人工智能技術如何幫助現有供應鏈轉型？

2018-07-31 19:09來源://

原標題：人工智能技術如何幫助現有供應鏈轉型？

供應鏈正在網狀化轉型，企業運營的痛中之痛是什么？需要引入何種技術來解決需求、如何發揮技術的最大優勢？

帶著這些問題，創業邦參加了由杉數科技主辦的「2018第二屆ai大師圓桌會」。

（大會現場）

會議以“從鏈到網”：數字賦能零供新關系為主題，圍繞最新政策與趨勢、供應鏈轉型、新零售、互聯網+物流等行業熱門話題展開討論。

現場匯聚了ucla杰出教授chris tang、美國工程院院士peter glynn、明尼蘇達大學副教授王子卓、紐約大學助理教授陳溪等多位業界頂尖的專家學者，聚焦科技與產業的前沿領域，精選最具代表性的行業案例，共同探索未來供應鏈行業發展的主流大勢和無限可能。

供應鏈新階段的到來

在信息技術不斷發展的今天，供應鏈已走進一個與互聯網深度融合的新階段—智慧供應鏈。客戶的需求、對雙效（效率和效益）的追求、資源的全面整合都促使企業對供應鏈管理的重視程度直線上升，同時，這也指明了供應鏈未來的發展方向，智慧供應鏈階段將以優化供應鏈鏈條，調整供應鏈結構，提升供應鏈物流能力，最終實現全鏈條價值增長為目標，強化企業競爭優勢，保持并提升企業的核心競爭力。

在精細化管理時代到來之后，曾經粗放、簡單的增長方式逐漸被摒棄，高質和高效成為了企業提升的新動力，企業對降低成本、提升效率和服務質量越來越看重，他們希望通過技術驅動，來全面提高企業的運營效率。

比如近兩年被提出的“新零售”概念，新的技術和模式演變層出不窮，零售業開始進入嶄新的變革階段。由于零售業尤其是便利店市場近兩年來的大規模擴張，許多企業開始將目標聚焦在大數據智能選址之上，即在大量數據信息的基礎上，通過優化模型和機器學習的方法構建智能化系統。從而大幅提升決策速度，降低人力和其他相關成本，同時提高決策質量，實現迅速科學布局的戰略需求。

杉數科技作為一家人工智能決策公司，專注于庫存優化、倉儲管理、智能運輸、網絡優化與選址、收益管理等業務，基于海量數據，通過獨有的高效優化算法和復雜決策模型的求解能力，面對物流、電商、快消、零售等行業客戶提供完整的智慧物流解決方案和供應鏈管理服務，依托于自主研發的杉數智慧鏈?優化解決方案平臺，將企業級大數據處理能力、決策模型算法模塊、以及業務場景解決方案一站式整合，解決企業所遇到的各類供應鏈管理難題。

杉數科技構建的智慧選址系統是采用大數據+機器學習+運籌優化三位一體的選址解決方案，能為企業提供結合業務經驗，可快速復制拓展的全局最優智慧選址系統。該系統有多維度城市數據以及業務數據做支撐，能夠簡單地實現多城市推廣計劃。

系統提供的量化決策指標，比如坪效、單店營收等能夠輔助業務員更合理地做決策，真正做到賦能新零售。智慧選址系統由選址模型與新店精準營收預測模型構成，而選址模型由城市數據庫、區域像素化、商圈洞察評分、智慧布局與分階段布局五大模塊構成。

選址模塊能夠一鍵式生成全局最優的推薦區塊布局，能夠讓管理者對布局有宏觀概念的同時也能夠指導業務員進行精準掃街，做到有的放矢，提升掃街和出點效率。新店鋪精準營收預測模型則能夠作為一個模擬器輔助業務員對于每一個確定點位科學地預估出一個可能的營收范圍，量化地輔助拓展與管理人員做每個點位的具體決策。

該智慧選址系統已經在大型零售企業—永輝中驗證其可行性、落地性，以及創新性，杉數科技以合作方脈策提供的海量基礎數據為支撐，總結出信息與規律，有效地利用運籌學的工具，其選擇出來的布局點位大部分能夠與永輝旗下有經驗的拓展人員媲美，甚至更好。系統推薦的點位90%以上能夠獲得有經驗拓展人員的認可，而新店精準營收預測模型能夠將預測誤差控制在12%以內，也就是日均營收10000元的店鋪誤差在1200元以內。

最優選擇：建立智慧運輸網絡

除了選址環節，物流作為供應鏈環節中的重要基石，也開始向渠道多元化、經營專業化、信息多樣化、模式自動化等方向發展。這個過程離不開對智慧供應鏈能力的養成，因為鏈條的整體效率對企業市場競爭力的影響越來越直觀，其中，對物流環節的影響尤其明顯。現在的物流企業形態越來越多元化，未來的物流供應鏈企業將普遍具有科技+多行業的特點，建立智慧運輸網絡成為了最優選擇。

那么，如何建立智慧運輸網絡？

在這里，就不得不提到一門學科“運籌學”，它并非新鮮事物，上世紀就曾被應用于軍隊資源調配和商業優化等諸多領域，核心是“模型+算法”。它與當前熱門的機器學習有許多相似之處，任何運籌學領域的最新進展都將促進機器學習技術的進步，而機器學習則可拓展運籌學的應用場景，帶來新的問題，并激發出新的模型和算法，這二者是相輔相成的。

杉數科技通過其融合了優化算法和機器學習兩個人工智能領域的核心技術推動供應鏈局部優化帶動的全面優化，減少周轉重復環節，降低人力成本。在物流行業中，最常遇見的三類運籌學問題是：區域的劃分和選址（哪個車隊負責哪個區域，物流樞紐怎樣才能是效率最高和成本最低等問題）、收益管理與定價（如何根據不同服務制定產品線）及運輸優化問題。

其中，運輸優化作為物流行業最基礎和重要的一環，在需求產生后，如何在考慮多種業務約束條件和滿足客戶服務水平的前提下，全局統籌規劃所有資源，解決企業面臨的運輸問題，變成了物流企業亟待解決的情況。杉數為企業提供多維度，多目標，多場景的配送任務分配以及路線規劃建議，能有效實現10-25%的物流配送成本節省，極大提高了效率。

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