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京東物流全鏈路智慧化履約係統

發布時間:2019-04-24 10:41:05 中國物流與(yu) 采購網

一、京東(dong) 物流及信息化案例簡介

隨著無界零售時代的到來,京東(dong) 物流作為(wei) 無界物流的引領者和實踐者,以降低社會(hui) 化物流成本為(wei) 使命,致力於(yu) 成為(wei) 社會(hui) 供應鏈的基礎設施。將基於(yu) 短鏈供應,打造高效、精準、敏捷的物流服務;通過技術創新,實現全麵智慧化的物流體(ti) 係;與(yu) 合作夥(huo) 伴、行業(ye) 、社會(hui) 協同發展,構建共生物流生態。通過智能化布局的倉(cang) 配物流網絡,京東(dong) 物流為(wei) 商家提供倉(cang) 儲(chu) 、運輸、配送、客服、售後的正逆向一體(ti) 化供應鏈解決(jue) 方案、快遞、快運、大件、冷鏈、跨境、客服、售後等全方位的物流產(chan) 品和服務以及物流雲(yun) 、物流科技、物流數據、雲(yun) 倉(cang) 等物流科技產(chan) 品。目前,京東(dong) 物流是全球唯一擁有中小件、大件、冷鏈、B2B、跨境和眾(zhong) 包(達達)六大物流網絡的企業(ye) 。

京東(dong) 物流在全國範圍內(nei) 擁有超過500個(ge) 物流中心,運營了14個(ge) 大型智能化物流中心“亞(ya) 洲一號”,是亞(ya) 洲範圍內(nei) 建築規模最大、自動化程度最高的現代化物流中心之一。京東(dong) 物流基礎設施麵積超過1200萬(wan) 平方米。京東(dong) 物流大件網絡和中小件網絡已全部實現大陸行政區縣100%覆蓋,自營配送服務目前已經覆蓋了全國99%的人口。

京東(dong) 物流龐大的體(ti) 係由全鏈路智慧化係統支撐,針對物流互通互聯不足、物流供需信息不對稱、物流成本高、智能化發展較弱等問題,京東(dong) 物流對“預測-庫存-倉(cang) 儲(chu) -運輸-配送”全流程進行規劃,以大數據、物聯網和人工智能技術為(wei) 支撐,打造了智慧化物流體(ti) 係。

二、案例背景

針對電商領域消費者對物流時效的持續改進需求,以及電商物流精準履約難度大、成本高、智能程度發展較弱等問題。京東(dong) 物流以信息技術為(wei) 支撐,打通前台時效展示與(yu) 選擇、中台履約時效引擎、後台物流生產(chan) 係統,以履約時效保障為(wei) 核心,對倉(cang) 儲(chu) 、運輸、配送進行全流程控製與(yu) 優(you) 化,打造了行業(ye) 獨創的智慧時效履約係統與(yu) 算法支持體(ti) 係。

係統體(ti) 係采用“時效為(wei) 先、梯次上溯、逐點控製、科學規劃”,構建了5個(ge) 模塊,分別為(wei) :履約引擎、商品布局、智慧路由、智慧路區、智慧路徑。具體(ti) 而言,以履約引擎向客戶提供時效產(chan) 品服務,基於(yu) 用戶的時效產(chan) 品選擇,規劃倉(cang) 庫、分揀中心、站點的全網時效要求,繼而反推各節點生產(chan) 波次與(yu) 節奏,進行整網生產(chan) 節拍控製與(yu) 最優(you) 規劃。對於(yu) 倉(cang) 內(nei) 時效,采用商品布局技術,提升整體(ti) 倉(cang) 儲(chu) 生產(chan) 效率,對於(yu) 分揀時效,采用智慧路由技術,進行全網幹支線路由時效最優(you) 化,針對站點時效,采用智慧路區與(yu) 智慧路徑技術,提升站點綜合產(chan) 能、效率以及支持精準化的時效產(chan) 品履約。

三、京東(dong) 物流全鏈路智慧化係統用情況

(一)履約引擎

京東(dong) 履約引擎是為(wei) 京東(dong) 物流提供時效計算、運營數據分析與(yu) 決(jue) 策支持的關(guan) 鍵平台,其整體(ti) 架構如下所示,主要包括對外服務、履約計算和數據管理三個(ge) 層次。產(chan) 品功能上,履約引擎通過對外服務層通過商品頁、結算頁、訂單頁等係統,為(wei) 用戶提供預約日曆、自提推薦等履約服務、211、311、京準達、閃電送等時效服務,通過履約計算層提供核心的計算服務,包括時效波次,配送時效方案,倉(cang) 庫時效方案等,組成全國網狀路由覆蓋,對訂單預約,下傳(chuan) ,生產(chan) ,配送各環節的時效進行計算和控製,通過運營數據管理提供運營日報、KPI體(ti) 係、實時統計、物流可視化以及異常監控等決(jue) 策支持。

(二)智慧商品布局

針對電商倉(cang) 庫的高綜合人效需求,借鑒“啤酒-尿布”原理,構建基於(yu) 百億(yi) 級用戶購物關(guan) 聯數據的分析模型,創立倉(cang) 庫間-倉(cang) 庫內(nei) 商品最優(you) 布局方法論。智慧商品布局首次在行業(ye) 中應用百億(yi) 級用戶購物訂單數據,提煉千萬(wan) 級商品間關(guan) 聯關(guan) 係,指導倉(cang) 間-倉(cang) 內(nei) 商品布局,組合應用多種智能算法,10ms級求解實現最優(you) 存儲(chu) 儲(chu) 位布局,50ms級求解實現成本最低理庫任務規劃,能夠降低23%的無效揀貨跑動。

(三)智慧路由規劃

京東(dong) 智慧路由是實現全網路由波次無縫銜接、路由方案整體(ti) 最優(you) 、零擔整車配比恰當的核心決(jue) 策支持係統,算法核心原理為(wei) ,綜合考慮各類約束,抽象為(wei) 大規模0-1規劃問題後,進行全局最優(you) 求解,並結合業(ye) 務的最優(you) 解梯次推進策略,搭建了全網智慧路由-推廣-優(you) 化係列理論模型、算法、實踐方法論及可視化係統。智慧路由實現了1000ms級最優(you) 規劃,以及逐步調整落地方案的500ms級仿真規劃。最優(you) 方案可提升全網時效5%以上,降低幹支線運輸成本10%以上。

(四)智慧路區規劃

針對國內(nei) 外站點路區科學規劃方法論上的空白,基於(yu) 海量配送員PDA路徑數據、物流環節操作記錄數據、路區訂單時空分布數據,首創動態最小配送單元切割-最優(you) 智慧路區方法論,實現了大型城市千萬(wan) 級最小配送單元基於(yu) 道路\建築\河流的智能切割,以及全國數千個(ge) 站點、上萬(wan) 路區的自動規劃與(yu) 自我迭代。首次在行業(ye) 中挖掘海量末端配送累積數據,考慮樓宇級配送時長差異、毛細道路級走行時長差異、小區邊界、河流道路、訂單波動等因素,實現了全國範圍內(nei) 的站點路區智能規劃,實現了在不增加一名配送員的前提下,提升各站點產(chan) 能5%-10%。

依托京東(dong) 物流大數據庫,綜合運用GIS技術和機器學習(xi) 算法,首創基於(yu) 道路、建築、河流分布,以及最小配送單元的最優(you) 路區規劃方法論。在此基礎上,綜合考慮各站點路區上溯路由時效、流向、流量、車型、體(ti) 積、成本、波次、物流服務商等約束,抽象為(wei) 大規模0-1規劃問題後,進行全局最優(you) 規劃,並創立“全網路由規劃-推廣-優(you) 化”係列模型和漸進式落地實施方法。

(五)智慧路徑規劃

針對物流各環節的路徑規劃問題,改進傳(chuan) 統啟發式算法的不足,提出一種自適應變鄰域搜索算法,並與(yu) 京東(dong) 物流大數據庫關(guan) 聯,實現路徑規劃的實時化,確保可落地實施。在終端配送方麵,針對消費者對時效的極致體(ti) 驗需求,綜合考慮配送員當前實時位置、訂單精準履約時效要求,結合用戶在不同地址的收貨習(xi) 慣,建立“用戶-地址-時間綜合妥投概率”模型和實時規劃技術。

智慧路徑規劃綜合了海量揀貨、運輸、配送的曆史數據,可行性更高、更貼近實際;涵蓋了揀貨員、配送員、運輸車輛,使用對象更多;對150個(ge) 節點能夠實現500ms級規劃,速度更快;多次規劃結果差異率0.5%以下,多次規劃之間,結果的質量更穩定。能夠支持配送員配送211限時達、京準達、極速達等多種時效要求的組合任務,並在行業(ye) 內(nei) 首次實現送達時間範圍精準至30分鍾。

四、案例實施情況和效益

京東(dong) 智慧物流支撐京東(dong) 交易額和營業(ye) 收入以遠高於(yu) 行業(ye) 平均增速的速度增長。2017年,支撐京東(dong) 實現GMV 1.3萬(wan) 億(yi) 元、營業(ye) 收入3623億(yi) 元。推動京東(dong) 整體(ti) 運營成本不斷降低、效率不斷提升。京東(dong) 智慧物流綜合運營費用率為(wei) 7%左右,幾乎為(wei) 行業(ye) 的一半。與(yu) 此同時,京東(dong) 智慧物流係統全麵對外開放,服務數萬(wan) 商家,致力於(yu) 將社會(hui) 物流運營效率2倍。

京東(dong) 物流通過自主研發智慧物流係統,解決(jue) 庫存管理、訂單管理、貨物跟蹤、貨物分揀和運輸管理等一係列困擾我國物流智能化的痛點,率先開發適合中國市場的智慧物流技術,並推動行業(ye) 標準,形成可推廣的物流模式。京東(dong) 智慧物流支持京東(dong) 物流通過個(ge) 性化的物流供給,提供便捷、快速、安全、尊享的極致客戶體(ti) 驗。同時,通過從(cong) 倉(cang) 儲(chu) 到客戶端全程電子化,倉(cang) 儲(chu) 設施的科學布局,路由、路區、路徑的優(you) 化等發展綠色物流。

                               

 

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