电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集内外部数据，京东通过对这些数据的收集、加工为业务提供及时的、可视化供应链数据，提升各流程环节绩效，从而提升整体供应链效率。同时，京东零售供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动在选品、定价、采购、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，成为集创新和最佳实践。
“京东现在有接近200个仓，上千万SKU，这些商品放在仓里，还要保证在比较低的库存周转的同时随时补货，现在我们基本上用大数据算，系统用人工智能一些算法与大数据结合，已经可以算出来未来28天内，这个SKU在某一天在某个仓大概备多少货。”京东零售平台高级总监于永利介绍道。正是他所带领这样一支团队，通过人工智能算法与大数据相结合，将销售预测的精准度达到70%—80%。这也一度让京东CEO刘强东在演讲时说京东可以做到用户还没有下单，就能把用户想要的货配置到离他最近的仓库。
销售预测与补货：预知市场，保证现货率
供应链管理最难突破的就是计划管理，这是供应链的源头，善用数据，预测消费者动向，直接关系到供应链的反应速度。一份好的供应链计划需要丰富经验的采销管理人员，根据自己的对历史数据和未来数据的理解确定结果。当有上百个SKU、几十个仓库甚至上百个仓库的维度做SKU维度的采购计划时，真正的挑战就开始了……
这时电商企业的供应链系统需要根据以往大量的用户数据、销售数据、采购数据、补货数据等，经过软件的数据清洗、数据建模等过程，并采用人工智能的相关算法，进行未来销量预测，并依此预测进行全国仓库的自动补货，并全自动地驱动仓间调拨和转运，系统能够在消费者还没有下单前就提前将商品从供应商那里完成采购，并第一时间调拨到离消费者最近的仓库。
京东仓分为LDC和FDC，包括这些仓的自动采购、补货以及仓之间的互相调拨。而就仓与仓之间的区域跨度来讲，于永利介绍：“北京作为直辖市为一个，其次以省为单位，大的省为一个区，小的把两个省和三个省加一起算作一个区，每个省有相关的FDC。”FDC比较简单，分为前置仓和中心仓，前置仓就是离用户最近的仓，所有效率最高的都是由FDC直接发到用户，LDC按照正常标准是直接补给FDC，通常把货送到LDC，LDC做内配，配到FDC。而在京东近200个仓库， 差不多三分之二的FDC，三分之一的LDC。
据于永利介绍，现在也有一些品类从LDC直接发货，为了保证效率，下单以后直接分，叫平行仓，异地发全国，比如北京的仓，基本上LDC的作用是相当于“LDC+FDC”兼顾，同时也给其他仓补，也接订单、也生产，生产完直接发，所以更多样化，效率更高。
京东零售平台通过对未来销量的预测，在业务干预下进而实现全自动化补货。种子用户通过智能补货的下单数量占比为55%，最高用户下单率达99%。使用智能补货系统之后，超过9成的采销人员对操作体验的便利性以及补货建议的准确性表示高度认同:“计算准确、方便快捷，再也不用担心下错单。释放了大量采购所需要耗费的时间，并且对突然暴增的非正常销量也做了平滑。” 同时支持全品类383万自营SKU(包括图书)，预测准确率提升了15%，准确度高达63%（行业准确率：50%），重点提升长期/促销/季节品预测准确度。
库存健康：优化库存，处理滞销品
京东零售平台借助大数据优化库存结构和降低库存持有成本，通过“全库存模拟平台”模拟近半年的库存状态，并根据一些最优的算法进行数据“纠察”，通过大数据分析查找不健康的库存商品，并自动发起退货、促销建议给采销；智能地监控库存健康状态，提前预测滞销库存、预测未来某个时间点的库存周转和现货率，提前预测风险、提前预测收益。库存健康技术覆盖多个系统，是以提升库存周转率为核心目标的智能系统群。
智慧选品与定价：合理定价，收益最大化
京东电商管理平台自动抓取全网的商品数据，以此监控本平台商品价格有效性，跟进毛利要求和库存要求，提供自动调价功能和建议；还可以提供动态定价的工具，同时也会实时提供价格的预期收益、价格的风险控制等强大功能。
于永利讲道：“零售也好，京东的电子商务也好，它是“二八法则”，20%的商品占80%的销售，但是这20%有可能是不赚钱的，也可能也赚钱，但是毛利比较低，这个叫常规理论。现在80%是长尾，看似只占20%的销售，但是实际上是毛利的主要来源，SKU的量是极多的。所以大数据最佳重点在长尾的范围内，基本上把80%那部分交给系统，系统自动补货，系统定价等，出现异常报警给人，人再去干预。”
电子商务的长尾理论一直在发挥效应，处于长尾的商品才是电子商务的竞争的核心，尤其是长尾商品定价策略是成败的关键。京东动态定价产品（“慧定价”系统）会根据流量、位置、商品、竞品等信息实时提供某个时刻的商品价格，并监控商品价格所带来的流量、销量的变化，动态地调整价格，以保障给消费者提供好的价格与服务，同时使公司的收益最大化。
从今年开始，这个算法每天也在变，于永利说：“以前是专门后端数据，所以在零售的时候强调消费者驱动，现在属于用户驱动了，大部分会拿用户的数据，比如说消费者的购物数据、消费者特征数据等拿来以后根据预测做定位，预测这个商品的未来的量。所谓用户驱动就是得拿到消费者数据，然后看这些消费者数据能够干预我的某些决策点的数据，把这些数据嵌入进去，这些数据对以前没有经过数据预测分析的结果产生影响，这是落地型的用户驱动的库存管理。”所以算法一直在变化，从采到卖、到定价、到供应商的工作协同，是一条链的，这是京东大数据驱动供应链主要的核心领域。
供应商协同：深度整合，打通产业链
电商供应链有着强大的整合能力，大数据下的供应商协同更加高效。电商平台可与供应商进行全方位地协同与配合，在计划、协同与补货方面全面合作，形成产业链发展共同体，打通供应链上下游。如京东供应商协同平台及京东EDI系统，销量预测与自动补货结果已经可以直接提供给供应商作为补货参考，下一步将实现AUTO-PO的自动补货下单，完全由系统来确定补货量并自动下采购单到供应商系统；
通过与供应商系统的全线打通，目前可以全面共享供应商的库存并实现自营层面的“线上线下”的库存一体化。2015年京东还将重点打造供应商协同云，包括：与供应商在计划、订单、采购、发货、结算、补货等全流程协同；开放自营供应商API,与ISV（独立软件开发商）一起打造供应商协同云，建立供应商协同云生态；正式开放给供应商自营数据，与供应商在数据层面真正协同，帮助各行业供应商完善产品、生产、采购等。
为与供应商数据协同，“京东罗盘-供应商版”面向自营供应商，提供行业走势、市场的需求、自身的定位、对手的威胁等方面的主题分析，不仅能为决策层提供支持，也能服务于普通的业务人员；不仅能从整个战略层面进行综合分析，还能在具体的战术层面进行详细指导。除此以外，功能涵盖了行业分析、品牌分析、商品分析、属性分析、用户分析、促销分析、专题模型，可为供应商的产品完善及市场定位提供有力的大数据参考，驱动行业的健康有序的发展。
例如，京东和美的“协同计划、预测及补货”项目上线，实现从销售计划到订单预测、到订单补货的深度对接。8月15日京东首次备货计划订单下发美的。这标志双方已经实现战略合作的重要内容——供应链深度协同。
“我们要做全球最卓越的供应链系统，这是我们的目标。”于永利最后强调。京东零售供应链目前在国内领先，国外像亚马逊、沃尔玛，在大数据驱动供应链，销售预测方面还逊于京东，所以不管在中国还是在全球，京东都是很卓越的。
|
