Обзор Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management, поставщика ERP с поддержкой облачных технологий

От Léon Levinas-Ménard

Последнее обновление: декабрь 2025

Microsoft — это американская технологическая корпорация, основанная в 1975 году, которая выросла из поставщика операционных систем для ПК и программного обеспечения для повышения производительности в одного из крупнейших поставщиков облачных и корпоративных приложений по всему миру, с широким портфелем, охватывающим Windows, Office, Azure, Dynamics 365, Power Platform, безопасность и инструменты для разработчиков. В контексте цепочки поставок соответствующие предложения Microsoft в первую очередь входят в семейство Dynamics 365 и более широкое облако Microsoft: основой является Dynamics 365 Finance and Operations (F&O) с приложением Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM), дополненным такими модулями, как Inventory Visibility, Planning Optimization и Demand Driven MRP; новейшие функциональные блоки включают возможность Demand Planning (в настоящее время позиционируемую как часть Dynamics 365 Supply Chain Management Premium) и Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM), которые тесно зависят от Dataverse, Power Platform и сервисов Azure. Около 2022–2023 годов Microsoft также продвигала платформу Microsoft Supply Chain Platform и слой Supply Chain Center, предназначенные для унификации данных и рабочих процессов между ERP-системами, хотя эта функция оставалась в превью относительно короткий период и с тех пор была в значительной степени упразднена. В целом, Microsoft не является специализированным поставщиком оптимизации цепочки поставок: возможности в этой области встроены в более широкий стек ERP/CRM/аналитики, что позволяет использовать масштаб компании, партнерскую экосистему и горизонтальную облачную платформу, но также несёт в себе компромиссы и непрозрачность, характерные для крупных ERP-систем для планирования.

Обзор Microsoft

С корпоративной точки зрения, Microsoft является диверсифицированной технологической компанией со штаб-квартирой в Редмонде, штат Вашингтон, основанной Биллом Гейтсом и Полом Алленом 4 апреля 1975 года в Альбукерке, Нью-Мексико, как поставщик программного обеспечения для микрокомпьютеров; в 1979 году компания переехала в штат Вашингтон и вышла на биржу в 1986 году.¹ Со временем Microsoft расширила свою деятельность от операционных систем и офисных приложений до серверного программного обеспечения, облачной инфраструктуры (Azure) и широкого портфеля бизнес-приложений. Ее путь в ERP и цепочку поставок был в первую очередь обеспечен за счет поглощений: покупка Great Plains Software (объявлена в декабре 2000 года, завершена в апреле 2001 года примерно за 1,1 млрд долларов США в акциях)² и последующее приобретение датского поставщика Navision a/s в 2002 году (примерно 1,45 млрд долларов США)³ заложили основу для подразделения «Microsoft Business Solutions», которое в конечном итоге стало линейкой продуктов Microsoft Dynamics. Dynamics AX (ныне Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management), Dynamics NAV/Business Central и другие ERP-системы среднего сегмента предоставили Microsoft финансовые, дистрибуционные, производственные и основные функции управления цепочками поставок «из коробки».

Сегодня портфель, релевантный для цепочки поставок, сосредоточен вокруг Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM) — облачного приложения из семейства Finance and Operations, охватывающего производство, управление запасами, складирование, транспортировку, управление активами и связанные с ними процессы.⁴ Вокруг этого ядра Microsoft внедрила несколько сквозных сервисов: дополнение Inventory Visibility, реализованное в виде независимого микросервиса, способного обрабатывать масштабные, в режиме реального времени глобальные запросы по запасам и интегрирующегося с внешними системами;⁵ Planning Optimization — облачный сервис, который перенаправляет вычисления главного планирования с исторического локального сервера;⁶ и режим планирования, вдохновлённый DDMRP, именуемый Demand Driven MRP (DDMRP) для пополнения запасов на основе буферов.⁷ Со стороны оркестрации Dynamics 365 Intelligent Order Management (IOM) позиционируется как событийно-ориентированный слой по организации заказов и их исполнению, построенный на Dataverse и инструментариуме Power Platform, интегрирующийся с множеством каналов и бэк-энд систем через коннекторы и потоки Power Automate.⁸ Более недавно Microsoft запустила отдельную возможность Demand Planning, сначала в публичном превью в конце 2023 года, а затем в составе Dynamics 365 Supply Chain Management Premium в 2024 году, описанную как «следующее поколение совместного решения для планирования спроса» с поддержкой ИИ и пояснениями в стиле Copilot.⁹ Кратковременная обёртка Microsoft Supply Chain Platform и Supply Chain Center попыталась предоставить объединённый пользовательский интерфейс поверх Dynamics 365, SAP, Oracle и других систем; отраслевые источники указывают, что этот продукт оставался в режиме превью с конца 2022 до октября 2023 года, после чего превью было завершено, и клиентам было рекомендовано полагаться на соответствующие модули Dynamics 365 и компоненты Power Platform.¹⁰

С технической точки зрения, приложения для финансов и операций, включая Dynamics 365 SCM, реализованы как многоуровневые облачные приложения, размещённые на Azure, с уровнем базы данных, уровнем Application Object Server (AOS) и веб-клиентом, управляемыми в рамках управляемых сред, с использованием Azure Service Fabric и связанных с ней платформенных сервисов.⁶ Дополнения для управления цепочками поставок (Inventory Visibility, Planning Optimization, Demand Planning) работают как отдельные облачные сервисы, интегрированные через API и Dataverse. Возможность прогнозирования спроса от Microsoft, являющаяся частью более старого стека планирования, опирается на Azure Machine Learning и предлагает набор основных статистических и машинно-обучающих алгоритмов (ARIMA, экспоненциальное сглаживание, XGBoost, Prophet) с автоматическим выбором модели.¹¹ Новое рабочее пространство Demand Planning акцентирует внимание на удобстве использования, сотрудничестве и аналитике с поддержкой Copilot, хотя публичная документация и блоги остаются общими в описании базового моделирования, ссылаясь на уже зарекомендовавшие себя алгоритмы.¹¹⁹ В целом, возможности Microsoft в управлении цепочками поставок являются коммерчески зрелыми и широко внедрены благодаря глобальной партнерской экосистеме, но техническая глубина оптимизации и ИИ ограничена необходимостью вписаться в широкий ERP-платформенный контекст, а не специализированный оптимизационный движок.

Microsoft против Lokad

Microsoft и Lokad решают задачи планирования цепочек поставок и аналитики, но делают это с почти противоположных сторон. Microsoft стартует с горизонтальной облачной и ERP платформы — Azure, Dynamics 365, Dataverse, Power Platform — и добавляет в нее функции, специфичные для цепочек поставок. Lokad же исходит из задачи вероятностного прогнозирования спроса и экономической оптимизации, создав специализированную SaaS-платформу и доменно-специфичный язык (Envision), предназначенные для принятия решений в области цепочек поставок, а не для обработки транзакций.¹²¹³

С точки зрения данных и вычислений, приложения Microsoft для финансов и операций следуют классической многоуровневой архитектуре с реляционной базой данных, серверами приложений AOS и веб-клиентом; более новые дополнения, такие как Inventory Visibility, реализованы как микросервисы, предоставляющие API для внешних систем и позволяющие выполнять масштабные запросы по запасам в режиме реального времени.⁶⁵ В отличие от этого, Lokad эксплуатирует мультиарендную облачную платформу, построенную на основе источника событий данных и пользовательской распределённой виртуальной машины, которая выполняет Envision-скрипты над большими табличными наборами данных, причем примитивы вероятностного прогнозирования и оптимизации встроены прямо в язык.¹³ Там, где Microsoft предоставляет экраны конфигурации, low-code рабочие процессы и потоки Power Automate для определения логики планирования, Lokad предоставляет код: каждое преобразование, прогноз и шаг оптимизации определяются как программы на Envision, выполняемые ежедневно или по запросу, что делает решение более программируемым, но также более зависимым от специализированной экспертизы.¹³

Что касается прогнозирования и оптимизации, задокументированные возможности Microsoft вращаются вокруг основных моделей временных рядов и ML для прогнозирования (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet), размещаемых на Azure Machine Learning¹¹ и комбинации правил-основной логики и логики на основе буферов (классический MRP, DDMRP) в рамках функций Planning Optimization и Demand Driven MRP.⁷ Публичная документация по новой возможности Demand Planning акцентирует внимание на аналитике с поддержкой ИИ, пояснениях Copilot и улучшенном пользовательском опыте, но не описывает конвейер вероятностной оптимизации от начала до конца; прогнозы, по-видимому, генерируются для каждой серии с выбором модели из поддерживаемых алгоритмов, затем подаются в планировочные эвристики, внутреннее устройство которых не раскрывается.¹¹⁹ Собственные материалы Lokad и независимое освещение описывают подход, основанный на вероятностных прогнозах (полные распределения спроса, а не точечные оценки) и стохастических алгоритмах оптимизации, таких как Stochastic Discrete Descent, вместе с последними разработками в области дифференцируемого программирования и комбинаторной «латентной оптимизации» для задач планирования.¹³¹⁴ Выступление Lokad на соревновании M5 (6-е место из 909 команд с наилучшей точностью на уровне SKU)¹⁴ и давняя позиция компании вокруг квантильного/вероятностного прогнозирования свидетельствуют о более глубокой ориентации на качество прогнозирования и принятия решений, чем то, что видно в продуктовой документации Microsoft.

Что касается функционального охвата, Microsoft предлагает широкий набор приложений: Dynamics 365 SCM для производства, складирования и управления запасами; Intelligent Order Management для многоканальной оркестрации заказов; Finance, Sales и другие приложения Dynamics; а также интеграцию с Microsoft 365, Teams и Power Platform. Это позволяет им представить единое решение от одного поставщика, охватывающее выполнение транзакций, сотрудничество, аналитику и планирование. Lokad явно не заменяет ERP или WMS системы; компания позиционирует себя как слой оптимизации поверх существующих транзакционных систем, фокусируясь на том, что закупать, где хранить, сколько производить и (в некоторых случаях) как устанавливать цены, оставляя операционную часть на ERP-системах.¹³¹⁵ На практике подход Microsoft отдает предпочтение интеграции процессов и единому пользовательскому интерфейсу, в то время как Lokad стремится к более глубокому количественному анализу неопределенности и экономических факторов, полагая, что данные могут быть извлечены из любых ERP-систем, используемых клиентом.

С коммерческой точки зрения, Microsoft является глобальной корпорацией с сотнями тысяч клиентов и огромной партнерской экосистемой, поэтому Dynamics 365 SCM и связанные модули получают выгоду от стабильной дорожной карты, сертификатов и доступности партнеров по внедрению. Lokad сравнительно небольшой (основан в 2008 году, работает как узкоспециализированный поставщик), но за это время накопил опыт работы со сложными цепочками поставок, особенно в аэрокосмической отрасли (Air France Industries и связанные с этим контексты MRO)¹²¹⁵ и в розничной торговле, а также получил внешнее признание, такое как награда Microsoft Windows Azure Platform Partner of the Year в 2010 году за использование Azure для масштабного прогнозирования.¹⁶ Для покупателей выбор сводится в основном к сравнению универсальной платформы с встроенными функциями для цепочек поставок (Microsoft) и специализированного оптимизационного движка, который работает параллельно с существующими системами (Lokad). В прямом сравнении Microsoft обычно выигрывает за счет широты функционального охвата, экосистемы и интеграции в корпоративный IT-стек, в то время как Lokad отличается глубиной и прозрачностью своего стека вероятностной оптимизации, а также тем, что прогнозирование и оптимизация рассматриваются как программируемая дисциплина, а не как задача настройки.

История компании и путь в область корпоративных приложений

Выход Microsoft на рынок программного обеспечения для корпоративных приложений произошёл относительно поздно по сравнению с традиционными ERP-поставщиками. Первые десятилетия компании были доминированы MS-DOS, Windows, Office и инструментами для разработчиков, а серверные продукты (Windows Server, SQL Server, Exchange) и базовые системы для бэк-офиса появились в 1990-х годах. Стратегическим шагом в сторону бизнес-приложений стало приобретение Great Plains Software — ERP-поставщика для среднего сегмента, основанного в Северной Дакоте, объявленное в декабре 2000 года и завершённое в апреле 2001 года примерно за 1,1 млрд долларов США.² Great Plains принес бухгалтерию, дистрибуцию и базовые производственные функции, в первую очередь для малых и средних компаний, и функционировал под наименованием «Microsoft Great Plains» в составе группы Productivity and Business Services.²

Приобретение Navision a/s в 2002 году, датского ERP-поставщика с продуктовыми линейками Navision и Axapta, расширило присутствие Microsoft на рынке ERP для среднего и выше среднего сегмента в Европе.³ Продукт Axapta от Navision стал основой для Dynamics AX, который позже был переосмыслен как Dynamics 365 Finance and Supply Chain Management в эпоху облачных технологий.³ Вместе Great Plains и Navision сформировали ядро Microsoft Business Solutions, позже переименованное в Microsoft Dynamics, охватывающее финансы, дистрибуцию, CRM и базовые функции управления цепочками поставок через несколько кодовых баз (AX, NAV, GP, SL, CRM). Со временем Microsoft объединила маркетинг под брендом Dynamics, постепенно переводя клиентов на облачные приложения Dynamics 365 и уменьшая роль некоторых устаревших локальных решений.

Эта история имеет значение, поскольку большая часть функциональности по управлению цепочками поставок от Microsoft унаследована или наложена поверх этих ERP-систем. Dynamics 365 SCM является облачным преемником линии AX; он сохраняет фокус на сквозных операционных процессах (закупки, производство, складирование, транспортировка) и включает планировочную логику преимущественно в виде модулей внутри ERP, а не как самостоятельный оптимизатор. Последующее внедрение облачных дополнений (Inventory Visibility, Planning Optimization, Demand Planning) отражает архитектурный сдвиг от монолитных локальных систем планирования к SaaS-микросервисам, но фундаментальная роль Microsoft остается в качестве ERP-поставщика, расширяющегося в область планирования, а не как специалиста по планированию, создающего решения с нуля.

Продуктовый портфель для цепочек поставок

Dynamics 365 Supply Chain Management

Dynamics 365 Supply Chain Management — это ключевое приложение Microsoft для производственных и цепочных операций в рамках семейства финансов и операций. Официальная документация описывает его как решение, которое «автоматизирует и упрощает управление цепочками поставок, производство и логистику», с акцентом на сценарии планирования, производства, управления складом, транспортировки и управления активами.⁴ Функционально приложение предоставляет:

Возможности главного планирования и планирования материальных потребностей (MRP), исторически использующие встроенный планировочный движок, а в последние годы — облачный сервис Planning Optimization.
Исполнение производственных операций (дискретное, процессное и бережливое производство), включая спецификации, маршруты, производственные заказы и исполнение на производственном цехе.
Управление запасами на разных площадках и складах, включая отслеживание партий/серий и управление качеством.
Управление складом с расширенными функциями (волновой отбор, шаблоны работы, поддержка мобильных устройств).
Управление транспортировкой, включая подбор тарифов, загрузки, маршруты и сверку грузоперевозок.
Управление активами для обслуживания оборудования и объектов.
Dynamics 365 SCM использует ту же модель данных и структуру приложений, что и Dynamics 365 Finance; многие клиенты развертывают их вместе в качестве единой ERP-системы для финансов и операций. Логика планирования (прогнозирование, MRP, Оптимизация планирования) выполняется либо внутри приложения, либо с помощью подключенных сервисов, при этом результаты (плановые заказы, предложения по поставкам) записываются в стандартные таблицы ERP. Это обеспечивает тесную интеграцию с процессами исполнения, но также плотно связывает планирование с транзакционной моделью, что может ограничивать гибкость для более продвинутых подходов к оптимизации.

Видимость запасов, оптимизация планирования и DDMRP

Плагин Видимости запасов является примечательным компонентом, поскольку он разработан как независимый микросервис, а не просто функция основного приложения. Документация Microsoft описывает Видимость запасов как “независимый микросервис, обеспечивающий глобальную видимость запасов в реальном времени за счёт упрощённой интеграции с внешними системами” и указывает, что он может обрабатывать “миллионы транзакций каждую минуту” для крупных ритейлеров и производителей.⁵ Сервис может принимать обновления запасов из Dynamics 365 SCM и внешних систем (платформ электронной коммерции, сторонних логистических провайдеров) и предоставляет API для запроса запасов “доступных для обещания” по каналам практически в реальном времени. Технически, это один из наиболее явных примеров использования Microsoft облачного микросервиса для решения конкретной задачи цепочки поставок (глобальные, омниканальные запасы), отделённый от ERP-транзакционных циклов.
Оптимизация планирования — это облачный сервис, который переносит расчеты основного планирования из наследуемого встроенного движка в внешний сервис, размещённый в Azure. Архитектурная документация для приложений финансов и операций отмечает, что Оптимизация планирования работает вне основного уровня приложения и вызывается через приложение для генерации плановых заказов на основе спроса, предложения, сроков поставки и ограничений.⁶ Хотя это снижает вычислительную нагрузку на ERP и позволяет Microsoft развивать движок планирования независимо, публичная документация содержит мало информации об основных алгоритмах оптимизации. Нет подробного описания математических формулировок (например, моделей линейного программирования, стохастических формулировок) или целевых функций; пользователи видят настройки конфигурации (группы охвата, параметры фиксации) и получают плановые заказы, но решатель, по сути, остаётся чёрным ящиком.
Microsoft также продвигает функциональность MRP, основанного на спросе (DDMRP) в Dynamics 365 SCM, позиционируя её как “инновацию в планировании”, которая сочетает контроль запасов на основе буферов с динамическими корректировками.⁷ Содержимое сторонних консультаций резюмирует это как настройку буферов DDMRP в системе, при этом логика планирования корректирует точки повторного заказа и объемы заказов на основе спроса, времен поставки и изменчивости.⁷ Это соответствует общепринятой методологии DDMRP, а не вводит новую оптимизацию; по сути, Microsoft реализует признанные правила на основе буферов в своём планирующем движке.

Интеллектуальное управление заказами Dynamics 365

Интеллектуальное управление заказами Dynamics 365 (IOM) позиционируется как решение для мультиканальной оркестрации заказов и их выполнения. Документация Microsoft описывает IOM как построенное на Dataverse и Power Platform, используя предустановленные коннекторы, оркестрацию, основанную на событиях, и настраиваемые правила для маршрутизации заказов из различных каналов (электронная коммерция, торговые площадки, колл-центры) к источникам выполнения (склады, магазины, поставщики прямых поставок).⁸ IOM может принимать события заказов, применять правила и (в некоторых случаях) выполнять оценку на основе машинного обучения для принятия решения о вариантах выполнения, а также интегрируется с Power Automate для автоматизации рабочих процессов и Power BI для аналитики.⁸
С технической точки зрения, IOM примечателен тем, что в значительной степени опирается на инфраструктуру с низким уровнем кода: потоки определяются в Power Automate, коннекторы используют более широкую экосистему Microsoft, и значительная часть логики оркестрации настраивается через пользовательские интерфейсы, а не через код.⁸ Маркетинговые материалы Microsoft упоминают “оркестрацию заказов на основе ИИ” и “интеллектуальное выполнение”, но публичная техническая документация не уточняет, какие алгоритмы используются для оценки вариантов выполнения (например, оптимизирует ли система цель по затратам/сервису среди всех опций или просто применяет правила последовательно). На практике архитектура кажется основанной на событиях и расширяемой, но глубина оптимизации не документирована прозрачно.

Платформа цепочки поставок Microsoft и Центр цепочки поставок

В ноябре 2022 года Microsoft анонсировала Платформу цепочки поставок Microsoft и Центр цепочки поставок, представленные как объединяющий слой поверх Dynamics 365, Azure, Microsoft Teams и Power Platform для обеспечения видимости цепочки поставок, анализа рисков и совместной работы.¹⁰ Публикации в отраслевых СМИ при запуске описывали Центр цепочки поставок как слой данных и аналитики, способный подключаться к SAP, Oracle и другим системам через предустановленные коннекторы, предоставляя информационные панели для оценки рисков цепочки поставок, запасов и логистики.¹⁰ Однако последующее освещение указывает, что Центр цепочки поставок оставался на стадии предварительного просмотра и что Microsoft завершила публичный предпросмотр 31 октября 2023 года, уведомив клиентов о том, что продукт не станет доступен в общем доступе, а его базовые возможности будут продолжены через Dynamics 365 SCM, IOM и Power Platform.¹⁰
Этот случай важен для оценки стратегического направления Microsoft: вместо того чтобы делать ставку на отдельный, автономный продукт-контрольный центр для цепочки поставок, Microsoft, по-видимому, интегрирует специфический для цепочки поставок пользовательский интерфейс и аналитику обратно в свои более широкие бизнес-приложения и инструменты с низким уровнем кода. Для клиентов это означает, что долгосрочные ставки следует делать на Dynamics 365 SCM, Power Platform и Azure data services, а не на бренд Центра цепочки поставок, который был прекращён.

Тезисы по ИИ, машинному обучению и оптимизации

Прогнозирование спроса и планирование спроса

Задокументированная функция прогнозирования спроса в Dynamics 365 SCM от Microsoft основана на Azure Machine Learning и предлагает несколько “популярных моделей прогнозирования спроса”: ARIMA, экспоненциальное сглаживание (ETS), XGBoost и Prophet.¹¹ Система может оценивать эти модели на исторических данных и автоматически выбирать модель, минимизирующую ошибку для каждой серии спроса.¹¹ Это разумный, общепринятый подход: ARIMA и ETS охватывают классические модели временных рядов, в то время как XGBoost и Prophet предоставляют более гибкие возможности машинного обучения. Генерация прогноза основана на исторических транзакциях, с настройками для горизонтов, агрегаций, обнаружения выбросов и ручных корректировок. Однако публичная документация акцентирует внимание на точечных прогнозах и не описывает полноценных вероятностных выводов (например, сетки квантилей или сценарные распределения).
В 2024 году Microsoft анонсировала новую возможность планирования спроса, доступную в составе Dynamics 365 Supply Chain Management Premium, представленную как “решение следующего поколения для совместного планирования спроса” с “новыми возможностями планирования спроса на основе ИИ.” ⁹ Связанный с этим блог-пост подчёркивает переработанное рабочее пространство, улучшенную совместную работу и предоставляемые Copilot-ом аналитические данные, а также дополнительные функции, такие как рабочие процессы для этапного ввода/вывода продукта, безопасность на уровне строк и комментарии на уровне ячеек.⁹ Также упоминается клиент, Poloplast (австрийский производитель труб), который сообщил об улучшенной аллокации хранилищ и снижении затрат на внешнее хранение “поскольку теперь основано на статистических методах, внедрённых в Dynamics 365.” ⁹ Однако, помимо ссылки на статистические методы и аналитические данные на основе ИИ, Microsoft не раскрывает в публичных материалах, какие новые алгоритмы, если таковые имеются, лежат в основе Планирования спроса по сравнению с существующим механизмом прогнозирования спроса. Нет упоминания о вероятностных распределениях, стохастической оптимизации или сквозных функциях затрат; акцент сделан на удобстве использования и совместной работе, при этом “ИИ” представлено, прежде всего, как помощь (объяснения Copilot, суммированные изменения), а не как принципиально новый подход к моделированию.
С точки зрения скептика, кажется, что Microsoft использует устоявшиеся методы прогнозирования (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) и оборачивает их в более современный, совместный пользовательский интерфейс с поддержкой в стиле Copilot. Это обоснованное и, вероятно, прагматичное развитие, но оно уступает тем типам вероятностного, ориентированного на принятие решений прогнозирования, на которые делают акцент некоторые специализированные поставщики. Без подробных технических документов, воспроизводимых экспериментов или академических исследований невозможно проверить наличие каких-либо глубоких инноваций в области ИИ; доступная документация указывает на стандартные, широко используемые алгоритмы.

Оркестрация заказов, запасы и оптимизация

В области оркестрации запасов и заказов самым явным компонентом в стиле “ИИ”, по мнению многих, является Видимость запасов, а не оптимизатор. Видимость запасов задокументирована как независимый микросервис, обеспечивающий “видимость глобальных запасов в реальном времени” и возможность “обрабатывать миллионы транзакций каждую минуту”, ориентированная на омниканальных ритейлеров и производителей.⁵ Сервис решает проблему задержек и фрагментации запасов на основе ERP, централизуя и кэшируя состояние запасов из разных источников и предоставляя API для запросов наличия. Хотя это важно для оперативных операций в цепочке поставок, по сути, это служба интеграции и кэширования, а не механизм оптимизации.
Оптимизация планирования, DDMRP и IOM в совокупности воплощают логику планирования на стороне исполнения Microsoft, но здесь опять же техническая глубина остаётся непрозрачной. DDMRP следует общепризнанной методологии, основанной на буферах; сторонний анализ, ориентированный на производителей электроники, описывает DDMRP Microsoft в Dynamics 365 SCM как способ позиционирования и определения размеров буферов на основе точек разъединения, с визуальным управлением состоянием буфера и автоматическими заказами на пополнение при нарушении уровней буфера.⁷ Это методологически обосновано, но стандартно; ценность заключается в интеграции с ERP, а не в новых алгоритмах.
Маркетинговые материалы IOM ссылаются на “оптимизацию выполнения заказов, управляемую ИИ”, однако документация по архитектуре выделяет коннекторы, обработку, основанную на событиях, и настраиваемые правила.⁸ Нет публичного указания, каким образом продукт взвешивает конкурирующие варианты выполнения (например, затраты, обещанная дата доставки, ограничения по пропускной способности) или решает ли он формальную задачу оптимизации или просто применяет правила приоритетов. Учитывая ориентацию на low-code и необходимость обеспечения доступности конфигурации для бизнес-пользователей, можно предположить, что большинство клиентов реализуют политики на основе правил (если/то логика, оценка с помощью скоринга, возможно, простая классификация на основе машинного обучения), а не полноценную стохастическую оптимизацию.
В целом, утверждения Microsoft относительно ИИ и оптимизации кажутся достоверными в том смысле, что используются стандартные модели машинного обучения и некоторая автоматизация, но они не представляют собой передовую стохастическую оптимизацию или полностью вероятностные модели принятия решений. Без подробной технической документации, воспроизводимых экспериментов или академического сотрудничества разумнее интерпретировать возможности цепочки поставок, “поддерживаемые ИИ”, как постепенные улучшения, построенные на стандартных методах, а не как фундаментальные прорывы.

Технологический стек и архитектура

Приложения для финансов и операций (включая Dynamics 365 Supply Chain Management) работают как SaaS-приложения в Azure, используя многоуровневую архитектуру с реляционной базой данных, слоем Application Object Server (AOS) и веб-клиентом.⁶ Документация Microsoft “Архитектура стека приложений и серверов” для приложений финансов и операций описывает, как уровень приложений работает в Azure Service Fabric с масштабированием по узлам, в то время как уровень базы данных использует Azure SQL Database.⁶ Клиент представляет собой веб-интерфейс, а также существуют интеграционные конечные точки через OData, настраиваемые сервисы и данные сущностей. Lifecycle Services (LCS) используется для управления средами, развертыванием и обновлениями.
Видимость запасов, планирование спроса, оптимизация планирования и IOM реализованы как отдельные сервисы, которые интегрируются через Dataverse и/или API. Видимость запасов явно описана как независимый микросервис, не привязанный к конкретной ERP-системе, что облегчает интеграцию сторонних источников.⁵ IOM построен на Power Platform, используя Dataverse для хранения данных, Power Automate для оркестрационных потоков и Power BI для аналитики.⁸ Планирование спроса предоставляется в виде рабочего пространства в Dynamics 365 SCM, но работает благодаря Azure Machine Learning и другим облачным сервисам в фоновом режиме.¹¹⁹
Эта архитектура отражает общую облачную стратегию Microsoft: сочетание крупных многоарендных бизнес-приложений (Dynamics 365), платформ с низким уровнем кода (Power Platform) и специализированных микросервисов для конкретных задач. Для цепочки поставок это означает, что функции планирования, оркестрации и видимости не изолированы в автономном оптимизационном движке; они распределены между несколькими сервисами, при этом Dataverse и сервисы Azure выступают в роли интеграционной основы. Плюс заключается в глубокой интеграции с другими продуктами Microsoft и возможности повторного использования тех же инструментов с низким уровнем кода в разных областях. Минус в том, что планирование и оптимизация цепочки поставок по своей природе ограничены окружающей платформой как с точки зрения модели данных, так и с точки зрения технологических решений.

Развертывание, запуск и коммерческая зрелость

Как и большинство приложений Dynamics 365, внедрение Dynamics 365 SCM и связанных компонентов цепочки поставок обычно осуществляется через партнерскую экосистему Microsoft. Microsoft предоставляет программное обеспечение и облачную инфраструктуру, а системные интеграторы и консультанты занимаются разработкой процессов, настройкой, интеграциями и миграцией данных. Это подтверждается публичными рассказами о клиентах, где именованные заказчики работают как с Microsoft, так и с партнёрами для развертывания SCM, IOM или планирования спроса.
Кейсы демонстрируют внедрение в различных секторах:
Hamilton Company, американский производитель прецизионных инструментов и лабораторного оборудования, представлен в истории о клиенте Microsoft как использующий Dynamics 365 Finance и Supply Chain Management для модернизации операций с повышением производительности и видимости.¹⁷
Walki, производитель упаковочных материалов, упоминается как компания, внедрившая Dynamics 365 Finance и SCM для интеграции операций и получения лучших возможностей для анализа в реальном времени и планирования.¹⁸
Poloplast, австрийский производитель труб, упоминается в блоге по планированию спроса 2024 года как клиент, использующий Dynamics 365 для улучшения планирования спроса и прогнозирования, с сообщениями об улучшенном распределении хранения и снижении затрат на внешнее хранение.⁹

Эти примеры, наряду со многими другими в библиотеке доказательств клиентов Microsoft, указывают на то, что Dynamics 365 SCM является коммерчески зрелым и развернутым в эксплуатации в различных регионах и отраслях. Однако они, как правило, делают акцент на интеграцию процессов, прозрачность и базовые улучшения планирования, а не на глубокую оптимизацию. Представленные метрики (например, снижение затрат на внешнее хранение в случае Poloplast) кажутся правдоподобными, но рассматриваются как улучшения, полученные благодаря переходу на интегрированное, статистически обоснованное планирование, а не через продвинутую стохастическую оптимизацию.

Учитывая размеры Microsoft и широту ее продуктового портфеля, разумно классифицировать Dynamics 365 SCM как мейнстримное, устоявшееся решение для операций цепочки поставок, ориентированных на ERP. Более новые возможности, такие как Demand Planning и Intelligent Order Management, появились сравнительно недавно (предварительные версии 2021–2023, общедоступны 2023–2024) и могут считаться развивающимися в портфеле Microsoft, хотя они основаны на зрелых компонентах платформы. Прекращённая предварительная версия Supply Chain Center указывает на то, что продукты высшего уровня управления цепочками поставок типа «control tower» все еще находятся в стадии изменений в стратегии Microsoft.

Ограничения, пробелы и открытые вопросы

Скептическая оценка технологий цепочки поставок Microsoft должна различать преимущества платформы и специфическую глубину планирования:

Прозрачность алгоритмов: Публичная документация по Planning Optimization, DDMRP и IOM не предоставляет математических формул или деталей оптимизации. Клиенты видят варианты конфигурации и результаты, но не могут легко оценить, как принимаются решения (целевые функции, ограничения, приближения). Это затрудняет оценку того, выполняет ли система продвинутую оптимизацию или применяет относительно простые эвристики.
Вероятностное моделирование: Функция прогнозирования спроса от Microsoft использует признанные модели временных рядов и машинного обучения, однако документация сосредоточена на прогнозах в одной точке и выборе модели, а не на полных вероятностных распределениях.¹¹ Более новая возможность Demand Planning делает упор на ИИ и инсайты Copilot, однако нет свидетельств полноценных вероятностных моделей, ориентированных на принятие решений (например, симуляции Монте-Карло для спроса и предложения, оптимизация по распределениям) в публичных материалах.⁹ Это важное различие для оптимизации цепочки поставок с учетом рисков.
Расширение функционала против специализации: Dynamics 365 SCM является частью широкой ERP-платформы. Это обеспечивает интеграцию, но также означает, что планирование цепочки поставок конкурирует за внимание с финансами, HR, CRM и другими областями. В свою очередь, специализированные поставщики оптимизации могут полностью сосредоточить исследования и разработки на прогнозировании и оптимизации. Нет публичных сведений о том, что Microsoft поддерживает специализированную исследовательскую программу по оптимизации цепочки поставок, сопоставимую с ее работой в других областях ИИ (например, языковые модели).
Стабильность продукта на уровне “платформы”: Краткий срок существования Microsoft Supply Chain Center (только предварительная версия, выведенная из эксплуатации примерно через год)¹⁰ вызывает вопросы о стабильности предложений высшего уровня системы управления цепочками поставок. Хотя базовые компоненты (Dynamics 365 SCM, IOM, Power Platform) вероятно сохранятся, клиенты, ищущие стратегическое, долгосрочное решение типа «control tower», могут столкнуться с более изменчивым позиционированием и упаковкой аналитики цепочки поставок.
Зависимость от партнеров: Качество реализации и степень достигнутой совершенствованности планирования в реальности будут в значительной мере зависеть от возможностей партнеров и готовности клиентов к изменениям в процессах и данных. Microsoft предоставляет инструменты; используются ли они для реализации продвинутого, основанного на данных планирования или лишь для воспроизведения существующих ручных методов с новым пользовательским интерфейсом — во многом это вне прямого контроля Microsoft.

Ни один из этих пунктов не умаляет ценности предложений Microsoft по цепочке поставок как части интегрированной ERP и облачной платформы. Однако они указывают на то, что покупатели, ищущие передовую стохастическую оптимизацию и максимально прозрачный ИИ, возможно, будут вынуждены дополнить стек Microsoft специализированными инструментами — или принять тот факт, что Dynamics 365 SCM и связанные с ним сервисы в первую очередь предлагают поэтапное, мейнстримное планирование, а не прорыв в количественной оптимизации цепочки поставок.

Заключение

Microsoft — поставщик программного обеспечения для предприятий и облачных решений, чьи возможности в области цепочки поставок встроены в более широкую экосистему Dynamics 365 и Microsoft Cloud. Dynamics 365 Supply Chain Management обеспечивает надёжную транзакционную основу для производства, складирования, транспорта и управления запасами, в то время как надстройки, такие как Inventory Visibility, Planning Optimization и DDMRP, решают конкретные задачи планирования и повышения прозрачности. Более новые предложения, такие как Demand Planning и Intelligent Order Management, предоставляют современные пользовательские интерфейсы, интеграцию с низким объемом кода и ИИ-помощь в стиле Copilot, и поддерживаются стандартными алгоритмами прогнозирования и облачной инфраструктурой Microsoft.

С технической точки зрения, задокументированные функции прогнозирования и планирования основаны на мейнстрим-моделях (ARIMA, ETS, XGBoost, Prophet) и встроенных в ERP планировочных механизмах, с ограниченными публичными данными об алгоритмах оптимизации или вероятностном моделировании. Спроектированное разделение некоторых рабочих нагрузок планирования на микросервисы (Inventory Visibility, Planning Optimization) является разумным и соответствует лучшим облачным практикам, но само по себе не гарантирует продвинутую оптимизацию. Маркетинговые заявления об ИИ и «интеллектуальном» планировании следует интерпретировать как поэтапные улучшения установленных методов, а не как доказательство передовой стохастической оптимизации, при отсутствии более подробных технических материалов.

С коммерческой точки зрения, продукты Microsoft для цепочки поставок являются зрелыми в составе набора Dynamics 365, с многочисленными известными клиентами и широкой партнёрской экосистемой. Для организаций, уже использующих ERP и облачный стек Microsoft, Dynamics 365 SCM и сопутствующие сервисы предоставляют естественный, интегрированный путь для цифровизации и умеренной модернизации планирования цепочки поставок. Для организаций, стремящихся к максимальной глубине в вероятностном прогнозировании и оптимизации, предложения Microsoft могут служить транзакционной и интеграционной основой, которую можно дополнить специализированными платформами оптимизации, такими как Lokad, которые рассматривают решения в цепочке поставок как программируемую дисциплину в области data science и раскрывают основные модели более явно.

Короче говоря, Microsoft предоставляет обширно функциональную, ориентированную на ERP платформу для цепочки поставок с надёжной, хотя и мейнстримной технологией прогнозирования и планирования, сильной интеграцией и значительными возможностями по внедрению через партнёров. На данный момент, основываясь на публично доступных данных, она не представляет собой явно передовую оптимизационную систему в смысле полностью вероятностного, ориентированного на принятие решений моделирования; скорее, она предлагает практичную, универсальную платформу, в которую по мере необходимости могут быть интегрированы более специализированные оптимизационные движки.