3-3 京东零售供应链数字孪生探索与实践

京东零售供应链数字孪生探索与实践

京东零售供应链

• 网络结构：大类型网络包括中小件、冷链、大件、B2B、跨境及众包，共6层网络。
• 仓库覆盖：全国区县100%覆盖，拥有1400+自营商品。
• 商品种类：涵盖3C、消费品、时尚、生鲜、汽车、健康、工业品等全品类，商品池规模达1000万+。

数字孪生体系

• 数字孪生：基于数据与算力，将物理实体抽象为数字模型，高效驱动决策生成，最终作用于物理现实。
• 关键要素：数字模型、物理实体、数字建模、决策生成、反馈参数。
• 智能诊断：智能算法+专家知识，实现数据指标的智能解读，驱动决策优化。
• 端到端仿真：全流程还原，科学量化，高效仿真，支持大规模仿真计算，覆盖仓网、预测、采购、库存、履约等环节。

实践案例：库存下沉

• 背景：精细化运营需求，提升供应链效益；中小件二级网络R-F库存共享，履约链路长。
• 解决方案：
  • 智能诊断：对仓配成本指标进行智能诊断，识别结构性问题，驱动优化决策。
  • 智能决策：通过满足率策略/成本收益策略/时效提升策略等启发式方法，输出存货布局方案。
  • 仿真评估：完整评估存货布局方案对供应链全链条的影响，协同落地执行。
  • 效果评估：方案落地后进行效果评估，实现持续优化。
• 结果：采纳率88%，成本和时效双优化，动态迭代。

实践案例：多仓布局优化

• 背景：单层级网络，大量订单跨区履约，优化存货布局及履约网络，降低仓配成本。
• 解决方案：基于运筹优化的智能决策，建立0-1商品-网络联合优化模型，输出仓配成本最优的备货和网络支援方案。

未来探索

• 优化方向：识别瓶颈环节，寻找最佳配置组合，实现全链路环节的模式、模型、参数优化。
• 创新驱动：需要详细的信息输出，以驱动创新和决策。