亚马逊的库存优化与管理刘超 /软件开发经理

2014. 12. 7 Beijing， China

库存优化是如此的重要

$1,000,000,000+90%(2014) 95%(2015)

原始的库存衡量方法

某商品共有10000件库存，每件的售价是100元，成本60元，如果作为

废品处理可得10元，每周各项存储费用及减值为2元/件，每周可以卖

出10件

请问：应保留多少库存？多少处理？保留的库存可以卖几周？

保留450件

处理9500件

保留的库存卖45周

0

20

40

60

80

100

120

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50

保留250件

处理9750件

保留的库存卖25周

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1 2 3 4 5

Target Inventory Overstock Healthy Overstock Unhealthy

库存优化目标 – 寻找盈亏平衡点

Overstock Unhealthy

Overstock Healthy

Target Inventory Level

Sellable Inventory

现实中复杂的业务场景

0

5

10

15

20

25

0

500

1000

1500

2000

2500

11

/14

/201

21

2/2

/20

12

12

/20

/201

2

1/7

/20

13

1/2

5/2

013

2/1

2/2

013

3/2

/20

13

3/2

0/2

013

4/7

/20

13

4/2

5/2

013

5/1

3/2

013

5/3

1/2

013

6/1

8/2

013

7/6

/20

13

7/2

4/2

013

8/1

1/2

013

8/2

9/2

013

9/1

6/2

013

10

/4/2

013

10

/22

/201

3

11

/9/2

013

11

/27

/201

3

12

/15

/201

3

1/2

/20

14

1/2

0/2

014

2/7

/20

14

2/2

5/2

014

3/1

5/2

014

4/2

/20

14

4/2

0/2

014

5/8

/20

14

5/2

6/2

014

6/1

3/2

014

7/1

/20

14

7/1

9/2

014

8/6

/20

14

8/2

4/2

014

9/1

1/2

014

9/2

9/2

014

10

/17

/201

4

11

/4/2

014

Sum of SOLD_UNITS Sum of INVENTORY

Sum of PRICE Sum of COST

现实中复杂的业务场景

未来销售量的各种可能性

价格及成本的变化

价格弹性

是否可以采购

0

50

100

150

200

250

300

350

400

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

采购延时是否下架是否可退有无返点……

穷举式的库存变化模拟

1

动态规划算法降低计算复杂度

穷举式的库存变化模拟

O(((9*n^4))^52) = 4.17 e+465

动态规划

O(9*52*n^4) = 4.68 e+10

创新的深度动态规划

O(9*52*3*n^2) = 1.40 e+7

全球库存规划与控制 - 规模

商品种数

1K

小超市

10M

大型电商

100K

大型购物中心

10+

100+

1,000,000+

10,000,000+

100,000,000+

1,000,000,000+

全球库存规划与控制 - 规模

10+100+1,000,000+10,000,000+100,000,000+1,000,000,000+

海量存储与计算 (EC2/AWS)

HDFSHDFS

Input HbaseInput Hbase

Calculation ClientCalculation Client Analysis ClientAnalysis Client

Input CollectionClients

Input CollectionClients

OutputServiceOutputServiceOutput HbaseOutput Hbase

Map ReduceMap Reduce

S3 Storage

S3 Storage

价格弹性预测

0

50

100

150

200

250

300

01020304050607080

0246810121416

0

5

10

15

20

25

30

35

Price Demand

Logit模型预测价格需求关系

0

20

40

60

80

100

120

140

20 30 40 50 60 70 80

没有足够历史数据的产品使用回归算法

总结

使用遍历式的模拟方法以适应复杂的业务场景

使用深度动态规划算法降低算法复杂度

依托亚马逊的云计算平台完成海量数据的计算

利用亚马逊的海量数据及机器学习算法提高模型的准确性

加入我们 (liuchaol@amazon.com)

We will continue to invest in systems, people and product expansion, each of which helps us better serve customers.

– Jeff Bezos“”