Waarom Nvidia AI de last-mile bezorging radicaal versnelt

Sophie Jansen · 2026-09-03

Stel je voor: je winkelmandje is gevuld, je klikt op 'bestellen', en dan begint de ware uitdaging voor de retailer. Hoe krijgt dat pakketje zo snel en goedkoop mogelijk bij jou thuis? De laatste kilometers van een levering zijn verantwoordelijk voor een groot deel van de totale verzendkosten. Het is dan ook geen wonder dat bedrijven als OneRail met geavanceerde technologie proberen deze 'last-mile' te optimaliseren. OneRail heeft onlangs een AI-gestuurd leveringsplatform gelanceerd dat gebruikmaakt van Nvidia-technologie. Het systeem, genaamd OmniSTAR, helpt retailers, groothandelaren en distributeurs om voor elke individuele bestelling te bepalen hoe deze het beste bezorgd kan worden. ### Wat doet OmniSTAR precies? In plaats van te vertrouwen op vaste regels of handmatige planning, evalueert OmniSTAR razendsnel verschillende opties. Denk hierbij aan het eigen wagenpark van een bedrijf, externe koeriersdiensten, pakketvervoerders en andere leveringsmethoden. Het systeem weegt alle mogelijkheden tegen elkaar af en selecteert vervolgens de meest kosteneffectieve optie die nog steeds voldoet aan de vereiste servicenormen. De technologie combineert Nvidia's cuOpt-optimalisatiemotor en cuDF-software voor dataverwerking met OneRail's eigen gegevens over leveringsprijzen en prestaties. De versnelde computerinfrastructuur van Nvidia zorgt ervoor dat alle routing- en leveringsmodusberekeningen razendsnel worden uitgevoerd. ### De kracht van snelheid Volgens OneRail kan het systeem rekentijden met wel 10 keer verkorten. Een berekening die voorheen 20 minuten duurde, is nu in minder dan twee minuten klaar. Een complexe berekening die een week kostte, kan nu in ongeveer twee dagen worden uitgevoerd. Deze kortere verwerkingstijd maakt het mogelijk om de optimalisatie direct in live leveringsoperaties in te zetten, waarbij meerdere opties worden geëvalueerd voordat een bestelling wordt toegewezen. "Als je niet de mogelijkheid hebt om razendsnelle beslissingen te nemen, lever je marge in," aldus Catania in een interview met CNBC. "Last-mile fulfilment is duur." ### Van voorspelling naar leveringsbeslissing De bredere AI-systemen van OneRail gebruiken zowel voorspelling als optimalisatie voor verschillende delen van het leveringsproces. De machine learning-modellen van het bedrijf schatten factoren zoals servicetijd, risico op vertraging, de kans op succesvolle levering bij de eerste poging en verwachte prijsranges. - Voorspellingen over levertijden en vertragingsrisico's - Optimalisatie van de uitvoering van bestellingen - Vergelijking van verschillende leveringsmethoden op basis van kosten en service-eisen Deze voorspellingen voeden de optimalisatiesystemen die bepalen hoe een bestelling moet worden uitgevoerd. Onderzoek naar dynamische voertuigroutering maakt een soortgelijk onderscheid tussen het voorspellen van veranderende omstandigheden en het herberekenen van operationele beslissingen wanneer nieuwe informatie beschikbaar komt. ### De rol van Nvidia cuOpt Nvidia beschrijft cuOpt als een open-source, GPU-versnelde optimalisatiebibliotheek voor voertuigroutering en andere wiskundige optimalisatieproblemen. De software houdt rekening met voertuigkosten, capaciteiten, reistijden, operationele vensters, startlocaties en andere beperkingen bij het berekenen van routes. De kostenmodellen kunnen gebruikmaken van afstand, tijd, geldelijke kosten of een gewogen combinatie van deze maatstaven. Een belangrijk detail: cuOpt test niet elke mogelijke route uit. In plaats daarvan genereert de solver kandidaatoplossingen en verbetert deze iteratief met behulp van GPU-versnelde heuristieken. Dit levert hoogwaardige resultaten op binnen een vastgestelde rekentijd. Het platform maakt ook gebruik van Nvidia cuDF, een GPU-versnelde bibliotheek voor het verwerken van tabelgegevens, inclusief filteren, samenvoegen en aggregeren van datasets. OneRail combineert deze mogelijkheden met zijn eigen leveringsgegevens en operationele modellen, gebaseerd op miljoenen leveringen via een netwerk van meer dan 12 miljoen chauffeurs en meer dan 1.000 logistieke partners. De gegevens omvatten prijzen en leveringsprestaties voor verschillende transportmodi. Dit stelt OmniSTAR in staat om weloverwogen beslissingen te nemen die niet alleen kosten besparen, maar ook de klanttevredenheid verhogen door betrouwbare en snelle leveringen te garanderen. In een wereld waarin consumenten steeds hogere verwachtingen hebben, is die snelheid en intelligentie geen luxe meer, maar een noodzaak.