NVIDIA reduce el tiempo de planificación de la cadena de suministro en 144 veces con NVIDIA cuOpt y agentes de IA

En los últimos cinco años, la cartera de productos de NVIDIA ha pasado de procesadores gráficos discretos a fábricas de IA totalmente integradas y a escala de bastidor, en las cuales una sola implementación de cliente requiere la coordinación de ecosistemas completos: unidades GPU, conmutadores, tarjetas NIC, cables y plataformas de servidores que deben instalarse y encajar a la perfección. En lugar de tratar esta creciente complejidad como un riesgo, NVIDIA vio la oportunidad de crear una capacidad de planificación más resiliente y apta para el futuro.

Para anticiparse a los cambios en la demanda y a las posibles interrupciones, NVIDIA se propuso modernizar la forma en que evalúa los escenarios hipotéticos en toda su red de extremo a extremo. 

El objetivo: superar los límites de la planificación manual y por lotes, y adoptar un enfoque más dinámico y de alta frecuencia que permita evaluar de forma continua las alternativas a medida que cambian las circunstancias.

Eventos como las paradas de producción de las fábricas durante la pandemia o los cambios en las rutas de transporte han puesto de manifiesto lo importante que es anticiparse a las interrupciones, no solo reaccionar ante ellas. Los equipos se dieron cuenta de que para mantener el crecimiento a escala de centro de datos se requerirían herramientas de planificación que pudieran anticiparse a lo que puede pasar, lo cual permitiría a los equipos simular rápidamente escenarios hipotéticos alternativos y tomar decisiones con seguridad mucho antes de que se perciban los efectos en la cadena de suministro física.

El equipo de ingeniería de software de TI y operaciones de NVIDIA lanzó AI Planner, un programa interno de varios años destinado a integrar las tecnologías de IA propias de NVIDIA en todos los aspectos de la planificación de nuestra cadena de suministro. El objetivo no era la mejora gradual, sino un cambio radical: comprimir los ciclos de planificación críticos de horas a minutos y ofrecer a los planificadores de la cadena de suministro la capacidad de generar y explorar escenarios de optimización sin la necesidad de tener muchos conocimientos de investigación de operaciones.

En el núcleo de AI Planner se encuentra el solucionador de optimización de decisiones acelerado por GPU NVIDIA cuOpt. A cuOpt se le sometió a pruebas de referencia a velocidades hasta 10 veces superiores a los principales solucionadores basados en CPU en problemas de programación lineal (LP), y brindó al equipo nuevas posibilidades para resolver ese tipo de modelos de optimización complejos y a gran escala que antes resultaban demasiado lentos para la planificación interactiva.

El equipo creó Max-Supply, un modelo de optimización unificado que representa la red de suministro global de NVIDIA como un único problema de programación lineal de enteros mixtos (MILP). Max-Supply modela toda la cadena de suministro de oblea de silicio a servidor como un sistema conectado, lo cual permite a los planificadores evaluar los efectos posteriores a cualquier cambio (una restricción de la fábrica, un cambio de la demanda o una escasez de componentes) en toda la red de forma simultánea. NVIDIA cuOpt, que se ejecuta en una infraestructura local acelerada, resuelve estos modelos de forma nativa en la GPU, lo que permite resolver en cuestión de minutos escenarios que antes requerían ejecutarse durante toda la noche.

Los solucionadores potentes por sí solos no sirven de nada si los planificadores no pueden interactuar con ellos. Para poner fin a la brecha de usabilidad, el equipo incorporó un sistema de razonamiento multiagente en cuOpt, diseñado con modelos lingüísticos de gran tamaño de vanguardia y microservicios NVIDIA NIM™. El sistema de agentes funciona como interfaz inteligente entre el planificador y el motor de optimización, al gestionar el bucle completo:

• Comprender la intención del planificador a partir de preguntas de lenguaje natural
• Traducir la intención en modificaciones de datos y modelos
• Orquestación de ejecuciones de optimización mediante cuOpt
• Interpretar los resultados y explicar las ventajas e inconvenientes a los planificadores en un lenguaje sencillo

Este diseño resuelve lo que el equipo denomina la «paradoja de la usabilidad» de las herramientas de optimización: los modelos que son lo bastante sofisticados para gestionar la complejidad de NVIDIA han estado, históricamente, al alcance de los especialistas. Con la capa de agentes impulsados por Nemotron, cualquier planificador de la cadena de suministro puede enviar una consulta en lenguaje natural («¿Qué pasa con la disponibilidad de nuestra GPU si la fábrica X se queda parada durante dos semanas?») y recibir un escenario hipotético optimizado con una explicación, sin tener que escribir ni una línea de código ni esperar a un analista de investigación de operaciones.

El programa planificador de IA se lanzó con tres flujos de trabajo que ya están en producción: 

• Asignación de clientes: Optimizar la distribución del suministro entre los clientes 
• AVC (Disponible frente a comprometido): Conciliar las entregas comprometidas con el suministro disponible 
• Max-Supply (suministro máximo): El modelo de red completo de extremo a extremo

Los tres se ejecutan en la infraestructura local acelerada de NVIDIA y están integrados con los sistemas empresariales, incluido el software de planificación de recursos empresariales SAP.

Velocidad y agilidad de procesamiento de escenarios

Los escenarios hipotéticos que anteriormente requerían un día completo para ejecutarse ahora se procesan en menos de 10 minutos, lo cual supone reducir más de 144 veces el tiempo de ejecución. Esto significa que los responsables de la planificación pueden ejecutar decenas de escenarios en una sola ventana de decisión en lugar de elegir uno o dos y esperar respuestas de un día para otro.

Ahora los equipos someten sus planes a pruebas de estrés para prever picos de demanda, restricciones de suministro, cambios de ruta y paradas industriales temporales antes de que se materialicen esos eventos.

Productividad y escala

Además de aumentar la velocidad, AI Planner consiguió multiplicar por seis la productividad de los planificadores, lo que significa que cada planificador ahora puede evaluar y gestionar significativamente más escenarios de suministro que antes. Esto les ha permitido seguir el ritmo de la creciente complejidad empresarial y satisfacer las cambiantes necesidades empresariales.

La plataforma también ha servido para unir a los equipos. Los equipos de ventas y operaciones, que antes operaban en flujos de trabajo de planificación independientes, ahora colaboran en modelos de escenarios compartidos, lo cual mejora la armonización interna y reduce el tiempo dedicado a conciliar planes contradictorios entre grupos.

Influencia que trasciende a NVIDIA

La implementación interna de NVIDIA se ha transformado en una arquitectura de referencia para el ecosistema de software general de la cadena de suministro. La implementación del planificador de IA se comparte con los principales proveedores de software independientes como modelo para la optimización de agentes de la cadena de suministro acelerada por GPU. NVIDIA también ha desarrollado un blueprint de agente de cuOpt, de código abierto, que permite a los desarrolladores convertir consultas de lenguaje natural en modelos de optimización, lo cual hace que este enfoque sea accesible para organizaciones ajenas al departamento de TI de NVIDIA.

«Los sistemas basados en optimización han aumentado la velocidad y la calidad de las decisiones», dijo Debora Shoquist, vicepresidenta ejecutiva de operaciones de NVIDIA. «Los escenarios de planificación de la producción que antes requerían varios días ahora se pueden realizar en minutos, lo cual permite a los líderes evaluar las ventajas y desventajas, y tomar decisiones fundamentadas en tiempo real».

El programa AI Planner se está expandiendo a buen ritmo. El equipo tiene varios nuevos flujos de trabajo en desarrollo que extenderán la optimización basada en IA a procesos críticos adicionales de la cadena de suministro.

A largo plazo, la visión del equipo es una cadena de suministro absolutamente proactiva, en la que los agentes de IA supervisen de forma continua las señales en toda la red de demanda-suministro, detecten los riesgos emergentes, propongan respuestas optimizadas y permitan a los responsables de la planificación intervenir con confianza antes de que las interrupciones se reproduzcan en cadena. El reconocimiento de Franz Edelman también ha abierto las puertas para una colaboración más amplia con las comunidades de investigación operativa y de IA, lo cual consolida la posición de NVIDIA en la intersección de la aceleración por GPU y la inteligencia de decisiones empresariales.