Обзор Kardinal.ai, поставщика программного обеспечения для цепочки поставок
Вернуться к Анализу рынка
Kardinal.ai - это компания, основанная в 2015 году, которая предлагает платформу для оптимизации маршрутов и логистического интеллекта в реальном времени для операций доставки последней мили. Используя передовую комбинаторную оптимизацию, машинное обучение и интеграцию данных в реальном времени, Kardinal.ai непрерывно улучшает маршруты доставки, динамически адаптируясь к колебаниям трафика, операционным ограничениям и непредсказуемым событиям, чтобы улучшить распределение ресурсов, снизить операционные издержки и усилить принятие решений человеком. Поддерживаемая серией раундов финансирования на общую сумму около $12,6 млн и построенная на современном технологическом стеке с использованием микросервисов, Kubernetes, Golang и даже Rust, компания позиционирует себя как гибкое, но надежное решение для сложных логистических задач в современной динамичной среде цепочки поставок.
История компании и финансирование
Kardinal.ai была основана в 2015 году Джонатаном Буазизом, Седриком Эрве и Хьюго Фаризоном, родившимися из слияния глубокой математической экспертизы и первоначальных идей о логистических проблемах. Генезис компании и ее непрерывное развитие подробно описаны на их странице “À propos”1 и дополнительно охарактеризованы в профилях на PitchBook2 и Tracxn3. Поставщик привлек примерно $12,6 млн, существенный раунд серии A около $10,4 млн в 2022 году, что свидетельствует о доверии инвесторов, даже оставаясь сосредоточенным на узком сегменте оптимизации последней мили.
Обзор продукта: Что предлагает Kardinal.ai
Платформа SaaS Kardinal.ai предлагает оптимизацию маршрутов в реальном времени с целью:
- Оптимизация доставки последней мили: Создание и корректировка маршрутов доставки динамически с учетом условий водителей, трафика и окон доставки. Эта динамическая переоптимизация обеспечивает практические рекомендации маршрутов, активно реагирующих на неопределенности на месте4.
- Повышение операционной эффективности: Используя сложные алгоритмы, платформа заявляет о снижении издержек на 10-40%, улучшая общее качество обслуживания и распределение ресурсов. Модель поддержки принятия решений усиливает человеческое суждение - операторы проверяют и утверждают предложения, а не полностью полагаются на автоматизацию4.
- Бесшовная интеграция: Предоставляется в виде облачного сервиса с надежными API-интеграциями, решение разработано для интеграции с существующими системами TMS, ERP или другими предприятиями, поддерживая как крупные IT-развертывания, так и постепенные, фазовые внедрения5.
Технические и операционные механизмы
Основные технологии и алгоритмы
Платформа Kardinal.ai построена на передовых математических и техник машинного обучения:
- Комбинаторная оптимизация: Движок обрабатывает “неограниченное количество ограничений” для построения маршрутов доставки, отражающих переменные реального мира, как показано на домашней странице6.
- Машинное обучение для непрерывного улучшения: Данные измерения, полученные через мобильные устройства водителей, питают модели машинного обучения, которые прогнозируют время доставки, выявляют паттерны производительности и тонко настраивают последующие расчеты маршрутов. Этот итерационный процесс обеспечивает использование исторических и реальных данных для повышения точности4.
- Интеграция данных в реальном времени: Динамические переменные, такие как условия трафика и окна доставки, непрерывно поступают, позволяя мгновенную переоптимизацию “до, во время и после” доставки.
Развертывание и интеграция
Платформа предлагается в качестве решения SaaS и разработана для легкой интеграции с помощью хорошо задокументированных API. Это облегчает быстрое внедрение, а также гибридные и постепенные IT-развертывания, что позволяет связать сервис с существующими логистическими системами, такими как TMS или ERP5.
Технический стек и инсайты команды
Хотя подробности остаются ограниченными, доступные инсайты указывают на использование современного технологического стека, включающего микросервисы, оркестрированные с помощью Kubernetes, и бэкенд-компоненты, разработанные на Golang и Rust. Инсайты команды, поделенные соучредителем Хуго Фаризоном, подчеркивают приверженность к высокопроизводительным, масштабируемым системам и гибким, кросс-функциональным практикам разработки78.
Практические примеры использования и операционное воздействие
Практические внедрения платформы Kardinal.ai были продемонстрированы в нескольких кейс-стади:
- Кейс-стади по включению данных о трафике показал значительное улучшение навигационных прогнозов, что привело к более надежным турам9.
- Дополнительные кейс-стади описывают сценарии в управлении депо и стратегии ценообразования на доставку посылок, дополнительно подчеркивая способность системы улучшать операционную эффективность в различных средах.
- Партнерства, такие как с DPD France, подчеркивают практическое воздействие и внешнюю проверку решения в различных контекстах доставки.
Kardinal.ai против Lokad
В то время как Kardinal.ai фокусируется на операционных вызовах последней мили доставки, особенно на динамическом планировании маршрутов и реальном логистическом интеллекте, Lokad представляет собой другую парадигму в оптимизации цепочки поставок. Основанная в 2008 году, Lokad развилась из облачного прогнозирования в комплексную платформу для предсказательной оптимизации цепочки поставок, охватывающую прогнозирование спроса, управление запасами, стратегии ценообразования и планирование производства. Платформа Lokad использует специализированный язык Envision и включает передовые техники, такие как глубокое обучение и дифференцируемое программирование для генерации действенных рекомендаций10111213.
Основные различия включают:
• Область фокуса:
Kardinal.ai разработана исключительно для доставки последней мили, в то время как Lokad принимает всесторонний взгляд на цепочку поставок, интегрируя более широкий спектр оптимизаций решений.
• Технический подход:
Kardinal.ai строит свою силу на комбинаторной и реальном времени оптимизации доставки туров с использованием данных в реальном времени. В отличие от этого, Lokad использует вероятностное прогнозирование и встраивает логику цепочки поставок в свой Envision DSL, обеспечивая автоматизацию принятия решений от начала до конца.
• Реализация и интеграция:
Обе используют облачные модели доставки SaaS и API-интеграции. Однако платформа, разработанная самим Lokad, акцентирует внимание на индивидуальном, программируемом подходе к управлению сложными колебаниями цепочки поставок, в то время как Kardinal.ai фокусируется на динамической переоптимизации маршрутов для управления переменной природой доставки последней мили.
Заключение
Kardinal.ai предоставляет инновационное, технически надежное решение SaaS для оптимизации доставки последней мили. Его сочетание передовой комбинаторной оптимизации, машинного обучения и интеграции данных в реальном времени позиционирует его как эффективного помощника в принятии решений в логистике. Хотя некоторые аспекты опираются на модные термины отрасли и общие описания, гибкий технологический стек платформы и продемонстрированный операционный эффект указывают на ее потенциал в реальном мире. При сравнении с более широким решением для цепочки поставок, таким как Lokad, Kardinal.ai выделяется своим фокусом на оптимизацию маршрутов, в то время как Lokad предлагает более обширную структуру для количественного управления цепочкой поставок. Компании, уделяющие основное внимание вызовам последней мили, найдут динамическую переоптимизацию и гибкую интеграцию Kardinal.ai особенно привлекательными.