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AI 倉儲管理

一座會看、會盤點、自己糾錯的倉庫

AI 原生 WMS:每板入庫由鏡頭逐一對帳,依需求把貨放到該放的儲位,並在打包時攔截錯揀——而非送到客戶手上才知。可地端、只走 API,中小企業也負擔得起。

A warehouse worker unable to find stock on an old terminal

倉庫為何天天虧損利潤?

多數中小企業倉庫缺的不是軟體,而是一個每班都在惡化的可視性問題。

人工盤點、儲位放錯

收貨靠人工輸入,上架就近塞進最近的空位而非正確儲位。幾週之內,系統一個數、貨架另一個數——安全庫存因此愈疊愈高,揀貨員四處撲空。

揀貨慢、看不到即時狀況

揀貨路線寫死而非最佳化,同一條走道來回繞圈;訂單狀態無人看得到,直到逾期才知。錯貨往往演變成一張客訴與退貨單,在成本鎖死數天之後才浮現。

人力靠猜、退貨一團亂

排班靠上週的感覺,淡日多付人力、旺日又趕不上交付承諾。退貨因無人有空而遲遲未入帳——而能根治這些的企業級 WMS,省下的利潤還不夠抵它的價錢。

背後的 BytePlus 技術堆疊

視覺、最佳化與異常偵測——同一批已在 ByteDance 物流驗證過的模型,可地端部署於你的防火牆之內。

視覺品檢在收貨碼頭辨識紙箱、標籤與數量,數秒內對齊採購單——不必逐件掃槍。
需求導向儲位依即時訂單流速重新排序儲位,把快流品放到最貼近打包處,縮短行走距離。
揀貨路徑最佳化把每一波揀貨排成跨區最短可行路線,而非逐道逐單操作。
異常偵測盤差、錯揀與未入帳退貨一出現偏差即時標記——趕在出貨或失蹤之前。
人力預測由入庫與訂單預測推算每班揀貨工時,依波次配人,而非靠猜。
地端/API/權限控管在你的範圍內運行,以 API 對接你的 WMS,並依角色把關檢視/編輯/刪除。

AI 倉庫工作流

整座倉庫,跑在同一條 AI 閉環上。

十個相連步驟把倉庫當成一個系統來跑:碼頭鏡頭與庫存紀錄匯成活的知識庫,策略化成核准過的旺季計畫,每次揀貨、打包與出貨全程可追——已出貨的結果,回頭推動下一個循環。

01讓系統與貨架永遠講同一個數
  • 步驟 01 · 庫存真相讓系統與貨架永遠講同一個數. API 連接器接入 WMS、ERP 與訂單來源;碼頭鏡頭與掃描器即時回傳實際到貨與移動。Data Agent 把一切交叉連結成一個庫存真相宇宙——每個儲位、每板貨、每張採購單同在一張圖譜上。
  • 步驟 02 · 需求信號浪未到碼頭,先看見浪. 以第一步定義的關注點為導引,AI 每日掃描訂單急升、天氣、港口壅塞與運費行情,將每個信號歸入獨立的外部情報庫,與內部紀錄分開存放。
  • 步驟 03 · 策略庫存真相加市場信號,化成儲位策略. 內部庫存真相與外部信號進行即時分析,人與 AI 並肩研判,得出守得住的倉務決策:為 Q4 旺季重排黃金區、按波次預測配人、每條打包線設視覺閘門。
  • 步驟 04 · 旺季計畫一份寫明硬數字的旺季計畫. 策略化成一份旺季計畫,目標全是硬數字:庫存準確率 99.5%、每小時揀貨行數 +38%、打包錯揀 −71%、每單人力成本 −28%。落到各班之前,先由貴公司審視、調整、核准。
  • 步驟 05 · 分派每項任務,準確落到對的區、對的班次. 計畫拆解成任務,按收貨、揀貨、打包、退貨、品檢、運輸六個現場職能,並按職級分派;任務一落地,追蹤即時展開。
  • 步驟 06 · 執行同一塊倉庫看板,每個角色看各自的一面. 營運經理看全場波次進度,當班主管看自己一區,揀貨員只看下一件任務。核銷與儲位改動須上呈審批——交班前逐個追問進度的日子從此結束。
  • 步驟 07 · 現場內容現場物料 AI 生成——SOP、指示牌、培訓短片. 任務需要物料時,AI 由同一套知識直接產出:一份重排 SOP、一張走道指示牌、一段以 OmniHuman 與 Seedance 製作的 15 秒重訓短片。昨日的錯揀異常,成為明早的班前講解。
  • 步驟 08 · 打包檢查每張訂單在打包檯評分——不達標即攔下. 打包處的視覺檢查逐單評分:品項、數量、標籤、紙箱。低於門檻即停在檯面重做。在這裡攔截只值幾分錢;到客戶手上才發現,就是一張退貨單。
  • 步驟 09 · 出貨按通路截單出貨,再聽清楚每張單的下文. 訂單按各通路截單時間出貨,一個儀表板追蹤各通路的訂單、件數與佔比。送貨評價歸入 Respond 資料庫,經人工核准後,回饋到步驟 1、2 與 7。
  • 步驟 10 · 改善閉環收口——倉庫自己把帳理直. 每個循環自我覆盤:行之有效的重排保留,近似 SKU 的貨箱分開,承運商延誤模式送回庫存真相(步驟 1)、市場掃描(步驟 2)與現場內容(步驟 7)——下一個旺季跑得更緊。

導入之後會有何不同

不是一把更快的掃槍——而是一座能把自己帳目理直的倉庫。

+0%

每小時揀貨行數

-0%

錯揀率

0.0%

庫存準確率

我們如何為你導入

五步分階段,數週上線——先在單一區域把風險收住,再行擴展。

01

評估

盤點流程、儲位與你真正的盤點準確度,並找出最虧利潤的貨道。

02

串接

以 API 地端連接你的 WMS/ERP 與碼頭鏡頭,原生系統不動。

03

清理

整理主檔數據與儲位,讓 AI 從一張可信的地圖開始。

04

試點

在單一區域或品類正式試運行,用真實訂單驗證準確度與吞吐量。

05

擴展

配上角色、權限與人力預測,推展至整座倉庫。

ROI 評估

更少錯運、更精實人力,以及一份你終於能信任的螢幕庫存。

< 0 個月

回本時間

0.0×

投資報酬

-0%

每張訂單人力成本

在交付給你之前,早已在 ByteDance 物流大規模驗證——而合規與安全,由我們交付於 BytePlus 基礎設施上的服務一併處理。

我們為你交付的服務跑在 BytePlus 基礎架構上,已通過以下認證:

  • ISO 9001
  • ISO 20000
  • ISO 22301
  • ISO 27001
  • ISO 27017
  • ISO 27018
  • ISO 27701
  • MTCS Level 3
  • CSA STAR
  • SOC 1
  • SOC 2
  • SOC 3
  • PCI DSS

想讓倉庫自己運轉起來?

留住你的 WMS,加上那一層,讓每次盤點都真、每次揀貨都對。