英伟达加速计算帮助建立世界领先的精确度

Nvidia reopti软件有助于优化路线规划、仓库拣货、运输管理，应对更多物流挑战，并控制从工厂到商店和家庭不断飙升的配送成本。

全球疫情引发了供应链危机，几乎影响到了世界上的每一个人和每一个企业。

对于消费者来说，可能会通过减少消费来缓解由此产生的供需失衡。然而，企业已经损失了数百万美元的利润。

为了帮助市值9万亿美元的物流行业高效地将货物从工厂配送到商店和家庭，英伟达今天发布了英伟达ReOpt AI软件。

NVIDIA ReOpt将NVIDIA RAPIDS软件与局部搜索启发式算法和元启发式算法(如禁忌搜索)相结合，可以更快地分析大数据，实时优化车辆路径规划和物流。

NVIDIA ReOpt为动态物流和供应链管理提供了一系列新工具，适用于包括运输、仓储、制造、零售和快餐店在内的许多行业。

在NVIDIA GTC大会上，ReOpt的演示使用了NVIDIA Isaac Sim(由NVIDIA Omniverse平台支持，用于虚拟世界和3D工作流中的模拟和协作)。首先，创建了一个可扩展的机器人仿真应用程序，以在真实图像中显示动态重新优化。

当前，全球供应链面临大规模挑战。NVIDIA ReOpt提供了将仓储货物发送到许多家庭和办公室所需的AI软件，可以满足从高效拣货包装到配送的各种需求。

从餐厅到餐桌

对于Domino的Pizza来说，快速使用大数据非常重要。据该公司称，有3400万种方法可以根据披萨馅料、糕点、奶酪、酱料和大小的各种组合来制作披萨。对于饥饿的消费者来说，尽可能高效地分发所有这些组合的披萨是非常重要的。公司与NVIDIA ReOpt团队合作，实施了实时预测系统，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的合作取得了丰硕的成果，这揭示了提供实时可行分发的巨大前景，可以帮助我们每天为客户提供更好的服务。”

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，通过各种运输方式(包括空运和快递服务、铁路货运、海运和卡车运输)实现生产者和消费者之间的互联互通。

甚至在疫情对物流和配送产生影响之前，直接送货上门(即“最后一英里送货”)就已经成为一项成本高昂的挑战，因为大量消费者转向了网上购物。

ABI研究估计，总运输成本的一半以上是由最后一英里配送产生的，这严重影响了盈利能力。根据物流公司Onfleet的数据，上述成本中约25%通常由物流公司自己承担，由于供应链效率低下，这一数字仍在增长。

ReOpt现在支持抢先试用，可以实现软件驱动的流程变更，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、燃油成本、二氧化碳排放和怠速时间。物流公司可以获得关于路况、交通数据和路线建议的实时反馈，从而建立更准确的到达时间预测。

约束条件的优化：对有限容量和不同成本的车辆运动进行建模。这其中包括很多需要考虑的因素，比如生鲜农产品等货物必须用装有制冷设备的卡车运输，或者部分客户只能在某个时间收货。

仓库拣选：公司可以在拣选包装过程中建立更好的人机交互，实现自动存储和检索，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、卡车和集装箱船的位置以及运输工具的统计数据，实现整个供应链中的路线跟踪。该软件可以考虑在特定日期可以操作这些车辆的空闲飞行员、飞行员和机组人员的数量，同时考虑维护成本。

英伟达加速计算

帮助建立世界领先的精度提供动力。

NVIDIA GPU可以为强大的启发式算法和具有挑战性的限制性条件优化提供计算能力。ReOpt利用NVIDIA的大规模并行架构，生成数千个候选解决方案，并对其进行优化，最终只选出其中的最佳解决方案。

因此，ReOpt可以利用计算的并行性，在很短的时间内得到运算结果，保证结果的准确性。

根据Gehring Homberger基准测试的车辆数量，该软件的平均准确率比世界上最著名的解决方案高2.96%。