前兩天一篇《用deepseek進(jìn)行倉儲(chǔ)布局規(guī)劃》的文章在業(yè)內(nèi)引發(fā)熱議。然而，細(xì)看文章內(nèi)容，卻讓人頗感困惑—文章主要聚焦于讓大模型進(jìn)行倉庫建模的Matlab編程，與倉庫規(guī)劃的本質(zhì)相去甚遠(yuǎn)。

　　什么才是倉庫規(guī)劃？

　　倉庫規(guī)劃需綜合考慮戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)與運(yùn)營(yíng)層面的決策，形成多層次框架，規(guī)劃過程可分為以下核心決策組：

　　總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

　　確定功能區(qū)域（如存儲(chǔ)區(qū)、揀選區(qū)）的數(shù)量與布局，并選擇技術(shù)配置（如自動(dòng)化水平）和訂單處理模式。

　　面積與布局優(yōu)化

　　倉庫面積直接影響建設(shè)成本、庫存持有成本與物料搬運(yùn)效率。傳統(tǒng)研究將尺寸與布局視為獨(dú)立問題，但實(shí)際中需考慮多部門協(xié)同與動(dòng)態(tài)需求。

　　設(shè)備選擇與自動(dòng)化配置

　　通過經(jīng)濟(jì)性權(quán)衡模型，分析設(shè)備投資與吞吐量的關(guān)系。傳統(tǒng)倉庫的自動(dòng)化改造仍面臨高成本與靈活性不足的挑戰(zhàn)。

　　運(yùn)營(yíng)策略設(shè)計(jì)

　　包括存儲(chǔ)策略（如隨機(jī)存儲(chǔ)、基于類別的存儲(chǔ)）、揀選策略（波次揀選、批量揀選）及補(bǔ)貨策略。研究表明，基于類別的存儲(chǔ)策略可減少揀選距離20%-30%，但其有效性高度依賴SKU的周轉(zhuǎn)率穩(wěn)定性。

　　這種認(rèn)知偏差不僅出現(xiàn)在個(gè)別研究中，也反映了當(dāng)前AI在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用中的一個(gè)普遍問題：過分關(guān)注技術(shù)工具本身，而忽視了專業(yè)領(lǐng)域的本質(zhì)需求。案例設(shè)計(jì)我們讓行業(yè)專家設(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)單的倉庫規(guī)劃任務(wù)：規(guī)劃一個(gè)零售企業(yè)的配送中心，具體參數(shù)包括：

　　日均訂單量：200個(gè)門店

　　平均訂貨量：75箱/店

　　庫存周轉(zhuǎn)：15天

　　SKU數(shù)量：2500個(gè)

　　拆零比例：70%的SKU需要拆零作業(yè)

　　我們讓Deepseek模型對(duì)同一個(gè)規(guī)劃任務(wù)進(jìn)行了三次嘗試，以測(cè)試其在專業(yè)規(guī)劃領(lǐng)域的表現(xiàn)。

　　關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)（大模型完整回答請(qǐng)看附錄）

　　結(jié)果顯著的不一致性

　　三次規(guī)劃的總面積分別為12,000㎡、15,000㎡和7,250㎡，差異超過100%。這種巨大的波動(dòng)反映出大模型這樣的概率模型在處理多變量決策時(shí)的不穩(wěn)定性。更值得關(guān)注的是，每次規(guī)劃都配有看似合理的推導(dǎo)過程，但得出了截然不同的結(jié)論。不確定性的結(jié)果和企業(yè)需要確定性的規(guī)劃結(jié)論產(chǎn)生矛盾。

　　專業(yè)概念理解偏差

　　最典型的錯(cuò)誤出現(xiàn)在對(duì)"70%的SKU為拆零"這一核心參數(shù)的理解上。在物流規(guī)劃中，這個(gè)參數(shù)意味著2500個(gè)SKU中有1750個(gè)需要進(jìn)行拆零作業(yè)，這些SKU通常具有較小的單位存儲(chǔ)量但較高的揀選頻次。然而，Deepseek將其錯(cuò)誤理解為70%的庫存量需要拆零存儲(chǔ)，直接用總庫存量（225,000箱）乘以70%來計(jì)算拆零存儲(chǔ)需求。

　　存儲(chǔ)空間被嚴(yán)重高估

　　揀選設(shè)備配置不合理

　　人力資源規(guī)劃偏離實(shí)際需求

　　運(yùn)營(yíng)效率評(píng)估失準(zhǔn)

　　在Deepseek的規(guī)劃中還有一系列在專業(yè)方面的問題，包括設(shè)備選擇不符合零售行業(yè)的特點(diǎn)，有些區(qū)域的過道寬度過窄等等的專業(yè)性問題。還有以下的一本正經(jīng)胡說八道的內(nèi)容。

　　當(dāng)然我們可以通過更清晰的指令來解決專業(yè)概念理解的問題，但是真正一個(gè)大型倉庫的規(guī)劃復(fù)雜度會(huì)遠(yuǎn)超測(cè)試的案例，其中的專業(yè)概念會(huì)更多，無法每個(gè)都給出詳細(xì)指令。

　　思維邏輯的不穩(wěn)定性

　　雖然每次規(guī)劃都展現(xiàn)出完整的思維鏈，但關(guān)注點(diǎn)和深度各不相同：

　　第一次規(guī)劃偏重行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)比例

　　第二次更注重自動(dòng)化升級(jí)空間

　　第三次采用更務(wù)實(shí)的空間規(guī)劃思路

　　這種思維方法的不穩(wěn)定性表明，Deepseek在復(fù)雜決策中缺乏專業(yè)性穩(wěn)定的思考邏輯框架支撐。

　　創(chuàng)新能力評(píng)估：大促峰值挑戰(zhàn)

　　為進(jìn)一步測(cè)試Deepseek在倉庫規(guī)劃中的創(chuàng)新能力，我們?cè)诨A(chǔ)案例中增加了一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的條件："每年兩次大促，訂貨量會(huì)增加3倍"。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的附加條件實(shí)際上觸及了現(xiàn)代倉儲(chǔ)管理中最具挑戰(zhàn)性的問題之一：如何在有限資源下實(shí)現(xiàn)倉庫的柔性化運(yùn)營(yíng)。面對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，Deepseek一開始忽略了這個(gè)新增的條件，再次追問給出一個(gè)完整的方案：增設(shè)臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)、配置可拆卸式貨架系統(tǒng)、建立分揀能力三重保障等。仔細(xì)分析這些建議，我們發(fā)現(xiàn)它們大多停留在簡(jiǎn)單的資源疊加層面，其實(shí)在此之外也可以從關(guān)注差異化服務(wù)策略、外部資源利用優(yōu)化和成本效益平衡角度出發(fā)。例如，通過客戶分級(jí)來調(diào)整服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，臨時(shí)租賃倉庫等方案。這些需要深度的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)新思維，而不是簡(jiǎn)單的能力疊加。

　　重新定位AI規(guī)劃的角色

　　盡管存在這些局限，我們也要看到Deepseek在這次測(cè)試中展現(xiàn)出的可喜進(jìn)步。首先是其思維鏈的白盒化特征——每個(gè)規(guī)劃方案都附帶了詳細(xì)的推導(dǎo)過程，展現(xiàn)了清晰的邏輯鏈條。這種透明的思維過程不僅有助于專業(yè)人員理解和優(yōu)化方案，也為后續(xù)的改進(jìn)提供了清晰的路徑。特別值得稱贊的是Deepseek在面對(duì)大促挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)出的系統(tǒng)性思維。雖然其解決方案還不夠完美，但已經(jīng)展示出多維度思考的能力：從存儲(chǔ)到分揀，從設(shè)備到人員，從系統(tǒng)到應(yīng)急預(yù)案，都有著縝密的推導(dǎo)過程。這種全面的思考框架，即便對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的物流專家來說也頗具參考價(jià)值。更重要的是，Deepseek展現(xiàn)出了持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的潛力。如果能夠輸入更多行業(yè)細(xì)分場(chǎng)景的實(shí)際案例，如快消品、服裝、生鮮等不同品類的倉儲(chǔ)規(guī)劃數(shù)據(jù)，AI很可能在不遠(yuǎn)的將來做出更專業(yè)、更有針對(duì)性的方案。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)能力，正是AI區(qū)別于傳統(tǒng)決策工具的優(yōu)勢(shì)所在。因此，與其將AI視為威脅或替代品，不如將其定位為增強(qiáng)人類專業(yè)能力的得力助手。它能夠快速處理數(shù)據(jù)、提供系統(tǒng)化的思維框架，而人類專家則可以基于經(jīng)驗(yàn)對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。這種協(xié)作模式可能才是未來的最佳實(shí)踐。