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本文作者: 谷磊 | 2017-07-01 22:11 | 專(zhuān)題:GAIR 2017 |
雷鋒網(wǎng)按:智能物流一直是物流行業(yè)津津樂(lè)道的關(guān)鍵詞,在人工智能技術(shù)大爆發(fā)的背景下,物流行業(yè)將何去何從?2017年7月7日~7月9日,由雷鋒網(wǎng)承辦的CCF-GAIR大會(huì)上,將開(kāi)設(shè)智能物流專(zhuān)場(chǎng),屆時(shí)來(lái)自菜鳥(niǎo)、京東等物流行業(yè)的專(zhuān)家和學(xué)者將匯聚一堂,共同探討智能物流的未來(lái)。
從2009年開(kāi)始,雙11不再只是光棍們自嘲和相互取暖的日子。在淘寶商城的帶動(dòng)下,這一天已逐漸成為一場(chǎng)全民的購(gòu)物狂歡。
買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)是愉快的,但等待快遞也是焦急的。2013年,菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)成立,它被定位為以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的社會(huì)化協(xié)同平臺(tái)。也許很多資深的網(wǎng)購(gòu)達(dá)人已經(jīng)注意到,快遞的送達(dá)時(shí)間已在逐年縮短。
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2013年的雙11,第1億件包裹的送達(dá)時(shí)間為9天,2014年為6天,2015年為4天,2016年為3.5天。
在這些數(shù)據(jù)背后,有中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施和快遞產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善的因素,同時(shí),作為調(diào)配物流運(yùn)力的看不見(jiàn)的手,算法的優(yōu)化更是功不可沒(méi)。
那么算法優(yōu)化主要應(yīng)用在物流的哪些環(huán)節(jié),它能為智能物流帶來(lái)什么?下一步菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)的算法團(tuán)隊(duì)還打算解決物流算法中的哪些痛點(diǎn)?帶著這些問(wèn)題,雷鋒網(wǎng)采訪了菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)算法專(zhuān)家朱禮君。
朱禮君
朱禮君:現(xiàn)任菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)算法專(zhuān)家。于美國(guó)馬里蘭大學(xué)獲得物理學(xué)博士學(xué)位。先后在Goldman Sachs、Amazon和Facebook從事數(shù)學(xué)建模和算法方面的研究工作。2014年回國(guó)后加入阿里巴巴,先后帶領(lǐng)了天貓個(gè)性化推薦算法團(tuán)隊(duì)和菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)倉(cāng)配供應(yīng)鏈算法團(tuán)隊(duì)。
以下為采訪實(shí)錄:
雷鋒網(wǎng):請(qǐng)簡(jiǎn)單談?wù)勗诓锁B(niǎo)網(wǎng)絡(luò)里你的算法團(tuán)隊(duì)主要研究的內(nèi)容和課題。
朱禮君:在菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò),算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的主要是菜鳥(niǎo)物流平臺(tái)中各個(gè)產(chǎn)品的算法和數(shù)學(xué)模型的建立和應(yīng)用。我們需要和菜鳥(niǎo)的合作伙伴一起,對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。
雷鋒網(wǎng):物流的算法優(yōu)化主要應(yīng)用于物流的哪個(gè)環(huán)節(jié)?可否詳細(xì)說(shuō)說(shuō)算法優(yōu)化的會(huì)帶來(lái)哪些看得見(jiàn)的價(jià)值?物流環(huán)節(jié)的哪些工作崗位可能會(huì)受到影響?
朱禮君:菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)有很多合作伙伴,這些合作伙伴分布在各個(gè)不同的物流環(huán)節(jié)。我們的技術(shù)需要與合作伙伴協(xié)同,根據(jù)不同的物流場(chǎng)景來(lái)實(shí)現(xiàn)不一樣的功能。
譬如應(yīng)用在:
商家端,算法會(huì)指引商家備貨、補(bǔ)貨以及庫(kù)存分布和運(yùn)輸進(jìn)倉(cāng),降低商家供應(yīng)鏈成本。
倉(cāng)儲(chǔ)端,我們通過(guò)預(yù)測(cè)和優(yōu)化算法來(lái)合理地布局倉(cāng)庫(kù)里的貨位和庫(kù)存分布;會(huì)動(dòng)態(tài)地跟據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作業(yè)情況生成貨品揀選任務(wù),優(yōu)化倉(cāng)內(nèi)的作業(yè)效率;會(huì)推薦合適的包材,降低耗材成本;會(huì)做自動(dòng)化設(shè)備調(diào)度,通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備之間的協(xié)同來(lái)提升倉(cāng)庫(kù)運(yùn)作效率。
配送端,我們有路徑優(yōu)化引擎,來(lái)優(yōu)化車(chē)輛的任務(wù)指派和行走路徑,降低車(chē)輛行走的路徑,在節(jié)省成本的同時(shí)也能為環(huán)保盡一份力。
最后一公里的末端網(wǎng)絡(luò)上,我們能動(dòng)態(tài)地根據(jù)任務(wù)來(lái)調(diào)配社會(huì)化運(yùn)力,優(yōu)化供需匹配。
當(dāng)然,作為一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái),我們會(huì)對(duì)外提供我們的算法服務(wù),緊跟數(shù)據(jù)化和自動(dòng)化的趨勢(shì),與行業(yè)一起發(fā)展。
我們要看到,以前很多需要人決策的問(wèn)題,重復(fù)性比較大,會(huì)越來(lái)越多地由算法完成。物流行業(yè)從業(yè)人的精力就可以更多地被釋放出來(lái),深入到物流行業(yè)的運(yùn)營(yíng)和管理上來(lái)。
雷鋒網(wǎng):為了實(shí)現(xiàn)這些物流優(yōu)化,你們使用了哪些新的技術(shù)手段?相比于傳統(tǒng)的方法,它們的先進(jìn)性體現(xiàn)在哪里?在解決問(wèn)題的過(guò)程中,傳統(tǒng)方法和新方法是怎樣的一個(gè)關(guān)系?
朱禮君:我們?cè)趯?shí)際工作中,有借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)的思想,其實(shí)就是人工智能技術(shù),來(lái)加速我們求解問(wèn)題的過(guò)程。
目前傳統(tǒng)方法和新方法都有運(yùn)用,傳統(tǒng)方法可以解決簡(jiǎn)單問(wèn)題,新方法能夠解決復(fù)雜問(wèn)題,新方法是技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的產(chǎn)物。
雷鋒網(wǎng):在算法方面,要實(shí)現(xiàn)像雙十一這種級(jí)別的網(wǎng)購(gòu)節(jié)日的物流優(yōu)化需要比平時(shí)更加注重什么?
朱禮君:像雙十一這種級(jí)別的網(wǎng)購(gòu)節(jié)日對(duì)整個(gè)社會(huì)的物流都有很大的壓力。對(duì)于應(yīng)付這種壓力,我們需要精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè),能夠提前知道商品在不同區(qū)域的需求量,這樣才能幫助商家未雨綢繆地準(zhǔn)備好庫(kù)存,做到不缺貨也不滯銷(xiāo)。
在整個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)中,我們除了有精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)以外還需要有預(yù)警和自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)制,在上游出現(xiàn)意想不到的情況的時(shí)候,能夠通過(guò)算法模型動(dòng)態(tài)地做出新的決策,緩解下游的壓力。在上下游的配合上也需要通過(guò)算法的提前規(guī)劃做到更好的銜接,保證包裹在每一個(gè)物流節(jié)點(diǎn)上都能很順暢地流到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)上去,不會(huì)產(chǎn)生積壓和阻塞。
另外,因?yàn)榇蟠賹?duì)物流資源的需求大大地超過(guò)日常,所以我們也需要更好地去利用算法,與合作伙伴協(xié)同作戰(zhàn),合理配置社會(huì)物流資源。
雷鋒網(wǎng):想要實(shí)現(xiàn)“零庫(kù)存”需要在算法方面做哪些工作?還需綜合考慮哪些因素?
朱禮君:要實(shí)現(xiàn)零庫(kù)存需要菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)與合作伙伴深度協(xié)同合作,讓行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)更好的連接,通過(guò)算法來(lái)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)的布局,并且對(duì)未來(lái)的需求做更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。
首先,下游的銷(xiāo)售和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)要能夠連接到供應(yīng)鏈的最上游,使得上游的生產(chǎn)商、供應(yīng)商能快速地響應(yīng)需求,做到按需生產(chǎn),縮短庫(kù)存周期。
其次,我們需要和合作伙伴一起,根據(jù)用戶的需求分布和各個(gè)城市的物流特性來(lái)選擇倉(cāng)庫(kù)、分撥中心、配送站點(diǎn)的配置,有了這張網(wǎng)絡(luò),我們才能做到貨物的快速流動(dòng),讓客戶盡快收到包裹。
另外,我們需要能對(duì)未來(lái)的銷(xiāo)量進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),并且通過(guò)算法的反饋來(lái)調(diào)整商家的營(yíng)銷(xiāo)策略,減少缺貨和滯銷(xiāo)的風(fēng)險(xiǎn)。
雷鋒網(wǎng):從目前來(lái)看,在算法優(yōu)化的角度,繼續(xù)節(jié)省快遞送達(dá)時(shí)間和物流成本的關(guān)鍵點(diǎn)在哪里?切箱問(wèn)題的算法目前還有多大的優(yōu)化空間?
朱禮君:算法優(yōu)化能促進(jìn)菜鳥(niǎo)和合作伙伴更好的協(xié)同合作,提高物流鏈路的效率,降低成本。譬如說(shuō),在倉(cāng)庫(kù)里的揀選和打包的任務(wù)調(diào)度就需要考慮到配送的車(chē)輛安排已經(jīng)下游網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)力。
為整個(gè)物流鏈路做一個(gè)全局優(yōu)化模型是不現(xiàn)實(shí)的,我們需要對(duì)上下游的環(huán)節(jié)做合理的數(shù)學(xué)抽象,然后通過(guò)打造仿真系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)算法產(chǎn)出的決策對(duì)上下游的影響。通過(guò)不斷地迭代來(lái)做到全局的優(yōu)化。
切箱問(wèn)題,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是怎么給訂單分配箱型,學(xué)術(shù)圈研究了很多年,是一個(gè)很有意思的數(shù)學(xué)問(wèn)題。我們現(xiàn)在是打破這個(gè)問(wèn)題的約束,根據(jù)訂單的重量和尺寸分布來(lái)重新設(shè)計(jì)包材的大小,從而降低包材的成本。
另外我們?cè)趯?shí)際的問(wèn)題中,我們還遇到了像中空物體、可變形物體的裝箱問(wèn)題,還有袋子的包裝方案推薦。這些對(duì)業(yè)務(wù)有影響,對(duì)技術(shù)有挑戰(zhàn)。
雷鋒網(wǎng):你們認(rèn)為哪些新的學(xué)術(shù)方法有望應(yīng)用到解決這些關(guān)鍵點(diǎn)上來(lái)?
朱禮君:最近幾年有一些學(xué)術(shù)界的研究是應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)來(lái)求解一些傳統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是使用人工智能技術(shù),在這個(gè)方向上我們也有投入。
雷鋒網(wǎng):半導(dǎo)體行業(yè)有一個(gè)摩爾定律,物流行業(yè)在配送時(shí)間上有沒(méi)有遵循某一個(gè)發(fā)展規(guī)律?今年雙11,你們預(yù)計(jì)第一億件快遞的送達(dá)時(shí)間是幾天?
朱禮君:物流行業(yè)的配送時(shí)間近年來(lái)一直在縮短。比如13年的時(shí)候,1億包裹的送達(dá)花了9天,到了15年提速到了4天,16年就只用了3.5天。配送時(shí)間的縮短遵循不是摩爾定律。今年雙11很快就要來(lái)了,相信配送時(shí)間會(huì)繼續(xù)縮短。
雷鋒網(wǎng):下一步還打算解決物流算法中的哪些痛點(diǎn)?
朱禮君:下一步我們的重點(diǎn)是打造一個(gè)服務(wù)我們的合作伙伴、服務(wù)物流行業(yè)的優(yōu)化引擎。
因?yàn)槲锪髦械暮芏鄦?wèn)題的框架都比較類(lèi)似,我們可以通過(guò)一個(gè)優(yōu)化引擎去求解這些問(wèn)題。比如路徑規(guī)劃、庫(kù)存管理、箱型推薦、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等等問(wèn)題,都是整個(gè)物流行業(yè)中經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題。我們?cè)诔恋碜约涸谶@方面的算法技術(shù),把這些算法產(chǎn)品化,并且通過(guò)云服務(wù)開(kāi)放服務(wù),和行業(yè)以及合作伙伴一同來(lái)發(fā)展。
未來(lái)我們會(huì)繼續(xù)開(kāi)放我們的算法服務(wù),和合作伙伴協(xié)同,遵循自動(dòng)化和數(shù)據(jù)化的趨勢(shì),與行業(yè)一同發(fā)展。另外從學(xué)術(shù)的角度來(lái)說(shuō),我們將持續(xù)投入人工智能在優(yōu)化領(lǐng)域的研究。
最后值得一提的是,朱禮君還會(huì)參加今年的 CCF-GAIR大會(huì),發(fā)表題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的物流優(yōu)化問(wèn)題“的主題演講,以及“智能物流和倉(cāng)儲(chǔ)改變商業(yè)未來(lái)”的圓桌會(huì)談。屆時(shí),我們就能更加詳細(xì)的了解到菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)和算法優(yōu)化為物流行業(yè)帶來(lái)了哪些改變。
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