata su AI” e spiega che “procedure di previsione intelligenti” analizzano il comportamento della domanda per ogni articolo e creano proposte di ordine automatizzate, che vengono poi presentate in un workflow con visualizzazioni come grafici di copertura e indicatori di qualità del fornitore.¹² Ancora una volta, i modelli AI effettivi non sono specificati. È plausibile che INFORM utilizzi una combinazione di modelli classici di serie temporali e metodi di machine learning (ad es. gradient-boosted trees, reti neurali) all’interno di ADD*ONE, ma ciò non può essere confermato da materiale pubblico.

Da un punto di vista scettico, le affermazioni sull’AI sono credibili nel senso che INFORM utilizza chiaramente modelli guidati dai dati per la previsione e il rilevamento degli eventi, e assume sviluppatori con esperienza in “progetti di software AI” come valore aggiunto.¹³ Tuttavia, la mancanza di divulgazioni tecniche fa sì che non si possa verificare se l’AI sia veramente al livello delle moderne tecniche di forecasting probabilistico e apprendimento decisionale (come nella letteratura accademica moderna) o se sia principalmente una combinazione di solidi modelli statistici convenzionali avvolti in un linguaggio di marketing AI. Non ci sono evidenze che INFORM pubblichi in competizioni di forecasting o conferenze sull’AI, né che esponga i dettagli interni dei modelli per l’ispezione da parte dei clienti oltre i cruscotti standard.

Optimization and automation in ADD*ONE supply chain

Nella supply chain, la domanda chiave è quanto ADDONE vada oltre la logica di base del reorder-point. Le pagine di INFORM descrivono ADDONE come capace di generare previsioni affidabili, calcolare livelli di inventario ottimali e fornire automaticamente proposte di rifornimento ottimizzate per disponibilità e costo, con il sistema che si occupa dei “compiti di routine noiosi” e avverte proattivamente i pianificatori sugli articoli critici.⁶⁵ Il materiale S&OP sottolinea che i piani sono “attuabili, interdipartimentali” e che il software può allocare in modo ottimale risorse limitate e adeguare i piani aziendali in modo tattico e strategico su un orizzonte di 24 mesi.⁵

L’articolo su Hagebau Connect fornisce evidenze di una reale automazione: prima di ADDONE, i pianificatori di Hagebau Connect si affidavano ad analisi manuali su Excel e all’attivazione manuale degli ordini nell’ERP; dopo l’implementazione, i processi di approvvigionamento centrale sono stati automatizzati, la frequenza di pianificazione è passata da una o due volte alla settimana a quotidiana, e (insieme ad altre misure) il livello di inventario è diminuito del 30%.¹² L’articolo nota inoltre l’uso di calendari basati su regole, grafici di raggiungibilità e metriche di performance del fornitore all’interno dell’interfaccia ADDONE per supportare il processo decisionale.¹²

Ciò suggerisce che l’ottimizzazione di ADDONE sia almeno al livello della generazione dinamica di proposte d’ordine che considerano le previsioni di domanda, i livelli di stock, gli ordini aperti e possibilmente i vincoli dei fornitori, e che supporti la pianificazione basata su eccezioni. Tuttavia, poiché INFORM non pubblica le formule sottostanti o le funzioni obiettivo, non possiamo determinare se l’ottimizzazione si basi su semplici calcoli di reorder-point con alcune euristiche, o su un’ottimizzazione stocastica completa dei costi attesi in presenza di incertezza sulla domanda e sui tempi di consegna. La pagina di ricerca operativa implica quest’ultima opzione per alcuni domini, ma non viene fatto alcun collegamento esplicito con la logica di inventario di ADDONE.³

In generale, le affermazioni sull’ottimizzazione da parte di INFORM sono credibili e coerenti con la consolidata pratica della OR nei sistemi APS: probabilmente rappresentano modelli di ottimizzazione robusti e industriali integrati in software standard, ma non vi sono evidenze sufficienti per affermare che siano all’avanguardia nell’ottimizzazione probabilistica dell’inventario.

Client base and commercial maturity

Named clients and case evidence

INFORM fornisce una sezione di referenze e numerose case history sul suo sito, sebbene molte siano accessibili tramite form o riassunte in brevi sintesi. La storia S&OP di ARaymond, ad esempio, descrive come ADD*ONE supporti ARaymond (una società globale di tecnologie di fissaggio attiva nei settori automotive e aviation) fornendo una base dati unificata per il processo S&OP, semplificando i workflow e favorendo una pianificazione interfunzionale più efficiente; il responsabile del team citato afferma che il processo è ora “basato su una fondazione valida e quindi più efficiente.”¹¹ Il settore qui – manifattura industriale al servizio di automotive e aviation – è coerente con l’attenzione di INFORM verso strutture d’inventario complesse, ingegneristiche e long-tail.

Il caso Hagebau Connect, discusso sopra, è particolarmente informativo perché proviene da una pubblicazione commerciale indipendente. Retail Optimiser riporta che, utilizzando ADD-ONE, Hagebau Connect ha automatizzato il rifornimento per l’e-commerce, integrato Microsoft Business Central e, dopo sei mesi, ha ridotto i livelli di stock del 30% permettendo una pianificazione quotidiana grazie all’eliminazione delle operazioni manuali.¹² L’articolo fornisce dati concreti (3.500 SKU, sei pianificatori e due responsabili di processo) e descrive come il sistema presenti ai pianificatori informazioni prioritarie, rafforzandone il valore probatorio.

Il profilo di Apps Run The World elenca INFORM come fornitore per oltre 1.000 clienti in settori quali automotive, aviation, logistica, manifattura e servizi finanziari, e mette in evidenza prodotti come ADD*ONE, FELIOS, GROUNDSTAR e RISKSHIELD come offerte chiave utilizzate da questi clienti.⁴ Sebbene tali directory si basino in parte su dati forniti dal fornitore, esse corroborano le affermazioni di INFORM in merito alla scala e all’adozione trasversale ai settori.

In generale, rispetto a molte startup emergenti nel campo della pianificazione basata su AI, INFORM vanta una base clienti sostanziale e verificabile, con una storia di implementazioni pluridecennale in più domini. Per quanto riguarda la supply chain nello specifico, il materiale pubblico sui casi è più limitato, ma include comunque clienti industriali noti e riconoscibili con benefici documentati.

Market positioning in supply chain

Il posizionamento di supply chain di INFORM è più ristretto rispetto a suite di pianificazione globali come SAP IBP o Blue Yonder, ma più ampio rispetto a operatori di nicchia focalizzati esclusivamente sulla previsione della domanda o sull’ottimizzazione dell’inventario a singolo livello. La suite ADD*ONE copre la pianificazione della domanda, la gestione dell’inventario, la gestione dei pezzi di ricambio e l’S&OP; inoltre, i prodotti FELIOS e di inventario possono essere rilevanti per la pianificazione della produzione e per gli audit dell’inventario in ambienti SAP.⁶⁵⁴ Questo colloca INFORM saldamente nella categoria “optimization-centric APS”: fornisce applicazioni mirate, fortemente orientate all’ottimizzazione che si integrano con le colonne portanti degli ERP anziché con sistemi transazionali end-to-end completi.

Articoli di settore, come quelli su Retail Optimiser, menzionano frequentemente INFORM insieme ad altri fornitori IT europei per la supply chain nel contesto del grocery, del fai-da-te e della logistica all’ingrosso, indicando che compete come una delle varie opzioni per rivenditori e produttori di medio-grandi dimensioni che cercano di automatizzare il rifornimento e la pianificazione.¹² Directory come It’s in Germany e simili enfatizzano il suo posizionamento basato sull’intelligenza decisionale tramite IA, ma non lo classificano come un attore globale di alto livello; INFORM appare invece come un forte contendente regionale/europeo con particolari punti di forza in Germania e nei mercati limitrofi.⁴⁹

Commercialmente, INFORM è chiaramente un’azienda matura: cinque decenni di età, un fatturato vicino a 130 milioni di €, oltre 1.000 dipendenti, una copertura industriale ampia e la partecipazione a quadri di governance globali.¹²⁸ Sulla curva della tecnologia per la supply chain, questo la colloca nella categoria dei “vendor affermati”: non una suite dell’era dei mainframe legacy, ma neanche una startup sperimentale di IA. La principale incertezza non riguarda la fattibilità commerciale, ma quanto aggressivamente la suite ADD*ONE si sia evoluta per incorporare le più recenti tecniche probabilistiche e di IA rispetto all’iterazione sui modelli APS tradizionali basati sulla ricerca operativa.

Valutazione critica dello stato dell’arte

Mettendo insieme i vari elementi, il profilo tecnico di INFORM nella supply chain appare così:

Punti di forza
- Radici profonde nella ricerca operativa con un’enfasi esplicita sull’ottimizzazione matematica in tutti i prodotti, non solo nel marketing.²³
- Un moderno stack tecnologico aziendale (Java/Kotlin, Spring, SQL, microservizi, Docker/Kubernetes, cloud) che dovrebbe essere manutenibile e scalabile per tipici carichi di lavoro di pianificazione.¹³
- Una suite di prodotto (ADD*ONE) che copre in modo integrato numerose funzioni chiave della pianificazione della supply chain – pianificazione della domanda, ottimizzazione dell’inventario, gestione dei pezzi di ricambio e S&OP –.⁶⁷⁵
- Evidenze di automazione reale e impatto, come il caso Hagebau Connect con una riduzione dell’inventario del 30% e il rifornimento quotidiano per l’e-commerce, e la semplificazione del processo S&OP di ARaymond.¹¹¹²
- Una base clienti consistente e diversificata in vari settori, che indica solidità e sostenibilità a lungo termine.⁴⁹
Ambiguità / limitazioni
- Trasparenza limitata sui modelli di previsione. Il materiale pubblico non chiarisce se ADD*ONE modelli intere distribuzioni di probabilità per la domanda e i tempi di consegna, oppure supporti principalmente previsioni puntuali con scorte di sicurezza. Espressioni come “previsioni affidabili” e “indicatori di domanda auto-adattativi” sono adatte al marketing ma tecnicamente vaghe.⁷⁵¹²
- Mancanza di pubblicazioni tecniche. A differenza di alcuni fornitori che pubblicano in competizioni di previsione o in contesti accademici, INFORM non sembra fornire whitepaper tecnici o risultati di benchmark che consentano un confronto rigoroso delle prestazioni di previsione o ottimizzazione.
- Ottimizzazione black-box dal punto di vista dell’utente. Sebbene la ricerca operativa (OR) sia centrale, la logica di ottimizzazione è incapsulata nel prodotto invece di essere esposta come codice configurabile. Gli utenti possono regolare i parametri e le politiche, ma non ci sono evidenze che possano rimodellare fondamentalmente il modello di ottimizzazione come avverrebbe in una piattaforma programmabile.
- Architettura convenzionale. Lo stack Java/Spring/SQL/microservizi è robusto e uno standard industriale, ma non particolarmente innovativo in sé; l’innovazione risiede (se presente) negli algoritmi e nei modelli di OR, che non vengono divulgati.¹³
- Focus ampio che diluisce la R&S nella supply chain. La capacità di prodotto e di R&S di INFORM è distribuita tra aviazione, logistica, frodi, forza lavoro e altri ambiti oltre la supply chain; l’ottimizzazione della supply chain è una linea importante, ma non l’unica frontiera tecnologica dell’azienda.

Rispetto allo stato dell’arte nell’analisi della supply chain – caratterizzato da previsioni probabilistiche, ottimizzazione stocastica basata su Monte Carlo e, in alcune ricerche, programmazione differenziabile che ottimizza congiuntamente previsioni e decisioni – il posizionamento pubblico di INFORM suggerisce che essa stia almeno mantenendo il passo a livello concettuale (IA, OR, intelligenza decisionale), ma non fornisce sufficienti evidenze tecniche per concludere che sia all’avanguardia. È più accurato considerare INFORM come un fornitore maturo basato sulla OR che ha incorporato il machine learning moderno dove utile, confezionato in una narrazione di intelligenza decisionale, e che ha industrializzato con successo questo in forma di prodotto.

Questa non è una critica all’efficacia: molte supply chain otterrebbero benefici sostanziali semplicemente adottando il livello di automazione e di OR che INFORM dimostra di fornire, come illustrato in casi come Hagebau Connect.¹² Lo scetticismo riguarda le affermazioni di marketing relative all’IA e alle “soluzioni ottimali” – in assenza di dettagli algoritmici o di benchmark indipendenti, tali affermazioni dovrebbero essere interpretate come “solida ottimizzazione industriale” piuttosto che come ricerca d’avanguardia in IA implementata su larga scala.

Conclusione

INFORM Software è un fornitore tecnicamente credibile e commercialmente maturo, la cui competenza principale risiede nell’integrare la ricerca operativa in applicazioni specifiche per settori quali logistica, produzione, rischio e supply chain. Nell’ambito della supply chain, la suite ADD*ONE offre un pacchetto integrato per la pianificazione della domanda, la gestione dell’inventario, la pianificazione dei pezzi di ricambio e l’S&OP, capace di automatizzare il rifornimento, supportare la pianificazione basata su eccezioni e apportare benefici significativi in termini di inventario e processi per clienti come ARaymond e Hagebau Connect.¹¹¹² Lo stack tecnologico sottostante – Java/Kotlin, Spring, SQL, microservizi, Docker/Kubernetes – è moderno e uno standard industriale, e i cinque decenni di eredità in OR dell’azienda insieme alla sua base clienti globale le conferiscono una notevole esperienza pratica.¹²⁴¹³

Allo stesso tempo, la documentazione pubblica e i materiali di marketing di INFORM rivelano relativamente poco riguardo agli algoritmi precisi di previsione e ottimizzazione che alimentano ADD*ONE, limitandosi a riferimenti generici a OR e IA. Tale opacità è tipica di molti fornitori commerciali di APS, ma limita la capacità degli osservatori esterni di valutare se i modelli di INTRO implementino un’ottimizzazione completamente probabilistica e fondamentalmente basata su principi economici oppure approcci più tradizionali, basati su scorte di sicurezza ed euristiche, espressi in un linguaggio contemporaneo. Rispetto a una piattaforma programmabile come quella di Lokad, INFORM offre meno trasparenza e flessibilità, ma più applicazioni preconfezionate e pronte all’uso – un compromesso che potrebbe risultare attraente per le organizzazioni che cercano un software confezionato con parametri configurabili anziché pipeline di ottimizzazione scritte su misura.

In breve, INFORM dovrebbe essere considerato come un fornitore di pianificazione per il segmento medio, fortemente orientato alla OR, con applicazioni robuste e comprovate sul campo, piuttosto che come un reparto di ricerca all’avanguardia nell’IA. Per le aziende con ERP convenzionali e il desiderio di automatizzare il rifornimento e l’S&OP utilizzando le best practice consolidate nella OR e nelle previsioni di serie temporali, ADD*ONE sembra in grado di offrire un valore reale, a condizione che le aspettative riguardo all’“IA” e all’“intelligenza decisionale” siano basate sulla realtà di motori di ottimizzazione ben ingegnerizzati, sebbene in larga parte opachi, piuttosto che su visioni di supply chain autonome e completamente autoapprendenti.