Überprüfung von PlanetTogether, Anbieter von fortschrittlicher Planungs- und Terminierungssoftware

Zuletzt aktualisiert: April 2025

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In der sich schnell entwickelnden Fertigungslandschaft von heute positioniert sich PlanetTogether, gegründet im Jahr 2004 und verwurzelt in Jahrzehnten akademischer Forschung, als führender APS-Anbieter (fortgeschrittene Planung und Terminierung), der sich auf Produktionsplanung, Kapazitätsoptimierung und umfassende Supply-Chain-Planung spezialisiert hat. Die Plattform ist darauf ausgelegt, nahtlos mit führenden ERP-, MES- und SCM-Systemen zu integrieren und damit Herstellern Echtzeit-Datensynchronisierung, Drag-and-Drop-Zeitplanoptimierung und KI-gesteigerte Verbesserungen für die Nachfrageprognose und präventive Wartung zu bieten. Indem sie komplexe Produktionsbeschränkungen und Multi-Ressourcen-Umgebungen in einer einzigen robusten Lösung konsolidiert, ermöglicht PlanetTogether Organisationen eine verbesserte pünktliche Lieferung, reduzierte Umrüstzeiten und eine gesteigerte Gesamteffizienz des Betriebs.

Einführung

PlanetTogether wurde 2004 mit einer starken Grundlage in akademischer Forschung gegründet, insbesondere von der Cornell University, die ihren technischen Ansatz zur fortgeschrittenen Planung und Terminierung informiert hat. Das Unternehmen bietet eine integrierte Plattform, die optimierte Produktionspläne, Echtzeit-Einblicke in Bestände und Shop-Floor-Daten sowie fortschrittliche Algorithmen betont, die darauf abzielen, Material-, Arbeits- und Kapazitätsbeschränkungen in Einklang zu bringen. Seine Lösung, die hauptsächlich auf Hersteller abzielt, kombiniert sowohl traditionelle, einschränkungsbasierte Optimierungstechniken als auch aufkommende Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens, um handlungsorientierte Erkenntnisse für dynamische Produktionsumgebungen zu liefern ¹².

Was bietet die PlanetTogether-Lösung?

2.1 Produktions- und Kapazitätsoptimierung

Der Kernbereich von PlanetTogether ist seine APS-Plattform, die sich auf Folgendes konzentriert:

• Optimierte Produktionspläne: Das System generiert Pläne, die Materialbeschränkungen, Maschinen- und Arbeitskapazitäten sowie Sequenzregeln berücksichtigen. Es bietet intelligente Drag-and-Drop-Zeitplanung und bewältigt komplexe Herausforderungen wie sequenzabhängige Umrüstungen und Chargenproduktion (Zeitpläne optimieren) ³.
• Echtzeit-Einblicke: Durch die Synchronisierung von Daten zwischen Produktionssystemen und ERP-/MES-Plattformen bietet die Lösung einen “360-Grad-Blick” auf Produktion und Bestände. Diese Integration unterstützt die Abstimmung von Produktionsplänen mit Auftrags- und Bestandsdaten, wie auf der SAP-ERP-Integrationsseite detailliert beschrieben (SAP-ERP-Integration) ⁴.

2.2 Integration mit Unternehmenssystemen

Eine bedeutende Stärke der PlanetTogether-Plattform liegt in ihren nahtlosen Integrationsfähigkeiten:

• ERP-Integration: Die Lösung verbindet sich mit Systemen wie SAP, Oracle und Microsoft Dynamics, um Stammdaten und Transaktionsdaten zu importieren.
• SCM- und MES-Konnektivität: Mit integrierten Verbindungen zu Plattformen wie Kinaxis und Aveva stellt PlanetTogether sicher, dass Echtzeit-Shop-Floor-Daten und Supply-Chain-Pläne ausgerichtet bleiben, ein entscheidender Aspekt für die Reaktion auf betriebliche Störungen (Kinaxis-Integration) ⁵.

2.3 KI- und maschinelles Lernen-Verbesserungen

PlanetTogether nutzt sein “Copilot”-Feature, um KI und maschinelles Lernen in die Produktionsplanung einzubinden:

• Automatisierte Planung mit ML: Copilot ist darauf ausgelegt, Daten aus ERP-, MES- und IBP-Systemen zu analysieren und autonom optimale Pläne vorzuschlagen.
• Nachfrageprognose und präventive Wartung: Verschiedene Blog-Beiträge erläutern den Einsatz von ML zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit, zur Vorhersage von Ausfällen von Geräten und zur Verbesserung der Bestandsoptimierung (KI in der Nachfrageprognose, Nutzung von KI und ML) ⁶.

2.4 Planungsoptimierung

Die Planungsoptimierungsfähigkeiten der Plattform werden weiter gestärkt durch:

• Ausgleich widersprüchlicher Ziele: Fortgeschrittene Algorithmen minimieren Einrichtungs- und Umrüstzeiten und verwalten Ressourcenbeschränkungen, während sie die termingerechte Lieferung sicherstellen.
• Simulation und Was-wäre-wenn-Szenarien: Benutzer können Zeitplanänderungen simulieren, um Ergebnisse vorherzusagen und damit proaktive betriebliche Entscheidungen zu unterstützen (Planungsoptimierung für dynamische Produktionsumgebungen, Hochgeschwindigkeitsfertigungsprozesse) ⁷.

Wie funktioniert die Lösung?

3.1 Unterliegende Algorithmen und Architektur

Das System von PlanetTogether basiert auf fortschrittlichen Optimierungsalgorithmen, die in der Lage sind, Multi-Werk- und Multi-Ressourcen-Umgebungen zu bewältigen. Dazu gehören planungstechniken auf Basis von Einschränkungen und Heuristiken, die aus akademischer Forschung abgeleitet sind. Trotz Marketingbehauptungen von “state-of-the-art”-Technologie beruht die zugrunde liegende Architektur auf etablierten Methoden, die um Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten erweitert sind (Was ist APS?) ⁸.

3.2 Integration und Datenfluss

Die Integration erfolgt über:

• Vorab erstellte Konnektoren und Middleware: Diese ermöglichen einen nahtlosen Datenaustausch mit ERP-Systemen (wie SAP) und anderen Unternehmenssoftware, um sicherzustellen, dass Stammdaten und Transaktionsdaten synchron bleiben (SAP-ERP-Integration) ⁹.
• Echtzeit-Datensynchronisierung: Die Fähigkeit der Plattform, Produktionspläne dynamisch basierend auf Live-Daten anzupassen, unterstreicht ihre praktische Anwendbarkeit in schnelllebigen Fertigungsumgebungen (Kinaxis-Integration) ¹⁰.

3.3 Implementierung von maschinellem Lernen

Während PlanetTogether seinen ML-gesteuerten Copiloten betont:

• Transparenz von ML-Modellen: Die technischen Details zu den Algorithmen und Trainingsdaten bleiben auf einer hohen Ebene, wobei sich der Großteil der Diskussion auf das Versprechen und nicht auf die Details der Modellarchitektur konzentriert.
• Kontinuierliches Lernen: Das System behauptet, seine Erkenntnisse im Laufe der Zeit durch kontinuierliche Anpassung zu verfeinern, obwohl eine unabhängige Überprüfung dieser Verbesserungen noch nicht weit verbreitet dokumentiert ist (PlanetTogether Copilot) ¹¹.

Skeptische Analyse

4.1 Anbieteransprüche vs. Technische Beweise

Obwohl PlanetTogether seine Lösung als bahnbrechende APS-Plattform bewirbt:

• Ein Großteil seiner Funktionalität - wie Drag-and-Drop-Planung, einschränkungsbasierte Optimierung und Standard-ERP-Integrationen - ist in modernen APS-Produkten üblich.
• Kühne Behauptungen bezüglich KI- und ML-Verbesserungen werden hauptsächlich durch Marketingliteratur unterstützt, anstatt durch detaillierte technische Offenlegungen (Nutzung von KI und ML) ¹².

4.2 Integrationsherausforderungen und Effektivität in der realen Welt

Trotz der Bereitstellung von Standardkonnektoren für wichtige Systeme:

• Die nahtlose Echtzeit-Datensynchronisierung über verschiedene Plattformen hinweg bleibt eine komplexe Herausforderung. Die tatsächliche Leistung in unterschiedlichen Fertigungsumgebungen kann stark von der Qualität der Daten und dem Schulungsniveau der Benutzer abhängen.
• Fallstudien und Testimonials deuten auf schnelle Verbesserungen hin; jedoch könnten diese Ergebnisse stark von dem spezifischen Implementierungskontext abhängig sein (Funktionsliste) ¹³.

4.3 Stand der Technik Vergleich

Im breiteren APS-Landschaft:

• PlanetTogether scheint eine umfassende Palette von Funktionalitäten zu bieten. Viele Funktionen, die als “state-of-the-art” bezeichnet werden, spiegeln jedoch oft evolutionäre Verbesserungen wider, anstatt einen radikalen Bruch mit etablierten Techniken darzustellen.
• Die Integration von KI/ML, obwohl vielversprechend, stützt sich derzeit hauptsächlich auf bestehende Methoden der prädiktiven Analytik, anstatt vollkommen neue Ansätze einzuführen (Ankündigung strategischer Partnerschaften) ¹⁴.

PlanetTogether vs Lokad

Bei einem Vergleich von PlanetTogether mit Lokad ergeben sich mehrere wesentliche Unterschiede:

• Fokus und Umfang: PlanetTogether ist hauptsächlich auf die fortgeschrittene Planung und Terminierung in Fertigungsumgebungen ausgerichtet und betont die Produktionsplanung, Kapazitätsplanung und Integration mit ERP/MES-Systemen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich Lokad auf die quantitative Supply-Chain-Optimierung mit Fähigkeiten, die von der Nachfrageprognose über das Bestandsmanagement, die Produktionsplanung bis hin zur Preisautomatisierung reichen.

• Technischer Ansatz: PlanetTogether verlässt sich auf etablierte einschränkungsbasierte Optimierungstechniken, die durch heuristische Terminierung und Echtzeit-Datenintegration ergänzt werden. Lokad hingegen zeichnet sich durch die Verwendung einer benutzerdefinierten domänenspezifischen Sprache (Envision), probabilistische Prognosen (oft unterstützt durch Deep Learning) und aufkommende differentiable Programmiermethoden aus, um präskriptive Entscheidungen zu treffen ¹⁵¹⁶.

• Benutzerinteraktion und Anpassung: PlanetTogether bietet eine traditionellere APS-Schnittstelle mit Drag-and-Drop-Terminierung und vordefinierten Verbindungen, die Hersteller ansprechen, die nach einer sofort einsatzbereiten Lösung suchen. Der Ansatz von Lokad ist flexibler und erfordert ein höheres Maß an technischem Fachwissen, was Supply Chain Scientists ermöglicht, maßgeschneiderte Optimierungsmodelle für komplexe, mehrstufige Herausforderungen zu erstellen.

• Bereitstellung und Integration: Beide Plattformen werden als SaaS-Lösungen bereitgestellt; PlanetTogether legt jedoch Wert auf nahtlose Integration mit einer Vielzahl von ERP- und MES-Systemen, um eine Echtzeit-Produktionsübersicht zu bieten. Die Architektur von Lokad basiert auf einem internen Motor, der externe Abhängigkeiten minimiert und die Skalierbarkeit in der Cloud nutzt, um groß angelegte stochastische Optimierungsprobleme zu lösen.

Diese Unterschiede verdeutlichen, dass beide Unternehmen zwar die Leistung der Supply Chain durch fortschrittliche Algorithmen und Automatisierung verbessern wollen, sich ihre Methoden und Zielanwendungsfälle jedoch erheblich unterscheiden.

Fazit

PlanetTogether präsentiert eine technisch robuste APS-Lösung, die darauf abzielt, die Produktionsplanung und das Supply Chain Management durch eine Kombination von einschränkungsbasierten Algorithmen, Echtzeitintegration und maschinellen Lernverbesserungen zu optimieren. Seine Stärken liegen darin, Daten-Silos über ERP-, MES- und SCM-Systeme nahtlos zu verbinden und praktische Terminierungstools wie Drag-and-Drop-Schnittstellen und What-If-Analysen anzubieten. Als skeptischer Beobachter muss jedoch angemerkt werden, dass viele innovative Behauptungen - insbesondere im Hinblick auf seine KI- und ML-Fähigkeiten - auf hochrangigen Marketingbeschreibungen beruhen und einer weiteren unabhängigen Validierung bedürfen. Im Vergleich zu Plattformen wie Lokad, die hochgradig programmierbare, datengesteuerte quantitative Optimierung unterstützen, repräsentiert PlanetTogether ein konventionelleres, aber umfassendes APS-Angebot, das auf traditionelle Fertigungsumgebungen abzielt. Organisationen, die eine dieser Lösungen in Betracht ziehen, sollten ihre Bereitschaft zur Investition in das erforderliche technische Fachwissen zur Maximierung der Vorteile dieser fortschrittlichen Systeme evaluieren.

Quellen