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7-5 盒马供应链算法 -杨光耀 盒马
家用电器
2022-06-13
DataFunSummit2022:数据科学在线峰会
徐红金
盒马供应链介绍
商业模式
:盒马包含盒马鲜生、X会员店、盒马云超、盒马邻里等多种业务模式,以线上线下一体化、最快30分钟到家的O2O模式为核心。
经营品类
:包括餐饮半成品、3R(Reduce, Reuse, Recycle)、蔬菜水果、生活服务、标准品、海鲜水产、大包装商品等。
供应链成本与模式
物流与库存成本
:整件物流成本低于包裹物流,冷链成本差异更大。库存越分散,需求不确定性越高,缺货和损耗增加,导致库存成本上升。
供应链模式
:平台卖家、工厂基地、国产地外CDC、生产商、经销商、农场自营、CDC、RDC、门店、消费者等多种模式。
供应链算法定位
零售商算法优势
:盒马作为零售商,最接近消费者,最能感知和把握需求,利用数据和算法应对市场波动。
供应链算法逻辑
:从销售计划到库存管理,再到履约能力,形成闭环优化。
生鲜自动补货系统
背景
:盒马追求极致新鲜,推出日日鲜系列商品,对供应链提出更高要求。
主要成就
:
算法效果:订货人效提升70%,损耗率降低30%,缺货率降低25%。
技术深度与创新:时空异构图神经网络模型引入商品销量预测,显著提升预测准确率。
算法模块
:
需求预测
动态调控库存模型
销量预测算法迭代路径
简单模型
:单SKU建模,确保覆盖全量SKU。
机器学习模型
:跨SKU参考信息,减少异常值。
深度时序模型
:不依赖特征工程,保留原始时序信息。
时空图网络模型
:考虑样本间相互影响,表征复杂信息。
大型挑战与解决方案
挑战
:新品较多、节假日影响、恶劣天气、疫情影响、复杂活动、商品替代性、市场行情等。
解决方案
:采用图模型、引入出行数据、小时级别天气数据、公开疫情数据、复杂营销活动异构图等。
库存算法系统架构
模型层
:销量预测结果、订货量建议、安全库存天数。
工程层
:订货日历、历史批次出入库信息、仓内库存移动。
数据层
:缺损目标拆分、销量预测区间估计、批次条码监督学习模型。
库存动态调控系统
功能
:实时更新预测、动态流量倾斜、自动折扣清仓、全局优化调控、销量还原。
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