優勢
探索 NVIDIA cuOpt 的優勢
世界紀錄解決方案
在 MIPLIB 開放問題上取得經驗證的世界紀錄解，在 大型線性規劃問題上展現具競爭力的效能（由 Mittelmann 基準測試證明），並在 車輛路徑問題（VRP）中展現無與倫比的精度，且已透過 Gehring & Homberger 與 Li & Lim 基準測試驗證。
動態與批次最佳化
透過近乎即時或批次模式重新執行模型，持續應對不斷變化的變數和限制條件，最後取得最佳決策。
獨立或整合式
直接使用或嵌入求解器，實現無與倫比的速度、擴充性與準確度。
使用案例
cuOpt 的使用方式
探索 NVIDIA cuOpt 實際的產業使用案例，及如何利用精選範例快速投入人工智慧開發。
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供應鏈管理
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車隊管理
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最後一哩配送
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現場調度
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工作排程最佳化
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投資組合最佳化
供應鏈管理
完善複雜的供應鏈資源分配需要對應實際的變化，有效分配有限的資源。只有快速、明智的決策能不受無數變數的影響，實現最佳生產力和成本效益。NVIDIA cuOpt 技術支援的 AI 代理讓您能透過 NVIDIA NIM™ 與供應鏈資料對話，提供即時、最佳的資源分配，以提升營運敏捷度並將資源分配最佳化。
車隊管理
高效排程和路線規劃對貨物和車輛出入庫的運輸管理至關重要，尤其是長途物流車隊。
NVIDIA cuOpt 整合 Omniverse™ 數位孿生在虛擬環境模擬實際車隊營運，有助動態排程、路線最佳化和預測規劃，並實現物流最佳化。考量飛行員、司機和船運的排程後，cuOpt 利用即時見解提升決策能力，縮短運輸時間、提高資源使用率，同時提升整體營運效率。
最後一哩配送
降低成本和滿足運送期待的關鍵是，高效調度配送中心至零售商店和終端客戶的貨車車隊。NVIDIA cuOpt 可即時最佳化路線規劃，減少行駛里程、縮短交貨時間並降低油耗，最終減少營運成本和汙染，實現更永續的最後一哩物理。
現場調度
高效的現場調度會考量各種工作所需的時間和物流難題，然後確保服務供應商可有效完成預定的工作。舉例來說，電信技術人員在一處安裝路由器，在另一處安裝電纜所需的工具、時間和路線可能不盡相同。
NVIDIA cuOpt 可完善路線規劃和排程，確保技術人員在行前準備充分，並採取最高效的路線。藉此縮短交通時間，大幅提升生產力和服務品質，同時提升客戶的滿意度。
工作排程最佳化
工作排程是按時指派任務或工作給機器、工人、網路等可用資源的流程，目的是最佳化特定目標──例如減少成本和延遲，或充分發揮效率和利用輸送量。
NVIDIA cuOpt 採用 GPU 加速技術，所以企業可在急遽變化的環境制定資料導向排程決策，提升營運效率和應變能力。
投資組合最佳化
在金融領域中，有效配置股票要兼顧風險、報酬率和市場動態，運用策略於交易市場分散投資資本。投資人必須應對市場波動、經濟指標和個人偏好，並進行即時調整以將投資組合績效最佳化。其中的挑戰在於評估無數可能的組合後，迅速配合多變的市場情況應對，維持競爭優勢。
入門選項
使用 NVIDIA cuOpt 的方法
簡化您的最佳化問題，從資料到決策一氣呵成。
客戶案例
產業領導者如何利用 cuOpt 創新
Lowe’s 利用 Palantir Ontology 與 NVIDIA AI 革新供應鏈營運
Lowe’s 透過 Palantir 與 NVIDIA 的採用 AI 技術的科技，管理其由 7,500 家供應商、130 個配送中心，以及超過 1,700 間門市所組成的龐大供應鏈。當出現如天氣延誤等中斷情況時，智慧代理會使用 NVIDIA cuOpt 自動重新最佳化運輸路線，並即時分配資源，以維持順暢運作。
資源
NVIDIA cuOpt 資源最新消息
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部落格文章
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演講
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訓練
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影片
後續步驟
準備好開始了嗎？
利用正確的工具與技術，從開發到生產階段導入物流最佳化專案。
開發人員專區
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達美樂披薩
達美樂的車輛路線規劃：探索 GPU 加速方法
達美樂披薩每天配送數千個披薩，所以亟需即時規劃與物流能力。達美樂導入符合他們嚴格要求的即時規劃系統，而使用案例的執行時間交出次秒 (sub-second) 的成績單。
川崎重工
利用 NVIDIA cuOpt 和 Jetson Orin 翻轉維護作業
川崎重工業公司 (Kawasaki) 是製造公司，在製造大型機械領域已有百年以上的歷史。川崎重工與 Slalom 公司合作，採用 NVIDIA cuOpt 和 NVIDIA Jetson™ Orin 改變軌道維護和檢測能力。
Shell
殼牌利用人工智慧模擬最佳化能源市場
殼牌逐步整合 NVIDIA cuOpt 批次最佳化多個模擬，解決電力和天然氣市場不可預測的控制問題。殼牌目前競標已可降低能源基礎設施的成本並提升效率。這項創新技術有助全球轉型為低碳能源。
AMPL
AMPL 利用 NVIDIA cuOpt 加速電力市場最佳化
AMPL 是專為大規模最佳化打造、業界領先的建模系統，並已順利整合 NVIDIA cuOpt，徹底改變最佳化技術。AMPL 利用 GPU 加速運算後，解決問題從 2 分鐘縮短至只要 2、3 秒，著重效能的能源應用程式效率、擴充性和即時決策能力均顯著提升。
Blue Yonder
Blue Yonder 利用 cuOpt 加速最後一哩配送
Blue Yonder 利用人工智慧解決方案改變供應鏈規劃和管理。該公司端對端供應鏈解決方案平台採用 NVIDIA cuOpt 加速最佳化最後一哩配送後，每天數百輛車可以更高的效率完成數千次配送。
Deloitte
勤業眾信推出 NVIDIA 平台技術支援的人工智慧服務套件
Deloitte Compass AI 採用 NVIDIA cuOpt 並將人工智慧直接嵌入工作流程，徹底改變車隊路線規劃和調度最佳化。Compass AI 可在幾秒內快速處理資料並模擬情境，所以有助組織降低成本、提升配送速度及客戶滿意度。勤業眾信不僅獲得 NVIDIA 年度諮詢合作夥伴認證，Compass AI 更可作為先進人工智慧物流解決方案的範例。
安永
利用人工智慧和加速運算徹底改變供應鏈分析
EY 供應鏈與營運平台 (SC&OP) 運用 NVIDIA cuOpt 和採用 NIM 技術的 AI 代理，將供應鏈決策最佳化，只需短短幾秒便可完成，無需耗費數小時。SC&OP 透過整合先進的求解器 (Heuristics、MIP、LP)，以採用 AI 技術的精準度協調物流、製造與採購，在提升效率、敏捷性與韌性的同時，推動可衡量的 EBITDA 改善。
Lyric
現代供應鏈的人工智慧決策智慧
Lyric 是第一個提供供應鏈決策智慧的企業級人工智慧平台，協助組織以前所未有的靈活方式設計、規劃和營運。Lyric 整合資料、演算法、工作流程和使用者體驗，提供動態的人工智慧解決方案。
作為 NVIDIA 的合作夥伴，Lyric 利用 NVIDIA cuOpt 加速主要民生消費性用品 (CPG) 公司的配送最佳化，路線規劃時間從 4 小時縮短為 2 分鐘，速度整整提升 120 倍，而解決方案品質也提升 200 個基點。Lyric 和 NVIDIA cuOpt 持續增加供應鏈決策的 GPU 加速，藉此提升效率、韌性，及大規模競爭優勢。
Microsoft
利用 Azure Maps 和 NVIDIA cuOpt 提升物流的多路線最佳化
高效的路線最佳化基本仰賴可靠的輸入資料，才能估計交通時間，及應用重要的限制條件，例如司機排程、服務所需時間、營運時間、要求和量能。在本解決方案中，實現最佳化的即時排程和物流效率，是因為 Azure Maps 提供必要的路線資料，及 NVIDIA cuOpt 處理這些限制。
SimpleRose
利用 GPU 加速技術，大幅提升預測性分析並最佳化
鑑於各行各業面臨物流、排程和投資組合管理需求增長，傳統的最佳化方法已無法有效擴充。SimpleRose 整合 NVIDIA cuOpt 加速線性規劃 (LP) 和混合整數線性規劃 (MILP)，在不影響準確度的情況下，大幅提升速度。
Slalom
利用 NVIDIA cuOpt 和 Jetson Orin 翻轉維護作業
Slalom 公司與川崎重工業公司合作，利用 NVIDIA cuOpt 和 NVIDIA® Jetson™ Orin 改變軌道維護與檢測。川崎重工在製造大型機械方面有超過一個世紀的經驗，再結合 Slalom 的經驗，提升維護流程的作業效率。