NVIDIA® cuOpt™ 利用加速運算技術實現更好、更快的決策,將營運最佳化。cuOpt 幫助團隊在受多種限制的情況下解決複雜的路線問題,並利用極快的求解器響應時間提供新功能,例如動態路線重新規劃、水平負載平衡與機器人模擬。cuOpt 憑藉 23 項世界紀錄基準測試,擁有過去三年以來最大路線基準測試的所有世界紀錄。
cuOpt 使用採用 GPU 加速的物流求解器,仰賴啟發式、萬用啟發式與最佳化技術,在各種限制下,計算複雜的汽車路線問題。cuOpt 可部署在任何資料中心或雲端。支援採用非對稱模式的距離和時間矩陣,可與熱門的地圖引擎無縫整合。
重新執行模型並針對無法使用的車輛、交通與天氣中斷,以及新增訂單等變化進行調整,這一切都在服務級協議 (SLA) 時間限制內進行。
擴充至 15,000 個路線任務,為運算繁重的使用案例帶來便利。
在精準度相同的情況下,於 10 秒中 (而非原本的 20 分鐘) 運送 1,000 個包裹,速度提升 120 倍。
使運輸時間和燃料成本降低15%,雲端資源成本減少87%,資料中心使用量也顯著下降
cuOpt 擁有過去三年在最大路線基準測試上創下的所有 23 項世界紀錄,現已推出。
使用案例
瞭解 NVIDIA cuOpt 如何支援業界使用案例,並利用精選的範例,快速啟動人工智慧開發。
從配送中心派出車隊,為店家和終端客戶運送訂單。cuOpt 以相同準確度減少行駛哩程,加速運送時間。
派遣服務供應商是為了履行一系列不同的服務要求。這些要求在每個服務要求中分配一定時間,而且時間可能因需求而異。例如,電信技術員指派到客戶家安裝路由器,然後到另一家安裝資料線。cuOpt 讓技術員在離開前使用所有必需的工具,並依據最佳化的路線完成任務。
對於使用長途車隊貨物和車輛的進出運輸,最佳化調度和路線規劃至關重要。cuOpt 能讓使用者考慮現有飛行員、司機或船隊的數量,推薦最佳化的路線與時程表。
高效的揀貨與包裝在倉庫運作中扮演重要的角色,並符合客戶期望。公司利用 cuOpt 可打造更佳的人機互動功能,實現自動儲存與檢索、動態重新規劃路線與重新規劃路線機器人,在新訂單到達和舊訂單退回時,達到高效的卡車裝載。
零售、能源和製造業可利用 cuOpt 技術實現長途運輸管理、倉庫從裝卸貨平台的取貨路徑最佳化、退貨最佳化和自動履行最佳化,讓零售、能源和製造業受益。
汽車會將訂單揀起後送至另一地點卸貨,以此履行訂單。例如,送餐司機會從餐廳取餐,然後送至客戶的住址。cuOpt 能讓使用者調整及設定自己的求解器時間,不受任務數量或地點的影響。求解器會在數秒內以可接受的解決方案品質最佳化路線。
使用正確的工具與技術,將物流最佳化專案從開發到部署。
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. 是一家製造公司,生產大型機械已有一百多年歷史,他們使用 NVIDIA cuOpt 與 Jetson Orin™ 顛覆軌道維護與檢測功能。
下一步
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探索使用 NVIDIA cuOpt 著手開發所需的一切,包括最新的文件、教學課程、技術部落格等。
與 NVIDIA 產品專家交談,瞭解如何利用 NVIDIA AI Enterprise 的安全性、API 穩定性,以及支援,從試產邁入正試生產。