仓储系统

引子：一个仓库主管的抱怨 “为什么拣货员每天要走10公里路？明明商品就在那里，为什么不能放得更合理一点？” 这是2022年夏天，我们深圳仓库主管老张的抱怨。他给我看了仓库的热力图——拣货员的行走轨迹遍布整个仓库，像一张密密麻麻的蜘蛛网。 数据更触目惊心： 8个仓库，总面积50,000+平方米 每天处理2万+出库单 拣货员人均每天行走路径：10.5公里 单笔订单平均拣货时间：18分钟 问题的根源在于：我们的库位分配策略太随机了。新到货的商品，系统找到第一个空闲库位就塞进去，完全不考虑商品的出库频率、拣货路径、库位高度等因素。 经过3个月的算法优化和系统重构，我们实现了： 拣货效率提升40% 人均行走路径减少至6.3公里 单笔订单拣货时间缩短至10分钟 空间利用率提升15% 这篇文章，就是那段时间算法演进的完整技术总结。 库位分配的业务价值 在讲算法之前，先理解为什么库位分配如此重要： 1. 拣货效率 核心指标：拣货路径长度 场景：订单包含3个商品（A、B、C） 方案1（随机分配）： 入口 → A(100m) → B(300m) → C(50m) → 出口(150m) 总路径：600m 方案2（优化分配）： 入口 → A(20m) → B(30m) → C(40m) → 出口(50m) 总路径：140m 效率提升：(600-140)/600 = 76.7% 2. 空间利用率 核心指标：库位满载率 重货在下层（承重强） 轻货在上层（便于搬运） 大件在地面库位 小件在货架 3. 作业安全 易碎品避开高层库位 危险品单独存放 高频商品避开拥挤区域 算法演进：从V1.0到V3.0 V1.0：随机分配（最简单，最差） 实现逻辑： @Service public class LocationAllocationServiceV1 { /** * V1.0：找第一个空闲库位 */ public Location allocate(Product product) { // 查询所有空闲库位 List<Location> emptyLocations = locationRepository.findByStatus(LocationStatus.EMPTY); if (empty Locations.isEmpty()) { throw new NoAvailableLocationException(); } // 返回第一个 return emptyLocations.get(0); } } 优点： ...