菜鸟玩转大数据 算法可每年节省6.1亿元

电商在线 2016-08-05 15:24:04 物流 大数据
[思路网注] 通过一系列算法优化,菜鸟已经帮助2015年国内快递平均时效缩短了半个工作日,相当于每天为中国人民节省减少1.6亿小时

王兵是菜鸟网络的一名算法专家,他的工作是通过大量的数据模拟配送行为,他每天需要根据数百亿的历史地址库,做最优路线预测。

由于每次预测都是根据数百亿历史地址去做预测的,因此判断出来的精确度非常高。他认为,菜鸟网络的核心优势在于巨大的地址库,以及超大规模的机器学习算法能力。

大数据智能分单是王兵参与的一个算法项目之一。“经过综合测算,按照现在每天包裹量,大数据智能分单服务一年可为快递公司节省6.1亿元。”王兵表示。

2015年,菜鸟网络推出了大数据智能分单项目,通过大数据分单来替代人工分单,不但路线可以达到最优化,还大大减少了错误操作。中通、圆通、申通韵达等国内主流企业陆续使用,使得包裹在分拨中心流转的效率大大提升。该事件也标志着,中国快递公司开始使用机器算法和人工智能来为消费者提供服务。

根据目前快递企业收件路径,来自全国各地的大量包裹先集中到分拨中心,再按照收货地址将包裹归类后分拨往下一网点。分拨中心流水线上会有大量的分拣员,他们需要看着包裹上的地址信息,凭记忆确定包裹下一站到达哪个网点。靠人工记忆分拣,分拨中心分拣员变得非常核心,他们通常需要培训半年才能上岗,一个大型分拨中心网点,会有200名以上专门处理分单信息分拣员。这类人才双11这类大促的时候很难大量招聘,所以每逢大促,快递企业时常因人手不足导致快件积压。

“智能分单给快递公司带来的最直接好处可以用‘减资、增效’四个字来概括。”

王兵经常去快递公司网点,他反复观察分拣员的动作,发现人工分拣包裹流程可分解成“读地址(2秒)、人脑计算(1秒)、书写大笔(1.5秒)、包裹分大区(1秒)、包裹分小区(1.5秒)”等步骤。即使是非常熟练的分拣员,完成一个包裹的分拣也需要6-7秒。

“使用智能分单后,读地址、人脑计算、书写大笔等环节都不需要了,因为算法会自动生成,并且通过电子面单直接打印出来,整个分单效率提升了50%—60%以上。”王兵介绍,如果是一家日均包裹量1000万的快递公司,仅这一项,节省的成本每年可达8000万。

“减资”则提现在错误率的降低和人工成本减少方面。

数据显示,使用智能分单后,快递公司的分单准确率达到99.9%,而过去靠人工分单,即使是做得最好的企业,也会有5%的分单错误率。分单错误带来的直接损失是每单快递2元以上,以一个日均1000万包裹量的快递公司为例,每天为错误分单支付的成本超过100万元。

效率提升和工作简化带来了人力节省。不久前,王兵去到上海的一个快递公司网点回访,发现该网点过去需要120人左右完成的工作量,现在50几人就可以完成了。同样以日均千万的快递公司为例,一年人力工资节省在8000万左右。”

王兵表示,未来随着自动化分拣设备的投入,大数据路由分单可以完全将人力从这部分工作中解脱出来,这意味着快递公司分拨中心的人力成本大大降低。

在菜鸟网络,还有200多名和他一样的算法工程师,他们负责利用各种大数据,计算出最优化的配送方式,帮助物流领域的各个环节提效节能,包括末端配送、仓内智能、农村物流、跨境物流等等。这或许是中国乃至全球最强的物流算法团队。

通过一系列算法优化,菜鸟已经帮助2015年国内快递平均时效缩短了半个工作日,相当于每天为中国人民节省减少1.6亿小时,通过菜鸟网络电子面单平台,为整个行业一年节省12亿元,而智能分单产品则为仓库快递员每天分拣时间减少了30分钟以上。

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