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京東物流學(xué)術(shù)論文入選數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域頂級國際學(xué)術(shù)會議ACMSIGKDD

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摘要:東物流智能算法團隊獨立自主發(fā)表的學(xué)術(shù)論文被CCF-A類會議ACMSIGKDD錄用。京東物流算法團隊對其智能物流園區(qū)異常管理解決方案中的落地技術(shù),進行總結(jié)提煉,并從中挖掘?qū)W術(shù)價值。論文以物流時效的異常發(fā)現(xiàn)和分析為例,提出了基于可解釋機器學(xué)習(xí)的根因分析方法,并通過實際場景的應(yīng)用案例進行了論證,針對當(dāng)前人工智能領(lǐng)域中的根因分析疑難問題提出有效的創(chuàng)新方法。

2022年6月,京東物流智能算法團隊的學(xué)術(shù)論文Three-StageRoot Cause Analysis for Logistics Time Efficiency via Explainable Machine Learning被CCF-A類會議ACMSIGKDD錄用。ACMSIGKDD(國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會,簡稱KDD)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最高級別的國際學(xué)術(shù)會議,也是全世界數(shù)據(jù)科學(xué)頂級學(xué)術(shù)成果的交流平臺,國內(nèi)外眾多科技企業(yè)和組織都把在KDD發(fā)表論文作為體現(xiàn)科技競爭力的重要指標(biāo)。

異常根因分析算法流程圖

該論文是京東物流完全獨立自主發(fā)表的第一篇KDD論文。京東物流算法團隊對其智能物流園區(qū)異常管理解決方案中的落地技術(shù),進行總結(jié)提煉,并從中挖掘?qū)W術(shù)價值。論文以物流時效的異常發(fā)現(xiàn)和分析為例,提出了基于可解釋機器學(xué)習(xí)的根因分析方法,并通過實際場景的應(yīng)用案例進行了論證,針對當(dāng)前人工智能領(lǐng)域中的根因分析疑難問題提出有效的創(chuàng)新方法,不僅做出了重要的學(xué)術(shù)貢獻,也推動物流行業(yè)實際業(yè)務(wù)更進一步。

物流園區(qū)是物流業(yè)務(wù)集聚發(fā)展的核心單元,覆蓋倉儲、分揀、運輸?shù)裙?yīng)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié),包含多種物流設(shè)施和功能業(yè)態(tài)。因此,保障物流園區(qū)的安全高效運行就顯得尤為重要。為了及時發(fā)現(xiàn)異常事件并且迅速針對性調(diào)整,京東物流智能園區(qū)算法團隊基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),創(chuàng)新性地探索出了集發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題為一體的智能物流園區(qū)異常管理解決方案?;诮y(tǒng)計學(xué)和可解釋機器學(xué)習(xí)提出的分析框架,能夠有效發(fā)現(xiàn)智能園區(qū)中設(shè)備運行、車輛調(diào)度、人效、能源消耗等方面的異常并進行根因分析,從而優(yōu)化提升物流業(yè)務(wù)。

由于物流園區(qū)中的貨物流量巨大、分揀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,容易在局部造成擁堵,從而影響物流時效,甚至造成貨物損壞或丟失。針對這一問題,智能物流園區(qū)異常管理解決方案不僅能夠通過計算機視覺手段及時發(fā)現(xiàn)擁堵點,也能夠通過機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)技術(shù)有效分析分揀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各個入口的流量對擁堵事件的影響。從而,定位造成擁堵的根本原因,并加以改善,避免因為治標(biāo)不治本帶來的異常事件反復(fù)發(fā)生。

碳中和是當(dāng)前國家發(fā)展的大趨勢,物流園區(qū)也成為降低物流行業(yè)碳排放的重要一環(huán)。智能物流園區(qū)異常管理解決方案能夠為碳排放預(yù)測和提前治理,提供強大的技術(shù)支持,通過對復(fù)雜繁多的碳排放影響因素集合與碳排放量的關(guān)系進行理論建模,并抽絲剝繭,結(jié)合現(xiàn)實場景定位造成碳排放增加的主要因素,有針對性地加以優(yōu)化和改善,從而有效實現(xiàn)節(jié)能減排。

除了在物流園區(qū)的場景,智能物流園區(qū)異常管理解決方案的核心技術(shù)也應(yīng)用在物流時效分析和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃業(yè)務(wù)中,并成功幫助京東物流西南區(qū)域多個城市發(fā)現(xiàn)提升時效的關(guān)鍵因素,并提出了相應(yīng)的整改建議。通過數(shù)字化和智能化手段,大大提升了異常分析和根因定位的效率和精確性,對業(yè)務(wù)增長起到了關(guān)鍵作用。

京東物流始終重視技術(shù)創(chuàng)新的重要作用,在長期技術(shù)投入和創(chuàng)新驅(qū)動下,軟件、硬件及系統(tǒng)集成的三位一體供應(yīng)鏈物流技術(shù)核心競爭力持續(xù)升級,目前已形成了覆蓋園區(qū)、倉儲、分揀、運輸、配送等供應(yīng)鏈各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)產(chǎn)品及解決方案,以提升預(yù)測、決策和智能執(zhí)行能力。不僅多項技術(shù)成果獲得國際、國內(nèi)頂級榮譽和學(xué)術(shù)認(rèn)可,京東物流還通過開放合作,拓展供應(yīng)鏈物流新技術(shù)的應(yīng)用落地,推動數(shù)實融合,讓一體化供應(yīng)鏈成為企業(yè)、行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的“助推器”。

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