物流技术优化：藏在行业缝隙里的效率革命

去年跟着做物流咨询的朋友跑了三四个不同类型的仓库，进去转了一天，彻底颠覆了我原来对物流的认知。 原来觉得物流技术优化就是大企业砸钱堆自动化，几十万一台的AGV摆满仓库，现在才发现，真正能帮行业赚钱的优化，很多都藏在没人注意的小细节里。

不是只有全自动化才叫成功的物流技术优化

很多老板一提起升级，第一反应就是贷款盖立体仓、买机器人，仿佛不上几百万的硬件就不算做优化。 去年有个做定制家居的老板找朋友吐槽，前两年行情好的时候砸了三千万上自动化分拣线，结果定制家居全是异形件，大一点的衣柜部件机器抓不住，到头来还是得靠人工搬，产能没提多少，每年的设备折旧压得喘不过气。 说实话，这两年业内的风向早就变了。比起砸钱换硬件，大家现在更认低成本流程微优化——就在现有设备现有人员的基础上，改算法、调路径、抠细节，出来的效率提升全是纯利润。 电商仓库拣货货位优化路径示意图 华南理工大学物流工程系去年出了一个很有意思的科研成果，针对中小电商仓的拣货路径优化，没有发明什么新的复杂算法，只是在传统TSP路径模型里加了一个实时人流拥挤度的权重——早班高峰时间段，十个八个拣货员都挤在快消品A区，算法就自动把顺路的订单调整，绕开拥挤区，哪怕多走几米，也比堵在那里等强。 就这一个小小的调整，在合作的仓库测试下来，整体拣货效率直接提了17%，错发率降了12%。整个过程没加一台设备，只改了几行调度系统的代码，成本不到十万。 这种优化，才是百分之八十中小物流企业吃得到的红利对吧？

动态调度优化，啃下最后一公里的硬骨头

最后一公里配送的痛，做物流的都懂。 原来的路径规划系统，只会算地图上的最短路径，根本不管实际运营里乱七八糟的变量：这个工业区四点以后不让大货车进、那个小区只能走后门、商家约的卸货时间不能改、前面那家店临时说今天没人收货要改期……所有突发情况全靠司机自己临时调整，绕路绕到腿软，超时了还得自己掏罚款。 上海交大交通运输工程系去年的最新研究，把动态不确定性权重算法用到了城配物流的路径优化里，逻辑跟原来完全反过来：不是先定最短路径，再改异常，而是先把每个配送节点的不确定性算进去，给不同的节点分权重。 比如有个卸货点必须下午两点前完，而且过了四点就不让进，那这个节点的权重直接拉满，算法优先排这个点，哪怕整体多绕两公里，也比超时罚两千块强。如果那个点收货时间灵活，那往后排一排也没关系。 城市物流动态路径优化实时调度界面 广州一家做快消城配的企业去年试跑了这套算法，我朋友去跟了半个月，数据出来所有人都惊讶：每月的超时罚款直接降了六成，每台车的油费平均省了八百多块，整个公司一个月油钱加罚款省了快十四万。 这就是优化的魔力。不是搞什么花里胡哨的黑科技，是真的站在实际运营的角度解决问题。 不过话说回来，原来很多做智慧物流系统的团队，都是坐在办公室写代码，根本不去路上跟着跑两天，怎么可能做出能用的优化？现在能出成果的技术团队，都得蹲仓库跟车跑，把所有脏活累活都见一遍，才能改出真有用的东西。

逆向物流优化，被忽略的隐形利润金矿

逆向物流优化，被忽略的隐形利润金矿 现在直播电商、社交电商这么火，退货率高得吓人，服装类的退货率能摸到百分之四十，美妆也能到二十多。原来大部分企业对逆向物流的态度就是：能拉回来就行，随便找个地方堆着，慢慢分拣，能二次销售就卖，不能卖就直接销毁。 没人算过账，一件退货从消费者手里退回到仓库，再处理完，原来的人工分拣成本要多少钱？八块多一件。一天退一万件就是八万，一个月就是二百四十万，这钱就白白浪费在无效分拣上了。 江南大学去年针对电商逆向物流做的优化研究，核心就是给退货做动态预分拣：消费者申请退货的时候，就把商品品类、原销售仓库、当前原仓库存、商品预计完好程度这些数据先攒起来，货车拉回来之后，直接按照算法分好类——完好的原仓有库存就直接转去折扣仓直播间二次售卖，坏的能拆分卖配件就拆分，不能拆分的直接拉去工厂回收，不用全都拉去大仓库堆着再分一遍。 这套方法跑下来，单件退货的处理成本直接降到三块二，降了快六成。我上个月认识的一个直播电商老板，原来一个月退货处理成本要二百一十万，优化之后只花了不到九十万，直接把公司的纯利润率拉了一个点。 一个点啊朋友们，对很多本来就薄利的电商来说，这就是能不能活下去的差距。 现在行业都在说降本增效，很多人第一反应就是砍预算裁人，其实真不如回头看看自己的物流流程，有多少浪费就在明面上摆着。绕路的油钱、超时的罚款、无效分拣的人工，这些攒起来就是一笔天大的数字。 前几年大家都拼规模抢地盘，赚的是扩张的钱，现在日子稳下来了，优化挖出来的，每一分都是纯利润。 真的，你去转几个仓库就知道，物流技术优化从来都不是给大企业做的面子工程，是给所有玩家挖的利润坑，就看你愿不愿意蹲下来挖。