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港中大(深圳)姜正瑞團(tuán)隊(duì)研究:AI賦能門店微倉(cāng),解鎖全渠道零售利潤(rùn)新密碼

   發(fā)布時(shí)間:2026-03-23 22:00 作者:吳俊

在全渠道零售迅猛發(fā)展的當(dāng)下,消費(fèi)者對(duì)購(gòu)物便捷性與配送時(shí)效性的要求愈發(fā)嚴(yán)苛。“線上下單、店內(nèi)取貨”(BOPIS)和“線上下單、門店發(fā)貨”(BODFS)等服務(wù),已然成為零售行業(yè)的標(biāo)配。然而,傳統(tǒng)實(shí)體店在履行在線訂單時(shí),面臨著揀貨成本高、庫(kù)存可視性差以及空間利用效率低等諸多難題。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),眾多零售商開(kāi)始在店內(nèi)設(shè)立微履行中心(ISMFC),期望借助其小型化、自動(dòng)化且貼近顧客的特性,提升訂單處理速度并降低成本。但I(xiàn)SMFC存儲(chǔ)空間有限,如何在眾多商品中動(dòng)態(tài)且科學(xué)地選擇存放品類與數(shù)量,同時(shí)應(yīng)對(duì)不確定的在線需求,成為庫(kù)存管理領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

針對(duì)這一復(fù)雜且實(shí)際的問(wèn)題,一支跨校研究團(tuán)隊(duì)展開(kāi)了深入探究。團(tuán)隊(duì)成員包括香港中文大學(xué)(深圳)經(jīng)管學(xué)院的姜正瑞教授、天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部的Qian Jia,以及德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校納文·金達(dá)爾管理學(xué)院的Syam Menon。他們聚焦于ISMFC的庫(kù)存決策優(yōu)化,將該問(wèn)題建模為受容量約束的馬爾可夫決策過(guò)程(MDP)。不過(guò),直接求解此模型會(huì)遭遇“維數(shù)災(zāi)難”的困境。為此,研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出一種基于多期邊際利潤(rùn) - 體積比(MMPVR)的閾值策略(TP)。該策略通過(guò)計(jì)算各商品的邊際利潤(rùn)與單位體積之比,并設(shè)定動(dòng)態(tài)閾值,以此決定哪些商品應(yīng)放入ISMFC以及具體的存放數(shù)量。

為驗(yàn)證這一策略的有效性,研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了兩組實(shí)驗(yàn)。首組實(shí)驗(yàn)采用三產(chǎn)品模擬數(shù)據(jù),將TP策略與最優(yōu)策略以及其他基準(zhǔn)策略進(jìn)行對(duì)比。第二組實(shí)驗(yàn)則基于包含3,498種商品的實(shí)際零售數(shù)據(jù),評(píng)估TP策略在規(guī)模化場(chǎng)景中的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在小規(guī)模實(shí)驗(yàn)中,TP策略在多數(shù)情景下都能接近最優(yōu)解,平均利潤(rùn)差距僅為0.60%,并且其計(jì)算速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于拉格朗日指數(shù)策略(LIP)等復(fù)雜方法。在基于真實(shí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模實(shí)驗(yàn)中,相較于貪婪策略、動(dòng)態(tài)指數(shù)策略等基準(zhǔn)方法,TP策略的利潤(rùn)提升超過(guò)9%,而且每期求解僅需約46秒,充分展現(xiàn)出良好的可擴(kuò)展性與計(jì)算效率。研究團(tuán)隊(duì)還將模型擴(kuò)展至易腐商品情景,發(fā)現(xiàn)TP策略同樣在保持高效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了較高的利潤(rùn)水平。

該研究在理論層面具有開(kāi)創(chuàng)性意義,這是首次針對(duì)ISMFC庫(kù)存決策問(wèn)題構(gòu)建約束MDP模型并提出閾值策略的研究,為弱耦合動(dòng)態(tài)規(guī)劃與資源受限庫(kù)存優(yōu)化提供了全新的方法思路。在實(shí)踐層面,這一策略能夠助力零售商在有限空間內(nèi)科學(xué)地選品與定量,有效提升揀貨效率、降低運(yùn)營(yíng)成本,增強(qiáng)對(duì)需求波動(dòng)的適應(yīng)能力,進(jìn)而在全渠道競(jìng)爭(zhēng)中提升訂單履行速度與服務(wù)品質(zhì),實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效益的顯著提升。

姜正瑞教授的研究領(lǐng)域涵蓋商業(yè)智能和分析、不確定條件下的優(yōu)化與決策、技術(shù)創(chuàng)新與擴(kuò)散以及信息技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)。此次他與Qian Jia、Syam Menon合作完成的論文“Enabling Ultra-Fast Online Order Fulfillment: Efficient Inventory Management for In-Store Micro-Fulfillment Centers”,發(fā)表于運(yùn)籌學(xué)與管理科學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《INFORMS Journal on Computing》,為零售行業(yè)的庫(kù)存管理難題提供了切實(shí)可行的解決方案。

 
 
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