仓储物流订单履行：技术创新驱动下的效率革命与未来图景（苏州牧星智能科技有限公司 黄志明 孙萌萌）

　　本文首先详细分析了仓储物流订单履行的特点、变化、面临的挑战以及如何通过物流自动化技术升级以及管理创新帮企业提升订单履行能力，然后以牧星GTP+3D Sorter一体化方案为例介绍了“货到人+智能播种”技术在不同场景下的应用和价值，最后分享了订单履行未来的需求趋势及技术升级方向。

　　深耕精益生产与智能仓储物流领域多年，专注于仓储机器人技术创新与解决方案落地，特别是拣选、分播一体化技术与智能算法创新，坚持以软件赋能硬件提升物流效率，是行业内兼具技术深度与实践经验的专家。

　　他主导研发了3D Sorter智能播种系统等标志性产品，推动MIX、MIX Pro等全能型货到人创新解决方案落地，带领团队实现60天内完成大规模项目交付的行业突破。他深谙海内外市场需求差异，主导的技术方案已服务全球20多个国家和地区的客户，覆盖电商、制造、3PL等多领域。

　　在消费需求多元化与产业数字化深层次地融合的当下，仓储物流订单履行已跃升为企业差异化竞争的核心载体。尤其是近年来，订单结构的颠覆性变化、技术工具的迭代升级，正推动行业从人工密集型向智能协同型加速转型。从订单特征的变革到企业实践的痛点，从技术应用的价值到未来趋势的展望，每一个环节的演进都在重塑仓储物流的履约逻辑，为从业者提供兼具实操性与前瞻性的发展思路。

　　观察近年行业发展，仓储物流订单已呈现出显著的碎片化、高频化、多品类化趋势。具体表现为：一是小批量订单占比持续攀升，如汽车零部件企业的单车型专属配件订单量较前些年实现了倍数增长；二是多SKU订单成为常态，零售企业单均SKU数量显著增多，生鲜电商一站式购齐订单占比超七成，部分订单甚至包含数十个品类的SKU，涵盖蔬菜、肉类、日用品等多个领域（如图1）；三是下单频次与时效要求实现双高，即时零售用户月均下单频次显著增加；四是定制化需求的渗透率提升，C2M模式在服装、家电行业渗透率超两成，如某服装品牌的“个性化刺绣卫衣”订单中，用户可自主选择图案、面料与尺码，此类订单的履约周期要求甚至较标准订单缩短不少。

　　推动这些变化的核心因素，离不开消费模式、消费需求与供应链协同的深度变革。消费模式的转变，推动订单向“短周期、高波动”新业态转型，而即时零售的“3公里生活圈”模式进一步压缩了订单履约半径与时间窗口。在消费需求上，伴随Z世代逐步成为消费主力，个性化、即时化、体验化需求凸显，让订单从标准化向定制化延伸。跨境电子商务交易规模持续扩大，订单涉及多语言系统对接、跨境关税适配、多模式物流协同等复杂环节，复杂度较国内大幅提升。

　　这些变化也进一步提升了对订单履行各项指标的要求。如在效率上，从按天交付转向按小时或分钟交付。即时零售企业要求订单生成后短时间之内完成拣货打包，跨境电子商务企业需实现海外仓订单当日出库，这些变化也让企业对订单履行的要求从完成交付向优质交付跃迁；在成本上，头部企业通过技术优化，将单均履约成本大幅度降低，中小企业也在通过轻量化技术投入压缩成本；在柔性能力上，大促期间订单量激增数倍时，履约体系需要具备短时间内产能翻倍的能力。

　　在上述需求变化下，企业在提升订单履约能力的过程中，也面临着诸多挑战。具体表现在：

　　（1）空间资源方面，传统平面仓库存储密度较低，电商物流中心常因SKU大幅度的增加，不得不租赁多个临时仓库，单月额外支出成本比较高，部分企业还因仓库选址限制，无法通过扩建解决空间问题。

　　（2）人力效率与成本方面，人工拣选效率较低，错发率处于较高水平，大促期间需临时扩招大量人力，培训成本与管理难度陡增，人员流动性还导致作业稳定性下降。

　　（3）系统协同方面，不少企业的 OMS（订单管理系统）、WMS（仓库管理系统）、TMS（运输管理系统）数据割裂，如制造企业常曾因WMS与生产系统不同步，导致成品入库延迟，订单交付违约率上升。

　　（4）多品类柔性适配较薄弱，生鲜企业拓展预制菜品类时，原有仓库无冷链存储区、分拣设备无法适配易碎品，导致订单延迟率显著上升，电商企业同时运营多品类时，也难以通过单一流程满足多种品类的履约需求。

　　为应对这些挑战，企业纷纷从信息化、智能化与流程重构三个方向优化投入，其中牧星GTP+3D Sorter一体化方案（如图2所示）在智能化升级与流程重构中均展现出核心价值。

　　信息化升级方面，头部企业通过部署一体化供应链管理平台，实现订单、库存、运输数据实时联动，助力客户在“双11”等大促期间实现高回报和低投诉。中小企业则通过轻量化SaaS系统，实现“订单到库存”基础数据同步，降低协同成本。

　　智能化投入方面，不同企业依据自己需求选择适配的技术方案。如自动化立体仓库（AS/RS）及近几年越来越流行的四向托盘穿梭车等，凭借对存储能力的显著提升，成为众多企业的重要选择。行业整体应用这些技术后，存储密度较传统平面仓大幅度提高，SKU存储量普遍提升2～3倍，空间利用率提升60%～80%，出库效率明显地增长，有效缓解了传统仓库空间资源紧张的问题，为应对订单多品类化、高频化带来的存储压力提供了有力支撑。

　　与此同时，另一些企业则聚焦拣选与分播环节的效率优化，选择引入“货到人”拣选系统与分播设备的组合方案，如牧星GTP+3D Sorter一体化方案。通过3D Sorter智能播种系统与GTP系统协同，可直接突破效率瓶颈——单员工播种效率从传统人工每小时400件跃升至1200件，拣选效率从每小时250件提升至750件。某3PL企业引入该一体化方案后，拣选效率提升2倍以上，在每日处理1万单（5万件）的订单强度下，拣选人员从20人减至7人，分播供包人员仅需4人，人力投入减少45%，设备成本与作业效率得到双重优化。此外，交叉带分拣线、翻盘式分拣线等智能分拣系统也可支撑多品类订单高效处理，助力某快递公司的交叉带分拣线日处理量大幅度的增加，分拣错误率降至极低水平。

　　流程重构方面，企业以订单波次管理为核心整合订单，牧星方案在此环节也有突破性革新：传统GTP解决方案中工作站因对接独立播种墙、格口数量有限，面临波次订单行被严格限制的困境。若两个波次需调用相同潜伏货架，AMR需重复搬运两次。而3D Sorter智能播种方案通过增添设备对接格口数量，支持将多个小波次合并为次，直接减少潜伏料架搬运次数，同时取消工作站人工播种环节，使拣选效率明显提升（如图3所示），并可大幅度的降低GTP自动化方案设备投资所需成本。某3PL企业引入该一体化解决方案后，单波次处理周期大幅度缩短，产能提升3倍以上。同时，该方案因AMR搬运频次下降，同等仓库的设备投入量相应减少，对于面临转变发展方式与经济转型的仓储客户来说是极佳选择。3D Sorter智能播种方案的多格口特性适配逆向物流需求，某服装企业引入后，通过“扫码识别—自动分类”的退货分拣线，处理效率大幅度提高，进一步拓展了方案的应用场景。

　　这些自动化、智能化技术的场景化应用，以牧星GTP+3D Sorter一体化解决方案为例，在多SKU、小批量订单场景中实现波次订单精准拆解、商品动态调取、快速播种分单的全流程的优化：系统根据波次订单的SKU需求，指令“货到人”设备将对应货架输送至拣选工位，拣选后通过3D Sorter快速分配至打包工位，实现拣选到播种流程间无缝衔接。某零售企业引入上述方案后，波次拣选效率提升2倍以上，播种环节人工干预减少60%，单波次处理周期缩短至原来的1/3，SKU处理密度明显提高，支撑日均海量订单高效履约。

　　同时，该方案支持“货到人”与“订单到人”模式动态切换，“多SKU、小批量”场景用“货到人”模式减少无效移动，“大单量、少SKU”场景用传统人工拣选模式提升速度，某电商企业应用上述方案后，人均拣选效率提升1.5倍，错发率降至0.05%以下。大促期间，通过模块化设备租赁和即插即用系统，可快速部署临时AMR与3D Sorter，结合动态调度功能提升波次拆解效率，避免订单积压，某平台“双11”期间订单解决能力提升2倍，大促后设备归还降低长期成本。

　　在逆向物流中，某服装企业应用3D Sorter后处理效率提升200%，质检准确率达99.5%，人力成本减少60%，且兼容多尺寸商品，处理退货商品能力明显地增强，实现当季服装快速二次上架销售。

　　综上，随着仓储物流订单履行向智能化转型，多设备协同的完整一体化解决方案（如“货到人”系统与智能分播设备组合、AMR与智能分拣线联动等）的优势愈发凸显，其核心价值在于突破单一设备的功能边界，通过全流程协同实现效能跃升（如图4所示）。

　　一是人员结构从体力密集向技术运维转型。某物流中心引入“货到人”系统与分拣设备组合方案后，拣选操作人员数量大幅度减少，运维与数据分析人员占比明显提升，人员培训重点从操作技能转向设备日常维护、订单数据解读、异常问题处理等。比如培训员工通过系统后台监控“货到人”设备的运作时的状态，及时有效地发现并解决设备卡顿问题。

　　二是作业管理从人工调度向数据驱动升级。通过智能调度平台实时采集设备正常运行数据与订单履行数据，系统自动生成优化方案，当“货到人”设备的待处理订单量超过阈值时，系统自动调配备用设备加入作业，依照订单履行数据还能动态调整波次拆分规则，减少订单等待时间。

　　三是成本管理从事后核算向事前预测优化。借助大数据分析订单量波动，企业通过预测模型在大促前提前调配设备与存储模块，既满足订单处理需求，又避免设备闲置，成本节约效果非常明显，同时通过“货到人”系统与分拣设备的能耗监控功能，优化设备正常运行时间，能耗支出也大幅减少。

　　综合行业实践来看，“自动化设备组合+数据驱动的流程的优化”是近年最有效提高企业订单履行能力的手段，其核心价值在于兼顾效率提升、成本降低、柔性增强。自动化设备组合方案，如“货到人”系统+ 3D Sorter 产品、AMR +智能分拣线，能解决效率与准确率方面的痛点问题，“货到人”系统与3D Sorter的组合可使波次拣选效率大幅度的提高，智能分拣系统可将错发率降至极低水平；数据驱动的流程的优化，如订单波次管理、需求预测，能解决柔性与成本方面的痛点问题，通过波次计划减少大量无效作业，通过需求预测降低显著库存成本，帮企业短时间之内大幅度提高订单履行效率，明显降低成本及大促期间订单延迟率。

　　展望未来，即时零售、C2M 模式、跨境电子商务等业态的发展将进一步影响订单履行。即时零售正从生鲜、日用品向更多品类延伸，要求仓储物流具备多温区存储、大件商品配送能力、专业安装服务衔接的响应能力，履约半径大幅扩展；制造业C2M渗透率预计将逐步提升，订单履行需打通“客户的真实需求—原材料采购—柔性生产—成品交付”的全链路模式；海外仓数量将持续增加，跨境电子商务订单履行需实现本土订单本土仓发货，跨境订单海外仓发货，适配多语言系统、跨境税务规则、本地物流网络。响应模式上从被动响应向主动预测升级，企业通过大数据分析客户的真实需求，提前将商品存储至前置仓，实现用户下单前商品已就位的预测性订单履行，进一步缩短交付时效。

　　需要指出的是，当前现有物流技术仍存在不足。具体包括以下三点：一是多品类订单的柔性适配能力仍有待提升，同一分拣产品难以同时处理易碎品、大件商品、小件商品、异形件。二是AI深度应用欠缺，多数企业仅将AI用于需求预测，尚未实现订单路径优化、设备故障预测、异常订单自动处理。三是跨系统、跨企业的数据协同能力弱，电子商务平台与第三方物流公司数据打通率不足，导致订单状态更新延迟。

　　未来，AI驱动的全链路智能决策、柔性自动化设备、数字孪生仿线G +物联网互联等技术亟待开发与应用，AI将深度应用于订单履行全环节优化波次计划，实现全自动质检。数字孪生仿真系统可模拟不同场景下的履约效率，提前优化流程等。这些技术将助力企业进一步提升订单履行能力，推动仓储物流行业持续向高效、柔性、智能方向发展。