Обзор o9 Solutions, поставщика программного обеспечения для планирования цепочки поставок

От Léon Levinas-Ménard
Последнее обновление: сентябрь, 2025

Вернуться к Анализ рынка

o9 Solutions (часто стилизуется как “o9”) — это издатель корпоративного программного обеспечения из Далласа, основанный в 2009 году, который продает облачно-хостинговый набор инструментов для планирования, брендированный как «Цифровой мозг» для интегрированного бизнес-планирования (IBP), планирования спроса и предложения, аналитики цепочки поставок и управления ростом выручки. Платформа основывается на Enterprise Knowledge Graph (EKG) и in-memory хранилище “Graph-Cube”, которое моделирует бизнес-сущности и иерархии, поступающие через пакетную ETL и API в реальном времени. Коммерческая дистрибуция осуществляется через маркетплейсы гипермасштаберов (Microsoft Azure, Google Cloud; сотрудничество с AWS) и экосистему партнеров для внедрения. Публичные материалы делают акцент на артефактах конфигурации (запросы IBPL, инструменты проектирования моделей/отчетов), готовых приложениях (IBP, Control Tower, MEIO, RGM) и недавних “составных агентах”, созданных на основе GenAI. Технические особенности компонентов прогнозирования/оптимизации описаны на высоком уровне (интеграции ML, опционально Vertex AI Forecast, партнерства с поставщиками оптимизации) с наличием некоторых патентов и учебных материалов, но с ограниченными воспроизводимыми деталями. Этапы финансирования включают миноритарное инвестирование KKR в 2020 году, раунд в $295M под руководством General Atlantic в 2022 году, дополнительное финансирование $116M в 2023 году и ввод в эксплуатацию, как, например, Li Auto в 2025 году12345.

Обзор o9

Что делает продукт (на высоком уровне). o9 предоставляет многопользовательскую SaaS-платформу, которая обрабатывает корпоративные данные (ERP, POS/EPOS, синдицированные данные и т.д.), моделирует их в Enterprise Knowledge Graph и in-memory хранилище Graph-Cube, и предлагает готовые приложения для планирования: IBP/S&O, прогнозирование и определение спроса, планирование поставок, контрольный центр, планирование производства, оптимизацию многослойных запасов и Revenue Growth Management (ценообразование, акции, ассортимент). Подключение осуществляется через ETL-сервисы и безопасные REST API; развертывание происходит в облаке на Azure/AWS/GCP с размещением на маркетплейсах Azure и Google Cloud, а также в рамках совместного выхода на рынок с гипермасштаберами67891011121314. o9 позиционирует EKG/Graph-Cube в качестве отличающего слоя данных/метаданных для этих приложений6789.

Как это работает (на высоком уровне). Данные клиентов загружаются (пакетно и в реальном времени) в платформу, где моделируются бизнес-сущности и иерархии; планировщики работают через веб-интерфейсы и панели, поддерживаемые Graph-Cube. Артефакты конфигурации (например, выборочные запросы IBPL, инструменты для создания моделей/отчетов/макетов) и Platform APIs предоставляют доступ к данным Graph-Cube; публичные документы и учебные материалы ссылаются на “GraphCube Server” и Platform APIs для доступа к модели через интерфейс91516. Оптимизация/ML описываются через: (1) встроенные функции прогнозирования/планирования, (2) интеграции с облачным ML (например, Vertex AI Forecast) и (3) партнерскую экосистему (например, Gurobi) для сценариев, поддерживаемых решателями1718. Недавние обновления подчеркивают составные агенты GenAI, которые координируют кросс-функциональные планировочные действия1920.

Состояние технологий (на высоком уровне). Публичный облик o9 соответствует современной APS, размещенной на гипермасштаберах: дистрибуция через облачные маркетплейсы, подключение через API/ETL, in-memory гибридное хранилище столбцового и графового типов (Graph-Cube) и слой готовых приложений. Материалы подтверждают наличие внутреннего слоя моделирования данных/семантики и обширных UI/конфигурационных фреймворков. Однако воспроизводимые данные о классах прогнозных моделей, обработке неопределенности и формулировках решателей встречаются редко; o9 часто упоминает AI/ML и оптимизацию в маркетинговом языке и пресс-релизах партнеров, а учебные материалы и страницы решений дают лишь представление, а не полную техническую прозрачность стека679211819201422.

Более подробное введение

  • Компания и финансирование. Основана Chakradhar (Chakri) Gottemukkala и Sanjiv Sidhu; биографии руководства и корпоративная страница “About” подтверждают состав основателей и позиционирование12324. Внешний капитал: миноритарное инвестирование KKR (апрель 2020)2; раунд $295M (январь 2022) под руководством General Atlantic3; дополнительное финансирование $116M (июль 2023) при оценке после инвестиций в $3.7B (по данным пресс-релиза компании) с сопутствующим коммюнике в стиле Form D425.
  • Выход на рынок и партнеры. Продукт можно приобрести через Azure Marketplace (IBP, Revenue Mgmt) и Google Cloud Marketplace; сотрудничество с AWS и аналитическое освещение; присутствие в каталоге партнеров Google101112131422.
  • Портфолио продукта. Решения включают IBP, S&OP, планирование спроса (включая AI/ML Demand Forecasting и Demand Sensing), контроль и аналитика цепочки поставок (Supply Chain Control Tower), планирование производства, MEIO, сотрудничество с поставщиками и RGM; предложение Data Science (PaaS) заявляет об “открытой” платформе для интеграции моделей на Python/R/PySpark101121.
  • Сигналы архитектуры. Страницы платформы подчеркивают Сервисы подключения и API, Сервисы ETL, “прямые загрузчики из памяти”, адаптеры для SAP/Oracle и аналитику Graph-Cube по многоуровневым иерархиям; публичная запись в Guide подтверждает, что Platform APIs используются “для доступа к данным сервера GraphCube”69.
  • Недавние заявления. “Составные агенты” (GenAI) для выполнения кросс-функционального планирования; интеграция Vertex AI Forecast; обновления сотрудничества с Microsoft GenAI; расширение сотрудничества с AWS19172014.
  • Доказательства от клиентов. Пресс-релизы документируют ввод в эксплуатацию, такие как Li Auto (22 января 2025)5.

o9 против Lokad

Объем и подход. Оба поставщика нацелены на количественные решения в сфере цепочки поставок, но их модели поставки и технические раскрытия различаются. o9 продвигает пакетный набор APS через маркетплейсы гипермасштаберов, с ядром на базе EKG/Graph-Cube, конфигурацией с упором на интерфейс (IBPL) и опциональными интеграциями облачного ML; внутренние компоненты оптимизации/ML платформы в основном являются «черным ящиком» согласно публичным документам101169152118192014. Напротив, Lokad предоставляет предметно-специфичный язык (Envision) в качестве основного интерфейса для создания конвейеров вероятностного прогнозирования + оптимизации решений; его техническая документация подробно описывает компилятор/ВМ (Thunks) и распределенное исполнение, и делает акцент на вероятностном моделировании и оптимизации, ориентированной на решения (например, MEIO, приоритетные списки действий) в виде кода26272829[^40]30.

Слои данных и исполнения. Graph-Cube от o9 моделирует иерархии и обеспечивает быструю агрегацию/дисагрегацию для планирования; доступ осуществляется через платформенные API и настроенные пользовательские интерфейсы6978. Стек Lokad документирует сохранение данных на основе событий и распределенную виртуальную машину, выполняющую байт-код Envision на многопользовательском кластере272829.

Прозрачность ML/оптимизации. o9 в общих чертах ссылается на AI/ML (Vertex AI Forecast, агенты GenAI, партнерства с поставщиками оптимизации), но алгоритмические детали (моделирование неопределенности, целевые функции, ограничения) не подробно документированы в публичных источниках; полагание на технологии партнеров указывает на подключаемый подход в ML/OR17181920. Lokad публикует, как представлена неопределенность (случайные переменные/квантильные сетки в Envision), с техническими статьями и примерами, описывающими вероятностный и стеохастический оптимизационный подход и его базу исполнения26272829.

Пользовательский опыт и программируемость. o9 делает акцент на готовых приложениях с конструкторами моделей/отчетов/макетов и запросами IBPL — пользовательский опыт с конфигурационным приоритетом, подходящий для стандартных процессов по функциям1516. Lokad следует принципу программирования в первую очередь: пользователи (часто “ученые по цепочке поставок”) пишут код на Envision; это повышает прозрачность и гибкость для индивидуальных ограничений, за счет кривой обучения262729.

Итог. o9 является наборной системой APS с запатентованной моделью EKG/Graph-Cube и широким функциональным охватом, упакованной для корпоративных закупок IT. Lokad представляет собой программируемую количественную платформу, которая демонстрирует математику и механизм исполнения; ее отличие заключается в вероятностном моделировании и контроле на уровне кода.

История компании и финансирование

  • Основание / руководство. Публичные биографии включают Chakri Gottemukkala (CEO, соучредитель) и Sanjiv Sidhu (соучредитель)12324.

  • Хронология финансирования.

    • 28 апр. 2020: миноритарное инвестирование KKR («первое привлечение внешнего капитала»)2.
    • 19 янв. 2022: раунд $295M под руководством General Atlantic3.
    • 19 июл. 2023: дополнительное инвестирование $116M от существующих инвесторов при оценке в $3.7B (по данным пресс-релиза компании) с подтверждением в стиле Form D в деловой прессе425.

  • Партнеры и каналы. Стратегические альянсы с Microsoft, Google Cloud и AWS, включая доступность на маркетплейсах и объявления о сотрудничестве; профиль в каталоге партнеров Google10111213142220.

Активность по приобретениям

В архиве прессы не найдено корпоративных приобретений, связанных с o9; вместо этого o9 стремится к альянсам и совместным предложениям, например, решение по управлению цепочкой поставок/управления Mo9 от Marubeni для Японии (2024)313233. Мы не нашли никаких заявок от третьих сторон, указывающих на слияния и поглощения; такие сделки обычно появляются в новостных разделах или раскрытиях партнеров31.

Портфолио продукта, модули и развертывание

  • Готовые решения. IBP, S&OP, планирование спроса (включая AI/ML Demand Forecasting и Demand Sensing), контроль и аналитика цепочки поставок (Supply Chain Control Tower), планирование производства, MEIO, сотрудничество с поставщиками и RGM последовательно представлены в перечне решений и на маркетплейсах1011217.
  • Развертывание и интеграция. Публичные страницы Guide и платформы, а также учебные материалы, демонстрируют пакетную загрузку, real-time APIs и GraphCube как моделируемое хранилище; адаптеры/коннекторы для SAP/Oracle упоминаются во всех материалах платформы691516.
  • Обучение и конфигурация. Каталог и страницы обучения o9 Academy упоминают Platform Architecture, GraphCube Server, выборочные запросы IBPL и техническую конфигурацию на основе ролей — что свидетельствует о подходе, ориентированном на конфигурацию при развертывании1516.
  • Запуски у клиентов. Пресс-релизы документируют ввод в эксплуатацию, такие как Li Auto (22 января 2025)5.

Архитектура, модель данных и платформенные сервисы

  • Enterprise Knowledge Graph и Graph-Cube. Страница Platform и страницы решений (RGM, устойчивость) неоднократно упоминают EKG и Graph-Cube, обеспечивающие аналитику с несколькими уровнями детализации с иерархической агрегацией/дисагрегацией и моделированием в стиле «digital twin»678. Одна из статей платформы объясняет использование озер данных клиентов вместе с Graph-Cube, уточняя, что Graph-Cube является специализированным in-memory хранилищем для аналитики цепочки поставок, в то время как озера/склады остаются основным источником правды34.
  • API и доступ через UI. Портал Guide явно указывает, что «публичные UI API … используются для доступа к данным сервера GraphCube и его модели», и перечисляет Reference Model APIs для пакетной загрузки9.
  • Облачная стратегия. o9 публикует предложения на Azure Marketplace и информацию о доступности на Google Cloud Marketplace; множество постов о сотрудничестве o9/AWS и аналитических заметок отражают стандартные сценарии гипермасштаберов для масштабирования и закупок1011121422.

Оптимизация, ML и заявления об «AI»

  • Встроенное планирование + интеграции облачного ML. o9 рекламирует интеграцию с Vertex AI Forecast (Google) и более широкие сотрудничества в области GenAI (Microsoft), позиционируя платформу как «открытую» для внешнего ML и фундаментальных моделей1720.
  • Составные агенты (GenAI). Выпуск o9 2024 года описывает составные агенты, которые выполняют сложное кросс-функциональное планирование; технические детали (оркестрация агентов, базирование, защитные механизмы, оценка) не полностью раскрыты в публичной документации19.
  • Стек оптимизации. o9 ссылается на продвинутые алгоритмы и указывает Gurobi как партнера; однако воспроизводимые формулировки (целевые функции, стохастическая обработка, ограничения) или архитектура решателя для MEIO/планирования производства не публикуются; клиенты, вероятно, видят рекомендации, а не исходные артефакты решателя1867.
  • Общая оценка. Наличие ML/оптимизации заслуживает доверия (пресс-релизы, партнерские экосистемы, обучение), но глубина реализации остается закрытой для посторонних. Когда моделирование неопределенности и экономика принятия решений (например, стохастические политики с учетом затрат) имеют решающее значение, публичные материалы o9 менее конкретны, чем платформы, ориентированные на исследования, которые публикуют свой стек моделирования6211920.

Сигналы технологического стека

  • Языки/фреймворки. Публичные документы подчеркивают сервисы на уровне платформы (APIs/ETL/Graph-Cube), а не языки выполнения. Страница Data Science (PaaS) предлагает поддержку Python/R/PySpark для кастомной аналитики, встроенной в рабочие процессы o921.
  • API и интеграция. Безопасные REST API, прямые загрузчики из памяти, адаптеры для SAP/Oracle; страницы Platform Guide перечисляют UI APIs и Reference Model APIs для пакетной загрузки9.
  • Облако и безопасность. Объявления на маркетплейсах (Azure) и посты о сотрудничестве с AWS подразумевают стандартные меры безопасности и соответствия гипермасштаберов; каталог партнеров Google Cloud и документы закупок на маркетплейсах отражают процесс подключения поставщика и коммерческие модели1011141335.

Развертывание и управление изменениями

  • План развертывания. Обучающие модули (IBP Functional → Technical), артефакты конфигурации (модели, макеты, запросы IBPL) и API-интеграции указывают на проект внедрения, в рамках которого o9 и партнеры SI настраивают модели, подключают потоки данных и создают панели; запуск Li Auto подтверждает этот подход15165.
  • Озера данных клиентов + Graph-Cube. o9 явно объясняет принцип двойного хранения: озеро данных клиента остается системой учета; Graph-Cube используется тактически для аналитики/принятия решений в цепочке поставок (статья рассматривает вопросы дублирования и намерения дизайна)34.

Несоответствия и открытые вопросы

  • Алгоритмическая прозрачность. Несмотря на частые заявления об AI/ML/оптимизации, техническая документация, которая позволила бы третьим сторонам воспроизвести поведение прогнозирования/оптимизации (например, распределенное прогнозирование по спросу/времени выполнения заказа, формулировки MILP/MINLP, стохастический поиск) не является публичной; доказательства косвенные (страницы партнеров, обучение, обзоры решений)621181920.
  • Семантика EKG/Graph-Cube. Именование согласовано на всех страницах, однако схема/типизация, механика инкрементального обновления и гарантии сохранения данных не описаны за пределами маркетинговых страниц и отрывков Guide6978.
  • Граница автоматизации. Из публичных материалов неясно, насколько далеко распространяется замкнутая автоматизация (например, автоматическое создание заказов на покупку/переводных заказов против передачи поддержки принятия решений); страницы маркетплейса намекают на поддержку принятия решений с интеграциями, а не на транзакционное выполнение101167.

Заключение

Что предоставляет o9 (технически, без промо): облачная APS с уровнем данных EKG/Graph-Cube, ETL/API для поглощения данных, готовыми приложениями для ИБП/планирования поставок/доходов, и конфигурационными фреймворками (конструкторы IBPL и модели/отчётов/макетов) для настройки рабочих процессов. Система предоставляет рекомендации и планы на различных иерархических уровнях и временных горизонтах, и может интегрировать внешние ML/решатели. Приобретение через маркетплейсы Azure/Google и сотрудничество с AWS соответствуют ожиданиям корпоративного IT.

Как достигаются результаты (механизмы и доказательства):

  • Моделирование сущностей/иерархий в Graph-Cube (подтверждено на страницах платформы/решений и в описании API из Guide);
  • Связь (ETL, загрузчики в памяти, REST API) и настраиваемые пользовательские интерфейсы;
  • Оптимизация/ML посредством сочетания встроенных функций и интеграций партнеров (Vertex AI Forecast, Gurobi);
  • Внедрение в эксплуатацию поддерживается обучающими программами и системными интеграторами-партнерами.

Оценка передовых решений: инжиниринг платформы и облачная стратегия o9 (маркетплейсы, API-поверхность, загрузка в памяти) являются современными и заслуживающими доверия. Однако алгоритмическая прозрачность в моделировании неопределенности и оптимизации принятия решений остаётся ограниченной в публичных источниках. Напротив, конкурент, ориентированный на программирование в первую очередь, такой как Lokad, публикует технические детали своего вероятностного + оптимизационного стека и виртуальной машины выполнения. Для организаций, приоритет которых — широта набора решений, закупки у гипермасштабируемых провайдеров и готовое покрытие процессов, o9 хорошо подходит. Для организаций, отдающих предпочтение прозрачной (white-box) вероятностной оптимизации и контролю на уровне кода, платформа, ориентированная на DSL, как Lokad, представляет собой иной компромисс.

Источники

  1. О компании o9 Solutions — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Меньшинственное вложение KKR в o9 — 28 апреля 2020 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. General Atlantic инвестирует в o9 Solutions — 19 января 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Существующие инвесторы добавили $116M при оценке $3.7B — 19 июля 2023 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Запуск Li Auto — 22 января 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Платформа — Технология, лежащая в основе Digital Brain — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Revenue Growth Management — Страница решения — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Environmental Footprint — Страница решения — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. o9 Guide — API платформы/UI (страница входа) — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Azure Marketplace — o9 Integrated Business Planning — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Azure Marketplace — o9 Revenue Management ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. o9 на Google Cloud Marketplace — Объявление (август 2020) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Google Cloud — Справочник партнеров: o9 Solutions — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. o9 и AWS расширяют сотрудничество — февраль 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. o9 Academy — Техническое обучение IBP — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. o9 Academy — Каталог курсов (PDF 2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. o9 запускает интеграцию Vertex AI Forecast (2021) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. Gurobi — Технологический партнёр: o9 Solutions — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Композитные агенты GenAI добавлены к Digital Brain — 1 июля 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. o9 расширяет сотрудничество с Microsoft для GenAI — 16 апреля 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Data Science (PaaS) — Python/R/PySpark — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. Futurum Group — Анализ сотрудничества o9 + AWS (2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Чакри Готтемуккала — Биография — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  24. Санджив Сидху — Биография — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  25. Intelligence360 — Уведомление об освобожденном размещении ($116M) — 16 августа 2023 ↩︎ ↩︎

  26. Документация Lokad — Язык Envision — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Архитектура платформы Lokad — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Envision VM (Часть 2): Танксы и модель выполнения — 22 ноября 2021 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. Envision VM (Часть 4): Распределённое выполнение — 6 декабря 2021 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad Solutions (страница решения) — охват решения и кейс-стади (получено в сентябре 2025). ↩︎

  31. o9 Newsroom — Архив пресс-релизов — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  32. Пресс-релиз Marubeni (JP) — Mo9 с o9 — 24 июля 2024 ↩︎

  33. Пресс-релиз Marubeni (EN) — Mo9 с o9 — 24 июля 2024 ↩︎

  34. Как использовать ваш data lake для хранения (основание Graph-Cube) — получено в сентябре 2025 ↩︎ ↩︎

  35. Google Cloud Marketplace — Концепции партнерства и закупок — получено в сентябре 2025 ↩︎