供应链优化技术的创新与应用

某中心于2020年8月宣布，杰出科学家Garrett van Ryzin加入其供应链优化技术（SCOT）团队。SCOT团队负责设计、构建和运营整个供应链系统，其技术体系管理着数百万商品的库存，计算客户订单的精准交付预期，并推动履约中心网络的变革以实现最高效的包裹配送。

van Ryzin在加入某中心前，曾担任康奈尔理工大学运营、技术与信息管理教授，以及哥伦比亚大学商学院的决策、风险与运营教授。他的学术研究聚焦于算法定价、需求建模和随机优化。此外，他曾在Lyft和Uber领导市场优化团队，开发了司机调度、定价模型和司机薪酬系统等关键功能，显著提升了市场效率。值得注意的是，van Ryzin早在1991年于MIT攻读博士期间发表的论文《欧几里得平面中的随机动态车辆路径问题》就已预见按需交通的世界。

van Ryzin的研究解决了复杂的收益管理问题，帮助多个行业最大化有限产能的利用率。例如，航空公司利用其研究成果做出大规模动态序列决策，以确定特定时刻机票的最优价格；零售企业则采用类似动态优化技术管理库存和定价以实现收益最大化。

在Uber和Lyft期间，van Ryzin面临了以服务可靠性、司机生产力和增长为核心目标的新业务环境。其团队优化的“高峰定价”机制通过调节空闲司机数量，有效提升了高峰时段的服务能力。

van Ryzin认为技术驱动的服务提供商（如Lyft或某中心的履约服务）具有变革性。几十年前，由于高交易成本和缺乏实时信息，这类业务模式不可行，但技术进步大幅改善了信息交换并降低了交易成本，使独立卖家能更高效地通过某中心销售产品。

优化的多维要素

优化包含人力、技术和运营三个维度：

• 人力层面：行为经济学理解至关重要，需为买卖双方创建正确激励以提升效率，这对拥有大量买家和卖家的某中心尤为关键。
• 技术层面：需深入理解市场运作的技术要素（能力与限制），以洞察结构性变革的可能性。
• 运营层面：提供实体商品和服务的系统比虚拟交易（如股票）复杂得多，需考虑产品重量尺寸、劳动力需求、存储容量、库存水平和交付周期等因素。

科学视角下，市场优化的三个维度均存在开放性问题，核心是如何构建驱动效率的模型。一种方法是从第一性原理开发结构模型（如假设消费者为效用最大化者并构建效用函数）；另一种是纯粹基于数据构建模型，利用机器学习估计预测模型而无须理解底层机制。

van Ryzin特别感兴趣的是超越系统内优化、重新设计系统本身的问题。例如在Lyft开发的“等待省钱”功能，通过改变产品设计（让乘客选择等待10-15分钟以获取更低价格）提升市场效率。改变系统通常比在固定系统内优化更具杠杆效应，但挑战在于需让用户适应全新产品或使用方式。

应对系统不确定性与复杂性

近似方法是优化的核心，因为无法完全复现真实交易系统的复杂性。例如客户在某中心下单时，需 sequential 决策：从哪个履约中心发货？是否合并包装？订单履行如何影响后续库存和本地配送能力？

可通过滚动时域方法构建近似模型，即基于未来预测做出最佳猜测并随新信息更新估计；或采用更复杂的未来模拟和采样技术指导决策；也可利用强化学习，通过历史行动拟合价值函数并基于数据持续优化决策。

分解策略是处理系统互联性的重要手段。在某中心等大型系统中，所有元素相互关联（供应影响成本→成本影响定价→定价影响需求→需求影响调度）。理想情况下需全局考量决策，但系统规模使这不可行。分解将系统拆分为调度模型、定价模型、库存模型等组件，挑战在于确保模型协作而非冲突（如避免一个模型清库存而另一个补库存）。可通过内部价格或共享机制实现模型间协调。

技术驱动的创新机遇

某中心在多个领域的创新记录是van Ryzin加入的原因。他赞赏公司长期视角（不基于季度绩效决策）和坚持理念的文化，这有助于实现根本性突破。在SCOT团队，他有机会从履约服务到最后一公里配送等多领域贡献技术力量，尤其重视通过创新帮助人们获取基本生活物资的技术挑战。