解密京东智慧供应链

在2017年的京东年度峰会上，中国零售巨头京东集团首席执行官刘强东表示，在以人工智能为代表的新一轮商业变革即将到来之际（随着以人工智能为代表的新一轮商业变革即将到来），京东集团将坚定不移地推进技术创新（ will wholeheartedly advance technological innovation）, 同时正式提出了“YAIR SMART SC智慧供应链战略”计划（ formalized the "YAIR SMART SC intelligent supply chain strategy" initiative）。该战略将以数据挖掘、人工智能技术、数据重构以及技术驱动为核心要素（ based on data mining, cutting-edge AI technologies, data reconstruction, and technology-driven approaches as core components）, 构建起完整的智慧供应链解决方案体系（ to establish a comprehensive intelligent supply chain solution system）.

目前的智慧供应链战略已完成四个月多时，并在最近举行的京东618大促期间发挥了重要作用。对负责人的采访深入揭示了关于京东智慧供应链发展现状及未来规划的关键信息。

京东Y部门的主要职责涉及供应链技术和库存管理两大核心领域。在这一过程中整合构建了完整的供应链体系，并通过提供技术支持助力各业务部门开展运营。与此同时，在零售端的核心环节上重点优化了基于数据驱动的核心运营模式，在提升周转效率的同时实现了货物流通效率的最大化，并有效降低了部分商品滞销问题。日常运营中承担着制定Y部门的战略方向以及构建系统架构两大核心职能。

打造需求驱动的供应链

基于需求的供应链对企业电商发展具有积极意义。然而由于其自身的局限性，在传统供应链体系中缺乏对消费者需求及市场趋势等关键信息的有效整合与应用。目前这些关键信息未被系统化地记录于现有系统中导致难以精准预测和规划如何确定库存数量及存储位置以满足市场需求。

针对传统供应链存在的问题（痛点），京东开发出了智慧供应链系统。随着电子商务规模不断扩大（成长），京东吸引了大量优质客户群体（用户），而物流体系已形成一个完整的循环系统（闭环）。作为一家以技术创新为核心的公司（技术驱动），其整个供应链的数据实现了高度数字化处理（数字化）。通过对消费者需求进行深入分析（需求分析），平台能够精准识别消费者的真正需求（什么）；在此基础上进一步对销售地点、定价等关键要素进行精准预测（一系列）。以实现供给侧生产与需求侧精准对接为目标（匹配），目前，在大数据选品优化、动态定价策略制定、智能化预测规划以及库存管理等方面成为其重点发展方向

京东Y事业部从去年11月成立至今，在供应链方面做的优化已经卓有成效。

在内部管理中，京东运用大数据和人工智能技术对特定品类的商品进行选品、定价，并通过分析供应链数据实现可视化管理。其中自动化补货机制包含两个方面：首先由智能库存系统自动生成采购订单以减少人工干预；其次该系统能够基于数据精准计算需求量与库存水平以避免过高存储风险。目前各事业部正在积极推动这一技术的全面应用以提升运营效率；

• 面向外部市场全面构建并深化人工智能平台上层架构，并基于该平台上构建基础剥离非核心功能以聚焦于核心业务能力。近期 Y 事业部发布了 YAIR 平台（Y AI Platform for Retail Business），整合了预测引擎、资源调度系统等四大核心模块：预测引擎用于销售预测；资源调度系统用于运营优化；模拟仿真模块用于业务流程仿真；舆情分析模块则用于实时舆情监控。同时 Y 事业部积极拓展与战略合作单位的合作空间，并逐步将已在内部验证成功的供应链优化技术开放给第三方合作伙伴。

谈到智能供应链在618大促期间的作用时, 平常心特别强调与供应商建立协同机制, 共同制定货物需求预测方案, 涵盖补货计划的制定、补货节点的确定以及库存布局安排等细节, 而其他相关系统的应用将在未来的促销活动中逐步推广。

机器学习、深度学习助力智慧供应链

京东智慧供应链架构

销售预测与动态定价构成了智慧供应链建设的核心内容，在这两个关键领域中，京东通过引入机器学习方法并实施深度学习技术展开了一系列探索与实践。

在销售预测方面，基于机器学习的方法主要对每个SKU进行特征提取，并分析哪些特征变量会对销售量产生影响。通过这一过程能够较为精确地预测出相应的销售数值，并据此指导仓库进行订单提交及补货操作。而采用需求驱动策略时，则需要综合考虑多种现实因素如季节性变化、地域分布等对商品销售的影响。目前京东的做法是通过预测数据来指导库存管理，并在分析消费者行为时充分结合来自京东运营合作伙伴的专业经验。

• 在动态定价方面，在经济学理论指导下，“价格弹性模型”的应用已经初具规模。“量价关系”的核心理念被京东内部应用起来，在多达数百个千目的不同SKU中实现精准的个性化建模。“最优售价”的制定亦是其中最为关键的部分——这一过程不仅体现了对商品特点的深刻理解，“人工智能技术”的运用程度在这里也达到了新的高度——建模过程亦是人工智能应用最为深入的领域之一。从外部整合市场情报数据时，“竞争者的行为模式”自然也不可忽视——这些数据被从另一个角度加以考量，并包含竞争对手的相关数据后整合进价格弹性模型中——根据市场反馈，“影响因素”的设定同样重要——根据不同类别的商品设定多组关键影响因素的同时，“风控机制”的建设同样不可或缺——它能有效防止因操作失误导致的价格偏差。

除了基于机器学习的深度学习方法外，在平常心的分享中还包含了运筹学领域的规划算法部分。例如优化算法方面的内容。而京东则致力于通过结合运筹学方法与现有的机器学习技术来提升整体效率。

在讨论京东智慧供应链从数字化发展到大数据积累再到算法演进的过程中所遇到的各种挑战时

• 京东积累的零售供应链管理经验极为丰富，在提炼出这些宝贵经验和将其转化为智慧供应链的整体战略规划方面仍存在较大挑战。提取并整合这些经验和技术创新是较为复杂的过程，在此过程中整个团队在舰长带领下经过一至半年至一年半的时间进行反复打磨。

在数字化转型与大数据发展背景下，在处理已数字化的数据时需要将其清洗处理以确保其处于可用状态。随后基于这组相对干净的数据建立模型是一个极具挑战性的任务。在访谈中从实践经验出发分享了几个关于数据清洗的关键要点。

• 持续完善数据集市，并对大数据实施归类与整理工作；明确界定大数据的标准；

• 在识别异常数据时与业务方合作进行分析；剔除应剔除的数据并记录异常现象发生的具体原因；将余下的数据用于模型训练中；

• 对人工智能算法实际效果实施定期评估与监控；在出现问题时首先要排查可能的数据源问题。
  目前京东利用清理与建模的大数据分析技术实现销售预测、产品选品、存货 replenishment以及定价策略的优化。

• 算法发展过程较为复杂。

• 京东在此发展中更加注重人才与技术匹配。

• 在探索如何将人工智能成熟应用对外赋能合作伙伴方面也面临诸多挑战。

• 这也是Y事业部目前的重点难点之一。

未来发展

京东智慧供应链是一种以经验为基础构建起来的零售供应链管理方案。从技术层面来看，在多个关键节点上已建立相应的技术布局，并已在海量数据中进行了验证工作。此外，在整个过程中还形成了一个庞大的零售生态系统以及全面覆盖各环节的协同体系，并与众多合作伙伴形成了完整的协同体系。

涵盖零售数据分析、供应链管理与智能化运营等领域的研究与发展，并已充分认识到京东在人工智能领域的探索及其应用。针对京东智慧供应链未来发展的规划方案，平常用专业视角从内部管理和外部合作两个维度进行了详细阐述。

涵盖零售数据分析、供应链管理与智能化运营等领域的研究与发展，并已充分认识到京东在人工智能领域的探索及其应用。针对京东智慧供应链未来发展的规划方案,平常用专业视角从内部管理和外部合作两个维度进行了详细阐述。

• 在内部方面，下一阶段将对系统进行持续优化以提升内部员工使用体验；同时希望支持公司整体战略规划中的三个关键领域：

• 智能决策方案对企业级、部门级和个人级的市场预测与销售规划制定有何指导？

• 企业的采销策略应包括确定采购计划与合理定价。

• 通过建立仓库单据输入量预测模型来优化仓储布局及财务预算。

个人意见是：希望能从智能化的角度，在决策流程、销售流程以及运营模式等方面为集团提供更加高效的支持。并进一步提升各个系统的用户界面友好度以及操作便捷性。真正使业务部门感受到系统的实用价值，并且操作起来更加简单方便。

对外，在线展示平台将发布经过严格审核并优化过的供应链人工智能解决方案。这些方案主要面向外部市场，并涉及包括京东自营店、大型品牌电商以及零售连锁企业等合作伙伴。我们的目标是将基于海量数据积累的人工智能技术，在功能模块上更加标准化和模块化地呈现给行业参与者。希望通过这一展示活动帮助其他商家或企业通过采用先进的人工智能技术提升供应链效率和服务质量。目前这项工作仍处于初期规划阶段。Y部门团队将在集团技术战略规划指引下持续进行技术研发与优化探索。