产品人人都是产品经理·会员··AI 生成
从仓储业务角度理解算法
文章从产品经理视角，将仓储场景中的算法拆解为条件判断、排序匹配与路径优化三大类，给出了每类的业务定义、典型用例和ER问题（如规则膨胀后的维护成本）。作者的核心立场是：真正可靠的仓储系统方案应由传统算法打底（边界判断、决策、效率优化），AI做增强（理解、推荐、对话），而非全盘交给大模型。适合正在做或设计物流/仓储/供应链产品的PM、以及想理解AI落地边界的从业者快速建立业务视角。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍真实的仓储系统核心逻辑依然是传统算法在打底（规则判断、排序匹配、路径优化），AI 应做增强而非替代。
- ▍产品经理掌握三类基础算法（条件判断、排序匹配、路径优化），足以支撑大多数仓储产品分析与设计。
- 01条件判断的典型用例：库存低于安全库存则预警、订单已付款且有库存才允许出库、易碎品走特殊包装、超48小时未发货升级处理。
- 02排序匹配的典型用例：决定先发哪单（承诺时效→客户等级→下单时间），订单分仓（综合收货地址、库存、配送时效、物流成本）。
- 03路径优化的典型用例：拣货路径合并成波次按区域顺序拣，减少折返和空跑。
- 04规则一多，if/else 散落代码维护重，需抽象为规则引擎集中配置，让运营可以参与调整。
反方 / 局限
- — 文章未讨论算法复杂化后的边际效益递减（如订单分仓增加配送时间）、实际系统耦合问题、依赖本地部署时的算力限制。
- — 作者将AI角色限定在理解/推荐/对话层，但未展开AI直接参与决策（如动态调整排序权重）带来的风险与控制问题。
前置背景
平行视角
未来推演
延伸追问