全球架构师峰会 Arch Summit 2018

数据驱动下的严选仓储供应链智能优化

1. 数据驱动下的网易严选 仓储供应链智能优化 邱似峰 网易严选高级技术经理
2. Qiu Sifeng Technical Manager • ⽬目前负责⽹网易易严选仓储物流供应链的技术研 发⼯工作。⼗十年年⽹网易易基础云计算平台经验,主 持了了分布式数据库、分布式⽂文件系统、数据 云存储平台和⽹网易易视频云的研发⼯工作。 SPEAKER Email:qiusf163@163.com ArchSummit 2018 BeiJing
3. TABLE OF CONTENTS 大纲 • 仓储物流供应链产品体系架构 • 大数据和实际场景中的痛点 • 人工智能&算法的应用 • 数据驱动案例 — 商品库存布货 • 思考
4. 仓储物流产品矩阵 在线履约平台 数 据 控 制 塔 业 务 中 台 上 下 游 智能规划平台 选仓选配 业务规则 销量预测 库存计划 在途订单 预计送达 采购⼊库 仓间调拨 包材推荐 数据监控 时效监控 运输监控 库存中⼼ 运输中⼼ 库存诊断 库存协同 物流轨迹 位置服务 出⼊库管理 库存流⽔ 地址服务 运输管理 数仓 舆情服务 算法平台 管理中控台 驻仓系统 WMS 快运APP
5. TABLE OF CONTENTS 大纲 • 仓储物流供应链产品体系架构 • 大数据和实际场景中的痛点 • 人工智能&算法的应用 • 数据驱动案例 — 商品库存布货 • 思考
6. 大数据体系 — 数据分析 网易有数 仓配中控台 数据大屏 数据展现 数据处理 DDB 网易分布式数据库 KIWI 严选数据存储格式 数据存储
7. 日志数据挖掘 — ELK 应⽤用场景 ‣ 全⽂文索引⽤用于⽇日志检索,定位问题 ‣ 图表化展示,做简单的数据挖掘 定位:适合研发和产品团队内部使⽤用 订单选仓比例
8. 大数据上的业务痛点 业务痛点1:300+张报表,如何快速发现当前的问题点?
9. 智能监控 疑似异常 数据异常 ‣ 时间序列列数据智能判断 ‣ 对逻辑上的异常数据进⾏行行⾃自动追踪报警 ‣ 集成在报警平台中
10. 智能监控(2) ‣ 严重偏离的异常实时短信报警 ‣ 监控报表⻚页⾯面对疑似异常进⾏行行排序 疑似异常汇总
11. 大数据上的业务痛点 业务痛点2:业务场景变化快,无法快速试错,如何控制好风险和成本?
12. 模拟沙盘 历史订单数据 历史库存数据 沙盘控制单元 履履约系统 初始化库存数据 模拟采购⼊入库 按时间维度回放所有历史数据 历史采购信息 模拟仓间调拨 仓间调拨引擎 沙盘库存
13. 性能 vs 准确性 准确率 ‣ 与线上代码保持同⼀一套代码 ‣ 由同⼀一个团队维护 ‣ 线上报表进⾏行行准确率监控 性能 ‣ 作为产品有交互上的时间要求 ‣ 作为⾃自动模型调优平台的基础有性能要求 ‣ 决策与执⾏行行分离 ‣ 进⾏行行⼀一定程度的性能优化:增加缓存、减少数据库开销
14. 沙盘应用(模拟类产品) 仓间调拨模拟 包材模拟 ‣ 仓间调拨参数(例例如安全库存) ‣ 设置包材规格和种类 ‣ 输出关键指标(默认仓满⾜足率、拆单率) ‣ 输出包材体积利利⽤用率和使⽤用量量 ‣ 各场景对⽐比 波次模拟 ‣ 设置各仓库波次 ‣ 输出当⽇日达、次⽇日达 辅助业务⽇日常运营⼯工作
15. 沙盘应用(辅助决策) 应⽤用场景 ‣ 从静态配置表更更改为动态选仓选配策略略 ‣ 计算仓间调拨的库存分布 ‣ 在途策略略从最近发货改为妥投时间最优发货 ‣ 多级库存模型效果评估 ‣ 履履约策略略:⼤大订单拆分 降低重⼤大策略略更更新在系统中上线的⻛风险
16. TABLE OF CONTENTS 大纲 • 仓储物流供应链产品体系架构 • 大数据和实际场景中的痛点 • 人工智能&算法的应用 • 数据驱动案例 — 商品库存布货 • 思考
17. 运筹学(线性规划) 仓间调拨
18. 建模上的业务痛点 业务痛点:建模速度跟不上业务节奏 ‣ 渠道的限制每天都变 ‣ 新开仓影响现有库存模型 ‣ 仓库产能根据实际情况经常调整 ‣ 快递和⼲干线运输承运商规则易易变
19. 模型智能分析 ‣ 第1轮:参数值100 ‣ 第2轮:参数值110 ‣ 第3轮:参数值90 设置参数 ‣ …… 模型调优 读取结果 数仓 AppoloY参数配置 输出统计 读取配置 沙盘 仓间调拨引擎 履履约系统
20. 应用场景 — 设置安全库存 120 80 60 40 0 0 9.5 9.7 9.9 9.11 9.5 9.7 9.9 9.11 ⻄西南仓销量量 杭州仓销量量 140 ⽬目标 70 ‣ 避免缺货,默认仓满⾜足率最⼤大 ‣ 避免来回调拨 0 9.5 9.7 9.9 华北北仓销量量 9.11
21. TABLE OF CONTENTS 大纲 • 仓储物流供应链产品体系架构 • 大数据和实际场景中的痛点 • 人工智能&算法的应用 • 数据驱动案例 — 商品库存布货 • 思考
22. 数据驱动案例 — 供应链全生命周期 销量量预测 采购模型计算 布货模型计算 采购⼊入库 ‣ ⽤用户购买⾏行行为 ‣ 当前库存数量量 ‣ 地区维度销量量 ‣ 当前仓库库存 ‣ 运营活动计划 ‣ 补货周期 ‣ 仓库产能 ‣ 在途leadtime ‣ 商品BU计划 ‣ leadtime时间 ‣ 仓库物流时效 ‣ 当前库存量量 仓间调拨 ‣ 库存再平衡
23. 补货模型计算 — 线上订单履约流程 订单关键信息 ‣ 下单时间 ‣ 投递地址 ‣ sku+购买数量量 仓库 + 浙江 当⽇日达 江苏 当⽇日达 江⻄西 当⽇日达 ‣ 预计拣货时间 安徽 当⽇日达 ‣ 预计揽收时间 ⼴广东 次⽇日达 ⼴广⻄西 次⽇日达 ‣ 预计妥投时间 下午8点 全国其他 隔⽇日达 …… ……. …… 上午11点 杭州顺丰 仓 下午6点 华北北仓 履履约计划表 波次表 ‣ 预计推仓时间 ‣ …… 快递商
24. 库存计划控制 如何计算 ‣ 获取分地区的销量量预测 ‣ 结合沙盘计算分仓⽐比 华北北仓:150件 ⻄西南仓:80件 杭州仓:200件 ‣ 考虑不不同商品类⽬目波动设置安全库存 限制条件 ‣ 仓库容量量 东莞仓:160件 ‣ 仓库吞吐量量产能 ‣ …… 理理想库存分布模型
25. 仓间调拨策略 杭州顺丰仓 杭州顺丰仓 ⻋车辆2 SKU1:90件 SKU3:300件 ⻋车辆1 SKU1:60件 SKU2:200件 ⻄西南仓 ⻄西南仓 华北北仓 ⻋车辆3 ⻋车型1 40000(kg) 110(m³) ⻋车型2 30000(kg) 110(m³) ⻋车型3 25000(kg) 70(m³) ⻋车型4 8000(kg) 35(m³) ⻋车型1 40000(kg) 110(m³) ⻋车型2 30000(kg) 110(m³) ⻋车型3 25000(kg) 70(m³) …… ……. …… 华北北仓 SKU2:110件 SKU3:200件 东莞仓 ⽬目标:成本最优(线性规划问题)
26. 运营时效监控 仓库出库 仓间运输 仓库⼊入库 ‣ 拣货时间预期 ‣ ⻛风险监控 ‣ 到达时间预期 ‣ 出库⽣生产预期 ‣ 预计送达时间 ‣ ⼊入库时间预期 ‣ 揽收预期 ‣ 上架时间预期 决策中⼼心 ‣ 修改⼊入库/调拨计划 ‣ 修改在途订单计划 ‣ 修改⽤用户预期送达时间
27. 数据驱动案例总结 销量量预测 采购模型计算 布货模型计算 (沙盘、模型⾃自动调优) 采购⼊入库 仓间调拨 (线性规划、运筹学)
28. TABLE OF CONTENTS 大纲 • 仓储物流供应链产品体系架构 • 大数据和实际场景中的痛点 • 人工智能&算法的应用 • 数据驱动案例 — 商品库存布货 • 思考
29. 数据驱动 — 数据金字塔 优势 智慧 ‣ 组织分⼯工明确 业务老大 ‣ 各职责专业化程度⾼高 知识 信息 数据 ‣ 适⽤用于开发全局类报表,帮助业务发现问题 BI工程师 劣势 数据开发 ‣ 沟通成本⾼高 ‣ 数据+⼯工程+算法的综合优化问题,没有⼈人全局把控 工程师
30. 数据驱动 — 扁平化架构 改变 ‣ ⼯工程师兼BI和数据开发 智慧 ‣ 算法由算法⼯工程师完成 业务人员 ‣ 架构设计时把决策系统与执⾏行行系统分开 知识 信息 数据 ‣ ⼀一个⼈人能够了了解整个事情 ‣ 适⽤用于优化类专业任务 工程师+产品 劣势 工程师 ‣ 对⼯工程师综合要求较⾼高 ‣ 容易易把⼯工程师陷⼊入事务性⼯工作,需要产品辅助 工程师
31. THANKS

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