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莊曉天

（京東物流高級總監）

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莊曉天，美國亞利桑那州立大學工業工程專業博士，研究方向為基於不確定性的產品優化設計 [7]  ，曾在國際SCI期刊、會議發表十餘篇論文 [5]  ，國家專利授權30餘項。 [7] 
現任京東物流人工智能與大數據部高級總監，歷任IBM全球企業服務部戰略諮詢顧問，Amazon 全球供應鏈技術部高級科學家，唯品會物流信息部算法總監。 [5] 
北京市人工智能正高級工程師 [33]  ，國家郵政局郵政行業科技英才 [29]  ，中國交通運輸協會科技創新青年 [35]  ，中國物流與採購聯合會科技創新人物 [2]  ，科技獎和物聯網技術專家庫專家 [27]  ，北京理工大學、東南大學 [5]  、上海交通大學 [6]  、西安交通大學 [10]  、北京交通大學、北京郵電大學 [27]  、華南理工大學 [38]  、北京工商大學 [39]  研究生校外導師，中國科學院大學 [15]  、哈爾濱工程大學 [40]  MBA導師
中文名
莊曉天
國    籍
中國
民    族
漢
畢業院校
亞利桑那州立大學
職    稱
正高級工程師 [33] 

目錄

  1. 1 京東經歷
  2. 2 IBM經歷
  3. 3 亞馬遜經歷
  4. 4 唯品會經歷
  1. 5 主要成就
  2. 6 科研項目
  3. 7 行業影響
  4. 8 學術活動
  1. 9 人物觀點
  2. 10 發表論文

莊曉天京東經歷

現任京東物流人工智能與大數據部高級總監，京東物流技術委員會委員，算法通道主席。在產業界一直專注於需求預測、選品定價、庫存管理、供應鏈網絡，倉儲自動化，物流運輸、調度優化等相關的實踐。對內從0到1打造京東物流數字孿生平台，將數字仿真與運籌優化相結合，實現“倉”、“揀”、“運”、“配”、“網”等場景的降本增效。 [10]  數字孿生平台通過數據手段對現實中存在的實物進行精確模擬，可以幫助電商物流針對各種突發狀況進行決策優化和風險評估。 [4]  對外將數據算法能力賦能給客户，打造“京慧”一體化智能供應鏈平台，成功落地零售、汽車、家電、服飾等多個行業的數字化轉型案例，獲得了2021年中物聯科技進步一等獎。 [10] 

莊曉天IBM經歷

擔任IBM全球企業服務部戰略諮詢顧問，藍色之路管培生，負責為企業客户提供IT戰略、數字化轉型諮詢，以及信息化系統建設落地。參與航空、汽車、電力等行業多個頭部企業的戰略轉型。 [10] 

莊曉天亞馬遜經歷

擔任亞馬遜全球供應鏈技術部高級科學家，負責供應鏈仿真平台，訂單預測系統，智能選址平台的核心算法，支持中國，北美，歐洲，印度，日本等區域的供應鏈規劃、計劃、運營的智能決策。參與亞馬遜Prime中國落地，北美中長期供應鏈網絡設計，歐洲KIVA自動化倉建設，全球新興市場拓展。 [10] 

莊曉天唯品會經歷

唯品會物流信息部算法總監，負責需求預測平台，智能庫存引擎，智能倉儲體系的建設，推動唯品會數字化、模型化、智能化的建設進程。 [10] 

莊曉天主要成就

2023年度中國交通運輸協會 科技創新青年獎 [35] 
2023年度中國物流與採購聯合會科技進步一等獎，《供應鏈數字孿生智能決策平台建設與應用》 [19] 
2023年度“寶供物流獎”二等獎《京東物流數字孿生智能決策體系建設與應用》 [32] 
2023年度中國物流與採購聯合會科技進步三等獎，《基於持續實驗技術的一體化供應鏈增長平台》 [19] 
2023年度郵政行業科技英才推進計劃 [23] 
2022年度郵政行業科學技術獎一等獎，《助力防疫保供：京東物流應急決策超腦系統》 [12] 
2022年度郵政行業科學技術獎二等獎，《京東物流數智化供應鏈算法服務中台設計與應用》 [12] 
2022年度中國物流與採購聯合會 科技創新人物獎 [2] 
2022年度中國物流與採購聯合會科學技術進步二等獎，《京東物流柔性供應鏈建設與應急決策系統應用》 [2] 
2022年度中國物流與採購聯合會科學技術進步二等獎，《京東物流數智化供應鏈算法服務中台設計與應用》 [2] 
2022年度中國物流與採購聯合會科學技術進步二等獎，《"京調"一體化供應鏈下的智慧運力調度平台》 [2] 
2021年度中國物流與採購聯合會科技進步一等獎，《“京慧”一體化智能供應鏈平台》 [8] 
2020年度中國快遞協會郵政行業科學技術三等獎，《京東物流網絡規劃與仿真平台》 [3] 

莊曉天科研項目

2022年，“一體化供應鏈彈性物流網絡設計與優化”項目獲得年度國家自然科學基金 [8] 
2021年，廣東省科學技術廳項目——基於數智化物流供應鏈的智能預測系統研發及應用入選省重點領域研發計劃 [8] 

莊曉天行業影響

CCTV2 《經濟半小時》專項報道：小包裹背後的“中國智造” [4] 
中國日報網《全國快遞業務量創新高 帶你解碼背後的故事》 [34] 
第十四屆運營與供應鏈管理國際會議暨第三屆戰略供應鏈思想領袖論壇演講 [14] 
第十四屆全國現代物流科技創新大會主題演講《京東物流在一體化智能供應鏈上的探索》 [1] 
郵政業科技創新戰略聯盟第二屆大會主題演講《智慧物流“超腦”》 [9] 
2023ACM中國圖靈大會數字孿生高峯論壇主題演講《京東物流數字孿生技術》 [16] 
2023年中國快遞綠色科技發展大會科技創新分論壇《京東物流智能決策體系的探索與實踐》主題演講 [17] 
中國物流信息中心業務高質量發展學習交流活動分享 [25] 
數字化轉型背景下京津冀物流業發展論壇主題演講《京東物流數字孿生智能決策體系》 [28] 
2024物流標準化國際大會主題演講《京東物流智能決策體系探索與應用》 [50] 

莊曉天學術活動

中國科學院大學“SEM管理科學”青年學者論壇主講人 [11] 
中國科學技術大學學術講座《數智供應鏈建設的探索與實踐》 [21] 
上海交通大學2023年MEM學術講座 《智能供應鏈：預測算法理論與實戰》 [31] 
上海交通大學中美物流研究院MEM工程管理課程前沿講座 [6] 
中國人民大學商學院管理科學與工程學術研討主講人 [13] 
西安交通大學管理科學前沿講座：數智供應鏈建設的探索與實踐 [7] 
北京郵電大學學術講座《數智供應鏈建設的探索與實踐》 [20] 
天津大學學術講座《供應鏈優化的行業實踐》 [5] 
中國科學院大學MBA講座《京東物流的數字孿生+大模型的智能決策體系建設與應用》 [37] 
哈爾濱工程大學實踐講座《數智供應鏈建設全景與展望》 [36] 
國家經濟安全研究院學術講座《一體化供應鏈智能決策的理論與實踐》 [30] 
第三屆全國供應鏈與運營管理學術年會ISCOM202會議《數智驅動的一體化供應鏈探索和實踐》主題演講 [18] 
第八屆數學建模在企業中的應用研討會主題演講《京東數智供應鏈的建模分析與優化實踐》 [22] 
2022年第二屆運籌優化及人工智能研討會演講 [24] 
中國科學院大學MBA《運營管理》講座：數字孿生+大模型智能決策體系 [51] 
哈爾濱工程大學經濟管理學院《技術管理與技術創業》課程供應鏈融合與智慧物流專題講座 [52] 
哈爾濱工程大學經濟管理學院《商務數據分析》課程講座：數智供應鏈建設全景與展望 [53] 
華中科技大學管理學院“行業翹楚·企業精英進課堂”講座《智能供應鏈預測算法理論與實戰》 [54] 

莊曉天人物觀點

提出”企業供應鏈智能決策六階理論”：經驗決策階段（Experience-Based）：基於業務經驗和簡單數據，通過“拍腦袋”進行決策。規則決策階段（Rule-Based）：基於業務邏輯、數據分析、啓發式方法，通過規則進行決策。模型決策階段（Model-Based）：基於大數據挖掘、運籌學、機器學習等方法，通過模型進行決策。隨機決策階段（Uncertainty-Based）：基於來自外部環境和系統內生的不確定性，通過隨機模型進行決策。系統決策階段（System-Based）：基於系統內部的多主體關係和運作流程，通過複雜模型進行決策。多智能體決策階段（Decentralization-Based）：基於單智能體的運作原理和多智能體之間的複雜關係，通過仿真、博弈等去中心化模型方法進行決策。 [7] 

莊曉天發表論文

Liu S, Zhuang X, Yan L, et al. A Parallel Logistic Network Simulation Method and System to Improve Logistics Efficiency[J]. IEEE Journal of Radio Frequency Identification, 2024. [48] 
Sheng L, Xiaotian Z, Liang Y, et al. Large Scale Logistics Network Simulation and its Application in JD Logistics[C]//2023 Winter Simulation Conference (WSC). IEEE, 2023: 1605-1616. [55] 
Zhuang X, Zhang Y, Han L, et al. Two-stage stochastic programming with robust constraints for the logistics network post-disruption response strategy optimization[J]. Frontiers of Engineering Management, 2023, 10(1): 67-81. [47] 
Zhuang X, Gao Z, Zhang Y, et al. Stochastic Joint Replenishment Optimization under Joint Inbound Operational Cost[J]. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 2023, 32(5): 531-552. [42] 
Zhuang X, Yu Y, Chen A. A combined forecasting method for intermittent demand using the automotive aftermarket data[J]. Data Science and Management, 2022, 5(2): 43-56. [46] 
Meng W, Meng L, Han G, et al. The Value of Preemptive Pick‐Up Services in Dynamic Vehicle Routing for Last‐Mile Delivery: Space‐Time Network‐Based Formulation and Solution Algorithms[J]. Journal of Advanced Transportation, 2022, 2022(1): 5052897. [49] 
Zhang Y, Han L, Zhuang X. Distributionally robust front distribution center inventory optimization with uncertain multi-item orders[J]. Discrete & Continuous Dynamical Systems-Series S, 2022, 15(7). [43] 
Zhuang X, Pan R, Du X. Enhancing product robustness in reliability-based design optimization[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2015, 138: 145-153. [41] 
Zhuang X, Pan R, Sun Q. Sequential optimization with particle splitting-based reliability assessment for engineering design under uncertainties[J]. Engineering Optimization, 2014, 46(8): 1074-1093. [44] 
Zhuang X, Pan R. A sequential sampling strategy to improve reliability-based design optimization with implicit constraint functions[J]. 2012. [45] 
Zhuang X, Pan R. Epistemic uncertainty in reliability-based design optimization[C]//2012 Proceedings Annual Reliability and Maintainability Symposium. IEEE, 2012: 1-6. [56] 
Pan R, Zhuang X, Sun Q. Product design optimization with simulation-based reliability analysis[C]//2012 International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering. IEEE, 2012: 1028-1032. [57] 
Wang L, Li X, Jiang T, et al. The ADT evaluation method based on MCMC[C]//2011 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management. IEEE, 2011: 1251-1255. [58] 
Zhuang X, Pan R, Wang L. Robustness and reliability consideration in product design optimization under uncertainty[C]//2011 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management. IEEE, 2011: 1325-1329. [59] 
Zhuang X, Pan R. A multi-objective memetic algorithm for RBDO and robust design[C]//2010 Proceedings-Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS). IEEE, 2010: 1-6. [60] 
Hu M, Wen J, Li F, et al. An agent based simulation for building energy system modeling[C]//Dynamic Systems and Control Conference. 2010, 44182: 247-254. [61] 
Wan B, Zhuang X. Study of reliability integrated assessment method based on performance, environmental and reliability tests for electronic products[C]//2009 8th International Conference on Reliability, Maintainability and Safety. IEEE, 2009: 437-441. [62] 
參考資料
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