1号店：数据驱动供应链模式

　　1号店每天有500万会员在线，甚至每一秒都有订单下达，每笔订单的商品品类、数量以及配送地址都不一样。以王晓楠为例，在她订购一套咖啡壶的同时，与她同一小区的其他客户订购了别的东西，为了减少物流成本，当然将同一位置的订单归结在一起最好。但问题是，1号店系统如何能够自动识别每个订单的关联性，并且将来自四面八方、杂乱无章的订单与配送中心整齐存放的商品一一对应?

　　为此，1号店发明了“订单池”概念。1号店配送中心接收到订单之后并不是立即按照订单内容进行拣货，而是把订单投入订单池。如同水池一样，订单池里面永远“沉淀”一定数量的订单，系统根据每个订单的关联系进行“分波”，每15-20个订单为一个波次。

　　“所谓波次就是一项拣货任务。理论上讲，一个订单也可能成为一个波次，但仓库人员有限，没有那么多人去一个订单一个订单去拣货，为了提高效率，我们将具有相同属性的订单归结为一个波次。” 王海晖告诉记者。

　　所谓的“相同属性”大有文章。信息系统为了提高效率，将具有关联的一些订单合并为一个波次，这些关联度完全是从数学的角度计算而来。比如，有的同一波次的商品共同属性是同样的商品，而有的同一波次的商品其共同属性是同一个地址等。“我们有国外知名大学毕业的专业人才和专门的系统去研究算法，从而不断优化我们的拣货流程”。王海晖表示。

　　当一个波次在订单池形成之后，拣货人员的RF枪就会出现相应的指令，告诉他到什么位置去拣什么样的商品等。这里面涉及到一个路径优化的问题。

　　为了追求效率，电商的仓库一般是平面库，货位上的商品以销售的最小单位存放，而不是传统零售常用的立体库和按箱或托盘存放。货位的优化很重要，它直接影响到拣货的效率。传统零售仓库内的单次拣货量大、种类少，效率不是问题，而电子商务的单次拣货按波次，拣货量小、种类多。

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