Обзор SupplyBrain, поставщика программного обеспечения для планирования цепей поставок
Вернуться к Анализ рынка
SupplyBrain — это цифровой поставщик программного обеспечения для цепочек поставок, который использует решения, основанные на данных, для трансформации операций на складах и стратегического планирования. Появившись в рамках устоявшейся экосистемы SSI SCHAEFER — с данными о дате основания, варьирующимися от 2019 до 2022 года — SupplyBrain предлагает облачную SaaS-платформу, построенную на современных технологиях, таких как Python, Kotlin и облачные сервисы на основе контейнеров. Его интегрированный набор включает симуляции цифровых двойников для визуализации процессов склада в реальном времени, предиктивное обслуживание на базе ИИ для проактивного управления оборудованием и модуль прогнозирования спроса, включающий более 50 моделей ИИ для автоматизации принятия решений о запасах и пополнении. Разработанный для бесшовной интеграции с существующими ERP- и SCM-системами, подход SupplyBrain сочетает операционное моделирование с предиктивной аналитикой, хотя некоторые технические нюансы остаются менее прозрачными.
Обзор компании
SupplyBrain позиционирует себя как цифровой стартап, направленный на революцию в управлении цепочками поставок с помощью решений, основанных на данных. Хотя на его официальном сайте указано, что запуск состоялся в 2022 году, альтернативные источники — например, его присутствие в LinkedIn — указывают на более раннее создание в 2019 году. Работая в тесном сотрудничестве с хорошо зарекомендовавшей себя группой SSI SCHAEFER, SupplyBrain использует доступ к обширным логистическим данным и традиционным системам в поддержку своих инновационных предложений. Это двойственное наследие, сочетающее стартап-агильность с устойчивостью крупного логистического игрока, позиционирует SupplyBrain как эволюционное решение, направленное на оптимизацию операций на складах и общее планирование цепей поставок.
Продуктовые предложения и функциональность
Цифровой двойник и складские операции
-
Что предлагает: Решение SupplyBrain «Цифровой двойник» моделирует поток товаров внутри склада в реальном времени. Оно разработано для выявления узких мест, оптимизации динамического распределения мест и помощи в планировании персонала для максимальной операционной эффективности 1.
-
Как это работает: Путем анализа актуальных данных об остатках и использования продвинутых моделей симуляции система создает цифровую реплику операций склада в реальном времени. Затем она оценивает несколько сценариев «что если», чтобы заранее выявить потенциальные проблемы в операционной деятельности.
Предиктивное обслуживание и планирование цепей поставок
-
Предиктивное обслуживание: Модуль Smart Maintenance отслеживает данные с датчиков в реальном времени и журналы работы оборудования для обнаружения аномалий и прогнозирования оптимальных интервалов обслуживания. С использованием ИИ для обнаружения отклонений и вычисления показателей износа, система приоритезирует задачи по обслуживанию, стремясь сократить время простоев 2.
-
Планирование цепей поставок: Решение SupplyBrain для планирования утверждает, что использует более 50 моделей ИИ для составления высокоточных прогнозов спроса. Модуль автоматизирует анализ запасов, рекомендует действия по пополнению и моделирует различные сценарии уровней запасов — всё с целью снижения избыточных остатков и предотвращения нехватки товаров 3.
Технология и детали реализации
Заявления об использовании ИИ и машинного обучения
SupplyBrain продвигает свои продукты как основанные на ИИ, с акцентом на обнаружение аномалий и предиктивную аналитику в реальном времени. Хотя компания утверждает, что её платформа использует набор моделей ИИ для анализа исторических тенденций, сезонности и колебаний спроса, она предоставляет ограниченные технические детали относительно того, применяют ли эти модели продвинутые методы глубокого обучения, традиционные статистические методы или алгоритмы, основанные на правилах. Такая относительная непрозрачность оставляет пространство для вопросов относительно истинного передового характера её технологий.
Технический стек и развертывание
Сведения из вакансий и корпоративных профилей свидетельствуют, что SupplyBrain построен на современном технологическом стеке. Платформа, по сообщениям, использует современные языки программирования, такие как Python и Kotlin, и разворачивается на облачных платформах, таких как Microsoft Azure. Использование контейнеризации с Docker и оркестрация через Kubernetes лежат в основе её облачной, нативной микросервисной архитектуры, что обеспечивает предоставление решения в виде веб-ориентированного SaaS-продукта. Такая модель развертывания способствует бесшовной интеграции с устоявшимися ERP- и SCM-системами, такими как SAP или WAMAS 456.
Критические замечания
Некоторые аспекты SupplyBrain требуют осторожной оценки. Заявленная компанией работа с более чем 50 моделями ИИ сопровождается повторяющимися модными словами, однако технические детали остаются скудными. Кроме того, противоречивая информация относительно даты основания (2019 против 2022) может вызывать вопросы относительно её зрелости и опыта. Глубокая интеграция с группой SSI SCHAEFER указывает на зависимость от устоявшихся логистических данных и систем, что подразумевает, что, хотя SupplyBrain и является инновационным, его разработки могут быть скорее эволюционными, чем революционными. Несмотря на перспективность современного технологического стека, отсутствие подробной прозрачности относительно внутренних моделей и алгоритмов может стать проблемой для организаций, стремящихся получить ясное представление о его конкурентных преимуществах.
SupplyBrain против Lokad
При сравнении SupplyBrain и Lokad выявляются два различных подхода в программном обеспечении для цепочек поставок. SupplyBrain отдает приоритет интегрированному решению на основе симуляций, сфокусированному на технологии цифровых двойников и предиктивном обслуживании в рамках более широкой экосистемы (SSI SCHAEFER). Его портфель акцентируется на визуализации операционной деятельности в реальном времени и автоматизированном планировании запасов с использованием набора моделей ИИ, пусть и с несколько непрозрачными деталями реализации. В отличие от него, Lokad — пионер в количественной оптимизации цепочек поставок с платформой, построенной с нуля для облачной, программируемой автоматизации принятия решений. Используя собственный предметно-ориентированный язык (Envision) и технологический стек, сосредоточенный на F#, C# и TypeScript в Microsoft Azure, Lokad предлагает глубоко интегрированные возможности прогнозирования и оптимизации, требующие технической экспертизы, но обеспечивающие высокую точность и прозрачность. В конечном итоге, в то время как SupplyBrain представляет готовое к использованию, интегрированное в экосистему решение с акцентом на симуляции и предиктивные оповещения, Lokad предпочитает строго сконструированный, настраиваемый подход к принятию сложных решений в цепочках поставок. Выбор между ними, вероятно, будет зависеть от готовности организации принять высокопрограммируемую, математически ориентированную платформу по сравнению с решением, основанным на устоявшихся партнерских отношениях и более комплексном, ориентированном на симуляцию подходе.
Заключение
SupplyBrain позиционирует себя как передовое решение для цепочек поставок, использующее ИИ, которое нацелено на оптимизацию операций на складах, планирование обслуживания и стратегическое планирование посредством симуляций цифровых двойников и набора предиктивных моделей. Построенное на современной, облачной архитектуре и тесно интегрированное в давнюю экосистему SSI SCHAEFER, оно предлагает инструменты, предназначенные для повышения операционной эффективности и поддержки принятия решений. Однако относительная нехватка технической прозрачности, в сочетании с противоречивой информацией относительно истории основания, подразумевает, что потенциальные пользователи должны тщательно оценить, соответствуют ли его утверждения их внутренним требованиям к инновациям и точности. Сравнивая SupplyBrain с такими платформами, как Lokad, которые предоставляют глубокую количественную оптимизацию через программируемые, настраиваемые механизмы, организации должны взвесить преимущества готовой, интегрированной системы против потенциальных выгод более детального, математически строгого подхода. В конечном итоге, успех в современном управлении цепочками поставок будет зависеть от способности организации принять технические решения и провести реинжиниринг процессов.