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深度|阿里新供应链体系架构解读

2020-05-03 信息
区块链白皮书代写

 阿里巴巴资深技术专家 粤谦

本文作者粤谦,阿里巴巴资深技术专家,创建供应链算法团队,负责供应链平台事业部算法研发,通过综合使用多种算法来保障供应链整体运行效率。

供应链概述

天猫双11是一年一度盛事,大量用户会在双11期间来到阿里巴巴平台上购物,这也就意味着会产生海量订单和包裹。这些包裹大小不一,分布在全国各地,且数量庞大。如何快速、高效处理这些订单,将消费者包裹尽可能快送达到消费者手中,成为双11期间一件非常重要而艰巨工作,其背后依赖于整个供应链高效协同。

阿里供应链系统分为上下游两个部分,上游涉及业务决策层,包括商品、价格、营销活动、营销策略、供应链计划等模块,上游会将结果传输到供应链下游模块,包括订单情况、库存管理、补货调拨动作等,然后上下游协同起来构成了整个系统架构体系。

从地理位置和仓网结构来看,供应链网络极其复杂,不仅有大量仓,仓角色还十分多样,比如有全国中心仓、区域仓、前置仓等,因此如何将上下游结合起来进行统一决策是非常具有挑战性问题。

在整个供应链中台体系中,供应链计划具有非常重要意义。从宏观上来说,目标是希望建设一个协同、高效、经济一个供应链体系,通过不断循环、迭代、优化形成最优策略。首先是进行目标设定,通过算法计算得到决策方向,然后通过实时数据回流在结果上进行反馈,最后把结果与当初目标进行比对,评估执行情况,如果未能达标就进入下一轮循环,这就是供应链系统不断迭代和优化过程。

此外在供应链建设中还有一个很重要命题:供应链多模块协同。上游模块包括有会员CRM、商品管理、品类规划、品牌调性、选品、价格管理、营销管理、商家管理、流量管理等模块,下游模块包括有S&OP、预测、补货、调拨、库存、订单、履行、仓网结构、第三发配送等模块。

这些复杂模块之间如何达到有机联动并形成整体运作高效体系?这是我们一直在研究问题。比如在大促期间,如果某项业务需要在某个区域进行营销活动,并且制定了一系列营销方案和计划,但是如果后端整个仓产能和配送无法协同话,就容易造成上游生产了很多订单、但下游无法配送出去情况,会极大损害消费者时效和消费体验。

2017双11挑战

2017双11,给整个供应链系统提出了更高要求:

准确细颗粒度需求预测,需求预测是整个供应链起点,要求支持后端SKU级别;商品种类极多,各种优惠促销策略极其复杂;提前进行大量备货入库,入库量非常庞大;仓库库容、运配网络都有产能上限;大量商品需要在广袤地域上进行合理库存分布;海量订单时效如何保障,这是双11条件下很重要一点。

以上这些命题都是需要解决问题。

预测备货

需求预测是整个供应链起点,更遑论双11背景下提出准确细颗粒度需求预测,这涉及系统算法研发层面,具体来看分为两方面工作。

第一方面,需要在数据层面上进行数据收集、清洗、特征准备工作,这里数据非常纷繁复杂,包括过往历史用户行为数据、商品销售数据、以及双11期间具体促销信息(包括参与促销商品种类、促销策略、满减、满赠等促销信息)。

第二方面,需要考虑算法模型层面,主要涉及三个算法:传统时间序列算法、常用机器学习算法以及双11期间研发完成深度学习算法,通过反复调试致力于将这三类算法高效地融合在一起,最终形成了一整套算法模型解决方案。这两项工作结束之后就可以生成销售预测和各种颗粒度预测,比如前端商品、价格预测等细颗粒度,整个品牌、行业销售情况粗颗粒度,还可以用于后期产品企划。

在预测基础之上要进行大促预热期备货,整个双11备货起点起始于10月中旬,但其实在这之前整个供应链备货工作就已经展开了。为了辅助整个业务便利性,系统进行了全局视图项目,以期在多模块下实现跨模块决策,各个阶段都能在统一视图进行管理,这也便于后期复盘活动。

全局可视化

补货调拨

补货调拨也是库存领域非常重要环节之一。在这一部分,需要进行动态库存布局、转运/越库策略、预售/爆款下沉等主要活动。

首先是动态库存布局。仓网结构复杂且角色各为不同,如果想要互相支援需要考虑好两个问题:如何把库存放在离消费者最近地方?如何平衡存货成本和时效?因此系统将仓结构进行多层次级别划分,爆款放在前置仓,其他放在CDC或区域仓,这背后原理是根据销售速度再通过算法引擎来驱动。

动态库存布局

此外是转运/越库策略,这在双11期间已经得到了实践应用,入库效率显著提升。之前工作方式是将商品统一送到CDC仓并直接上架,然后通过调拨逻辑调拨到前置仓;转运是指商品分货区分货,这样可以减少成本并提升效率;越库则在于商家分货,因此处理速度更快。

转运/越库

还有一个重要双11项目是预售/爆款下沉,其核心思想是将商品尽可能地放在靠近消费者地方,能够缩短发货链路、缓解区域仓压力,而且前置仓通过原箱发货、预打包等措施能够大大提升发货效率。预售情况下,商品订单已知可以提前

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