OneRail использует искусственный интеллект Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени.

Искусственный интеллект в действии

OneRail использует искусственный интеллект Nvidia для оптимизации доставки «последней мили» в режиме реального времени.

Компания OneRail запустила платформу доставки на основе искусственного интеллекта, использующую технологии Nvidia, чтобы помочь розничным, оптовым и розничным продавцам определять оптимальный способ доставки отдельных заказов.

По данным компании OneRail, система OmniSTAR оценивает различные варианты, включая собственный автопарк, курьерские службы, службы доставки посылок и другие способы доставки, а затем выбирает наиболее экономичный вариант, соответствующий требуемому уровню обслуживания.

Платформа объединяет механизм оптимизации принятия решений cuOpt от Nvidia и программное обеспечение для обработки данных cuDF с данными OneRail о ценах и производительности доставки. Для обработки расчетов маршрутизации и выбора способа доставки используется ускоренная вычислительная инфраструктура Nvidia.

Компания OneRail заявила, что система может сократить время вычислений в 10 раз. По данным компании, расчет, который раньше занимал 20 минут, теперь может быть выполнен менее чем за две минуты, а расчет, занимавший неделю, может быть сокращен примерно до двух дней.

В OneRail заявили, что сокращение времени обработки позволяет оптимизировать процесс в рамках оперативной доставки, где можно оценить несколько вариантов выполнения заказа, прежде чем он будет назначен заказчику.

«Если у вас нет возможности принимать молниеносные решения, вы теряете прибыль», — сказал Катания в интервью CNBC. «Доставка «последней мили» обходится дорого».

От прогнозирования до принятия решений о реализации

Более масштабные системы искусственного интеллекта OneRail используют прогнозирование и оптимизацию для различных этапов процесса доставки. Компания заявила, что ее модели машинного обучения оценивают такие факторы, как время обслуживания, риск задержки, вероятность успешной доставки с первой попытки и ожидаемые ценовые диапазоны.

Компания OneRail заявила, что эти прогнозы используются в системах оптимизации, определяющих способ выполнения заказа. Кроме того, компания сообщила, что система OmniSTAR сравнивает различные режимы выполнения заказов, прежде чем выбрать вариант, исходя из стоимости и требований к обслуживанию.

В исследованиях динамической маршрутизации транспортных средств проводится аналогичное различие между прогнозированием изменяющихся условий и перерасчетом оперативных решений по мере поступления новой информации. В обзоре 2024 года, опубликованном в Европейском журнале операционных исследований, прогнозирование времени в пути и переоптимизация в реальном времени были определены как отдельные области исследований маршрутизации, зависящей от времени.

Nvidia cuOpt отвечает за оптимизацию маршрутизации.

Nvidia описывает cuOpt как библиотеку оптимизации с открытым исходным кодом и ускорением на графическом процессоре для решения задач маршрутизации транспортных средств и других задач математической оптимизации.

В документации Nvidia указано, что cuOPt может учитывать стоимость транспортных средств, вместимость, время в пути, рабочие окна, начальные точки и другие ограничения при расчете маршрутов. Его модели расчета стоимости также могут использовать расстояние, время, денежную стоимость или взвешенную комбинацию этих показателей.

OmniSTAR применяет cuOpt как к выбору маршрута, так и к выбору способа доставки. Компания OneRail заявила, что это позволяет системе сравнивать доступные варианты выполнения заказа и определять наиболее экономичный вариант, который по-прежнему соответствует требованиям к обслуживанию.

В OneRail заявили, что многие розничные продавцы по-прежнему полагаются на статичные правила или ручное планирование при принятии подобных решений, и что OmniSTAR разработан для оценки большего количества вариантов доставки в более короткие операционные сроки.

Компания Nvidia заявила, что cuOPt не проводит исчерпывающего тестирования всех возможных маршрутов. Вместо этого решатель генерирует варианты решений и итеративно улучшает их, используя эвристические алгоритмы с ускорением на графическом процессоре, чтобы получить высококачественные результаты за заданное время вычислений.

Платформа также использует Nvidia cuDF, библиотеку с ускорением на графических процессорах для обработки табличных данных, включая фильтрацию, объединение и агрегирование наборов данных.

OneRail объединяет эти возможности со своими собственными данными о доставках и операционными моделями. Ее набор данных основан на миллионах доставок по сети, которая, по словам компании, включает более 12 миллионов водителей и более 1000 логистических партнеров.

Данные охватывают показатели ценообразования и эффективности доставки для различных видов транспорта. Компания OneRail заявила, что OmniSTAR может использовать эту информацию для выявления правил доставки, которые увеличивают затраты, и оценки того, как выбор способа доставки влияет на прибыльность отдельных товаров.

Представленная архитектура OmniSTAR основана на ускоренной обработке данных с помощью графических процессоров и математической оптимизации. Nvidia описывает cuOpt как компонент оптимизации, используемый для решения задач, включая маршрутизацию транспортных средств.

Поскольку cuOpt не сохраняет состояние, изменения условий эксплуатации требуют моделирования и повторной отправки задачи оптимизации. Nvidia приводит в качестве примеров изменений, которые могут инициировать подобную динамическую переоптимизацию, поломки транспортных средств, отсутствие водителей, перекрытия дорог, пробки и новые приоритетные заказы.

Компания OneRail заявила, что OmniSTAR может повторно моделировать сценарии доставки в зависимости от таких переменных, как стоимость топлива, погода и условия транспортировки. Компания также отдельно отметила, что использование cuOpt позволяет ей оценивать больше сценариев маршрутизации и пересчитывать маршруты быстрее, чем при предыдущем подходе.

Система OmniSTAR переходит в режим активной эксплуатации.

Система OmniSTAR уже развернута у некоторых корпоративных клиентов.

В компании US Foods, по данным OneRail, система выявила конфигурации доставки, которые снижали рентабельность, в том числе транспортировку низкорентабельных товаров на большие расстояния с использованием дорогостоящего оборудования. Впоследствии, как сообщила OneRail, US Foods использовала полученные данные для корректировки цен и реструктуризации некоторых схем доставки.

Компания OneRail также сообщила CNBC, что неназванный крупный дистрибьютор шин, использующий платформу, добился экономии в размере 40 миллионов долларов за три года. Имя клиента не было названо, а данные об экономии были предоставлены компанией OneRail. Компания также сообщила CNBC, что ожидает, что объем валовых продаж OmniSTAR превысит 6 миллиардов долларов в четвертом квартале 2026 года.

CNBC сообщило, что OneRail и Nvidia работали над проектом в течение трех лет до его запуска. OneRail заявила, что сотрудничество включало прямое взаимодействие с инженерной командой Nvidia cuOpt по вопросам доставки «последней мили» и оптимизации крупномасштабной логистики, а также участие в программе Nvidia Inception.

В марте этого года компания FedEx запустила программу FedEx SameDay Local в сотрудничестве с OneRail, которая обеспечивает клиентам доступ к национальной сети из более чем 1000 служб доставки.

(Фото Брехта Корбеля)

См. также: Четверть бизнеса Nvidia в следующем году будет приходиться на лаборатории, которые компания финансирует.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими выставками. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com