近年来，技术已深入交通运输和仓储物流领域。Mamsy.ru首席技术官亚历山大·伊万诺夫讲述了机器人和大数据如何改变仓库并优化配送流程。
标准仓库的运作方式
Mamsy是一个面向母亲的购物俱乐部，成立于2011年，八年内转型为知名儿童及家庭用品商店。目前拥有超1000万注册用户，每日订购来自俄罗斯、美国、欧洲国家、加拿大和土耳其的商品。庞大的商品流量需要特定的仓储和物流管理方式。
仓储环节大多相似：接收货物、贴标并将商品信息录入系统，然后上架存放。客户下单时，系统根据货架生成拣货单，仓管员据此拣货。商品从存储货位“解绑”后送往包装区，这些均为IT系统中的标准仓储流程。
高科技仓库的运作方式
优秀的IT系统不仅存储商品位置、移动轨迹等信息，还收集大量附加数据（如界面点击记录、配送计划、天气、客户信息及供应商距离等）。数据存储越多越好，结合分析工具便形成大数据系统。
大数据分析通常用于预测需求波动、识别季节性变化及调整补货计划。在Mamsy案例中，主要利用其调整仓库内流程，例如预测收货和贴标环节的繁忙程度，平滑高峰时段并解决运营“瓶颈”。借助BigData构建多因素仓库模型，可尝试实施变更以观察效果。
在普通仓储中，此类分析有助于找出畅销品并将其存放在靠近分拣线的位置，同时将相似或常一起购买的商品置于同一区域，使订单以最高速度完成拣选。同时，拣选好的订单会立即按地区、运输公司、尺寸分类，使处理速度和发货效率至少提高30%。
该系统技术先进性的突出表现是与其他公司系统的集成，首先是与用户个人门户集成，以便快速决策。例如，当供应商运送商品颜色与网站展示略有不同时，系统允许仓库员工拍摄实物照片，客户在个人门户即可实时查看并选择接受或拒绝订单。此类互动显著降低了拒收和退货率，提升了客户忠诚度。
仓库自动化
除系统化优化外，企业越来越多地在仓库工作中使用机电一体化设备。亚马逊的小型橙色KIVA机器人已能自主在仓库内移动物品，无人机则为居住在距离仓库30分钟路程内的客户提供配送服务。
Boston Dynamics公司的智能叉车无需人工干预即可搬运重物。DroneScan公司声称，其无人机两天内完成的库存盘点速度，比80人团队三天完成得更快。
沃尔玛的快速收货和分拣系统是另一个新鲜例子，虽不如KIVA引人注目，但速度更快、更实用。几乎在所有大型仓库中，传送带是最基本的机械化手段，下一步通常是引入包装辅助系统和带有机器视觉的分拣系统，这种简单机械化往往能使作业效率提升数倍。
运输物流
大数据分析不仅有助于构建仓库流程，还能加速物流环节，特别是交付给客户的最终阶段——“最后一公里”。这是运输公司面临的最大难题之一，需在配送速度、客户意愿和快递员能力之间取得平衡。外部因素如街道封闭、快递员生病、临时增加订单、车辆装载限制或客户更改时间等均需考虑。
运输物流系统能在几秒钟内综合考虑所有因素，在地图上规划出最优路线，而人类需花费数小时才能完成。据统计，“最后一公里”成本占包裹总配送成本高达28%，在使用技术和大数据分析（尤其是大规模发货）的情况下可实现巨大节省。
有时还需搬迁仓库或改变结构。麻省理工学院Megacity Logistics Lab研究指出，向大城市供货几乎总是可以通过分布在多个区域的小型配送中心进行优化。经数据分析后，Mamsy将一个单独的快递枢纽迁至莫斯科另一区域。
如何让仓库更具科技感
1. 收集更多数据
尽可能多地收集并存储数据。虽然很难提前预判分析所需具体数据，但必须包含商品路径信息（时间和扫描区域）及商品特性数据（尺寸、重量、成分、包装等）。在IT系统中，员工的每一个操作都会被记录，若出现问题可迅速修复业务流程。
仅收集仓库或物流环节数据不足以进行分析，还需保存所有销售数据（当前销售及预测）、客户数据甚至天气数据，最终构建完整的因子模型。
2. 研究优秀案例并关注同事的意见
许多公司会在博客中分享经验与成功故事，你的问题可能已在别处被描述过，但请记住每家公司的路径和解决方案各不相同。大多数优化创意诞生于公司内部，建议与一线员工交流，他们中不乏头脑灵活、拥有众多好点子的人才。
3. 投资技术和分析师
理想路径是构建基于数据的模型并利用它改进流程。优化始于一个宏大且清晰的目标（如将商品处理时间缩短一半），为此需审视每个加工阶段，分析其耗时、参与员工数量及最终成果。专家会提出多种解决方案，例如该环节是否可以“并行处理”、引入机械化手段或进行其他优化。