OneRail, perakendeci, toptancı ve distribütörlerin tekil siparişleri nasıl teslim etmesi gerektiğine karar vermesine yardımcı olmak için Nvidia teknolojilerini kullanan yeni AI destekli teslimat platformu OmniSTAR’ı duyurdu. Sistem; şirketin kendi filosu, kurye hizmetleri, paket taşıyıcıları ve diğer teslimat modelleri arasında karşılaştırma yaparak, gerekli hizmet seviyesini korurken en düşük maliyetli seçeneği belirlemeye odaklanıyor.
Platformun teknik temelinde Nvidia’nın GPU hızlandırmalı optimizasyon kütüphanesi cuOpt ile tablo verisi işleme yazılımı cuDF yer alıyor. OneRail, bunları kendi teslimat fiyatlandırma verileri ve operasyonel performans bilgileriyle birleştiriyor. Rota ve teslimat modu hesaplamaları da Nvidia hızlandırılmış bilgi işlem altyapısı üzerinde çalıştırılıyor. Şirkete göre bu yapı, daha önce uzun süren hesaplamaları canlı operasyon temposuna daha uygun hale getiriyor.
OneRail’in paylaştığı verilere göre sistem, bazı senaryolarda hesaplama süresini 10 kata kadar azaltabiliyor. Önceden 20 dakika süren bir hesaplama iki dakikanın altına inebilirken, bir haftalık bir optimizasyon çalışması yaklaşık iki güne çekilebiliyor. Bu hızlanma, sipariş bir teslimat yöntemine atanmadan önce birden fazla yerine getirme seçeneğinin değerlendirilmesine imkan tanıyor. Özellikle son kilometre teslimat maliyetlerinin yüksek olduğu operasyonlarda, karar süresinin kısalması doğrudan marj yönetimi açısından önem taşıyor.
OneRail, daha geniş AI altyapısında tahmin ve optimizasyonu birbirinden farklı görevler için kullanıyor. Şirketin makine öğrenimi modelleri; servis süresi, gecikme riski, ilk denemede başarılı teslimat olasılığı ve beklenen fiyat aralıkları gibi değişkenleri tahmin ediyor. Bu tahminler daha sonra optimizasyon katmanına aktarılıyor ve siparişin hangi yöntemle yürütülmesi gerektiği hesaplanıyor. OmniSTAR ise özellikle farklı yerine getirme modlarını kıyaslayıp maliyet ve servis gereksinimlerine göre uygun seçimi yapıyor.
Nvidia, cuOpt’u araç rotalama ve diğer matematiksel optimizasyon problemleri için açık kaynaklı, GPU hızlandırmalı bir kütüphane olarak tanımlıyor. Belgelerde cuOpt’un araç maliyetleri, kapasite, seyahat süreleri, çalışma pencereleri, başlangıç konumları ve farklı operasyonel kısıtları hesaba katabildiği belirtiliyor. Maliyet modelleri de mesafe, zaman, parasal maliyet veya bunların ağırlıklı birleşimleri üzerine kurulabiliyor. OmniSTAR, bu yetenekleri hem rota optimizasyonunda hem de teslimat modu seçiminde kullanıyor.
Buradaki önemli noktalardan biri, sistemin her olası rotayı tek tek denememesi. Nvidia’ya göre cuOpt, aday çözümler üretip bunları GPU hızlandırmalı sezgisel yöntemlerle tekrar tekrar iyileştirerek, belirlenmiş süre içinde yüksek kaliteli sonuçlar veriyor. Bu yaklaşım, özellikle canlı operasyonlarda kararın dakikalar hatta saniyeler içinde verilmesi gereken kullanım senaryolarında pratik avantaj sağlıyor.
Platformun diğer ayağı olan cuDF ise filtreleme, birleştirme ve toplulaştırma gibi tablo veri işlemlerini GPU üzerinde hızlandırıyor. OneRail, bunu kendi teslimat verileri ve operasyonel modelleriyle birleştiriyor. Şirketin aktardığına göre veri seti, 12 milyondan fazla sürücü ve 1.000’in üzerinde lojistik ortağını içeren bir ağdaki milyonlarca teslimata dayanıyor. Bu veriler, farklı taşıma modlarındaki fiyatlandırma ve teslimat performansını kapsıyor.
OneRail, OmniSTAR’ın bu bilgi tabanını kullanarak maliyeti artıran teslimat kurallarını tespit edebildiğini ve teslimat tercihlerinin ürün bazında kârlılığı nasıl etkilediğini analiz edebildiğini söylüyor. Şirkete göre birçok perakendeci benzer kararları hâlâ statik kurallar veya manuel planlama ile veriyor. OmniSTAR ise daha kısa operasyon pencerelerinde daha fazla kombinasyonu değerlendirmek için tasarlanmış durumda.
Sistemin mimarisinde dikkat çeken bir başka unsur da dinamik yeniden optimizasyon. Nvidia, cuOpt’un stateless yapıda olduğunu belirtiyor; yani operasyon koşulları değiştiğinde optimizasyon probleminin yeniden modellenip tekrar çalıştırılması gerekiyor. Araç arızası, sürücü eksikliği, yol kapanması, trafik veya yeni yüksek öncelikli siparişler buna örnek gösteriliyor. OneRail de OmniSTAR’ın yakıt maliyetleri, hava durumu ve gönderi koşulları değiştikçe senaryoları yeniden çalıştırabildiğini ifade ediyor.
OmniSTAR şu anda seçili kurumsal müşterilerde devreye alınmış durumda. OneRail’in verdiği örneklerden birinde US Foods tarafında, düşük marjlı ürünlerin uzun mesafelere daha yüksek maliyetli ekipmanla taşınması gibi marjı aşağı çeken teslimat yapılandırmaları tespit edildi. Sonrasında fiyatlandırma ve bazı teslimat desenlerinde düzenlemeye gidildiği belirtiliyor.
Şirket ayrıca ismi açıklanmayan büyük bir lastik distribütörünün platform sayesinde üç yıl içinde yıllıklandırılmış bazda $40 milyon tasarruf elde ettiğini paylaştı. Müşterinin kimliği açıklanmadı ve tasarruf rakamı OneRail tarafından verildi. Bunun yanında şirket, OmniSTAR’ın 2026’nın dördüncü çeyreğinde $6 milyarı aşan brüt ürün hacmine ulaşmasını beklediğini de belirtiyor.
OneRail ile Nvidia’nın lansman öncesinde üç yıl boyunca proje üzerinde çalıştığı, iş birliğinin son kilometre teslimatı ve büyük ölçekli lojistik optimizasyonu için Nvidia’nın cuOpt mühendislik ekibiyle doğrudan çalışmayı da kapsadığı aktarılıyor. OneRail, bu dönemde Nvidia Inception programında da yer aldı. Şirket daha önce FedEx ile FedEx SameDay Local hizmeti için de iş birliği yapmış, 1.000’in üzerinde teslimat sağlayıcısından oluşan ulusal bir ağı müşterilere bağlayan bir yapı kurmuştu.
