導讀：上一篇文章《Deepseek在倉庫規劃中的局限性：基于案例研究》我們討論了AI在倉儲規劃中表現出的不穩定性和專業理解偏差。然而，當我們為Deepseek提供了專家方法論后，情況發生了戲劇性的變化。這個轉變不僅讓我們看到了AI的學習潛力，更啟發我們思考AI在專業領域應用的新范式。

在上次的測試中，我們看到AI在缺乏專業指導時表現出巨大的不確定性。同樣的倉儲規劃任務，得到的結果相差可達100%。這種差異不僅體現在最終面積上，更反映在對核心概念的理解偏差上。例如，對"70%的SKU為拆零"這一關鍵參數的錯誤解讀，導致了一系列連鎖反應。

還是上次倉庫規劃題目，這次我們請來了零售物流規劃專家董劉先生，請他根據上次的題目給出專家的規劃方法論。讓我們看看給AI帶來魔咒一樣變化的專家方法論是什么樣的。

基礎數據

每托盤平均箱數45箱，每個拆零滑道10箱，貨架通道寬度3.2米

橫梁貨架每組（20個存儲位）投影面積=2.42米*5.7米

拆零貨架每組（16個滑道）投影面積=拆零區寬度12米*每組拆零區長度2.4米

計算過程

1.基礎數據計算

庫存總箱數：根據配送箱數和周轉天數，計算庫存總箱數=日均配送箱數*周轉天數

庫存箱數分布于拆零補貨區、拆零區、整箱揀選區、整箱存儲區

2.拆零補貨區存儲箱數和面積計算

拆零補貨區存儲箱數=拆零SKU數量*每個拆零滑道10箱

拆零補貨區面積=（拆零SKU數量/20）*橫梁貨架每組（20個存儲位）投影面積

3.拆零區

面積=拆零組數（拆零SKU數量/64）*拆零貨架每組（16個滑道）投影面積

存儲箱數=拆零SKU數量*10箱

4.整箱揀選區存儲箱數和面積計算

面積=（整箱揀選SKU/4）*橫梁貨架每組（20個存儲位）投影面積

存儲箱數=（整箱揀選SKU）*5*45箱

5.整箱存儲區存儲箱數和面積計算

整箱存儲區存儲箱數=倉庫存儲總箱數-拆零補貨區存儲箱數-拆零區存儲箱數-整箱揀選區存儲箱數

面積=（（整箱存儲區存儲箱數/45箱）/20）*橫梁貨架每組（20個存儲位）投影面積

6.拆零分流區面積

按518平米計算

7.收發貨暫存區面積

收貨暫存區面積=發貨暫存區面積=每日處理門店數量*2*1.2*1.2

8.其他區域

按200平米計算

9.DC總面積計算

DC面積：通過匯總各個功能區域的面積（收貨暫存區、發貨暫存區、整箱揀選區、整箱存儲區、拆零區、拆零分流區、拆零補貨區、其他區域等），并乘以1.2的系數.

（以上方法論版權歸董劉先生所有，錯誤也歸他所有）

從混沌到秩序：方法論的力量

當我們引入專家方法論并且喂給Deepseek后，情況發生了戲劇性的轉變。規劃結果高度收斂，連續兩次的方案都在8,100平方米（第一次：8163平方米，第二次：8177平方，差異還是在于大模型對于數字的驗算不夠精準）左右。不僅僅是倉庫規劃的面積的統一性，包括對于設備的推薦也是跟隨方法論形成了一致性。這種一致性背后，是Deepseek+專家知識后對專業概念的準確把握和對計算邏輯的深入理解。專家知識就像一把鑰匙，不僅開啟了Deepseek在專業知識的大門，更重要的是提供了一個系統思考的框架。

質疑到突破：AI的主動思考

更令人驚喜的是，Deepseek并未止步于簡單的規則執行。在深入理解專家方法論后，它開始展現出獨立思考的能力。最典型的例子是對拆零區計算方法的質疑和改進。當發現專家方法論的64個滑道一組的計算方式可能不符合實際運營需求時，Deepseek提出了基于每個SKU需要獨立滑道的新計算方法。在第二次的規劃中，Deepseek是在思維鏈中提出了質疑，但是還是繼續按照嚴謹的方法論進行了計算。但是在第三次規劃中，Deepseek突破了方法論的限制，按照他的想法，拆零區面積從806平方米調整到3,168平方米，體現出AI在專業框架下的創新思維。（三次Deepseek完整的思維鏈和結論請看附錄）

第二次規劃的質疑：

第三次規劃的突破：

那到底Deepseek對不對呢，我們針對于這個大模型突破的部分，再次咨詢了董劉先生。董劉先生簡單地給出了回答：“我說的是拆零區是閣樓，投影面積里含上下左右四組，Deepseek錯了。”可見在專業領域依然有非常多的專家隱形知識，這些隱形知識都深藏在專家的腦海中，需要逐步的顯性化給大模型學習，大模型才能夠更準確的進行專業規劃。

重塑專業決策：AI的新角色

這個測試帶給我們的啟示遠超技術層面。它展示了AI在專業領域可能扮演的新角色：不是簡單的規則執行者，而是能夠在專業框架下實現創新的思考者。這種角色轉變，暗示著未來專業決策可能采用的新模式：將AI視為專家的智能伙伴，而不是工具。

在這個快速變化的時代，我們需要的是既能嚴格執行又善于創新的決策支持。這個實驗告訴我們，通過正確的引導，AI完全可以成為這樣的伙伴。當然，這也提醒我們在使用AI進行專業決策時，需要建立科學的方法論框架，同時為AI的創新思維留出空間。只有在專業規范和創新思維的平衡中，AI才能真正發揮其在專業領域的價值。

附錄：

題目：規劃一個零售企業的配送中心，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

第一次規劃全文：

第二次規劃全文：

第三次規劃全文：

相關原創長文閱讀：

Deepseek在倉庫規劃中的局限性：基于案例研究

AI改變物流業的游戲規則：從炒作到實踐的深度思考

自主采購：AI時代最快速的供應鏈變革

躁動的時代讀長文不易，你與眾不同！

如果這篇文章對你有所幫助，或者你對供應鏈和物流領域感興趣，別忘了點個贊，朋友圈轉發給更多朋友。每一次轉發和點贊，都是對小編創作的最大支持，也幫助更多人了解行業的動態與趨勢。