近日,菜鸟智能履约项目斩获Informs Analytics Society Innovative Applications in Analytics Award (IAAA)2023全球决赛第三。
2023 informs business analytics 国际会议于4月16-18日在美国举行,一系列优秀的决赛团队参加了比赛。陈昱洁代表菜鸟人工智能团队凭借“菜鸟智能履约项目”在会议上斩获2023年度 Innovative Applications in Analytics Award 第三名。
参赛人员:陈昱洁、胡浩源、袁彪、陈佳伟、周音志
IAAA奖项每年颁发一次,以表彰各个领域在新的分析与算法技术中的创造性与独特应用,提升人们对先进分析与算法技术在不同领域中提供洞察和商业价值的认识,被认为是将分析与算法技术应用于实际问题的杰出奖项。 每年IAAA都会收到来自全球大量高质量的申请,近两年获奖第一名的分别是印度电子商务巨头Flipkart 与 美国麻省理工学院(MIT)& 比利时杨森制药(Janssen Pharmaceuticals)合作成果产出。此次获奖,充分体现了菜鸟在供应链与及时履约领域的数智化能力得到国际相关协会的充分认可。
“基于深度学习的预测与在线优化技术”是参加IAAA竞赛项目的核心,是为包裹履约设计的一套集深度预测与在线优化为一体的决策系统。其中设计了基于Nbeats模型的单量预测算法和求解在线匹配问题的Primal-dual算法,为每一个包裹选择最优的履约线路,使得整体的成本或者时效最优。
该解决方案率先在跨境智能履约系统落地,自2021年4月起已应用于26个国家的包裹履约决策,并在不断拓展至更多物流产品线与国家。 随后,该技术逐步推广至 Lazada Group 物流和天猫国际物流(阿里巴巴集团进口零售平台)等国内、跨境等电商及时履约分单的业务场景中。
此项技术可以为平台带来可观降本。菜鸟采用部分自建,全网协作式的物流方法帮助到全供应链上下游各个参与方之间更有效地协同合作,从而提高整个供应链效率与用户体验。在目前激烈的市场竞争中,协作式的物流方法已经成为企业提高竞争力的重要手段之一。通过采用这种方法,企业可以更好地控制物流成本,提高物流效率,并为客户提供更优质的服务。此外,协作式的物流方法还可以帮助相关企业更好地应对市场变化和客户需求的变化。 在这种背景下,所需的IT系统技术,预测算法技术,优化算法技术等都需要相对于传统方案进行极致的优化与改进,从而适应大数据、高频的市场需求与供给分布变化。
在该系统中,有如下三个关键的科技创新点。
1. 提出了一个集成的预测和优化框架来解决在线决策问题,该框架可作为解决该类问题的设计指南。
2. 设计了一个考虑节日和促销日(例如“双11”)的时间序列预测算法,提升在线决策算法的求解效果。
3. 在线优化环节考虑带约束的优化问题,更好的契合相关业务场景。
从平台业务角度出发,跨境智能履约系统自2021年4月起已应用于26个国家的包裹履约决策,每年节省数百万美元。 从供应链协同角度来看,该技术具有更好的约束控制能力,在全链路履行计划层面为各阶段物流合作伙伴带来更准确的信息,从而使得各环节物流资源的准备更加高效,提升公司的市场竞争力。
及时履约不仅是顺势市场演进的需求,也是物流企业在新时代竞争下的核心能力之一;将这件事做到极致需要企业不断的在数字化、智能化的技术与应用进行打磨、沉淀,来优化整个物流过程,为消费带来体验提升,为合作伙伴带来经济价值。
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