天津元生无界科技有限公司是北京络捷斯特科技发展股份有限公司的全资子公司，是一家以智能优化算法驱动决策的国家高新技术企业和天津市“雏鹰企业”。结合行业实践，仓储优化问题大体可分为两类：一类是仓储规划问题，常发生在新仓建设或业务结构调整阶段;另一类是日常运营优化问题，出现频次更高。两者共同构成仓内优化的主要应用场景，具体包括以下几个方面。

　　第一，需求预测。第二，空间与设备的智能规划。第三，存储策略优化。第四，订单组拨优化。第五，拣选路径优化。第六，成本测算。上述问题构成了我们在过去两年中重点研究与实践的方向。接下来，将结合典型案例进一步说明轻量级定制化方法在仓内优化中的具体应用。仓内优化的技术路径主要分为两类：一类是基于仿真的验证与优化，另一类是通过算法模型进行定制化计算。以上两类方法相辅相成，共同构成元生无界在仓储优化领域的核心方法论。接下来，将结合典型案例进一步说明其在实践中的应用与成效。

　　某鞋服行业客户拥有一个基于机器人货到人拣选系统的电商仓，希望通过数据分析与仿真优化提升作业效率。在项目中，我们利用数个月的订单数据构建了精细化的仓储仿真模型，对不同设备配置与作业策略进行了多轮验证与对比。仿真结果显示，在业务平峰期，仅需启用约60%的拣选设备即可满足订单需求。该结果与客户的实地测算数据高度一致，显著提升了仓储资源利用率与人员调度效率。通过这一优化方案，客户每年可节省约300 万元的运营成本。该案例充分体现了基于仿真技术进行仓内优化的高效性与可验证性，为后续算法驱动的仓储管理提供了坚实的实践基础。

　　沈阳某汽车零件前置仓管理水平较高，仓内布局规范、SOP执行严格。然而，在运营中发现小件区存在大量空储位，SKU分布不均，导致空间利用率低、库存成本高。针对这一问题，我们开发了定制化算法，对SKU结构与发货策略进行系统优化。优化内容主要包括：1.发货节奏优化。2.SKU结构优化。3.算法加权分析。4.货位与库存建议。通过以上优化，客户每年节省成本约四十万元，主要收益来自仓库退租与设备精简。该项目展示了数据驱动的仓储布局优化与SKU结构调整在降本增效方面的显著成效。

　　电商综合仓成本测算与布局优化项目为正在进行中的大型电商仓优化工程，核心目标是通过精确的数据分析实现成本可视化与仓储布局智能化。该仓库长期存在运营亏损问题，客户希望通过系统测算明确亏损来源，识别不同货主在仓储与作业环节中的真实成本，从而优化报价策略。除成本分析外，现场管理团队还提出多项运营数据支持需求。例如，该仓分为机器人拣选区与人工拣选区，当有新货主入驻时，需要科学决策其货物应分配至哪一区域，或在不同区域间如何合理分摊货量。针对这类复杂场景，传统经验判断往往难以兼顾效率与公平，而数据驱动的分析可提供精确依据。此外，仓库管理方还计划对机器人区货架进行结构调优。基于SKU发货频次与尺寸特征，我们设计了货架规格智能计算模型，用以确定各层货架高度、层数划分及储位数量，确保货架空间利用率与机器人拣选效率的最优平衡。该案例充分体现了轻量级定制化方法在复杂仓储环境中的应用价值。通过数据建模与算法优化的结合，不仅为客户提供了亏损诊断与成本测算工具，也为仓储空间规划、资源分配及未来扩容策略提供了科学决策依据。

　　仓内优化业务每个项目的体量或许不大，但每一次优化都能为企业带来切实的收益与能力提升。正是这些看似微小的创新与改进，推动着仓储智能决策的进化，汇聚成行业前行的力量。(责任编辑：孙昊)C