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今年双11快递更快了,开了哪些“外挂”?

iwangshang / 汪佳婧 / 2017-11-23

摘要:大数据+人工智能助双11物流提速。

文/ 天下网商记者 汪佳婧

编辑/ 翁菲

11月11日23点50分,裘洁下了24小时内的第25单——一只3.6斤的阿拉斯加帝王蟹,299元。

由于担心快递延迟、爆仓等问题,裘洁在购买帝王蟹前非常纠结,再三跟客服确认送达时间不会有误后,才付了款。

让她意外的是,一觉醒来,她的“待收货”商品就变成了19件,物流信息显示为“卖家已发货”,并且能够查询到物流单号;而到11月12日中午,裘洁就陆续收到了8个快递包裹。

今年双11的包裹跑得更快了,8.12亿个物流订单,一周时间就基本配送完成。网友神仙格格的话颇具代表性:“原以为双11快递会延迟几天,所以将送货地址都填了单位,没想到第二天就到了!大周末的还要跑去单位签收,头一次为物流太快而难过。”

为什么今年双11物流会那么快?人工智能和大数据是如何帮助物流实现提速的?

前置仓让商品距离消费者更近

菜鸟供应链平台资深产品专家邱涛,掌握着今年双11快递速度的秘密,他说之所以今年快递能如此之快,很大一个原因是,今年菜鸟陆续在全国开了几千个前置仓。

菜鸟供应链平台资深产品专家邱涛

“原本的仓储物流是以城市仓为核心,即从城市仓向消费者发货,如此一来,配送半径太大,致使物流速度受到限制。采用前置仓的话,在购买前,物流已经走了大半的路程,消费者只要一下单,商品并非从产地发货,而是提前从离你最近的前置仓发货,自然就缩短了收货的时间。”邱涛表示,前置仓覆盖半径大约为方圆30公里,商品流、物流的周转效率大大提升。

如何选择合适的产品放到前置仓?邱涛说,主要有两个方法。

“一是通过大数据对用户和商品进行画像,挑选出一些非常畅销的品类,也就是所谓的爆品,提前按区域性做预测分析,找到区域性消费的特点和习惯,放到前置仓,形成一个灵活高效的小仓库。”邱涛解释。

“其次,找出一些有关联性的产品,比如洗发水和护发素,可以让商家组合销售的产品,也会提前调到前置仓做预包。”邱涛说,这些都是基于消费者过往的消费习惯,找到消费者喜欢的组合方式。除了组合产品,商家销售中的赠品也会提前安排到前置仓。

邱涛说,将产品放到前置仓,考验的是智能化预估发货的能力。“如果消费者下单的产品,一个在前置仓,一个在区域仓,就会浪费物流成本和时间,所以预测非常重要,我们要做的就是尽可能将消费者购买的货都放在前置仓。”

与预测中小件产品爆款不同的是,大家电的选品依据是预售情况。“大家电的配送半径比较小,所以需要有足够多的前置仓。”

从8月开始,邱涛就一直在为快递提速这件事忙碌,为此,他们还做了试销测试。

“我们现在小范围尝试了一下,前置仓能不能达到我们想要的效果。”邱涛说,在确定了产品以及预估了双11的销量后,就可以确定在区域内找多大的仓库,安排前置仓的产能大小。

“在双11期间,找仓配资源,其实就是一件特别有挑战的事情。因为需要在短时间能,提升10倍左右的物流能力。”邱涛说,他想到的解决办法是,尽可能减少前置仓运作的复杂程度,比如前置仓的sku相对较少。而这些,需要根据不同区域运用补货算法来预估销量。

此后一个月,团队完成了所有前置仓的选址和系统的接入,并在2个月的时间里,完成了前置仓的选品,在2、3周时间内完成产品调拨以及入仓。

“今年中小件前置仓,主要是快消品、美妆产品、小家电、生鲜。宝洁、全棉时代、蒙牛等大批商家已通过菜鸟的人工智能技术,将其爆款商品提前布置在前置仓,这样的前置仓在全国有几十个。而大家电的前置仓,我们是将一部分配送网点做了仓库,这部分前置仓有2000多个。”

分钟级订单量预测杜绝爆仓可能

双11当天,邱涛的团队还做了十几次的动态换配。

“双11前,我们知道每个仓的产能是多少,配送公司的配送能力是多少,这些都是依赖于我们过去的大数据。在双11之前,我们已经跟仓库、配送的系统对接。”邱涛说,双11零点一过,人工智能根据订单量的预测都是分钟级的,所以在第一时间,他们已经可以预测到未来三五个小时内,订单在哪个仓需要生产多少,配送多少,会不会出现爆仓的情况。

一旦预测到某个仓库可能要爆仓,也就意味着需要提前做资源的准备和调配,“我们需要迅速把运往A仓库的快递切换运送到别的仓去,而这种切换,实际上是需要非常快速的判断的。”邱涛说。

换仓并非只有一种调整方式。

“比如我们遇到的一个情况是,在杭州本地和周边都有前置仓,但是双11当天,杭州的前置仓订单暴涨,后方还有更多订单需要运往前置仓,前置仓随时有爆仓的危险。”怎么办?于是,邱涛将部分快递运到华东区域仓,降低前置仓的压力,另外一部分快递则拉去了上海的前置仓。

除了仓库的切换,有时候也会遇到快递的切换。邱涛说,此前他们预测华北地区中小件的订单比较保守,双11当天订单量猛增,原本的快递公司配送能力已经不足以应付订单增量,“于是我们快速切换到另外一家当地的落地配。”邱涛说,与快递公司相比,落地配在当地的配送上往往很多优势,是一个非常好的补充。

“双11当天,我们做了十几次这样的动态换配。”邱涛说。

上百台机器人单日发货超百万件

在广东惠阳的一个仓库里,一排排约2米高的机器人货架或横向滑行,或纵向前进,把货物送到拣货员面前,货架活动的库存区域内完全不见人影。

机器人在仓库内自动执行任务

“这是菜鸟的机器人旗舰仓。今年双11,菜鸟首次在全球范围内大规模使用机器人仓群作业。”菜鸟智能仓储负责人杨开封告诉记者,惠阳仓库内上百台机器人单日发货可超百万件。

据了解,以往一个拣货员一天走六七万步,只能拣货1000多件,在机器人的帮助下,一个拣货员一天只走两三千步,拣货数量却是原来的三倍多。

这些“机器人”的专业称呼为AGV (自动导引运输车),能够沿大数据算法提供的动态导引路径行驶,最早用于工厂内的物料转运。事实上,AGV机器人本身并不复杂,但菜鸟网络使用的仓储AGV机器人不像工厂中的搬运工一样按照固定的路径行走,如何让上百台AGV机器人在极其复杂的算法下有序运作,从而以最高的效率把海量货物从库存区送到拣货台?

杨开封介绍,首先AGV机器人货架在SKU的摆放上不再像传统货架一样统一品类摆放在同一货架,一台AGV机器人货架上同时装有洗发水、洗衣液、零食、饮料等数十个品类。

“菜鸟的算法基于商品销售的历史数据,根据消费者的购买习惯,把关联商品存储在一起。”杨开封称,“就是说同一货架上存放的是消费者喜欢一起购买的品类,由此简化了机器人运行的轨迹,也可以减少拣货员的分拣动作。”

双11当天,机器人基于算法预测工作,商品根据畅销程度由机器人优先处理。其次,在拣货员休息的时候,AGV机器人继续运作。据了解,惠阳机器人拣选的仓内货物为天猫超市的商品,主要销往华南和香港地区。

机器人将货架拉到拣货工人跟前,省去拣货工人满仓库找货的烦恼。

每个包裹上了路还能躲避拥堵

与大多数在办公室写数据的程序员不同,菜鸟网络末端和配送高级算法专家王兵和他的团队,经常在全国各个快递网点跑,观察包裹运输的全流程,将每个流程用数字程序的方式,推算出最优的方案。

菜鸟网络末端和配送高级算法专家王兵

今年,王兵和团队所做的事情,就是让每个包裹在送到你手上之前,走的都是一条最优的线路。

“一个包裹从发货开始,会经过好几个转运中心,最后到达快递点。普通的商家发货,或许会比较快递公司的好坏,但是商家在发货的时候并不知道,这条包裹线路上,哪个点会爆仓,会拥堵。甚至,连各个快递的区域仓都不知道,下个仓会不会爆,或者自己的仓会不会爆。但是我们知道。”王兵说。

菜鸟网络根据以往积累的技术,对全网进行实时监测,每一单货在发出之前,菜鸟就可以根据数据推测出来,全网可能有几千万单甚至上亿个物流订单要被发出去,他们会立即根据快递公司的作业能力,实时计算出在未来什么时候这个包裹要经过哪个快递公司在哪个分拨中心或哪个网点转运,同时判断出在这个时刻,这个位置会有多少包裹同时经过,这家快递公司是否有能力处理如此多的包裹。

王兵说,一旦推测出未来2-3小时内,某个转运、分拨中心或网点会拥堵,就能及时调整路线,让包裹躲避这些拥堵线路,找到最快捷、最省时的线路。

“对消费者来说,这意味着更快收货。对商家来说,意味着减小了售后压力。对全行业,则意味着有限的快递资源能得到更合理的调配。”王兵说,这是一个实时大数据的算法。

人工智能分单节省超13亿成本

今年,人工智能分单的应用继续提升快递配送效率。

“我们在跟踪包裹全过程的时候发现,比如一单从杭州运往北京的快递,按照过去的传统操作,包裹到达北京的转运中心之后,需要专门的人工对包裹进行分拣,哪些送往朝阳区,哪些送往昌平区,并标注上不同的编号。到达快递网点后,包裹需要经过再次分拨;而最终到达快递配送站后,快递员还需要进行第三次分拣。”王兵说。

这些分单的工作人员要熟练操作,至少需经过半年的训练。一个大的转运中心需要100多号人三班倒工作,小的转运中心也要几十人,而且人工分单经常会发生差错,影响派送效率。

“我们发现,事实上一个快递单上有很多数字,这些数字代表不同的区域,甚至是送货员,于是,我们就将这个分单过程用数字标识出来。”王兵说,包裹发出时,智能分单就会对包裹要去往的网点以及快递员做出精准的对接,并在面单上标识出编号。

“比如杭州到北京,是第一段码,北京到分拣中心,是第二段码,分拣中心到快递网点是第三段码,快递网点到快递员,是第四段码。这些代码便于分拨环节的识别。”王兵说,每个地区或者网点由数字代码标识,包裹到达转运中心、网点以及配送站之后,自动流水线上的光感扫描装置就可根据编号判断包裹的分配,分单准确率达到99.99%。

据了解,去年有7成包裹由菜鸟网络智能分单,今年这一比例提高到超9成。截止到目前,一年来,人工智能分单为快递公司节省超过13亿元成本。

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