Bewertung von Kardinal.ai, Anbieter von Supply Chain-Software

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April 2025

Kardinal.ai ist ein Softwareunternehmen, das 2015 gegründet wurde und eine immer verfügbare, cloudbasierte Plattform für die Optimierung von Routen und Logistikintelligenz für die letzte Meile liefert. Durch die Nutzung fortschrittlicher kombinatorischer Optimierung, maschinellen Lernens und Echtzeit-Datenintegration verfeinert Kardinal.ai kontinuierlich Lieferfahrten - passt sich dynamisch an Verkehrsschwankungen, betriebliche Einschränkungen und unvorhersehbare Ereignisse an - um die Ressourcenzuweisung zu verbessern, Betriebskosten zu senken und die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen. Mit einer Reihe von Finanzierungsrunden in Höhe von insgesamt ca. 12,6 Mio. USD und aufgebaut auf einem modernen Technologiestack mit Mikroservices, Kubernetes, Golang und sogar Rust positioniert sich das Unternehmen als eine agile, aber robuste Lösung für komplexe Logistikherausforderungen in der heutigen schnelllebigen Supply Chain-Umgebung.

Unternehmenshintergrund & Finanzierung

Kardinal.ai wurde 2015 von Jonathan Bouaziz, Cedric Hervet und Hugo Farizon gegründet, basierend auf der Zusammenführung von tiefgreifender mathematischer Expertise und aus erster Hand gewonnenen Einblicken in logistische Herausforderungen. Die Entstehung des Unternehmens und die kontinuierliche Entwicklung werden auf ihrer “À propos”-Seite¹ detailliert beschrieben und wurden weiter durch Profile auf PitchBook² und Tracxn³ dokumentiert. Der Anbieter hat ungefähr 12,6 Mio. USD eingesammelt - mit einer bemerkenswerten Serie-A-Runde von etwa 10,4 Mio. USD im Jahr 2022 - was das Vertrauen der Investoren signalisiert, auch wenn er sich weiterhin auf eine Nische innerhalb der Optimierung der letzten Meile konzentriert.

Produktübersicht: Was Kardinal.ai liefert

Die SaaS-Plattform von Kardinal.ai bietet Echtzeit-Routenoptimierung, um:

Optimierung der letzten Meile: Erstellen und Anpassen von Lieferfahrten dynamisch unter Berücksichtigung der Bedingungen der Fahrer, Verkehrsmuster und Lieferzeitfenster. Diese Echtzeit-Neuoptimierung gewährleistet praktische Routenvorschläge, die aktiv auf Unsicherheiten vor Ort reagieren[^4].
Verbesserung der betrieblichen Effizienz: Durch den Einsatz anspruchsvoller Algorithmen beansprucht die Plattform Kosteneinsparungen von 10% bis 40%, während die Gesamtqualität des Service und die Ressourcenzuweisung verbessert werden. Ihr Entscheidungsunterstützungsmodell ergänzt menschliches Urteilsvermögen - Betreiber überprüfen und validieren Vorschläge, anstatt sich vollständig auf Automatisierung zu verlassen[^4].
Nahtlose Integration: Als Cloud-Service mit robusten API-Integrationen geliefert, ist die Lösung so konzipiert, dass sie in bestehende TMS, ERP oder andere Unternehmenssysteme integriert werden kann, um sowohl Big Bang-IT-Bereitstellungen als auch schrittweise, gestaffelte Implementierungen zu unterstützen⁴.

Technische & Betriebliche Mechanismen

Kerntechnologien und Algorithmen

Die Plattform von Kardinal.ai basiert auf fortschrittlichen mathematischen und maschinellen Lernverfahren:

Kombinatorische Optimierung: Der Motor verarbeitet “eine unbegrenzte Anzahl von Einschränkungen”, um Lieferwege zu konstruieren, die reale Variablen widerspiegeln, wie auf der Homepage gezeigt⁵.
Maschinelles Lernen für kontinuierliche Verbesserung: Felddaten, die über die mobilen Geräte der Fahrer erfasst werden, fließen in maschinelle Lernmodelle ein, die Lieferzeiten vorhersagen, Leistungsmuster identifizieren und nachfolgende Routenberechnungen feinabstimmen. Dieser iterative Prozess gewährleistet, dass die Lösung historische und Echtzeitdaten zur Steigerung der Genauigkeit nutzt[^4].
Echtzeit-Datenintegration: Dynamische Variablen wie Verkehrsbedingungen und Lieferzeitfenster werden kontinuierlich aufgenommen, was eine sofortige Neuoptimierung “vor, während und nach” Lieferungen ermöglicht.

Bereitstellung und Integration

Die Plattform wird als SaaS-Lösung angeboten und ist so konzipiert, dass sie mühelos über gut dokumentierte APIs integriert werden kann. Dies erleichtert ein schnelles Onboarding sowie hybride und schrittweise IT-Bereitstellungen, sodass der Service mit bestehenden Logistiksystemen wie TMS oder ERP verknüpft werden kann⁴.

Technischer Stack & Team-Einblicke

Während detaillierte Informationen begrenzt sind, deuten verfügbare Einblicke auf die Verwendung eines modernen Tech-Stacks hin, der Mikroservices orchestriert mit Kubernetes und Backend-Komponenten, die in Golang und Rust entwickelt wurden, umfasst. Team-Einblicke, die von Mitbegründer Hugo Farizon geteilt wurden, betonen das Engagement für leistungsstarke, skalierbare Systeme und agile, interdisziplinäre Entwicklungsmethoden⁶⁷.

Praktische Anwendungsfälle und operationale Auswirkungen in der realen Welt

Praktische Bereitstellungen der Plattform von Kardinal.ai wurden in mehreren Fallstudien demonstriert:

Eine Fallstudie zur Integration von Verkehrsdaten hat signifikante Verbesserungen bei Navigationsvorhersagen gezeigt, was zu zuverlässigeren Touren führt⁸.
Weitere Fallstudien beschreiben Szenarien im Depotmanagement und bei der Preisgestaltung für die Paketzustellung, was die Fähigkeit des Systems zur Verbesserung der operationellen Effizienz in verschiedenen Umgebungen unterstreicht.
Partnerschaften, wie die mit DPD France, unterstreichen die praktische Auswirkung und externe Validierung der Lösung in verschiedenen Zustellkontexten.

Kardinal.ai vs Lokad

Während sich Kardinal.ai auf die operationellen Herausforderungen der letzten Meile konzentriert, insbesondere auf die dynamische Routenplanung und die Echtzeit-Logistikintelligenz, repräsentiert Lokad ein anderes Paradigma innerhalb der Supply-Chain-Optimierung. Gegründet im Jahr 2008 hat sich Lokad von der Cloud-basierten Prognose zu einer umfassenden Plattform für die prognostizierte Supply-Chain-Optimierung entwickelt, die die Nachfrageprognose, das Bestandsmanagement, die Preisstrategien und die Produktionsplanung umfasst. Die Plattform von Lokad nutzt eine benutzerdefinierte domänenspezifische Sprache namens Envision und integriert fortschrittliche Techniken wie Deep Learning und differentiable Programmierung, um handlungsorientierte Empfehlungen zu generieren⁹¹⁰¹¹¹².

Hauptunterschiede sind:

• Schwerpunktbereich:
Kardinal.ai ist ausschließlich für die letzte Meile konzipiert, während Lokad einen ganzheitlichen Blick auf die Supply Chain wirft, indem es eine breitere Palette von Entscheidungsoptimierungen integriert.

• Technischer Ansatz:
Kardinal.ai stärkt sich durch kombinatorische und Echtzeit-Optimierung von Lieferungen unter Verwendung von Live-Datenfeeds. Im Gegensatz dazu setzt Lokad auf probabilistische Prognosen und integriert Supply-Chain-Logik in seine Envision DSL, was eine End-to-End-Entscheidungsautomatisierung ermöglicht.

• Implementierung und Integration:
Beide nutzen Cloud-basierte, SaaS-Liefermodelle und API-Integrationen. Lokads selbstentwickelte Plattform betont jedoch einen benutzerdefinierten, programmierbaren Ansatz zur Bewältigung komplexer Supply-Chain-Schwankungen, während sich Kardinal.ai darauf konzentriert, Routen dynamisch neu zu optimieren, um die variable Natur der letzten Meile zu bewältigen.

Fazit

Kardinal.ai bietet eine innovative, technisch robuste SaaS-Lösung für die Optimierung der letzten Meile. Die Kombination aus fortschrittlicher kombinatorischer Optimierung, maschinellem Lernen und Echtzeit-Datenintegration positioniert sie als effektive Ergänzung menschlicher Entscheidungsfindung in der Logistik. Obwohl einige Aspekte auf Branchenbuzzwords und hochrangige Beschreibungen zurückgreifen, deuten der agile Technologie-Stack der Plattform und die nachgewiesene operationale Wirkung auf ihr Potenzial in der realen Welt hin. Im Vergleich zu einer breiteren Supply-Chain-Lösung wie Lokad zeichnet sich Kardinal.ai durch ihren fokussierten Ansatz zur Routenoptimierung aus, während Lokad einen umfassenderen Rahmen für die quantitative Supply-Chain-Verwaltung bietet. Unternehmen mit einem Schwerpunkt auf Herausforderungen der letzten Meile werden die dynamische Neuoptimierung und die agile Integration von Kardinal.ai besonders überzeugend finden.