京東數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺案例
本企業(yè)的基本信息
企業(yè)名稱：京東零售集團(tuán)
2.主要產(chǎn)品和服務(wù)：京東零售集團(tuán)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(yàn)。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(fèi)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(tuán)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(shí)，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(yàn)。為了保證商品質(zhì)量和服務(wù)效率，京東堅(jiān)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(biāo)，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(biāo)世界先進(jìn)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(jià)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(hù)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(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈成本、效率、體驗(yàn)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(gè)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(shí)通過先進(jìn)的管理方法結(jié)合數(shù)智化能力加強(qiáng)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(jià)格與促銷包括價(jià)格健康度評估、價(jià)格治理、促銷優(yōu)化等，通過對價(jià)格和促銷活動進(jìn)行優(yōu)化，提升用戶體驗(yàn)；庫存管理包括預(yù)測、補(bǔ)貨、S&OP計(jì)劃等方面，致力于在進(jìn)銷存全流程對庫存進(jìn)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(jì)劃等，通過更加合理準(zhǔn)確的倉網(wǎng)布置以及對履約資源的計(jì)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(bǔ)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(shí)現(xiàn)了1小時(shí)達(dá)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(dá)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(bǔ)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(shí)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(fèi)的趨勢下，社區(qū)團(tuán)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(gè)場景，產(chǎn)業(yè)向著多元化方向發(fā)展，實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(gè)倉庫，有效自營SKU超過1000萬個(gè)，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(yùn)、航運(yùn)、聯(lián)合等綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)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(yùn)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(yán)重失衡，區(qū)域道路阻塞導(dǎo)致物流運(yùn)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(jìn)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(gè)產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。疫情沖擊之后，更多的企業(yè)認(rèn)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(jī)到來之前就可以有所準(zhǔn)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(jìn)行試驗(yàn)-調(diào)整-再試驗(yàn)的迭代，最終選取符合業(yè)務(wù)目標(biāo)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(jìn)行數(shù)字建模，同時(shí)也支持業(yè)務(wù)對未來可能的供應(yīng)鏈模式進(jìn)行流程設(shè)計(jì)，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(shí)到執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)施。京東供應(yīng)鏈仿真平臺搭建了一套標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行了產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計(jì)，各模塊彼此解耦，獨(dú)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(shí)，借助于大數(shù)據(jù)能力，供應(yīng)鏈仿真平臺可以定時(shí)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(shí)，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(jì)費(fèi)策略等方面，用于創(chuàng)新模式的沙盤實(shí)驗(yàn)，觀察采購量、調(diào)撥量、銷量、庫存水平、成本及時(shí)效等等各項(xiàng)指標(biāo)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(jì)、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(xì)。在規(guī)劃設(shè)計(jì)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(gè)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(jì)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(jìn)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(gè)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(shí)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(rèn)知成本，讓數(shù)據(jù)具備更高的表達(dá)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(jìn)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(jìn)行大量“what-if”性質(zhì)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析與對比，進(jìn)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(jìn)行模擬、分析損益與對比指標(biāo)，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(qiáng)調(diào)模型與實(shí)體的雙向?qū)崟r(shí)連通。輸入的靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)的實(shí)時(shí)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(yùn)算能力，可以動態(tài)的反應(yīng)現(xiàn)實(shí)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(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)等算法對模型進(jìn)行動態(tài)修正，學(xué)習(xí)參數(shù)之間隱藏的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)動態(tài)規(guī)則的創(chuàng)建，構(gòu)建一個(gè)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(gè)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(xiǎn)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(jìn)行補(bǔ)貨支援，或允許當(dāng)?shù)厝必洝Ｈ舨捎醚a(bǔ)貨支援的方案，則進(jìn)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(yùn)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(yùn)輸費(fèi)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(yùn)輸費(fèi)用，通過快速且高頻次的模擬計(jì)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(shí)施步驟：我們通過以下五個(gè)步驟快速實(shí)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(zhǔn)備階段：首先對數(shù)字孿生供應(yīng)鏈仿真平臺進(jìn)行初始化，從空間、時(shí)間、流程、成本等維度對實(shí)際環(huán)境進(jìn)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(gè)配送中心補(bǔ)給。通過詳細(xì)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(shí)情況中的補(bǔ)貨量、庫存周轉(zhuǎn)指標(biāo)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(zhǔn)確率代表現(xiàn)實(shí)中供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況與關(guān)鍵指標(biāo)。
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(bǔ)貨配送中心。假設(shè)天津開始為石家莊補(bǔ)貨，具體表現(xiàn)如何需要通過仿真模擬進(jìn)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(bǔ)貨來源。同時(shí)，對于北京是否額外向天津補(bǔ)貨進(jìn)行了更為復(fù)雜的流程假設(shè)，使用不同的補(bǔ)貨參數(shù)，建立了多個(gè)虛擬模型。通過連續(xù)3個(gè)月的模擬模型，觀察平均結(jié)果指標(biāo)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(gè)環(huán)節(jié)的KPI監(jiān)測，包括日常的補(bǔ)貨計(jì)劃、銷售情況、庫存水位、訂單履約、配送時(shí)效等。我們針對不同方案選取了各個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵KPI，觀測表現(xiàn)情況，并進(jìn)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(gè)指標(biāo)條件下選擇了最優(yōu)結(jié)果：部分適合進(jìn)行備貨支援的商品由天津進(jìn)行了補(bǔ)貨，其余品類則不進(jìn)行額外的補(bǔ)貨支援，僅使用石家莊本地庫存進(jìn)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(gè)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(xiàng)指標(biāo)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(jì)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(shí)間平均縮短50%，同時(shí)，系統(tǒng)對運(yùn)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(jì)算速度進(jìn)行了多次算法優(yōu)化，以一個(gè)20萬sku量級的方案為例，單次模擬運(yùn)算時(shí)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(yùn)籌優(yōu)化模型、大數(shù)據(jù)等技術(shù)進(jìn)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(shí)優(yōu)化多項(xiàng)指標(biāo)。
本企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新點(diǎn)
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(jìn)行集成，基于真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，突破式的實(shí)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(biāo)進(jìn)行多視角分析，使業(yè)務(wù)能夠?qū)Χ喾N假設(shè)進(jìn)行預(yù)研，在決策實(shí)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(xiǎn)，選擇最優(yōu)的策略組合進(jìn)行實(shí)施。
六、 未來發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)
疫情、運(yùn)河堵塞、極端天氣等事件時(shí)刻在干擾著供應(yīng)鏈的正常運(yùn)行，對產(chǎn)業(yè)鏈造成破壞的同時(shí)導(dǎo)致社會承受巨大的經(jīng)濟(jì)損失。這些危機(jī)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(jī)。
京東期待在未來進(jìn)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(shí)基礎(chǔ)的數(shù)字孿生能力，包括增強(qiáng)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(shí)時(shí)情況，自動更新相關(guān)數(shù)據(jù)，并且進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動化的指標(biāo)診斷，從偏靜態(tài)的模擬孿生提升至更加實(shí)時(shí)的動態(tài)孿生，將延遲水平降到最低，能夠在最短的時(shí)間給出最切合實(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)以及更加先進(jìn)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(shí)現(xiàn)極致的數(shù)智化水平。
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