联邦快递(FedEx)表示,计划将其联邦快递货运部门(FedEx Freight)分拆为一家独立的上市公司,以简化这家包裹巨头的业务。但这一举措能否让联邦快递更好地面对诸多挑战,包括包裹需求下降、挽回流失业务、加注竞争筹码等。
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2024-12-24本篇PPT主要分享京东物流在规划、计划、执行各层面上,应用运筹、AI、仿真等算法技术,打造物流智能大脑系统,在多环节实现降本增效和精益管理的情况。
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人物介绍:
吴盛楠博士现任京东物流首席数据分析官 (Chief Data & Analytics Officer),负责大数据和 AI 的发展,运用运筹学、统计学、机器学习等算法技术结合大数据和工程化的能力,建设物流智能大脑系统,为京东带来了数亿元的内部收益,同时开放智能供应链能力给外部客户,通过技术驱动降低社会物流成本。
2002年本科毕业于清华大学,2008年于美国匹兹堡大学获得运筹学博士学位,之后一直从事数据算法方面的工作,在美国和中国多家世界百强企业主导过大型智能系统的开发建设。
在专业领域,吴博士在国际学术期刊和会议上发表论文10余篇,几十次受邀在国际会议发表主题演讲,获美国国家发明专利2项且均已商业化,在国际AI和运筹学专业组织 INFORMS、IIE等任职,是多个国际会议和学术期刊的编委会委员和审稿人,工信部科技司人工智能专家成员,科技部中信所科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目评审专家,北京市战略科技人才。
内容纲要:
京东物流对内承载着零售电商物流“211”高时效高质量的服务要求,对外既为各行业商家提供全链条的企业级供应链服务,也拥有面向个人客户的快递、仓储等业务。
这样复杂多元的物流产品组合,对无论网络规划还是各环节的运营管理都提出了巨大挑战,使得数字化和智能化系统成为必选项。
本次演讲将介绍我们在规划、计划、执行各层面上,应用运筹、AI、仿真等算法技术,打造物流智能大脑系统,在多环节实现降本增效和精益管理的情况,也会分享大数据和算法理论在实际业务场景中落地的体会。
1.京东物流集团简介;
2.全链路供应链系统架构及智能物流应用场景;
3.物流智能大脑技术解决方案:“可视化”、预测规划、运营管理;
4.算法落地实践分享和未来方向:机会与挑战、一体化开放的物流科技。
受益点:
1.了解物流中丰富的算法应用场景
2.了解适用于物流和供应链的算法技术方案
3.共同探讨算法在业务应用中的优势和痛点,及未来发展方向
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