Обзор Kardinal.ai, поставщика программного обеспечения для цепочки поставок
Вернуться к Анализ рынка
Kardinal.ai — это компания-разработчик программного обеспечения, основанная в 2015 году, которая предоставляет всегда активную облачную платформу для оптимизации маршрутов и логистической аналитики для операций по последней миле доставки. Используя передовые методы комбинаторной оптимизации, машинного обучения и интеграцию данных в режиме реального времени, Kardinal.ai постоянно оптимизирует маршруты доставки — динамически адаптируясь к изменениям трафика, оперативным ограничениям и непредсказуемым событиям — для улучшения распределения ресурсов, сокращения операционных расходов и поддержки принятия решений человеком. Поддерживаемая несколькими раундами инвестиций на сумму примерно 12,6 млн долларов и построенная на современной технологической базе с использованием микросервисов, Kubernetes, Golang и даже Rust, компания позиционирует себя как гибкое, но надежное решение для сложных логистических задач в быстро меняющейся среде цепочки поставок.
История компании и финансирование
Kardinal.ai была основана в 2015 году Джонатаном Буазизом, Седриком Эрветом и Хуго Фаризоном, возникнув в результате слияния глубоких математических знаний и непосредственного понимания логистических задач. Генезис компании и её постоянное развитие подробно описаны на их странице «À propos»1 и дополнительно задокументированы в профилях на PitchBook2 и Tracxn3. Поставщик привлек примерно 12,6 млн долларов инвестиций — среди которых отмечается раунд серии A около 10,4 млн долларов в 2022 году — что свидетельствует о доверии инвесторов, несмотря на фокусировку на нишевом рынке оптимизации последней мили.
Обзор продукта: что предлагает Kardinal.ai
Платформа SaaS от Kardinal.ai предлагает оптимизацию маршрутов в режиме реального времени, предназначенную для:
- Оптимизация доставки последней мили: Создание и динамическая корректировка маршрутов доставки с учетом состояния водителей, дорожных условий и временных окон доставки. Такая переоптимизация в режиме реального времени обеспечивает практичные рекомендации по маршрутам, которые активно реагируют на непредсказуемые обстоятельства на месте4.
- Повышение операционной эффективности: Используя сложные алгоритмы, платформа обещает снижение затрат от 10% до 40% при одновременном улучшении качества услуг и распределения ресурсов. Модель поддержки принятия решений дополняет суждения людей — операторы проверяют и утверждают предложения, а не полагаются на полную автоматизацию4.
- Бесшовная интеграция: Предлагаемое как облачный сервис с надежными API-интеграциями, решение разработано для подключения к существующим системам управления транспортом (TMS), ERP и другим корпоративным системам, поддерживая как масштабные ИТ-развертывания, так и постепенные этапные внедрения5.
Технические и операционные механизмы
Основные технологии и алгоритмы
Платформа Kardinal.ai основана на передовых математических методах и техниках машинного обучения:
- Комбинаторная оптимизация: Движок обрабатывает «неограниченное количество ограничений» для построения маршрутов доставки, отражающих реальные переменные, как демонстрируется на главной странице6.
- Машинное обучение для непрерывного улучшения: Данные с мобильных устройств водителей поступают в модели машинного обучения, которые прогнозируют время доставки, выявляют шаблоны производительности и корректируют последующие расчеты маршрутов. Этот итеративный процесс обеспечивает использование как исторических, так и данных в режиме реального времени для повышения точности4.
- Интеграция данных в режиме реального времени: Динамические переменные, такие как дорожная обстановка и временные окна доставки, непрерывно обрабатываются, что позволяет немедленную переоптимизацию «до, во время и после» доставок.
Развертывание и интеграция
Платформа предлагается как SaaS-решение и разработана для легкой интеграции через хорошо документированные API. Это облегчает быструю адаптацию, а также гибридные и постепенные ИТ-развертывания, что позволяет связывать сервис с существующими логистическими системами, такими как TMS или ERP5.
Технический стек и информация о команде
Хотя подробности остаются ограниченными, доступные сведения указывают на использование современного технологического стека, включающего микросервисы, управляемые с помощью Kubernetes, и бекенд-компоненты, разработанные на Golang и Rust. Информация от соучредителя Хуго Фаризона подчеркивает приверженность высокопроизводительным, масштабируемым системам и гибким, межфункциональным практикам разработки78.
Практические случаи использования и операционное влияние
Практическое применение платформы Kardinal.ai продемонстрировано в нескольких кейс-стадиях:
- Один кейс-стади, посвящённый использованию данных о трафике, показал значительное улучшение навигационных прогнозов, что привело к более надежным маршрутам9.
- Дополнительные кейс-стади описывают сценарии управления складами и стратегий ценообразования при курьерской доставке, дополнительно подчеркивая способность системы повышать операционную эффективность в различных условиях.
- Партнерства, такие как с DPD France, подчеркивают практическое влияние и внешнюю валидацию решения в разнообразных контекстах доставки.
Kardinal.ai против Lokad
В то время как Kardinal.ai сосредоточена на операционных задачах доставки последней мили, в частности на динамическом планировании маршрутов и логистической аналитике в режиме реального времени, Lokad представляет собой другую парадигму в оптимизации цепочки поставок. Основанная в 2008 году, Lokad эволюционировала от облачного прогнозирования до комплексной платформы для предиктивной оптимизации цепочки поставок, охватывающей прогнозирование спроса, управление запасами, ценообразование и планирование производства. Платформа Lokad использует специализированный доменный язык под названием Envision и включает такие передовые технологии, как глубокое обучение и дифференцируемое программирование, для формирования практических рекомендаций10111213.
Основные различия включают:
• Сфера применения: Kardinal.ai разработана исключительно для доставки последней мили, в то время как Lokad предлагает целостный взгляд на цепочку поставок, интегрируя более широкий спектр оптимизаций решений.
• Технический подход: Основная сила Kardinal.ai заключается в комбинаторной и реальном времени оптимизации маршрутов доставки с использованием потоковых данных. В отличие от этого, Lokad использует вероятностное прогнозирование и внедряет логику цепочки поставок в свой специализированный язык Envision, что позволяет автоматизировать весь процесс принятия решений.
• Реализация и интеграция: Обе системы используют облачные модели SaaS и API-интеграции. Однако собственная платформа Lokad делает акцент на индивидуальном, программируемом подходе к управлению сложными колебаниями в цепочке поставок, в то время как Kardinal.ai сосредоточена на динамической переоптимизации маршрутов для управления изменчивой природой доставки последней мили.
Заключение
Kardinal.ai предоставляет инновационное, технически надежное SaaS-решение для оптимизации доставки последней мили. Сочетание передовой комбинаторной оптимизации, машинного обучения и интеграции данных в режиме реального времени превращает его в эффективное средство поддержки принятия решений в логистике. Хотя некоторые аспекты опираются на модные индустриальные термины и общее описание на высоком уровне, гибкий технологический стек платформы и доказанное операционное воздействие указывают на её потенциал в реальных условиях. В сравнении с более широким решением для цепочки поставок, таким как Lokad, Kardinal.ai выделяется благодаря целенаправленному подходу к оптимизации маршрутов, тогда как Lokad предлагает более развернутую основу для количественного управления цепями поставок. Компании, для которых основное внимание уделяется задачам последней мили, найдут динамическую переоптимизацию и гибкую интеграцию Kardinal.ai особенно привлекательными.