Überprüfung von GMDH (Streamline), Anbieter von Supply-Chain-Planungssoftware
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GMDH (Streamline) positioniert sich als KI-gesteuerte kollaborative Planungsplattform, die für die Supply-Chain-Planung und prädiktive Analytik entwickelt wurde. Das System nutzt die selbstorganisierende Polynommodellierungsmethodik - verwurzelt in der Group Method of Data Handling, die Ende der 1960er Jahre entwickelt wurde -, um automatisch mathematische Modelle zu generieren, zu validieren und auszuwählen, die auf historischen Daten zur Prognose der Nachfrage und Planung des Bestands zugeschnitten sind. Zu den Kernfunktionen gehören die Nachfrageprognose, die Bestandsplanung und die integrierte Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP) durch nahtlose ERP-Integration; doch während sein Marketing “KI”-Vorteile wie dramatische Reduzierungen bei der manuellen Prognose und schnelle ROI betont, zeigt eine genauere Analyse, dass seine zugrunde liegende Technologie eher mit automatisierter statistischer Modellierung als mit modernen Deep-Learning-Techniken übereinstimmt. Diese Überprüfung untersucht den historischen Kontext, die Technologie und den Bereitstellungsansatz von GMDH und kontrastiert dann seine Methodik mit der von Lokad - einer Supply-Chain-Optimierungsplattform, die einen programmierbaren, auf Deep Learning und differentieller Programmierung basierenden Motor einsetzt, um die Entscheidungsautomatisierung voranzutreiben.123
Unternehmenshintergrund und historischer Kontext
GMDH (Streamline) baut auf einem jahrzehntealten Erbe auf. Seine grundlegende Methodik stammt von der Group Method of Data Handling - einem selbstorganisierenden, induktiven Modellierungsansatz, der vom sowjetischen Wissenschaftler Alexey G. Ivakhnenko Ende der 1960er und Anfang der 1970er Jahre entwickelt wurde.4 Im Laufe der Zeit hat der Anbieter dieses akademische Erbe in eine kommerzielle Plattform verpackt, die integrierte Lösungen für die Supply-Chain-Planung bietet und eine proprietäre Technologie bewirbt, die über Jahre der Forschung und praktischen Anwendung entwickelt wurde.15 Seine Produkte sind darauf ausgerichtet, globale Unternehmen zu bedienen, wobei historische Materialien die langjährige Natur der Methodik und ihre Wurzeln in rigorosen statistischen Ansätzen betonen.1
Technologie und Methodik
3.1 Selbstorganisierende Polynommodellierung
Das technische Rückgrat von GMDH (Streamline) ist seine iterative, selbstorganisierende Polynommodellierung. Der Prozess beginnt damit, historische Daten in Trainings- und Validierungsuntergruppen aufzuteilen, dann automatisch Kandidatenmodelle zu generieren, indem Polynomfunktionen der Eingangsvariablen gebildet werden. Modelle werden anschließend bewertet - in der Regel durch Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers - und die am besten abschneidenden werden ausgewählt, wobei Überanpassungen vermieden werden. Dieser Ansatz, obwohl in vielen Prognoseszenarien robust, konzentriert sich auf automatisierte Polynomregression anstelle von den heute üblichen mehrschichtigen nichtlinearen Deep-Learning-Architekturen.46
3.2 KI-Behauptungen gegen moderne Techniken
Obwohl GMDH seine Lösung als “KI-gesteuert” vermarktet und signifikante Reduzierungen der manuellen Prognosezeit in Verbindung mit hohen Investitionsrenditen betont, integrieren die zugrunde liegenden Algorithmen keine modernen neuronalen Netzwerktechniken. Stattdessen verlassen sie sich auf eine gut dokumentierte statistische Methodik, die seit Jahrzehnten im Einsatz ist. In diesem Licht stammt die “Intelligenz” der Plattform von ihrer Fähigkeit, automatisch Polynommodelle zu erstellen und zu verfeinern - einer bewährten Methode - anstatt durch zeitgenössische maschinelle Lernrahmenwerke, die auf tiefen, mehrschichtigen, nichtlinearen Transformationen beruhen.3
Produktfunktionalität und Bereitstellungsmodell
4.1 Praktische Fähigkeiten
GMDH (Streamline) ist darauf ausgelegt, Funktionalität für die Supply-Chain-Planung von Anfang bis Ende bereitzustellen. Zu seinen Kernfunktionen gehören: • Nachfrageprognose & Bestandsplanung - automatisierte Modelle zielen darauf ab, Lagerbestände zu optimieren und eine hohe Lagerverfügbarkeit aufrechtzuerhalten. • Integriertes S&OP - die Plattform konsolidiert Eingaben aus mehreren Geschäftsbereichen, um eine umfassende Vertriebs- und Betriebsplanung zu unterstützen. Der Anbieter zitiert häufig quantitative Behauptungen wie beispielsweise eine nahezu perfekte Lagerverfügbarkeit und schnelle ROI (zum Beispiel “100% ROI in den ersten 3 Monaten”), obwohl solche Zahlen typische Marketingaussagen sind, die einer unabhängigen Überprüfung bedürfen.3
4.2 Integration und Bereitstellung
Obwohl technische Details zu Cloud- versus On-Premise-Architekturen spärlich sind, ist GMDH (Streamline) für eine nahtlose Integration mit beliebten ERP-Systemen wie SAP, Oracle JD Edwards und Microsoft Dynamics konzipiert. Dies wird durch bidirektionale Konnektoren und APIs erreicht, die einen Echtzeit-Datenfluss über die Supply Chain eines Unternehmens ermöglichen und die Bereitstellung in großen, komplexen Organisationen unterstützen.1
GMDH (Streamline) vs Lokad
Während sowohl GMDH (Streamline) als auch Lokad Lösungen für die Planung und Prognose von Lieferketten bieten, unterscheiden sich ihre zugrunde liegenden Philosophien und technischen Ansätze deutlich. GMDH verlässt sich auf seine etablierte selbstorganisierende Polynommethodik - einen traditionellen, automatisierten statistischen Modellierungsansatz, der über Jahrzehnte verfeinert wurde, um Prognosen und Planungsempfehlungen zu generieren. Im Gegensatz dazu setzt Lokad auf eine moderne, cloudbasierte und programmierbare Plattform, die auf Deep Learning und differentiable Programmierung basiert; seine Envision domänenspezifische Sprache ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Optimierungsskripte zu schreiben, die probabilistische Prognosen, Lagerhaltung, Preisgestaltung und Produktionsplanung integrieren. Während GMDHs “KI”-Ansprüche auf einer Tradition des induktiven Modellbaus mit deterministischen Polynomfunktionen beruhen, konzentriert sich der Ansatz von Lokad darauf, komplexe, hochdimensionale Entscheidungen in Lieferketten kontinuierlich mit modernsten maschinellen Lernverfahren und automatisierter Entscheidungsautomatisierung zu optimieren. Im Wesentlichen bietet GMDH ein robustes, wenn auch konventionelles Werkzeug für die kollaborative Planung und Bestandskontrolle, während Lokad einen Paradigmenwechsel hin zu vollständig programmierbarer, end-to-end vorausschauender Optimierung in Lieferketten darstellt.78
Fazit
GMDH (Streamline) präsentiert eine Lösung, die auf einer angesehenen statistischen Methodik basiert und automatisierte Nachfrageprognosen und integrierte S&OP-Funktionen bietet, die die Supply-Chain-Planung in reichhaltigen Datenumgebungen verbessern können. Allerdings könnte die Charakterisierung als “KI-gestützt” eher eine Marketingposition als ein Spiegelbild moderner Deep-Learning-Innovation sein. Im Gegensatz zu Plattformen wie Lokad - die cloudbasierte Architekturen, tiefe neuronale Netzwerke und einen programmierbaren Ansatz zur Entscheidungsautomatisierung nutzen - bleibt GMDH (Streamline) in der traditionellen, selbstorganisierenden Polynommodellierung verwurzelt. Für Organisationen, die Supply-Chain-Software evaluieren, ist das Verständnis dieser Unterschiede entscheidend: Während GMDH eine robuste und bewährte Methodik mit einer klaren historischen Abstammung bietet, könnte der Kompromiss ein weniger flexiblerer, weniger skalierbarer Ansatz im Vergleich zur End-to-End-Optimierung der nächsten Generation sein, die von Plattformen wie Lokad angeboten wird.