聚水潭深度优化拣货路径：单均行走缩短41%

2026年9月22日，聚水潭完成仓储拣货路径的深度优化。新算法按货位热度、订单商品重合度与通道方向生成波次，把原来按订单逐单拣的方式改为按波次合并拣选，并在拣货单上标注最短行走顺序。23个仓库的实测数据显示，单均行走距离缩短41%，人均每小时拣货件数从86件提升到119件，错拣率降至0.06%。

拣货是仓内最耗人力的动作。一个日发五千单的仓库，拣货员每天在货架间走的距离往往超过十五公里，路径规划不合理时，同一排货架可能要来回走三趟。聚水潭仓储产品负责人谭立新说：“仓内优化没有玄学，就是让每一米路都走到有用的地方。我们把订单打散重排，让一次推车带走更多件。”这次优化针对的是波次生成与路径排序两个环节。

波次生成：先聚合再排序

系统首先按截单时间、承运商、仓库分区把待拣订单分组，再计算组内订单的商品重合度，重合度高的订单合并为一个波次，目标是让一个波次覆盖的货位数最少。算法设置了波次上限，避免单波过大导致分播困难，同时支持按拣货车格数约束每波件数。灰度仓库的平均波次商品重合度从18%提升到47%。

对于爆款与长尾混排的订单，系统会把爆款单独拆成“快拣波次”，走就近货位的快速通道，长尾商品进入常规波次。实测中，快拣波次平均耗时4分12秒，比混拣缩短一半以上。仓库可以在后台设置快拣的销量阈值，超过阈值自动归入快拣池。

路径排序：按通道方向走一趟

路径排序采用货位坐标加通道方向的方式，把仓库抽象为网格，先按巷道单向通行规则排序，再对同一巷道内的货位按深度排序，尽量减少回头路。拣货单上会显示序号、货位编码、商品名与建议数量，拣货员按序号推进即可，不需要自己判断走哪边。对于多层货架，系统把楼层切换次数也纳入代价计算。

23个参与实测的仓库中，单均行走距离从183米降到108米，降幅41%；人均每小时拣货件数从86件提升到119件，提升38.4%。错拣率从0.19%降到0.06%，主要因为合并拣选后同一货位只触碰一次，减少了拿错规格的机会。谭立新补充，算法还会根据实际行走轨迹做反向校准，逐步修正货位坐标偏差。

与波次播种、复核联动

拣货完成后，系统按订单格口生成播种任务，播种页会标出每格应放件数，并与复核台的称重结果联动。若某一格重量偏差超过设定百分比，系统立即提示复查，避免错发流入打包环节。灰度仓库的复核拦截率从0.8%降到0.3%，返工件数明显减少。

对于使用电子标签或PDA的仓库，拣货任务可直接下发到设备，扫码即确认，无需手工勾选。系统同时记录每个拣货员的行走轨迹与耗时，生成班组效率报表，仓库主管可据此调整排班与货位布局。下一阶段，团队计划把货位热度迁移建议做成自动任务，让爆款逐步靠近发货区。

路径优化的核心是把订单按货位热度和体积重新排序。系统先按商品所在货架做聚类，再把同一通道内的订单合并成一次推车任务，遇到大件或冷链商品单独拆出，避免一条路径上出现互相挤压的货品。实测单均行走距离从186米降到110米，缩短41%；单人每小时拣货件数从74件提升到103件，错拣率下降到0.03%。

系统同时记录每个拣货员的行走轨迹与耗时，生成班组效率报表。仓库主管可以看到同一波次里不同人员的耗时差异，判断是货位设置不合理还是操作不熟练；若某个货位的拣取频次长期偏低，系统会建议调整陈列位置，把高频商品前移。

波次策略与拣货路径是一体的。商家可以按订单的时效、快递公司、商品体积设置波次规则，系统在生成波次时就把路径算好，拣货员拿到的是一个已经排好顺序的任务清单，不需要自己在仓库里判断先走哪一排货架。

拣货路径优化已随V9.4版本发布，使用聚水潭仓储模块的商家在“仓储—波次策略”页开启即可，货位坐标需先在仓库设置中维护完整。建议先在一个仓库试点两周，再推广到全部仓库。最新客户端可在下载页获取。