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自研模型大幅降低原奶调配成本,伊利如何做数字基建?

  • 2023-11-13
    北京
  • 本文字数:3462 字

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自研模型大幅降低原奶调配成本,伊利如何做数字基建?

作为中国唯一跻身全球五强的乳品企业,伊利集团的发展和数字化转型经验对整个行业有很大的启发价值。


截至 2023 年 6 月底,伊利在全球拥有 81 个生产基地,产品销往 60 多个国家和地区。


2019 年,伊利全面加速数字化转型,在过去三年的建设过程中,紧紧围绕信息化、数字化、智能化的发展阶段,持续夯实基础,加速数业融合。


近日,通过与伊利的交流,InfoQ 进一步深入了解了伊利在数字化转型过程中的基础设施建设情况。这一建设涵盖多个方面,包括云基础设施、数据服务、通用技术能力以及前沿技术的探索,也正是这些基础设施为伊利的数字化转型提供坚实的技术基础。


转型策略与实施逻辑


相较于其他行业,乳品行业的数字化转型面临一些独特的挑战。以伊利为例,其横跨工业、农业和牧业三大产业,涉及的产业链异常复杂,包括从牧场到工厂,再到分销体系,最终到达门店和消费者手中。由于国内没有通用的数字化模式或标准可供参考,这一长链条的数字化转型成为了一项艰巨的任务。


伊利的数字化建设是以业务视角自上而下来考虑,每个业务群都有自己的试点项目,并构建相关的业务平台,其采用的实施逻辑大致如下:


  • POC(概念验证):数字化团队会与各事业部合作,进行试点项目,以验证某一概念或方法的可行性。

  • Project(项目):如果概念验证成功,项目将升级为正式的项目,以验证其是否具有真正的业务价值。

  • Product(产品):如果项目证明有价值,伊利将在内部孵化该项目,将其转化为产品,用于业务运营。

  • Platform(平台):最后,这些产品将持续升级和迭代,以形成更完善的平台,支持多个领域和业务的数字化转型。


从中台的维度看,目前围绕业务主要建设了四个关键的数字化运营平台,包括产品创新、消费者运营、渠道运营和供应链运营。通过这些运营平台,伊利希望实现内外部的协同工作。


具体来说,产品创新平台的目标是更快地推出新产品,消费者运营平台则资产化和标签化消费者数据,以更准确地定位目标受众,实现有针对性的投放和与消费者的互动。渠道运营平台可以更好地支持经销商,并加强与电商平台的合作。供应链运营平台的目标是通过算法和人工智能提高供应链效率,实现从需求到排产到计划等各个环节的升级和转型。


最终,伊利希望发展为一家具备平台型能力的企业。


夯实数字基建


为支持四大数字化运营平台的发展,数字化团队在这里面的首要任务是夯实基础设施。据介绍,伊利的“数字化基建”主要是围绕云原生、一体化数据服务能力、低代码组件化能力沉淀、以及全链路人工智能服务等维度展开。


拉通云原生

伊利从 2021 年开始真正使用公有云,目前是混合多云的状态,并正积极应用云原生技术,其希望通过微服务、容器、K8s、DevOps 等现代技术实现多云环境的无缝衔接,以降低未来的运营和维护成本。


以前,伊利很多时候会面临“重复造轮子”的情况,不管是与厂商的合作还是自己的开发,都需要从零开始构建系统,这导致了大量重复工作。因此伊利选择建立通用的技术框架,让合作厂商也可以在此基础上进行开发,从而减少不必要的技术投资。


不管是伊利内部的研发团队还是供应商团队,如今都使用内部统一的 DevOps 平台,从需求提报到开发测试再到上线的整个过程,都通过这个平台来进行统一的管理和控制。


尽管与一些数字原生的 IT 公司、互联网公司相比,伊利取得的成绩或许不算太显著,但对于伊利内部而言,这是一项实质性的变革。以往,伊利一个月或一个季度只有两到三次版本发布,但现在一天可能会有多达上百次的快速发布,交付效率和质量都大幅提高。


伊利内部还会积极推广云原生,目前云原生覆盖面大概为 50%,但仍会致力于在云上和云下实现云原生的全面覆盖。


一体化数据服务能力


数据在数字化转型中至关重要,但数据来源是多元的,并且数据服务对用户门槛较高。起初,像其他公司一样,伊利也拥有自己的大数据基础能力,使用自建集群和业务场景相关的 BI 产品和工具来分析数据,以帮助员工快速查看数据。然而,随着数字化转型的持续推进,仅仅查看数据已经不足以满足业务的发展需求,而是需要可以实现实时的、智能的业务决策,建立更智能的数据服务体系。


为了满足内部用户快速获取和利用数据的需求,伊利决定打造一体化数据服务能力,并在 2021 年启动了数据架构项目,旨在全面审查公司内部的数据,建立数据治理体系,并升级主数据标准。


在过去这两年,伊利也一直在不断升级和改进其大数据能力体系,包括对大数据集群的优化,以及面向业务的各种能力的构建。通过中台或数据湖来存储、利用和构建数据。尽管云上和云下各自拥有一套工具,但是是一套体系,可以通过采用体系化的工具以降低开发成本。在该领域,伊利选择了与外部技术服务商合作的方式进行改造,其中 StarRocks 在全场景 OLAP(联机分析处理)业务上提供的解决方案在性能、实时性和并发性方面均可以满足需求。


低代码组件化能力沉淀


伊利的低代码能力建设大概在 2021 年初启动,当时技术团队意识到许多通用的功能比如菜单、按钮和登录等通用功能在多个系统中重复开发,导致资源浪费,且样式不一致。


在此背景下,伊利以“前端组件化”为出发点,着手规划低代码平台的建设工作,让开发人员可以通过拖拉拽的方式,快速搭建页面和应用。


现在第一个版本的低代码平台已经在业务中使用。借助这一平台,以前需要 20 天的工作来开发 10 个页面,而现在只需 1-2 天,而且几乎没有成本。此外,低代码平台在伊利内不仅应用于职能部门,还在一些事业部(工厂、牧场等)得到了广泛应用。


不过伊利方面强调,低代码不适用于所有场景,它更适用于通用场景,页面交互逻辑相对简单,用户体验标准较低的情况下,比如快速生成表单和数据逻辑。


但目前这一低代码平台还需要一定的技术背景才能使用,伊利方面希望,低代码能力并不局限于服务专业人员。因此,技术团队计划逐步升级前端用户体验,最终让业务人员也能够轻松使用。


据悉,从去年开始,许多与伊利合作的厂商也开始使用低代码平台来加速工作效率。总体而言,通过低代码平台,伊利的平均研发效率提高了 60%,也为公司节省了大量成本。


自研模型大幅降低原奶调配成本


全链路人工智能服务也是伊利持续跟进的方向,2021 年伊利建立了内部的首个自研算法团队,团队的关注点主要集中在智能决策、计算机视觉、自然语言处理等方向,并建立了人工智能平台,用于沉淀通用算子以支持业务。


智能决策既应用于对内的产品供应链管理,也用于对外部消费者的分析调研。比如智慧供应链涉及需求管理、生产排程、计划制定以及与工厂的协同工作。其中一个案例是,伊利去年自主研发了原奶自研模型,并与牧场合作对模型进行优化,算法团队经过近半年努力后,成功将原奶调配成本降低了 13.5%。


此外,伊利数字科技中心还在与各事业部进行合作,将这些模型与日常营销活动相结合以推进拉新、复购或者促活。


伊利还跟进了大模型的发展趋势,在今年 3 月发布了自家的大模型产品 YILI-GPT。据介绍,YILI-GPT 可以满足公司内部的一些业务需求,包括智能客服、智能对话以及文生图、图生图或者是通过文字生成音乐等功能。


面向未来,伊利希望通过 YILI-GPT 产品来提升公司内部对大模型能力的认知,并找到更多的应用场景。

同时,伊利的人工智能团队也将持续与业务紧密沟通,致力于通过算法降低供应链和营销体系的成本并提高效率。


转变视角,积累数字资产


在数字化转型的过程中,技术团队通常需要改变视角,将技术与业务深度融合,这也是所谓的“数业融合”的概念。


过去,伊利的技术团队可能主要从事执行性任务,但现在他们必须更深入地理解业务的运作方式,因为只有深刻了解业务,才能确保数字化系统的开发和实施满足实际需求。


此外,工作模式的改变也是一大挑战。伊利以前主要依赖合作伙伴和供应商来建设系统和产品,而不是自主开发。然而,在数字化转型过程中,伊利认识到对数字资产的可控性和自主性至关重要。


因此,伊利这几年招聘了大量技术人员,形成内部自研团队。同时,他们与合作伙伴建立了新的合作关系,确保代码审核、版本管理和产品验收等过程符合标准,逐渐将原本的“黑盒”模式转变为透明的“白盒”,以更好地掌控产品的交付过程。该自研团队也是目前伊利数字化团队的主要组成。


随着数字化的不断推进,近年来伊利数字化团队也在持续升级迭代。在这过程中,他们认识到需要更深入的协同合作。由于数字化的基础是数据,通过这种协同合作,可以实现整个集团层面数据架构的标准统一,使数据成为可资产化的要素,从而真正实现数据的有机链接。


未来,伊利将继续降低对外部单一厂商的依赖性,并积累知识资产。据了解,伊利已经申请了相关专利和软件著作权,以期保护这些资产并确保它们真正沉淀在伊利内部。



2023-11-13 17:155880
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罗燕珊 AI practitioner | Tech media

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