最近，我有幸参观了位于科布伦茨的亚马逊履行中心。我的期望很高。亚马逊以物流创新而闻名，例如拣选机器人和实验性无人机。我发现了一台运转流畅但带有一些非传统元素的机器。其他电子商务公司能从亚马逊身上学到什么教训？
图1：科布伦茨履行中心入口（照片：Coert Knijnenberg）。
在接待处，这座占地11万平方米的建筑里挂着一块显示最新评分的屏幕。CGN1的员工——亚马逊在全球将其履行中心以最近的机场命名——在二月获得了6%的绩效奖金。该履行中心总共有1,500名员工，年底高峰期还会增加约1,000人。我注意到工作场所的氛围很好。当然，大家确实非常努力地工作，但我没有看到媒体有时描绘的那种将员工逼到极限的血汗工厂景象。
图2：基于安全、生产力和库存可靠性的绩效奖励（照片：Coert Knijnenberg）。
黄色拖车
履行中心的收货大厅显得格外安静。尽管规模巨大，每天只有20辆卡车到达，高峰期约为40辆。然而，供应商的货物在进入之前由物流服务提供商合并成满载的运输批次。因此，在现场可以看到许多印有DHL标志的黄色拖车。
图3：场地上有许多DHL的运输工具。（照片：Coert Knijnenberg）。
无大宗库存
收到的托盘货物从收货大厅运往四个大型拣货大厅之一。托盘被直接堆放在地面上。这正是这个巨大履约中心第一个引人注目的原则：没有批量库存！所有库存都存放在拣货位上。
条形码号
散装纸箱商品在收货站接收，且无单据。供应商在发货标签的条形码中注明采购订单号，并数字化地向Amazon通报箱内物品。站点员工扫描条形码后，Amazon的系统便知道可以预期哪些产品。随后，员工扫描箱内的单个商品并将其放入黄色料箱。当黄色料箱装满时，员工将其推上传送带。如果某商品有待处理的订单，系统会发出通知，员工将商品放入送往交叉理货区（cross-dock zone）的料箱中，以便快速重新发货。如果出现任何问题，收货站上方的灯就会亮起，一名“问题解决者”会负责处理该问题，以便员工能继续其工作。
尺寸
在一个专用站点，首次入库商品的重量和尺寸会被测量，结果会与所有履约中心全球共享。显然，Amazon对尺寸和重量的管理非常到位，因为在参观期间，该站点处于闲置状态。
拣货塔
传送带将黄色料箱运送到拣货塔的四层楼面之一。在那里，员工根据自己的判断将物品分配到储位位置。Amazon称此为“混乱存储”，这是他们自2005年以来一直采用的原则。因此，一件商品可能位于多个地方；为了保持储位的填充率，允许在同一格内放置多种不同商品。
转运
亚马逊在德国设有九个履约中心，但并非所有商品都存放在每个中心。例如，“按需印刷”书籍仅在莱比锡进行。亚马逊的系统会根据每位客户的订单决定从哪个分支机构发货最合适，并在此过程中考虑工作负载和库存可用性。如果订单中的商品需要来自多个分支机构，系统会权衡是向客户发送单独的包裹还是将商品合并。由此产生了亚马逊所谓的跨区调拨运输，这些货物以黑色箱子形式进入履约中心，随后存储在专门的拣货区域。
特赦国际
拣货员推着带有黄色箱子的推车四处走动，同时为多个客户订单收集产品。每轮拣货中，他们从货架上收集大约50件商品的一批货物。仅包含一件商品的订单（单件）和包含多件商品的订单（多件）会在不同的轮次中分别收集。手持扫描仪会在每次拣货时记录拣货员允许花费的时间。当拣货员完成一轮拣货后，他会将箱子放在传送带上。如果在途中发现损坏的商品，他将其放入“损坏”位置；对于随意摆放的商品，则放入“特赦”位置。“问题解决者”随后会解决这些问题，以便拣货员可以继续工作。
机器人
在亚马逊的德国履约中心，目前还没有机器人运行。亚马逊拥有橙色的Kiva机器人（2012年被收购后更名为Amazon Robotics），于2015年首次在欧洲引入，位于波兰弗罗茨瓦夫的新设施。
整理
装有单件商品的黄色箱子通过传送带直接送往包装站；装有多个商品的箱子则汇集到所谓的“整理站点”。在这里，员工手动按批次将来自不同区域的箱子合并。鉴于履行中心的巨大规模，这是一项极其微小且简单的操作。通常你会在仓库中看到大量的中间缓冲区和分拣设施，以便将来自不同区域的货物合并。然而，亚马逊能够精确同步各区域的进度，使得每个区域的一个批次大致同时完成。为了实现这一点，“混乱存储”起着重要作用：由于产品存放在多个位置，系统可以选择拣货位置，使工作量均匀分布在各个区域。
重新上架站
从分拣站开始，黄色货箱按批次被推至手推车运往“重新装箱站”。在此处，批次内的商品根据每份客户订单对应一个隔间的移动货架进行分类整理。当批次分拣完成后，货架会被送往打包站。在那里，员工会为客户订单进行包装、封箱并贴上小型条形码标签。与收货环节一样，此处的纸箱也是无单据的。随后，纸箱通过传送带运往发货区，途中系统会自动为每个纸箱贴上正确的快递面单。在传送带的末端，员工将包裹放入周转箱中，这些周转箱最终会被推入货车并发出。
季节性高峰
很明显，亚马逊面临着季节性高峰的挑战。例如，为了等待年底的高峰期，整个大厅都空着，整条街道上的包装站都被篷布覆盖。
经验教训
有哪些引人注目的地方，以及电子商务公司可以从亚马逊学到什么？
- 整个流程完全实现了无纸化。
这绝对是一种最佳实践，也是一项明显的趋势，然而许多企业尚未达到这一水平。 - 不存在大批量库存。
许多企业将履约中心视为存储仓库，但实际上它们或许更应被视为零售商店。我并不认为履约中心中存在大批量库存就一定是不良实践，但建议将其限制在每周出货量超过一托盘的产品上。 - 产品存储混乱无序。
通常，由于搜索时间增加、空间利用率低以及出错率上升，混乱的存储方式被视为不良实践。然而，亚马逊却为此设计了一种行之有效的变通方案。我很期待看到哪些企业会效仿亚马逊的做法。 - 拣选流程同步运行。
通过让拣货员按照标准工时工作并消除延误，使得进度变得可预测且可计划。亚马逊自研系统中的智能算法确保了所有区域的进度保持一致，从而简化了订单合并的过程。我此前从未在商业软件中看到过如此智能化的应用。 - 库存实现共享。
长尾效应在亚马逊的业务中扮演着重要角色。然而，将所有产品都存放在各地仓库成本高昂。为了避免不得不向客户说“不”，各履约中心之间会共享库存。虽然并非每家企业都像亚马逊在德国那样拥有9个履约中心，但其他企业或许仍有能力从门店或直接向供应商调拨缺失的库存。
**) 文章上方图片：Philip Lange / Shutterstock.com