從倉（cāng）儲規劃，看DeepSeek的實用性、局限性和突破之道

  DeepSeek爆火以來，迅速成為物流行業熱議的話題。憑借其強大的AI能力，DeepSeek被認為有望為（wéi）物流行業的複雜問（wèn）題提供高效解決方案。許多（duō）業內人士紛紛嚐試利（lì）用這一工（gōng）具解決實際問（wèn）題，以驗證其在物流行業中的（de）實用性。

  一、DeepSeek在倉儲布局規劃中的應（yīng）用（yòng）嚐試

  公眾號“環球物流谘詢規劃”率先對DeepSeek在倉儲布局規劃中的應用進行探索，發布了以《用（yòng）deepseek進行倉儲布局（jú）規劃》為主題的文（wén）章。該文嚐試利用DeepSeek在MATLAB環境中運行代碼，生成倉（cāng）庫布局模型，旨在深入了（le）解DeepSeek的思考方式，並（bìng）搭建（jiàn）一個高效的倉儲布局（jú）模型框架，以提高物流規劃的效率。

  具體步驟如下：

  首先，讓（ràng）deepseek構建一個基本的倉庫功（gōng）能區色塊;

  再，引導deepseek優化（huà）倉庫功能區的大（dà）小;

  然後，引導deepseek在各個（gè）功（gōng）能區中建立貨架或緩衝貨位;

  最後，用豆包（bāo）進行（háng）代碼交叉解（jiě）讀，並計算倉庫指標。

  與deepseek的對話過（guò）程，請滑動查看下圖：

  1.deepseek生成一個倉儲功能區色塊圖

  deepseek生成的代碼（mǎ）運行結果（guǒ）：

  2. 引導deepseek對倉儲功能區色塊定義尺寸（cùn）

  deepseek生成的代碼運行結果：

  3. deepseek構建（jiàn）存儲區中的貨架布局

  deepseek生成的代碼運行結果（guǒ）：

  4. deepseek優（yōu）化存（cún）儲區布（bù）局

  deepseek生成的代碼運行結果（guǒ）：

  5. deepseek構建分揀區中的貨位

  deepseek生（shēng）成的代碼運（yùn）行結果：

  6. deepseek構建出庫集貨區中的貨位

  deepseek生成的代碼運行結果：

  7. deepseek構建倉儲物流動線

  deepseek生成的代碼運行結果：

  8. deepseek構建卸貨區的卸貨位

  deepseek生成（chéng）的代碼運行結果：

  9. deepseek對倉儲功能區進行說明

  10. 用豆包交叉讀取（qǔ）代碼，計算倉庫績效

  通過這一（yī）實踐（jiàn），作者總結了DeepSeek在物流規劃中的優勢（shì）和需要（yào）注意的問（wèn）題。

  優勢：1. 物流規（guī）劃的知識（shí）儲備完整;2. 可以幫助規劃者快速的搭建一個倉儲場景框架;3. 可以給有規（guī）劃者帶來很多規劃思路;4. 技術上，代碼結構清晰，可讀性（xìng）強;5. 規劃以坐標數據為基（jī）礎完成，與其它規劃工具的交互性強。

  需要注意的問題：1.使用者需要儲備規劃知識框架，以便更好的組織問（wèn）題;2.使用者需要能理解deepseek的思考方式，以便對其回（huí）答的結果進行再提問引導。

  文章作者指出，如果能夠（gòu）熟練掌握AI工具進行物流規劃，將（jiāng）極大地提高規劃效率。

  二、DeepSeek在倉庫規劃中的局（jú）限性（xìng）

  《用deepseek進行（háng）倉儲布局規（guī）劃》發出後引發行業熱議，公眾號“聞道-供應鏈思維”在《Deepseek在倉庫規劃中的局限性：基於案例研究》一文中指出該內容主要聚焦於（yú）Matlab編程，與倉庫規劃本質相去甚遠，認（rèn）為倉庫規劃需要綜合（hé）考慮戰略、戰術與運營層麵的決策，形成多層次（cì）框架，具體包（bāo）括總體結構設計、麵積與布局優化、設備（bèi）選擇與自動化配置、運營策略設計(包括存儲（chǔ）策略、揀選策略及補貨策略)，促使大家深入探討Deepseek在（zài）倉（cāng）庫規劃中的局限性（xìng），並指（zhǐ）出當前AI在專業領域應用中存在一個普遍問題：過（guò）分關注技術工具本身，而忽視了專（zhuān）業領域的本質（zhì）需求。

  同時，該文通（tōng）過一個具體（tǐ）的零售企業配上中心的規劃案例，讓Deepseek模型對同一任務進行三次規劃嚐試，分析其表現。

  經（jīng）過測試，該作者發現了（le）幾大關鍵問題，例如：

  1.結果顯著的不一致性（xìng）：

  三次規（guī）劃的總麵積（jī）分別（bié）為12000㎡、15000㎡和7250㎡，差（chà）異超（chāo）過100%。每次規劃都配有看似合（hé）理的推（tuī）導過程，但結論截然不同，反映出Deepseek在（zài）處理多變量決策時（shí）的不穩定性。

  2.專業概念理解偏差：

  最典型錯誤：將“70%的SKU為拆零”誤解為“70%的（de）庫存量需要（yào）拆零存儲”，導致存儲空間被高估、揀選設（shè）備配置不合理、人力資源規劃偏離實際需求等一（yī）係列問題。

  其他問題包括設備選擇不符合零售行業特點、過（guò）道（dào）寬度（dù）設計不（bú）合理等，還有一些一本正經胡說八道的內容。

  3.思維邏輯的不穩定性：

  每次規劃雖都展現出都展（zhǎn）現出（chū）完整的（de）思（sī）維（wéi）鏈的關注點和深度不同，缺乏專業性穩定的思考邏輯（jí）框架。

  第一次規劃偏重行業標準比例

  第（dì）二次更（gèng）注重（chóng）自動化升級（jí）空間

  第三（sān）次采用更務實（shí）的空間規劃思路

  4.創新能力評估（gū）：缺（quē）乏（fá）深度行（háng）業經驗和創新思維

  為進一步測試Deepseek在（zài）倉庫規劃中的創新能力，作者在基礎案例中增加了一個極具挑戰性的（de）條件："每年兩次大促，訂貨量會增加（jiā）3倍"。

  麵對這個挑戰，Deepseek一開始忽略了這（zhè）個新增的條件，再（zài）次追（zhuī）問給出一個完整的方案：增（zēng）設（shè）臨時存儲區、配置可拆（chāi）卸式貨架係統、建立分揀能力三重保障等（děng）。仔細分析這些建議，可以發現Deepseek的解決方案停留在簡單資源疊加層麵，缺乏深度行業經驗和創新思（sī）維。

  與deepseek的（de）對（duì）話過程，請滑動查看下圖：

  Deepseek第一次回答

  Deepseek第二次回答

  Deepsee針對大（dà）促的回答

  上下滑動查看

  通過幾次對話，作者總結Deepseek的優勢為：

  思維鏈的白盒化：每個規劃方（fāng）案都附帶詳細推導過程，有（yǒu）助於專業人員理解和優化方案。

  係統（tǒng）性思維：盡管解決方案不完美（měi），但展示了多維度思考能力，對物流專家也有參考價值。

  持續（xù）學習和適應潛力：如（rú）果輸入更多行業細分場景的實際案例，Deepseek有（yǒu）望做出更（gèng）專業、更有針對性（xìng）的方案。

  最後，作者認為AI與人類專家的協作模式可能是未（wèi）來物流規劃的最（zuì）佳實踐，建議重新定位（wèi）AI規劃（huá）的角色，將其定位為增強人類專業能（néng）力的得力助手（shǒu）。AI能夠快速處理數據、提供係統化思維框架，而人類專家可以（yǐ）基於經驗優化方案。

  三、Deepseek+物流專家知識：從混沌到秩序、從質（zhì）疑到突破

  在探（tàn）討Deepseek在倉儲規劃的局限性後（hòu），公眾（zhòng）號“聞道-供應鏈思維”緊接著又發（fā）布（bù）《Deepseek+物流專家知識：從混沌到秩序、從質疑到突破》一文，進一步探討了Deepseek與專家（jiā）知識相結合的（de）潛力和價值。當引入（rù）物流專家的（de）方法論後，Deepseek的（de）表現是否會（huì）有所改善呢?

  作者邀請了零售物流規劃專家董劉先生，基於前文中的案例(零售企業的配送（sòng）中心規劃)提供了一套詳細的專家方法論，包括基礎數據計算、各功能區域麵積的計算方法等。

  那麽，AI與專家知識結合後的表現如何?

  從混沌到（dào）秩序：引入專（zhuān）家方法論後，Deepseek的（de）規（guī）劃結果高度收斂，連續兩次方案的麵積均在8,100平方米左右(第一次8163平方米，第二次8177平方（fāng）米)，差異主要源於大模型（xíng）對數字的（de）驗算不夠精準。不僅倉庫麵（miàn）積（jī）計算趨於一致，設備推薦也形成了統一性，顯示出Deepseek在專家知（zhī）識引導下對專業概念的準確把握和（hé）對（duì）計算（suàn）邏輯的（de）深入理解（jiě）。

  從質疑（yí）到突破：Deepseek並未止步於簡單執行專家方法論，而是展現（xiàn）出獨立思考的能力。例如，它（tā）對（duì）專（zhuān）家方法論中“64個滑道一組”的拆零區計算方式提出（chū）質疑，並提（tí）出（chū）基於每個SKU需要獨（dú）立滑（huá）道的新計算（suàn）方法。在第三（sān）次規劃中，Deepseek突破了專家方法論的（de）限製，將拆零區麵積從806平方米（mǐ）調整（zhěng）到3168平方米，體現出AI在專業框架下的創新思維。

  針對Deepseek的創新，董劉（liú）先生指出，其提出的“拆零區是閣（gé）樓，投影麵積含上下左右四組”的概念被（bèi）Deepseek誤解，說明（míng）在專業領域中仍存在大量“隱形知識”，這些知識需要逐步（bù）顯性化並納入AI的學習（xí）範圍（wéi）。

  與（yǔ）deepseek的對話過程，請滑動查（chá）看下（xià）圖：

  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（tiān）

  SKU數量（liàng）：2500個

  拆零（líng）比例：70%的SKU需要拆零作業

  總結

  以上三篇文章共同構（gòu）成了一（yī）個有意義（yì）的探索（suǒ）過（guò）程，揭（jiē）示了AI與物流（liú）專業領域結合的局限、挑（tiāo）戰及潛力，也（yě）為物流行業（yè）如何運用AI，需要、培養怎樣的人才提供了思路。

  正如公眾號“聞道-供（gòng）應鏈思（sī）維”的作者指出，AI在專業（yè）領域中的角色不應僅僅是規則執行者，而應成為能夠在專業框架下實現創新的思考者，未來專業決策可能采用新模式（shì），即將AI視（shì）為專家的智能夥伴，而非單純工具（jù）。這意味（wèi）著未來物流（liú）行業需要既懂物流又懂AI的複（fù）合型人（rén）才，他們能夠將專業知識與AI技術相結合，推動物流行業的發展（zhǎn）。

  這種觀點與理想汽車CEO李想提出的“AI的教練”不謀而合。“AI的教練”負責後訓練，將“最佳實踐（jiàn）”轉化（huà）為AI能力。這類人才需要具備強大的業務(BT)、技術(IT)和數據(DT)能力，了解業務需求，掌（zhǎng）握高質量數據的收集和訓練方法（fǎ）。其角色包括原代碼開發者、產品（pǐn）經理和業務專家，他（tā）們需要通過學（xué）習轉型為AI教練（liàn）。

  李想指出，除了“AI的教練”，“AI的教授（shòu）”、計算支持者也是人工智能時代的全新（xīn）工種。“AI的教授”負責預訓（xùn）練，將各種人類知識匯集起（qǐ）來，使其具備廣（guǎng）泛的專業（yè）知識，類似於擁有多個學位的專家;計算支（zhī）持者負責（zé）為AI提供計算支持，這是AI研發的核心。例如，自動駕駛需要駕駛數據(DT)，To C產品需要人類（lèi）對話記憶數據（jù）(DT)。

  “今天從事各種（zhǒng）專業的人，需要在這三個方向中（zhōng）尋找自己的未來之路。”

  作者（zhě） | logclub，感謝公眾號（hào）“環球（qiú）物流（liú）谘詢規劃”、“聞道-供應鏈思維”的觀點（diǎn）