全球最大自动化决策系统的演进之路

在短短十多年间，某中心的供应链优化技术团队（SCOT）构建了全球规模最大、最复杂的自动化决策系统之一。该系统通过模拟仿真、数学优化和机器学习技术，实现了曾经被认为在大规模市场中不可能实现的配送速度——在某些情况下两小时内即可完成配送，覆盖了令人眼花缭乱的履行网络。

若将某中心商店比作人体，SCOT便是其神经系统：对生命至关重要，在后台默默运作，自动优化关键功能和流程。SCOT系统如今承担着协调端到端供应链的全面责任，包括计算配送承诺、预测数亿商品的需求、决定库存量与存放位置、协调全球数百万卖家的入库管理等。

技术演进历程

2011年团队初创时，主要目标是实现商品采购和库存管理的自动化。当时某中心年收入已达480亿美元，管理层清醒认识到自动化是应对规模的唯一出路。团队通过开发复杂算法，开始按商品类别逐步实现自动化决策。

媒体类商品成为首批试验对象。在持续数月的随机对照试验中，新算法的决策仅在极小比例情况下需要人工干预。成功后，该技术逐步扩展至消费品等更多品类。

2014年左右，团队决定实现100%自动化决策。这一大胆决策带来了显著成效：在提高现货率的同时降低了成本。随后几年，该技术迅速推广至整个零售业务，并通过持续迭代不断提升效率和客户满意度。

SCOT团队逐步发展了自主研发的需求预测技术：

2020年推出的"多级系统"（multi-echelon system）是重大技术突破：

为支持一日达承诺，团队开发了机械Sensei模拟系统，精确计算所需额外库存量、存放位置及对运输成本的影响。

COVID-19疫情期间，系统成功应对了供应链容量管理的极端挑战：

约60%销售额通过配送服务（FBA）完成，需要解决：

开发新方法使自动化决策更易解释：

管理不断增长的运输车队、飞机、分拣中心和配送站：

SCOT团队采用完全自主研发的解决方案：

这种技术复杂性和业务影响力使得SCOT成为吸引数据科学家、经济学家和机器学习专家的独特平台，为那些热衷于异常复杂问题空间并受高生产影响激励的人才提供了理想的工作环境。