導讀：傳統WMS系統是建立在相對靜態環境假設上的。而現實中的倉庫每天都面臨著突發訂單、緊急變更、延遲到貨和資源波動。本文將探討倉庫編排(Warehouse Orchestration)這一新興技術如何通過彌合傳統WMS系統與人類管理者之間的差距，利用人工智能技術整合數據、優化決策，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理Miguel的一天，理解他面對的運營挑戰。

清晨五點四十五分，經驗豐富的倉庫經理Miguel步入辦公室，按照原定發運計劃，他今天需要發運75個車次。

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

資源分配環節，Miguel憑經驗將36名員工分配到不同區域，但缺乏數據支持這些決策是否最優。當緊急變更出現，沃爾瑪訂單提前，或者承運商的卡車延遲，他必須緊急調配資源，將人員從接收區調往揀選區。

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。在缺乏綜合數據的情況下，Miguel只能基于經驗估計可行性，無法準確預測對其他工作的影響。

這些挑戰，讓PepsiCo認識到傳統WMS已不足以應對現代供應鏈的復雜性和動態性。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)技術的轉型項目，旨在超越固定波次的局限，實現更靈活、更智能的倉庫管理。

傳統WMS的角色與局限

倉庫管理系統(WMS)是現代倉庫的核心技術基礎，主要設計用于執行和記錄倉庫的作業。正如AutoScheduler AI的CEO Keith Moore所解釋的："WMS會指導工作和任務管理，但它們不是為了優化設施和資源，確保運營任務完成而設計的。"

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

“大多數公司認為，'我有WMS系統、TMS系統、LMS系統、YMS系統等等...既然我投資了這些系統，它們肯定會自動協同工作'，"Moore解釋道，"但不幸的現實是，我們仍在一個煙囪式的數字化世界中運作。" WMS的波次規劃(Wave Planning)模式，將一天的工作分解為預設的時間塊，每個時間塊處理特定一組訂單。這種模式在穩定、可預測的環境中表現良好，但在今天的動態供應鏈中顯露出嚴重局限。

在傳統環境中，彌補WMS局限的責任落在了倉庫管理者（如月臺主管、協調員和班次經理）的肩上。PepsiCo的倉庫編排高級經理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調員做出關于如何將產品從倉庫的各個區域流向最終目的地的正確決策。表現優秀的區域通常有一位擁有10-15年倉庫經驗的管理人員。"

倉庫編排：從數據到協調的三步轉型

正是在這個背景下，倉庫編排技術應運而生，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調所有樂手，引導他們產生和諧之音的指揮。它不是替代現有的樂器（系統）或音樂家（員工），而是確保每個人按照同一首樂譜，以協調的方式演奏。

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)：統一的運營視圖

第一步是創建單一的真實來源，整合所有關鍵數據。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。這位指揮如何創造和諧的音樂？同樣，倉庫主管如果沒有整合的數據視圖，如何做出最佳決策？

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

在這個階段，AutoScheduler自動從WMS、生產系統、運輸系統、勞動力管理系統等多個來源收集數據，創建一個統一的運營視圖。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據。

這種統一視圖代表了從分散、手動的信息收集到集中、自動的數據整合的轉變，為更有效的決策奠定了基礎。

預測性(Predictability)：從被動到主動

有了整合的數據視圖后，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生什么？"這就是預測性的核心。

傳統上，倉庫預測嚴重依賴經驗豐富的主管的直覺和經驗。但這種依賴個人經驗的模式面臨兩個根本性問題：一是這些經驗難以傳承，二是即使最有經驗的主管也難以在頭腦中同時處理數十個變量和約束。

AutoScheduler利用人工智能技術來彌補這一差距。系統分析來自各個源的數據，識別模式和趨勢，并預測未來幾小時甚至幾天內可能出現的情況。它能識別潛在瓶頸、預見服務風險、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："現在，我們不用等到裝載應該在5分鐘內出發卻發現還在等待生產的產品，系統可以提前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品，所以應該改變計劃，推遲發貨時間或用另一個產品替代'。"

這種能力使倉庫團隊從被動反應轉變為主動規劃，從應對今天的問題轉變為預防明天的問題。

編排/協調(Orchestration)：優化決策的藝術

第三步也是最關鍵的一步是將預測轉化為優化決策。光有數據和預測還不夠，真正的價值在于確定最佳行動方案，而這正是AI發揮關鍵作用的地方。

"現在我們擁有所有這些數據，能夠進行情景建模，確定可能出現的瓶頸，系統需要開始權衡和決策以優化結果，"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，已經有數億種可能的走法，而且一盤國際象棋的可能走法比宇宙中的原子還多?，F在將其擴展到倉庫，我控制著數千個托盤位置、數百名員工、許多門口，可能還有自動化系統...我們正在玩終極組合優化游戲。"

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整。這創造了"從混亂中創造平靜"的效果，使倉庫運營從緊張的危機管理轉變為平穩的預測執行。

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驗的主管去解決真正需要人工智慧的復雜問題。"人們在設施內能夠將他們的寶貴時間用于應對實際火災，而不是管理工作的整體編排，"Moore總結道。

PepsiCo配送中心新的一天

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

資源分配環節，Miguel告別了憑經驗猜測。系統基于具體訂單組合和預期工作量，精確建議各區域人員配置，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調整人員分布。

當沃爾瑪訂單提前而卡車延遲時，系統不僅提前預警，還自動重算最優方案，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。

一天結束時，系統協助完成了85個裝載（傳統方式僅78個），同時為明日預測了潛在挑戰并提出先發制人的解決方案。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變。

結論：未來倉庫管理的新范式

隨著供應鏈環境繼續加速變化，傳統WMS的固定波次模式將變得越來越不適應?，F代倉庫需要能夠實時適應變化、動態優化優先級和智能分配資源的系統。

PepsiCo的案例展示了倉庫編排技術如何滿足這些需求，通過整合數據、應用AI和持續優化，超越固定波次的局限，創造更加敏捷和高效的倉庫運營。正如Hall所總結的："我們已經超越了'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。"

對于面臨類似挑戰的企業，關鍵問題不再是"我如何更好地管理我的波次？"而是"我如何超越波次思維，實現真正的動態編排？"隨著技術繼續發展，我們可以預見倉庫管理將進一步從預定義的流程轉向自適應的、智能的、預測性的系統，能夠在不斷變化的環境中創造最佳結果。