416隨著人工智能（AI）技術的深度滲透，智能倉儲管理系統(tǒng)正逐步從單一環(huán)節(jié)優(yōu)化向全流程協(xié)同演進。AI不僅通過技術手段提升作業(yè)效率，更通過協(xié)調“人、機、料、環(huán)境、方法”五大要素，推動倉儲作業(yè)的智能化與系統(tǒng)性升級。本文將從物料的來料接收、入庫、庫存管理、揀貨、出庫、盤點等核心場景出發(fā)，分析AI如何實現(xiàn)“人機料法環(huán)”的有效結合，并簡述其具體作用與價值。
來料接收是倉儲管理的第一步，涉及物料的驗收、分類和信息錄入。傳統(tǒng)模式下，依賴人工核對物料信息，并逐個對物料進行點收，無法按照物料緊急程度進行排序收料，常易出現(xiàn)揀貨或出庫已處于欠料狀態(tài)，收料還處于排隊等待接收的情況；同時依賴人工點收不僅效率低還易出錯。
AI融合應用：
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結合庫存與出庫需求通過AI智能算法自主排定物料接收順序，來指導物料點收作業(yè)。
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通過AI驅動的機器視覺技術，自動識別物料標簽、條碼或外觀，快速完成物料信息的錄入和核對。
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收料異常時（如包裝破損、數(shù)量短缺等），通過AI驅動的機器視覺技術，自動記錄異常信息并將異常信息向上/下游系統(tǒng)進行預警(SRM\QMS等)。
AI融合的價值：
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提高來料接收效率，減少人工干預。
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降低信息錄入錯誤率，提升數(shù)據(jù)準確性。
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實現(xiàn)異常情況的實時監(jiān)控和處理。
入庫環(huán)節(jié)涉及物料的搬運、存放位置分配和上架操作。傳統(tǒng)模式下，要么是固定庫位靠人工記憶存放，要么是人拖著物料在庫內(nèi)尋找?guī)煳唬挠锌瘴煌姆?。導致行走路線長入庫作業(yè)效率低、庫位利用率低、物料存放混亂揀貨時找料困難等。
AI融合應用：
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按物料屬性（尺寸、重量、物料類型...）、庫位信息（地理位置、尺寸、重量、堆疊層數(shù)...）、現(xiàn)有庫存信息、歷史數(shù)據(jù)信息、出庫需求或預測等條件，通過AI智能算法分配最優(yōu)庫位，指導人員或智能入庫設備(AGV或智能叉車)執(zhí)行入庫作業(yè)。
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結合庫位信息、入庫設備信息、庫內(nèi)道路信息，通過AI智能算法為AGV或智能叉車規(guī)劃最短入庫路徑，避開擁堵區(qū)域。
AI融合的價值：
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減少人工庫位分配的主觀性誤差。
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提高庫位利用率，節(jié)省倉庫面積。
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提升入庫作業(yè)效率，降低智能入庫設備能耗。
庫存管理是倉儲管理的核心環(huán)節(jié)，涉及庫存數(shù)據(jù)的實時更新、庫存水平的監(jiān)控、補貨策略的制定以及物料存放庫位的優(yōu)化調整。傳統(tǒng)的倉儲管理系統(tǒng)一般只是根據(jù)出入庫操作后的數(shù)據(jù)進行更新與監(jiān)控庫存水平，并不能結合預計的到貨計劃、發(fā)貨計劃、歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和季節(jié)性因素，預測未來需求，優(yōu)化庫存水平。
AI融合應用：
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結合到貨計劃、發(fā)貨計劃、歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和季節(jié)性因素等數(shù)據(jù)信息，通過AI智能算法優(yōu)化庫存并自動生成補貨需求或預測。
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通過AI對庫存數(shù)據(jù)的分析，實時預警庫存的過期、呆滯風險，同時分析異常原因并給出處理建議。
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根據(jù)庫存信息、庫位信息、倉儲設備信息、到貨計劃、發(fā)貨計劃等信息，動態(tài)優(yōu)化調整物料的存儲庫位，并自動調度倉儲智能化設備執(zhí)行庫位調整。
AI融合的價值：
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實時動態(tài)優(yōu)化庫存，提高庫存周轉率，降低庫存金額。
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實時的庫存監(jiān)控與預警，降低庫存過期或呆滯風險。
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自動生成補貨需求或預測，降低缺貨異常避免減少對生產(chǎn)的影響。
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實時動態(tài)優(yōu)化調整物料存儲庫位，提高庫位利用率。
揀貨是倉儲作業(yè)中最耗時的環(huán)節(jié)之一，傳統(tǒng)模式下多是人工按發(fā)貨需求單逐單揀貨，不能有效地進行合并揀貨，效率低且容易出錯。
AI融合應用：
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AI智能算法根據(jù)發(fā)貨需求、倉庫布局、倉儲設備信息，自動合并需求并生成揀貨任務，減少重復揀貨操作；同時使揀貨路徑最優(yōu)，減少設備或揀貨員的行走距離。
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通過AI驅動的智能揀選機器人（如機械臂、AMR），實現(xiàn)自動化揀選作業(yè)。
AI融合的價值：
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縮短訂單處理時間、揀選作業(yè)時間，提高揀貨效率。
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智能揀選設備的應用，減少揀選人工成度且提升揀選的正確率。
出庫環(huán)節(jié)涉及物料的核對、打包和發(fā)貨。傳統(tǒng)模式下，依賴人工核對訂單和物料信息，容易出現(xiàn)錯誤；同時依賴人工經(jīng)驗打包，裝載率與品質無法確保。
AI融合應用：
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通過機器視覺和NLP技術，自動核對訂單信息和物料信息，確保出庫準確性。
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AI智能算法根據(jù)物料的屬性和運輸要求，優(yōu)化打包方案，減少包裝材料浪費的同時降低品質異常風險。
AI融合的價值：
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提高出庫準確性，減少發(fā)貨錯誤，降低客訴風險。
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優(yōu)化打包方案，減少包裝材料與運輸成本，降低品質異常風險。
盤點是倉儲管理中的重要環(huán)節(jié)，用于核對實際庫存與系統(tǒng)記錄是否一致。傳統(tǒng)模式下的盤點多數(shù)是基于停產(chǎn)/停線下的靜態(tài)盤點，且一般作業(yè)員都要加班應對，耗時長且容易出錯。
AI融合應用：
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基于AI智能算法，通過機器視覺或RFID技術，實現(xiàn)實時動態(tài)盤點。
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AI智能算法分析盤點數(shù)據(jù)，自動識別庫存差異，NLP技術自動生成盤點分析報告。
AI融合的價值：
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在不停產(chǎn)/停線的情況下，實時動態(tài)盤點，提高盤點效率降低盤點成本。
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降低盤點錯誤率，提升數(shù)據(jù)準確性。
AI在智能倉儲管理系統(tǒng)中的應用，本質是通過技術手段實現(xiàn)“人、機、料、環(huán)境、方法”五大要素的深度協(xié)同：
人：從執(zhí)行者轉為決策監(jiān)督者，聚焦更高價值任務。
機：從獨立設備轉為智能網(wǎng)絡節(jié)點，實現(xiàn)全局優(yōu)化。
料：從被動管理轉為數(shù)據(jù)驅動的動態(tài)流動。
環(huán)境：從固定約束轉為可適應的彈性空間。
方法：從經(jīng)驗依賴轉為算法驅動的科學決策。
漢思信息Hi WMS系統(tǒng)，在智能庫位分配、智能調度自動化物流設備(AGV、自動化立庫等)、智能優(yōu)化庫存、智能分揀以及動態(tài)盤點等功能里均有融合AI智能算法應用。
通過這種系統(tǒng)性升級，企業(yè)可顯著降低運營成本、提升作業(yè)效率，并為供應鏈的敏捷性與韌性奠定基礎。未來，隨著AI與5G、數(shù)字孿生等技術的進一步融合，智能倉儲將向“無人化”“自適應”方向加速演進。
HanThink
福州漢思信息技術有限公司成立于2008年，致力于提供企業(yè)用戶全面、量身定制的MOM管理軟件MES、WMS、LES、QMS、EAM、EMS、IOT和整體解決方案。
目前服務的領域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車行業(yè)、新能源行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、食品行業(yè)、機加工制造行業(yè)、電氣行業(yè)、物流行業(yè)、大型裝配等。
尤其在汽車、醫(yī)藥、食品、新能源行業(yè)（新能源汽車、光伏、電池、儲能等）積累了豐富的實施經(jīng)驗和行業(yè)方案，是國內(nèi)MOM的領先供應商。
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