Обзор 3SC Solutions, поставщика программного обеспечения для управления цепями поставок на основе искусственного интеллекта

Автор: Леон Левинас-Менар
Последнее обновление: апрель 2025 года

Вернуться к Анализу рынка

3SC Solutions, основанная в 2012 году в Гуруграме и расширившаяся с офисами в Амстердаме, Бангалоре и Пуне, позиционирует себя как поставщик решений для управления цепями поставок на основе искусственного интеллекта, предлагающий облачные программные продукты для стратегического планирования и оперативного исполнения. Ее предложение построено вокруг двух основных платформ — Аналитика и Планирование Цепи Поставок (SCAI) и Исполнение Цепи Поставок и Управление Транспортом (iTMS) — которые вместе направлены на трансформацию операций цепи поставок путем интеграции надежного управления данными, прогнозирования спроса, симуляции рисков с использованием цифровых двойников и управления отправками в реальном времени. Поддерживаемая значительными венчурными инвестициями и признанная в рыночных руководствах, 3SC Solutions обещает интегрированный модульный подход, использующий искусственный интеллект и машинное обучение для консолидации обширных потоков данных, извлечения предиктивных и прескриптивных идей и автоматизации процессов принятия решений в различных функциях от спроса до логистики. Однако техническая документация остается намеренно высокоуровневой, что требует осторожной оценки, отражает ли ее утверждение о “искусственном интеллекте” подлинные инновации или переименование устоявшихся предиктивных методов.

Обзор компании и продуктового набора

3SC Solutions позиционирует себя как поставщик программного обеспечения для управления цепями поставок через две основные платформы. Платформа Аналитики и Планирования Цепи Поставок (SCAI) предлагает интегрированную структуру для прогнозирования спроса, снижения рисков и планирования. Она включает модули, такие как Интегрированное Бизнес-планирование (IBP), Управление рисками на основе Цифрового Двойника с возможностями симуляции, Управление данными предприятия (EDM) для стандартизации управления данными и CarbonX для планирования декарбонизации. Параллельно платформа Исполнения Цепи Поставок и Управления Транспортом (iTMS) разработана для управления всем жизненным циклом отправки — от планирования и оптимизации до управления контрактами/тарифами, отслеживания в реальном времени (включая геозонирование) и автоматизированного выставления счетов и урегулирования. Вместе эти облачные SaaS-платформы консолидируют огромные объемы данных цепи поставок по спросу, предложению, финансам и логистике для прогностической и прескриптивной аналитики, способной ускорить процессы принятия решений (см. 1 и 2).

Технические механизмы и утверждения об искусственном интеллекте

Согласно собственным материалам, 3SC Solutions интегрирует масштабные данные цепи поставок и использует методы искусственного интеллекта и машинного обучения для получения действенных идей. Подход компании основан на надежной интеграции данных через свой модуль EDM, использовании предиктивной и прескриптивной аналитики для своевременной поддержки принятия решений в своем модуле IBP и управлении рисками на основе симуляции через цифровую двойную структуру. Возможности выполнения в реальном времени в iTMS дополнительно обеспечивают мониторинг в реальном времени и оптимизацию планирования. Однако, хотя эти описания изображают модульный, основанный на данных подход, обещающий улучшенное принятие решений, технические документы остаются на высоком уровне. Конкретные детали относительно базовых алгоритмов искусственного интеллекта, фреймворков глубокого обучения или передовых методологий машинного обучения не предоставляются, что вызывает вопросы относительно того, отражает ли метка “искусственный интеллект” подлинные инновации или просто переупаковку традиционных предиктивных методов (34).

3SC Solutions против Lokad

Хотя и 3SC Solutions, и Lokad обслуживают рынок программного обеспечения для цепочки поставок, они существенно отличаются по философии и реализации. 3SC Solutions предлагает интегрированный набор, охватывающий как аналитику, так и выполнение через отдельные модульные платформы (SCAI и iTMS) и акцентирует внимание на широкой консолидации данных, управлении рисками на основе симуляции и функциональности для конечных пользователей. В отличие от этого, Lokad — пионер в количественной оптимизации цепочки поставок — сосредотачивается на предоставлении индивидуальной, программируемой платформы, построенной вокруг своего собственного языка специфической для области Envision. Решение Lokad разработано для создания высококастомизированных числовых рецептов путем глубокой интеграции вероятностного прогнозирования с оптимизацией принятия решений и техниками дифференцируемого программирования. По сути, в то время как 3SC Solutions следует более готовому к использованию, интегрированному подходу, предназначенному для охвата всей цепочки поставок “от планирования до выполнения”, Lokad позиционирует себя как специалист в настройке производительности цепочки поставок через математически обоснованную, индивидуальную оптимизацию (56). Это фундаментальное расхождение отражает компромисс между привлекательностью “включи и играй” модульной системы 3SC и детальным, приложение-специфичным контролем, предлагаемым технологией Lokad.

Заключение

3SC Solutions предлагает облачный интегрированный набор управления цепочкой поставок, охватывающий от прогнозирования и планирования на основе данных до выполнения в реальном времени и управления транспортом. Его платформы обещают улучшить принятие решений благодаря аналитике на основе искусственного интеллекта и управлению рисками на основе симуляции, и получили как признание на рынке, так и значительное финансирование. Однако высокоуровневый характер его технических раскрытий призывает к осторожной оценке настоящего объема его технологических инноваций. При оценке программного обеспечения для цепочки поставок организации должны взвесить преимущества интегрированного, модульного решения, подобного 3SC Solutions, против более настраиваемых, математически строгих платформ, таких как у Lokad — балансируя между простотой развертывания и глубиной количественной оптимизации.

Источники