Bewertung von Lanner, Anbieter von Supply-Chain-Software

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April 2025

Lanner ist ein angesehener Anbieter von Supply-Chain-Software, der für seine jahrzehntelange Expertise in Simulation und digitaler Zwillingtechnologie bekannt ist. Das Unternehmen bietet eine prädiktive Simulationsumgebung, die ganze Lieferketten mittels diskreter Ereignissimulation modelliert und es Entscheidungsträgern ermöglicht, “Was-wäre-wenn”-Szenarien durchzuführen, die Engpässe aufzeigen, Trade-offs offenlegen und die Ressourcenzuweisung lenken. Verwurzelt in der Tradition seiner renommierten WITNESS-Plattform und kontinuierlich weiterentwickelt durch moderne Tools wie den auf Java basierenden L-Sim BPMN-Simulationsmotor, liefert Lanners Lösung quantifizierbare Ergebnisse - Durchsatz, Durchlaufzeiten und Kapazitätsauslastung -, die die fachkundige menschliche Interpretation unterstützen, anstatt eine vollständige Automatisierung anzubieten. Dieser robuste, expertengesteuerte Ansatz sorgt für Klarheit inmitten der Komplexität der Lieferkette und gewährleistet, dass Organisationen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage detaillierter, simulationsbasierter Erkenntnisse treffen.

Was die Lösung bietet

Praktische Ergebnisse und Funktionalitäten

Prädiktive Simulation und Szenarioanalyse:
Lanner nutzt prädiktive Simulation, um einen digitalen Zwilling der Lieferkette einer Organisation zu erstellen. Durch die Durchführung von “Was-wäre-wenn”-Szenarien - Testen verschiedener Produktions- oder Beschaffungsstrategien - ermöglicht es den Benutzern, Engpässe zu identifizieren und Trade-offs zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Effizienz zu bewerten (¹).
Visualisierung von Trade-offs und Kompromissen:
Seine Benutzeroberfläche zeigt visuell, wie sich konkurrierende Faktoren wie Kosten versus Geschwindigkeit oder globale versus lokale Beschaffung auf die Leistung auswirken, um klare quantitative Prognosen zu gewährleisten, die die optimale Ressourcenzuweisung unterstreichen (¹).

Lieferungen in nicht-ambigen Begriffen

Prognose und Engpassidentifikation:
Die Lösung liefert messbare Ergebnisse - einschließlich Durchsatzmetriken, Durchlaufzeiten und Kapazitätsauslastung -, die Benutzer über den Zustand ihrer Operationen unter verschiedenen simulierten Bedingungen informieren.
Entscheidungsunterstützung, keine Automatisierung:
Anstatt automatisierte Entscheidungen durchzusetzen, ist die Plattform von Lanner als Beratungstool konzipiert, das simulationsbasierte Erkenntnisse liefert, die eine fachkundige Interpretation erfordern, um in handlungsorientierte Strategien umgesetzt zu werden (¹).

Unterliegende Technologie und Methodik

Simulationsmotoren und digitaler Zwillingansatz

Lanner baut auf jahrzehntelanger Expertise in der Simulation auf, die sich von dem wegweisenden WITNESS-Tool der 1980er Jahre zu modernen Plattformen entwickelt, die die diskrete Ereignissimulation mit einer digitalen Zwillingmethodik integrieren. Dieser Ansatz schafft eine Echtzeit-Virtualisierung der physischen Lieferkette, die Prozessdynamik, Ressourcenbeschränkungen und Variabilität integriert, um iterative “Was-wäre-wenn”-Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung zu unterstützen (²³).

Technologie-Stack und Bereitstellungsüberlegungen

Ausgehend von Legacy-Systemen, die in Fortran geschrieben wurden, nutzt Lanner heute zeitgemäße Simulationsmotoren - wie den auf Java basierenden L-Sim BPMN-Simulationsmotor -, um Robustheit mit modernen Software-Engineering-Praktiken zu kombinieren. Die Lösung wird traditionell als On-Premise- oder integriertes Unternehmenswerkzeug bereitgestellt und arbeitet in Verbindung mit vorhandenen ERP- und MES-Systemen, um umfassende Szenarioanalysen anstelle eines Plug-and-Play, vollautomatisierten Entscheidungsmotors bereitzustellen (⁴).

Bewertung des State-of-the-Art und skeptische Perspektiven

Reife gegenüber Schlagwörtern

Obwohl in der Literatur von Lanner gelegentlich “KI” und “ML” erwähnt werden, basiert die Kerntechnologie weiterhin auf deterministischer, regelbasierter diskreter Ereignissimulation. Die Genauigkeit und Nützlichkeit des Systems hängen von der Qualität der Eingabedaten ab; selbst die ausgefeilteste Simulation muss von Experten sorgfältig kalibriert werden, um die Komplexitäten der realen Welt widerzuspiegeln (⁵).

Vergleich mit modernen Alternativen

Lanners langjährige Erfahrung und bewährtes Simulationsframework bieten Zuverlässigkeit und Tiefe der Analyse. Allerdings unterscheidet sich sein beratungs- und simulationszentrierter Ansatz von aufkommenden Plattformen, die probabilistische Prognosen und automatisierte, maschinelles Lernen gesteuerte Entscheidungsoptimierung integrieren. Im Wesentlichen liefert Lanner detaillierte, szenariobasierte Einblicke für menschliche Entscheidungsfindung, während neuere Modelle - wie Lokad - darauf abzielen, routinemäßige Supply-Chain-Entscheidungen zu optimieren und zu automatisieren.

Lanner vs Lokad

Lanner und Lokad repräsentieren zwei kontrastierende Paradigmen in der Supply-Chain-Software. Lanner zeichnet sich durch seinen simulationsbasierten Ansatz mit digitalen Zwillingen aus, der die Dynamik der Lieferkette genau durch diskrete Ereignissimulation modelliert. Seine Ausgaben - wie Prognosen, Engpassanalysen und Leistungsmetriken - dienen als Entscheidungsunterstützungstools, die eine Experteninterpretation erfordern. Im Gegensatz dazu setzt Lokad auf fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und probabilistische Prognosen innerhalb einer End-to-End, cloudbasierten SaaS-Plattform. Die Lösung von Lokad verwendet eine domänenspezifische Programmiersprache (Envision), um routinemäßige Entscheidungen zu automatisieren und handlungsfähige Ergebnisse direkt an Unternehmenssysteme zu liefern. Im Wesentlichen, während Lanner auf robuste, expertengesteuerte Simulationen für Erkenntnisse setzt, strebt Lokad danach, die Optimierung durch datengesteuerte, KI-fähige prädiktive Analysen zu automatisieren.

Fazit

Lanner bietet eine robuste vorhersagende Simulationsumgebung, die die Kraft digitaler Zwillinge und diskreter Ereignissimulation nutzt, um die Komplexitäten moderner Lieferketten zu beleuchten. Seine Plattform bietet gut quantifizierte Einblicke - von Durchsatz und Durchlaufzeiten bis hin zur detaillierten Engpassidentifikation -, die Supply-Chain-Experten befähigen, informierte Entscheidungen zu treffen. Allerdings steht sein Vertrauen in deterministische Simulation und menschliche Überwachung im Gegensatz zum aufkommenden Trend der automatisierten, KI-gesteuerten Entscheidungsoptimierung, wie sie in Plattformen wie Lokad zu sehen ist. Für Organisationen, die Tiefe, Zuverlässigkeit und expertengesteuerte Analysen schätzen, bleibt Lanner eine reife und verlässliche Wahl, auch wenn die Branche allmählich zu automatisierteren, datenzentrierten Ansätzen übergeht.