导读

　　菜鸟作为一家平台型公司，希望通过数据和技术，建设一个社会化协同的物流和供应链公司。菜鸟这几年不断在物流全链路上做了大量的尝试和突破，并在双11的包裹会战中取得不错的成绩。

　　前言

　　每年的双11都在刷新物流的世界奇迹，但由于大数据和协同，每次都将看似不可能完成的任务加速完成。以2013年-2016年的一组数据为例，从签收时间看，2013年双11包裹签收过1亿用了9天，2014年用了6天，到2015年提速到了4天，2016年则进一步提速只用3.5天。

　　菜鸟作为一家平台型公司，坚持不拥有一辆车、一个快递员，希望通过数据和技术，建设一个社会化协同的物流和供应链公司。在这方面，菜鸟这几年不断探索，在物流全链路上做了大量的尝试和突破，比如通过海量数据精准的预测大促包裹量及流向、通过供应链预测计划合理入库及分仓铺货、以及做到“单未下、货先行”的货品下沉提前打包等。

　　本文将主要从包裹预测、供应链入库、订单下沉、订单路由调度、电子面单及智能分单，以及在末端小件员方面的一些技术探索实践，通过数据和技术的力量，捍卫这场十亿级包裹的双11之战。

　　1、双11从包裹预测开始

　　2015年双十一当天的物流订单量历史性地达到了4.67亿，相比于2014年足足增长了65%。到了2016年整个双十一期间的包裹量又将面临爆发性地增长，几近达到10亿级的规模。所以，如何采用大数据预测技术从宏观层面来估计2016年双十一的包裹总量和并利用微观数据信息得到所有包裹在双十一期间的流量和流向，从而为快递公司提供决策支持，提前规划平稳度过双十一高峰是一个至关重要的技术命题。

　　包裹总量预测根据2016年前台预估的双十一GMV总量，整合历史双十一GMV数据和物流订单数据，历史上所有大促期间和日常笔单价变化趋势，分析各项宏观因素，并监控集团预售预热期间的销售数据，引入可能存在的不确定性，鲁棒地预测2016包裹总量的增长幅度。最终我们预估得到双十一当日包裹总量6.8亿单的数据，达到97%的准确率。

　　包裹流量流向预测预测的6.8亿包裹精确地拆解到不同的快递公司，拆解到全国各个城市，各条线路，并且基于时效预测给出各条线路每天的发货量以及未来双十一期间的到货量可以帮助快递公司提前准备运力，调度人员，精准布局，合理地优化资源从而能够从容应对即将到来的物流高峰。

　　在这套大数据预测模型中，我们从六百万商家过去5年的销售数据中挖掘有效的信息，预测双十一期间商家可能使用的快递公司和对应的发货仓库和城市；根据消费者的历史行为，挖掘预测消费者的双十一期间的收货地址；根据不同快递公司在双十一期间的参与度和能力，预测他们双十一的市场份额。最终，整合所有相关信息建立回归预测模型，我们能够在双十一的前3个月就以80%的准确率预测得到每家快递公司在全国每一条线路上的包裹量，真正帮助快递公司做到了兵马未动、粮草先行。

　　2、供应链入库计划

　　在双11的准备阶段，除了如何帮助快递公司做好数据预测，达到提前扩充运力、人员，如何协调数千商家的上亿商品有序入到数百计的仓库内，也一直是历届双11的头等难题。仓库爆仓、货物集中到仓导致的准备能力难以匹配需求、货物到达不能按时入库，诸如此类问题层出不穷。

　　2016菜鸟双11入库协同平台提前规划，通过搭建大数据预约平台，串联从预约到完成入库的整个执行流程中的信息，沉淀入库过程中商家、干线、承运商、司机、线路、车辆、货品体积等基础数据，以此根据运筹算法推演，双11备货期间的仓内实际库容及剩余库容、并结合实际资源准备及商家、货品分层，智能推荐预约入库方式，实现多样化统筹预约。最终实现了亿级货物的有序入仓，全程仓库无爆仓，商家无等待。

　　为了保障资源准备和商家预约需求的一致性，S&OP在入库端也发挥了极大的作用，系统结合大数据算法预测的出入库量、商家预约量，及历史实际出入库量信息，滚动分析双11前后仓内的预计出入库量，数据提前透传给仓、配、运输系统，多角色协同保障上下游链路的资源准备。

　　除此之外，菜鸟更进一步做到货物直接铺到离消费者最近，最大化提升消费者的物流体验。结合商家货品粒度的历史销量数据、社会化仓配网络体系、线路时效及成本数据，通过大数据的实时运筹仿真模拟系统，智能推荐最优的货品入仓方案，及仓内库存分布方案。数据直接透传给补货系统，保障货物直接补到离消费者最近的仓库。

　　打通入库链路的数据，通过选仓分仓推荐、大数据预约平台、S&OP，实现消费者需求、商家预约、仓配资源准备的供需匹配，保障货物有序的实现在仓内的最优分布，是菜鸟让数据发挥价值，实现社会化资源协同的又一利器。

　　3、订单预打包及库存下沉

　　每逢大促，消费者最关注的问题就是购买的包裹何时送达。除了在入库时让货物直接补到离消费者最近的仓库之外，技术在让货物离消费者更近一点的路上持续献策献力，真正做到“单未下，货先行”。

　　消费者最可能购买的货品有哪些，哪些货品最可能一起被购买，大促商品及商品组合销量预测，是菜鸟在大促前的必做事项。通过大数据分析和算法模型，结合仓库的商品库存分布、历史发货订单情况，消费者在交易网站的购物车以及收藏夹的数据，预测出商家在双11期间订单结构，仓内会提前对商品进行预包，并随时准备出库，到实际仓库生产作业时，由于进行了预打包，在生产工序将会节省大量时间。