Überprüfung von GoComet, Supply Chain Automatisierungsplattform

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April 2025

GoComet, gegründet im Jahr 2016 von einer Gruppe von IIT-Absolventen mit Hauptsitz in Singapur, ist eine cloudbasierte, KI-gestützte Plattform, die die internationalen Logistikoperationen transformiert. Entwickelt, um Ineffizienzen im traditionellen Frachtmanagement zu beseitigen, integriert die Lösung Echtzeit-Sichtbarkeit, Prozessautomatisierung und Datenanalyse über mehrere miteinander verbundene Module. Durch die Kombination von Frachtangebotsmanagement, Containerverfolgung, intelligenter Rechnungsabstimmung und einem Logistik-Kontrollturm nutzt GoComet moderne Webtechnologien wie React und Next.js mit robusten API- und Cloud-SaaS-Bereitstellungen. Seine prognostischen Funktionen - von automatisierten Schätzungen der Ankunftszeit (ETA) unter Verwendung von AIS-Daten und Geofencing bis hin zu proaktiven Warnungen und dynamischer Frachtratenindexierung - ermöglichen es Supply-Chain-Executives, die operationelle Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, indem sie Routineentscheidungsprozesse automatisieren und multimodale Logistikflüsse optimieren.

Produkt- und Serviceübersicht

Die Plattform von GoComet umfasst mehrere miteinander verbundene Module, die die End-to-End-Frachtverwaltung und Logistikherausforderungen angehen:

GoProcure (Frachtangebotsmanagement-Software):
Automatisiert den RFQ-Prozess über Reverse-Auktionen, ermöglicht zusammengesetzte Verhandlungen zwischen Anbietern neben sicheren Ratenvergleichen und prüffertige Dokumentationen (¹).
GoTrack (Containerverfolgungssoftware):
Bietet Echtzeit-Container-Sichtbarkeit über ein vereinheitlichtes Dashboard, indem Daten von mehreren Spediteuren unter Verwendung von AIS-Signalen, Geofencing und prädiktiven Algorithmen aggregiert werden, um rechtzeitige ETAs zu generieren (²).
GoInvoice (Frachtrechnungsabstimmungssoftware):
Verwendet ein proprietäres intelligentes OCR (iOCR), das mit natürlicher Sprachverarbeitung integriert ist, um automatisch Diskrepanzen zwischen Anbieterrechnungen und Originalangeboten zu erkennen, abzugleichen und zu kennzeichnen (³).
Logistik-Kontrollturm:
Zentralisiert die Auftrags-, Versand- und Dokumentenverwaltung mit KI-gesteuerter Workflow-Automatisierung und Dokumentenvalidierung, um eine 360°-Supply-Chain-Sichtbarkeit und proaktive Störungswarnungen zu liefern (⁴).
Segelpläne und Frachtindexierung:
Bietet ein Smart Sailing Schedules-Tool für die Echtzeit-Abfrage von Schiffsfahrplänen und einen Frachtversandraten-Indexrechner, der Marktbieten unter Verwendung proprietärer Machine-Learning-Modelle aggregiert, um wettbewerbsfähige Benchmarks zu generieren (⁵⁶).

Ein Kundenfokus in der Fallstudie zum Roten Meer zeigt, wie die prognostische ETA-Funktion der Plattform Verzögerungen mildert und finanzielle Verluste bei Störungsereignissen reduziert (⁷).

Technische Umsetzung und Architektur

Software-Stack und Bereitstellung

GoComet verwendet einen modernen Webtechnologie-Stack:

Frontend: Aufgebaut mit React in Kombination mit Next.js, um eine modulare Mikro-Frontend-Architektur und konsistentes Zustandsmanagement über Redux bereitzustellen. Dieser Ansatz unterstützt das serverseitige Rendern und verbessert die Skalierbarkeit, wie in ihrem ausführlichen Medium-Artikel erklärt (⁸).
Backend & APIs: Als cloudbasierte SaaS-Lösung bereitgestellt, ist die Plattform bekannt für schnelle Bereitstellung (oft innerhalb von zwei Wochen) und einfache Integration mit den ERP-Systemen der Kunden durch standardisierte APIs und XML-Datenaustausche (⁹). Eine solche Integration fördert einen nahtlosen Datenfluss zwischen Modulen für eine transparente End-to-End-Prozessführung.

KI- und Machine-Learning-Komponenten

GoComet bezeichnet seine Lösung als “KI-gestützt” mit mehreren Schlüsselfunktionen:

Prognostische ETA:
Dieses Modul nutzt AIS-Daten, Geofencing und historische Transitinformationen, um die Ankünfte von Sendungen vorherzusagen und proaktiv Verzögerungswarnungen auszugeben, obwohl detaillierte algorithmische Spezifikationen proprietär bleiben (², ¹⁰).
Frachtratenberechnung:
Durch die Aggregation Tausender von Marktangeboten und die Anwendung proprietärer Machine-Learning-Modelle erstellt die Plattform aktuelle Frachtratenbenchmarks für verschiedene Handelsrouten (⁶).
Rechnungsabgleich (iOCR):
Das intelligente OCR-System kombiniert optische Zeichenerkennung mit kontextbezogener Sprachverarbeitung, um die automatische Zuordnung von Abrechnungsdetails gemäß den geltenden Trends in der natürlichen Sprachverarbeitung zu ermöglichen (³).

Integration und Datenfluss

Die Plattform ist so konzipiert, dass Daten, die in einem Modul erfasst werden (z. B. RFQ-Verhandlungen über GoProcure), für Prüf- und Analysezwecke im gesamten System verfügbar sind. Dieser einheitliche Ansatz fördert datengesteuerte Entscheidungsfindung und operative Transparenz, die für das moderne Supply-Chain-Management entscheidend sind (¹).

Bewertung der State-of-the-Art-Behauptungen

Das Marketing von GoComet betont fortschrittliche Technologien und integrierte KI-Fähigkeiten. Eine kritische Überprüfung zeigt:

Transparenz der KI-Methoden:
Während Behauptungen über Deep Learning und proprietäre Machine-Learning-Modelle Module wie die prognostische ETA und die Frachtratenberechnung antreiben, bedeutet das Fehlen detaillierter öffentlicher technischer Dokumentation, dass eine unabhängige Überprüfung herausfordernd bleibt (¹⁰). KI wird manchmal als ein breiter Branchenbuzzword verwendet, obwohl die in Fallstudien berichteten Vorteile - wie die in dem Vorfall im Roten Meer dokumentierten - einen greifbaren operativen Einfluss nahelegen.
Integration vs. Innovation:
Der Wert der Plattform scheint in der Konsolidierung weit verbreiteter Technologien (Echtzeit-Containerverfolgung, digitales RFQ-Management, OCR-basierter Rechnungsabgleich) in ein vereinheitlichtes Ökosystem zu liegen, anstatt in disruptiven, bahnbrechenden KI-Innovationen.
Praktische Auswirkungen:
Kundenbeispiele und Testimonials deuten auf verbesserte Kosteneinsparungen und erhöhte operative Widerstandsfähigkeit hin. Trotz des proprietären Charakters vieler Algorithmen sind die angewendeten Vorteile - vereinfachte Prozessautomatisierung und Transparenz - aus Live-Demonstrationen und Benutzerfeedback ersichtlich (⁷).

GoComet vs. Lokad

Während sowohl GoComet als auch Lokad fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen nutzen, spiegeln ihre Ansätze unterschiedliche Philosophien wider. GoComet konzentriert sich auf die Automatisierung und Integration der operativen Aspekte des internationalen Frachtmanagements und bietet Module, die RFQ-Management, Echtzeit-Containerverfolgung und OCR-gesteuerten Rechnungsabgleich abdecken. Seine moderne webbasierte SaaS-Architektur priorisiert ein nahtloses, benutzerfreundliches Erlebnis über Standardtechnologiestacks wie React und Next.js.

Im Gegensatz dazu ist Lokad für seine quantitative Supply-Chain-Optimierung bekannt, die durch eine benutzerdefinierte, programmierbare “Envision” DSL und einen starken Schwerpunkt auf probabilistische Prognosen und prädiktive Optimierung vorangetrieben wird. Die Lösung von Lokad ist darauf ausgelegt, komplexe Entscheidungen in Bezug auf Bestandsführung, Produktion und Preisgestaltung durch fortschrittliches Deep Learning und differenzierbare Programmierparadigmen zu bewältigen.

Während GoComet also das operative Frachtmanagement mit Fokus auf Integration und Echtzeitanalytik optimiert, bietet Lokad eine hochgradig anpassbare Optimierungsplattform, die auf eine eingehende Supply-Chain-Planung abzielt. Der Hauptunterschied liegt im Fokus: GoComet zielt auf die Automatisierung der internationalen Logistik von Ende zu Ende ab, während Lokad sich auf granulare, numerische Supply-Chain-Optimierungen konzentriert.

Fazit

GoComet bietet eine integrierte Suite von Tools, die darauf ausgelegt sind, wichtige Aspekte des internationalen Frachtmanagements zu automatisieren. Seine cloudbasierte, KI-gestützte Plattform bietet Echtzeit-Containerverfolgung, automatisiertes Angebotsmanagement und intelligente Rechnungsabstimmung, alles integriert über einen modernen Technologiestack. Während einige seiner KI-Methoden proprietär bleiben, machen die nachweisbaren Vorteile der Plattform - reduzierte Betriebskosten, verbesserte Transparenz und verbesserte Prozessautomatisierung - sie zu einer überzeugenden Option für Supply-Chain-Manager, die ihre Logistikoperationen modernisieren möchten. Organisationen werden ermutigt, Pilotprojekte und Demos zu erkunden, um Leistungssteigerungen in realen Umgebungen unabhängig zu validieren.