京东零售供应链采用大数据、AI、运筹优化等技术，构建了包含中小件、冷链、大件、B2B、跨境及众包等6类网络、覆盖全国区县100%的仓库网络，管理1400+自营商品，涵盖3C、消费品、时尚、生鲜等全品类。供应链通过智能算法服务消费者品牌方、创意设计、研发制造、采购库存、营销履约、售后等多个环节，实现成本效率体验的提升。
供应链利用算法能力解决频道排期、智能履约决策、新品投放、营销、网络规划、销量预测、智能采购、仓网选址规划、销量预测、端到端补货、R-F调拨参数推荐、订单处理优化、冷静期规划、采购库存、营销履约、创意设计研发、制造、多级网络库存布局、库存布局、跨区调拨、采配一体决策等环节的挑战。
数字孪生体系通过数字模型、物理实体、数字建模、决策生成、反馈参数等要素，实现智能诊断、智能决策、端到端仿真能力，建立决策全流程数字孪生闭环。智能诊断利用智能算法+专家知识，实现数据指标的智能解读，驱动决策优化，从信息化向智能化升级。供应链端到端仿真平台搭建供应链端到端数字化模型，全流程还原，科学量化，高效仿真，覆盖仓网、预测、采购、库存、履约等环节，支持大规模仿真计算，量化决策动作对全局指标影响。
实践案例包括库存下沉和多仓布局优化。库存下沉案例中，利用数字孪生技术推动供应商库存下沉，优化存货布局方案，减少中、长距离履约，实现成本和时效双优化。多仓布局优化案例中，基于运筹优化的智能决策，建立0-1商品-网络联合优化模型，优化存货布局及履约网络，降低仓配成本。
未来探索方向包括最优解决方案规划、最佳配置组合、数字驱动创新、识别瓶颈环节等。
