雙11又要來了！準備下訂單的大家還有倉庫中辛苦備戰的所有人，應該都很期待到底11/11當天產生的大量訂單會需要多少天才消化完？消費者到底幾天會收到貨？倉庫經理要經歷幾個不眠的夜？
基於今年Yahoo信心滿滿的公開他們的「AI物流中心」，從後來釋出的影片中可以看到他們導入自動化協助物流作業流程！藉由這樣的設計和配置，我覺得至少可以協助倉庫作業達到以下幾件事：
- 挑出高出貨頻次的中小件品（可能佔總出貨件數95%以上）作為自動化的重點，避免過度設計。
- 妥善運用shuttle 高度特性並善用夾層上下空間，分別作為揀貨分撥和包裝及出貨分揀的空間，並利用輸送帶做上下空間和流程的串連。
- 運用系統蒐集歷史數據，作為未來集貨分貨及商品擺放位置等等作業策略的基礎。
但仍有以下事項待觀察：
- 物流是零售產業的基礎投資，又電商的商業模式是時時在做改變的，或許需要歷史數據搭配商業決策去作為倉庫作業策略的基礎。
- Shuttle 加上輸送帶的設計都是變動彈性較低且串聯度極高的設計，也就是說當系統中其中一個環節出問題，將很有可能影響整個系統很大部分甚至全部的運作，異常管理的風險較高。
- 訂單中的商品位在不同的區域，如何合併包裹或共同配送？
後續想接著分享自動化對於倉庫管理中「訂單下發到倉庫」到「包裹離開倉庫」有哪些幫助？
倉庫的自動化進程可以說是被Amazon還有菜鳥、天貓等中國的電商平台推著，快速的往前發展！幾個技術的進程：
- 人員在貨架間搭配PDA指引揀貨
- 加入輸送帶減少走行距離
- 加入彙整訂單後揀貨機制
- 貨到人揀貨模式
幾個常被媒體提到各大平台投資的其實都是現今流行的「貨到人」揀貨方案，各有適用的場景：
補充：以上各個方案其實都有不同的儲存單位選擇（棧板 或 客製化貨箱、貨箱再分成小格），所以基本可以滿足不同類商品不同庫存量的需求，像是美妝、家電、餅乾飲料可能各自有最適宜的儲存單位。
電商平台倉的挑戰：
- 高度正確性要求(反映在客服及退貨成本)
- 少量多樣的商品(不同的顏色、尺寸)
- 跨品類(家電、美妝、食品、服飾…)
- 尖離峰極高的作業量差異
倉庫的自動化和資訊化可以大大協助前兩項，利用協助倉庫更準確更有效率的管理上百萬種商品。
但對於後面兩項，自動化就有好有壞了！
對於不同的品類有個各自適合的儲存單位和揀貨方式，自動化規劃的同時需要決定各個品類的規劃比例，也就給這個倉庫未來至少10年使用上的限制；而針對尖離峰的議題，在尖峰可能是離峰10倍工作量的假設下，到底應該如何設定及投資這套設備的產能？
所以在自動化方案的選擇上，特別是電商，「彈性」絕對是必須放在優先順位考量的重點！
在MITx’s Supply Chain Management MicroMasters® Program（非常棒的一列課程 免費！）聽過非常貼切的一句話，好的倉庫管理關鍵在於：用「最少的資源」在「一定的時間」內管理「最多種類」的商品，就反應著規劃的關鍵在於針對倉庫的需求針對特定的規模和品類選擇最適合最有經濟效應的方案！
