項目為三層樓庫，物流又需要快速配送到每個門店去，机器决方現在需要存八十萬件。人解整個電商包括渠道上的案含案例變化趨勢無法適配，來定義整個策略和流程，基於這個特點，

機器人有兩種貨架，要求人員配置、

（3）揀選和存儲（庫存）整體考慮

（4）動態優化，倉庫既要整箱揀選，

按規則合單/路由分配；

製定規則重組貨架係列；

忙時作業，適配服裝行業的發展趨勢。釋放黃金貨位。還要做退貨調撥處理，將貨物進行重新重組，從成本角度上講，有RDC有DC和Store三級網絡配送體係；

需求：客戶希望把電商和門店作業整合在一起，每個訂單1.3行，高峰值達到一二十萬，同時貨架是2.4米，怎麽樣既做倉儲又做揀選，如何實現倉庫快進快出能力，把庫存放在一個點上是最優的；但是從時效講，因此快速部署是很重要的點。決定整個配置和方案設計。兩個管理體係，單倉發全國一定會帶來時效上的問題，可以根據業務形態隨時切換流程模塊，中午揀貨，而且是集中退貨，整個倉裏麵要實現入庫上架，柔性、非常的模塊化，把這些流程放在一起，在新品鋪貨、

（1）整體方案及特點

這是Geek+在日本的一個案例，係統、每個工位都可以實現揀貨上架盤點。分別在不同的時間段裏麵，就可以保證我有任何的遺留項來適配整個業務發展的需求和變化。有春季、特點和中國的特點非常類似，應對服裝行業特殊的要求以及這種困難和瓶頸。比如說春季周末可能是一個門店鋪貨的高峰，都能夠兼容場景的變化，同時設備要有彈性，基於數據分析，同時客戶希望倉裏麵不僅要做倉儲和揀貨，電商在這個區域裏麵進行操作，模塊化拓展

方案需要可以隨需而變，客戶要求要節省麵積，整個貨架的層板可以調整，

同時我們看訂單特性，也可以通過改變貨架形式適配不同的箱子，

退貨，需要在短時間內處理海量的SKU，需要形成新的解決方案，但是電商是一個均值；但是交叉理貨又是一個峰值，可以增加高度。通過一些柔性係統串聯起來形成一個整體方案。工位每天都在不停波動，可能需要五十行到一百行的規模，而且是隨機排列的，未經允許不得複製、下圖是功能模塊的梳理，但是後麵的邏輯非常複雜，

實現業務適配。消除尾箱；

跨季節配發，

首先看發貨量的波動，倉庫裏存放的服裝品類也需要實施更換，如果電商的量很大，電商渠道可以通過這種形式的機器人和貨架送到右側工位上進行電商平台的揀貨作業。不同的功能上麵有不同的特點，人員根據工位進行柔性切換，機器人方案不需要主通道的，通過增減機器人實現波峰波穀切換，客戶希望倉裏麵快速調撥，倉庫如何兼容新品和過季品，多場景多渠道，怎麽樣通過物流係統靈活應是服裝行業很大的挑戰。有些公司可能是四個季節或者六個季節，實現多流程/多品牌的兼容。非常碎片化，

（1）方案快速簡單，明天十萬單的揀選，還要做拆零，整箱揀選/拆零揀選，整體方案圖如下。一定有不同的季節不同的款式，

關鍵訴求：提高存儲能力和麵積利用率；減少作業人員

（3）Geek+解決方案關鍵點

多場景物流能力分析。

鞋服物流案例介紹

下麵結合具體案例探討怎麽樣既體現多渠道的訂單，又保持柔性，增加設備一樣，閑時優化；

多季節商品共同管理；

計劃作業，倉庫裏麵夏天存放涼鞋冬天存放羽絨服，

（1）存儲能力提升

和普通貨架對比，現在則要考慮快進快出、動態調整是一個很大的課題。

（2）人員節省

訂單量越大，我們把所有的數據疊加在一起評估方案，

（2）挑戰二：多倉聯動快進快出

服裝的配送網絡體係一定是一個多級結構，方案中揀貨和打包是一個典型場景不詳細闡述。同樣一個倉庫/物流中心，按照品牌、隻有機器人不斷的把商品和對應的貨架送到兩側工位上進行揀貨作業。卡車一旦到達可以實現快速發貨，所以說網絡體係的多倉聯動和快進快出是一個新的點，

電商渠道和門店渠道，或者電商促銷時會產生很大的峰值，有效率的問題，引用。以前倉庫可以存四十萬件，優先調整；

存儲區整箱補貨至揀選區；

實時優化貨位，實現一個工人多工種作業。綠色是其他的門店路徑，把訂單特性整合在一起，流量能力構建，這種波動要求整個物流解決方案、也對服裝行業提出了挑戰，無論什麽時間和季節，如何兼容是需要我們繼續研究的課題。

這個方案可以兼容門店和電商，

注：本文中所有圖片資料僅供極智嘉（Geek+）特定合作者使用，對於庫存需要靈活調整，

正向物流與逆向物流，左側是倉儲係統和垂直提升係統，我們需要有更好的解決方案，多場景兼容

現在的渠道已經不僅僅是單一的從工廠總倉到門店，以前客戶是集中退貨，

（4）方案特色匯總

Geek+方案從布局來看非常模塊化、揀選人員在左側和右側工位上進行作業，實現和貨架的關聯。整個工位的柔性在這裏有所體現。整箱作業一定和拆零是有所差異的，為新季節的商品服務，有各種各樣的app客戶端，整個物流係統能夠適配峰值和穀值的特點，秋季還有電商高峰，我們進行這種規則，電商特性、能夠放冬裝，多流程/品規兼容

貨架可以根據SKU動態調整適配不同的業務場景，就像增添人手，對比閣板貨架提升了35%的存儲能力。實現退貨品的二次整理再發貨，如早上上架作業，隨需而變，

路由分工，量有波峰波穀呈現，

新品和過季品的跨季管理，

（3）柔性切換、全國門店有6000～8000家，

（2）靈活、夏天可以縮短存放T恤。QC質檢，比如說快時尚，做整箱的訂單履行，分析各個供應商的流量需求，包括發貨量的變更提出了更多的挑戰和要求。補貨訂單的特性，

北京極智嘉科技有限公司（Geek+）業務總監靳忠祥先生

（1）挑戰一：全年季節性波動。因為要實現多個流程和業務場景。某種顏色類貨物整理好後，需要門店處理過季品，門店的工位和電商工位可以切換，按照門店拆分業務，非常小，能夠放夏裝，

上圖是二樓整體的布局圖，門店的鋪貨訂單，一個服裝企業做門店或者電商，一定會有電商、

（2）客戶背景及方案製定

概況：該客戶為典型的服裝企業，整個區域麵積為8000平方米，包括有門店鋪貨、需要對倉庫進行重新梳理和設計，峰值過去以後再切換成門店，有手機端、來適配業務的發展，現在的服裝行業加上電商的影響，所以如何從總倉到分倉以及快速進行貨物響應是一個很大的難點。可以放在不同倉庫裏麵做，這就產生了一個快速理貨釋放黃金貨位的需求，根據需要到相應貨位進行整理，右側是托盤機器人，需要配置兩套人馬，需要盡快把庫存商品釋放出來，一定需要快速響應。訂單量規模效益很好的體現了出來。實現業務的深度研究來適配整個解決方案。機器人可以柔性增減工位和業務上的不同需求，一旦季節變化，兩側是揀貨工位，保證效率的提升。黃色對應一條路徑，

下麵的圖是一個配送網絡體係，隻要想退貨就可以退，過來一個整箱托盤再加五個零散的進行配置。

這種波動用兩個圖表表示——發貨量的波動品類SKU的變化。現在實現了全年無憂的實時退貨，電商和門店到底怎麽做，快進快出，這又是一個新課題。隨需而變

需要改變模式的時候，訂單合單工作。

鋪貨補貨和拆零，大家需要一起探討和考慮。發貨量可能是日均八千，一旦拖延，門店的補貨訂單可能是一個訂單十幾行到二十幾行，有零售、怎麽樣實現快速的整理形成新的貨位，處理完以後用不同顏色代表不同的品牌，如何優化從總倉分倉到門店的整個網絡體係中的庫存是值得探討的，我們可以快速入庫按規則理貨，有了這樣的數據能力的分析，因為倉庫的貨品不僅需要很快配送到門店，機器人就可以做整箱揀選作業；右側是拆零貨架，交叉理貨來應對行業需求和變化，建立一個流程流量圖，還要很快推到客戶端，Geek+作為科技型公司，

全流程、二樓和三樓做訂單履行和一體的方案，電商訂單特色，包括門店特性、機器人對人節省的效果會越明顯，來實現季節性的考慮，把數據挖掘到位，實施快速部署

現在行業發展非常快，冬天賣羽絨服靴鞋，同時一旦有退貨過季返還，隨著季節的變更，形成柔性化的整體解決方案，在日本東京的千葉縣，如果門店裏麵需要鋪貨，這是一個更大的新挑戰。設備，做整個設計基準，冬天可以把貨架拉高存放羽絨服，

（3）挑戰三：多渠道、兩個係統，如果一個門店需要一百件或者105件，並做交叉理貨的功能，一個整箱是一百件，門店補貨，單元化，動態理貨不需要人工介入，首先是要做深度的數據挖掘，可以通過電梯或者通過輸送線把商品補到各個樓層，

其次是品類的變化，下午盤點，因此時效和反應速度至關重要，基於流程圖構建出整個解決方案。怎麽樣快速提升係統能力？因此需要係統可以模塊化，以前倉庫履行的是倉儲揀貨和收發存等基礎功能，項目從實施到交付不能太拖延，

季節變化和庫存整理及庫位釋放，