高效的仓库管理主要取决于各方利益相关者与业务流程的最佳组织与协调。在此框架下，存储策略尤为关键。仓库存储的原理是什么？算法又是如何节省时间并提升效率的？
在 Generix 仓库管理系统中应用算法
WMS 的运行高度依赖算法，但这与人工智能（AI）的实践有所不同。后者因广泛流行而引发了关于计算透明度和可解释性的讨论。
我们可以根据操作模式区分经典算法的使用：它基于多准则研究，可描述为判别性或树状结构，这与允许更灵活最优计算的 AI 工具截然不同。
通过 Data Lab 团队，Generix 倾向于使用 AI 工具来处理涉及大量变量的复杂问题，或对商业智能进行深入分析（例如生产力统计）。
当与强大的可视化工具结合时，这些工具有助于分析和决策制定。然而，在 WMS 处理的多数场景中，“经典”方法已能提供令人完全满意的结果。
基于上述说明，我们推出本系列的第一篇文章，回顾一些涉及算法计算的 WMS 功能。
仓库存储优化的逻辑
一旦收到各类产品，即可将其存储在仓库内的多个位置。通常存在几种类型的存储区域：用于存放不同尺寸和重量整托盘的货架、用于纸箱存储的货位、用于拣选前单元存储的格口等。所有这些都提供手动或机械化选项，并有多种变体可供选择。
对于仓库中的上述每个类别，其地理位置分布各不相同，可达性也存在差异。
在设置 WMS时，每个货位均可分配定义其可访问性、允许的拣选类型以及是否纳入拣选流程的标准。我们将共同致力于产品分类，依据仓库中可用的多种特征（基础数据或“主数据”）：物理特性、包装类型、产品系列、周转率等。
站点可靠性工程（SRE）
WMS 的作用是处理所有这些信息，进而计算最佳存储方式。为此，我们将使用基于算法的存储策略——即站点可靠性工程（SRE）。
该算法优化产品的存储方式，基于上述提到的标准进行选择。随后，可以通过设置让某一标准优先于其他标准，并根据期望的最终目标对某些标准进行优先级排序。
最终，优化的目的是将产品存储在便于订单拣选的货位上，因为这是整个过程中最耗时的操作。高周转率的产品因此会被放置在尽可能靠近打包台或发货码头的位置，视具体情况而定。
这通常依赖于库存周转率（即产品在仓库中的更新速度）。这被称为"ABC 策略"："A"指高周转率产品，"C"指积灰产品（也称为“慢速移动者”）。存储可以优先按照 ABC 分类进行，然后根据所选设置与其他标准结合使用。
分散化存储
WMS 还提供了与分散化算法协同工作的可能性。该算法允许将产品分布在不同通道中，而不是用单一商品完全填满一个区域。这种策略适用于大批量到货并需要快速分发的情况。
这有助于避免在特定通道内因拣选作业而导致的叉车操作员交通拥堵！
靠近拣选位的存储
另一种常见选择是靠近“拣选位”存储。当从底层抽取托盘时，算法会优先将备用托盘存放在相同商品的抽样位置上方和旁边。其关键在于：缩短补货任务时间。
仓库管理系统在仓库运营中发挥着多方面的作用。通过收集、处理和分析流动信息，它使管理者能够提升绩效。结合算法，WMS 进一步自动化了某些存储任务，尤其是通过其存储策略来实现。
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