ルートの最適化
世界記録レベルの精度とパフォーマンスで複雑な問題を解決し、時間を節約し、コストと二酸化炭素排出量を削減します。
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NVIDIA® cuOpt™ は、アクセラレーテッド コンピューティングによって、より迅速な意思決定を行い作業の最適化を可能にします。cuOpt は、複数の制約がある複雑なルーティング問題をチームが解決するのに役立ち、動的な再ルーティング、ジョブ スケジューリング、ロボティクス シミュレーションなどの新しい機能で、ソルバー応答時間を秒以下で提供します。cuOpt は 23 のベンチマークの世界記録を保持し、過去 3 年間、ルーティング ベンチマークの世界記録はすべて cuOpt が達成しています。
ピックアップとデリバリーにおける最新テクノロジをご覧ください。ロボットやデジタル ツインなどを最適化します。
cuOpt では、ヒューリスティックス、メタヒューリスティックス、最適化をベースに GPU で高速化されるロジスティクス ソルバーを利用し、さまざまな制約のある複雑な車両ルーティング問題を計算します。cuOpt はあらゆるデータ センターやクラウドにデプロイできます。非対称パターンの距離と時間のマトリクスをサポートしており、一般的なマップ エンジンとシームレスに統合できます。
モデルを再実行し、運転不可能な車両、交通や天候の混乱、新しい注文の追加などの変化に合わせて調整します。すべて、サービスレベル合意書 (SLA) の時間制約内で行われます。
精度ベンチマークの Li & Lim と Gehring & Homberger で達成した世界記録のパフォーマンスをご体験ください。
15,000 までルーティング タスクを拡張し、計算負荷の高いユース ケースを簡単にします。
1,000 個の荷物を同じレベルの精度で 20 分もかからず 10 秒で再ルーティングします (120 倍高速)。
移動時間と燃料コストを 15% 削減し、クラウド リソース コストを 87% 削減し、データ センターの使用量を削減します
NVIDIA AI Enterprise の一部として、運用環境向けの安全なマイクロサービスを利用できます。どこにでもデプロイできて、価値創出までの時間を短縮します。
ルーティング ベンチマークで過去 3 年間に打ち立てられた 23 の世界記録をすべて所有する cuOpt を現在、ご利用いただけます。
トラック全車が流通センターから出発し、注文の品を店舗や顧客の住所に届けます。cuOpt は走行距離を減らし、同じ精度で配送時間を短縮します。
さまざまなサービス依頼に対応するため、サービス プロバイダーが派遣されます。プロバイダーにはサービス依頼ごとに一定の時間が割り当てられ、その時間は依頼に基づいて変わることがあります。たとえば、電気通信企業の技術者が、ある顧客の自宅に派遣されてルーターを取り付け、次に別の家に行き、データ ケーブルを取り付けます。cuOpt を利用すると、技術者は出発前に必要な道具をすべて揃え、最適化されたスケジュールに基づいて作業を完了できます。
長距離フリートで商品や車両をインバウンドまたはアウトバウンドで輸送する場合、スケジュールとルート計画の最適化が重要になります。cuOpt を利用すると、利用できる操縦士、運転手、船舶の数を考慮し、最も最適なルートやスケジュールを推奨できます。
効率的なピッキングと梱包は、倉庫業務と顧客の期待に応える上で大きな役割を果たします。cuOpt を利用すると、ストレージが自動化され、人間と機械のやりとりが改善されます。新しい注文が届いたとき、また、以前の注文が返品されたとき、ロボットが動的にルーティングまたは再ルーティングされ、トラックの積み込みが効率的に行われます。
小売り、エネルギー、製造業界は、長距離輸送管理、倉庫内の入庫ドックから出荷ドックまでのピックアップ パスの最適化、自動フルフィルメントの最適化で cuOpt の恩恵が受けられます。
車両が注文品を受け取り、別の場所で降ろすことで宅配は完了します。たとえば、食品配送ドライバーはレストランから注文品を受け取り、顧客の自宅の住所に配送します。cuOpt を利用すると、タスクの数や場所に関係なく、独自のソルバー (最適な解を求める) 時間を設定したり、調整したりできます。許容できる品質の解となるよう、ルートを数秒で最適化します。
正しいツールを使用し、ロジスティクスの最適化プロジェクトを開発から運用に移行してください。
cuOpt を体験したい個人向けに、API カタログでは UI ベースのプレイグラウンドと、NVIDIA が管理する API エンドポイントへの無料アクセスを提供しています。ここから始めることをお勧めします。
NVIDIA AI Enterprise を運用環境向けに購入する前に cuOpt を試したい企業のために、無料で始めるための選択肢を 2 つ用意しております。
インフラストラクチャなし: 既存のインフラストラクチャがない場合、NVIDIA は NVIDIA LaunchPad を通じて無料のハンズオン ラボを提供します。
インフラストラクチャあり: インフラストラクチャが既にある場合、NVIDIA は NVIDIA AI Enterprise を 90 日間試用できる無料の評価ライセンスを提供します。
リアルタイムのルート最適化で効率性を上げ、コストを減らし、収益と顧客満足度を大幅に上げている組織の手法をご覧ください。
NVIDIA の Metropolis、Omniverse™、cuOpt、そしてロボット認知の Isaac™ を組み合わせることで、ロジスティクス的に複雑な協働ロボット空間を完全自動化するためのエンドツーエンド ストラテジを作成できます。
cuOpt は、経営を最適化し、コストと二酸化炭素の排出量を減らし、顧客満足度を上げることでロジスティクス管理と経営研究を改革しています。その仕組みをご覧ください。
この自分のペースで進められる NVIDIA Deep Learning Institute コースでは、車両ルーティングの一般的な最適化に取り組み、cuOpt で使用される入力データの前処理方法を学習します。現実世界のビジネスにおける制約が反映されるよう、さまざまな問題を組み立てます。
最適化加速のプロジェクトに取り組んでおられますか? NVIDIA LaunchPad の厳選された無料ラボで、ルート最適化ワークフローをご利用いただけます。ステップバイステップ ガイド、すぐに使えるソフトウェア、サンプル データ、アプリケーションが付属します。
このハンズオン ラボでは、NVIDIA cuOpt クラウド サービスを使用し、配送、集荷、派遣業務などを行うさまざまな種類の車両のために最適な経路を見つける方法を学習します。
ルート最適化で世界記録を打ち立てた NVIDIA cuOpt のエンジンは、川崎重工の安全な鉄道開発と Adient の製造最適化に役立っています。
こちらの詳細ガイドでは、NVIDIA cuOpt を始めるさまざまな方法をご紹介しています。たとえば、NVIDIA AI Foundation エンドポイントを利用し、ブラウザーから cuOpt を試したり、NVIDIA LaunchPad でルート最適化 AI ワークフローを試したりできます。
NVIDIA の Omniverse、Metropolis、Isaac、cuOpt が AI ジムで互いにやりとりする仕組みをお読みください。ロボットや人間が予測不可能なイベントや複雑なイベントに対処できるよう、開発者は AI エージェントをトレーニングできます。
オペレーション研究のための GPU で高速化された AI アルゴリズムは改善が続いており、非常に複雑なオペレーションの一部で、ほぼリアルタイムの最適化と世界記録を破る効率性を開発者に提供しています。GPU で高速化されたライブラリから AI クラウド API に cuOpt がどのように進化し、最近、LLM と線形プログラミングの進歩が実現したのかをご覧ください。
BMW、Ipolog、NVIDIA が現在進めているコラボレーションをご覧ください。デジタル ツインと組み合わせ最適化の高速化により、輸送車両の必要台数を 20% 削減する方法がわかります。
川崎重工業は IoT、「エッジからデータ センターまで」の処理、AI テクノロジ、機械学習テクノロジを利用して貨物列車の状態を細かく分析することで、メンテナンスと安全対策を最適化しています。その手法をご覧ください。
特集
川崎重工は 100 年以上にわたり大型機械の製造を行っているメーカーです。同社が NVIDIA cuOpt と Jetson Orin™ を導入したところ、トラックを保守点検する能力が一変しました。
NVIDIA cuOpt のオンライン コミュニティをご覧ください。使い方に関する質問を閲覧したり、ベスト プラクティスを学んだり、他の開発者と交流したり、バグを報告したりできます。
NVIDIA 開発者プログラムを通して、同じ志を持つ数百万人もの開発者とつながることができます。また、数百もの GPU 対応コンテナー、モデル、SDK を提供しており、NVIDIA の技術でアプリを構築するために必要なすべてのツールにアクセスすることができます。
NVIDIA Inception は最先端スタートアップ企業向けの無料プログラムであり、企業にとって非常に重要であろう、市場に進出するためのサポート、技術的専門知識、トレーニング、資金調達の機会を提供しています。
正しいリソースを見つけ、ルートの最適化プロジェクトを開発から運用に移行してください。
試作から運用環境に、確固たるセキュリティ、安定した API、NVIDIA AI Enterprise サポートを取り込んで移行する方法について、NVIDIA の製品スペシャリストがお答えします。
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