OneRail ra mắt OmniSTAR: Nền tảng tối ưu giao hàng chặng cuối ứng dụng AI từ Nvidia

OneRail vừa ra mắt một nền tảng giao hàng hỗ trợ bởi AI, sử dụng công nghệ của Nvidia để giúp các nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà phân phối quyết định cách thức thực hiện từng đơn hàng cụ thể.

Được gọi là OmniSTAR, hệ thống này đánh giá các tùy chọn bao gồm đội xe sở hữu riêng, dịch vụ chuyển phát nhanh, đơn vị vận chuyển bưu kiện và các phương thức giao hàng khác, sau đó chọn ra phương án có chi phí thấp nhất đáp ứng được mức dịch vụ yêu cầu, theo thông tin từ OneRail.

Nền tảng này kết hợp công cụ tối ưu hóa quyết định Nvidia cuOpt và phần mềm xử lý dữ liệu cuDF với dữ liệu về hiệu suất và giá cước giao hàng của OneRail. Cơ sở hạ tầng điện toán tăng tốc của Nvidia được sử dụng để xử lý các tính toán về lộ trình và phương thức giao hàng.

OneRail cho biết hệ thống có thể giảm thời gian tính toán lên đến 10 lần. Theo công ty, một phép tính trước đây mất 20 phút nay có thể hoàn thành trong chưa đầy hai phút, trong khi một phép tính mất cả tuần có thể rút ngắn xuống còn khoảng hai ngày.

OneRail cho biết thời gian xử lý ngắn hơn cho phép việc tối ưu hóa diễn ra ngay trong các hoạt động giao hàng trực tiếp, nơi nhiều tùy chọn thực hiện đơn hàng có thể được đánh giá trước khi đơn hàng được phân bổ.

"Nếu bạn không có khả năng đưa ra quyết định nhanh như chớp, bạn đang đánh mất biên lợi nhuận," Catania nói trong một cuộc phỏng vấn với CNBC. "Việc thực hiện chặng cuối (last-mile) rất tốn kém."

Từ dự đoán đến các quyết định giao hàng

Các hệ thống AI rộng lớn hơn của OneRail sử dụng dự đoán và tối ưu hóa cho các phần khác nhau của quy trình giao hàng. Công ty cho biết các mô hình học máy của họ ước tính các yếu tố bao gồm thời gian dịch vụ, rủi ro chậm trễ, xác suất giao hàng thành công ngay lần đầu và các khung giá dự kiến.

OneRail cho biết những dự đoán đó được đưa vào các hệ thống tối ưu hóa để xác định cách thức thực hiện một đơn hàng. Riêng biệt, công ty cho biết OmniSTAR so sánh các phương thức thực hiện khác nhau trước khi chọn một tùy chọn dựa trên chi phí và yêu cầu dịch vụ.

Nghiên cứu về định tuyến phương tiện động tạo ra sự phân biệt tương tự giữa việc dự đoán các điều kiện thay đổi và tính toán lại các quyết định vận hành khi có thông tin mới. Một bài đánh giá năm 2024 trên tạp chí European Journal of Operational Research đã xác định dự đoán thời gian di chuyển và tái tối ưu hóa theo thời gian thực là các lĩnh vực riêng biệt của nghiên cứu định tuyến phụ thuộc vào thời gian.

Nvidia cuOpt xử lý tối ưu hóa lộ trình

Nvidia mô tả cuOpt là một thư viện tối ưu hóa mã nguồn mở, tăng tốc bằng GPU dành cho định tuyến phương tiện và các bài toán tối ưu hóa toán học khác.

Tài liệu của Nvidia cho thấy cuOpt có thể tính đến chi phí phương tiện, sức chứa, thời gian di chuyển, khung giờ hoạt động, địa điểm xuất phát và các hạn chế khác khi tính toán lộ trình. Các mô hình chi phí của nó cũng có thể sử dụng khoảng cách, thời gian, chi phí tiền tệ hoặc sự kết hợp có trọng số của các thước đo đó.

OmniSTAR áp dụng cuOpt cho cả việc định tuyến và lựa chọn phương thức giao hàng. OneRail cho biết điều này cho phép hệ thống so sánh các tùy chọn thực hiện khả dụng cho một đơn hàng và xác định phương án có chi phí thấp nhất mà vẫn đáp ứng các yêu cầu dịch vụ.

OneRail cho biết nhiều nhà bán lẻ vẫn dựa vào các quy tắc tĩnh hoặc lập kế hoạch thủ công khi đưa ra các quyết định này, và OmniSTAR được thiết kế để đánh giá nhiều tổ hợp giao hàng hơn trong khung thời gian vận hành ngắn hơn.

Nvidia cho biết cuOpt không kiểm tra cạn kiệt mọi lộ trình có thể. Thay vào đó, bộ giải tạo ra các giải pháp ứng viên và cải thiện chúng theo phương pháp lặp bằng cách sử dụng các thuật toán heuristic tăng tốc bằng GPU để tạo ra kết quả chất lượng cao trong một thời gian tính toán nhất định.

Nền tảng này cũng sử dụng Nvidia cuDF, một thư viện tăng tốc bằng GPU để xử lý dữ liệu dạng bảng, bao gồm lọc, kết hợp và tổng hợp các tập dữ liệu.

OneRail kết hợp các khả năng đó với dữ liệu giao hàng và mô hình vận hành của riêng mình. Tập dữ liệu của công ty dựa trên hàng triệu đơn hàng trên một mạng lưới mà công ty cho biết bao gồm hơn 12 triệu tài xế và hơn 1.000 đối tác logistics.

Dữ liệu bao gồm giá cả và hiệu suất giao hàng trên các phương thức vận tải khác nhau. OneRail cho biết OmniSTAR có thể sử dụng thông tin này để xác định các quy tắc giao hàng làm tăng chi phí và đánh giá cách các lựa chọn giao hàng ảnh hưởng đến lợi nhuận trên từng mặt hàng.

Kiến trúc được tiết lộ cho OmniSTAR tập trung vào xử lý dữ liệu tăng tốc bằng GPU và tối ưu hóa toán học. Nvidia mô tả cuOpt là thành phần tối ưu hóa được sử dụng cho các bài toán bao gồm định tuyến phương tiện.

Vì cuOpt không lưu trạng thái (stateless), các thay đổi trong điều kiện vận hành đòi hỏi bài toán tối ưu hóa phải được mô hình hóa và gửi lại. Nvidia trích dẫn các ví dụ về sự cố phương tiện, tài xế vắng mặt, tắc đường, lưu lượng giao thông và các đơn hàng ưu tiên cao mới là những thay đổi có thể thúc đẩy loại hình tái tối ưu hóa động này.

OneRail cho biết OmniSTAR có thể chạy lại các kịch bản giao hàng khi các biến số như chi phí nhiên liệu, thời tiết và điều kiện vận chuyển thay đổi. Công ty cũng cho biết việc sử dụng cuOpt cho phép họ đánh giá nhiều kịch bản định tuyến hơn và tính toán lại lộ trình nhanh hơn so với phương pháp trước đây.

OmniSTAR chuyển sang vận hành trực tiếp

OmniSTAR hiện đã được triển khai với các khách hàng doanh nghiệp được chọn.

Tại US Foods, OneRail cho biết hệ thống đã xác định các cấu hình giao hàng làm giảm biên lợi nhuận, bao gồm các sản phẩm có biên lợi nhuận thấp được vận chuyển quãng đường dài bằng thiết bị có chi phí cao hơn. Theo OneRail, US Foods sau đó đã sử dụng các kết quả này để điều chỉnh giá cả và tái cấu trúc một số mô hình giao hàng.

OneRail cũng nói với CNBC rằng một nhà phân phối lốp xe lớn (không nêu tên) sử dụng nền tảng này đã đạt được khoản tiết kiệm 40 triệu USD trong ba năm. Khách hàng này không được xác định danh tính và con số tiết kiệm do OneRail cung cấp. Công ty cũng nói với CNBC rằng họ kỳ vọng OmniSTAR sẽ vượt mốc 6 tỷ USD tổng giá trị hàng hóa trong quý 4 năm 2026.

CNBC đưa tin rằng OneRail và Nvidia đã làm việc trên dự án này trong ba năm trước khi ra mắt. OneRail cho biết sự hợp tác bao gồm việc tham gia trực tiếp với đội ngũ kỹ thuật cuOpt của Nvidia về giao hàng chặng cuối và tối ưu hóa logistics quy mô lớn, cùng với việc tham gia chương trình Nvidia Inception.

Vào tháng 3 năm nay, FedEx đã ra mắt FedEx SameDay Local với sự hợp tác của OneRail, kết nối khách hàng với mạng lưới quốc gia gồm hơn 1.000 nhà cung cấp dịch vụ giao hàng.

(Ảnh của Brecht Corbeel)

Xem thêm: Một phần tư hoạt động kinh doanh của Nvidia vào năm tới đến từ các phòng thí nghiệm mà họ đang tài trợ.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Hãy xem AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác, nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới tại đây.