本企業(yè)的基本信息

企業(yè)名稱：京東零售集團

2.主要產(chǎn)品和服務(wù)：京東零售集團致力于構(gòu)建完備成熟的零售生態(tài)體系，以多元化的產(chǎn)品為平臺，提供全流程的用戶服務(wù)，追求極致的用戶體驗。針對不同用戶群體和場景，京東零售打造了一系列線上和線下的產(chǎn)品與平臺：包括C端消費者日常生活中經(jīng)常使用的京東主站和相應(yīng)app，滿足社區(qū)團購需求的京喜，以及線下的京東便利店、七鮮超市、京東之家等等；針對B端用戶，有新通路、京東企業(yè)購、慧采等產(chǎn)品。用戶服務(wù)涵蓋售前的商品咨詢、售中的商品安裝、售后的退換貨等。與此同時，通過智能化的手段打通與外部平臺的連接，再借助全渠道的模式和能力，持續(xù)優(yōu)化品類、服務(wù)和用戶體驗。為了保證商品質(zhì)量和服務(wù)效率，京東堅持自營近1000萬種不同SKU，通過一手業(yè)務(wù)銷售商品，更加可以保證用戶整體的交易質(zhì)量。大多數(shù)單純平臺形式的電商不需要承擔(dān)庫存成本，只需要連接賣家和買家，而京東是自己作為賣家（零售商）去服務(wù)用戶，所以自營模式會帶來高昂的庫存成本，而京東零售的智能供應(yīng)鏈的重要任務(wù)之一就是去優(yōu)化庫存，提升庫存效率，降低庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)是反應(yīng)供應(yīng)鏈和庫存效率的核心指標，目前京東已經(jīng)將庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)優(yōu)化至近30天，對標世界先進的零售和電商巨頭也處于領(lǐng)先位置。

3.供應(yīng)鏈部門介紹：

3.1供應(yīng)鏈部門的構(gòu)成：京東零售的智能供應(yīng)鏈Y業(yè)務(wù)部目前分為5大板塊，包括C2M（Consumer-to-Manufacturer），品類與供應(yīng)商，價格與促銷，庫存管理，以及履約管理。通過這五大板塊的協(xié)同與能力整合為京東零售供應(yīng)鏈保駕護航。

3.2主要職能：智能供應(yīng)鏈Y業(yè)務(wù)部的使命是通過數(shù)字化實現(xiàn)供應(yīng)鏈成本、效率、體驗的持續(xù)優(yōu)化；愿景是成為零售行業(yè)供應(yīng)鏈效率的全球領(lǐng)導(dǎo)者。五大板塊中：C2M（Consumer-to-Manufacturer） 包括反向定制、個性化定制等方面，通過對下游的洞察和分析去提升上游的生產(chǎn)效率，降低新品研發(fā)成本，加快新品上市周期，以及提高新品上市成功率；品類與供應(yīng)商主要涉及品類規(guī)劃、商品尋源、供應(yīng)商評估等環(huán)節(jié)，通過持續(xù)優(yōu)化品類提升商品效能，同時通過先進的管理方法結(jié)合數(shù)智化能力加強與供應(yīng)商之間的合作，幫助供應(yīng)商提升履約水平和服務(wù)能力；價格與促銷包括價格健康度評估、價格治理、促銷優(yōu)化等，通過對價格和促銷活動進行優(yōu)化，提升用戶體驗；庫存管理包括預(yù)測、補貨、S&OP計劃等方面，致力于在進銷存全流程對庫存進行優(yōu)化，提升周轉(zhuǎn)效率；履約方面包括倉網(wǎng)規(guī)劃、訂單管理、訂單履約計劃等，通過更加合理準確的倉網(wǎng)布置以及對履約資源的計劃，來提升服務(wù)水平。

3.3發(fā)展歷程：智能供應(yīng)鏈Y業(yè)務(wù)部于2016年11月成立；在2018年12月首次在智能補貨領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了85%的采購自動化率；2019年6月通過全渠道智能履約幫助實現(xiàn)了1小時達的極致服務(wù)；2019年12月通過C2M智能平臺孵化的新品品效倍比達到10倍以上；2020年12月基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研發(fā)了端到端補貨模型，憑借該技術(shù)創(chuàng)新，京東入圍了2021年舉辦的Gartner世界供應(yīng)鏈技術(shù)創(chuàng)新評選的前六名，是唯一亞洲入圍企業(yè)。2021年6月Y業(yè)務(wù)部成立了五大業(yè)務(wù)板塊。2021年9月完成了三層四象限的庫存周轉(zhuǎn)理論，且憑借智能技術(shù)實現(xiàn)了近30天的周轉(zhuǎn)天數(shù)。

企業(yè)所在行業(yè)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中的問題

1.業(yè)務(wù)模式多樣，商品體量大，倉網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需求分布廣泛且多變，導(dǎo)致供應(yīng)鏈規(guī)劃、分析與決策面臨挑戰(zhàn)：

在去中心化消費的趨勢下，社區(qū)團購、社交平臺、自媒體、直播購物等新型業(yè)態(tài)不斷深入生活各個場景，產(chǎn)業(yè)向著多元化方向發(fā)展，實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟加速融合，零售產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)、流通、服務(wù)等產(chǎn)業(yè)相互滲透，供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)與模式也隨之變得高度復(fù)雜化。加之京東在國內(nèi)共有41座“亞洲一號“大型智能倉庫，將近1300個倉庫，有效自營SKU超過1000萬個，行業(yè)覆蓋快消、服裝、家電、3C、生鮮、圖書、汽車等多種不同品類，并擁有陸運、航運、聯(lián)合等綜合運輸網(wǎng)絡(luò)。同時上游存在多種供應(yīng)商合作模式，下游涵蓋線上、線下等多種渠道履約模式，場景多樣復(fù)雜。傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈規(guī)劃方法與技術(shù)遇到的挑戰(zhàn)越來越大。

2.供應(yīng)鏈應(yīng)對突發(fā)事件的能力較弱，缺乏快速響應(yīng)與調(diào)節(jié)的能力：

此次疫情對供應(yīng)鏈的正常運轉(zhuǎn)造成了極大的影響，重要環(huán)節(jié)之間連接斷裂，防疫、應(yīng)急、生活用品、食品等品類的供需結(jié)構(gòu)嚴重失衡，區(qū)域道路阻塞導(dǎo)致物流運輸中斷，因感染被隔離的區(qū)域生產(chǎn)停滯，原材料缺貨導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)能不足，一系列物流、商流無法正常進行，供應(yīng)鏈作為社會重要的基礎(chǔ)能力，其受到的破壞隨即蔓延到整個產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。疫情沖擊之后，更多的企業(yè)認識到了供應(yīng)鏈響應(yīng)性與靈敏性的重要，如何在突發(fā)事件到來之后可以快速的做出反應(yīng)和調(diào)整，甚至在危機到來之前就可以有所準備，成為了重要發(fā)展方向。

企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程

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建立數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺

1.數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺簡介：

京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺支持業(yè)務(wù)在數(shù)字環(huán)境中對自身的供應(yīng)鏈模式搭建數(shù)字化模型，并在模型中對不同的備選策略進行試驗-調(diào)整-再試驗的迭代，最終選取符合業(yè)務(wù)目標的最優(yōu)規(guī)劃與策略。

京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺允許業(yè)務(wù)對現(xiàn)狀的生產(chǎn)系統(tǒng)及業(yè)務(wù)流程進行數(shù)字建模，同時也支持業(yè)務(wù)對未來可能的供應(yīng)鏈模式進行流程設(shè)計，評估新流程的可行性及優(yōu)化結(jié)果。基于對不同策略仿真結(jié)果的分析，最終將優(yōu)化后的策略落實到執(zhí)行系統(tǒng)進行實施。京東供應(yīng)鏈仿真平臺搭建了一套標準化的供應(yīng)鏈框架，為了能夠靈活適配零售不同業(yè)務(wù)模式及不同行業(yè)特性，以模塊化的形式進行了產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計，各模塊彼此解耦，獨立迭代，可以支持豐富的應(yīng)用場景。

2.數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺架構(gòu)：

在為不同場景服務(wù)時，借助于大數(shù)據(jù)能力，供應(yīng)鏈仿真平臺可以定時獲取生產(chǎn)系統(tǒng)快照，自動創(chuàng)建現(xiàn)狀仿真模型，通過仿真優(yōu)化算法，快速支持業(yè)務(wù)優(yōu)化需求。同時，也支持用戶自行創(chuàng)建供應(yīng)鏈模式，自定義商品、網(wǎng)絡(luò)、采購、調(diào)撥、履約、計費策略等方面，用于創(chuàng)新模式的沙盤實驗，觀察采購量、調(diào)撥量、銷量、庫存水平、成本及時效等等各項指標的變化。京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺在不同的業(yè)務(wù)場景中支持著眾多的供應(yīng)鏈規(guī)劃與決策優(yōu)化的需求。

3.數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺核心功能：

數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺的核心能力主要分為三大方面，包括針對供應(yīng)鏈的規(guī)劃設(shè)計、不同環(huán)節(jié)的策略評估、以及相應(yīng)的量化分析，三大能力相互連接，由廣泛到精細。在規(guī)劃設(shè)計方面，主要涉及模式選擇、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、倉網(wǎng)部署、全流程銜接的仿真等；在策略評估方面，包括各個供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的策略的仿真模擬，用于指導(dǎo)供應(yīng)鏈的計劃與執(zhí)行；在量化分析方面，能夠?qū)Σ煌h(huán)節(jié)的決策因子進行分析，衡量策略的收益等。

4.數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺成熟度與階段劃分：

根據(jù)業(yè)務(wù)需求、能力差異、技術(shù)水平等方面，可以將數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺分為四個階段，從下往上依次是現(xiàn)狀孿生、模擬孿生、動態(tài)孿生、學(xué)習(xí)孿生。

4.1現(xiàn)狀孿生：主要是指通過3D/2D的實體建模以及靜態(tài)/動態(tài)的數(shù)據(jù)輸入，通過可視化的方式，降低相關(guān)管理人員對數(shù)據(jù)的認知成本，讓數(shù)據(jù)具備更高的表達力，便于理解和解析，通過現(xiàn)狀孿生，當(dāng)前情形可以更加清晰的展示出來，相關(guān)人員快速進行解讀，加快發(fā)現(xiàn)問題到解決的流程。

4.2模擬孿生：仿真模擬屬于模擬孿生的范疇，通過對供應(yīng)鏈系統(tǒng)內(nèi)各種規(guī)則、模式、環(huán)節(jié)、流程的靜態(tài)建模以及數(shù)據(jù)輸入，再通過模擬仿真的方法，進行大量“what-if”性質(zhì)的實驗進行分析與對比，進而輔助決策出最優(yōu)的規(guī)劃方案。例如在新業(yè)務(wù)開展的背景下，對不同的倉儲方案和相關(guān)策略進行模擬、分析損益與對比指標，結(jié)合量化結(jié)果，決定最優(yōu)規(guī)劃方案。

4.3動態(tài)孿生：動態(tài)孿生是目前重要的數(shù)字孿生發(fā)展方向，在模擬孿生的基礎(chǔ)上更加強調(diào)模型與實體的雙向?qū)崟r連通。輸入的靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)的實時數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生平臺具備更加自動化的操作模式，簡化人工設(shè)參、建模等環(huán)節(jié)，具備更大規(guī)模的處理能力以及更快的運算能力，可以動態(tài)的反應(yīng)現(xiàn)實情況，自動分析并給出最優(yōu)建議。

4.4學(xué)習(xí)孿生：目前學(xué)習(xí)孿生還處于比較偏理論的階段，是學(xué)術(shù)界提出的數(shù)字孿生的下一步演進方向之一，其核心是在靜態(tài)規(guī)則的基礎(chǔ)上，通過因果推斷、機器學(xué)習(xí)等算法對模型進行動態(tài)修正，學(xué)習(xí)參數(shù)之間隱藏的聯(lián)系，實現(xiàn)動態(tài)規(guī)則的創(chuàng)建，構(gòu)建一個不僅具備自動化能力且可以自我學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化、更加智能的仿真模型。

四、 本企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果—數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺應(yīng)用案例

1.案例背景：疫情期間，各地區(qū)外出限制經(jīng)常變化，在一個典型的二級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，存在上級配送中心突發(fā)性的由于所在地區(qū)風(fēng)險級別上升，無法向下級配送中心配貨的情況。此類情況下，我們需要快速決策，考慮和衡量是否啟用其他地區(qū)的備選配送中心進行補貨支援，或允許當(dāng)?shù)厝必?。若采用補貨支援的方案，則進行支援的備選配送中心的本地訂單滿足率將會收到消極影響，且?guī)砀哳~的運輸成本。由于疫情情況的不斷變化、海量SKU在各地銷量情況及庫存情況的不同表現(xiàn)、以及所需不同的運輸費用，不同商品是否適合支持跨區(qū)支援的決策變得難以評估。而京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺能夠綜合考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化、各配送中心庫存數(shù)量、各地銷量及不同線路運輸費用，通過快速且高頻次的模擬計算，給出不同品類支援/不支援備貨下不同的結(jié)果表現(xiàn)，支持供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)決策。

2.實施步驟：我們通過以下五個步驟快速實現(xiàn)了疫情影響下針對倉網(wǎng)如何調(diào)整的建模、分析、策略評估與最優(yōu)方案生成。

2.1準備階段：首先對數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺進行初始化，從空間、時間、流程、成本等維度對實際環(huán)境進行精確建模。在模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)建完成之后，平臺通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以自動導(dǎo)入并創(chuàng)建仿真模型需要的數(shù)據(jù)集合，包括商品種類、區(qū)域劃分、倉庫信息、用戶類型等。

2.2現(xiàn)狀建模：在上述案例中，石家莊地區(qū)的需求由石家莊及北京兩個配送中心補給。通過詳細的參數(shù)設(shè)定，模擬模型可以反應(yīng)石家莊及北京地區(qū)當(dāng)前的業(yè)務(wù)情況，包括各配送中心出庫量、本地訂單滿足率、及對應(yīng)線路下的配送成本等。與真實情況中的補貨量、庫存周轉(zhuǎn)指標等對比，剔除意外事件干擾，京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺能夠以平均96%的準確率代表現(xiàn)實中供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的實際情況與關(guān)鍵指標。

2.3方案對比：備選方案選擇天津替代北京，作為石家莊的上游補貨配送中心。假設(shè)天津開始為石家莊補貨，具體表現(xiàn)如何需要通過仿真模擬進行分析。網(wǎng)絡(luò)中新增了天津這一虛擬的配送中心，并假設(shè)商品由天津作為石家莊的補貨來源。同時，對于北京是否額外向天津補貨進行了更為復(fù)雜的流程假設(shè)，使用不同的補貨參數(shù)，建立了多個虛擬模型。通過連續(xù)3個月的模擬模型，觀察平均結(jié)果指標與現(xiàn)狀模型的對比。

2.4可視化結(jié)果： 京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺提供針對各個環(huán)節(jié)的KPI監(jiān)測，包括日常的補貨計劃、銷售情況、庫存水位、訂單履約、配送時效等。我們針對不同方案選取了各個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵KPI，觀測表現(xiàn)情況，并進行相應(yīng)分析。

2.5方案生成：通過綜合比較不同方案帶來的影響，盡可能在成本最小化的情況下維持或提升服務(wù)水平。我們對于不同品類在成本及訂單滿足率等多個指標條件下選擇了最優(yōu)結(jié)果：部分適合進行備貨支援的商品由天津進行了補貨，其余品類則不進行額外的補貨支援，僅使用石家莊本地庫存進行銷售。

3.應(yīng)用效果：在疫情環(huán)境下，借助于京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺，多個環(huán)節(jié)均取得了優(yōu)化：在管理環(huán)節(jié)上，方案模擬、分析、決策速度得到了大幅提升；在供應(yīng)鏈表現(xiàn)方面，多項指標得到了優(yōu)化，包括現(xiàn)貨率、訂單滿足率、履約成本等。該平臺支持業(yè)務(wù)自定義模型參數(shù)，可以快速完成不同方案的仿真計算，大大提高了決策優(yōu)化的響應(yīng)速度以及可覆蓋場景數(shù)量，響應(yīng)時間平均縮短50%，同時，系統(tǒng)對運行性能有著較高的要求，為了提高響應(yīng)速度，系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)量級的計算速度進行了多次算法優(yōu)化，以一個20萬sku量級的方案為例，單次模擬運算時長由最初的以天為單位縮短到了目前的以分鐘為單位。平臺嵌套的運籌優(yōu)化模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)進一步提升了優(yōu)化性能，讓系統(tǒng)可以在大規(guī)模復(fù)雜問題上尋找最優(yōu)解，同時優(yōu)化多項指標。

本企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新點

京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈平臺是在業(yè)務(wù)需求下應(yīng)需而生，由于一體化供應(yīng)鏈規(guī)劃覆蓋網(wǎng)絡(luò)及策略的綜合調(diào)整，單一環(huán)節(jié)的仿真技術(shù)無法支持業(yè)務(wù)的綜合規(guī)劃需求。平臺對不同環(huán)節(jié)的仿真算法進行集成，基于真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，突破式的實現(xiàn)了長鏈條下的供應(yīng)鏈端到端全流程仿真建模能力，可支持業(yè)務(wù)對過程中的流量流向數(shù)據(jù)及結(jié)果指標進行多視角分析，使業(yè)務(wù)能夠?qū)Χ喾N假設(shè)進行預(yù)研，在決策實施前就可以提前了解其可能帶來的影響，幫助我們盡可能規(guī)避風(fēng)險，選擇最優(yōu)的策略組合進行實施。

六、 未來發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)

疫情、運河堵塞、極端天氣等事件時刻在干擾著供應(yīng)鏈的正常運行，對產(chǎn)業(yè)鏈造成破壞的同時導(dǎo)致社會承受巨大的經(jīng)濟損失。這些危機迫使我們需要盡可能的提升供應(yīng)鏈響應(yīng)性和靈敏性，通過諸如數(shù)字孿生的數(shù)智化技術(shù)去更加從容的應(yīng)對危機。

京東期待在未來進一步發(fā)展數(shù)字孿生供應(yīng)鏈相關(guān)技術(shù)：第一步夯實基礎(chǔ)的數(shù)字孿生能力，包括增強可視化建模能力，提升相關(guān)算法和模型，優(yōu)化解決大規(guī)模復(fù)雜問題的能力。第二步，向著動態(tài)孿生發(fā)展，大幅提升對外部環(huán)節(jié)和市場變化的反應(yīng)速度及決策質(zhì)量，對接外部實時情況，自動更新相關(guān)數(shù)據(jù)，并且進一步實現(xiàn)自動化的指標診斷，從偏靜態(tài)的模擬孿生提升至更加實時的動態(tài)孿生，將延遲水平降到最低，能夠在最短的時間給出最切合實際且最優(yōu)的解決方案。第三步，我們需要做到防患于未來，從reactive轉(zhuǎn)變?yōu)閜roactive，，向著學(xué)習(xí)孿生探索，借助于人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)以及更加先進的預(yù)測與分析方法，結(jié)合數(shù)字孿生平臺，盡可能做到事件與波動的可視化預(yù)測、方法的自我優(yōu)化等，實現(xiàn)極致的數(shù)智化水平。