仓库编排(Warehouse Orchestration)：突破信息孤岛，优化运营决策

导读：传统WMS系统是建立在相对静态环境假设上的。而现实中的仓库每天都面临着突发订单、紧急变更、延迟到货和资源波动。本文将探讨仓库编排(Warehouse Orchestration)这一新兴技术如何通过弥合传统WMS系统与人类管理者之间的差距，利用人工智能技术整合数据、优化决策，从而彻底改变仓库的运营。

PepsiCo位于达拉斯的一个大型工厂的总仓，每天处理超过3,000个托盘的货物。让我们通过跟随仓库运营经理Miguel的一天，理解他面对的运营挑战。

清晨五点四十五分，经验丰富的仓库经理Miguel步入办公室，按照原定发运计划，他今天需要发运75个车次。

班次交接时，夜班主管报告了多项问题：生产线停机导致Mountain Dew短缺200托盘，5个车次装载未完成，冷藏区设备故障影响了一些货物入库。Miguel必须在多个独立系统间切换：WMS查看库存，生产系统检查计划，运输系统确认时间表，劳动力系统了解人员配置。这一数据整合过程耗时45分钟，却仍难以构建完整图景。

资源分配环节，Miguel凭经验将36名员工分配到不同区域，但缺乏数据支持这些决策是否最优。当紧急变更出现，沃尔玛订单提前，或者承运商的卡车延迟，他必须紧急调配资源，将人员从接收区调往拣选区。

午餐时，又一紧急请求：将明日计划的5个托盘加入今日车次配送。在缺乏综合数据的情况下，Miguel只能基于经验估计可行性，无法准确预测对其他工作的影响。

这些挑战，让PepsiCo认识到传统WMS已不足以应对现代供应链的复杂性和动态性。两年前，他们开始和一家美国的科技公司AutoScheduler AI合作，实施仓库编排(Warehouse Orchestration)技术的转型项目，旨在超越固定波次的局限，实现更灵活、更智能的仓库管理。

传统WMS的角色与局限

仓库管理系统(WMS)是现代仓库的核心技术基础，主要设计用于执行和记录仓库的作业。正如AutoScheduler AI的CEO Keith Moore所解释的："WMS会指导工作和任务管理，但它们不是为了优化设施和资源，确保运营任务完成而设计的。"

在实践中，WMS擅长回答的问题：我有什么产品？它们存放在哪里？如何有效地存储和拣选它们？它提供了宝贵的执行功能，如库存跟踪、基本任务管理、文档生成和有限的局部优化。WMS确保每个库存移动都被记录，每个订单都被跟踪，每个任务都有明确的执行指南。

“大多数公司认为，'我有WMS系统、TMS系统、LMS系统、YMS系统等等...既然我投资了这些系统，它们肯定会自动协同工作'，"Moore解释道，"但不幸的现实是，我们仍在一个烟囱式的数字化世界中运作。" WMS的波次规划(Wave Planning)模式，将一天的工作分解为预设的时间块，每个时间块处理特定一组订单。这种模式在稳定、可预测的环境中表现良好，但在今天的动态供应链中显露出严重局限。

在传统环境中，弥补WMS局限的责任落在了仓库管理者（如月台主管、协调员和班次经理）的肩上。PepsiCo的仓库编排高级经理Peter Hall生动描述了这一点："我们必须完全依靠我们的月台主管和协调员做出关于如何将产品从仓库的各个区域流向最终目的地的正确决策。表现优秀的区域通常有一位拥有10-15年仓库经验的管理人员。"

仓库编排：从数据到协调的三步转型

正是在这个背景下，仓库编排技术应运而生，旨在弥合WMS与人类管理者之间的鸿沟。如果我们将现代仓库比作一个复杂的交响乐团，那么仓库编排就是那位能够协调所有乐手，引导他们产生和谐之音的指挥。它不是替代现有的乐器（系统）或音乐家（员工），而是确保每个人按照同一首乐谱，以协调的方式演奏。

AutoScheduler提出了一个三阶段框架，这一框架不仅解释了仓库编排的核心功能，也为组织提供了实施路径：

可见性(Visibility)：统一的运营视图

第一步是创建单一的真实来源，整合所有关键数据。想象一下一位交响乐指挥没有完整的乐谱，只有零散的页面，每页只显示几种乐器的音符。这位指挥如何创造和谐的音乐？同样，仓库主管如果没有整合的数据视图，如何做出最佳决策？

"你必须知道发生了什么，不仅仅是在你的孤岛内，因为你不是生活在孤立的世界中。外部发生的一切都会影响你孤岛内发生的事情，"Moore强调道。

在这个阶段，AutoScheduler自动从WMS、生产系统、运输系统、劳动力管理系统等多个来源收集数据，创建一个统一的运营视图。这消除了管理者手动收集和整合信息的负担，确保决策基于完整而准确的数据。

这种统一视图代表了从分散、手动的信息收集到集中、自动的数据整合的转变，为更有效的决策奠定了基础。

预测性(Predictability)：从被动到主动

有了整合的数据视图后，下一个问题是："如果我知道我们当前的位置，我能否知道接下来会发生什么？"这就是预测性的核心。

传统上，仓库预测严重依赖经验丰富的主管的直觉和经验。但这种依赖个人经验的模式面临两个根本性问题：一是这些经验难以传承，二是即使最有经验的主管也难以在头脑中同时处理数十个变量和约束。

AutoScheduler利用人工智能技术来弥补这一差距。系统分析来自各个源的数据，识别模式和趋势，并预测未来几小时甚至几天内可能出现的情况。它能识别潜在瓶颈、预见服务风险、评估不同决策的影响，并为主管提供应对中断的策略。

Hall分享了一个具体例子："现在，我们不用等到装载应该在5分钟内出发却发现还在等待生产的产品，系统可以提前1小时、5小时甚至12小时告诉我们'你不会及时拿到这个产品，所以应该改变计划，推迟发货时间或用另一个产品替代'。"

这种能力使仓库团队从被动反应转变为主动规划，从应对今天的问题转变为预防明天的问题。

编排/协调(Orchestration)：优化决策的艺术

第三步也是最关键的一步是将预测转化为优化决策。光有数据和预测还不够，真正的价值在于确定最佳行动方案，而这正是AI发挥关键作用的地方。

"现在我们拥有所有这些数据，能够进行情景建模，确定可能出现的瓶颈，系统需要开始权衡和决策以优化结果，"Moore指出。

这一能力之所以变革性，在于它解决了仓库运营中的"终极组合优化游戏"。Moore打了一个生动的比喻："国际象棋是一个相当简单的游戏...但到了第三步，已经有数亿种可能的走法，而且一盘国际象棋的可能走法比宇宙中的原子还多。现在将其扩展到仓库，我控制着数千个托盘位置、数百名员工、许多门口，可能还有自动化系统...我们正在玩终极组合优化游戏。"

AutoScheduler的AI能够在这种近乎无限的可能性空间中找到最佳路径，并在情况变化时实时调整。这创造了"从混乱中创造平静"的效果，使仓库运营从紧张的危机管理转变为平稳的预测执行。

这种方法不是替代人的判断，而是增强它。通过自动化日常决策流程，仓库编排释放了有经验的主管去解决真正需要人工智慧的复杂问题。"人们在设施内能够将他们的宝贵时间用于应对实际火灾，而不是管理工作的整体编排，"Moore总结道。

PepsiCo配送中心新的一天

实施AutoScheduler AI后，Miguel的工作日发生了质的转变。清晨六点，他面对的不再是分散的信息源，而是整合了所有关键数据的单一仪表板。系统已自动分析夜班问题并重新优化了计划，包括Mountain Dew短缺和设备故障的应对方案。交接时间从45分钟缩短至20分钟，信息全面性却大幅提升。

资源分配环节，Miguel告别了凭经验猜测。系统基于具体订单组合和预期工作量，精确建议各区域人员配置，甚至预测全天资源在各个小时的需求变化，建议在适当时机动态调整人员分布。

当沃尔玛订单提前而卡车延迟时，系统不仅提前预警，还自动重算最优方案，准确预测影响范围并提供具体应对策略。面对临时加单请求，AutoScheduler能立即评估可行性并计算出精确的处理时间窗口，最小化对其他订单的影响。

一天结束时，系统协助完成了85个装载（传统方式仅78个），同时为明日预测了潜在挑战并提出先发制人的解决方案。最显著的变化不仅是效率提升，更是从被动反应到主动预测的思维转变。

结论：未来仓库管理的新范式

随着供应链环境继续加速变化，传统WMS的固定波次模式将变得越来越不适应。现代仓库需要能够实时适应变化、动态优化优先级和智能分配资源的系统。

PepsiCo的案例展示了仓库编排技术如何满足这些需求，通过整合数据、应用AI和持续优化，超越固定波次的局限，创造更加敏捷和高效的仓库运营。正如Hall所总结的："我们已经超越了'让我们更快地使用相同的工具'的阶段，你只能走这么远。你必须开始以不同的方式做事。"

对于面临类似挑战的企业，关键问题不再是"我如何更好地管理我的波次？"而是"我如何超越波次思维，实现真正的动态编排？"随着技术继续发展，我们可以预见仓库管理将进一步从预定义的流程转向自适应的、智能的、预测性的系统，能够在不断变化的环境中创造最佳结果。