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Kinaxis 攜手 NVIDIA 以 AI「代理驅動」重塑供應鏈決策效率


新聞提供者

Kinaxis

26 3月, 2026, 10:00 CST

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Kinaxis Maestro 平台可將大型企業端對端模型規劃速度提升多達 12 倍

台北2026年3月26日 /美通社/ -- 供應鏈協調領域的全球領導者 Kinaxis® Inc.(TSX:KXS)近日宣佈在 Kinaxis Maestro™ 平台推動大規模供應鏈優化的重大里程碑。Maestro 持續為複雜的全球供應鏈提供高效能的優化服務,Kinaxis 現正利用 NVIDIA cuOpt™ 與 NVIDIA AI 基礎架構的 GPU 加速技術,進一步擴展其領先優勢。

隨著供應鏈規模和複雜性不斷增加,規劃模型需在更長的時間範圍與更多規劃層級中協調數千萬個變數;而當模型規模擴展至高達數十億個潛在決策時,運算需求也隨之大幅提升,企業面臨的挑戰不再僅止於洞察力,更受限於「迭代速度」的限制。

【新聞圖片】Kinaxis 攜手 NVIDIA 以 AI「代理驅動」重塑供應鏈決策效率
【新聞圖片】Kinaxis 攜手 NVIDIA 以 AI「代理驅動」重塑供應鏈決策效率

Kinaxis 技術長 Gelu Ticala 表示:「這項里程碑展現加速運算如何改變大規模規劃問題的解決之道。當優化時間從數小時縮短為數分鐘,組織將獲得更頻繁迭代和評估更多替代方案的能力,這種迭代速度對於實現平行供應鏈協調和推進代理驅動策略至關重要。」

加速技術優化,賦能 Kinaxis 代理驅動協調(Agent-Driven Orchestration)策略

在針對擁有近 5000 萬個決策變數的大型半導體規劃模型測試中,Kinaxis 將端對端的總運算時間縮短 12 倍,該模型涵蓋超過 4 萬個 SKU,且時間軸跨越長達六個季度的每日規劃。規劃週期從 3 小時以上縮短至約 17 分鐘,時間優化提升達 23 倍,不僅減少逾 95% 運算時間,更將執行時長從數小時縮短到數分鐘,且能維持同等品質。此轉變使企業從長時間運行的批次流程,轉換到互動式情境迭代,強化 Kinaxis 平行供應鏈協調方法,使規劃人員得以在營運決策時間內評估更多替代方案。

以代理為基礎的工作流程高度仰賴快速的情境迭代,因代理在評估替代方案時會多次觸發執行優化,而 GPU 加速透過縮短運算時間,提升代理在實際決策時間內評估情境數量,奠定更靈敏與具適應性的供應鏈決策基礎。

主要進展包括:

  • 半導體晶圓規劃應用案例的解決時間最高可提升 12 倍
  • 使用 NVIDIA cuOpt 進行 GPU 加速優化
  • 在 NVIDIA AI 基礎設施上執行,以支援大型工業模型
  • 整合於 Maestro 平台,連接全球供應鏈的資料、人員和決策

NVIDIA 決策智慧總監 Alex Fender 表示:「全球供應鏈的複雜性與日俱增,需要進行根本性的改變才能加速決策,透過整合 NVIDIA cuOpt 與 Kinaxis Maestro 平台,客戶將獲得規劃敏捷性與情境迭代的能力,以應對快速變遷。」

Kinaxis 支援超過 400 家全球企業,為客戶群中超過 2,000 億美元的庫存協調供應鏈決策,每月產生超過 250,000 個情境。此規模下,優化效能將直接影響決策延遲,並決定企業對生產限制和需求轉變的回應速度。

關於 Kinaxis

Kinaxis 是現代供應鏈協調領域的全球領導者,為複雜的全球供應鏈提供動力,並為管理供應鏈的人員提供支援。Kinaxis 由 AI 賦能的強大供應鏈協調平台 Maestro™ 結合專有技術和方法,為整個供應鏈提供全面的透明度和靈活性,涵蓋從多年策略規劃到最後一哩路交付的各個環節。Kinaxis 深受全球知名品牌的信賴,可提供因應當今瞬息萬變的市場環境所需的靈活性和可預測性。欲了解更多資訊,請造訪 kinaxis.com 或關注 LinkedIn。

前瞻性陳述

本新聞稿包含適用證券法所定義的前瞻性陳述。前瞻性陳述包括但不限於以下相關陳述:GPU 加速優化帶來的預期收益和效能提升、NVIDIA cuOpt 和 NVIDIA GPU 在 Maestro 平台中的整合和擴展、Kinaxis 的代理驅動協調策略以及未來創新計劃。這些陳述以管理層目前的預期和假設為依據,受風險和不確定性因素的影響,實際結果可能與結果存在重大差異。這些風險和不確定性包括但不限於:與技術開發整合相關的因素、客戶採納、對第三方技術的依賴、競爭產品以及 Kinaxis 最近遞交的年度資訊表和管理層討論與分析中描述的其他風險,這些文件可在 SEDAR+ 上查閱:www.sedarplus.ca。前瞻性陳述為根據截至發布日的資訊而得,除非適用法律要求,否則 Kinaxis 不承擔任何更新責任。

SOURCE Kinaxis

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