Revisión de ThroughPut Inc, proveedor de software de inteligencia de decisiones de la cadena de suministro
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ThroughPut Inc se posiciona como una plataforma de “inteligencia de decisiones” y “Kaizen-AI” de la cadena de suministro diseñada para optimizar las operaciones de extremo a extremo a través de la integración de datos en tiempo real, análisis avanzado y recomendaciones impulsadas por IA. Fundada a mediados de la década de 2010 y con sede en Palo Alto, la empresa afirma eliminar el desperdicio operativo y ofrecer un rápido tiempo de valor mientras impulsa mejoras medibles en la eficiencia laboral, la reducción de inventario y el flujo de efectivo libre. Su solución consolida datos de sistemas ERP, MES y PLC en un lago de datos unificado, y ofrece módulos funcionales que incluyen detección de demanda, planificación de capacidad y planificación logística. Aunque está etiquetada con terminología de “IA”, la plataforma enfatiza los principios de mejora continua, integrando metodologías lean, la Teoría de las Restricciones y técnicas estadísticas de pronóstico establecidas en lugar de marcos de aprendizaje profundo de última generación. Las opciones flexibles de implementación de ThroughPut Inc (basadas en la nube, en las instalaciones y híbridas) y una pila tecnológica construida en Python/Django y React subrayan su enfoque en la integración plug-and-play y el impacto operativo rápido. Esta introducción prepara el escenario para un análisis detallado de la historia de la empresa, la arquitectura del producto, las elecciones técnicas y cómo su enfoque contrasta con el de un competidor como Lokad.
1. Antecedentes y historia de la empresa
Los orígenes de ThroughPut Inc se remontan a perfiles que indican su fundación en 2016 o 2017 con su sede en Palo Alto, California (1, 2). La empresa surgió con un enfoque en la eliminación del desperdicio operativo en las cadenas de suministro industriales y se ha posicionado como un socio para impulsar la mejora continua. Su modelo de negocio se ve reforzado por una reciente ronda de financiación, recaudando $6 millones en financiación de ángeles en abril de 2022, para acelerar el desarrollo del producto y la expansión del mercado (3). No se han registrado adquisiciones importantes, manteniendo el énfasis en el crecimiento orgánico y las mejoras incrementales del producto.
1.1 Fundación y visión general
Fuentes de terceros como Salary.com y Craft.co ofrecen detalles sobre la fundación de ThroughPut Inc y su papel estratégico en la modernización de las operaciones de la cadena de suministro. La empresa tiene como objetivo integrar datos operativos dispares y ofrecer información accionable que respalde la toma de decisiones en entornos industriales complejos.
1.2 Financiación y adquisición
Un comunicado de prensa en su sitio web oficial detalla una exitosa ronda de financiación de ángeles que recaudó $6 millones en abril de 2022, subrayando las aspiraciones de ThroughPut Inc para profundizar las capacidades de su solución y ampliar su alcance en el mercado (3). Esta inyección de capital ha permitido un mayor refinamiento de su conectividad plug-and-play y ofertas de SaaS.
2. Descripción del producto
ThroughPut Inc comercializa una plataforma de inteligencia de decisiones de la cadena de suministro basada en SaaS con un conjunto robusto de funcionalidades:
2.1 Integración de datos
La plataforma está diseñada para conectarse a los sistemas existentes de ERP, MES, PLC y diversas fuentes de datos operativos a través de conectores preconstruidos. Este enfoque de lago de datos está diseñado para consolidar múltiples conjuntos de datos discretos en una única fuente de verdad, facilitando análisis integrales en tiempo real (4).
2.2 Módulos funcionales
La solución se divide en varios módulos:
- Detección de demanda: Enfocado en predecir cambios en la demanda a corto plazo utilizando datos de ventas en vivo y operativos (5).
- Planificación de capacidad: Evalúa la capacidad de producción, la utilización de activos y los cuellos de botella operativos para optimizar la asignación de recursos (6).
- Planificación logística: Ofrece información sobre el flujo de materiales, incluida la optimización de rutas y la priorización de SKU, para mejorar las entregas a tiempo y reducir los costos logísticos (7).
Los estudios de casos de clientes, que incluyen nombres como Church Brothers Farms y líderes en cemento y materiales de construcción, sirven para ilustrar las mejoras reportadas en productividad y reducciones de costos.
3. Detalles técnicos e implementación
3.1 Metodologías subyacentes
A pesar de los extensos términos de moda “IA” y “Kaizen-AI”, la documentación técnica de ThroughPut Inc revela un enfoque arraigado en principios bien establecidos de gestión de operaciones. Su plataforma se basa en datos históricos con marca de tiempo junto con análisis de mejores prácticas, empleando metodologías lean, la Teoría de las Restricciones y prácticas Kaizen para diagnosticar y abordar cuellos de botella en la cadena de suministro (8).
3.2 Componentes analíticos y predictivos
El sistema integra pronósticos de series temporales y algoritmos heurísticos que impulsan recomendaciones operativas. Aunque se comercializa con mejoras de IA, los componentes predictivos del producto parecen basarse principalmente en métodos estadísticos convencionales y modelos de decisión basados en reglas en lugar de arquitecturas modernas de deep learning.
3.3 Pila tecnológica y APIs
Una oferta de trabajo para un Desarrollador Full Stack revela que la plataforma está construida con Python y Django en el backend y React con JavaScript en el frontend, complementado con bases de datos SQL, almacenamiento en caché Redis y bibliotecas de visualización como High Charts y Apex Charts (9). El producto también aprovecha APIs y conectores preconstruidos para integrar flujos de datos empresariales existentes, admitiendo implementaciones en entornos en la nube, locales o híbridos.
4. Modelo de implementación y despliegue
ThroughPut Inc ofrece un modelo de implementación flexible que abarca SaaS basado en la nube, así como soluciones locales. La plataforma está diseñada para una integración plug-and-play con un soporte de TI mínimo requerido, lo que permite a las organizaciones conectarse a bases de datos empresariales existentes sin una migración extensa de datos (4). Los materiales de marketing sugieren que si bien algunos beneficios preliminares pueden ser observables dentro de tres semanas, la integración operativa completa podría llevar hasta 12 meses a medida que el sistema se escala y se adapta a iniciativas de transformación digital a largo plazo.
ThroughPut Inc vs Lokad
Si bien tanto ThroughPut Inc como Lokad tienen como objetivo optimizar el rendimiento de la cadena de suministro con análisis avanzados, sus enfoques difieren significativamente. Lokad es conocido por su plataforma de optimización cuantitativa de la cadena de suministro construida en torno a un lenguaje específico del dominio (Envision), pronósticos probabilísticos, deep learning y toma de decisiones automatizada de extremo a extremo, todo entregado exclusivamente a través de un modelo SaaS multiinquilino. En contraste, ThroughPut Inc enfatiza la “inteligencia de decisiones” impulsada por la mejora continua y metodologías operativas establecidas. Su pila tecnológica, basada en Python/Django y React, utiliza pronósticos estadísticos convencionales y heurísticas basadas en reglas en lugar de deep learning de vanguardia. Además, ThroughPut Inc ofrece flexibilidad de implementación (incluidas opciones locales y híbridas), mientras que el enfoque de Lokad en la entrega solo en la nube respalda tuberías de decisiones altamente optimizadas y automatizadas. Las diferencias resaltan el compromiso de Lokad con un enfoque intensivo en algoritmos frente a la estrategia de ThroughPut Inc de mejorar las prácticas tradicionales de la cadena de suministro con conectividad moderna y análisis pragmáticos.
Conclusión
ThroughPut Inc presenta una visión convincente de la transformación de la cadena de suministro a través de su inteligencia de decisiones y plataforma Kaizen‐AI. La empresa aprovecha un lago de datos integrado, componentes funcionales modulares y un modelo de implementación flexible para consolidar datos operativos dispares y generar ideas accionables. Aunque su marca “potenciada por IA” se basa en gran medida en métodos estadísticos establecidos y modelos de decisión heurísticos en lugar de arquitecturas novedosas de deep learning, la plataforma parece ser capaz de ofrecer beneficios tangibles en términos de eficiencia operativa y reducción de costos. Las organizaciones que buscan mejorar el rendimiento de la cadena de suministro mediante la combinación de marcos tradicionales de mejora continua con tecnología SaaS moderna pueden encontrar que el enfoque de ThroughPut Inc es práctico y efectivo, siempre que aprecien el equilibrio entre la integración rápida tipo plug-and-play y la optimización más técnicamente intensiva y totalmente automatizada ofrecida por plataformas como Lokad.