上周，一位不太熟的朋友介紹了一個素未謀面、更不熟悉的人，說是要來請教一些倉庫操作的問題。本著只要是做供應鏈、做倉配、干物流的，能幫就幫的態度，我打算去見一面，順便混杯咖啡，還能多了解一個實際業務中的“異常案例”。

見面時，對方端著一大杯美式咖啡和一份精致的點心，眼神里既有焦慮，也帶著一絲期待。目光一對上，我就覺得這事沒那么簡單，肯定挺有意思。

果然，他所在的行業是做“閃電倉”業務的，這個方向本身就有挑戰性，一聽就知道是個值得深入探討的課題，興趣一下子就提了上來。

銷售業績的幸福感背后的酸楚

筆者聯系了兩家在廣東和浙江地區做得比較好的閃電倉企業，這兩家企業在全國都有幾百個倉點，并且還在持續擴張，在業內已經算是大戶玩家了。

從毛利率來看，一家反饋還可以，另一家則覺得不太理想，但兩家的業務增速都非常可觀。在近場供應鏈中，百貨、商超類商品的毛利普遍不高（除非是做尾貨或者灰產外，才可能有高毛利）。

這些倉庫內的SKU數量超過20000個，訂單結構也非常復雜。筆者自己也下過閃電倉的訂單：一條毯子、一套四件套、一張床墊、一雙拖鞋、一桶水、一個衣架……十幾樣東西不到30分鐘就送到了，當時真是大吃一驚。以前這種東西都是在京東、淘寶上買，現在閃電倉反而更快、更方便。

隨著銷售數據快速增長，大量復雜的訂單也隨之而來。如何高效、準確地把訂單從倉庫發出去，已經成為經營者最頭疼的問題之一。

閃電倉的本質是一種“敏捷供應鏈+小單快返”的模式，像是一個小型的線上+線下融合的超市，目標是替代傳統商超和便利店。經過三年疫情帶來的“宅經濟”培育，消費者的即時消費習慣已經形成，那些擁有強大供應鏈能力的商家，訂單增長非常迅猛。因此，近場供應鏈成了各大平臺爭相布局的核心戰場。

一些能力強的閃電倉會根據算法每天頻繁補貨。但如果倉庫管理系統（WMS）功能跟不上，無法支持高效的作業流程，再加上缺少柔性自動化的配合，現場管理很容易陷入混亂，異常訂單頻發，作業成本不斷上升，利潤也被嚴重壓縮。

在即時零售爆發式增長的今天，閃電倉以“30分鐘送達”的極致體驗，成為連接消費者與商品的關鍵節點。但隨著訂單量呈指數級增長，倉庫內部的操作效率和準確性，正成為決定成敗的關鍵因素。

接下來，我們一起來看看閃電倉在倉儲操作中有哪些共性的痛點，筆者也想借此機會拋磚引玉，結合自己的觀察，分享一些解決這些問題的思路和建議。

閃電倉模式的核心特性

美團閃電倉采用“線上+前置倉”模式，覆蓋3-5公里消費圈，24小時營業，30分鐘送達。商超訂單有著行業公認的最難操作的訂單結構，其倉內操作特性顯著：

SKU品類繁多且復雜 ：基本在線下大型商超內的品類80%都可以在閃電倉小店里找得到，這比路邊的便利店的SKU多了幾倍甚至十多倍。

敏捷供應鏈：先不提小單快返，超敏捷供應鏈的模式決定了日均到貨和發貨非常頻繁及時效要求非常高，且有部份短保、中保品類更需要更敏捷的供應鏈體系的支撐。

訂單結構復雜：想必去過線下超市的同學都應該知道，每次去商超買的東西永遠都是五花八門的，特別是集中采購的時候，線下個人采購在挑選和拿取這些商品的時候相當于是一個人只處理一個訂單，試想一下在閃電倉是一個人要同時處理多個訂單的時候的難度，而且還有時效的要求，想想頭都大。

產品非標嚴重：在閃電倉經常會出一，明明不同的產品共同一個條形碼（如拖鞋不同碼數產品編一樣，家居產品的不同顏色產品編碼一樣），這樣對倉內操作人員產生極大的生產障礙。

系統功能不健全：ABC的產品迭代更新快，SKU多，訂單結構復雜 ，怎樣可以把不同的商品正確的進行上架，怎樣定位正確的商品，怎樣通過系統能力降低人為的識別及檢校，這些功能并不是所有閃電倉的運營方都有能力去滿足的。

庫存管理難：閃電倉為中小型倉，上架揀選動作頻繁，差錯率相對較高，容易關聯后續環節的操作效能低下，商品飄移、找不到貨是常態。

人員管理難：因為訂單波動大，人員流失率高，就會影響在用工結構上需要非常強的彈性制度，大比例用臨時工，排兵布陣及排班策略不合理也會直接讓成本飆升，甚至還沒有計入培養培訓的成本及風險。

自動化普及率低：多數閃電倉倉內運營對于人的依賴性較強，作業效能及質量上不可控。

當然還有非常多的問題、難點，如ABC存貨策略、上架規則 、揀貨路徑規劃、人到貨人找貨、包裝工藝、多道校驗等。

針對閃電倉的業務特性與痛點，需從倉內操作核心要點及分階段實施策略進行系統性設計，以實現效率-成本-質量的動態平衡。以下是具體解析分享：

倉內操作核心要點解析：庫存布局與動態管理策略建議

1）品-位匹配策略：

A類動銷高集中存放：高周轉商品（如飲料、日用品）采用“一品一位”，靠近打包區/通道，降低揀貨路徑。

長尾SKU集約存儲：低頻C類商品采用“一位多品”，借助RFID/唯一性標識的可視化提升空間利用率。（品位關聯分析請參看之前分享，有單獨的策略描述）

動態補貨機制：基于實時銷售數據與銷售預測模型（如LSTM算法）進行預調倉，WMS設定合理的警戒庫存水位，減少人工干預頻率。

C類品的及時處理處置：做為敏捷供應鏈模型下，會產生更多的C類滯銷品，C類品放周期天數過長就等于負資產，而不是資產，及時處理處置C類品來降低庫存管理成本及損耗成本。

2）揀選效率優化

多模式適配：

燈光揀貨：PDA指引到巷道內貨架，目標商品所在的層/格位亮燈提示，正確揀取商品后，燈光熄滅，系統化+流程化+可視化=無腦化。

燈光分揀：大的波次建波，一次性拿取更多商品做批量混揀，再進行燈光指引分揀，解決中小件訂單分揀的精確性與速度問題，真正實現無腦化。

波次合并揀貨：針對“大單量+低SKU重合度”訂單進行合并揀選，降低重復行走距離。

路徑智能規劃：采用TSP算法優化揀貨路線，單均揀貨時間壓縮至極限。

3）技術與裝備協同

輕量自動化疊加：

AGV分層應用：貨架AGV處理中小件商品，托盤AGV針對重泡貨，組合投資回報周期可控制在1年以內，AGV相對成熟，對于大規模的SKU產品，AGV貨到人或料箱到人會是階段性比較實用的柔性自動化設備。

可視化系統整合：通過PDA+燈光指引+電子標簽形成強校驗閉環，減少人工依賴。

4）異常防控體系

異常責任鏈路設計：采取“異常發現即處理”機制，當事崗位實時修正（如揀錯貨由揀貨員重新補單），降低二次處理成本，更多的計件式的工種往往更關注效率而忽視了質量，一個波次里一個訂單的異常會造成后續整個波次所有訂單的發貨及時率，而異常訂單處理成本則是正常訂單處理成本的3-5倍。

數據溯源能力：通過WMS記錄全環節操作日志，實現問題分鐘級定位，誰的孩子誰抱，異常處理效率大幅度提升，誰犯錯誰買單的策略也會增加作業人員的犯錯成本從而降低異常率。

5）分階段策略實施路徑

短期策略：精益化改造與ROI驗證

目標：以最低成本提升人效10%-15%，單倉盈虧平衡點降至500單/日（擬）。

動作：

ABC熱力重構：根據歷史數據重排商品位，將Top 20%高流量SKU移動至50米揀貨圈內，C類品通過營銷策略或下水道處置掉。

SOP無腦化：簡化操作判斷（如二維碼+燈光雙重校驗），新員工培訓周期從3天壓至1天甚至半小時。

系統功能升級：wms功能在快速培訓場景下需要達成的效果是；用最簡單明了的界面和最少的操作流程來實現最快的生產發貨協同作業的系統功能。

眾包彈性用工：接入美團騎手或其他眾包商閑時人力池，高峰時段大幅降低勞務成本。

設備輕量化改造：引入低成本燈光分揀墻，單倉硬件投入成本<5萬元，錯揀率下降至1%以下。  

6）中期策略：自動化升級與數據閉環

目標：人效同比提升50%，庫存周轉率提高20%。

動作：

貨到人自動化：部署模塊化AGV群組，采用“租賃+分潤”模式分攤初期投入風險。

預測-執行一體化：構建銷量預測（Prophet算法）與補貨聯動系統，滯銷品占比減少15%。

數字孿生映射：建立倉庫3D仿真模型，動態測試布局優化方案，空間利用率再提10%-20%。

倉內無人化試點：在標準化場景試點AMR、機械臂全自動揀選進行黑燈作業，單倉節省人力成本40%。

7）長期策略：供應鏈重塑

目標：成為區域即時零售基礎設施，開放能力實現B端服務收入占比超30%。

動作：

分布式無人倉網絡：人機結合+銷售預測模型，構建無人倉，實現極致訂單生產作業。

C2M反向供應鏈：通過消費數據驅動品牌商定制高頻商品替換同類低頻產品，控制SKU總數，降低庫存壓力增加A類品的周轉率，SKU精簡30%+同時毛利大幅提升。

跨平臺能力輸出：將倉內管理系統（如波次算法、AGV調度模塊）SaaS化對外服務，創造新盈利點。

上述內容只代表個人研究觀點，歡迎大家建議指正。

作者 | 譚沖

來源 | 物流沙龍

譚沖：全球倉配供應鏈解決方案資深專家，物流沙龍資深版主，羅戈網資深專家顧問，擅長提供全鏈路的倉配解決方案。

此文系作者個人觀點，不代表物流沙龍立場