二、波次揀貨與路徑優化

    在位于上海浦東新區的1號店總部大廈，有一個數十平方米的監控中心。在該監控中心，數十臺顯示器整齊排列的一面墻壁上，它們如同1號店的儀表盤，實時顯示1號店的數據。比如，首頁和每個頻道的瀏覽量、實時訂單分布地圖、訂單趨勢圖、商品銷售排行榜以及用戶搜索關鍵詞等。“1號店每時每刻的運營狀況都能在上面體現，比如，當顯示屏上面呼叫中心變紅色的時候就說明排隊的人數太多了”。1號店監控中心負責人告訴記者。

    1號店每天有500萬會員在線，甚至每一秒都有訂單下達，每筆訂單的商品品類、數量以及配送地址都不一樣。以王曉楠為例，在她訂購一套咖啡壺的同時，與她同一小區的其他客戶訂購了別的東西，為了減少物流成本，當然將同一位置的訂單歸結在一起最好。但問題是，1號店系統如何能夠自動識別每個訂單的關聯性，并且將來自四面八方、雜亂無章的訂單與配送中心整齊存放的商品一一對應？

    為此，1號店發明了“訂單池”概念。1號店配送中心接收到訂單之后并不是立即按照訂單內容進行揀貨，而是把訂單投入訂單池。如同水池一樣，訂單池里面永遠“沉淀”一定數量的訂單，系統根據每個訂單的關聯系進行“分波”，每15-20個訂單為一個波次。

    “所謂波次就是一項揀貨任務。理論上講，一個訂單也可能成為一個波次，但倉庫人員有限，沒有那么多人去一個訂單一個訂單去揀貨，為了提高效率，我們將具有相同屬性的訂單歸結為一個波次。” 王海暉告訴記者。

    所謂的“相同屬性”大有文章。信息系統為了提高效率，將具有關聯的一些訂單合并為一個波次，這些關聯度完全是從數學的角度計算而來。比如，有的同一波次的商品共同屬性是同樣的商品，而有的同一波次的商品其共同屬性是同一個地址等。“我們有國外知名大學畢業的專業人才和專門的系統去研究算法，從而不斷優化我們的揀貨流程”。王海暉表示。

    當一個波次在訂單池形成之后，揀貨人員的RF槍就會出現相應的指令，告訴他到什么位置去揀什么樣的商品等。這里面涉及到一個路徑優化的問題。

    為了追求效率，電商的倉庫一般是平面庫，貨位上的商品以銷售的最小單位存放，而不是傳統零售常用的立體庫和按箱或托盤存放。貨位的優化很重要，它直接影響到揀貨的效率。傳統零售倉庫內的單次揀貨量大、種類少，效率不是問題，而電子商務的單次揀貨按波次，揀貨量小、種類多。

    據了解，1號店的庫位一般按照商品的關聯度和暢銷度來決定。一般有個暢銷商品區，離包裝區很近，以便快速揀貨。商品的關聯度越大（顧客在同一訂單里同時購買兩個商品的機率越大）則放的越近，撿完一個馬上可以撿另一個。

    貨品上架可按預先計算好配置的庫位，也可動態的隨機擺放（random show）。后者庫位的利用率要高不少，但需要RFID技術支持，實時定位。隨機擺放的另一個好處在于可以在上架現場根據實物商品的尺寸擴大或縮小庫位，提高貨架使用率。

    “商品在入庫前都會規劃自己的位置，這些位置也將輸入系統。訂單池形成一個波次之后，系統就會根據該波次中訂單的情況以及商品的位置為揀貨員規劃一條最優路徑。一般情況下，最優路徑是揀貨員行走的距離最短或者是先揀較輕的商品，后揀較重的商品以節省揀貨員的體力。”王海暉表示。

    當每個波次揀貨完畢之后，揀貨員就會將商品進行打包，隨后該商品進入分揀中心，根據訂單的地址通過自動滑軌進入相應的發貨區。在該發貨區，早有車輛在等候。

    事實上，揀貨也是一個數據與實物的交互過程。“揀貨員手中的RF槍會告訴揀貨員到某倉位揀某商品，揀完之后，還要掃描該商品。這就意味著通知系統，該商品已經被揀完，在庫存中不復存在。” 王海暉告訴記者。

    通過波次分配和路徑優化，1號店的揀貨效率得到了很大的提高。1號店提供的數據顯示：一個1號店倉庫揀貨員在上海單個面積約30000平米毗鄰的4個倉庫里，從約30萬件商品中揀出16.7件產品（16.7件是1號店平均每單的數量），需時間的時間不超過80秒。