前兩天一篇《用deepseek進行倉儲布局規劃》的文章在業內引發熱議。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，與倉庫規劃的本質相去甚遠。

什么才是倉庫規劃？

倉庫規劃需綜合考慮戰略、戰術與運營層面的決策，形成多層次框架，規劃過程可分為以下核心決策組：

1. 總體結構設計
   確定功能區域（如存儲區、揀選區）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。

2. 面積與布局優化
   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同與動態需求。

3. 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。傳統倉庫的自動化改造仍面臨高成本與靈活性不足的挑戰。

4. 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的周轉率穩定性。

案例設計

我們讓行業專家設計了一個簡單的倉庫規劃任務：規劃一個零售企業的配送中心，具體參數包括：

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

關鍵發現（大模型完整回答請看附錄）

結果顯著的不一致性

三次規劃的總面積分別為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定性。更值得關注的是，每次規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需要確定性的規劃結論產生矛盾。

專業概念理解偏差

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。在物流規劃中，這個參數意味著2500個SKU中有1750個需要進行拆零作業，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。

這個概念理解錯誤導致了一系列連鎖反應：

思維邏輯的不穩定性

雖然每次規劃都展現出完整的思維鏈，但關注點和深度各不相同：

• 第一次規劃偏重行業標準比例
• 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劃思路

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

創新能力評估：大促峰值挑戰

為進一步測試Deepseek在倉庫規劃中的創新能力，我們在基礎案例中增加了一個極具挑戰性的條件："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，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、配置可拆卸式貨架系統、建立分揀能力三重保障等。仔細分析這些建議，我們發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、外部資源利用優化和成本效益平衡角度出發。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經驗和創新思維，而不是簡單的能力疊加。

重新定位AI規劃的角色

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人員理解和優化方案，也為后續的改進提供了清晰的路徑。

特別值得稱贊的是Deepseek在面對大促挑戰時表現出的系統性思維。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展現出了持續學習和適應的潛力。如果能夠輸入更多行業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劃數據，AI很可能在不遠的將來做出更專業、更有針對性的方案。這種數據驅動的學習能力，正是AI區別于傳統決策工具的優勢所在。

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能力的得力助手。它能夠快速處理數據、提供系統化的思維框架，而人類專家則可以基于經驗對方案進行優化和調整。這種協作模式可能才是未來的最佳實踐。

附錄：

Deepseek第一次回答

Deepseek第二次回答

Deepsee針對大促的回答