Bewertung von SupplyBrain, Anbieter von Supply Chain Planning Software

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: April 2025

SupplyBrain ist ein digitaler Anbieter von Supply-Chain-Software, der datengesteuerte Lösungen nutzt, um Lagerbetriebe und strategische Planung zu transformieren. Im Rahmen des etablierten SSI SCHAEFER-Ökosystems entstanden - mit berichteten Gründungsdaten zwischen 2019 und 2022 - bietet SupplyBrain eine cloudbasierte SaaS-Plattform auf modernen Technologiestapeln wie Python, Kotlin und containerbasierten Cloud-Services. Seine integrierte Suite umfasst digitale Zwillingssimulationen zur Echtzeitvisualisierung von Lagerprozessen, KI-gesteuerte präventive Wartung für proaktives Gerätemanagement und ein Nachfrageprognosemodul, das über 50 KI-Modelle integriert, um Bestands- und Auffüllungsentscheidungen zu automatisieren. Entwickelt, um nahtlos mit gängigen ERP- und SCM-Systemen zu interagieren, kombiniert der Ansatz von SupplyBrain operative Simulationen mit prädiktiver Analytik, obwohl einige seiner technischen Feinheiten weniger transparent sind.

Unternehmensüberblick

SupplyBrain präsentiert sich als digitales Startup, das sich auf die Revolutionierung des Supply Chain Managements durch datengesteuerte Lösungen konzentriert. Obwohl seine offizielle Website auf einen Start im Jahr 2022 hinweist, deuten alternative Quellen - wie seine Präsenz auf LinkedIn - auf eine frühere Gründung im Jahr 2019 hin. In enger Zusammenarbeit mit der etablierten SSI SCHAEFER-Gruppe nutzt SupplyBrain den Zugang zu umfangreichen Logistikdaten und traditionellen Systemen, um seine innovativen Angebote zu stützen. Diese doppelte Herkunft, die Start-up-Agilität mit der Stabilität eines großen Logistikunternehmens kombiniert, positioniert SupplyBrain als eine evolutionäre Lösung, die darauf abzielt, Lagerbetriebe und die allgemeine Supply-Chain-Planung zu optimieren.

Produktangebote und Funktionalität

Digitaler Zwilling und Lagerbetriebe

Was es bietet:
Die “Digital Twin”-Lösung von SupplyBrain simuliert den Warenfluss innerhalb eines Lagers in Echtzeit. Sie ist darauf ausgelegt, Engpässe zu identifizieren, die dynamische Platzierung zu optimieren und bei der Personalplanung zu unterstützen, um die operationale Effizienz zu maximieren ¹.
Wie es funktioniert:
Durch die Aufnahme aktueller Bestandsdaten und die Nutzung fortschrittlicher Simulationsmodelle erstellt das System eine Echtzeit-Digitalreplikation der Lagerbetriebe. Anschließend bewertet es mehrere “Was-wäre-wenn”-Szenarien, um potenzielle operationale Herausforderungen vorzeitig zu erkennen.

Präventive Wartung und Supply-Chain-Planung

Präventive Wartung:
Das Smart Maintenance-Modul überwacht Echtzeitsensoreingaben und Maschinenprotokolle, um Anomalien zu erkennen und optimale Wartungsintervalle vorherzusagen. Mit KI-basierter Anomalieerkennung und Verschleißindikatorberechnung priorisiert das System Wartungsaufgaben und zielt darauf ab, die Ausfallzeiten zu reduzieren ².
Supply-Chain-Planung:
Die Planungslösung von SupplyBrain soll über 50 KI-Modelle nutzen, um hochgenaue Nachfrageprognosen zu generieren. Das Modul automatisiert Bestandsprüfungen, empfiehlt Auffüllungsmaßnahmen und simuliert verschiedene Lagerbestandsszenarien - alles mit dem Ziel, Überbestände zu reduzieren und Engpässe zu vermeiden ³.

Technologie- und Implementierungsdetails

KI- und Machine-Learning-Behauptungen

SupplyBrain vermarktet seine Produkte als “KI-gesteuert”, wobei die Anomalieerkennung und die Echtzeitprädiktive Analytik im Vordergrund stehen. Während das Unternehmen behauptet, dass seine Plattform eine Reihe von KI-Modellen betreibt, die historische Trends, Saisonalität und Nachfrageschwankungen analysieren, liefert es nur begrenzte technische Details darüber, ob diese Modelle fortschrittliches Deep Learning, traditionelle statistische Methoden oder regelbasierte Algorithmen verwenden. Diese relative Undurchsichtigkeit lässt Fragen zur tatsächlichen State-of-the-Art-Natur seiner Technologie offen.

Technologiestapel und Bereitstellung

Indikationen aus Stellenanzeigen und Unternehmensprofilen deuten darauf hin, dass SupplyBrain auf einem zeitgemäßen Technologiestapel aufgebaut ist. Die Plattform verwendet angeblich moderne Programmiersprachen wie Python und Kotlin und wird auf Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure bereitgestellt. Die Containerisierung mit Docker und die Orchestrierung über Kubernetes bilden die Grundlage für ihre cloud-native Microservices-Architektur, die sicherstellt, dass die Lösung als webbasiertes SaaS-Produkt bereitgestellt wird. Dieses Bereitstellungsmodell ermöglicht eine nahtlose Integration mit etablierten ERP- und SCM-Systemen wie SAP oder WAMAS ⁴⁵[^6].

Kritische Beobachtungen

Einige Aspekte von SupplyBrain erfordern eine vorsichtige Bewertung. Die behauptete Verwendung von mehr als 50 KI-Modellen des Unternehmens wird mit wiederkehrenden Schlagworten präsentiert, aber die technischen Details sind spärlich. Darüber hinaus können widersprüchliche Informationen über sein Gründungsdatum (2019 vs. 2022) Fragen nach seiner Reife und Erfolgsbilanz aufwerfen. Die tiefe Integration mit der SSI SCHAEFER Group legt nahe, dass sich das Unternehmen auf etablierte Logistikdaten und -systeme stützt - was darauf hindeutet, dass die Entwicklungen von SupplyBrain zwar innovativ sind, aber eher evolutionär als revolutionär sein könnten. Obwohl sein moderner Technologiestapel vielversprechend ist, könnte der Mangel an granularer Transparenz bezüglich seiner internen Modelle und Algorithmen Organisationen vor Herausforderungen stellen, die einen klaren Überblick über seinen Wettbewerbsvorteil suchen.

SupplyBrain vs. Lokad

Beim Vergleich von SupplyBrain mit Lokad ergeben sich zwei unterschiedliche Ansätze in der Supply-Chain-Software. SupplyBrain priorisiert eine integrierte, simulationsbasierte Lösung, die sich auf die Digital-Twin-Technologie und die prädiktive Wartung innerhalb eines breiteren Ökosystems (SSI SCHAEFER) konzentriert. Sein Portfolio betont die Echtzeit-Betriebsvisualisierung und die automatisierte Bestandsplanung durch eine Reihe von KI-Modellen, wenn auch mit etwas undurchsichtigen Implementierungsdetails. Im Gegensatz dazu ist Lokad ein Vorreiter in der quantitativen Supply-Chain-Optimierung mit einer Plattform, die von Grund auf für cloudbasierte, programmierbare Entscheidungsautomatisierung entwickelt wurde. Mit seiner maßgeschneiderten domänenspezifischen Sprache (Envision) und einem Technologiestapel, der auf F#, C# und TypeScript auf Microsoft Azure basiert, bietet Lokad tief integrierte Prognose- und Optimierungsfähigkeiten, die technisches Fachwissen erfordern, aber eine hohe Präzision und Transparenz bieten. Letztendlich, während SupplyBrain eine schlüsselfertige, in das Ökosystem integrierte Lösung mit Schwerpunkt auf Simulation und prädiktiven Warnungen präsentiert, bevorzugt Lokad einen rigoros konstruierten, anpassbaren Ansatz für komplexe Entscheidungsfindung in der Supply Chain. Die Wahl zwischen den beiden wird wahrscheinlich davon abhängen, wie bereit eine Organisation ist, eine hoch programmierbare, mathematisch orientierte Plattform im Vergleich zu einer Lösung anzunehmen, die auf etablierten Partnerschaften und einer gebündelteren, simulationsorientierten Methodik basiert.

Fazit

SupplyBrain positioniert sich als fortschrittliche, KI-gestützte Supply-Chain-Lösung, die darauf abzielt, Lagerbetriebe, Wartungsplanung und strategische Planung durch digitale Zwillingssimulationen und eine Reihe von prädiktiven Modellen zu optimieren. Aufgebaut auf einer modernen, cloud-nativen Architektur und eng integriert mit dem langjährigen SSI SCHAEFER-Ökosystem, bietet es Tools, die darauf ausgelegt sind, die betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Der relative Mangel an technischer Transparenz - kombiniert mit widersprüchlichen Signalen über seine Gründungsgeschichte - legt nahe, dass potenzielle Anwender sorgfältig prüfen sollten, ob seine Ansprüche mit ihren eigenen internen Anforderungen an Innovation und Präzision übereinstimmen. Beim Vergleich von SupplyBrain mit Plattformen wie Lokad, die tiefe quantitative Optimierung durch programmierbare, maßgeschneiderte Mechanismen bieten, müssen Organisationen die Vorteile eines sofort einsatzbereiten, integrierten Systems gegen die potenziellen Vorteile eines granularen, mathematisch rigorosen Ansatzes abwägen. Letztendlich wird der Erfolg im modernen Supply-Chain-Management davon abhängen, die Lösung an die Kapazität einer Organisation für technische Übernahme und Prozessneugestaltung anzupassen.