案例库 · 软件与 IT · 运营决策 · 2020–2024
京东联手集散与每日配货，提升订单履约
京东构建系统，联合设定每个前置仓的品类与每日配货，提升履约并降低成本。
JD.com
那一手
京东从前置配送中心发货，这些中心由区域仓库供货，因此每个前置仓的品类和每日库存决定订单能多近送达。
团队构建了一个决策支持系统，整合优化与机器学习，决定前置仓品类和区域仓每日配货，取代了原先当地各自分离的决策。
该系统大幅提升订单履约效率，同时降低库存和调拨成本，并获得2024年INFORMS Daniel H. Wagner奖。
为什么管用
- 当地品类选择忽视了网络其他部分能提供什么
- 品类与配货相互关联，分开决定价值损失
- 优化与机器学习结合，使库存匹配预测需求
- 库存靠近需求，缩短履约距离和调拨成本
值了多少联合优化品类与配货聪明
可以搬走什么
存货位置和每日发送量是一个问题；一起解决能把库存推向需求，而不是从更远的地方发货。
后来呢
决策支持系统已在中国京东的库存网络中全面实施。该成果获得2024年INFORMS Daniel H. Wagner奖，并在2024年INFORMS年会上受到表彰。
资料来源
- Berkeley IEOR Shines at the 2024 INFORMS Annual Meeting
- Introduction: 2024 Daniel H. Wagner Prize for Excellence in the Practice of Advanced Analytics and Operations Research
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