導讀：傳統(tǒng)WMS系統(tǒng)是建立在相對靜態(tài)環(huán)境假設(shè)上的。而現(xiàn)實中的倉庫每天都面臨著突發(fā)訂單、緊急變更、延遲到貨和資源波動。本文將探討倉庫編排(Warehouse Orchestration)這一新興技術(shù)如何通過彌合傳統(tǒng)WMS系統(tǒng)與人類管理者之間的差距，利用人工智能技術(shù)整合數(shù)據(jù)、優(yōu)化決策，從而徹底改變倉庫的運營。

PepsiCo位于達拉斯的一個大型工廠的總倉，每天處理超過3,000個托盤的貨物。讓我們通過跟隨倉庫運營經(jīng)理Miguel的一天，理解他面對的運營挑戰(zhàn)。

清晨五點四十五分，經(jīng)驗豐富的倉庫經(jīng)理Miguel步入辦公室，按照原定發(fā)運計劃，他今天需要發(fā)運75個車次。

班次交接時，夜班主管報告了多項問題：生產(chǎn)線停機導致Mountain Dew短缺200托盤，5個車次裝載未完成，冷藏區(qū)設(shè)備故障影響了一些貨物入庫。Miguel必須在多個獨立系統(tǒng)間切換：WMS查看庫存，生產(chǎn)系統(tǒng)檢查計劃，運輸系統(tǒng)確認時間表，勞動力系統(tǒng)了解人員配置。這一數(shù)據(jù)整合過程耗時45分鐘，卻仍難以構(gòu)建完整圖景。

資源分配環(huán)節(jié)，Miguel憑經(jīng)驗將36名員工分配到不同區(qū)域，但缺乏數(shù)據(jù)支持這些決策是否最優(yōu)。當緊急變更出現(xiàn)，沃爾瑪訂單提前，或者承運商的卡車延遲，他必須緊急調(diào)配資源，將人員從接收區(qū)調(diào)往揀選區(qū)。

午餐時，又一緊急請求：將明日計劃的5個托盤加入今日車次配送。在缺乏綜合數(shù)據(jù)的情況下，Miguel只能基于經(jīng)驗估計可行性，無法準確預測對其他工作的影響。

這些挑戰(zhàn)，讓PepsiCo認識到傳統(tǒng)WMS已不足以應對現(xiàn)代供應鏈的復雜性和動態(tài)性。兩年前，他們開始和一家美國的科技公司AutoScheduler AI合作，實施倉庫編排(Warehouse Orchestration)技術(shù)的轉(zhuǎn)型項目，旨在超越固定波次的局限，實現(xiàn)更靈活、更智能的倉庫管理。

傳統(tǒng)WMS的角色與局限

倉庫管理系統(tǒng)(WMS)是現(xiàn)代倉庫的核心技術(shù)基礎(chǔ)，主要設(shè)計用于執(zhí)行和記錄倉庫的作業(yè)。正如AutoScheduler AI的CEO Keith Moore所解釋的："WMS會指導工作和任務(wù)管理，但它們不是為了優(yōu)化設(shè)施和資源，確保運營任務(wù)完成而設(shè)計的。"

在實踐中，WMS擅長回答的問題：我有什么產(chǎn)品？它們存放在哪里？如何有效地存儲和揀選它們？它提供了寶貴的執(zhí)行功能，如庫存跟蹤、基本任務(wù)管理、文檔生成和有限的局部優(yōu)化。WMS確保每個庫存移動都被記錄，每個訂單都被跟蹤，每個任務(wù)都有明確的執(zhí)行指南。

“大多數(shù)公司認為，'我有WMS系統(tǒng)、TMS系統(tǒng)、LMS系統(tǒng)、YMS系統(tǒng)等等...既然我投資了這些系統(tǒng)，它們肯定會自動協(xié)同工作'，"Moore解釋道，"但不幸的現(xiàn)實是，我們?nèi)栽谝粋€煙囪式的數(shù)字化世界中運作。" WMS的波次規(guī)劃(Wave Planning)模式，將一天的工作分解為預設(shè)的時間塊，每個時間塊處理特定一組訂單。這種模式在穩(wěn)定、可預測的環(huán)境中表現(xiàn)良好，但在今天的動態(tài)供應鏈中顯露出嚴重局限。

在傳統(tǒng)環(huán)境中，彌補WMS局限的責任落在了倉庫管理者（如月臺主管、協(xié)調(diào)員和班次經(jīng)理）的肩上。PepsiCo的倉庫編排高級經(jīng)理Peter Hall生動描述了這一點："我們必須完全依靠我們的月臺主管和協(xié)調(diào)員做出關(guān)于如何將產(chǎn)品從倉庫的各個區(qū)域流向最終目的地的正確決策。表現(xiàn)優(yōu)秀的區(qū)域通常有一位擁有10-15年倉庫經(jīng)驗的管理人員。"

倉庫編排：從數(shù)據(jù)到協(xié)調(diào)的三步轉(zhuǎn)型

正是在這個背景下，倉庫編排技術(shù)應運而生，旨在彌合WMS與人類管理者之間的鴻溝。如果我們將現(xiàn)代倉庫比作一個復雜的交響樂團，那么倉庫編排就是那位能夠協(xié)調(diào)所有樂手，引導他們產(chǎn)生和諧之音的指揮。它不是替代現(xiàn)有的樂器（系統(tǒng)）或音樂家（員工），而是確保每個人按照同一首樂譜，以協(xié)調(diào)的方式演奏。

AutoScheduler提出了一個三階段框架，這一框架不僅解釋了倉庫編排的核心功能，也為組織提供了實施路徑：

可見性(Visibility)：統(tǒng)一的運營視圖

第一步是創(chuàng)建單一的真實來源，整合所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)。想象一下一位交響樂指揮沒有完整的樂譜，只有零散的頁面，每頁只顯示幾種樂器的音符。這位指揮如何創(chuàng)造和諧的音樂？同樣，倉庫主管如果沒有整合的數(shù)據(jù)視圖，如何做出最佳決策？

"你必須知道發(fā)生了什么，不僅僅是在你的孤島內(nèi)，因為你不是生活在孤立的世界中。外部發(fā)生的一切都會影響你孤島內(nèi)發(fā)生的事情，"Moore強調(diào)道。

在這個階段，AutoScheduler自動從WMS、生產(chǎn)系統(tǒng)、運輸系統(tǒng)、勞動力管理系統(tǒng)等多個來源收集數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個統(tǒng)一的運營視圖。這消除了管理者手動收集和整合信息的負擔，確保決策基于完整而準確的數(shù)據(jù)。

這種統(tǒng)一視圖代表了從分散、手動的信息收集到集中、自動的數(shù)據(jù)整合的轉(zhuǎn)變，為更有效的決策奠定了基礎(chǔ)。

預測性(Predictability)：從被動到主動

有了整合的數(shù)據(jù)視圖后，下一個問題是："如果我知道我們當前的位置，我能否知道接下來會發(fā)生什么？"這就是預測性的核心。

傳統(tǒng)上，倉庫預測嚴重依賴經(jīng)驗豐富的主管的直覺和經(jīng)驗。但這種依賴個人經(jīng)驗的模式面臨兩個根本性問題：一是這些經(jīng)驗難以傳承，二是即使最有經(jīng)驗的主管也難以在頭腦中同時處理數(shù)十個變量和約束。

AutoScheduler利用人工智能技術(shù)來彌補這一差距。系統(tǒng)分析來自各個源的數(shù)據(jù)，識別模式和趨勢，并預測未來幾小時甚至幾天內(nèi)可能出現(xiàn)的情況。它能識別潛在瓶頸、預見服務(wù)風險、評估不同決策的影響，并為主管提供應對中斷的策略。

Hall分享了一個具體例子："現(xiàn)在，我們不用等到裝載應該在5分鐘內(nèi)出發(fā)卻發(fā)現(xiàn)還在等待生產(chǎn)的產(chǎn)品，系統(tǒng)可以提前1小時、5小時甚至12小時告訴我們'你不會及時拿到這個產(chǎn)品，所以應該改變計劃，推遲發(fā)貨時間或用另一個產(chǎn)品替代'。"

這種能力使倉庫團隊從被動反應轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃右?guī)劃，從應對今天的問題轉(zhuǎn)變?yōu)轭A防明天的問題。

編排/協(xié)調(diào)(Orchestration)：優(yōu)化決策的藝術(shù)

第三步也是最關(guān)鍵的一步是將預測轉(zhuǎn)化為優(yōu)化決策。光有數(shù)據(jù)和預測還不夠，真正的價值在于確定最佳行動方案，而這正是AI發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。

"現(xiàn)在我們擁有所有這些數(shù)據(jù)，能夠進行情景建模，確定可能出現(xiàn)的瓶頸，系統(tǒng)需要開始權(quán)衡和決策以優(yōu)化結(jié)果，"Moore指出。

這一能力之所以變革性，在于它解決了倉庫運營中的"終極組合優(yōu)化游戲"。Moore打了一個生動的比喻："國際象棋是一個相當簡單的游戲...但到了第三步，已經(jīng)有數(shù)億種可能的走法，而且一盤國際象棋的可能走法比宇宙中的原子還多。現(xiàn)在將其擴展到倉庫，我控制著數(shù)千個托盤位置、數(shù)百名員工、許多門口，可能還有自動化系統(tǒng)...我們正在玩終極組合優(yōu)化游戲。"

AutoScheduler的AI能夠在這種近乎無限的可能性空間中找到最佳路徑，并在情況變化時實時調(diào)整。這創(chuàng)造了"從混亂中創(chuàng)造平靜"的效果，使倉庫運營從緊張的危機管理轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)的預測執(zhí)行。

這種方法不是替代人的判斷，而是增強它。通過自動化日常決策流程，倉庫編排釋放了有經(jīng)驗的主管去解決真正需要人工智慧的復雜問題。"人們在設(shè)施內(nèi)能夠?qū)⑺麄兊膶氋F時間用于應對實際火災，而不是管理工作的整體編排，"Moore總結(jié)道。

PepsiCo配送中心新的一天

實施AutoScheduler AI后，Miguel的工作日發(fā)生了質(zhì)的轉(zhuǎn)變。清晨六點，他面對的不再是分散的信息源，而是整合了所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)的單一儀表板。系統(tǒng)已自動分析夜班問題并重新優(yōu)化了計劃，包括Mountain Dew短缺和設(shè)備故障的應對方案。交接時間從45分鐘縮短至20分鐘，信息全面性卻大幅提升。

資源分配環(huán)節(jié)，Miguel告別了憑經(jīng)驗猜測。系統(tǒng)基于具體訂單組合和預期工作量，精確建議各區(qū)域人員配置，甚至預測全天資源在各個小時的需求變化，建議在適當時機動態(tài)調(diào)整人員分布。

當沃爾瑪訂單提前而卡車延遲時，系統(tǒng)不僅提前預警，還自動重算最優(yōu)方案，準確預測影響范圍并提供具體應對策略。面對臨時加單請求，AutoScheduler能立即評估可行性并計算出精確的處理時間窗口，最小化對其他訂單的影響。

一天結(jié)束時，系統(tǒng)協(xié)助完成了85個裝載（傳統(tǒng)方式僅78個），同時為明日預測了潛在挑戰(zhàn)并提出先發(fā)制人的解決方案。最顯著的變化不僅是效率提升，更是從被動反應到主動預測的思維轉(zhuǎn)變。

結(jié)論：未來倉庫管理的新范式

隨著供應鏈環(huán)境繼續(xù)加速變化，傳統(tǒng)WMS的固定波次模式將變得越來越不適應。現(xiàn)代倉庫需要能夠?qū)崟r適應變化、動態(tài)優(yōu)化優(yōu)先級和智能分配資源的系統(tǒng)。

PepsiCo的案例展示了倉庫編排技術(shù)如何滿足這些需求，通過整合數(shù)據(jù)、應用AI和持續(xù)優(yōu)化，超越固定波次的局限，創(chuàng)造更加敏捷和高效的倉庫運營。正如Hall所總結(jié)的："我們已經(jīng)超越了'讓我們更快地使用相同的工具'的階段，你只能走這么遠。你必須開始以不同的方式做事。"

對于面臨類似挑戰(zhàn)的企業(yè)，關(guān)鍵問題不再是"我如何更好地管理我的波次？"而是"我如何超越波次思維，實現(xiàn)真正的動態(tài)編排？"隨著技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，我們可以預見倉庫管理將進一步從預定義的流程轉(zhuǎn)向自適應的、智能的、預測性的系統(tǒng)，能夠在不斷變化的環(huán)境中創(chuàng)造最佳結(jié)果。