Überprüfung von Getron, KI-gesteuerter Anbieter von Supply-Chain-Software
Zurück zu Marktforschung
Getron, gegründet im Jahr 2003 und positioniert als “Ihr Daten- und KI-Partner”, bietet eine Suite integrierter Softwaretools zur Optimierung von Bestands- und Supply-Chain-Management. Die Plattform umfasst präskriptive, prädiktive und diagnostische Dienste – einschließlich automatisierter Lagertransaktionen, Preis- und Kostenprognosen und Auftragsmanagement – alles über eine Cloud-nativen, auf Microsoft Azure basierende SaaS/PaaS-Lösung bereitgestellt. Mit der vielversprechenden schnellen Implementierung (so schnell wie zwei Wochen) und schnellem ROI ist die Lösung von Getron um eine proprietäre Datenstruktur (GDS) und eine No-Code-Mass-Customization-Schnittstelle herum aufgebaut, die darauf abzielt, die Regelsetzung und ERP-Integration zu vereinfachen. Eine kritische Überprüfung der öffentlich verfügbaren Details zeigt jedoch, dass während Getron KI-gesteuerte Entscheidungsfindung und Erklärbarkeit (xAI) bewirbt, die technischen Offenlegungen vage bleiben hinsichtlich der zugrunde liegenden Algorithmen und Optimierungsmethoden, die ihre Behauptungen antreiben.
Unternehmenshintergrund und Geschichte
Laut seinem LinkedIn-Profil wurde Getron im Jahr 2003 gegründet und identifiziert sich selbst als branchenübergreifender “Daten- und KI-Partner”, der die Einzelhandels-, Gesundheits-, Fertigungs-, Energie- und Automobilsektoren bedient1. Obwohl einige Online-Suchen auf mögliche Übernahmekandidaten hinweisen, bestätigen öffentlich verfügbare Beweise keine signifikanten Übernahmeevents in der Unternehmensgeschichte.
Produktübersicht und Funktionalität
Getron vermarktet eine integrierte Suite von KI-Services zur Bewältigung verschiedener Bestands- und Supply-Chain-Herausforderungen:
- Getron PST (Präskriptive Lagertransaktionen):
Entwickelt, um Arbeitsaufträge für Lagerbewegungen zwischen Lagern, Lieferanten und Geschäften zu generieren und automatisch auszuführen, mit “xAI-gesteuerter Technologie”, die die zugrunde liegenden Entscheidungen erklärt2. - Getron ARE (Aktionsempfohlene Entitäten):
Konzentriert sich auf die Optimierung von Preisnachlässen, Wiederbeschaffungsstrategien und Empfehlungen zur Streichung von Produkten. - Getron PBD (Prädiktive Geschäftsanalyse):
Bietet auf mehreren KPIs basierende prädiktive Diagnosen und Dashboard-gesteuerte Einblicke. - Getron PSP (Präskriptive Supply-Planung):
Bietet langfristige Supply-Planung mit Nachfrageprognosen und Szenarioanalysen. - Getron PRIX (Präskriptive Kosten- und Preisgestaltung):
Prognostiziert Kosten, Nachfrage und Preise gleichzeitig, unter Berücksichtigung von Preiselastizität und saisonalen Effekten. - Getron OMP (Auftragsmanagement & Planung):
Optimiert Auftragsworkflows und integriert sich in die ERP-Systeme der Kunden.
Technologie und Architektur
Getron betont ein flexibles, Cloud-natives Bereitstellungsmodell auf der Grundlage von SaaS/PaaS-Prinzipien. Die gesamte Lösung wird auf Microsoft Azure gehostet und verspricht eine schnelle Bereitstellung und reduzierte Hardwareinvestitionen34. Eine wichtige technologische Behauptung ist die Verwendung einer proprietären “Getron-Datenstruktur (GDS)”, die Rohdaten für eine effiziente Verarbeitung transformiert und angeblich den Bedarf an spezialisierten Data-Science-Teams reduziert. Darüber hinaus wird die Mass-Customization-Schnittstelle (MCI) als No-Code-Plattform vermarktet, die es Kunden ermöglicht, benutzerdefinierte Geschäftsregeln festzulegen und nahtlos mit ERP-Systemen von Drittanbietern zu integrieren, obwohl nur wenige technische Implementierungsdetails offengelegt wurden5.
Bereitstellungs- und Rollout-Modell
In den Marketingmaterialien wird die Fähigkeit von Getron betont, “in 2 Wochen live zu gehen” und einen ROI bereits nach 2 Monaten zu erzielen. Die gesamte Lösung wird über ein Cloud-basiertes Modell bereitgestellt, das Installationen vor Ort beseitigt und die Sicherheits- und Leistungsmerkmale von Azure nutzt. Dieser schnelle Implementierungsansatz steht im Gegensatz zu traditionellen, langsameren Rollouts von Unternehmenssoftware, obwohl die Versprechen mit dem Vorbehalt begleitet sind, dass nur begrenzte öffentlich verfügbare technische Beweise diese beschleunigten Zeitpläne unterstützen4.
Analyse der KI-, ML- und Optimierungskomponenten
Getron behauptet, dass seine Plattform künstliche Intelligenz nutzt, um handlungsfähige Arbeitsaufträge zu generieren, eine fortschrittliche Nachfrageprognose durchzuführen und die Lagerbestände mithilfe multipler Ansätze zu optimieren. Die Verwendung von “erklärbarer KI (xAI)” wird als Mittel hervorgehoben, um Transparenz hinter der Entscheidungslogik zu bieten. Bei genauerer Betrachtung ergeben sich jedoch mehrere skeptische Punkte:
- Vage Methodologien:
Trotz häufiger Verweise auf KI/ML werden nur wenige detaillierte Informationen zu den spezifischen Algorithmen, Modellarchitekturen oder Optimierungstechniken bereitgestellt. - Datenanforderungen vs. Behauptungen:
Es besteht ein offensichtlicher Konflikt zwischen Behauptungen über eine effektive Funktionsweise mit minimalen historischen Daten und Empfehlungen, die darauf hinweisen, dass mindestens zwei Jahre Daten benötigt werden, um Saisonalität zu erfassen. - Optimierungsansatz:
Obwohl das System angeblich die Lageroptimierung, Preisstrategien und Kosten-/Preisempfehlungen behandelt, bleibt unklar, ob diese durch ausgefeilte, dynamische ML-basierte Algorithmen oder lediglich heuristische und statistische Methoden gesteuert werden.
Stellenangebote und Technologie-Stack
Informationen von Getrons Karriereseite betonen eine remote, agile Arbeitskultur mit einem vielfältigen Team, bieten jedoch nur wenige Details zum zugrunde liegenden Technologie-Stack. Indirekte Hinweise von Drittanbieterquellen deuten auf die Verwendung von Standard-Webtechnologien (HTML5, Apache Server usw.) hin, aber spezifische Angaben zu Backend-Programmiersprachen oder KI/ML-Bibliotheken werden nicht offengelegt6.
Getron vs. Lokad
Ein klarer Kontrast zeigt sich, wenn man Getrons Angebot mit der gut dokumentierten quantitativen Supply-Chain-Plattform von Lokad vergleicht. Während Getron eine schnell einsatzbereite, integrierte Suite auf der Basis einer proprietären Datenstruktur und einer No-Code-Konfigurationsschnittstelle bewirbt, bleiben die technischen Offenlegungen begrenzt und die KI/ML-Grundlagen weitgehend unbestätigt. Im Gegensatz dazu hat Lokad - gegründet im Jahr 2008 - eine rigorose, forschungsgetriebene Entwicklung in der Optimierung der Supply Chain verfolgt. Lokads Plattform nutzt eine benutzerdefinierte domänenspezifische Sprache (Envision), um maßgeschneiderte Optimierungs-“Apps” zu erstellen, und setzt fortgeschrittene probabilistische Prognosetechniken, Deep-Learning-Techniken und sogar differenzierbare Programmierung ein, um Echtzeit-, hochpräzise Entscheidungen zu treffen7. Während Getron auf schnellen ROI und Einfachheit setzt, investiert Lokad in den Aufbau eines vollständig transparenten, modularen und mathematisch fundierten Ansatzes zur Automatisierung von Supply-Chain-Entscheidungen, auch wenn dies höhere technische Expertise von den Benutzern erfordert.
Fazit
Getron präsentiert eine attraktive Vision mit seiner integrierten Suite von KI-gestützten Dienstleistungen, die darauf abzielen, das Bestands- und Supply-Chain-Management zu transformieren, mit der Zusage einer schnellen Bereitstellung und verbesserten betrieblichen Ergebnissen. Die Überprüfung zeigt jedoch erhebliche Lücken in der technischen Transparenz hinsichtlich seiner KI/ML- und Optimierungsmethoden auf. Im Vergleich zu technologisch ausgereiften Plattformen wie Lokad - die eine tiefe, forschungsunterstützte Verpflichtung zur quantitativen Optimierung der Supply Chain demonstrieren - könnte der Ansatz von Getron zwar eine einfache Bereitstellung bieten, aber es mangelt an verifizierbaren Details. Unternehmen, die Getron in Betracht ziehen, sollten die Vorteile einer schnellen Implementierung gegen die Notwendigkeit einer robusten, klar artikulierten technologischen Grundlage abwägen und könnten von einer weiteren unabhängigen technischen Validierung vor einer umfassenden Übernahme profitieren.