小灰去一家餐廳，點了一份酸菜魚。

這盤小小的酸菜魚，是怎么來到小灰面前的呢？

需要養(yǎng)殖場養(yǎng)魚，菜農種菜，腌制廠腌制酸菜，庫房存儲食材，物流公司運送食材，餐廳的大廚做出酸菜魚，再由服務員小姐姐端到小灰面前。

像這樣由供應商、制造商、倉儲商、運輸商、分銷商、零售商以及終端客戶等多個主體共同形成的生產和交易系統(tǒng)，就是供應鏈系統(tǒng)。

舉個例子：

小A是一家餐廳的老板，眼看春節(jié)要到了，他認定春節(jié)期間的生意一定很火爆，于是買進了大量的生鮮食材。結果這個春節(jié)十分冷清，沒幾個顧客，小A只能蹲在餐廳門口賣菜。

數據化

智能供應鏈基于云計算、AI、IoT、大數據等技術，為供應鏈全流程提供多源異構數據的感知和認知的共性關鍵技術。相比于傳統(tǒng)供應鏈，智能供應鏈擁有海量數據，為智能決策打下基礎。

可視化

為了增強供應鏈的協同性，智能供應鏈把生產、流通、消費環(huán)節(jié)的數據進行了可視化，使得供應鏈的每一個參與者都可以清晰感知到當前的狀態(tài)和關鍵信息。

智能化

智能供應鏈可以幫助企業(yè)進行智能建模、智能決策，并將決策反饋到各業(yè)務系統(tǒng)，做出比人類更精準、更高效、更細顆粒、更一致性的智能化決策。同時，智能供應鏈的決策引擎還可以根據機器學習體系不斷學習，使決策體系不斷進化和成長。

為什么這么說呢？

因為京東對于自身的定位，就是以供應鏈為基礎的技術與服務企業(yè)；京東未來愿景是長期深耕供應鏈全鏈條，引領智能供應鏈建設。

在初步介紹智能供應鏈的時候，我們說智能供應鏈在生產、流通、消費這三個方面實現了智能化。那么京東在這三個方面具備怎樣的優(yōu)勢呢？

在智能生產方面，京東的C2M反向定制供應鏈與傳統(tǒng)方式相比，能縮短企業(yè)新品上市周期67%；京東的自動補貨平臺，對生產的預測準確率可高達92%。

在智能流通方面，京東在中國大陸區(qū)縣覆蓋率高達99%，同時，京東還擁有萬級網絡規(guī)劃，能提升全網時效 5%，并實現最快15分鐘送達的極致體驗。

在智能消費方面，京東的智能客服可支持 10 億+ 商品咨詢，并由京東“宙斯盾”系統(tǒng)精準地分析用戶意見。此外，“拍照購”也能支持數 10 億商品的快速搜索，實現了全場景無界零售。

用戶洞察

用戶洞察的本質，是對購物行為的分析與預測，包括推斷用戶行為動機，如閑逛，比價，弱購買意愿，強購買意愿等；也包括預測用戶行為，預測用戶在瀏覽過的商品上的最終行為，如直接退出、收藏、加購、下單等。

市場洞察

如果說用戶洞察是微觀的分析，那么市場洞察就是宏觀的分析，也就是對商品競爭力的分析。市場洞察可以識別競品，了解市場中商品競爭力排名分析和銷量趨勢；可以洞察目標潛客，多維度分析人群特征，識別市場規(guī)模和競爭飽和度。

智能營銷

現在的營銷需求，已經不像傳統(tǒng)營銷那樣千篇一律，而是需要千人千面的智能營銷。如何實現精準的營銷呢？基于用戶畫像、用戶行為因果推斷、需求預測和千人千面模型，選擇時機和營銷策略精準營銷，提升成單轉化率。

反向定制

在傳統(tǒng)的商品市場中，企業(yè)生產了什么商品，用戶就只能被迫接受什么樣的商品。但現在，企業(yè)生產什么樣的商品，用戶說了算，企業(yè)基于用戶數據，定制爆款商品，這就是反向定制。

反向定制基于京東海量用戶和商品數據，從消費者需求出發(fā)，多維度深度挖掘消費者潛在需求，定制爆款；反向定制支持基于UV轉化率的定制，提升新品轉化、實現老品升級；支持基于評論預測的定制，強化重要的正面評論關鍵詞，減少負面關鍵詞。

案例1：新發(fā)地的供應鏈控制塔

眾所周知，今年6月北京新發(fā)地爆發(fā)了嚴重的新冠疫情。為了盡快實現新發(fā)地的復工復產，京東供應鏈平臺為這里建立了一座“供應鏈控制塔”，幫助管理者更好地管理新發(fā)地的各種場景。

都有哪些場景需要管理呢？

每一天，新發(fā)地的賣家都需要進行注冊，提供自己的身份證、營業(yè)制造、員工信息、車輛信息等等，這些信息可以保證新發(fā)地能夠更好地進行數字化管理。

同時，每一個買家一旦進入到新發(fā)地，需要做相應的會員機制，在平臺做相應的預約，拿到自己的通行碼，才能進入到相應的區(qū)域，實現整個農產品交易過程。

在可視化的大屏幕上，我們可以看到每一天有多少車輛、多少人員進入園區(qū)；在每天交易了多少農產品、多少肉禽蛋奶，這些都會清晰地顯示在平臺上，以便讓管理者去決定農產品和生活物資的供給數量。同時可以檢測到園區(qū)內相應的車輛和運輸，能夠更加高效地執(zhí)行，避免造成車輛的堵塞。

這個供應鏈控制塔，可以讓管理者決定和控制整個人流、車流、交易流，以保證新發(fā)地園區(qū)內的安防監(jiān)控，靈活面對復雜情況。

案例2：格力智能供應鏈的反向定制

京東智聯云曾經與格力合作，進行了一系列的反向定制。

一方面，通過海量模型的數據分析，實現了產品選型，找出更加適合升級、更加有潛力的核心單品；另一方面，通過數據模擬模型，輸出了一個更好的產品屬性方案。最終通過智能供應鏈平臺的模型預測，以及市場的分析，從兩個角度驗證了整個市場方案。

在京東618期間，格力的這款冰箱在同階段成為了表現最優(yōu)的產品。同時，京東通過這樣一個產品能力的反向定制，保證了整個產品的研發(fā)時間，從原有傳統(tǒng)意義上的93天研發(fā)周期，縮短到了28天左右。

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