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让需求预测从“开盲盒”到“白盒化”,京东“可解释预测”技术入围Gartner全球供应链技术创新奖总决赛


(资料图片仅供参考)

12月7号,Gartner公布了全球供应链技术创新奖总决赛名单,京东凭借“可解释预测”技术成功入围该名单,在包括微软、施耐德电气等在内的五个入围公司中,京东是亚洲唯一入围的公司,并已连续两年入围该奖项。

作为供应链计划和运营中至关重要的一环,预测若出现误差将会导致下游缺货、库存积压等问题。但预测存在一定程度的不确定性,受到促销、营销、节假日、季节性等多重因素影响,京东的智能预测系统每天需要输出数百万SKU的商品在全国各个区域的销量预测,是一项极大的挑战。

随着人工智能、深度学习等技术的应用,预测准确度变得越来越高,但预测结果却变得越来越难解释,这会影响供应链计划人员对预测结果的解读。在各种复杂因素的影响下,计划人员需要对预测结果和影响因素充分了解,才能精准把控风险,做好供应链决策。

京东智能供应链Y团队研发的可解释预测技术,通过自学习实现需求预测流程的“白盒化”,包括决策的因果逻辑、精准的预测拆分、交互式的预测模拟等,能使相关业务人员对预测流程和结果有更清晰的理解,呈现在其眼前的不再是一个类似“盲盒”的机器输出结果,从而加强了业务人员对系统的理解和信任度。另外,通过交互式的模拟预测功能,业务人员有更多机会将自己的经验和计划更好地融合到系统中去,在很大程度上提升了预测的精确度。现在,预测系统不再是一个“陌生人”,而是一个值得信赖的“朋友”,在增强预测自动化程度、提升工作效率的同时,还大幅提高了预测精度,从而使后续产生的补货、仓库周转等成本也得以大幅优化。

目前,京东智能供应链的可解释预测技术,已应用于数百万SKU的商品,支持畅销、长尾、季节等多种供应场景,发展至今京东每年向供应商自动采购的下单量已达到千万量级规模,相关成果也形成了学术论文陆续发表在运筹、管理等领域顶级期刊上。

标签: 需求预测 工作效率 不确定性

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