本篇PPT主要分享京東物流在規(guī)劃、計(jì)劃、執(zhí)行各層面上，應(yīng)用運(yùn)籌、AI、仿真等算法技術(shù)，打造物流智能大腦系統(tǒng)，在多環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)降本增效和精益管理的情況。
來(lái)源/未知的瞬間（ID：datacogn）
人物介紹：
吳盛楠博士現(xiàn)任京東物流首席數(shù)據(jù)分析官 (Chief Data & Analytics Officer)，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)和 AI 的發(fā)展，運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)和工程化的能力，建設(shè)物流智能大腦系統(tǒng)，為京東帶來(lái)了數(shù)億元的內(nèi)部收益，同時(shí)開(kāi)放智能供應(yīng)鏈能力給外部客戶，通過(guò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)降低社會(huì)物流成本。
2002年本科畢業(yè)于清華大學(xué)，2008年于美國(guó)匹茲堡大學(xué)獲得運(yùn)籌學(xué)博士學(xué)位，之后一直從事數(shù)據(jù)算法方面的工作，在美國(guó)和中國(guó)多家世界百?gòu)?qiáng)企業(yè)主導(dǎo)過(guò)大型智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)建設(shè)。
在專業(yè)領(lǐng)域，吳博士在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文10余篇，幾十次受邀在國(guó)際會(huì)議發(fā)表主題演講，獲美國(guó)國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)且均已商業(yè)化，在國(guó)際AI和運(yùn)籌學(xué)專業(yè)組織 INFORMS、IIE等任職，是多個(gè)國(guó)際會(huì)議和學(xué)術(shù)期刊的編委會(huì)委員和審稿人，工信部科技司人工智能專家成員，科技部中信所科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目評(píng)審專家，北京市戰(zhàn)略科技人才。
內(nèi)容綱要：
京東物流對(duì)內(nèi)承載著零售電商物流“211”高時(shí)效高質(zhì)量的服務(wù)要求，對(duì)外既為各行業(yè)商家提供全鏈條的企業(yè)級(jí)供應(yīng)鏈服務(wù)，也擁有面向個(gè)人客戶的快遞、倉(cāng)儲(chǔ)等業(yè)務(wù)。
這樣復(fù)雜多元的物流產(chǎn)品組合，對(duì)無(wú)論網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃還是各環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)管理都提出了巨大挑戰(zhàn)，使得數(shù)字化和智能化系統(tǒng)成為必選項(xiàng)。
本次演講將介紹我們?cè)谝?guī)劃、計(jì)劃、執(zhí)行各層面上，應(yīng)用運(yùn)籌、AI、仿真等算法技術(shù)，打造物流智能大腦系統(tǒng)，在多環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)降本增效和精益管理的情況，也會(huì)分享大數(shù)據(jù)和算法理論在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中落地的體會(huì)。
1.京東物流集團(tuán)簡(jiǎn)介；
2.全鏈路供應(yīng)鏈系統(tǒng)架構(gòu)及智能物流應(yīng)用場(chǎng)景；
3.物流智能大腦技術(shù)解決方案：“可視化”、預(yù)測(cè)規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)管理；
4.算法落地實(shí)踐分享和未來(lái)方向：機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)、一體化開(kāi)放的物流科技。
受益點(diǎn)：
1.了解物流中豐富的算法應(yīng)用場(chǎng)景
2.了解適用于物流和供應(yīng)鏈的算法技術(shù)方案
3.共同探討算法在業(yè)務(wù)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和痛點(diǎn)，及未來(lái)發(fā)展方向
來(lái)源/未知的瞬間（ID：datacogn）
