Обзор INFORM Software, поставщика программ для оптимизации цепочки поставок

От Léon Levinas-Ménard

Последнее обновление: Ноябрь, 2025

INFORM Software (Inform Institut für Operations Research und Management GmbH) — это частная немецкая компания, основанная в 1969 году в Ахене, которая выросла в среднюю специализированную фирму в области исследований операций с примерно тысячью сотрудниками и глобальными дочерними структурами. С самого начала компания сосредоточилась на внедрении математической оптимизации в операционные решения, сначала в планировании производства и логистике, а затем расширила свою деятельность на наземные операции в авиации, логистику готовых транспортных средств, анализ рисков и мошенничества, управление персоналом, инвентаризацию и управление цепочками поставок. Портфолио компании организовано вокруг нескольких узконаправленных продуктов — ADDONE для планирования запасов и цепочки поставок, FELIOS для планирования и составления графиков производства, GROUNDSTAR для операций в аэропортах и наземного обслуживания, а также RISKSHIELD для оценки мошенничества и рисков — а не единой горизонтальной платформы. В рамках цепочки поставок пакет решений ADDONE позиционируется как «программное обеспечение для оптимизации с интеллектуальными решениями», которое создает общую базу данных, генерирует прогнозы спроса с поддержкой ИИ, предлагает автоматические количества заказов и выделяет исключения для планировщиков в сферах планирования спроса, управления запасами, управления запасными частями и S&OP. INFORM заявляет о наличии более 1 000 клиентов по всему миру в таких секторах, как производство, розничная торговля, логистика, финансы и другие, и продвигает кейсы, такие как ARaymond и Hagebau Connect, которые связывают снижение запасов и повышение эффективности процессов с использованием ADD*ONE. С технической точки зрения компания сочетает алгоритмы исследований операций с машинным обучением — описываемым как «интеллект принятия решений» — реализованным на современной стеке Java/Kotlin, Spring, SQL и микросервисов, который может быть развернут в веб-архитектурах и интегрирован с ERP-системами, такими как Microsoft Dynamics. В то же время многие технические детали остаются за рамками маркетингового языка, поэтому оценка того, насколько современным является INFORM в области вероятностного прогнозирования, ИИ и масштабной оптимизации, требует тщательного анализа между строк его документации, вакансий и независимых отчетов клиентов.

Обзор INFORM Software

С точки зрения цепочки поставок, INFORM лучше всего понимается как давняя компания, специализирующаяся на исследованиях операций, которая реализовала ряд вертикальных приложений поддержки принятия решений, а не как универсальная платформа для планирования. Корпоративная структура – Inform Institut für Operations Research und Management GmbH – была основана в 1969 году в Ахене Ганс-Йюргеном Циммерманном и остается частной с главным офисом и основным центром разработки в Ахене.¹² По данным 2023 года, в компании работает примерно 968 сотрудников, а выручка составляет около 129 миллионов евро, что позиционирует INFORM как значимого, но все же поставщика среднего рынка, а не глобального поставщика комплексных решений.¹ Фирма подчеркивает свое наследие в области исследований операций и описывает себя как использующую «современную математику для сложных решений», позиционируя исследования операций как ядро большинства своих систем и явно сочетая алгоритмы OR с методами машинного обучения для улучшения качества принятия решений в логистике, производстве, управлении рисками и цепочках поставок.²³

Линейка продуктов INFORM охватывает несколько различных областей. Профиль поставщика на Apps Run The World и собственный маркетинговый список INFORM называют как минимум восемь программных продуктов: ADDONE для управления запасами и цепочками поставок, FELIOS для планирования и составления графиков производства, GROUNDSTAR для операций в аэропортах, INVENT XPERT для инвентаризации в SAP EWM, RISKSHIELD для предотвращения мошенничества и мониторинга рисков, SYNCROSUPPLY и SYNCROTESS для планирования двора и транспорта, а также WORKFORCEPLUS / YMSlite для управления персоналом и двором.⁴⁵³ Объединяющей темой во всех этих областях является алгоритмическая оптимизация ограниченных, высокосложных процессов. Для цепочки поставок центральное место занимает пакет решений ADDONE: страницы управления цепочками поставок INFORM однозначно описывают ADD*ONE как «программное обеспечение для оптимизации с интеллектуальными решениями» для планирования спроса, управления запасами, планирования запасных частей и S&OP, обещая более высокий уровень обслуживания при снижении запасов за счет автоматизации рутинных плановых задач и выявления критических исключений.⁶⁷⁵

INFORM также позиционирует себя в рамках более широких ESG и корпоративных норм, будучи зарегистрированным участником Глобального договора ООН и выделяя инициативы по устойчивому развитию в своих корпоративных коммуникациях.⁸ Это имеет значение главным образом как контекст: это сигнализирует о том, что INFORM действует на уровне зрелости, где важны формальные отчеты по устойчивому развитию и глобальные программы соответствия, а не как небольшая, неформальная софтверная компания. Отраслевые справочники, такие как It’s in Germany, аналогичным образом описывают INFORM как поставщика оптимизационных решений на основе ИИ с более чем 1 000 сотрудниками, обслуживающего международных клиентов в логистике, автомобильной, авиационной и финансовой отраслях, что подкрепляет мнение о том, что INFORM является устоявшимся европейским поставщиком среднего размера с диверсифицированной деятельностью, а не стартапом на ранней стадии.⁹

История компании, собственность и масштаб

Немецкая статья в Википедии и страница INFORM «Наша история» сходятся в единой хронологии. INFORM начался в 1969 году как академический спин-офф в области исследований операций, разрабатывая программное обеспечение для поддержки сложных задач принятия решений в производстве и логистике.¹² В последующие десятилетия компания добавила вертикальные продуктовые линии — в частности, для наземных операций в авиации (GROUNDSTAR), планирования производства (FELIOS) и логистики контейнерных терминалов — и расширилась географически, открыв дочерние предприятия в Северной Америке, Южной Америке, Азии и Австралии.²⁴ По состоянию на середину 2020-х годов INFORM сообщает о более чем 1 000 активных клиентов в более чем 40 странах, а численность сотрудников приближается к 1 000 человек.²¹⁰⁴

Нет публичных доказательств того, что INFORM был приобретен или сам приобретал другие софтверные компании. Корпоративные реестры и отраслевые новости не свидетельствуют о какой-либо M&A активности, связанной с базирующейся в Ахене компанией INFORM; следует быть осторожными, чтобы не путать её с не связанными компаниями, которые в своем названии содержат слово «Inform» (например, аналитическая страховая фирма в США, которую приобрела Klear.ai, которая является другой компанией). Иными словами, кажется, что INFORM рос органически как частная компания, находящаяся под влиянием основателей и ориентированная на продукты, основанные на исследованиях операций, а не через консолидацию, поддержанную венчурным финансированием, или поглощения.¹⁴

Продуктовое портфолио с акцентом на цепочке поставок

Пакет ADDONE позиционируется как специализированная линейка продуктов INFORM для оптимизации цепочки поставок и управления запасами. Страница управления цепочками поставок INFORM описывает ADDONE как «программное обеспечение для управления цепочками поставок», которое поддерживает планирование спроса, управление запасами, управление запасными частями и S&OP, с обещанием «сократить запасы, повысить уровень обслуживания и улучшить качество планирования» с использованием программного обеспечения с поддержкой ИИ.⁶ Подстраница планирования спроса уточняет, что ADD*ONE функционирует как «программное обеспечение для прогнозирования продаж», объединяя «проверенные на практике алгоритмы оптимизации и искусственный интеллект» для генерации надежных прогнозов и поддержки планировщиков продаж в согласовании прогнозов с целями продаж, планами кампаний и стратегическими целями.⁷

Со стороны S&OP, страница S&OP на базе ADD*ONE подчеркивает создание общей информационной базы между отделами, автоматическую генерацию прогнозов и «самоадаптирующихся индикаторов спроса», а также предоставление панелей управления и поддержки принятия решений для балансировки спроса, предложения и мощностей на горизонте в 24 месяца.⁵ На той же странице перечислены основные преимущества, такие как повышение качества межотделочного планирования, объединение знаний отделов, оптимизация уровней запасов и использования мощностей в соответствии со спросом, а также обеспечение «управления по исключениям» посредством проактивного выявления критических позиций, требующих вмешательства планировщика.⁵

Примеры из практики придают этим утверждениям более конкретный смысл. История успеха с ARaymond, глобальным поставщиком крепежных и сборочных решений, утверждает, что ADD*ONE является «основной базой данных для нашего налаженного процесса S&OP, всё из одной системы», что позволяет упростить процесс S&OP и повысить его надежность за счет лучшей прозрачности энд-ту-энд плана.¹¹ Другой независимый отчет от Retail Optimiser описывает, как Hagebau Connect, подразделение по электронной коммерции немецкой группы строительных материалов Hagebau, внедрила веб-ориентированное решение Add-One для пополнения запасов в электронной коммерции, автоматизировав ключевые процессы закупок и – вместе с другими мерами – сократила запасы на 30% в течение первых шести месяцев.¹² Согласно этой статье, решение интегрируется с Microsoft Business Central через интерфейс, использует методы прогнозирования на основе ИИ для генерации автоматизированных предложений по заказам и предоставляет планировщикам индивидуальные рабочие процессы и визуальные средства, такие как графики покрытия запасов и показатели эффективности поставщиков.¹²

Эти клиентские истории подтверждают, что ADD*ONE — это не просто слой для отчетности или сигнализации, а оптимизационный механизм, который генерирует конкретные предложения по пополнению запасов и планы S&OP, которые клиенты могут реализовать. Однако публичные материалы остаются в основном описательными и не раскрывают подробных предположений моделирования (например, моделируются ли спрос и время выполнения заказов как полные вероятностные распределения или через более простые параметры страхового запаса), поэтому оценка технической глубины должна основываться на косвенных доказательствах, таких как страницы по исследованиям операций и ИИ и технические вакансии.

INFORM Software против Lokad

Несмотря на то, что и INFORM, и Lokad решают задачи принятия решений в цепочке поставок и используют ИИ и продвинутую аналитику, их архитектурные и коммерческие философии существенно различаются. INFORM предлагает каталог стандартных продуктов, ориентированных на конкретные отрасли – ADD*ONE для управления запасами и цепочками поставок, FELIOS для планирования производства, GROUNDSTAR для операций в аэропортах, RISKSHIELD для борьбы с мошенничеством и другие – каждый из которых имеет собственный интерфейс, рабочие процессы и встроенную оптимизационную логику.⁵⁴³ В отличие от этого, Lokad предоставляет единую программируемую платформу, основанную на их доменно-специфическом языке Envision, где вся логика прогнозирования, оптимизации и отчетности реализована в коде и адаптирована для каждого клиента. Продукт Lokad обычно представляет собой индивидуальное приложение для предиктивной оптимизации, созданное на этой платформе для конкретной цепочки поставок заказчика, в то время как INFORM стремится продавать настраиваемые, но в основном готовые к использованию приложения для конкретных задач.

Со стороны прогнозирования, страницы управления цепочками поставок INFORM неоднократно упоминают «программное обеспечение с поддержкой ИИ», «интеллектуальные процедуры прогнозирования» и «самоадаптирующиеся индикаторы спроса», которые генерируют надежные прогнозы и формируют автоматизированные предложения по пополнению запасов.⁶⁷⁵¹² Эти описания соответствуют статистическому или улучшенному методами машинного обучения прогнозированию временных рядов, однако они молчат о том, производит ли система полные распределения спроса или ограниченный набор точечных прогнозов и параметров страхового запаса. В отличие от этого, Lokad явно делает упор на вероятностное прогнозирование и квантильные распределения как технический фундамент своей оптимизации; его выступление на конкурсе M5 и публичная документация демонстрируют, что результаты прогнозирования рассматриваются как полные стохастические входные данные для последующих моделей принятия решений. Это не означает, что в INFORM отсутствует стохастическое моделирование – на их странице по исследованиям операций отмечается, что OR сочетается с прогнозами машинного обучения для исследования больших пространств решений – но из публичных источников невозможно подтвердить, что моделирование спроса в ADD*ONE является полностью распределенным, а не использующим более традиционные буферы, подобные страховым запасам.³

В области оптимизации INFORM выдвигает на первый план исследования операций и математическое программирование. На их странице по OR описывается использование математического моделирования, оптимизации и алгоритмов поиска для исследования огромных пространств решений и быстрого нахождения «оптимальных решений», а также явно указывается, что многие системы INFORM (в том числе в логистике, производстве и управлении персоналом) в основе своей используют алгоритмы поиска и оптимизации OR.³ ADD*ONE представлен как «программное обеспечение для оптимизации с интеллектуальными решениями», которое может автоматизировать рутинные решения по пополнению запасов, распределять ограниченные ресурсы между продуктами и временем, и выделять исключения, требующие внимания со стороны человека.⁶⁵ В то же время Lokad использует настраиваемые эвристики стохастической оптимизации, такие как Stochastic Discrete Descent, и вводит дифференцируемое программирование для совместного обучения параметров прогнозирования и принятия решений; он сознательно отказывается от готовых оптимизационных решателей в пользу поисковых процедур, специфичных для отрасли, встроенных в его DSL. С технической точки зрения оба поставщика занимаются оптимизацией, но INFORM опирается на классическую терминологию исследований операций и готовые оптимизационные двигатели в пределах фиксированных продуктовых границ, в то время как Lokad представляет оптимизацию как код в единой среде.

С архитектурной и технологической точек зрения, собственные вакансии INFORM и описания сторонних источников демонстрируют относительно традиционный корпоративный стек: серверная разработка на Java или Kotlin с использованием Spring и SQL, использование Git, Maven и Jira, а также развертывание с помощью современных облачных технологий, таких как Docker, Kubernetes, микросервисы, доменно-ориентированное проектирование и системы обмена сообщениями, при этом AWS упоминается как пример среды.¹³ Это указывает на архитектуру, основанную на микросервисах с поддержкой реляционных баз данных и веб-интерфейсов для каждой продуктовой линии. В отличие от этого, Lokad построен на собственной архитектуре с исходящими событиями, с адресуемым по содержимому хранилищем и распределенной виртуальной машиной для выполнения скриптов Envision, реализованной на F# и C# в Microsoft Azure. С точки зрения клиента, преимуществом INFORM является привычность — их решения выглядят и работают как современные корпоративные приложения с интегрированными пользовательскими интерфейсами и стандартными интерфейсами к ERP-системам, таким как Microsoft Dynamics и SAP, — в то время как преимуществом Lokad является программируемость и способность моделировать весьма специфичные ограничения, что требует написания скриптов и более тесного сотрудничества.

Коммерчески, INFORM является давним средним поставщиком с более чем пятидесятилетней историей и широким портфелем продуктов в различных отраслях; его предложение по цепочке поставок является одним из важных направлений бизнеса среди многих.¹⁴ Lokad – гораздо молодой и узкоспециализированный поставщик, чья вся деятельность сосредоточена на количественной оптимизации цепочки поставок. Широта INFORM – авиация, логистика, управление рисками и борьба с мошенничеством, управление персоналом – обеспечивает диверсификацию и междисциплинарную экспертизу в области ОП, но это также означает, что цепочка поставок не является единственным стратегическим фокусом компании. Глубина знаний Lokad в области цепочки поставок приводит к созданию платформы, которая является более специализированной, но менее «готовой к использованию» для других сфер. Для покупателя компромисс заключается между стандартизированными, ориентированными на конкретный домен приложениями INFORM с встраиваемыми ОП/ИИ и единым программируемым движком Lokad, который требует больше настроек, но, в принципе, способен выразить более сложные вероятностные и экономические модели, адаптированные к каждому бизнесу.

Технологии и архитектура

Технический стек и развертывание

INFORM не публикует формальную схему архитектуры для ADDONE, но его карьерные материалы и партнерские публикации дают достаточно ясное представление. В объявлении о вакансии для разработчика программного обеспечения в Ахене указано, что разработчикам необходимо «расширять наши программные решения в сфере контейнерных терминалов с использованием Java или Kotlin», работать над «облачной трансформацией нашего продукта» и обладать «очень хорошими знаниями Java или Kotlin, Spring и SQL» плюс опытом работы с Git, Maven и Jira.¹³ В том же объявлении опыт работы с CI/CD, Docker, Kubernetes, микросервисами, доменно-ориентированным дизайном, системами обмена сообщениями и облачными платформами, такими как AWS, считается преимуществом, также упоминается Angular на фронтенде.¹³ Хотя это объявление относится к логистическому ПО для контейнерных терминалов, модель найма INFORM настоятельно указывает на то, что те же основные технологии используются в различных продуктовых линиях, включая ADDONE.

Каталоги сторонних поставщиков аналогичным образом описывают продукты INFORM как веб-ориентированные или поддерживаемые облачные решения. В статье Retail Optimiser о Hagebau Connect ADD-ONE явно называется «веб-ориентированным решением», разворачиваемым через браузерные интерфейсы и интегрированным посредством интерфейса с Microsoft Business Central, с рабочими процессами, предоставляющими пользователям актуальную информацию в браузерном интерфейсе.¹² Профиль компании на Apps Run The World отмечает INFORM как поставщика программного обеспечения с ИИ и систем поддержки принятия решений, поставляющего свои продукты более чем 1000 клиентам по всему миру с сочетанием облачных и локальных развертываний в зависимости от продукта и предпочтений клиента.⁴ Немецкое издание также характеризует INFORM как предлагающую программные решения на основе ИИ, которые могут быть интегрированы в существующую ИТ-инфраструктуру, что дополнительно подкрепляет представление о достаточно стандартной архитектуре веб/приложение-сервер/БД.⁹

Исходя из этих данных, вероятная архитектура ADD*ONE такова:

Многоуровневое веб-приложение с Angular или аналогичными одностраничными приложениями (SPA) на фронтенде и сервисами на основе Java/Kotlin Spring на бэкенде.¹³¹²
Реляционные базы данных (SQL), хранящие транзакционные и справочные данные, загружаемые из ERP/WMS/других систем.
Микросервисы и системы обмена сообщениями для масштабирования и интеграции, с возможной контейнеризацией (Docker, Kubernetes) и облачным развертыванием (AWS или частные облака).¹³
Встроенные движки оптимизации и модули прогнозирования, реализованные как сервисные компоненты в составе ADD*ONE, а не как отдельные, внешне оркестрированные пайплайны.⁶⁷³

Это современный, но традиционный корпоративный стек: технический интерес заключается не столько в инфраструктуре, сколько в алгоритмах оптимизации и прогнозирования, встроенных в сервисы.

Интеграция данных и развёртывание

INFORM позиционирует ADDONE как надстройку, которая интегрируется с существующими ERP и операционными системами посредством стандартных интерфейсов. В случае Hagebau Connect статья в Retail Optimiser отмечает, что программное обеспечение подключено к Microsoft Business Central (ранее Navision / Dynamics NAV) через интерфейс, который передает все актуальные данные в ADD-ONE, после чего шесть планировщиков и два менеджера процессов управляют примерно 3 500 активными SKU с использованием этого решения.¹² По данным того же источника цель заключалась в переходе от ручного планирования количеств в Excel и ручного оформления заказов в ERP к автоматизированным предложениям по пополнению запасов, генерируемым ежедневно ADDONE, с рабочими процессами и визуализациями, структурирующими ежедневную работу планировщиков.¹²

Страницы INFORM, посвященные цепочке поставок, также подчеркивают, что ADDONE создает «единую базу данных» между отделами в качестве основы для совместного планирования, и что он способен интегрировать стратегические решения с операционными планами на срок до 24 месяцев.⁵ Хотя точные механизмы интеграции (на основе файлов, API, очередей сообщений) не разглашаются публично, приведенные примеры указывают на классический ночной или периодический пакетный процесс: данные из ERP и продаж извлекаются в ADDONE, производятся расчеты, и для проверки планировщиками генерируются предложения по пополнению запасов и информационные панели.

Подробного публичного описания методологии реализации нет, но случай ARaymond подразумевает проектный подход с этапами интеграции данных, настройки и итеративной адаптации. ADD*ONE там описывается как обеспечивающий единую базу данных и упрощающий процесс S&OP после его налаживания, что подразумевает значительные усилия по настройке и управлению изменениями до появления ощутимых выгод.¹¹ По сравнению с программируемой платформой вроде Lokad, развертывание INFORM больше основывается на настройке существующего приложения, а не на написании кода, специфичного для отрасли, но в обоих случаях успех зависит от качества интеграции данных и настройки моделей и параметров.

Заявления об ИИ, машинном обучении и оптимизации

Основы операционных исследований

Страница INFORM «Операционные исследования – Математическая оптимизация» предоставляет редкий взгляд на концептуальные основы ее оптимизационных механизмов.³ В ней операционные исследования определяются как использование сложных аналитических методов и математических алгоритмов для принятия более эффективных решений в сложных ситуациях, описывая, как математическое моделирование и оптимизация могут представлять все пространство решений задачи с ее целями и ограничениями, и как алгоритмы ОР ищут в этом пространстве лучшие решения за короткое время.³ На странице явно указано, что многие программные системы INFORM в своей основе основаны на алгоритмах поиска и оптимизации из области операционных исследований, особенно в логистике, производстве и составлении графиков работы персонала, и что операционные исследования сочетаются с прогнозами на основе машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов.³

Хотя конкретные алгоритмы не названы (например, смешанное целочисленное программирование, программирование с ограничениями, эвристические методы), язык изложения соответствует классической практике операционных исследований: формулированию математической модели и использованию либо точных, либо эвристических алгоритмов для ее исследования. Учитывая разнообразие сфер, в которых работает INFORM (контейнерные терминалы, сборочные линии, распределение ресурсов в аэропортах и т.д.), разумно предположить, что используется сочетание точных и эвристических методов, но это остается лишь предположением – компания не публикует технические статьи или открытый исходный код решателей, который позволил бы провести более глубокий анализ. Наличие такой страницы, посвященной операционным исследованиям, а также долгий опыт компании в этой области подтверждают утверждение, что оптимизация – это не просто поверхностный маркетинговый ярлык.

Искусственный интеллект и машинное обучение

INFORM использует термин «интеллект принятия решений» и неоднократно упоминает искусственный интеллект в своем маркетинге. Страница, посвященная управлению цепочкой поставок, описывает ADDONE как «поддерживаемое ИИ программное обеспечение», которое использует ИИ для оптимизации уровней запасов, производительности доставки и использования мощностей, а страница прогнозирования спроса говорит об «испытанных в полевых условиях алгоритмах оптимизации и искусственном интеллекте» для проведения прогнозирования.⁶⁷ Страница S&OP отмечает, что ADDONE «использует методы искусственного интеллекта для оптимизации ваших процессов» и автоматически предоставляет надежные прогнозы и «самонастраивающиеся индикаторы спроса».⁵

Блог-посты, связанные со страницей S&OP, такие как «Оптимизация запасов с поддерживаемым ИИ программным обеспечением: как согласовать возможности доставки и снижение затрат» и «Программное обеспечение для управления цепочкой поставок: почему оно необходимо для успешных цепочек поставок», дополнительно продвигают возможности ИИ в оптимизации запасов и обеспечении устойчивости цепочки поставок.⁵ Однако эти статьи (насколько можно судить по отрывкам и заголовкам) остаются на концептуальном и объяснительном уровне для бизнеса; они не раскрывают архитектуру моделей, подходы к формированию признаков или процедуры обучения.

Случай Hagebau Connect из Retail Optimiser является более конкретным: в нем решение называется «основанным на ИИ» и объясняется, что «интеллектуальные процедуры прогнозирования» анализируют поведение спроса для каждого товара и создают автоматизированные предложения по заказам, которые затем представлены в виде рабочего процесса с визуализациями, такими как диаграммы покрытия и индикаторы качества поставщиков.¹² Однако конкретные модели ИИ не указаны. Возможно, что INFORM использует сочетание классических моделей временных рядов и методов машинного обучения (например, градиентный бустинг, нейронные сети) в рамках ADD*ONE, но это невозможно подтвердить на основе общедоступных материалов.

С позиции скептика, заявления об ИИ выглядят правдоподобно в том смысле, что INFORM явно использует модели, основанные на данных, для прогнозирования и обнаружения событий, а также нанимает разработчиков с опытом работы над «проектами ИИ-программного обеспечения» в качестве преимущества.¹³ Однако отсутствие технических подробностей означает, что нельзя проверить, действительно ли ИИ соответствует уровню передовых вероятностных методов прогнозирования и обучения принятию решений (как в современной академической литературе) или представляет собой в основном сочетание надежных, но традиционных статистических моделей, обернутых в рекламный язык ИИ. Нет никаких доказательств того, что INFORM участвует в конкурсах по прогнозированию или конференциях по ИИ, а также что он раскрывает внутреннюю структуру моделей для проверки клиентами за пределами стандартных панелей.

Оптимизация и автоматизация в цепочке поставок ADD*ONE

В цепочке поставок ключевой вопрос заключается в том, насколько ADDONE выходит за рамки базовой логики перерасчета точки заказа. Страницы INFORM описывают ADDONE как систему, генерирующую надежные прогнозы, рассчитывающую оптимальные уровни запасов и автоматически предоставляющую предложения по пополнению запасов, оптимизированные с точки зрения доступности и затрат, при этом система берет на себя «утомительные рутинные задачи» и проактивно предупреждает планировщиков о критически важных позициях.⁶⁵ Материалы S&OP подчеркивают, что планы являются «деятельными, межотраслевыми», а программное обеспечение способно оптимально распределять ограниченные ресурсы и корректировать бизнес-планы как тактически, так и стратегически на протяжении 24 месяцев.⁵

Статья о Hagebau Connect предоставляет доказательства реальной автоматизации: до внедрения ADDONE планировщики Hagebau Connect полагались на ручной анализ в Excel и ручной запуск заказов в ERP; после внедрения центральные процессы закупок были автоматизированы, частота планирования повысилась с одного-двух раз в неделю до ежедневной, а (в совокупности с другими мерами) уровень запасов снизился на 30%.¹² В статье также отмечается использование календарей, основанных на правилах, графов достижимости и метрик производительности поставщиков в пользовательском интерфейсе ADDONE для поддержки принятия решений.¹²

Это свидетельствует о том, что оптимизация ADDONE осуществляется, по крайней мере, на уровне динамического формирования предложений по заказам с учетом прогнозов спроса, уровней запасов, открытых заказов и, возможно, ограничений поставщиков, и что она поддерживает планирование на основе исключительных ситуаций. Однако, поскольку INFORM не публикует базовые формулы или целевые функции, невозможно определить, основана ли оптимизация на простых расчетах точки заказа с использованием некоторых эвристик или на полной стохастической оптимизации ожидаемых затрат при неопределенности спроса и сроков поставки. Страница, посвященная операционным исследованиям, подразумевает второе для некоторых сфер, но явная связь с логикой управления запасами в ADDONE не прослеживается.³

В целом, заявления INFORM об оптимизации заслуживают доверия и соответствуют многолетней практике операционных исследований в системах APS: они, вероятно, представляют собой надежные, промышленные оптимизационные модели, встроенные в стандартное программное обеспечение, но недостаточно доказательств, чтобы утверждать, что они опережают современные достижения в области вероятностной оптимизации запасов.

Клиентская база и коммерческая зрелость

Крупные клиенты и примеры использования

INFORM предоставляет раздел с рекомендациями и множеством кейс-сторий на своем сайте, хотя многие из них доступны через формы или представлены в виде кратких описаний. Например, история S&OP с ARaymond описывает, как ADD*ONE поддерживает ARaymond (глобальную компанию в области технологий крепежа, работающую в автомобильной и авиационной промышленности), предоставляя единую базу данных для процесса S&OP, упрощая рабочие процессы и способствуя более эффективному межфункциональному планированию; по словам руководителя команды, процесс теперь «основан на действительном фундаменте и, следовательно, более эффективен».¹¹ Отрасль здесь – промышленное производство для автомобильной и авиационной отраслей – соответствует фокусу INFORM на сложных, инженерных решениях и нишевых структурах запасов.

Кейс Hagebau Connect, рассмотренный выше, является особенно информативным, поскольку поступил из независимого торгового издания. В Retail Optimiser сообщается, что благодаря использованию ADD-ONE Hagebau Connect автоматизировала пополнение запасов для электронной коммерции, интегрировала Microsoft Business Central и, через шесть месяцев, снизила уровень запасов на 30%, что позволило перейти к ежедневному планированию за счет исключения ручных операций.¹² В статье приводятся конкретные цифры (3 500 SKU, шесть планировщиков и два менеджера процессов) и описывается, как система предоставляет планировщикам приоритетную информацию, что повышает доказательную силу представленных результатов.

Профиль INFORM на Apps Run The World указывает, что компания обслуживает более 1 000 клиентов из таких отраслей, как автомобильная, авиационная, логистическая, производственная и финансовая сферы, и подчеркивает такие продукты, как ADD*ONE, FELIOS, GROUNDSTAR и RISKSHIELD, как ключевые предложения, используемые этими клиентами.⁴ Хотя такие каталоги отчасти основаны на данных, предоставленных поставщиком, они подтверждают заявления INFORM о масштабах и межотраслевом внедрении.

В целом, по сравнению с множеством стартапов в области планирования с применением ИИ на ранней стадии, INFORM обладает значительной и проверяемой клиентской базой с многолетним опытом внедрения в различных секторах. Что касается цепочки поставок, то публичные кейсы менее многочисленны, но все же включают известных, узнаваемых промышленных клиентов с задокументированными преимуществами.

Рыночное позиционирование в цепочке поставок

Позиционирование цепочки поставок INFORM уже уже уже уже уже уже уже узкое по сравнению с глобальными планирующими системами, такими как SAP IBP или Blue Yonder, но при этом шире, чем у нишевых игроков, сосредоточенных исключительно на прогнозировании спроса или оптимизации запасов на одном уровне. Комплект ADD*ONE охватывает планирование спроса, управление запасами, управление запасными частями и S&OP; кроме того, продукты FELIOS и для проведения инвентаризации могут быть актуальны для планирования производства и проведения аудита запасов в системах SAP.⁶⁵⁴ Это определяет INFORM как решение из категории «optimization-centric APS»: оно предоставляет специализированные, насыщенные оптимизацией приложения, которые интегрируются с ERP-системами, а не являются полноценными сквозными транзакционными системами.

Отраслевые обзоры, такие как те, что публикуются в Retail Optimiser, часто упоминают INFORM наряду с другими европейскими IT-поставщиками для цепочек поставок в контексте сферы продуктов питания, DIY и оптовой логистики, что указывает на то, что он конкурирует как один из нескольких вариантов для средних и крупных розничных и производственных компаний, стремящихся автоматизировать пополнение запасов и планирование.¹² Каталоги в Германии и аналогичные источники подчеркивают его позиционирование как решения на основе ИИ для принятия решений, но не относят его к числу ведущих мировых игроков; скорее, INFORM предстает как сильный региональный/европейский игрок с особыми преимуществами в Германии и соседних странах.⁴⁹

С коммерческой точки зрения INFORM явно является зрелой компанией: пять десятилетий истории, оборот около €130 млн, более 1000 сотрудников, широкое охватывание отраслей и участие в глобальных регуляторных структурах.¹²⁸ На технологической кривой цепочек поставок это ставит её в категорию «установленного поставщика»: не наследие мейнфреймов, но и не экспериментальный стартап на базе ИИ. Основная неопределенность заключается не в коммерческой жизнеспособности, а в том, насколько агрессивно комплект ADD*ONE эволюционировал для внедрения новейших вероятностных и ИИ-технологий по сравнению с итерациями традиционных моделей APS на основе оперативных исследований.

Критическая оценка современных технологий

Обобщая, технический профиль INFORM в области цепочки поставок выглядит следующим образом:

Преимущества
- Глубокие корни в операционных исследованиях с явным акцентом на математическую оптимизацию во всех продуктах, а не только в маркетинге.²³
- Современный корпоративный технологический стек (Java/Kotlin, Spring, SQL, микросервисы, Docker/Kubernetes, облако), который должен быть поддерживаемым и масштабируемым для типичных задач планирования.¹³
- Продуктовый набор (ADD*ONE), который охватывает несколько ключевых функций планирования цепочки поставок – планирование спроса, оптимизацию запасов, управление запасными частями и S&OP – в интегрированном решении.⁶⁷⁵
- Доказательства автоматизации и реального эффекта, например, случай Hagebau Connect с сокращением запасов на 30% и ежедневным пополнением запасов в электронной коммерции, а также упрощение процесса S&OP в ARaymond.¹¹¹²
- Значительная и разнообразная клиентская база в различных отраслях, что свидетельствует о надежности и долгосрочной жизнеспособности.⁴⁹
Неясности / ограничения
- Ограниченная прозрачность моделей прогнозирования. Публичные материалы не разъясняют, моделирует ли ADD*ONE полные вероятностные распределения для спроса и времени выполнения заказа или в основном поддерживает точечные прогнозы с учетом страховых запасов. Фразы вроде «надежные прогнозы» и «самоадаптирующиеся индикаторы спроса» хороши для маркетинга, но технически нечеткие.⁷⁵¹²
- Отсутствие технических публикаций. В отличие от некоторых поставщиков, публикующих результаты в конкурсах по прогнозированию или академических изданиях, INFORM, по-видимому, не предоставляет технических докладов или сравнительных исследований, которые позволили бы провести строгую оценку эффективности прогнозирования или оптимизации.
- Оптимизация «черного ящика» с точки зрения пользователя. Хотя основой является операционное исследование, логика оптимизации инкапсулирована в продукте и не предоставлена в виде настраиваемого кода. Пользователи могут корректировать параметры и политики, но нет доказательств того, что они могут кардинально изменить модель оптимизации, как это возможно на программируемой платформе.
- Традиционная архитектура. Стек Java/Spring/SQL/микросервисы является надежным и отраслевым стандартом, но сам по себе не является особо инновационным; инновации (если они присутствуют) заключаются в алгоритмах и моделях ОП, которые не раскрываются.¹³
- Широкий фокус, ослабляющий исследования и разработки в сфере цепочек поставок. Продукт и НИОКР-возможности INFORM распределены между авиацией, логистикой, борьбой с мошенничеством, управлением персоналом и другими областями, а также цепочками поставок; оптимизация цепочек поставок — это важное направление, но не единственное технологическое преимущество компании.

По сравнению с передовыми достижениями в аналитике цепочек поставок, характеризующейся вероятностным прогнозированием, стохастической оптимизацией на основе метода Монте-Карло и, в некоторых исследованиях, дифференцируемым программированием, которое совместно оптимизирует прогнозы и решения, публичное позиционирование INFORM свидетельствует о том, что он, по крайней мере, концептуально держится в ногу (ИИ, операционные исследования, интеллектуальное принятие решений), но не предоставляет достаточных технических доказательств того, что находится на передовом уровне. Более корректно рассматривать INFORM как зрелого поставщика на основе оперативных исследований, который интегрировал современные методы машинного обучения там, где это было необходимо, обернув их в нарратив интеллектуального принятия решений и успешно переведя это в продуктовую форму.

Это не критика эффективности: многие цепочки поставок могли бы получить значительную выгоду, просто приняв уровень автоматизации и операционных исследований, который INFORM явно обеспечивает, как демонстрируется на примере Hagebau Connect.¹² Скептицизм распространяется на маркетинговые заявления об ИИ и «оптимальных решениях» – без подробностей алгоритмов или независимых сравнительных исследований эти заявления следует интерпретировать как «надежную промышленную оптимизацию», а не как передовые исследования в области ИИ, внедряемые в промышленном масштабе.

Заключение

INFORM Software — это технически надежный, коммерчески зрелый поставщик, основная компетенция которого заключается во внедрении операционных исследований в отраслевые приложения для логистики, производства, управления рисками и цепочек поставок. В сфере цепочек поставок его набор ADD*ONE предлагает интегрированный пакет для планирования спроса, управления запасами, планирования запасных частей и S&OP, который может явно автоматизировать пополнение запасов, поддерживать планирование на основе исключений и обеспечивать значительные выгоды в управлении запасами и процессами для таких клиентов, как ARaymond и Hagebau Connect.¹¹¹² Базовый технологический стек — Java/Kotlin, Spring, SQL, микросервисы, Docker/Kubernetes — является современным и общепринятым в отрасли, а наследие в области операционных исследований, насчитывающее пять десятилетий, и глобальная клиентская база дают компании значительный практический опыт.¹²⁴¹³

В то же время публичная документация и маркетинговые материалы компании INFORM раскрывают относительно мало деталей о точных алгоритмах прогнозирования и оптимизации, лежащих в основе ADD*ONE, за исключением высокоуровневых ссылок на операционное исследование (OR) и искусственный интеллект (AI). Такая непрозрачность характерна для многих коммерческих поставщиков APS, но она ограничивает возможности внешних наблюдателей оценить, реализуют ли модели INTRO полностью вероятностную, экономически обоснованную оптимизацию или более традиционные подходы, основанные на запасах безопасности и эвристических методах, изложенных в современной терминологии. По сравнению с программируемой платформой, такой как Lokad, INFORM предлагает меньшую прозрачность и гибкость, но более готовые, продуктовые приложения – компромисс, который может быть привлекателен для организаций, ищущих готовое программное обеспечение с настраиваемыми параметрами, а не специально разработанные оптимизационные пайплайны.

Короче говоря, INFORM следует рассматривать как вендора для планирования среднего сегмента с упором на операционное исследование (OR) и с проверенными в полевых условиях приложениями, а не как авангардное исследовательское подразделение в области ИИ. Для компаний с традиционными ERP-системами и стремлением автоматизировать пополнение запасов и S&OP с использованием устоявшихся лучших практик в области операционного исследования и прогнозирования временных рядов, ADD*ONE, по-видимому, способен приносить реальную пользу, при условии что ожидания относительно «ИИ» и «интеллекта принятия решений» основаны на реалиях хорошо сконструированных, но в значительной степени непрозрачных оптимизационных механизмов, а не на видениях полностью самообучающихся, сквозных автономных цепочек поставок.