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干货 ┃ 顶尖教授解读京东智慧物流与智慧供应链
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目前物流发展面临着全新的挑战 针对于目前的挑战，京东物流的理念和实践从三个方面提出方案应对 京东物流本着以客户为中心，不断创新，提供极致客户体验，建成全球唯一高效协同的六大物流网络。
智慧物流利用AI、大数据、云、Robotics 机器人实现操作无人化、运营数字化、决策智能化，最终形成从大规模自动化应用到智能无人化发展。 无人仓是目前世界各项最前沿技术应用的综合体。无人仓核心是基于人工智能的智能决策系统。
京东物流利用全流程无人化应用，各项领域全球领先。数字化仓储运营，提升运营效率。全链条因素分析,全网干支线路由智能优化。智能分拣选址规划，全链条渠道下沉、全网点高效衔接。智能站点路区规划，科学平衡路区产能。智能配送路径规划，多时效服务高效履约。协同上下游，实现全链路智慧预测、补货、排产和运营。最终实现：极致体验精准触达全链协同的目标。 京东智慧供应链的高效实践 京东智慧供应链AI实践 Y支撑京东复杂供应链的高效运行，拥有中小件、冷链、大件、B2B、跨境及众包（达达）六大供应链网络，以AI为核心支撑京东智能商业体发展并逐步开放技术。
京东智慧供应链依靠流程再造和大数据驱动，通过“好计划、好商品、好价格、好库存”整体解决方案的打造和应用，提供品质和商品、降低库存成本、提升现货效率，以合适的价格给到消费者完美的购物体验，并借助智慧协同平台与合作伙伴一同构建好供应链能力。
京东智慧供应链之智慧协同 智慧协同在协同共赢理念的指导下，借助线上零售的数据化运营优势，整合京东商城与合作伙伴的供应链能力，通过信息化平台将好供应链固化和输出，从而满足消费者不断变化的期望，帮助京东商城，合作伙伴，消费者共同创造最大化价值。
个性化、短链化、智能化，无界零售下供应链发展新态势
（无界零售下的供应链） 全球运筹优化挑战赛赛题解析 此次大赛共设置两道赛题。 赛题一：智慧物流-城市物流运输车辆智能调度 此赛题是运筹学在物流运输路径优化中的运用案例。以京东物流B2B城配业务实际场景为例，基于运筹优化算法，综合各项因素，探究大规模车辆路径求解方法，规划求解最优 运输路线，实现整体成本最低。 赛题的主要要求：求解最优城配车辆调度和运输路线策略，使成本最低。
解题要点： 包括VRP中常见约束 最大容量约束(CVR） 时间窗口约束(VRP） 混合车辆约(Heterogeneous Fleet VRP) 多循环约束(Multi-trip VRP) 带充电站的电车里程约束(Electric VRP with Recharging Stations) 目标函数：运输成本，等待成本, 充电成本和固定成本的总和2.调用工具 公开的工具对问题规模、模型都是有限制的，超过限制性能就会出现问题，比如求解时间增加，原有的方法无法处理复杂的约束等。 针对规模大的情况，可以分区规划，问题规模降低，求解的速度会加快。3.求解 车辆数量不限，但有固定成本，注意考虑车辆是否循环使用，多循环再次发车前必须充电。 注意货物重量和体积的平衡。 有等待成本，考虑时间的合理安排。 必须满足收货时间窗。赛题二：智慧供应链-仓储网络智能库存管理赛题解析 基于京东区域仓与前置仓的两级仓库网络，准确地预测不同地区对商品的需求，通过运筹优化算法，制定补货与调拨政策，降低库存与缺货成本，在保障时效的前提下降低运营成本。
赛题场景：
解题要点：主要从库存调拨和销量预测入手解题。
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