NVIDIA、サプライチェーンに AI をもたらす

by Alex Fender · November 16, 2021

NVIDIA ReOpt AI ソフトウェアは、ルート計画、倉庫でのピッキング、輸送手段管理などの物流の課題を最適化し、工場から店舗や個人宅への高騰している配送コストを抑制します。

世界的なパンデミックにより、地球上のあらゆる人びとと企業にその影響を与えるサプライチェーン危機が発生しています。

消費者にとっては、需給のバランスの崩れは、クリスマスツリーの下に置かれるプレゼントが 1 つ減るくらいかもしれませんが、企業にとっては利益のうち数百万ドルが運送費に当てられることになります。

NVIDIA は、9 兆ドルの物流業界が工場から店舗や個人宅に商品を効率的に配送するために役立つ NVIDIA ReOpt AI ソフトウェアを今週初公開しました。

NVIDIA RAPIDS ソフトウェアを局所探索ヒューリスティクスアルゴリズムおよびタブー探索などのメタヒューリスティクスと組み合わせた NVIDIA ReOpt は、車両ルート計画と物流をリアルタイムに最適化するビッグデータ向けの高速ソルバーです。

NVIDIA ReOpt は、運送、倉庫、製造、小売、クイックサービスレストランなどの幅広い業界に、動的な物流およびサプライチェーン管理のための新しいツールを提供します。

NVIDIA GTC での ReOpt のデモンストレーションでは、仮想世界および 3D ワークフローでシミュレーションやコラボレーションを可能にする NVIDIA Omniverse プラットフォームで動作する NVIDIA Isaac Sim を使用して、写真のようにリアルな環境で動的な再最適化を行うスケーラブルなロボティクスシミュレーションアプリケーションを初めて実現しました。

グローバルサプライチェーンが大規模な混乱に陥るなか、NVIDIA ReOpt はラストワンマイルの配送のための車両ルーティングから、個人宅やオフィス向けに発送する倉庫保管商品の効率的なピッキングや梱包まで、あらゆることに必要な AI ソフトウェアを提供します。

オーブンから配達先まで

ビッグデータの迅速な活用はDomino’s Pizza（ドミノ・ピザ）にとって大変重要です。同社によれば、ピザを作る方法は、トッピング、生地、チーズ、ソースおよびサイズの組み合わせにより、3400 万通りあります。お腹をすかせた顧客にとっては、考えられるこれらのすべてのピザの組み合わせをできるだけ効率的に配達することが重要です。同社は、NVIDIA ReOpt チームと協力し、夕食を待ちわびている顧客のための重要な配達基準を満たすために役立つリアルタイム予測システムを導入しました。

Domino’s Pizzaのデータサイエンス担当バイスプレジデントのアンドリューバーチ (Andrew Birch) 氏は、「NVIDIA と協力して得られた成果により、お客様に毎日届けるサービスの向上に役立つリアルタイムで実用的な洞察を実現できる期待が大いに高まりました」と語ります。

NVIDIA ReOpt を利用したドミノ・ピザの配送ルートの最適化

コロナ禍後の経済に向けた計画

物流業界は、航空便や速達便、貨物列車、海上輸送、トラック輸送などの複数の輸送方式で生産者と消費者をつなげる高度に統合されたサプライチェーンネットワークです。

パンデミックが発生し、何百万人もがオンラインショッピングに切り替えたことで物流が混乱している以前から、ラストワンマイルの配送と呼ばれる、商品を直接顧客に配送することは、コストのかかる課題となっていました。

ABI Research 社は、配送費の合計の半分以上がラストワンマイルの配送によるもので、収益性に影響が出ていると推定しています。物流会社の Onfleet によると、企業は一般的にこのコストの約 25 % を自社で負担しており、サプライチェーンの非効率性によりこの数字は今も増加しています。

現在早期アクセスが可能な ReOpt は、以下のようなソフトウェア主導のプロセス変更をもたらします。

ルートの最適化：動的なルートの最適化では、距離、燃料費、CO2 排出量、遊休時間を劇的に削減できるルートを発送担当者やドライバに提供する高度なアルゴリズムを利用します。企業は、道路状況、交通データおよび提案ルートに対するリアルタイムなフィードバックを得て、到着時間帯の精度を高めることができます。
高度な制約：容量が有限でコストが異なる車両の動きをモデリングします。これには、冷蔵トラックで運ばなければならない生鮮食品や、特定の時間帯しか荷物を受け取ることができない顧客などの要素も考慮されます。
倉庫でのピッキング：ピッキングと梱包における自動化された保管と検索のために、人間と機械のより良い相互作用を作り出すことができます。新しい注文が届いた場合は効率的にトラックに積み込むために、ロボットを動的にルーティングおよび再ルーティングします。
輸送手段構成の最適化：飛行機、列車、トラック、コンテナという輸送手段の場所と統計を使用して、サプライチェーン全体のルーティングを追跡します。このソフトウェアは、特定の日にこれらの乗り物を動かすために利用可能なパイロット、ドライバまたは船の数や、メンテナンスコストを織り込むことができます。