物流智能大腦系統(tǒng)的建設

1、物流智能大腦系統(tǒng)的建設京東物流集團簡介全鏈路供應鏈系統(tǒng)架構及智能物流應用場景物流智能大腦技術解決方案算法落地實踐分享與未來方向京東物流集團簡介十三年砥礪前行，取得跨越式發(fā)展京準達覆蓋250個城市 可精確到30mins京尊達尊貴配送服務生鮮全程溫控211 限時達配送時間12小時極速達2小時達20102012夜間送京鮮達300+城市20132014201520162017移動倉1小時達20072022全球供應鏈基礎設施服務商 和供應鏈科技領導者商流物流融合Short-Chain短鏈Smartness智能Symbiosis共生一體化開放智能化運營客戶Client行業(yè)Industry社會Society

2、價值共創(chuàng) - GSSC獨立集團，全面開放京東物流集團簡介全鏈路供應鏈系統(tǒng)架構及智能物流應用場景物流智能大腦技術解決方案算法落地實踐分享與未來方向通過一件商品的旅行看供應鏈關乎社會民生眾多實際問題供應商生產(chǎn)倉儲網(wǎng)絡分銷網(wǎng)絡末端配送網(wǎng)終端用戶供應鏈優(yōu)化問題怎樣生產(chǎn) 及分配商品物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題用一個怎樣的 物流網(wǎng)絡履約物流執(zhí)行優(yōu)化問題如何在各環(huán)節(jié) 高效運作供應鏈體系性優(yōu)化問題上升到國家戰(zhàn)略，數(shù)字化成為必選項一帶一路進博會出、進小鎮(zhèn)青年農產(chǎn)品下、上數(shù)字化供應鏈數(shù)字化供應鏈系統(tǒng)架構商家ERPISV零售POS3PL系統(tǒng)京東主站物流網(wǎng)關 & EDI & 物流開放平臺OMS全鏈路供應鏈中央指揮臺 Supply

3、 Chain Central Console預測規(guī)劃計劃執(zhí)行Block Chain 智鏈物流 平臺GIS智圖物流 平臺IoT 智聯(lián)物流平臺數(shù)據(jù)及算法總線實時 & 離線存儲、計算、加工物流生產(chǎn)系統(tǒng)應用行業(yè)3C服飾消費品美妝大件圖書物流網(wǎng)絡中小件大件跨境冷鏈B2BO2O反饋仿真及數(shù)字孿生平臺京東物流集團簡介全鏈路供應鏈系統(tǒng)架構及智能物流應用場景物流智能大腦技術解決方案算法落地實踐分享與未來方向物流智能大腦的“124”實現(xiàn)路徑 高效的數(shù)據(jù)管理驅動智能化數(shù)據(jù)底座堅實數(shù)智中臺靈動數(shù)據(jù)決策智能資產(chǎn)管理規(guī)范數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范Slogan用戶4 大 數(shù)據(jù)產(chǎn)品2 大 中臺服務1 個數(shù)據(jù)底座目 標資產(chǎn)可視化資產(chǎn)盤點診斷

4、數(shù)據(jù)中臺提供數(shù)據(jù)服務，大眾化分析 標準數(shù)據(jù) 服務實時數(shù)據(jù) 服務定制數(shù)據(jù) 服務算法中臺提供通用算法服務，普惠智能 AI平臺綜合預測 服務業(yè)務生產(chǎn)系統(tǒng)：ERP、DMS、OMS、WMS、TMS數(shù)據(jù)支撐運籌優(yōu)化 服務仿真模擬 服務數(shù)據(jù)反饋數(shù)據(jù)支撐數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)反饋數(shù)據(jù)算法支撐數(shù)據(jù)算法支撐數(shù)據(jù)算法支撐運營人員開放商家規(guī)劃 管理 平臺數(shù)字 孿生 沙盤統(tǒng)一 路徑 規(guī)劃統(tǒng)一 調度 優(yōu)化數(shù)據(jù)洞悉專屬數(shù)據(jù)運營管控數(shù)字化 運營 平臺異常 管控 平臺數(shù)據(jù)賦能數(shù)據(jù)開放服務供應鏈京慧智能 供應鏈察掘 數(shù)據(jù)背后的 價值規(guī)劃人員生產(chǎn)人員智能規(guī)劃智能運營專注規(guī)劃沙盤推演AI使執(zhí)行系統(tǒng)智能化物流智能大腦技術解決方案數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)

5、是算法的燃 料物流智能大腦技術解決方案數(shù)據(jù)中臺離線計算計算與存儲平臺 &機房與服務器實時計算數(shù)據(jù)源外部數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù) 后臺數(shù)據(jù)源統(tǒng)計分析報表（前端）數(shù)據(jù)應用生產(chǎn)監(jiān)控報表（前端）算法中臺 數(shù)據(jù) 前臺數(shù)據(jù)產(chǎn)品（京慧等）采集/接入分析工具C D M實時數(shù)據(jù)平臺A D M統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務（API）統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務（API）運維工具數(shù)據(jù)平臺工具數(shù)據(jù)管理F D M數(shù)據(jù)體系指標體系標簽體系運營類考核類經(jīng)分類產(chǎn)品類財務類體驗類組織類數(shù)據(jù)規(guī)范制度數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價數(shù)據(jù)安全管理數(shù) 據(jù) 中 臺業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)快照底座 數(shù)據(jù)切片 數(shù)據(jù)倉儲主題配運主題大件主題商品主題訂單主題三大 體系數(shù)據(jù)質量管理提數(shù)工具數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平 臺金種子計劃A

6、 P P貼源 數(shù)據(jù)物流智能大腦技術解決方案預測中心預測是優(yōu)化的開 始物流智能大腦技術解決方案預測中心內生 特征外生 特征回填大單1月1月7月7月7月1月數(shù)據(jù) 清洗數(shù)據(jù)清洗與特征工程業(yè)務決策與數(shù)據(jù)匯集直接業(yè)務數(shù)據(jù)間接業(yè)務數(shù)據(jù)相關業(yè)務邏輯.關聯(lián)因子數(shù)據(jù)模型選型與結果應用Model 1Model 2Model 3綜合 模型 發(fā)布.多模型組合與優(yōu)化.時年月 周供應鏈物流優(yōu)化網(wǎng)規(guī)物流 運營日 物流智能大腦技術解決方案預測中心內外部個性化預測需求數(shù) 據(jù) 整 合特 征 工 程離線接收數(shù)據(jù)BDPMySQLESJSS實時接收消息JMQJSF數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)清洗物流特征分揀倉儲運輸數(shù) 據(jù) 分

7、析客戶特征節(jié)假日促銷商品屬性預 測 模 型預測策略時序特征選模因子修正策略自定義預處理自定義組合模型多季節(jié)融合策略預測基礎算法ETSSESFb-prophetRidgeCrostonARIMAXLassoLSTMXGBBASS分揀網(wǎng)絡規(guī)劃倉儲單量包裹數(shù)重量預測中臺日周短期預測月季中期預測13年中長期預測310年長期預測京東物流內部規(guī)劃運營需求京東物流外部KA商家預測站點城市經(jīng)營分析KA供應鏈件數(shù)區(qū)域方量物流智能大腦技術解決方案預測中心 產(chǎn)品化時序數(shù)據(jù)模型結果表時序特征矩陣物流智能大腦技術解決方案優(yōu)化算法算法為大腦賦 能物流智能大腦應用場景分銷網(wǎng)絡末端配送網(wǎng)終端用戶供應商生產(chǎn)倉儲網(wǎng)絡供應鏈優(yōu)化問

8、題怎樣生產(chǎn) 及分配商品物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題用一個怎樣的 物流網(wǎng)絡履約物流執(zhí)行優(yōu)化問題如何在各環(huán)節(jié) 高效運作物流智能大腦技術解決方案子場景：前端供應鏈供應商RDC & CDCFDC & TDC無界零售 & 站點網(wǎng)絡京慧 數(shù)據(jù)中心商品布局補調一體倉儲服務運輸服務配送服務門店管理物流基礎服務物流 業(yè)務 網(wǎng)絡庫存模擬供應鏈增值服務基礎算法技術運籌優(yōu)化機器學習仿真優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺物流成本 降低現(xiàn)貨履約 上升物流智能大腦技術解決方案子場景：前端供應鏈綜合方案時效最優(yōu)成本最優(yōu)策略布局最優(yōu)策略庫存最優(yōu)默認參數(shù)最優(yōu)參數(shù)物流智能大腦技術解決方案子場景：前端供應鏈時 間補貨量：Q1安全庫存：qsafe1補貨點：R2補貨點

9、：R1補貨量：Q2目標庫存：Q1提前期備貨時長050100150200250庫存量050100150250200庫存量現(xiàn)貨率不變，庫存持有成本降低人工參數(shù)方案最優(yōu)尋參方案業(yè)務仿真模型生成訓練集機器學習建模優(yōu)化尋參建模 及效果對比ki , NRTi , BPi最優(yōu)參數(shù)集物流智能大腦應用場景供應商生產(chǎn)倉儲網(wǎng)絡配送網(wǎng)終端用戶供應鏈優(yōu)化問題怎樣生產(chǎn) 及分配商品分銷網(wǎng)絡末端物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題用一個怎樣的 物流網(wǎng)絡履約物流執(zhí)行優(yōu)化問題如何在各環(huán)節(jié) 高效運作物流智能大腦技術解決方案行業(yè)最復雜場景全局物流網(wǎng)絡規(guī)劃復雜融合獨特六張網(wǎng)絡中小件 大件 B2B 冷鏈 國際 O2O三網(wǎng)融合快遞 速運 大件雙重功能企業(yè)物流

10、 三方物流X000+站點X00+分揀中心X00+庫房節(jié)點如何布局網(wǎng)絡如何鏈接成本如何集約時效如何保證業(yè)務難點問題規(guī)模物流智能大腦技術解決方案案例1：倉儲分揀規(guī)劃全局物流網(wǎng)絡規(guī)劃 倉儲分揀功能優(yōu)化 倉儲分揀布局優(yōu)化 110年預測預警 網(wǎng)絡資源全景中長期 預測倉揀 規(guī)劃【特征】城市、行業(yè)、市場占比季節(jié)性、周期性【模型】單模型vs模型組合基于分類和時間序列模型【目標】綜合成本最優(yōu)【模型】綜合精確算法&策略啟發(fā)式考慮現(xiàn)有人工規(guī)劃策略【約束】場地功能、產(chǎn)能、時效倉揀站覆蓋物流智能大腦技術解決方案案例2：路由規(guī)劃全局物流網(wǎng)絡規(guī)劃什么是路由？運力如何組開線路如何銜接 經(jīng)轉如何選擇時效如何優(yōu)化成本如何降低.物

11、流智能大腦技術解決方案案例2：路由規(guī)劃全局物流網(wǎng)絡規(guī)劃數(shù)據(jù) 路由計劃管理優(yōu)化 智能路由規(guī)劃模擬 路由仿真優(yōu)化平臺最優(yōu)化+策略啟發(fā)式算法平衡時效成本運力組開、經(jīng)轉關系規(guī)劃方案輸出靜態(tài)路由計劃實際執(zhí)行動態(tài)路由規(guī)劃方案效果評估結合機器學習的仿真優(yōu)化基于蒙特卡洛仿真的優(yōu)化早波次 211/311午波次 211/311晚波次 311出下出接單倉貨時時倉間間時 間到 分 揀 中 心 時 間出 分 揀 中 心 時 間站點妥驗投貨時時間間00:3200:1100:5100:0000:2100:6100:1000:3100:7100:4000:6100:8103:4003:6103:8103:6003:8103:

12、0200:7003:9103:12物流智能大腦應用場景供應商生產(chǎn)倉儲網(wǎng)絡分銷網(wǎng)絡供應鏈優(yōu)化問題怎樣生產(chǎn) 及分配商品物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題用一個怎樣的 物流網(wǎng)絡履約末端配送網(wǎng)終端用戶物流執(zhí)行優(yōu)化問題如何在各環(huán)節(jié) 高效運作物流智能大腦技術解決方案案例1：多場景VRP算法中臺智能運營管控目標路程最短？費用最少？時間最短？導航導航距離曼哈頓距離汽車 & 貨車？限行高重寬坐標是否有地圖是否有坐標坐標是否準性能100 ms?1000 ms?10000 ms?時間窗沒時間窗有時間窗軟時間窗優(yōu)先級直接先送強制排序必須最后送總路徑長度總時間長度壓力均衡度其他是否可以交叉是否要分區(qū)跨區(qū)是否相鄰約束河路橋 是否可跨同小區(qū)

13、 是否同車是否計算 回程超載超容問 題清真是否有裝 車順序城市配送場景門店排產(chǎn)場景其他場景地勤排線VRP算法中臺匹配：司機，貨車，重貨規(guī)模：千單級性能：分鐘級計算時間目標：總成本最低效果：單均里程 10%高精度物流 地圖技術高性能啟發(fā) 式算法多場景業(yè)務 約束及目標匹配：外賣員，小件，電動車規(guī)模：每次調用不超過100單性能：實時目標：總路程最短效果：每外賣員單次配送訂單 數(shù)量20%匹配：門店、客戶經(jīng)理規(guī)模：百萬級性能：無性能要求目標：每條線工作量均衡效果：客戶經(jīng)理工作量更均 衡，工作范圍更聚合物流智能大腦技術解決方案案例1：學術貢獻-ADMM智能運營管控傳統(tǒng)方法- LR改進方法- ADMM更快使

14、ADMM構建分解框架 解決方案對稱性問題An Alternating Direction Method of Multiplier Based Problem Decomposition Scheme for Iteratively Improving Primaland Dual Solution Quality in Vehicle Routing ProblemTransportation Research Part B: Methodological全球運籌優(yōu)化挑戰(zhàn)賽（包括但不限于）物流智能大腦技術解決方案案例2：視覺智能中心數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)管理模型訓練 &應用業(yè)務系統(tǒng) 對接設備管理無感知人 臉識別暴力操作 檢測物體墜落 檢測著裝規(guī)范 識別目標 檢測圖像 分割視頻 分類人體關鍵 點檢測人臉 識別移動物 體識別行為 識別圖片 分類深度學習圖像處理智能運營管控京東物流集團簡介全鏈路供應鏈系統(tǒng)架構及智能物流應用場景物流智能大腦技術解決方案算法落地實踐分享與未來方向算法落地實踐分享企業(yè)數(shù)據(jù)智能實現(xiàn)三階段數(shù)據(jù)記錄行為全環(huán)節(jié)物流信息采集數(shù)據(jù)聚合產(chǎn)生關系數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)看板依托標