NVIDIA的AI代理革命性优化供应链

企业在做出最大化利润的供应链决策时面临重大挑战，同时需要快速适应动态变化。优化的供应链运营依赖于高级分析和实时数据处理，以适应快速变化的条件并做出明智的决策。

利用NVIDIA cuOpt进行线性规划

借助NVIDIA cuOpt和NVIDIA NIM推理微服务，公司可以利用AI代理来改进优化，其中供应链效率是最引人注目和最受欢迎的应用领域之一。除了众所周知的车辆路径规划问题（VRP），cuOpt还可以在GPU上优化线性约束问题，从而扩展cuOpt能够在近乎实时解决的问题集。

cuOpt AI代理使用多个大型语言模型（LLM）代理，并作为cuOpt的自然语言前端，实现自然语言查询到代码和优化计划的无缝转换。

革命性的供应链管理

由于动态变化的因素如库存短缺、需求激增和价格波动，供应链变得越来越复杂和难以管理。然而，供应链优化带来了显著的好处。

根据研究，企业预计通过能够更快地应对供应链中断，可以节省3700万美元。这相当于2022年45%的平均供应链中断成本。供应链中断带来了巨大的经济挑战，全球组织每年平均损失8300万美元。大公司自然会承担更高的成本。

平均而言，年收入在5亿至10亿美元之间的公司损失了4300万美元，而收入在100亿至500亿美元之间的公司则面临1.11亿美元的损失。

优化决策

随着求解器时间的极大改进，线性规划实现了显著更快的决策速度，这可以应用于多个行业的众多用例，包括：

• 资源分配
• 成本优化
• 排程
• 库存规划
• 设施选址规划

以下是一些需要通过数据检索和数学优化运行假设场景的行业示例：

制造业、运输和零售

客户请求额外的30个单位，但由于天气原因供应将会延迟一周。这对履行率有何影响？您如何调整分配计划以最小化生产、运输和存储成本？

医疗和制药

全球对医疗服务提供者和药物的需求增长速度超过预估。医院和制药公司如何动态重新评估医疗供应的影响以最大化利润？

城市规划

由于城市发展规划的结果，某些社区居民大量涌入导致交通拥堵。城市如何确定新增多少个公共交通站点以最大化公共交通使用率并减少私人车辆的数量？

结论

注册以在NVIDIA AI Enterprise上免费试用90天时，获取cuOpt AI代理的通知。

试用NVIDIA cuOpt，NVIDIA托管的NIM微服务最新AI模型，以及NeMo Retriever NIM微服务，并在API目录上免费试用。