前兩天一篇《用deepseek進行倉儲布局規(guī)劃》的文章在業(yè)內引發(fā)熱議。然而，細看文章內容，卻讓人頗感困惑—文章主要聚焦于讓大模型進行倉庫建模的Matlab編程，與倉庫規(guī)劃的本質相去甚遠。

　　什么才是倉庫規(guī)劃？

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

　　總體結構設計

　　確定功能區(qū)域（如存儲區(qū)、揀選區(qū)）的數量與布局，并選擇技術配置（如自動化水平）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成本、庫存持有成本與物料搬運效率。傳統(tǒng)研究將尺寸與布局視為獨立問題，但實際中需考慮多部門協(xié)同與動態(tài)需求。

　　設備選擇與自動化配置

　　通過經濟性權衡模型，分析設備投資與吞吐量的關系。傳統(tǒng)倉庫的自動化改造仍面臨高成本與靈活性不足的挑戰(zhàn)。

　　運營策略設計

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

　　這種認知偏差不僅出現在個別研究中，也反映了當前AI在專業(yè)領域應用中的一個普遍問題：過分關注技術工具本身，而忽視了專業(yè)領域的本質需求。案例設計我們讓行業(yè)專家設計了一個簡單的倉庫規(guī)劃任務：規(guī)劃一個零售企業(yè)的配送中心，具體參數包括：

　　日均訂單量：200個門店

　　平均訂貨量：75箱/店

　　庫存周轉：15天

　　SKU數量：2500個

　　拆零比例：70%的SKU需要拆零作業(yè)

　　我們讓Deepseek模型對同一個規(guī)劃任務進行了三次嘗試，以測試其在專業(yè)規(guī)劃領域的表現。

　　關鍵發(fā)現（大模型完整回答請看附錄）

　　結果顯著的不一致性

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

　　專業(yè)概念理解偏差

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

　　存儲空間被嚴重高估

　　揀選設備配置不合理

　　人力資源規(guī)劃偏離實際需求

　　運營效率評估失準

　　在Deepseek的規(guī)劃中還有一系列在專業(yè)方面的問題，包括設備選擇不符合零售行業(yè)的特點，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胡說八道的內容。

　　當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，但是真正一個大型倉庫的規(guī)劃復雜度會遠超測試的案例，其中的專業(yè)概念會更多，無法每個都給出詳細指令。

　　思維邏輯的不穩(wěn)定性

　　雖然每次規(guī)劃都展現出完整的思維鏈，但關注點和深度各不相同：

　　第一次規(guī)劃偏重行業(yè)標準比例

　　第二次更注重自動化升級空間

　　第三次采用更務實的空間規(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)新能力評估：大促峰值挑戰(zhàn)

　　為進一步測試Deepseek在倉庫規(guī)劃中的創(chuàng)新能力，我們在基礎案例中增加了一個極具挑戰(zhàn)性的條件："每年兩次大促，訂貨量會增加3倍"。這個看似簡單的附加條件實際上觸及了現代倉儲管理中最具挑戰(zhàn)性的問題之一：如何在有限資源下實現倉庫的柔性化運營。面對這個挑戰(zhàn)，Deepseek一開始忽略了這個新增的條件，再次追問給出一個完整的方案：增設臨時存儲區(qū)、配置可拆卸式貨架系統(tǒng)、建立分揀能力三重保障等。仔細分析這些建議，我們發(fā)現它們大多停留在簡單的資源疊加層面，其實在此之外也可以從關注差異化服務策略、外部資源利用優(yōu)化和成本效益平衡角度出發(fā)。例如，通過客戶分級來調整服務標準，臨時租賃倉庫等方案。這些需要深度的行業(yè)經驗和創(chuàng)新思維，而不是簡單的能力疊加。

　　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在這次測試中展現出的可喜進步。首先是其思維鏈的白盒化特征——每個規(guī)劃方案都附帶了詳細的推導過程，展現了清晰的邏輯鏈條。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)的改進提供了清晰的路徑。特別值得稱贊的是Deepseek在面對大促挑戰(zhàn)時表現出的系統(tǒng)性思維。雖然其解決方案還不夠完美，但已經展示出多維度思考的能力：從存儲到分揀，從設備到人員，從系統(tǒng)到應急預案，都有著縝密的推導過程。這種全面的思考框架，即便對于經驗豐富的物流專家來說也頗具參考價值。更重要的是，Deepseek展現出了持續(xù)學習和適應的潛力。如果能夠輸入更多行業(yè)細分場景的實際案例，如快消品、服裝、生鮮等不同品類的倉儲規(guī)劃數據，AI很可能在不遠的將來做出更專業(yè)、更有針對性的方案。這種數據驅動的學習能力，正是AI區(qū)別于傳統(tǒng)決策工具的優(yōu)勢所在。因此，與其將AI視為威脅或替代品，不如將其定位為增強人類專業(yè)能力的得力助手。它能夠快速處理數據、提供系統(tǒng)化的思維框架，而人類專家則可以基于經驗對方案進行優(yōu)化和調整。這種協(xié)作模式可能才是未來的最佳實踐。