京東物流集團簡介

京東物流在2017年之前主要是服務(wù)于京東商城，是企業(yè)內(nèi)部的物流服務(wù)部門。在2017年從京東獨立出來，成立為京東物流公司，不僅服務(wù)于京東商城，同時運用十幾年積累的物流技術(shù)能力，向社會開放，服務(wù)于其他的客戶和商戶。京東物流的制勝法則是以技術(shù)優(yōu)勢為核心驅(qū)動，來提升體驗和效率。

借助于自2017年開始逐步打造的一體化供應(yīng)鏈的服務(wù)能力，京東物流于21年5月在香港聯(lián)交所成功上市。上市后把一體化供應(yīng)鏈的概念推向市場，受到了市場廣泛接受和認(rèn)同。

一體化供應(yīng)建設(shè)

隨著近十幾年中國電商的快速發(fā)展，帶動了后端履約物流基礎(chǔ)設(shè)施的快速建設(shè)，同時產(chǎn)生了一批優(yōu)秀的物流企業(yè)，它們在各自的領(lǐng)域里都有著領(lǐng)先的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。大部分企業(yè)是圍繞著基本的物流活動進行局部優(yōu)化，規(guī)模稍大的企業(yè)會進行全局優(yōu)化。

在供應(yīng)鏈四個階段里，他們目前還處于初級或中級階段，導(dǎo)致了在國內(nèi)電商行業(yè)快速發(fā)展，以及物流行業(yè)快速建設(shè)的情況下，總體的物流費用高居不下，是歐美先進國家以及日本履約總額占GDP比例的兩倍。深層原因是沒有在整個供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)做協(xié)同。近期，我們在深度研究，基于專業(yè)化分工的供應(yīng)鏈物流協(xié)同優(yōu)化，包括產(chǎn)前物流：制造和生產(chǎn)環(huán)節(jié)，拉動商品全周期在履約上的優(yōu)化，以進入供應(yīng)鏈整體效益提升的高級階段。

同時我們以建設(shè)數(shù)字化能力為終極目標(biāo)，用數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動一體化供應(yīng)鏈往系統(tǒng)化、算法化、數(shù)據(jù)化的方向發(fā)展。數(shù)字化、一體化供應(yīng)鏈的建設(shè)分為3個階段：智能規(guī)劃、智能計劃、智能執(zhí)行。

京東物流在長期的發(fā)展過程中，彌補了中國在一體化供應(yīng)鏈服務(wù)方面的空白，我們在供應(yīng)鏈發(fā)展方面的優(yōu)勢有3個：

• 一是在物理世界的六張基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)：倉配網(wǎng)絡(luò)、最后一公里配送網(wǎng)絡(luò)、大件網(wǎng)絡(luò)、冷鏈網(wǎng)絡(luò)、跨境網(wǎng)絡(luò)、綜合運輸網(wǎng)絡(luò)。六張大網(wǎng)交織在一起，排列組合出很多場景，以供我們提供在物理世界的服務(wù)。

• 二是依托于一體化技術(shù)的發(fā)展，集團多年發(fā)展和沉淀出的算法組件和能力，與場景進行結(jié)合，產(chǎn)生了更好的業(yè)務(wù)效果。

• 三是整個的生態(tài)協(xié)同發(fā)展，包括云倉的搭建，OTWB的能力建設(shè)，物流生態(tài)的對接，商流的生態(tài)建設(shè)，以及與供應(yīng)商、合作伙伴的合作發(fā)展。

數(shù)字化供應(yīng)鏈落地實踐

京東物流一體化供應(yīng)鏈，是用數(shù)字化的手段來實現(xiàn)供應(yīng)鏈的落地，建設(shè)了供應(yīng)鏈的智能超腦系統(tǒng)。

超級大腦的建設(shè)是分層次完成的：前面幾年主要聚焦在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，包括長期沉淀的復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以支撐業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)上的執(zhí)行運作，還有數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，以及一些配套設(shè)施。在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施上，打造了一個算法中臺，兩套工程服務(wù)平臺：易卜工程化平臺和數(shù)字孿生平臺，孵化出3套系統(tǒng)應(yīng)用：智能規(guī)劃塔、智能計劃塔、京慧供應(yīng)鏈系統(tǒng)，用于對外部客戶進行賦能和服務(wù)。

算法中臺

建設(shè)中臺的過程，是一個自上而下的解耦過程，把相對耦合的業(yè)務(wù)場景進行拆解，不同業(yè)務(wù)場景中共性的東西抽象出來，做成相對標(biāo)準(zhǔn)的組件，沉淀到算法中臺上。算法中臺不是簡單的算法組件堆砌，它是以業(yè)務(wù)場景為依托，通過京東內(nèi)部和外部客戶行業(yè)場景的積累，抽象和沉淀出的算法能力支撐平臺。這套算法中臺和行業(yè)上其他同類產(chǎn)品最重要的異同點是，建立了豐富的供應(yīng)鏈行業(yè)知識，沉淀出了面向業(yè)務(wù)和解決具體問題的邏輯方法論和步驟。

兩個工程化平臺

當(dāng)新場景產(chǎn)生的時候，碎片化的組件并不能自動有效的重組在一起，來滿足業(yè)務(wù)需求的。因此，我們打造了工程化平臺，主要目的是把已經(jīng)解耦的組件重新組合，形成不同的模態(tài)，服務(wù)不同的業(yè)務(wù)場景。

① 易卜工程化平臺

一個工程化平臺叫易卜，到目前為止，該平臺更多的應(yīng)用于商物的預(yù)測。算法中臺有了算法策略后，在易卜平臺上可以快速地部署和應(yīng)用，提升算法工程的效能，實現(xiàn)快速的串聯(lián)成型。易卜平臺實現(xiàn)了讓整個過程可視、可配，同時可以把它給予前臺銷售人員，以供他們做項目POC時，快速根據(jù)場景去配置一些預(yù)測的應(yīng)用展現(xiàn)給客戶，同時滿足他們一定的準(zhǔn)確率的要求。

易卜平臺最底層是組件層，包含130多個預(yù)測模型，40多種算法策略，支撐30多種預(yù)測場景，以及十多種行業(yè)場景。

利用場景和算法組件的組合，我們支撐了7000多個商家預(yù)測服務(wù)。算法中臺和易卜平臺的搭建，降低了同時對多個個性化商家的提供預(yù)測服務(wù)的難度，整體研發(fā)效能提升了57%，中小商家的平均預(yù)測準(zhǔn)確率提升了10%左右。

② 數(shù)字孿生平臺

另外一個比較重要的是數(shù)字孿生平臺。數(shù)字化是把物理世界變成數(shù)字化的表現(xiàn)形式，當(dāng)數(shù)據(jù)化達到一定程度之后，把數(shù)據(jù)進行聯(lián)通形成中臺化，就可以用數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地表達物理世界的現(xiàn)實情況，我們就稱之為數(shù)字孿生。

數(shù)字孿生不是數(shù)字化的終點，最終是要通過在數(shù)字世界的模擬、優(yōu)化，形成更優(yōu)的決策，反作用回物理世界。做數(shù)字化是為了優(yōu)化傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)，與生產(chǎn)系統(tǒng)做更好、更實時的結(jié)合。如果把這個比作飛輪，是希望飛輪轉(zhuǎn)起來越快越實時越好。

三個系統(tǒng)應(yīng)用

① 一臺雙塔

基于數(shù)字孿生平臺，我們建設(shè)了一套產(chǎn)品體系稱為一臺雙塔，臺是指數(shù)字孿生平臺，是對物理世界的數(shù)字化的表征描述。在此之上形成了雙塔的產(chǎn)品體系：智能規(guī)劃塔和智能計劃塔，它們是算法驅(qū)動優(yōu)化的產(chǎn)品，優(yōu)化的結(jié)果會反饋到數(shù)字孿生平臺里，用數(shù)字孿生對它進行仿真模擬，以優(yōu)化效果，效果達到一定程度后推給生產(chǎn)系統(tǒng)，從而影響真正物理世界的運營效果。

下面是一臺雙塔在供應(yīng)鏈和物流行業(yè)的具體應(yīng)用案例。

規(guī)劃塔的一個重要作用，是在數(shù)據(jù)智能的驅(qū)動下做物流的頂層規(guī)劃。把物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃進行抽象，就是時空網(wǎng)絡(luò)的問題，是涉及到點線面怎么去確定的問題。點是指倉庫、樞紐等選在什么點上是相對最優(yōu)的。線是指點和點之間怎么去連通，涉及到整個運輸?shù)穆酚蓡栴}。面是在點和線形成面，面和面之間跨區(qū)怎么進行協(xié)同配合。在京東物流全國體系里，有7000多個站點，200多個分揀中心，1200多個庫房，在這么多的點的情況下，線也是交錯復(fù)雜的，在點和線之間的選擇和排產(chǎn)是非常復(fù)雜的。

規(guī)劃塔的一個重要能力是，在期望的業(yè)務(wù)目標(biāo)下計算出最優(yōu)解。因為現(xiàn)在整個網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模非常大，所以更多的是做靜態(tài)方面的工作。靜態(tài)的優(yōu)化不是終極目標(biāo)，終極目標(biāo)是，在數(shù)字孿生體系里，把飛輪做的越快越實時越好。為此我們在技術(shù)上做了很多努力，比如傳統(tǒng)的運籌學(xué)和AI機器學(xué)習(xí)的融合，把整個的計算效能提升了很多，從而解決更及時的問題。

接下來是一個優(yōu)化的案例。近兩年在新冠疫情爆發(fā)下，物流工作面臨著一些挑戰(zhàn)，尤其是在2021年1月23號，武漢封城前夕，我們接到消息后對全網(wǎng)每天進行掃描優(yōu)化。

隨著疫情的發(fā)展，對我們的基礎(chǔ)設(shè)施沖擊非常大，包括核心樞紐和一些路由的中斷，還有一些倉的關(guān)閉。把這些基礎(chǔ)設(shè)施切斷了之后，如何有效把剩余基礎(chǔ)設(shè)施進行組織，形成一個比較高效的網(wǎng)絡(luò)，是需要我們實時響應(yīng)的。在這種情況下，我們對系統(tǒng)進行升級，實現(xiàn)了更快速、更柔性的解決這些問題。比較經(jīng)典的問題，包括全國運輸網(wǎng)絡(luò)路由規(guī)劃、倉內(nèi)生產(chǎn)規(guī)劃、商品布局和排產(chǎn)優(yōu)化、組單派單優(yōu)化。

② 京慧供應(yīng)鏈系統(tǒng)

京慧供應(yīng)鏈系統(tǒng)，致力于用先進的數(shù)字化技術(shù)，幫助企業(yè)加速完成供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

• 首先，我們會提供全面的供應(yīng)鏈咨詢、藍圖規(guī)劃和解決方案設(shè)計與落地。

• 其次，會提供一體化的供應(yīng)鏈計劃管理和運營執(zhí)行方案。

• 第三，致力于用數(shù)字化技術(shù)助力企業(yè)提升供應(yīng)鏈效率，加速供應(yīng)鏈數(shù)字化升級，幫客戶實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，全程的供應(yīng)鏈精益化管理。

京慧系統(tǒng)是通過4層結(jié)構(gòu)建設(shè)完成的，包括：

• 供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)中臺

• 智能決策引擎

• 各種產(chǎn)品應(yīng)用

• 企業(yè)級的用戶體驗

京慧系統(tǒng)在架構(gòu)和功能層面，是一套成熟的企業(yè)級客戶服務(wù)系統(tǒng)。首先實現(xiàn)了預(yù)測，供應(yīng)鏈優(yōu)化是從預(yù)測開始，通過把對未來的預(yù)測，返回到數(shù)字孿生平臺里做策略優(yōu)化。在商流的預(yù)測能力上，我們投入了很多精力和成本，包括AI技術(shù)、算法策略和數(shù)據(jù)平臺，在算法策略里包含了對行業(yè)的監(jiān)控，形成一整套的預(yù)測系統(tǒng)。

預(yù)測作為供應(yīng)鏈優(yōu)化的開端，是要為業(yè)務(wù)效果的優(yōu)化進行服務(wù)的。在預(yù)測的基礎(chǔ)上，我們開發(fā)了庫存補調(diào)的產(chǎn)品體系，包含智能補貨調(diào)撥系統(tǒng)，用于完成在不同級別的倉間進行補貨調(diào)撥，在同級的倉里進行多級庫存的優(yōu)化均衡。底層邏輯是利用數(shù)字孿生平臺，把庫存進行孿生，再根據(jù)不同的庫存管理策略進行正向模擬。看到效果后，從后往前進行反向優(yōu)化庫存參數(shù)，以達成更好業(yè)務(wù)指標(biāo)。

下面是我們具體的客戶的實例。

一個是消費品行業(yè)的案例，該客戶在采用京東的供應(yīng)鏈管理模式之前，由客戶自己進行整體的商品布局供貨。所有的貨由客戶自己來控制，放在什么地方，放到哪個倉里，怎么補貨和調(diào)撥。最大的問題是整個企業(yè)之間的數(shù)據(jù)沒有進行有效的整合拉通，造成對市場需求的反應(yīng)比較遲緩。

利用京慧系統(tǒng)對它進行賦能后，我們把全鏈路的數(shù)據(jù)進行整合拉通，同時基于需求預(yù)測的能力，對庫存進行提前的布局和響應(yīng)?？蛻衄F(xiàn)在把所有的供貨的環(huán)節(jié)交給京東物流京慧系統(tǒng)，幫他在策略上制定和執(zhí)行更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)布局、補貨策略和管理庫存。

達成的效果是，不僅減少了物流整體的費用，同時提升庫存周轉(zhuǎn)和資金使用率，整體的履約率和客訴率也都有全面的提升。這是一個供應(yīng)鏈行業(yè)里非常典型的案例，它反映了供應(yīng)鏈整體優(yōu)化，是需要整體去看，怎么做從端到端的一體化優(yōu)化，不是單點的局部優(yōu)化。

另外一個客戶是一個備件行業(yè)，就是制造業(yè)的案例，我們幫助一家國際零部件的生產(chǎn)廠商，搭建一整套端到端的數(shù)字化供電體系。包括原材料的銷售預(yù)測與庫存控制、訂單評審與管理、公司級產(chǎn)銷協(xié)同、集成倉排程、自制廠排程、CRM、OTWB系統(tǒng)。通過這套體系，把整體的庫存降低了20~30%左右，同時供應(yīng)商的準(zhǔn)時交付率有所提升，客戶的交付周期也有縮短。這是一個典型的，通過端到端的一體化、數(shù)字化的供應(yīng)鏈整合服務(wù)，幫助客戶進行全面業(yè)務(wù)提升的案例。

以上兩個案例是大型頭部企業(yè)的優(yōu)化案例，下面是中小企業(yè)的一體化智能供應(yīng)鏈解決方案。我們認(rèn)為，現(xiàn)在中國履約效率的問題，是要解決腰部企業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化問題。在客戶商品入倉后，由京東進行全方位的托管，依托預(yù)測和庫存算法，結(jié)合高品質(zhì)的倉位賦能，助力商家提升供應(yīng)鏈的效率，降低成本。今年第一年開始接觸這部分客戶，我們服務(wù)了約400多個商家，整體跨區(qū)占比降低了12%左右，對物流成本、供應(yīng)鏈效率的提升，產(chǎn)生了比較好的效果。

總結(jié)來看，京慧供應(yīng)鏈系統(tǒng)依托于物流、商流和數(shù)字化技術(shù)，已經(jīng)為中國4.1億的活躍網(wǎng)絡(luò)用戶，提供了極致的物流體驗。通過把智能系統(tǒng)服務(wù)貫穿到供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)，管理了數(shù)百萬級的sku，服務(wù)了我們的頭部客戶，同時把服務(wù)能力賦能到中小商家，最終助力整個社會數(shù)字化的運營效率升級。

我們打造這些能力，是通過兩大方面，一方面是KA定制化的系統(tǒng)項目，另一方面是標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)產(chǎn)品建設(shè)。這兩個賽道存在矛盾點，在KA定制化的項目里，要投入大量的人力、物力和資源，對一些個性化的需求進行滿足。但其中一些先進的業(yè)務(wù)，不能進行大規(guī)模復(fù)制，在服務(wù)中小商家時，為了讓系統(tǒng)靈活服務(wù)于更多的客戶，便于大規(guī)模的復(fù)制。我們在系統(tǒng)上面做了三個主要的動作：

• 一是技術(shù)架構(gòu)解偶，包括對業(yè)務(wù)場景的抽象重組和能力解耦，做需求配置，以同時支撐多個客戶需求；

• 二是整個算法中臺能力的沉淀與建設(shè)，包括算法的抽象組件化建設(shè)；

• 三是在技術(shù)架構(gòu)解耦和算法中臺建設(shè)的基礎(chǔ)上，打造標(biāo)準(zhǔn)通用化的供應(yīng)鏈服務(wù)產(chǎn)品，進行自由的服務(wù)組合，以滿足60%的基礎(chǔ)需求。

  在此基礎(chǔ)上，通過做定制化配置，來滿足不同的個性化需求。

供應(yīng)鏈行業(yè)未來發(fā)展

供應(yīng)鏈行業(yè)的未來發(fā)展，首先是人才方面的建設(shè)。我們對大數(shù)據(jù)時代核心人才的定義是，不光要具有對Datascience-人工智能算法的研究，同時要具備非常好的工程化能力，并且在此基礎(chǔ)之上，要去深度的了解業(yè)務(wù)。這三個象限的交集是我們對未來人才的要求和選拔的條件。

從業(yè)務(wù)層面來看，我們是圍繞著整個供應(yīng)鏈，打造數(shù)字孿生開放體系。在我們服務(wù)不同行業(yè)的外部客戶時，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在中國大部分的企業(yè)還處在第一階段-數(shù)字基建階段，還沒有把信息化數(shù)據(jù)化做好。

我們內(nèi)部是在推向第二階段-建設(shè)數(shù)字孿生平臺，在數(shù)據(jù)化和信息化建設(shè)到一定程度的基礎(chǔ)上，去推動整體數(shù)字化建設(shè)。數(shù)字化是指用一種反作用力，把在數(shù)字世界的優(yōu)化、模擬算法的效果，落回到物理世界里。

最高級別展望是建立整體生態(tài)圈兒，在數(shù)字原生的基礎(chǔ)上，趨向于一個虛實相結(jié)合的產(chǎn)業(yè)元宇宙的狀態(tài)。

精彩問答

Q：關(guān)于傳統(tǒng)的運籌優(yōu)化方法跟深度學(xué)習(xí)結(jié)合的方案，有好的參考案例可以介紹嗎？

A：在數(shù)字孿生系統(tǒng)里，我們用了比較多的AI和運籌相結(jié)合的方法。傳統(tǒng)運籌對算力的要求比較高，在參數(shù)模擬環(huán)節(jié)里，很多參數(shù)是通過AI進行提前或者在線訓(xùn)練的，通過把訓(xùn)練好的參數(shù)置回到運籌系統(tǒng)里，用數(shù)據(jù)模型進行優(yōu)化，優(yōu)化出的結(jié)果，會產(chǎn)生數(shù)據(jù)集，把數(shù)據(jù)集反饋到深度學(xué)習(xí)的算法里，進行重新訓(xùn)練。這就是一個循環(huán)AI和運籌互相促進的過程。在數(shù)字孿生里，未來在建設(shè)更實時化的完整體系時，需要兩者進行深度的溝通。

Q：在入庫、補貨、調(diào)撥等庫內(nèi)的操作中，京東物流有做一些比較有趣的例子，可以分享一下嗎？

A：倉庫是在一個四面墻里，我們做了很多方面的嘗試。比如集合單的優(yōu)化，商品在揀貨的過程中，如何把相近的一些貨物進行集合歸類，目的是減少揀貨員的行走的總體路線。這是一個非常經(jīng)典的排線問題，也非常困難。涉及了預(yù)測的問題，首先要對未來進行預(yù)判，在預(yù)判的基礎(chǔ)上，結(jié)合運籌和AI的技術(shù)，一起解決這些問題。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，倉里也有一些應(yīng)用場景，包括用CV技術(shù)進行暴力操作的識別，來減少貨損，提升購物體驗等。