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。

来源/未知的瞬间（ID：datacogn）

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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