武汉是华中重镇,京东在武汉设有一个巨大的“中心仓”,日常为湖北、湖南及周边地区送货。 而在武汉宣布封城之后,出于安全考虑,武汉中心仓也随之关闭——疫情最严重的阶段,几乎所有运进武汉的物资,都来自京东供应链网络上另外三个超级节点:郑州仓、上海仓和广州仓。
勇猛无畏的士兵:这个你肯定很熟悉,就是仓库、货车、物流机器人、送货小哥这类散落在全国各地,真实承担运输任务的实体。这叫做“智能物流系统”。 运筹帷幄的军师:它栖身于京东总部的云端,像大脑一样运筹帷幄,通过奔涌的网线调度每一位“士兵”的进退,保证每一件商品都及时准确地送到用户手上。这就是“智能供应链系统”。
采购同学是供应链上重要的一环,他们的日常就是研究京东上每一种商品过去7天、14天、30天的销量数据,从而预测它们在未来7天、14天和30天的销量情况,然后决定今天要不要下单补货,补哪些货,补多少货。 他们补货的目标是两个:1、保证用户下单的时候,仓库里的商品时刻都有货。2、仓库里的货又不能太多,如果存货爆仓,新进来的货就没地儿放了。 就像你吃饭一样:吃的太少撑不到下一顿就会饿,吃得太多就会撑。讲真,这绝对是个技术活。
1、系统先采集某款商品过往的销量数据,经过智能计算,然后对未来销量进行预测。 2、根据销量预测,给出当前补货数量的建议,显示给采购同学。 3、采购同学如果觉得系统预测不准,就手动修改;如果觉得还挺准,就直接点一下“确认”,这个订单就直接下给厂商去生产了。
1、中国互联网开始成熟,涌入电商的新用户断崖式下跌; 2、京东的核心战斗力就是“像刀锋一样薄的利润”。彼时公司还在战略亏损阶段,要保持快速增长,必须筹划上市; 3、要想顺利上市,2012年的营业额至少达到450亿; 4、而在这一年,京东祖传的艺能 IT、百货、图书基本都做到了极致,空间有限; 5、“大家电”品类临危受命,被所有人寄予厚望,450亿就拜托了。。。
一般情况下的销量预测,系统都能搞定。但是特殊情况就不灵了。例如下礼拜百货团队要做个“大促”,可我们系统里没有过去大促时的销量数据,没有温故就不能知新。。。模型弄出来果然不准确,把数据“算飞了”。当时我们加班加点做了好多改进,才一点点解决这些特殊情况。
首先,找到一个尚未使用系统的品类,过去半年的补货都是由人来操作的,每天补了多少货,都已经被记录在案。(这就是人类的答卷) 然后,同样是这段时间,再让自动补货系统来看一下,给出它的补货操作建议。(这就是机器的答卷) 最后,模拟系统会把人的答卷和机器的答卷放在一起,结合京东这半年真实的销售数字,看看人和机谁的补货操作更准确,谁更贴近实际情况。
1、进货; 2、卖货(下单); 3、送货。
1)现在假设你刚刚在京东上买了一台笔记本电脑,系统就会把你的位置、要求送到的时间、各个仓库的目前库存等等这些数据统统放到系统里“一勺烩”计算。 2)算出几个给你送货的仓库和路径方案,从中选择符合配送要求,同时成本比较低的那一个作为最终方案输出。 3)这个方案被下发到物流体系,由仓库和京东小哥负责执行——打包、装车、骑上小摩托。。。
根据数据来看,有85%的订单取消,都发生在下单之后的5分钟以内。所以我们设计了一个小功能:对于某些“危险”订单,系统在接到之后,会先扣在手里5分钟,不发给仓库。确认5分钟以后订单没有被取消,才进入下一步的流程。 这样既不影响生产波次,又能大大降低资源浪费。
假如,当时A仓库的物流任务特别繁重,所有的小哥都处在忙碌状态,系统判断要等很久才能轮到你,那么为了及时送到,就有可能制定从B仓库发货的方案。 再假如,A仓库的库存很少,但是根据大数据来测算,今天A仓库附近很可能还有几位顾客要下单。同时,从B仓库为你发货又不会影响你的体验,此时,也很有可能会制定从B仓库发货的方案。
前置仓和中心仓只是京东的“经典仓库模式”——一般用来存储中小件商品。 京东还有存储家电商品的“大件仓”,还有很多专门存储某类商品(例如图书)的“专用仓”,还有和品牌商共建的“协同仓”。所有仓库加起来其实有730座,属性各不相同,就像一个棋盘上有车、有马、有炮,每个棋子的走法都不同,计算的时候,要把这些属性都充分考虑进去。 而且有些商品,例如某些品牌的家电,是不允许跨省、跨市经销的。这种情况下,调度算法就要考虑每一种商品的“特殊限制”,为它选择符合要求的配送方案,绝对不能出现错漏。
我很骄傲,我们的供应链系统在疫情里表现得这么稳定。虽然春节确实没怎么休息,不过和一线坚持送货的京东小哥比起来,我们的苦真的也不算什么。
款(代表商品):智能经营选品系统(决定把哪些货物放到京东上卖)、智能运营选品系统(决定把哪些货物作为活动促销的品类); 价(代表价格):智能定价+促销系统(决定具体的商品要定价多少才能让消费者满意); 量(代表库存):智能补货系统(决定要什么时候补货,补多少货)、智能履约系统(决定订单要通过哪个仓库配送)。
简单一点,销售同学可以把自己手上的这些货品按照过去一周的销量,在系统里排个队,看看排名倒数5%的商品是哪些,把它们干掉。 进阶一点,销售同学可以综合计算货物销量、周转率、配送成本、客单价拉动等等指标,综合排名,看看倒数5%的商品是哪些,把它们干掉。
例如一款洗发水,如果消费者从浏览到购买,走过的步骤特别少,花费的时间也特别短,这就说明消费者喜欢这件商品。 而通过对消费者喜爱的产品进行进一步研究,我们就可以判断他们喜欢的是洗发水的味道、品牌、产地还是销量。从而在未来上架更多消费者真正喜欢的商品。
在京东,我们的平均自营综合费用率现在不到10%。这背后省下了8%,我们就可以把商品价格降得更低,让大家买得更便宜。
京东刚刚转战电商的时候,提出的使命是:让生活变得简单、快乐。 后来,京东把使命改为:科技引领生活。 就在2020年5月,刘强东发了一篇6000字长文内部信,把京东的使命改成了:技术为本,致力于更高效和可持续的世界。
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