解读 | 京东在物流云上是怎样做的？未来的构思又是怎样？

什么是京东物流云？京东更多的是从供应链和物流的角度来定义。

京东认为，京东平台首先要解决的是商家的痛点，如何快速的组建属于自己的定制化的物流交付体系，这是京东平台核心要解决的，京东帮他整合社会资源，帮他快速搭建他的交付体系，帮他构建基于场景化的解决方案。在整合的过程中，在生态里面提供服务的软硬件企业，京东给他提供组件化的开发工具。

 演讲嘉宾：京东商城运营研发产品总监龚剑

（本文根据1月11日由物流沙龙举办的“2017第二届物流+互联网跨界创新高峰论坛”现场录音整理）

各位嘉宾上午好。下面由我给大家分享一下京东在物流云上的实践和构思。

菜鸟在物流云方面是一个先行者，但是每一家企业对于物流云的定义是不一样的，下面我们来看一下京东在这方面的想法。

京东最强的是物流交付体系，所以在阐述京东对于物流云的想法的时候，先和大家分享一下对于电商供应物流体系的思考。整个电商物流发展分成四个时段（1.0到4.0）：

在1.0时代是电商刚起步的阶段，核心解决的是交付便利性产品在网上售卖，围绕这种模式，大部分电商采用的是单仓发全国的模式。

到了2.0时代，电商风涌而起，这种模式下大部分的企业采用的是全国进行物流网络的布局。实现的是多仓发全国。

当下我们处在3.0时代，随着3.0时代的出现，回归了零售的本质，所以提出了新零售的概念。在这个时代里，更多的关注线上线下跨平台，多渠道，全供应链，全生命周期的整体的解决方案，在这个时代里核心要解决的是围绕着品牌商核心企业的上下游的供应链的协同问题、融合问题，以及在整个环节中的互通共享。

4.0时代已经到来，就是C TO B，定制化生产。这个时代核心要解决的是如何全面的获取消费者全面的画像，这个全面不仅仅是线上，而且包括线下，只有真正的获取到消费者消费习惯的画像，才能实现精准供给以及即时交付，这也是京东物流未来要打造的方向。

怎么看电商竞争？核心和本质是电商企业、零售企业和供应链之间的竞争，供应链的发展方向，当下的供应链体系的状态基本上是围绕着核心企业的上下游，构建出来的供应链体系。但是这种供应链体系从社会的角度来说，他是分散的，独立的，各供应链之间存在着非常大的信息鸿沟。

在我们看来，很多企业已经尝试着做，围绕着企业上下游的供应链的融合，但是都不是特别成功。在这种状态下，大家更多的体现出来的是共生和互生的关系。未来，供应链融合必然会走向真正深度的协同，因为只有这种深度的协同，才会再产生基于供应链生态的再生关系，而这种再生必然会创造出更多的增值以及新的利润增长点，这个方面对企业来说是非常至关重要的。

也就是说零售企业从哪里找新的利润增长点，扩大销售额，供应链融合是一个趋势。

供应链另外的一个发展方向，我们认为是新技术的应用。其中有两个重点，一个是智能化，第二个是规模化。

智能化方面，每年的6.18，双11，每年的订单交易额翻倍，需要在仓库站点配送的包裹数倍增，这种倍增对于物流交互体系来说产生的压力毋庸置疑，随着人力成本的提升，这种对于物流领域中带来的挑战，依靠于原来的传统的人海战术，已经越来越难以解决。

京东在思考这方面，基于人工智能和自动化技术，以及机器人技术去解决这个问题是我们的首选方案。因此，我们推出了X事业部，推出了无人机、无人仓和无人驾驶，就可以解决这方面的痛点，从而迎接因为消费升级而带来的更大规模的对物流交付体系的压力。

京东是电商企业中第一个开始自建物流体系的，而且京东从自建至今，是唯一一家拥有中小件，大件，冷链，仓配一体化的供应链解决方案的公司。在这个行业中沉淀了数十年的经验。

2016年正式推出了京东物流品牌，把我们的经验开放给社会。在开放之前更多的服务于自营业务和零售平台上的TOP商家，希望通过开放可以共同促进社会物流体系的进步和发展。

物流云如何定义？

每家的定义是不一样的，我们更多的是从供应链和物流的角度来定义。我们平台首先要解决的是商家的痛点，如何快速的组建属于自己的定制化的物流交付体系，这是我们平台核心要解决的，我们帮他整合社会资源，帮他快速搭建他的交付体系，帮他构建基于场景化的解决方案。

在整合的过程中，在生态里面提供服务的软硬件企业，我们给他提供组件化的开发工具，这些都是我们京东数十年的沉淀。

另外是大数据和人工智能。把我们在这两个领域沉淀的成果也开放给大家，帮助大家共同提升。最终想形成的是集软件、硬件和服务一体化的物流服务新生态。

这个维度的平台构建是非常难的，难点在于我们不但要考虑到如何支撑全局网络。因为物流体系是一个非常庞杂的体系工程，如何支撑这种体系，基于全局的角度优化这种网络模式，同时要全流程的角度考虑、支撑。

另外要考虑到全局维度的问题，而且要考虑单点，实现单点最优。物流最终是落地到单点的执行，在这个维度上，首先我们会梳理数据，信息标准，物流领域里面核心本质的基础模型，通过这种基础模型，不断的扩展和迭代，从而支撑复杂的需求。

未来物流交互体系的核心一定是连接供应链，这种连接在落地的时候必然是通过信息系统。商家要换下游的物流承运商，最大的痛点是如果以前跟这家企业做了系统对接，重新对接新企业的接口、数据是非常有挑战的，而且也是一个痛苦的过程。

我们在这个维度的思考，基于这个平台构建一个整体的数据总线，通过这个方式去连接上下游不同体系、不同企业之间的信息，实现真正的协同和交互。而这种连接，一方面我们会梳理标准接口，让商家快速的接入，当然也必然会碰到很多企业他有定制化的需求，同时我们会提供公共的交互平台，允许商家和软硬件的服务企业，在这个定制化的平台上自主的连接。

可能有人问，如果EBA都通过你做，未来可控吗？我们就提供这种可以允许商家自定义使用的平台，这些平台的东西我们已经建成。

同时，京东在上游有数万家的供应商，下游有数万家的服务商，我们跟上下游，包括交易、平台、售后都已经打通。如果我们的商家接入到我们的平台，就和这些商家做了无缝的连接。

我们开放的订单和库存对物流企业来说是非常需要重点关注的。

订单的接入和整合不仅仅是把订单数据接下来，当然这件事情本身也是有巨大挑战的。双十一、6.18，订单下单数量是数以亿计的，这种大数据的处理不是普通的基础架构能够支撑的，京东就有非常丰富的经验，可以帮助企业在不断成长的过程中大数据的支撑，这是我们具备的优势。

对于全球售这种业务，这种订单的交付过程不仅仅局限在仓里，一个订单下来之后有多个任务，每个任务都有不同的供应商完成，这些不同的供应商的信息节点会反馈回来，包括海关，终端配送，干线的运输，对于这些一定要有一个非常强大的订单路由引擎去支撑。

解决库存融合问题是当下都在重点考虑的点。系统维护如何支撑系统融合这个事情，落地是非常困难的。

首先要建立对于这种企业的库存模型，当你遇到场景不足够的时候，你的模型建立得是不全面的。在我们看来，我们对库存模型分成三类：

首先是针对财务维度的财务库存；

其次是针对订单交易维度的销售库存；

然后是针对作业层面的仓库库存。

在财务库存维度，一个企业会有不同的财务主体，在这个住体之间的库存如何分拨，如何动态转换的问题。

销售的维度有线上门店，线下的实体店，如何在同一批的货，在这些门店之间共享，如何适时的调拨，这个是在销售环节所关心的。

在仓库作业层面，我们要解决B  TO  B，B  TO  C的问题，如何在三个维度的库存进行非常有效的对照，实现从订单交易到物流交付这个环节的库存支撑，这是非常核心的问题，在这个维度上我们已经有非常多的成功案例。

接下来谈一谈人工智能：

大家都在谈人工智能，京东是拥有天生的优势。

首先拥有全品类的仓库，因为我们前端交易是买全品类的商品。

其次又有全国最复杂的新物流网络。

第三，我们拥有最密集的终端配送网络。

基于这三个维度，在京东的物流陪送系统里面，每天在产生着数以亿万计的实时的作业数据，这些数据是真实有效的，我们构建了一个人工智能算法平台，我们把这些真实的数据惯入到算法平台里，由平台自主的进化、推演，推演出符合业务模型、算法模型，模型反推到执行系统，让执行系统实现真正意义上的智能。

经常看到有的老总说我们的核心员工走了，物流的这个摊子要不然就停了，要不然就退了，这是因为我们现在的体系太过于依赖人。人工智能核心要解决的就是把人对人的依赖由系统解决，这方面我们在业内已经是先行者了。

物流云有面向四类用户，商家，物流服务提供商，物流资源提供商，软硬件服务提供商。

对商家以平台化的方式提供服务，帮助他整合物流服务资源。以及软硬件的需求，帮助他快速的构建符合他的自定义的物流交付体系。

物流服务提供商，平台会提供SaaS化的软件产品，这些产品都是京东这么多年沉淀下来的，具有最优的行业场景的解决方案，当然我们在这个平台上，不但会提供京东自有的，同时也非常愿意跟社会上其他的优秀的软件企业方案商合作，一起向商家提供。

对于软硬件服务商，我们可以提供开发工具，帮助他们快速的构建和迭代他的软硬件产品，然后开放给上游的商家。

核心推出的产品是云仓WMS，京东最强的是物流，而京东物流最强的是京东的仓。

让我畅想一下我们对于未来仓库管理的发展。

如何让四面墙以内的东西高效的运转，核心是在于如何通过物联网的技术，通过微型传感器，以及信息传感技术去适时动态的捕捉仓内的每一个资源，包括人、设备、设施、库存、订单，所有的动态的状态，通过这种动态的状态的捕捉，可以适时的获取到生产厂线上的瓶颈。把这些数据汇聚到中央调度系统，由中央调度系统去做柔性的动态的安排，面对订单高峰期，如何解决这两个动态期的瓶颈问题，这是WMS的一个趋势。

仓经理80%的时间是在解决仓库内发生的异常，正常的没有关心，重点在解决异常。而对于如何解决仓经理的工作，我们的思想，首先对每一个节点的异常特征进行定义，通过传感技术感知这些异常特征，在异常特征发生之前提出预警，通过系统的自动预警，触发自动处理机制，转化为事前的处理。

提到仓，就必然面临着不同的商品在仓内的生产是有不同的作业模式的。比如说对于服装，他的促销期和非促销期是不一样的，服装的订单结构是一单多品，因为要管理到款、色、码。

而对于大件商品，就是单品，体积大。对于中件商品，在优化的维度上，采用按包裹生产。

对于消费品，这一点我们的感触最深，消费品在大促期间，不同的促销模式所带来的仓库一线的生产压力是不一样的，比如说买100送多少，这种维度对于订单结构是不一样的，对于WMS来说，如何匹配这种不同商品不同的时间节点的作用，我们的方式是使用人工智能的方法，在里面构建了一个智能的策略引擎。

这个引擎最大的特点是可以自主调控，根据当前订单的结构，仓库的产能，自主的调控对不同的订单、不同的业务流程不同的模式，而不需要现场的调度来做这个事情，从而解决对于这种全领域、全业务形态、全品类商品的同仓的生产问题。

包括未来TO B 、TO C的业务的界限越来越模糊，尤其是TO B和TO小B。

除了作业问题以外，对于企业来说，全局的库存问题，我的货应该在什么地方，我的供应商应该在什么时候触达他的货物，这些问题也是我们供应链部门需要重点关注的东西，通过WMS沉淀的数据，去分析、解构，可以为商家生成他相关的互动部署建议，也就是帮助商家去构建符合他的库存管理模型。

我们后面的精细化作业，智能化作业，如何用这种方式去支撑。

分享一下我们最新的研究成果，当电商企业向全品类扩张的时候，他在全国进行库存布局的时候，必然会面临一个问题，在一个仓库里面放哪些品类的商品，如何在跨仓之间解决高拆单率的问题。第二是在库内，哪些商品放在一起是最合适的，基于这些痛点，基于京东以往的数据来分析。

首先是解析不同的季节、不同的区域，订单和商品的关联度，哪些商品会非常频繁的被同一个客户下单购买。

第二个是时间序点，比如说6.18时间，双11期间，或者是年货节期间，这个关联度是什么。

通过这种方式，通过我们的算法，去形成我们对于商品定义的第四级分类，核心是服务于物流，通过这种分类方式去解决商品在入库的管理。

首先商品要入哪个仓库。第二在仓库的入库环节，也是根据这个维度的设计决定哪些商品摆在一起。解决了这个问题之后，必然在拣货环节他的拣选环节最小，一定是最优。一定要有海量的优质的数据来做分类。

对于一个企业来说，购买一个WMS，选择一个好的WMS软件产品，对于我个人来说这只是第一步。一个WMS系统如何能够真正的应用，很好的保障业务，核心在实施售后。京东天然拥有这个优势，京东全国的所有仓库都可以成为我们的服务中心，一线的作业专家，一线的售后，可以为客户提供贴身的服务，这个维度是其他软件厂商无法比拟的。

我们不但提供软件系统服务，还提供自主研发的各种硬件服务，包括搬运机器人，堆垛机器人，这些都是我们有自主知识产权的，结合京东历年来的经验，有针对性的对电商企业提供的解决方案，这些解决方案和京东的WMS是无缝连接的，也就是说当企业想走自动化的路，如果购买我们的产品，可以无缝切换。

WMS可以给企业带来什么？

首先是仓库各环节点作业的速度会有质的飞跃。

第二是提高仓内的库存和损耗。在管仓库的时候，少货丢货是作为库存管理人员非常挠头的，这一个维度，通过系统的标准化流程，通过系统的精确的预警来解决。

第三是现在租仓库越来越不容易，仓库租金越来越贵，解决库房利用率。

最后说一下京东物流在京东内部的定义，传统企业中物流部门是一个纯粹的执行部门，上游的产销要你把这个事情做了就做了。但是京东物流在内部是用大量的创新产品来带动前端的交付和销售，不断地推出针对业务，比如说精准达业务，这些是物流部门发起的，通过这些极致的履约服务带动前端的交易，而这些经验，你如果成为我们的客户，我们可以做深度的分享，帮助成长。

非常感谢大家听我的分享，谢谢。

本文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场

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