1、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的網(wǎng)易嚴(yán)選倉儲(chǔ)供應(yīng)鏈智能優(yōu)化TABLE OFCONTENTS 大綱大數(shù)據(jù)和實(shí)際場景中的痛點(diǎn)人工智能&算法的應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 商品庫存布貨思考倉儲(chǔ)物流供應(yīng)鏈產(chǎn)品體系架構(gòu)倉儲(chǔ)物流產(chǎn)品矩陣數(shù) 據(jù) 控 制 塔業(yè) 務(wù) 中 臺(tái)上 下 游選倉選配業(yè)務(wù)規(guī)則在途訂單預(yù)計(jì)送達(dá)包材推薦數(shù)據(jù)監(jiān)控銷量預(yù)測庫存計(jì)劃采購庫倉間調(diào)撥時(shí)效監(jiān)控運(yùn)輸監(jiān)控庫存診斷庫存協(xié)同出庫管理庫存流物流軌跡位置服務(wù)地址服務(wù)運(yùn)輸管理數(shù)倉輿情服務(wù)算法平臺(tái)管理中控臺(tái)駐倉系統(tǒng)WMS在線履約平臺(tái)智能規(guī)劃平臺(tái)庫存中運(yùn)輸中快運(yùn)APPTABLE OFCONTENTS 大綱大數(shù)據(jù)和實(shí)際場景中的痛點(diǎn)人工智能&算法的應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 商品庫存布貨思考倉儲(chǔ)物流

2、供應(yīng)鏈產(chǎn)品體系架構(gòu)大數(shù)據(jù)體系 數(shù)據(jù)分析網(wǎng)易有數(shù)DDB 網(wǎng)易分布式數(shù)據(jù)庫KIWI 嚴(yán)選數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)展現(xiàn)倉配中控臺(tái)數(shù)據(jù)大屏日志數(shù)據(jù)挖掘 ELK應(yīng)用場景全文索引用于日志檢索，定位問題圖表化展示，做簡單的數(shù)據(jù)挖掘定位：適合研發(fā)和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)內(nèi)部使用訂單選倉比例大數(shù)據(jù)上的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)1：300+張報(bào)表，如何快速發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的問題點(diǎn)？智能監(jiān)控時(shí)間序列數(shù)據(jù)智能判斷對(duì)邏輯上的異常數(shù)據(jù)進(jìn)動(dòng)追蹤報(bào)警集成在報(bào)警平臺(tái)中疑似異常數(shù)據(jù)異常智能監(jiān)控（2）疑似異常匯總嚴(yán)重偏離的異常實(shí)時(shí)短信報(bào)警監(jiān)控報(bào)表頁面對(duì)疑似異常進(jìn)排序大數(shù)據(jù)上的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)2：業(yè)務(wù)場景變化快，無法快速試錯(cuò)，如何控制好風(fēng)險(xiǎn)和成本？模擬沙盤

3、沙盤控制單元按時(shí)間維度回放所有歷史數(shù)據(jù)歷史訂單數(shù)據(jù)歷史庫存數(shù)據(jù)歷史采購信息倉間調(diào)撥引擎履約系統(tǒng)初始化庫存數(shù)據(jù)沙盤庫存模擬采購庫模擬倉間調(diào)撥性能 vs 準(zhǔn)確性性能作為產(chǎn)品有交互上的時(shí)間要求作為動(dòng)模型調(diào)優(yōu)平臺(tái)的基礎(chǔ)有性能要求決策與執(zhí)分離進(jìn)定程度的性能優(yōu)化：增加緩存、減少數(shù)據(jù)庫開銷準(zhǔn)確率與線上代碼保持同套代碼由同個(gè)團(tuán)隊(duì)維護(hù)線上報(bào)表進(jìn)準(zhǔn)確率監(jiān)控沙盤應(yīng)用（模擬類產(chǎn)品）倉間調(diào)撥模擬倉間調(diào)撥參數(shù)（例如安全庫存）輸出關(guān)鍵指標(biāo)（默認(rèn)倉滿率、拆單率）各場景對(duì)包材模擬設(shè)置包材規(guī)格和種類輸出包材體積利用率和使用量波次模擬設(shè)置各倉庫波次輸出當(dāng)日達(dá)、次日達(dá)輔助業(yè)務(wù)日常運(yùn)營作沙盤應(yīng)用（輔助決策）應(yīng)用場景從靜態(tài)配置表更改為動(dòng)

4、態(tài)選倉選配策略計(jì)算倉間調(diào)撥的庫存分布在途策略從最近發(fā)貨改為妥投時(shí)間最優(yōu)發(fā)貨多級(jí)庫存模型效果評(píng)估履約策略：訂單拆分降低重策略更新在系統(tǒng)中上線的險(xiǎn)TABLE OFCONTENTS 大綱大數(shù)據(jù)和實(shí)際場景中的痛點(diǎn)人工智能&算法的應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 商品庫存布貨思考倉儲(chǔ)物流供應(yīng)鏈產(chǎn)品體系架構(gòu)運(yùn)籌學(xué)（線性規(guī)劃）倉間調(diào)撥建模上的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)：建模速度跟不上業(yè)務(wù)節(jié)奏渠道的限制每天都變新開倉影響現(xiàn)有庫存模型倉庫產(chǎn)能根據(jù)實(shí)際情況經(jīng)常調(diào)整快遞和線運(yùn)輸承運(yùn)商規(guī)則易變模型智能分析履約系統(tǒng)模型調(diào)優(yōu)AppoloY參數(shù)配置數(shù)倉倉間調(diào)撥引擎沙盤設(shè)置參數(shù)讀取配置輸出統(tǒng)計(jì)第1輪：參數(shù)值100 第2輪：參數(shù)值110 第3輪：參數(shù)值

5、90讀取結(jié)果應(yīng)用場景 設(shè)置安全庫存1206009.59.79.99.11目標(biāo)避免缺貨，默認(rèn)倉滿率最避免來回調(diào)撥杭州倉銷量804009.59.79.99.11南倉銷量1407009.59.79.99.11華北倉銷量TABLE OFCONTENTS 大綱大數(shù)據(jù)和實(shí)際場景中的痛點(diǎn)人工智能&算法的應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 商品庫存布貨思考倉儲(chǔ)物流供應(yīng)鏈產(chǎn)品體系架構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 供應(yīng)鏈全生命周期銷量預(yù)測布貨模型計(jì)算采購庫倉間調(diào)撥采購模型計(jì)算用戶購買為運(yùn)營活動(dòng)計(jì)劃商品BU計(jì)劃當(dāng)前庫存數(shù)量補(bǔ)貨周期leadtime時(shí)間地區(qū)維度銷量倉庫產(chǎn)能倉庫物流時(shí)效當(dāng)前庫存量當(dāng)前倉庫存在途leadtime庫存再平衡補(bǔ)貨模型計(jì)算 線上

6、訂單履約流程杭州順豐 倉上午11點(diǎn)浙江當(dāng)日達(dá)江蘇當(dāng)日達(dá)江當(dāng)日達(dá)安徽當(dāng)日達(dá)下午6點(diǎn)東次日達(dá)次日達(dá)下午8點(diǎn)全國其他隔日達(dá)華北倉.訂單關(guān)鍵信息下單時(shí)間投遞地址sku+購買數(shù)量波次表+履約計(jì)劃表預(yù)計(jì)推倉時(shí)間預(yù)計(jì)揀貨時(shí)間預(yù)計(jì)攬收時(shí)間預(yù)計(jì)妥投時(shí)間倉庫快遞商庫存計(jì)劃控制杭州倉：200件東莞倉：160件華北倉：150件南倉：80件理想庫存分布模型如何計(jì)算獲取分地區(qū)的銷量預(yù)測結(jié)合沙盤計(jì)算分倉考慮不同商品類目波動(dòng)設(shè)置安全庫存限制條件倉庫容量倉庫吞吐量產(chǎn)能倉間調(diào)撥策略杭州順豐倉東莞倉華北倉杭州順豐倉型140000（kg）110（m）型230000（kg）110（m）型325000（kg）70（m）型48000（kg

7、）35（m）南倉型140000（kg）110（m）型230000（kg）110（m）型325000（kg）70（m）華北倉.目標(biāo)：成本最優(yōu)（線性規(guī)劃問題）輛1SKU1：60件SKU2：200件南倉輛2SKU1：90件 SKU3：300件輛3SKU2：110件 SKU3：200件運(yùn)營時(shí)效監(jiān)控倉庫出庫揀貨時(shí)間預(yù)期出庫產(chǎn)預(yù)期攬收預(yù)期倉間運(yùn)輸險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間倉庫庫到達(dá)時(shí)間預(yù)期庫時(shí)間預(yù)期上架時(shí)間預(yù)期決策中修改庫/調(diào)撥計(jì)劃 修改在途訂單計(jì)劃修改用戶預(yù)期送達(dá)時(shí)間數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例總結(jié)銷量預(yù)測布貨模型計(jì)算采購庫倉間調(diào)撥采購模型計(jì)算（沙盤、模型動(dòng)調(diào)優(yōu)）（線性規(guī)劃、運(yùn)籌學(xué)）TABLE OFCONTENTS 大綱大數(shù)據(jù)和實(shí)際場景中的痛點(diǎn)人工智能&算法的應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)案例 商品庫存布貨思考倉儲(chǔ)物流供應(yīng)鏈產(chǎn)品體系架構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 數(shù)據(jù)金字塔數(shù)據(jù)信息知識(shí)智慧工程師數(shù)據(jù)開發(fā)BI工程師業(yè)務(wù)老大優(yōu)勢組織分明確各職責(zé)專業(yè)化程度適用于開發(fā)全局類報(bào)表，幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)問題劣勢溝通成本數(shù)據(jù)+程+算法的綜合優(yōu)化問題，沒有全局把控?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)