NVIDIA 将 AI 引入供应链

NVIDIA ReOpt AI 软件助力优化路线规划、仓库拣货、运输工具管理,以及应对更多物流挑战,控制从工厂到商店和家庭日益飙升的配送成本。
by ALEX FENDER

全球疫情造成了供应链危机,几乎影响着全球每一个人和每一家企业。

对于消费者来说,或许可以通过减少消费来缓解由此造成的供需失衡。然而,企业却因此损失数百万美元的利润。

为了帮助市场价值高达 9 万亿美元的物流行业高效地将商品从工厂配送到商店和家庭,NVIDIA 今日发布了 NVIDIA ReOpt AI 软件

NVIDIA ReOpt 将 NVIDIA RAPIDS 软件与本地搜索启发式算法和元启发式算法(如禁忌搜索)相结合,能够更快地解析大数据,实时优化车辆路线规划和物流。

NVIDIA ReOpt 提供了一系列动态物流和供应链管理新工具,适用于诸多行业,包括运输、仓储、制造、零售和快餐店。

NVIDIA GTC 大会上,ReOpt的演示使用了NVIDIA Isaac Sim(由NVIDIA Omniverse平台提供支持,用于在虚拟世界和3D工作流程中进行模拟和协作),首先创建了一个可扩展的机器人模拟应用,在逼真的画面中展示动态重新优化。

在目前全球供应链面临大规模挑战的形势下,NVIDIA ReOpt 提供了将仓储货物发往众多家庭和办公室所需要的 AI 软件,可满足从高效拣货和包装到配送的各种需求。

从餐厅到餐桌

对于达美乐比萨,快速利用大数据非常关键。该公司表示,基于披萨馅料、酥皮、奶酪、酱汁和大小的各种组合,有 3400 万种制作披萨的方式。尽可能高效地配送这其中各种组合的披萨对于饥饿的消费者来说至关重要。该公司与 NVIDIA ReOpt 团队合作,实施了一个实时预测系统,帮助他们满足客户需求的重要配送标准。

达美乐比萨数据科学副总裁 Andrew Birch 表示:“我们与 NVIDIA 合作取得了丰硕的成果,这揭示了提供实时且可行的配送的巨大前景,可以帮助我们每天为客户提供更卓越的服务。”

图注:达美乐比萨使用 NVIDIA ReOpt 优化配送路线

后疫情时代的经济规划

 物流业是一个高度集成的供应链网络,通过多种运输模式(包括航空和快递服务、铁路货运、海运和卡车运输)实现生产商和消费者之间的互联。

即使在疫情对物流配送造成冲击之前,由于大量消费者转向在线购物,直接送货上门(即“最后一英里配送”)已经成为一项耗资高昂的挑战。

ABI Research 估计,总运输成本中超过一半是由最后一英里配送产生的,严重影响了盈利率。物流公司 Onfleet 表示,通常约 25% 的上述成本是物流公司自行承担的,而由于供应链效率低下,这一数字还在不断增长。

ReOpt 现已支持抢先试用,可实现软件驱动的流程更改,包括:

●        路线优化。动态路线优化使用先进的算法,为调度员和驾驶员提供路线,从而显著降低里程数、燃料成本、CO2 排放量和空闲时间。物流配送公司可以获得有关路况、交通数据和路线建议的实时反馈,以建立更准确的到货时间预测。

●        针对限制条件的优化。对具有有限容量以及不同成本的运输工具,进行移动情况建模。这包括要考虑诸多因素,例如新鲜农产品等商品必须由配有冷藏设备的卡车运输,或者有的客户只能在特定时段接收货物。

●        仓库拣货。公司可以建立更出色的人机交互,在拣货和包装流程中实现自动化存储和检索,从而在收到新订单时动态规划和重新规划机器人路线,高效地将货物装载到卡车上。

●        运输工具组合优化。利用飞机、火车、卡车和集装箱货船的位置和运输工具统计数据,在整个供应链中实现路线追踪。该软件可以考虑到特定日期可以操作这些运输工具的空闲飞行员、驾驶员和船员的数量,同时结合考虑维护成本。

NVIDIA 加速计算助力打造全球领先的精确度提供动力

NVIDIA GPU可以为强大的启发式算法和极具挑战的限制性条件优化提供算力。ReOpt 利用 NVIDIA 的大规模并行架构来生成数千个候选解决方案,并进行优化,最终仅选择其中最佳的解决方案。

因此,ReOpt可利用计算并行性在极短的时间内得到运算结果并同时保证其结果的准确性。

根据 Gehring & Homberger 基准测试的运输工具数量,这一软件的平均准确度超出全球最知名的解决方案 2.96%。立即在Google Colab上注册以获得ReOpt最新信息和抢先试用。