闪电仓到底靠不靠谱？从仓储操作看它的真实挑战

上周，一位不太熟的朋友介绍了一个素未谋面、更不熟悉的人，说是要来请教一些仓库操作的问题。本着只要是做供应链、做仓配、干物流的，能帮就帮的态度，我打算去见一面，顺便混杯咖啡，还能多了解一个实际业务中的“异常案例”。

见面时，对方端着一大杯美式咖啡和一份精致的点心，眼神里既有焦虑，也带着一丝期待。目光一对上，我就觉得这事没那么简单，肯定挺有意思。

果然，他所在的行业是做“闪电仓”业务的，这个方向本身就有挑战性，一听就知道是个值得深入探讨的课题，兴趣一下子就提了上来。

销售业绩的幸福感背后的酸楚

笔者联系了两家在广东和浙江地区做得比较好的闪电仓企业，这两家企业在全国都有几百个仓点，并且还在持续扩张，在业内已经算是大户玩家了。

从毛利率来看，一家反馈还可以，另一家则觉得不太理想，但两家的业务增速都非常可观。在近场供应链中，百货、商超类商品的毛利普遍不高（除非是做尾货或者灰产外，才可能有高毛利）。

这些仓库内的SKU数量超过20000个，订单结构也非常复杂。笔者自己也下过闪电仓的订单：一条毯子、一套四件套、一张床垫、一双拖鞋、一桶水、一个衣架……十几样东西不到30分钟就送到了，当时真是大吃一惊。以前这种东西都是在京东、淘宝上买，现在闪电仓反而更快、更方便。

随着销售数据快速增长，大量复杂的订单也随之而来。如何高效、准确地把订单从仓库发出去，已经成为经营者最头疼的问题之一。

闪电仓的本质是一种“敏捷供应链+小单快返”的模式，像是一个小型的线上+线下融合的超市，目标是替代传统商超和便利店。经过三年疫情带来的“宅经济”培育，消费者的即时消费习惯已经形成，那些拥有强大供应链能力的商家，订单增长非常迅猛。因此，近场供应链成了各大平台争相布局的核心战场。

一些能力强的闪电仓会根据算法每天频繁补货。但如果仓库管理系统（WMS）功能跟不上，无法支持高效的作业流程，再加上缺少柔性自动化的配合，现场管理很容易陷入混乱，异常订单频发，作业成本不断上升，利润也被严重压缩。

在即时零售爆发式增长的今天，闪电仓以“30分钟送达”的极致体验，成为连接消费者与商品的关键节点。但随着订单量呈指数级增长，仓库内部的操作效率和准确性，正成为决定成败的关键因素。

接下来，我们一起来看看闪电仓在仓储操作中有哪些共性的痛点，笔者也想借此机会抛砖引玉，结合自己的观察，分享一些解决这些问题的思路和建议。

闪电仓模式的核心特性

美团闪电仓采用“线上+前置仓”模式，覆盖3-5公里消费圈，24小时营业，30分钟送达。商超订单有着行业公认的最难操作的订单结构，其仓内操作特性显著：

SKU品类繁多且复杂 ：基本在线下大型商超内的品类80%都可以在闪电仓小店里找得到，这比路边的便利店的SKU多了几倍甚至十多倍。

敏捷供应链：先不提小单快返，超敏捷供应链的模式决定了日均到货和发货非常频繁及时效要求非常高，且有部份短保、中保品类更需要更敏捷的供应链体系的支撑。

订单结构复杂：想必去过线下超市的同学都应该知道，每次去商超买的东西永远都是五花八门的，特别是集中采购的时候，线下个人采购在挑选和拿取这些商品的时候相当于是一个人只处理一个订单，试想一下在闪电仓是一个人要同时处理多个订单的时候的难度，而且还有时效的要求，想想头都大。

产品非标严重：在闪电仓经常会出一，明明不同的产品共同一个条形码（如拖鞋不同码数产品编一样，家居产品的不同颜色产品编码一样），这样对仓内操作人员产生极大的生产障碍。

系统功能不健全：ABC的产品迭代更新快，SKU多，订单结构复杂 ，怎样可以把不同的商品正确的进行上架，怎样定位正确的商品，怎样通过系统能力降低人为的识别及检校，这些功能并不是所有闪电仓的运营方都有能力去满足的。

库存管理难：闪电仓为中小型仓，上架拣选动作频繁，差错率相对较高，容易关联后续环节的操作效能低下，商品飘移、找不到货是常态。

人员管理难：因为订单波动大，人员流失率高，就会影响在用工结构上需要非常强的弹性制度，大比例用临时工，排兵布阵及排班策略不合理也会直接让成本飙升，甚至还没有计入培养培训的成本及风险。

自动化普及率低：多数闪电仓仓内运营对于人的依赖性较强，作业效能及质量上不可控。

当然还有非常多的问题、难点，如ABC存货策略、上架规则 、拣货路径规划、人到货人找货、包装工艺、多道校验等。

针对闪电仓的业务特性与痛点，需从仓内操作核心要点及分阶段实施策略进行系统性设计，以实现效率-成本-质量的动态平衡。以下是具体解析分享：

仓内操作核心要点解析：库存布局与动态管理策略建议

1）品-位匹配策略：

A类动销高集中存放：高周转商品（如饮料、日用品）采用“一品一位”，靠近打包区/通道，降低拣货路径。

长尾SKU集约存储：低频C类商品采用“一位多品”，借助RFID/唯一性标识的可视化提升空间利用率。（品位关联分析请参看之前分享，有单独的策略描述）

动态补货机制：基于实时销售数据与销售预测模型（如LSTM算法）进行预调仓，WMS设定合理的警戒库存水位，减少人工干预频率。

C类品的及时处理处置：做为敏捷供应链模型下，会产生更多的C类滞销品，C类品放周期天数过长就等于负资产，而不是资产，及时处理处置C类品来降低库存管理成本及损耗成本。

2）拣选效率优化

多模式适配：

灯光拣货：PDA指引到巷道内货架，目标商品所在的层/格位亮灯提示，正确拣取商品后，灯光熄灭，系统化+流程化+可视化=无脑化。

灯光分拣：大的波次建波，一次性拿取更多商品做批量混拣，再进行灯光指引分拣，解决中小件订单分拣的精确性与速度问题，真正实现无脑化。

波次合并拣货：针对“大单量+低SKU重合度”订单进行合并拣选，降低重复行走距离。

路径智能规划：采用TSP算法优化拣货路线，单均拣货时间压缩至极限。

3）技术与装备协同

轻量自动化叠加：

AGV分层应用：货架AGV处理中小件商品，托盘AGV针对重泡货，组合投资回报周期可控制在1年以内，AGV相对成熟，对于大规模的SKU产品，AGV货到人或料箱到人会是阶段性比较实用的柔性自动化设备。

可视化系统整合：通过PDA+灯光指引+电子标签形成强校验闭环，减少人工依赖。

4）异常防控体系

异常责任链路设计：采取“异常发现即处理”机制，当事岗位实时修正（如拣错货由拣货员重新补单），降低二次处理成本，更多的计件式的工种往往更关注效率而忽视了质量，一个波次里一个订单的异常会造成后续整个波次所有订单的发货及时率，而异常订单处理成本则是正常订单处理成本的3-5倍。

数据溯源能力：通过WMS记录全环节操作日志，实现问题分钟级定位，谁的孩子谁抱，异常处理效率大幅度提升，谁犯错谁买单的策略也会增加作业人员的犯错成本从而降低异常率。

5）分阶段策略实施路径

短期策略：精益化改造与ROI验证

目标：以最低成本提升人效10%-15%，单仓盈亏平衡点降至500单/日（拟）。

动作：

ABC热力重构：根据历史数据重排商品位，将Top 20%高流量SKU移动至50米拣货圈内，C类品通过营销策略或下水道处置掉。

SOP无脑化：简化操作判断（如二维码+灯光双重校验），新员工培训周期从3天压至1天甚至半小时。

系统功能升级：wms功能在快速培训场景下需要达成的效果是；用最简单明了的界面和最少的操作流程来实现最快的生产发货协同作业的系统功能。

众包弹性用工：接入美团骑手或其他众包商闲时人力池，高峰时段大幅降低劳务成本。

设备轻量化改造：引入低成本灯光分拣墙，单仓硬件投入成本<5万元，错拣率下降至1%以下。  

6）中期策略：自动化升级与数据闭环

目标：人效同比提升50%，库存周转率提高20%。

动作：

货到人自动化：部署模块化AGV群组，采用“租赁+分润”模式分摊初期投入风险。

预测-执行一体化：构建销量预测（Prophet算法）与补货联动系统，滞销品占比减少15%。

数字孪生映射：建立仓库3D仿真模型，动态测试布局优化方案，空间利用率再提10%-20%。

仓内无人化试点：在标准化场景试点AMR、机械臂全自动拣选进行黑灯作业，单仓节省人力成本40%。

7）长期策略：供应链重塑

目标：成为区域即时零售基础设施，开放能力实现B端服务收入占比超30%。

动作：

分布式无人仓网络：人机结合+销售预测模型，构建无人仓，实现极致订单生产作业。

C2M反向供应链：通过消费数据驱动品牌商定制高频商品替换同类低频产品，控制SKU总数，降低库存压力增加A类品的周转率，SKU精简30%+同时毛利大幅提升。

跨平台能力输出：将仓内管理系统（如波次算法、AGV调度模块）SaaS化对外服务，创造新盈利点。

上述内容只代表个人研究观点，欢迎大家建议指正。

作者 | 谭冲

来源 | 物流沙龙

谭冲：全球仓配供应链解决方案资深专家，物流沙龙资深版主，罗戈网资深专家顾问，擅长提供全链路的仓配解决方案。

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