运筹OR帷幄“深度访谈”本期嘉宾：易果集团首席数据科学家，林骥博士。
“生鲜电商”是这几年随着国内消费升级逐渐普及的一种新零售形式。让消费者在家就能享受到送上门的最新鲜最安全的食材。“易果生鲜”作为中国第一家生鲜电商已经有将近15年历史，去年易果获阿里巴巴数亿美元融资支持，后全面接管运营天猫超市生鲜品类，稳坐国内生鲜电商头把交椅。运筹OR帷幄有幸请到易果生鲜首席数据科学家林骥博士来和我们聊一聊，与“冷链物流”以及“生鲜新零售”有关的那些事儿。
嘉宾介绍
林骥：美国普渡大学运筹学博士，易果集团数据科学部首席科学家。
Q:能否简单介绍一下您在易果的职位以及您的team？
A：我现在负责易果的数据科学部，团队大概有50多人。我们对接业务部门，通过数据，包括算法、建模、分析等等。为业务提供分析和建议。
Q:能否先简单介绍一下易果集团和易果与阿里合作的业务形态？
A：2005年，易果生鲜创立于上海，是中国第一家生鲜电商。
2016年，易果生鲜战略升级为易果集团，全面转型为垂直一体化生鲜运营平台，下辖云象供应链、安鲜达、易果新零售三家公司，员工数超过10000名。
易果的愿景，是构建生鲜全产业链的协作平台，联互成网，用商业智能驱动行业前行。在这样的愿景驱动下，易果成立供应链、冷链和新零售三大公司，覆盖生鲜产业全链路。
云象供应链是阿里巴巴主要的生鲜供应链合作伙伴，致力于推动生鲜产业升级和生鲜商品标准化。云象供应链每天从全球6大洲、39个国家和地区、147个产地采购超过1500吨生鲜商品，全年供应超过4000个生鲜SKU，同时，云象供应链在国内各大农产品产地全面开展采购、扶贫以及农业扶持工作，与中国农业共同成长。
安鲜达是菜鸟网络的冷链物流合作伙伴，是专注于生鲜品类的冷链物流平台，致力于搭建生鲜农产品从田间到餐桌的“高速公路”。安鲜达为生鲜食品行业客户提供冷库仓储、冷链干线、冷链短驳、安全质检、货物包装、分拣加工、冷链宅配、门店配送等一体化冷链仓储物流服务。目前在全国15个城市布局24个冷链仓基地，配送覆盖200多个城市，每日将30万生鲜订单安全、新鲜、如约送达全国千万都市家庭。
易果新零售是全渠道、全场景的生鲜新零售运营体，为B2C、O2O、大卖场、标超、便利店、无人便利店、办公室无人货架等各类零售场景和业态赋能，提供生鲜品类解决方案。目前易果新零售团队托盘运营天猫超市生鲜区、苏宁生鲜、易果生鲜，同时为天猫一小时达、哈米无人柜、好邻居便利店、饿了么、钉钉等十多类零售端赋能，为全国超过50个城市、20000多个终端提供包括商品、物流、质检、代运营、系统、售后、营销等整体生鲜解决方案。
易果集团以“打造生鲜云，赋能新零售”为核心战略，推动中国生鲜产业升级，为零售端提供生鲜类目运营服务。
Q:易果投入了大量的资源在冷链的供应链和物流方面，能否谈谈冷链物流作为一类特殊的物流业务与传统物流业务的区别？对电商平台来说其具体的技术难度在于？
A：首先，顾名思义，冷链物流的特点就在于“冷”，也就是对温度有要求，对仓库和配送都有多个温区和温层需要保障和严格的监控。第二，保鲜期短，非食品基本没有保质期的问题，一般普通的食物，像零食，即使有保质期，一般也在一个月以上。而生鲜商品有的品类保鲜度只有1-2天，因而需要做货架期的预警监控，不然会产生较大的货损。第三，生鲜是非标品，打包和配送的要求不一样，包材不标准，装配要求高。
除了上面几点，对电商来说，生鲜的采购入库频次比传统物流高，对仓库的流程效率要求也更高。商品品质控制更加复杂，需要严格的质量保障体系。
Q:你理想中的易果的冷链物流和供应链系统应该是怎样的？数据和OR算法在其中会发挥什么样的作用？
A：全链路、数字化的冷链物流和供应链系统是易果的一个基础，智能化的冷链物流和供应链系统是我们的方向。
数据首先可以赋能物流供应链的全链路监控体系，让所有商品可追溯，物流可视化。为品质和效率提供支持。数据和算法还能帮助重构质检链路，温控，货架期管理，采销结合等供应链各方面的优化。以上的工作都可以结合运筹学和机器学习等方法来进行业务流程和IT系统的优化和改造。
Q:双11等大促的天量订单对电商物流来说是一个挑战，而生鲜冷链挑战更大，数据在这些年的大促中是如何帮助易果应对这些挑战的？
A：我们已经有了多年的双11，618等大促经验，数据在大促中的作用主要体现在以下几方面：在大促前的备货，我们用数据和算法做备货计划和库存优化的平衡，并进行备货监控。我们还会进行销售预测，给业务部门提供相应的方向和趋势。对于大促的人员配备，临时运力需求等，也会提供相应数据和决策方案。
Q:现在市场上有什么流行的冷链物流和供应链系统，你们为什么选择自己开发？您觉得你们的核心优势在哪？
A：据我了解，市面上很少有专门的冷链IT系统，比较多的是通用的传统物流系统，也就是一个物流管理软件，所以我们选择自己开发适用于冷链的物流系统。这样的好处是可以量身定制，从而提升仓库和配送的作业效率，控制货损。这样可以方便优化作业流程，植入算法和提高性能；也可以随时根据业务的发展和变化，来开发新的功能模块，让业务可以快速拓展和试错。
Q:请介绍一下易果数据部门与OR/算法的职能和现状？以及目前觉得哪方面的人才（知识）是最为匮乏的？
A：易果数据科学部现在主要做三方面的工作，大数据技术，数据分析，和算法。在数据技术上，易果搭建了自己的大数据平台。数据存储以Hadoop的HDFS 为主，计算主要以Spark为主；数据仓库构建在Hive之上，还有实时系统。在分析和应用上，我们开发了报表产品和自研的数据产品供数据分析师和业务人员使用。我们的很多场景也逐步开始使用了算法来更好地服务业务。我们对大数据技术，数据工程，数据分析，数据产品，机器学习，运筹学的高手都十分渴求。在分析和算法上，希望既能有兼具广度和深度的研究能力，也能把理论结合到实际来落地。
Q:运筹学（OR）理论和实际应用的联系和区别，结合您的实际经验简单谈谈？以及目前在易果业务上的一些实际应用？
A：运筹学的实际应用离不开理论，但是常常和理论研究会有些不同。理论研究常常可以简化问题，得到一些很有意思的结论和未来的方向。实际的应用可能会有各种问题和异常情况，导致一些理想的模型无法套用。比如在做配送路径优化的时候，我们发现配送员可能知道一些地图上不能导航出的捷径，导致算法理论提升不如实际的效用。还有在某些情况下，模型可能是无解的，那么就要看业务的具体情况来判断优先级和做出决策了。在业务快速变化的情况下，模型和算法也需要紧跟变化。我们目前主要在做的算法应用包括精准营销，供应链和物流的优化，以及他们互相之间的整体优化。
Q:看您也是工业工程背景出身，您为何会选择工业工程这个专业，相对于目前非常热的人工智能，是什么促使您走上了OR及其相关领域的研究道路的？
A：我进入工业工程和运筹学领域是因为对工程方法在社会经济中的应用很感兴趣。个人认为人工智能，统计，运筹学，控制论，机器学习等领域是很难分家的。他们的理论基础是相似的，现在各学科间的交叉也会让这些方法迸发出更多的火花。做研究和应用不在于界定自己是哪个方向的，而在于用有效的方法解决问题。
Q:给现在刚进入供应链、工业工程、运筹学等相关行业年轻人的建议？学习/工作/兴趣的平衡，职业生涯规划等等。
A：每个人都不同。做学术读博的话，最好有很强的兴趣。运筹学所涉及的各个领域，可以偏学术，也可以偏行业应用，都会很有意思。具体怎样平衡和规划，需要看自己适合做什么，想做什么，也可能要看学界和业界的机会。
Q:运筹学在中国发展现状
A：在国内，相当长的时间内运筹学和系统优化的应用并没有得到企业足够的重视。这主要可能是之前市场和产业程度的局限，大部分企业处在快速扩张阶段。现在，随着科技的进步和市场的成熟，越来越多的企业需要开始精细化运营。这时候，控制成本，提升服务质量，以及优化物流和供应链，就成了很多企业尤其是电商竞争力的核心。在规模化和数据化的过程中，很多问题只靠个人经验会难以有效得解决，这个时候就需要结合运筹学，系统优化，统计，和机器学习等方法来为企业赋能。
所以我觉得运筹学在中国正处于蓬勃发展的时期，未来应该会有更多的企业组建专业的运筹优化团队。也会成长起更多提供这方面解决方案的专业咨询公司。
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