当前位置:100EC>宝马娱乐物流>京东智能供应链首席科学家首次公开创新理念 端对端做库存管理
京东智能供应链首席科学家首次公开创新理念 端对端做库存管理
发布时间:2018年12月06日 17:20:33

(网经社讯)“尽量让决策链变得短。能够一步做的决策,不要分两步,一方面人员减少,另一方面精度会提高,即用端对端的方法来做库存管理。在我们供应链领域没人做过这方面的研究,这是我们现在在硅谷做的一个研发方向。”在2018中欧全球供应链论坛上,京东集团智能供应链首席科学家、清华大学工业工程系主任,美国加州大学伯克利分校终身教授申作军博士,向包括美国国家工程院院士李效良教授、中欧国际工商学院赵先德教授等500余位来自物流科技、数据与智能供应链、供应链金融领域的产学界大咖,分享了他和他的团队最新研究的项目成果,并深入浅出地介绍了京东供应链优化。

_773420001.png

京东集团智能供应链首席科学家申作军博士

京东拥有500百万以上自营的SKU,8个RDC,500多个仓库,但是京东做到了平均库存周转天数是24天,现货率达到95%以上,自动补货率达到85%以上。

如何做到的呢?京东采用智能的多级补货系统,会针对于不同的需求做出不同的补货系统。比如针对销量比较平稳的产品,采用基础安全库存模型;针对长尾产品,采用连续补货模型,等等。除了算法的优化和机器学习,还会结合业务员的人工输入,更精准地做到自动补货。 

了解供应链的人都知道,供应链中普遍存在一种现象“牛鞭效应”,是说供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时,因信息扭曲而逐渐放大,最终导致供应链失调,出现供应商货物积压或零售商出现缺货等现象。对于此问题,申作军教授提出了一个创新的理念,即让决策链变短。“能够一步做的决策,不要分两步,一方面是人员减少,另一方面精度会提高。我们不做预测,不做库存,直接一步到位,最后输出的就是我们的补货量。”  

用端对端的方法,来做库存管理,这是个全新的理论。目前供应链领域没人做过这方面的研究。“这个算法会极大提高整个库存指标的表现,减少参数的调节。”申作军教授表示。 

以下是申作军教授演讲精编: 

我做了很多年供应链研究,跟大家分享我和我的团队近期做的一些项目,主要有三个方面:库存管理,销售预测平台、端到端智能补货。 

1、库存管理。

京东的库存管理形态复杂。京东自营的SKU就有500百万以上,全国有8个配送区域,各种储存仓库500多个。平均库存周转天数是24天,现货率达到95%,自动补货率达到85%。京东90%多的订单能够当日或者次日达。预测相比,美国零售商基本上是三天送到,有的时候还需要一星期。 

由于库存管理的复杂,京东采用的是智能多级补货系统,从供应商到区域中心仓(RDC)送货的过程,我们叫智能补货系统。从RDC调拨到前置仓,大仓分到小仓的过程叫智能调拨。 

智能补货系统最关键的是预测,我们不是简单预测一个点,或者不同产品单独的需求,我们预测一个分布。做好预测之后,我们会根据业务员的经验输入,去推动参数,更好地建立模型。虽然我们也用了很多机器学习的方法,但是正如昨天京东Y事业部总裁杨平所说,在某一个单一领域,比如Alpha Go这种,可以做非常好的深度学习。但是对于京东这么复杂的库存决策系统,我们还是需要人工经验。 

我们做一个非常复杂的优化补货系统,根据现有库存水准,业务目标,比如说周转率、现货率,输入这些参数以后,我们会输出一个补货策略,订目标库存,补货点、补货量,做出如下库存模型。

_773420002.png  

我们把它应用在不同类型的产品上,针对于不同的需求做出不同的补货系统。比如针对销量比较平稳的产品,我们会用基础安全库存模型;针对长尾产品,我们会用连续补货模型。此外,我们用了非常多的优化和机器学习的方法,使得参数自动调节,非常好地做到自动补货。 

在智能调拨方面,我们通过算法,达到了三个目的:仓库库存基本均衡;每日调拨量趋于平稳;小的仓库(FDC)的现货率显著提高,基本达到90%以上。这就是优化的力量。 

2、销售预测平台。

我们要打造一个世界级的销售预测平台。因为做好预测,对配送、调拨、促销、定价,包括库存都会产生非常好的影响。第一步先做好预测,再跟库存、定价、促销放到一起,进行优化。 

大数据时代,数据巨大,且变化非常大,需要机器学习,要研究不同数据的特征,这样才能把预测做下来。针对这个现象,我们在做一款非常简单,容易使用的,即使对于不太了解机器学习的人,也可以操控的预测平台。而且,我们在跟业务方沟通的时候,发现预测结果很不错,但是业务方不太理解,为什么是这个数。我们想让预测平台多一些可解释的地方,让业务人员更好地接受我们预测的结果。这是我们设计这个预测平台的初衷。 

我们为什么有信心会做好?首先,我们有非常多非常优秀的研究人员。其次,京东有非常庞大的数据,帮助我们生态圈里的商家做好预测。再次,我们跟业务方将会有越来越紧密的联系。 

3、端到端智能补货。 

供应链里有个著名的问题,就是牛鞭效应。如果预测不准,库存就更不准。我就提出一个理念,尽量让决策链变得短。能够一步做的决策,不要分两步,一方面是人员减少,另一方面精度会提高。我们不单独做预测或库存,直接一步到位,最后输出的就是我们的补货量。这个算法会极大提高整个库存指标的表现,减少参数的调节。在我们供应链领域没人做过这方面的研究,就是用端对端的方法来做库存管理。这是我们现在在硅谷做的一个研发方向。

近年以来,以环球捕手、云集微店、贝店、达令家、达人店、爱库存、好衣库、洋葱海外仓、好物满仓、楚楚推、有好东西、全球时刻、闺秘mall、脉宝云店等为代表的分销开店型社交宝马娱乐平台,凭借微商分销模式快速崛起,也吸引了包括网易推手、阿里巴巴“微供”、京东“微选”、唯品会“云品仓”、寺库“库店”等“头部平台”均已入场。同时由于野蛮生长、层级不清,导致良莠不齐,也频频遭到涉嫌传销争议与质疑,乃至工商千万元行政处罚(详见独家专题/zt/sxcx/)。网络传销因手段隐蔽、涉众群体广、标的虚拟化、违法成本低、首脑高智化等特征处于监管“灰色地带”。近十年来,宝马线上娱乐研究中心(微信ID:i100EC)一直坚持通过发布预警、案例披露、热点评论、媒体曝光、调查报告、工商培训、咨询诊断等多元化方式,为宝马娱乐行业激浊扬清,为国民保驾护航。

【关键词】京东智能供应链
股票名称/代码
$/总资产
$/营收
$/净利润
  • 阿里巴巴BABA.US
  • 1092亿
  • 385亿
  • 94.5亿
  • 京东JD.US
  • 282.6亿
  • 557.4亿
  • 7.7亿
  • 唯品会VIPS.US
  • 583.2亿
  • 112.2亿
  • 0.4亿
  • 宝尊宝马娱乐BZUN.US
  • 4.60亿
  • 6.40亿
  • 0.3亿
  • 聚美优品JMEI.US
  • 7.60亿
  • 8.90亿
  • -0.06亿
  • 寺库SECO.US
  • 3.60亿
  • 5.80亿
  • 0.03亿