京東智變：智能供應鏈的10年馬拉松

中國供應鏈之痛

2010年，美的舉辦了一場產值過千億的盛大慶典，創始人方洪波置身其中，興奮不已。

第二年春節，美的沒有放假，加班加點生產。企業外面車水馬龍，拉貨的車輛把整條馬路都堵住了。“那真是看上去很美。”方洪波說。

但他很快被當頭澆了一盆冷水。這么大訂單量，美的卻沒有賺到錢，很多訂單甚至是虧損的。

“當時，很多家電企業和我們的情況差不多，就是要做大規模，虧本也要做。可捫心自問，我們究竟為什么這樣？”方洪波痛苦地反問自己。

美的不是孤例。方洪波遭遇的困境，是中國供應鏈難題的一個縮影。

中國是世界制造大國，卻不是世界制造強國。

目前中國制造業工業總產值已經超過了美國+日本+德國+韓國的總和。跟供應鏈體系相關的是物流鏈規模，中國目前也占世界第一，其中中國快遞業務量占世界的50%，但主要業務集中在本土。

“在全球制造業四級梯隊格局中，中國處于第三梯隊，實現制造強國目標至少還需30年。”2021年3月全國政協會議上，工業和信息化部原部長苗圩直言我國制造業現狀。

全球制造業，第一梯隊是以美國為主導的全球科技創新中心；第二梯隊是高端制造領域，包括歐盟、日本；第三梯隊是中低端制造領域，如韓國；第四梯隊主要是資源輸出國，如印度和巴西。中國目前處于第三梯隊。

（來源：工信部《2020中國制造強國發展指數報告》）

中國制造以性價比著稱。盡管我們的商品售價已經很便宜，但我們主要的競爭優勢還是上游生產成本低廉，供應鏈成本仍舊占據了商品最終售價的很大一部分。

一組數據可以直觀體現出我們和制造強國的供應鏈差距：商務部數據顯示，2020年我國全社會物流總費用，也就是物流總費用與GDP的比值，已經下降到14.7%。而美國物流年報數據顯示，2020年美國物流總費用只占GDP的7.4%。中國的物流總費用，高達美國的兩倍。

中國供應鏈目前存在兩大核心問題：第一，供應鏈效率低下。第二，供應鏈成本不斷上升。

一方面，供應鏈企業素質不齊，信息化水平不高，缺乏IT解決方案，無法保證訂單準確性和滿足客戶個性化需求。社會供應鏈無法協同高效運轉，更帶來價格惡性競爭。另一方面，近年供應鏈成本中的土地、房租在部分大中城市不同程度上漲，進一步推高供應鏈成本，給企業帶來較大壓力。

針對我國的供應鏈之痛，2017年，國務院辦公廳印發關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見，指出將“打造大數據支撐、網絡化共享、智能化協作的智慧供應鏈體系”。

此時，京東已經領跑了一場長達十余年的智能供應鏈馬拉松。

二

供應鏈難題的“數智化”答案

2006年，京東剛剛進入家電品類時，線下家電行業的庫存周轉天數，是87天。這意味著，線下家電行業，整盤貨一年只能周轉4.4次。

線下時代，家電賣場的凈利潤率高達6%，而家電品牌企業的整體利潤率，卻不到1%。

2007年，京東自建物流，打響第一聲發令槍，沖進供應鏈賽道。一場曠日持久的智能供應鏈馬拉松就此開跑，一直延續至今。

智能供應鏈在實際業務過程中，面臨著海量業務的復雜性。

京東是綜合全品類的電商，品類發展最開始從數碼產品和家用電器起家，慢慢往圖書、消費品、服飾等品類不斷擴展。每擴展一個行業，就是隔行如隔山，每個品類都不一樣。

比如生鮮，保質期就很短，送貨時間比如一天兩送、三送的方式，因為時間長了放著就會壞了。服飾就跟生鮮截然不同。服飾屬于兩季或者三季品，需要提前訂購，按期貨的模式去做，需要預測未來的趨勢和需求。開始補貨時，半年前或者一年前已經確定了量，只是生產完以后逐步來進貨。

快消品馬上第二天要進貨，預測算法要做到一天以內；家電要按一個月計劃去排產；服飾則需要一年。品類不一樣，特性不一樣、工作流程不一樣、系統不一樣、算法、顆粒度都不一樣。

更麻煩的是，季節天氣、節日促銷還會進一步給銷量帶來劇烈波動。例如空調屬于兩季品，夏天來了，天氣有變化，空調肯定受影響。什么時候開始熱，什么時候空調開始備貨，就需要做季節性模型預估。再如節日促銷帶來的意外波動都需要快速反應和實時跟進。

倉儲網絡布局又增加了更多變數。有的商品時效性要求非常強，意味著必須把商品鋪到離消費者最近的地方去，必須建立龐大的網絡層次結構，從上往下鋪到離消費者最近的地方。結構性庫存一多，就會影響到庫存周轉。

這么多維度交織在一起，帶來的復雜系數不是簡單的加法效應，而是乘法效應。這些都對智能供應鏈的技術提出了巨大挑戰。

經過10余年與供應鏈難題搏斗，京東逐步積累出一整套系統性的智能化解決方案，用來處理供應鏈的復雜決策難題。他們把供應鏈智能決策自動化分為五個階段：

第一階段是采購建議，系統自動生成補貨輔助建議，但還需經過采銷人工審核后才下采購單。

第二階段是自動下單，在這個階段，智能補貨的準確率已大大提升，系統可以自動下采購單。

第三階段是深度托管，系統幾乎不再需要人工干預，極大地提升了人效。

第四階段是自動學習，智能補貨系統能夠自動學習采購專家的優秀經驗，并優化到補貨模型中，智能補貨采購更準、更好。

第五階段是最終實現端到端的超級自動化，包括營銷、供應鏈、采銷的全流程智能運營。

美的創始人方洪波10多年前的“家電企業痛苦之問”，終于在京東的智能供應鏈上得到了答案。

過去美的冰箱從入倉到送達消費者手中，時間大約在30天到45天。這需要對各倉庫的100多個SKU貨品做復雜預測。備貨多了滯銷，增加倉儲費用；備貨少了又會損失銷售。

美的與京東深度合作后，京東使用采購分倉工具，幫助美的實現每月36小時的人效提升；自動預約打通實現90%的效率提升；通過內配開放及優化，幫助美的冰箱品類每年節省600萬費用。

在京東智能供應鏈的幫助下，美的庫存周轉降至28天，同時優化了滯銷和偏倉問題。2020年11月1日當天，美的冰箱在京東的銷售額達1.2億元，比去年同期增長了96%，2021年將新增效益近億元。

三

技術、技術、技術！

技術是這一切的底層驅動力。

2017年2月，京東的開年大會有一句話震耳發聵：“未來12年我們只有三樣東西：技術！技術！技術！”

2017年由此成為京東的“技術元年”。“X”與“Y”兩個神秘技術軍團，在此前數月先后成立。

京東希望用技術重構流程，提升自動化效率，增加整個零售核心的競爭力，最終打造一個智能商業體。其中的核心，一是智能物流，二是智能供應鏈。X與Y正是這兩大戰場的主力軍團。

2016年至今的5年時間里，X研究部自主研發出了京東全自動物流中心、京東無人機、京東倉儲機器人以及京東自動駕駛車輛送貨等一系列尖端智能物流項目。Y業務部則幫助京東形成了銷量預測系統、智能補貨系統、倉網優化系統等一系列前沿智能供應鏈系統。

從2020年開始，Y業務部開始嘗試跟一些意愿強烈的廠商合作伙伴一起做供應鏈系統的數智化改造。

辦公文具品牌得力運營著超過5000個SKU的商品，在全國有眾多倉庫、且線上線下多渠道發貨。過去其業務規劃主要通過Excel表格拆分計算等方式，需要投入17人進行人工計算決策，工作量極大。

得力面臨的困境，大量傳統企業同樣束手無策。京東供應鏈研發部負責人胡浩就目睹過不少合作企業，把采購單拿過去，北京100個，上海100個，按照自己的履約方式，人工用Excel表格再辛苦算一遍，往內部去傳遞。

“Excel是行業很普遍的，每個人都有一個Excel。人工智能的最大敵人就是Excel。”胡浩說。

京東使用智能供應鏈幫助合作企業改造后，只需要部分倉庫和庫存渠道數據，就能夠直接幫他們系統對接，實現自動化拆單，完成零售商跟供應商之間的數據交換。

不同廠商IT能力不一樣，京東提供的解決方案也不一樣。如果企業有ERP系統，可以直接電子數據交換；如果沒有ERP，京東提供供應商門戶，企業可以在上面直接操作；如果企業有很強的技術能力，京東提供API，企業可以自己去集成。

得力找到京東后，京東與得力從需求驅動、智慧決策、履約體驗、敏捷響應等全鏈路進行深度協同，通過端到端補貨模型，提前合理布局并動態調整庫存，實現效率最優的訂單履約方案。得力因此提升了一倍的工作效率，在2020年京東11.11期間庫存周轉天數同比優化13%的同時，實現銷售額同比53%的增長。

從2017年初全面向技術轉型以來，京東體系已在技術上累計投入近700億元。4年過去，京東的技術布局不僅落地生根，而且開花結果。當初的X研究部已經孵化出無人機、無人車、無人倉等大量無人技術，智能供應鏈Y業務部也正將自己供應鏈的能力對多個產業進一步開放。

技術不僅是京東的第三條增長曲線，更是京東未來持續增長的核心驅動力。

四

供應鏈的未來：需求驅動、開放協同和敏捷響應

未來供應鏈的三大特征是需求驅動、開放協同和敏捷響應。

企業需要加強對用戶需求的洞察能力，擴大供應鏈協作節點的廣度與深度，優化供應鏈協作節點之間的聯動效率，才能從不確定中找到確定性，整體提升供應鏈的效率和敏捷性。

聽起來有些抽象，怎么理解？

C2M（反向定制）模式，是幫助我們理解這三大特征的一個好例子。

顧名思義，C2M即顧客對工廠（Customer-to-Manufactory），核心為“定制化生產”。原本企業生產完了產品，再推向市場，希望用戶買單。通過C2M模式，企業先通過大數據掌握用戶需求，再根據需求設定供應商和生產工序，最終生產出用戶需要的個性化產品。

C2M讓過去以產品為中心的供應鏈結構，變成了以用戶為中心的供應鏈結構。

過去中國產品便宜，主要是因為廉價勞動力、大規模生產所帶來的成本優勢，并不是用戶的自主選擇。現在，用戶愿意為自己的個性化需求付出更高價格，但是需要供應鏈變得更敏捷響應，上下游更開放協同，才更能夠滿足差異化的需求。

早在2014年，京東就開始嘗試跟廠商聯合去做一些新品。形成一定規模和方法論后，京東于2018年開始提出C2M，在2019年年初正式啟動規范化、整體性的建設——京東JC2M智能制造平臺，以便更好地支持C2M的業務發展。

在奧妙“洗衣凝珠”新品開發中，京東基于C2M平臺輔助奧妙圍繞定人、定量、定價、定款四個環節進行新品設計。第一步，將目標人群鎖定職場白領的女性用戶；第二步，根據人群特征測算增長空間：如果潛在用戶全部轉化，將達到15倍的銷量增長；第三步，結合仿真試投進行定價分析，發現0.4-0.9元/顆更容易接受，61-80元的潛力更大，從成本上考慮，需要將克重控制在配送費的首重范圍內；第四步，定款方面分別設計了中高端款和低端款。

首批上市的3款C2M新品奧妙洗衣凝珠，銷量排名進入品類前10，在衣物清潔品類的銷售占比由3%提升到8%，成為品類下增速最快的細分品類。今年以來在京東賣出4000多萬顆，在西北下沉市場的銷量占比高于洗滌用品整體市場平均水平40%。

從2019年提出C2M目標到現在，京東所有C2M反向定制商品的成交額已經達到了10000億。“C2M將在未來4年內保持高速復合增長，并將于2022年邁入萬億元級別。”中歐國際工商學院運營及供應鏈管理學教授、京東運營及供應鏈管理學教席教授趙先德判斷。

從2007年至今，京東在自身供應鏈體系的海量、復雜業務倒逼下，淬煉積淀了數智化能力，這成為京東對外輸出數智化技術的硬支撐底座。C2M模式是京東從“修煉內功”到“向外輸出”的一個典型例子。而作為京東集團面向政企客戶輸出技術的核心平臺，京東云則承擔著對政企客戶輸出京東數字化實踐的核心角色，也正依托京東在供應鏈領域的長期積淀與優勢，助力實體企業數字化轉型升級，實現“從供應鏈中來，到產業中去。”

比如在雙碳的背景下，能源企業普遍存在推動數字化，解決“低碳高效”的產運銷一體化供應鏈的問題。京東云為陜煤運銷集團打通了上下游供應鏈，構建數智化運銷平臺，實現業務的線上化和移動化，運銷流程數字化升級，實現物流智能調度與管理。陜煤運銷平臺線上化后，業務流程縮短了40%；通過物流智能調度，煤炭運輸效率提升了30%；在IT架構部分，服務器成本下降了30%以上。

在制造業領域，京東云聯手中聯重科打造業內首個“泵送機械AI專家診斷系統”，將京東AI語音識別和人機交互等應用在工程機械故障排查領域，工程師可以通過語音、文字等更智能的交互方式，在泵送機械AI專家診斷系統中進行檢索，系統會提供相應的最佳語義匹配結果和自診斷分析，幫助工程師實現故障的快速排查和解決。可幫助售后團隊每年節省故障排查時間4200小時，單次設備維修時間縮短了20％以上。

五

在波動的世界中尋找穩定

我與京東的訪談中，“穩定”和“波動”兩個詞語高頻出現。京東庫存與計劃平臺部負責人夏小龍告訴我：“穩定是供應鏈人的夢想，波動卻能夠讓我們找到能力極限到底在哪個地方。”

從供應鏈角度來講，供應鏈最怕的就是波動。

“618”、“雙十一”等購物狂歡節大促，是波動的典型體現。特別是京東大規模自營，供應商履約送貨的體驗非常不好。經常出現爆倉了，貨車卸不下去了，有的客人要等10天才能收到貨等非常極端的情況。

很多供應鏈人都覺得大促不對：為什么非要把一段時間的銷量，集中在幾天釋放掉，給整個供應鏈造成很多波動？

但在京東人看來，波動也有很好的現實意義：大促帶來的波峰波谷，能更好推動整個供應鏈技術新的突破。

“如果一直平穩，你也不會做任何的變化。但就是因為有波峰波谷，會催生出一些新能力。比如系統訂單的技術處理，包括整個供應鏈怎么樣更加柔性，更加協同。”夏小龍說。

京東提出過一個“十節甘蔗”的理論：消費行業的價值鏈共有“十節甘蔗”，分為創意、設計、研發、制造、定價、營銷、交易、倉儲、配送、售后十個環節，前5個歸品牌商，后5個歸零售商。

過去10年，京東一門心思做好后5節甘蔗，因此有了今天的京東。下一個10年，京東的目標是進一步深入前5節甘蔗：通過京東數智化社會供應鏈的“全鏈路”策略，實現從消費端到產業端價值鏈各環節的整體優化與重構，提升社會供應鏈應對未來復雜環境的核心能力。

從2007年到2021年，京東用13年智能供應鏈、物流等領域的自身實踐，帶來31天的“世界級”庫存周轉天數、超百城分鐘達的物流體驗。

前文提到，2020年中國社會物流總成本在GDP中的占比是14.7%。京東提出一個目標，希望能在未來的10年，通過“數智化社會供應鏈的構建”，和合作伙伴一起把這個數字進一步降到10%以內，接近發達國家的7%-9%。

2020年新冠疫情突襲，深刻改變了整個世界的經濟形態與人們的生活方式。我們不得不面對一個艱難的事實：未來的世界，是一個“黑天鵝”頻繁出沒的世界。“黑天鵝”事件的特點包括：概率很低，破壞力巨大，很難預測，難以防御。

如何直面復雜環境，并實踐最優生存策略？作為一家新型實體企業，京東正在試圖用數智化實踐，為自己和合作伙伴們尋找屬于未來的答案。

這場跨越10余年的智能供應鏈馬拉松，其意義也正在于此——用數智化技術，幫助企業在波動的世界中尋找穩定。