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【專訪】易果正全力構建生鮮全產業鏈

時間: 2018-07-25 23:56 點擊:

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嘉賓介紹


 
 
 
 
 
 
林驥:美國普渡大學運籌學博士,易果集團數據科學部首席科學家
 
 
 

 

 

 

 

 Q:能否簡單介紹一下您在易果的職位以及您的team?

 

 

A:我現在負責易果的數據科學部,團隊大概有50多人。我們對接業務部門,通過數據,包括算法、建模、分析等等。為業務提供分析和建議。 

 

 

 Q:能否先簡單介紹一下易果集團和易果與阿里合作的業務形態?

 

 

A:2005年,易果生鮮創立于上海,是中國第一家生鮮電商。

2016年,易果生鮮戰略升級為易果集團,全面轉型為垂直一體化生鮮運營平臺,下轄云象供應鏈、安鮮達、易果新零售三家公司,員工數超過10000名。

易果的愿景,是構建生鮮全產業鏈的協作平臺,聯互成網,用商業智能驅動行業前行。在這樣的愿景驅動下,易果成立供應鏈、冷鏈和新零售三大公司,覆蓋生鮮產業全鏈路。

云象供應鏈是阿里巴巴主要的生鮮供應鏈合作伙伴,致力于推動生鮮產業升級和生鮮商品標準化。云象供應鏈每天從全球6大洲、39個國家和地區、147個產地采購超過1500噸生鮮商品,全年供應超過4000個生鮮SKU,同時,云象供應鏈在國內各大農產品產地全面開展采購、扶貧以及農業扶持工作,與中國農業共同成長。

安鮮達是菜鳥網絡的冷鏈物流合作伙伴,是專注于生鮮品類的冷鏈物流平臺,致力于搭建生鮮農產品從田間到餐桌的“高速公路”。安鮮達為生鮮食品行業客戶提供冷庫倉儲、冷鏈干線、冷鏈短駁、安全質檢、貨物包裝、分揀加工、冷鏈宅配、門店配送等一體化冷鏈倉儲物流服務。目前在全國15個城市布局24個冷鏈倉基地,配送覆蓋200多個城市,每日將30萬生鮮訂單安全、新鮮、如約送達全國千萬都市家庭。

易果新零售是全渠道、全場景的生鮮新零售運營體,為B2C、O2O、大賣場、標超、便利店、無人便利店、辦公室無人貨架等各類零售場景和業態賦能,提供生鮮品類解決方案。目前易果新零售團隊托盤運營天貓超市生鮮區、蘇寧生鮮、易果生鮮,同時為天貓一小時達、哈米無人柜、好鄰居便利店、餓了么、釘釘等十多類零售端賦能,為全國超過50個城市、20000多個終端提供包括商品、物流、質檢、代運營、系統、售后、營銷等整體生鮮解決方案。

易果集團以“打造生鮮云,賦能新零售”為核心戰略,推動中國生鮮產業升級,為零售端提供生鮮類目運營服務。

 

 

 Q:易果投入了大量的資源在冷鏈的供應鏈和物流方面,能否談談冷鏈物流作為一類特殊的物流業務與傳統物流業務的區別?對電商平臺來說其具體的技術難度在于?

 

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A:首先,顧名思義,冷鏈物流的特點就在于“冷”,也就是對溫度有要求,對倉庫和配送都有多個溫區和溫層需要保障和嚴格的監控。第二,保鮮期短,非食品基本沒有保質期的問題,一般普通的食物,像零食,即使有保質期,一般也在一個月以上。而生鮮商品有的品類保鮮度只有1-2天,因而需要做貨架期的預警監控,不然會產生較大的貨損。第三,生鮮是非標品,打包和配送的要求不一樣,包材不標準,裝配要求高。

除了上面幾點,對電商來說,生鮮的采購入庫頻次比傳統物流高,對倉庫的流程效率要求也更高。商品品質控制更加復雜,需要嚴格的質量保障體系。

 

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 Q:你理想中的易果的冷鏈物流和供應鏈系統應該是怎樣的?數據和OR算法在其中會發揮什么樣的作用?

 

 

A:全鏈路、數字化的冷鏈物流和供應鏈系統是易果的一個基礎,智能化的冷鏈物流和供應鏈系統是我們的方向。

數據首先可以賦能物流供應鏈的全鏈路監控體系,讓所有商品可追溯,物流可視化。為品質和效率提供支持。數據和算法還能幫助重構質檢鏈路,溫控,貨架期管理,采銷結合等供應鏈各方面的優化。以上的工作都可以結合運籌學和機器學習等方法來進行業務流程和IT系統的優化和改造。

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 Q:雙11等大促的天量訂單對電商物流來說是一個挑戰,而生鮮冷鏈挑戰更大,數據在這些年的大促中是如何幫助易果應對這些挑戰的?

 

 

A:我們已經有了多年的雙11,618等大促經驗,數據在大促中的作用主要體現在以下幾方面:在大促前的備貨,我們用數據和算法做備貨計劃和庫存優化的平衡,并進行備貨監控。我們還會進行銷售預測,給業務部門提供相應的方向和趨勢。對于大促的人員配備,臨時運力需求等,也會提供相應數據和決策方案。

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 Q:現在市場上有什么流行的冷鏈物流和供應鏈系統,你們為什么選擇自己開發?您覺得你們的核心優勢在哪?

 

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A:據我了解,市面上很少有專門的冷鏈IT系統,比較多的是通用的傳統物流系統,也就是一個物流管理軟件,所以我們選擇自己開發適用于冷鏈的物流系統。這樣的好處是可以量身定制,從而提升倉庫和配送的作業效率,控制貨損。這樣可以方便優化作業流程,植入算法和提高性能;也可以隨時根據業務的發展和變化,來開發新的功能模塊,讓業務可以快速拓展和試錯。

 

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 Q:請介紹一下易果數據部門與OR/算法的職能和現狀?以及目前覺得哪方面的人才(知識)是最為匱乏的?

 

 

A:易果數據科學部現在主要做三方面的工作,大數據技術,數據分析,和算法。在數據技術上,易果搭建了自己的大數據平臺。數據存儲以Hadoop的HDFS 為主,計算主要以Spark為主;數據倉庫構建在Hive之上,還有實時系統。在分析和應用上,我們開發了報表產品和自研的數據產品供數據分析師和業務人員使用。我們的很多場景也逐步開始使用了算法來更好地服務業務。我們對大數據技術,數據工程,數據分析,數據產品,機器學習,運籌學的高手都十分渴求。在分析和算法上,希望既能有兼具廣度和深度的研究能力,也能把理論結合到實際來落地。

 

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 Q:運籌學(OR)理論和實際應用的聯系和區別,結合您的實際經驗簡單談談?以及目前在易果業務上的一些實際應用?

 

 

A:運籌學的實際應用離不開理論,但是常常和理論研究會有些不同。理論研究常常可以簡化問題,得到一些很有意思的結論和未來的方向。實際的應用可能會有各種問題和異常情況,導致一些理想的模型無法套用。比如在做配送路徑優化的時候,我們發現配送員可能知道一些地圖上不能導航出的捷徑,導致算法理論提升不如實際的效用。還有在某些情況下,模型可能是無解的,那么就要看業務的具體情況來判斷優先級和做出決策了。在業務快速變化的情況下,模型和算法也需要緊跟變化。我們目前主要在做的算法應用包括精準營銷,供應鏈和物流的優化,以及他們互相之間的整體優化。

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 Q:看您也是工業工程背景出身,您為何會選擇工業工程這個專業,相對于目前非常熱的人工智能,是什么促使您走上了OR及其相關領域的研究道路的?

 

 

A:我進入工業工程和運籌學領域是因為對工程方法在社會經濟中的應用很感興趣。個人認為人工智能,統計,運籌學,控制論,機器學習等領域是很難分家的。他們的理論基礎是相似的,現在各學科間的交叉也會讓這些方法迸發出更多的火花。做研究和應用不在于界定自己是哪個方向的,而在于用有效的方法解決問題。

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 Q:給現在剛進入供應鏈、工業工程、運籌學等相關行業年輕人的建議?學習/工作/興趣的平衡,職業生涯規劃等等。

 

 

A:每個人都不同。做學術讀博的話,最好有很強的興趣。運籌學所涉及的各個領域,可以偏學術,也可以偏行業應用,都會很有意思。具體怎樣平衡和規劃,需要看自己適合做什么,想做什么,也可能要看學界和業界的機會。

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 Q:運籌學在中國發展現狀

 

 

A:在國內,相當長的時間內運籌學和系統優化的應用并沒有得到企業足夠的重視。這主要可能是之前市場和產業程度的局限,大部分企業處在快速擴張階段。現在,隨著科技的進步和市場的成熟,越來越多的企業需要開始精細化運營。這時候,控制成本,提升服務質量,以及優化物流和供應鏈,就成了很多企業尤其是電商競爭力的核心。在規模化和數據化的過程中,很多問題只靠個人經驗會難以有效得解決,這個時候就需要結合運籌學,系統優化,統計,和機器學習等方法來為企業賦能。

所以我覺得運籌學在中國正處于蓬勃發展的時期,未來應該會有更多的企業組建專業的運籌優化團隊。也會成長起更多提供這方面解決方案的專業咨詢公司。

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