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【顺力智慧物流大讲堂】拣货员至少50%的时间在赶路?顺力智能WMS四大策略解决传统人工拣货难题

2026-09-04 09:49:40
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【本期话题】

揭秘拣货路径规划算法

如何去除无效移动,让每一步都算数

本期技术负责人:吴思敏

一个很直观的问题:一个拣货员在仓库里走的路,到底有多少是“有用”的?

行业数据显示,在传统人工拣货模式下,拣货员有50%-70%的时间耗费在行走上,真正用于“拣取”的动作占比低。换句话说,效率的瓶颈不在手上,而在脚下。

今天我们就来解剖顺力智能WMS中这个看似基础、实则蕴含高算法含金量的功能点——拣货路径的规划。它不只是一个“画线”工具,而是决定仓库单位面积产出率的核心引擎。


一、什么是“拣货路径规划”?给拣货员装个“导航”

顺力智能

没有路径规划时,拣货员怎么走?要么靠老员工的“经验记忆”,要么按订单顺序“想到哪走到哪”。结果就是:路线交叉、重复行走、巷道空跑,一天下来微信步数轻松霸榜,但订单却依然积压。

拣货路径规划,本质上就是给每一张拣货任务单,提前算出一条“优路线”。

WMS根据本次需要拣取的所有货位坐标,结合仓库的实际物理布局(巷道位置、货架朝向、出入口位置等),通过算法实时计算出一条行走距离短、经过货位顺的闭环路径。拣货员只需按照PDA或车载终端上的箭头指引行走,就能依次命中所有目标货位,不走一步回头路,不漏拣任何一个SKU。


二、四种主流路径策略,你选哪一种?

路径规划不是“一刀切”的方案,不同仓库形态、不同订单结构,适用的策略完全不同。顺力智能WMS内置了多种路径算法引擎,供客户灵活配置。

顺力智能

策略一:S型路线(穿越式)——经典、省事

原理:拣货员从巷道一端进入,不走回头路,直接从另一端穿出,相邻巷道首尾相连,形成一条连续的“S”形轨迹。

适用场景:SKU分布较均匀、订单行数较多的批量拣货。

优点:路线规整,拣货员几乎不需要动脑,适合新手快速上手;整体行走距离理论短。

缺点:如果只需拣取巷道中间的少数几个货位,依然要走完整条巷道,末端空跑浪费明显。


策略二:返回型(中点回转)——专治“零星拣货”

原理:拣货员从巷道一端进入,拣完所需货位后,原路返回到进入端,再进入下一条巷道,无需穿越整条巷道。

适用场景:订单行数少、SKU分布稀疏的零散拣货(如B2B补货、售后订单)。

优点:避免在只需少量拣货的巷道中走完全程,适合“少而散”的订单类型。

缺点:存在折返走重复路段,巷道越多,重复距离累积越明显。


策略三:大通道循环(绕行式)——解决“跨区作业”

原理:当拣货范围横跨多个库区时,WMS规划一条沿着主通道外围绕行的大环线,拣货员按照环线方向依次进入各巷道作业,回到起点。

适用场景:整仓大范围拣货,或多楼层、多区域的跨区作业。

优点:路线清晰不易迷路,避免在密集巷道中频繁转向造成拥堵。

缺点:对于集中在某一区域的订单,外围绕行反而增加了不必要的行走距离。


策略四:动态智能路径——我们的“杀手锏”

以上三种都是基于固定规则的“静态规划”。而我们WMS的核心优势,在于结合控制系统/调度系统实时反馈的动态路径规划。

实时避障:当某条巷道因AGV故障或人工搬运暂时堵塞时,WMS接收WCS/RCS的拥堵信号,毫秒级重新计算绕行路线,拣货员PDA上的路径实时更新,不卡在原地干等。

负载均衡:当多个拣货员同时作业时,系统自动错峰分配路径,避免多人挤在同一条巷道里“堵车”,整体出库效率不因人员扎堆而下降。这正是顺力智能WMS区别于传统系统的核心能力——让每一次拣货都“聪明”地发生。


三、算法原理浅析:路径规划到底在算什么?

顺力智能

说完了策略层面的差异,我们再往深一层,看看路径规划在技术层面到底在解决什么问题。

在算法领域,仓库路径规划本质上属于组合优化问题——即在有限个可行路线中,找到满足约束条件下的优解。具体到仓库场景,就是把待拣货位作为地图上的节点,巷道作为连接节点的路径,算法需要在这些节点之间,计算出一条总行走距离短、且覆盖所有目标货位的路线。

这听起来简单,但在实际仓内环境中,约束条件远比教科书复杂。我们的WMS在算法层解决的核心难题有三个:

难点一:不是“走完就行”,是“走对顺序”

同样的十个货位,先拣A后拣B,与先拣B后拣A,行走距离可能相差数倍。算法不仅要决定“走哪条路”,还要决定“先访问谁”。我们把所有目标货位放在同一张地图上,通过动态规划的方式,在毫秒级内完成几十种甚至上百种顺序方案的比较,选出总距离短的那一条。


难点二:地面不是“平的”,权重时刻在变

传统路径规划把每条巷道视为等权重的线段,但真实仓库并非如此:

某条巷道是高频拣货区,人流量饱和——同等距离下,通行时间远超其他巷道;

某台设备临时故障,堵住了半条通道;

某个区域正在盘点,人员进出受限。

我们WMS的算法引擎会为每条巷道实时计算“动态权重”——距离不是固有的参数,通行速度、拥堵指数、作业状态全部参与加权计算。当WCS/RCS反馈现场异常信号时,路径权重表在毫秒级刷新,后续下发的拣货任务自动绕开拥堵区域,拣货员的PDA上看到的永远是一条“当前时刻快”的路,而不是“地理上短但走不动”的路。


难点三:多人并行时,路径要“错峰”

单个人走短路径不难,难的是十个人同时在仓库里走,每个人的“短路径”如果恰好重合,就会形成巷道拥堵,整体效率反而下降。

我们的算法在规划每条路径时,会参考当前在途的所有拣货任务路径,自动识别即将发生交汇的节点,适当调整其中部分任务的访问顺序或引入微小的绕行,把拥堵消灭在发生之前。这就是我们所说的“全局优”替代“局部优”——牺牲某一个人几米的绕行,换取全仓作业不卡顿,整体出库效率大化。

路径规划,看起来只是WMS里的一个模块,实际上它是算法、地图、实时数据三者的深度耦合。它无声地运行在每一次拣货任务的背后,为客户的每一笔订单找到那条“近的路”。而这条路省下来的每一步,都转化为客户仓库实实在在的利润。顺力智能,以算法驱动效率,让每一份投入都算数。

希望这篇短文能让大家对我们WMS在算法深度上的积累有更直观的认识——好的路径,是让拣货员感觉不到路径的存在,只知道自己走得顺、找得准、拣得快。


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