京东物流大数据应用实践之路
2020-02-27 284浏览
- 1.京东物流大数据应用实践之路 京东 JD.COM 李鹏涛
- 2.当今技术热点
- 3.大数据应用门槛 丰富 场景 大数据 应用 先进 技术 海量 数据
- 4.京东云计算技术 物流应用 WMS TMS 配送 分拣 中心 大家 电 售后 J-ONE统一工作平台 客服 开放 平台 结算 中心 数据 分析 中心 代码 仓库 JCloud-CAP中间件服务 JSHOP JMQ JimDB JBOX 集团镜 像 基础镜 像 容器资源池 自动 部署 VM VM VM 应用1 应用1 版本y 版本x 监控 告警 日志 事件 资源层安全体系 JFS存储 漏洞 扫描 代码 评审 部门镜像 基础镜 基础镜 像像 应用2 应用3 应用2 版本y 应用3 版本y 版本x 版本x 私有镜像 应用4 应用4 版本y 版本x 镜像仓库 JDOS数据中心操作系统 JD Linux内核 依赖 构建 版本控制、灰度发布 Kubernetes编排系统 云主机节点 自动 测试 SDN网络 跨区复制 CDN加速 外部仓库接入
- 5.京东海量数据规模 15000+ 200000+ 200PB+ 集群规模 计算能力 数据规模 超过万台服务器规模 行Job数20万＋ 总容量200PB＋，日增15TB 离线计算集群＋实时计 算集群 ＋深度学习集群 实时日处理150亿＋行
- 6.京东拥有丰富的应用场景 个性化 服务 京东 慧眼 京东 大数据 应用 用户 画像 JIMI 机器人 智能 客服 京东拥有中国电商领域最完整、 最精准、价值链最长的数据。 智能 选址 商品 画像 大数据在京东的应用非常广泛， 渗透到京东业务的各个方面。
- 7.智能建站案例 n 京东采用三层物流网络 结构，配送站点是末级 网络节点，站点布局， 决定了最后一公里的配 送效率和成本； n 目前京东全国6000+配 送站点，2016年新增， 合并站点上千个； n 最初确定站点数量和位 置靠人的经验来决定。
- 8.智能建站案例：大数据技术分析
- 9.智能建站案例：站点数据展示 n 收集配送站点相关信 息数据，包括地理位 置，单量，房屋成本， 管理成本，传站距离 等； n 将站点对应的信息用 图形化的方式进行展 示，采用GIS模式和 传统表格方式。
- 10.智能建站案例：建站模型评估 n 建立多纬度构建模 型，包括成本最优， 传站距离最优，站 点数量最少，综合 模型最优等； n 经过分析，确定评 估模型，即在满足 效率前提下成本最 低； n 将结果按照城市纬 度进行展示。
- 11.智能建站案例：预测模型 n 根据所选模型，利 用运筹学模型，对 城市站点布局，进 行优化求解； n 针对不同的应用场 景，可以选用传统 机器学习方法，甚 至深度学习的方法， 来进行解决。
- 12.智能建站案例：自动化决策 京东物流网络决策 城市选择： 北京市 系统 成本最优 站点最少 人效最高 距离最短 北京市路区 新建坐标点A： 消化订单量 传站距离 单均传站成本 单均站点成本 覆盖路区 配送半径 订单密度 建议站点面积 建议站点人员 平均人效 n 系统自动采集内部 和外部数据，根据 所建立的模型，进 行计算，并输出结 果； n 业务管理人员根据 系统结果，可以进 行人工调整，并重 新计算对比； n 业务实际调整的数 据，会纳入新的计 算，从而形成闭环。 重新计算 北京市-成本最优模型新增坐标 • 站点数量 • 消化订单量（总 量） • 终端总成本 • 平均传站距离 • 单均传站成本 • 单均站点成本 • 平均人效 • 单均总成本 • 平均站点派送半 径 • 站点人员数量
- 13.智能建站案例：演进总结 价值 4.0 业务决策 3.0 业务预测 2.0 业务评估 1.0 业务展示 优化 事前 信息 事中 事后 数据质量保障 一切数据化 难度
- 14.智能建站案例：模式总结 传统模式 业务流程 智能化模式 业务流程
- 15.更多应用案例
- 16.Thank you!
