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导读：本次分享的主题是阿里巴巴数字供给链。批发行业是阿里巴巴的主营业务，批发强依赖于供给链，阿里巴巴数字供给链聚焦批发供给链全链路，所建立的批发操作零碎曾经成为团体首要根底设施。咱们环抱人货场，构建了一套从数字化到智能化的供给链产品体系。从业务的撑持来讲，阿里巴巴数字供给链事业部撑持了全部团体 20 多个 BU 的供给链业务，同时面向 6 亿多的消费者，有近 5 万多家内部商家也在基于这套零碎为消费者提供办事，好比，天猫超市，天猫国内，淘宝，天猫，批发通，消费电子以及海内 Lazada 等下层业务，都在阿里巴巴智慧供给链的撑持下高品质运行。
本次分享将环抱下列四个主题展开：
供给链数字化解决计划供给链智能化解决计划自动预测技术 Falcon自能预测零碎 Alibaba DChain Forecast分享佳宾｜陈叶芬博士 阿里巴巴 供给链引擎产品担任人
编纂整顿｜卢俊 华为云
出品社区｜DataFun
01
供给链数字化的配景
首先和大家分享下供给链数字化和智能化开展的配景。
1. 供给链决策的次要困难
大少数企业在做供给链业务决策的时分，虽然处于不同阶段的企业面临的困难会不同，但根本上能够归结到下列三层。
① 数据层
供给链向上需求撑持多元化的销售渠道，向下需求链接多渠道供给商，所链接的零碎品种较多，致使撑持供给链决策的数据来源较为繁杂，这为供给链决策带来第一层应战——数据层。如何做到数据全、数据及时、数据统一（来自多零碎的数据可对话），是供给链智慧决策要解决的第一层问题。总的来讲，数据层是要让咱们在做决策的时分无数可依，并且这个数是精确的，正确的，迷信的。
② 剖析层
当积攒了丰硕多样的数据目标之后，咱们怎么能让数据高效力地去发扬出业务价值？怎么让波及多个部门业务的数据或者是多个渠道的数据，经过对它们无机地串连，造成能指点业务标的目的，帮忙解决业务问题，剖析层应该给咱们一个解决计划，完成可以帮忙业务及时精确地去洞察到问题或者说时机。
③ 决策层
当数据层和剖析层构建好之后，面对宏大范围和不同层级的业务问题，如何将数据和剖析转化成决策才能？这是企业通常面临的第三层问题。第一步是靠人工决策，但跟着生意范围的开展，SKU 愈来愈丰硕，人处置问题的局限性就被袒露出来了，一方面处置才能无限，另外一方面决策品质依赖人的个体教训，一旦岗位变化就难以继续承继。这就开展第二步，智能决策的运用。在智能决策阶段，咱们有两点思考：第一，咱们但愿在算法驱动或技术驱动的体系下，决策能愈来愈迷信，并且将来能够被复用和能够继续迭代；第二，咱们要自动化，这样的话才能够范围化，而不靠人十分低效地去做这些彻底没有保障的决策。
以上就是咱们对全部供给链决策不同层困难的分析。
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2. 阿里巴巴智慧供给链理论
① 供给链部门所处地位
任何一个企业都最少有三个部门。第一个部门是研发部门，它担任全部产品的办理，设计好的产品出来。第二个部门是营销部门，它担任全部需要的办理，而后让产品能卖个好价格。第三个部门就是供给链部门，它担任本钱和办事品质办理，去钻研怎么以适合的本钱和速度把产品出产出来，再定期交付给客户。所以大家能够看到供给链这个部门是偏后盾的，但关于得多行业来说，它的办理程度抉择了这个企业能不克不及继续化，扩张化开展上来。
② 供给链的开展档次
从全部供给链的开展进程来看，它也分为几个阶段：从最原始的供给链，往上开展出高级供给链，拥有跨部门的分工和流程的协同；再持续开展为整合供给链，持续往上是要构建出一个供给链上的领导力来协同全部链条；最初开展到智慧供给链，如何运用新的技术，去帮忙咱们更高效力地去完成全部供给链的低本钱，高不乱，以及高办事品质。
③ 智慧供给链需求具备甚么才能
最高层级的智慧供给链应该拥有哪些才能特点？经过思考和理论，咱们以为它最少要具备三个方面的才能。首先是可视的，就是数据要精确，对比残缺地经过数据反应供给链的现状和变动的状况。其次是可感知的，当它遇到问题，咱们可以及时地收到反馈并报警。最初是可以自我去调理，去应答市场变动，也就是咱们常谈到的韧性供给链或者柔性供给链，如安在变化无常的市场环境下，可以疾速的应答变动，不乱地输入办事品质。
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3. 数字化供给链的开展历程
① 全渠道数字化（可视化）
第一个阶段是全渠道可视化。咱们的业务会有得多渠道：好比一个商家进来，咱们可能会有像批发通这样的业务 ToB 的，咱们也会有像天猫超市这样 ToC 的业务，同时咱们可能还会有国内进口，国内进口转大贸等业务。咱们第一步是想要把这些业务均可视化出来，而且聚焦在如何对不同渠道的货品，完成一盘货的办理，晋升库存的效力。
② 全链路数字化（可感知）
下一个阶段是全部链路都要完成数字化，包孕推销、库存入库、挑唆、出库、履约、消费者体验全链路各个环节，再每个环节完成异样自动辨认，被动报警。
③ 智能决策（可调理）
在第三个阶段需求霸占如何将智能决策落地，而且完成数据驱动的决策，让机器学习、运筹优化、全链路仿真优化技术在业务场景中发扬价值，进步业务效力，把范围化做得更大。
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上面，重点分享下供给链数字化解决计划和供给链智能化解决计划。
02
供给链数字化解决计划
1. 供给链数字化解决计划
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① 数据中台
数字化的第一步是数据层的建立，这一步中心是保障好数据品质，在精确率、及时性、残缺度上晋升到一定程度。
② 供给链可视化
接上去环抱供给链各环节，构建出一套能反应供给链的运行现状的业务目标，经过将业务目标的无机串连，完成供给链的可视化。
③ 数据剖析洞察
构建剖析洞察的才能时，咱们实质上是要构建出自动剖析诊断才能，或者是对需要的感知才能，详细包孕需要预测，库存周转剖析，有货率，方案精确度的剖析等。
2. 案例分享
① 案例1
分享一个咱们已经做过的数字供给链案例，某个品牌的数字供给链。能够看到，站在企业的视角，会有不同的渠道，不同的品牌、不同品类。这些不同渠道、品牌和品类颇有多是由不同部门办理，过往线下汇总数据时，颇有可能不同部门的数据统计口径不同，难以整合，经过供给链数字化建立，可以完成跨部门办理目标统一，而且自动计算汇总。此外，企业不同办理层级对数据颗粒度的需要也是纷歧样的，办理层更关注全部生意的中长时间趋向，履行层更关注更细粒度短时间数据，供给链的数字化能以十分低的本钱批量生成，而且自动更新。
环抱批发行业，企业最关注的是货的效力，在架率反应供给链的供应办事程度，周转率反应货品的供应效力。另外一块是，在全部供给网络中，产品到消费者手上的体验如何？好比，完善定单定单率能到多少？全链路的时效是多少？产品在全国的浸透率的状况如何？以及在定单履约的不同阶段，遇到了哪些异样和超时？经过对供给链的数字化，造成一套贯通企业从上到下高效力地掌握供给链运转现状和开掘并解决问题的办理机制。
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② 案例2
在挪动办公的大趋向下，咱们基于钉理论出了一套挪动真个供给链办理助手。面向公司不同的角色，分 CEO、供给链部门和销售部门，分别展现不同的数据目标，然而这些数据来源都是一处，数据t-1同步更新，完成一切人员都基于同一份业务数据决策。
关于重点目标数据的话，能够实时监控它的变动状况，近期开展趋向，并且咱们把整套零碎和任务流做了协同买通，当供给链总监发现了一项业务目标变差后，能够一键催促履行层员工处置问题，并可跟踪全部治理进度，以及实现的状况。
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03
供给链智能化解决计划
1. 供给链智能化程度的五个阶段
供给链从数字化走向智能化过程当中，按照智能化程度的不同，可分红哪些阶段？通过了不停的理论和修改，咱们以为，供给链的智慧化过程能够划分为五个阶段。
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2. 供给链智能化解决计划
要撑持供给链智能化开展，底层应该拥有哪些才能能力够撑持咱们不停变动的业务迭代、新业务的拓展，以及咱们怎么能力疾速地把智能化这套计划落地？通过咱们多年的理论，积攒出了三层解决计划。
① 第一层是算法才能
在智能化这条路上，算法才能是根底，算法的运用场景可以掩盖到供给链的各个环节。好比，在影响供应效力的环节上，咱们常常提到的需要预测才能，库存优化相干的补货算法，对全部物流网络的优化，或者是对全部库存网路的挑唆算法，都涵盖了利用大范围计算来完成全局最优的逻辑；在影响消费者体验环节上，如何肯定每个定单的履约路由，继续不停地让消费者获取十分疾速确实定性履约的才能，一笔定单付费后，如何发配到不同的仓，不同的门店，让哪家配送商来履行定单履约，往下的话就是仓库内分拣、打包、出库波次的排班，或者是咱们的全部配送路线、运力的布局，这些点都在这个算法才能大图外面。还有对时效的预估，如何给消费者一个肯定的履约时效透传，大家在淘宝天猫上购买的商品，或者饿了么上购买的商品，你看到的他所预估的时效是不是跟它实际能达到的接近，这个时效透传是在尽最大致力为消费者提供肯定性的投递时间信息；最初是面向下层的智能定价体系，这也属于货品和商品之间的一个联动。假如说库存优化在就是inbound的这个链路下来做库存的管制优化，那末智能定价实际上是在做 outbound 的这个链路上的优化。
② 第二层是工程平台
这一层，咱们斟酌的是，算法才能如何高效力地在业务零碎中发扬出价值？咱们有两个投入很重资源建立的平台，他们已成为全部智慧供给链的根底设施。第一个是供给链算法平台，它承载了一切供给链算法的部署、运转、试验和成果监控才能；另外一个是供给链仿真平台，大家都知道供给链是一个很繁杂的零碎，哪怕是咱们把一个简略场景，modellin成一个整数布局或者一个混合布局问题，当咱们去调用求解时，会发现，可能就解不出来，或者说由于你的模型无奈斟酌一切要素，致使后果在实际应用中不像建模时的业务成果那末好。这时候候，咱们发现，供给链仿真能战胜这个问题，是咱们运用十分高频的一种办法，咱们经过构建全部供给链的仿真环境，计算不同的战略运转会给全部链条带来甚么样的影响。
③ 第三层是业务零碎
再往上，咱们这些才能输入到不同的业务零碎中，典型的有，预测零碎，方案零碎，履约零碎等，使这些才能在不同业务场景中发扬价值，这些是咱们对全部供给链智能化底座的设计。
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3. 案例分享
① 案例1
第一个案例是如何构建一个供给链预测零碎，进而反对更好的供给方案？大家都知道供给链是带有得多不肯定性的，由于它有 lead time，它有多个供给节点，所以咱们常常称，销量预测是咱们应答供给链不肯定的第一套防线，也是咱们全部智慧供给链的根底。好比，在这个场景里，中心用户是推销事业部或者是经营人员，他需求按照历史数据来预测商品将来的销量，需求零碎辅佐经营人员制订一个公道的库存方案和备货战略，来应答将来的不肯定。
第一步，剖析零碎的输出输入：零碎需求输入多维度商品销量预测后果，撑持做销量预测的数据源，不同的业务场景可能不太同样，一定会包孕的是自身的业务数据，商品或者门店的历史销量数据，相应的促销事情，商品的关联或者代替瓜葛，这些都是咱们做预测的首要输出，另外，还有节假日，线下的门店，店庆，关店，时节性等，这些对线下预测来讲，都是十分敏感的特点输出数据，有些业务场景乃至会波及到温度、气候等数据。
接上去，销售预测零碎基于所输出的业务数据输入预测后果。大家都知道，预测的确它不是一件好做的事件，不同的场景下能达到的精确率都是彻底纷歧样的，另外，在全部预测的过程当中，咱们怎么去让全部预测白盒化，可解释，可协同，也是咱们构建预测零碎时需求首要斟酌的一个点。
最初，这些零碎输出的数据，咱们以不同的时间粒度或者以不同的频次，推送到零碎上。
这是在销量预测场景上，咱们的一个案例。
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② 案例2
第二个案例是产销方案协同零碎。当有了销量预测，如何制订库存方案，如何制订推销方案，如何制订出产方案，这些方案都是由不同部门的人担任，如何经过一个零碎协同这些不同岗位人员，是产销方案协同零碎中心要解决的问题。从刚刚的形容中，大家看以看到，协同是泛起的一个高频词，比拟较其余零碎，这个零碎更并重多角色的协同。从零碎指标来看，它的价值也是聚焦在晋升库存价值上，晋升全部库存的效力，升高库存流转链条中的物流的本钱或者人工处置本钱。
这部份是咱们研发的产销方案协同零碎，在办事内部商家的一个案例。
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③ 案例3
最初分享的一个案例，一体化智能供给链方案零碎解决计划。咱们能够觉得到，不论是在做库存方案，仍是库存散布优化，咱们都在环抱需要，针对需要的变化，如何合成和消化，如何提前部署库存，尽量办事好需要侧 。
在对零碎做总体布局时，需求斟酌三层用户价值。第一层是为经理层提供年度方案履行和协同才能，属于业务策略布局，通常要做的事年度销售估算和方案，或者是全部流通和运输网络应该如何搭建，策略层的决策内容将会影响整年乃至更长时间供给链运行；第二层是为中层提供基于策略层拆解到战术层方案的才能，通常需求制订的月粒度的销售和库存方案；第三层是基于策略和战术层的布局，为一线履行者提供周/日时间粒度上的行为方案，明白出一线履行者的行为内容，如补货SKU、补货量、补货形式等。
对这个零碎的要求是具备感知、疏导、联动和协同的才能。微观上，对需要的颠簸有感知，经过销售和库存之间的联动，来疏导需要、塑造需要；出产方案零碎担任承接需要，与推销零碎之间的联动来疾速应答市场需要变动。
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04
自动预测技术 Falcon
最初的话想和大家分享咱们在预测上的停顿。对供给链来讲，预测是一个十分首要的主题，咱们始终在努力于打造高不乱性、高精度的预测才能，这里结合咱们的业务虚践，分享咱们是如何对预测技术继续迭代。
1. 自动预测技术演进
首先和大家看一下自动预测技术的开展历程。最后的预测技术以传统基于数据统计的预测办法为主，好比，咱们常讲的 EMA、ARIMA 、Holt-winters 等。接上去，跟着机器学习的开展，有像 LGB、随机森林的机器学习驱动的预测算法。再日后，开展出了一些深度学习的算法，代表性的有 TFT、Deepar 等。
关于咱们的业务来讲，最大的特征是数据量会很大，得多场景需求对万级，乃至到百万级时序做预测。虽然传统时序预测模型在有小部份场景能够取得不错成果，然而在应答颠簸业务的成果不乱性上缺乏。通过少量实际业务验证，深度学习类算法虽然技术投入要求大，然而在应答不停变动的市场上，预测不乱性和精度都优于前两代算法。
针对批发供给链行业对预测的可解释性和履行效力要求，咱们基于深度学习实践框架自研了第三代预测算法，曾经战胜了部份技术缺点，好比，它的预测是黑盒，可解释性欠好，那末咱们怎么去把它的可解释性做出来。
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2. 预测技术落高空临的应战
咱们在研发预测技术的时分，但愿朝着自动化的趋向来做。为何呢？由于咱们在实际业务运用时发现：业务永久是在变的。在业务不停变动的这一配景中，咱们如何能做到高效力地办事他们？要是每新添一项业务，咱们就要新招一批人来反对，关于公司而言，人力本钱的担负过重了，所以咱们但愿在自动化上也有一些冲破，经过自动处置来解决这一问题。
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3. 全自动预测技术 Falcon
在这样的配景下，咱们研发了全自动预测技术 Falcon，通过继续的跟踪，验证了这套技术比前两代预测技术表示更先进，不论是精度上，仍是不乱性上，都更好。将来，咱们将继续不停地去开展这项技术，目的是为了升高人工染指本钱，而且更疾速地去响应业务的变动，从而完成更高效力地去产出。
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4. 使预测技术成为开箱即用的工具
在内部网站上，咱们曾经地下了一些 Falcon 的技术材料，中心是让预测计算流程完成自动构建和自动履行。这套自动预测流构建和履行计划在咱们供给链相干的业务场景上取患了胜利运用，非供给链预测场景的运用也愈来愈多。
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5. 自动预测技术 Falcon 的成果&先进性
对预测，大家最关注的就是精确率，为了验证 Falcon 的预测机能，咱们始终在加入地下竞赛。咱们重点斟酌它在面临通用的场景时，预测精度和不乱机能做到甚么样的水平，这里列出了几项咱们对外地下检修的后果。
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以后的话，咱们外部的 BU 也都在使用，包孕一些工程人员，他可能没有预测的配景，只要工程配景，他只会调用接口，乃至他只会做一些操作，做一些数据筹备，他也能来把这套体系用起来。
乃至将来能够给到咱们平台的用户，但愿他们能够用这样一套工具，不需求去做得多机器学习的钻研，乃至技术工程上的投入，他也能来使用。
05
智能预测办事 Alibaba DChain Forecast
咱们刚刚所提到的这套预测技术，咱们不只但愿阿里巴巴外部的业务能够用，咱们也但愿能凋谢出来，让全部业界需求时序预测的人，不需求去钻研机器学习算法原理，不需求学习做预测的 pipeline，就能获取精度不错的预测后果。
基于咱们多年来在批发业务场景上打磨出来的预测最好理论，咱们研发了 Alibaba DChain Forecast 这个 SaaS 产品，这个产品目前咱们在地下云市场上架，大家感兴致能够经过网址http://forecast.dchain.tmall.com/登陆体验，咱们当初有收费体验方案，大家能够去体验一下预测成果。
1. 智能预测办事运用场景普遍
Alibaba DChain Forecast 这个零碎的运用场景十分普遍，它提供了一项通历时序预测工具，不只能够在批发行业做销量预测、单量预测、GMV 预测，在工业制作、交通物流、云计算和电力动力畛域都有得多运用场景。
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2. 智能预测办事的用户功用与价值
Alibaba DChain Forecast 为云上企业和用户提供开箱即用的预测工具，不需求编写代码，也不需求理解深度学习和机器学习算法原理，跟随零碎的疏导，配置好数据，就可以实现下面的预测场景，而且预测的精确率也能胜过大部份专业算法人士。
它有三方面特征，可以帮忙企业和用户以最低本钱搭建销量预测零碎。
特征一：精确性高。Alibaba DChain Forecast 使用最早进的深度学习、机器学习和传通通计办法进行预测，搭载最早进的自动预测技术，对您的业务数据进行训练学习和自动调参，生成专属您业务场景的最好预测模型，多项业务验证了拥有更高预测品质。
特征二：易用性高。经过淘宝/阿里云账号登陆零碎 后可间接开始使用，零碎提供了明晰的配置疏导，没有技术教训的人能够轻松实现操作，直观地查看预测的履行进程、形态和后果，还有不同时间粒度和不同维度的预测精确率。
特征三：端到端办理。完成全部预测任务流自动化 —— 从数据上传到数据处置、模型训练、数据集更新和预测，提供 SDK 供企业零碎经过 API 集成零碎，也可反对公有云独立部署。
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3. 智能预测办事特征
咱们始终在不停思考和探究，如何将零碎做得对用户更有价值。
第一，咱们继续不停地丰硕预测算法品种，除了自研预测算法 Falcon 外，还吸纳了已失掉业界认可的算法。
第二，所提供的预测步骤来源于咱们多年打磨出来的最好预测流程，为企业节俭培训和探究本钱，按照零碎所提供的预测步骤疏导，即便没有算法和预测教训的人员，也可经过操作零碎失掉最早进成熟的预测才能。
第三，除了经过页面使用零碎，还能够经过 API 的形式集成零碎才能，零碎运用管运别离的技术架构，保障用户数据平安，假如用户对数据的平安有更高的要求，咱们也反对做当地化部署。
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① 案例1
这里分享一个咱们实际运用案例，从下图可看到，一共有四个操作步骤。第一步，将撑持做预测数据导入零碎，第二步，将对后果有影响的业务事情输出零碎，好比，店庆、促销等，零碎将自动剖析计算这些业务事情后果带来的影响，能够帮忙预测更为精确率；第三步，构建你的预测模型，接上去就能做预测了。经过事情配置功用，你能够配置不同的时序点有甚么样的事情，零碎将自动地去剖析事情对后果的影响，在对将来预测时斟酌进这些事情。
② 案例2
这是另外一个运用案例，零碎能够提供日粒度、周粒度和月粒度的预测，能够到店铺、区域等维度，大家从下图能够看出，不同的事情对单量的影响，有的对单量影响为正向，有的对单量影响为负向，在后果上都显性化展现出来，用户能够高深莫测看到后果，以上就是对全部预测产品的引见。
06
问答环节
Q1：黑盒模型的预测是怎么解释的?
A1：算法它是分红两类，第一类就是统计驱动的，像 ARIMA 之类的，咱们是十分好解释的。此外一类是基于机器学习、深度学习框架的算法，它就是黑盒的。咱们为了战胜深度学习的可解释性，本人研发了 Falcon ，使得对一切的输出特点事情，可以解析出对预测后果的影响，从而完成预测后果可解释。
Q2：有无在阿里外部把这套办法论体系赋能给商业化团队?
A2：这件事件的确咱们是在做的。全部数字供给链部门有商业化的团队，咱们曾经与不少批发类企业协作，为他们提供基于需要驱动的供给链方案办事，咱们也在和阿里云，还有菜鸟协作，为泛博企业提供预测才能。
明天的分享就到这里，谢谢大家。
｜分享佳宾｜
陈叶芬 博士
阿里巴巴 供给链引擎产品担任人
陈叶芬，清华大学工业工程系博士，阿里巴巴供给链引擎产品担任人，专一于全渠道供给链价值翻新，前后掌管阿里巴巴智能预测办事Alibaba DChain Forecast、供给链仿真平台、供给链算法平台、菜鸟数字供给链大脑等产品上线，为天猫超市、天猫国内、盒马、Lazada、AliExpress、淘宝特价、平台商家等提供算法驱动的智慧供给链解决计划，在时序预测、补货挑唆、智能定价、智能履约等场景上有丰硕的算法运用理论教训，所掌管名目“智慧供给链大脑——数据转化为智能决策”曾获取中国ECR年度卓着案例。
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