Deepseek在仓库规划中的局限性：基于案例研究

前两天一篇《用deepseek进行仓储布局规划》的文章在业内引发热议。然而，细看文章内容，却让人颇感困惑—文章主要聚焦于让大模型进行仓库建模的Matlab编程，与仓库规划的本质相去甚远。

什么才是仓库规划？

仓库规划需综合考虑战略、战术与运营层面的决策，形成多层次框架，规划过程可分为以下核心决策组：

1. 总体结构设计
   确定功能区域（如存储区、拣选区）的数量与布局，并选择技术配置（如自动化水平）和订单处理模式。

2. 面积与布局优化
   仓库面积直接影响建设成本、库存持有成本与物料搬运效率。传统研究将尺寸与布局视为独立问题，但实际中需考虑多部门协同与动态需求。

3. 设备选择与自动化配置
   通过经济性权衡模型，分析设备投资与吞吐量的关系。传统仓库的自动化改造仍面临高成本与灵活性不足的挑战。

4. 运营策略设计
   包括存储策略（如随机存储、基于类别的存储）、拣选策略（波次拣选、批量拣选）及补货策略。研究表明，基于类别的存储策略可减少拣选距离20%-30%，但其有效性高度依赖SKU的周转率稳定性。

案例设计

我们让行业专家设计了一个简单的仓库规划任务：规划一个零售企业的配送中心，具体参数包括：

我们让Deepseek模型对同一个规划任务进行了三次尝试，以测试其在专业规划领域的表现。

关键发现（大模型完整回答请看附录）

结果显著的不一致性

三次规划的总面积分别为12,000㎡、15,000㎡和7,250㎡，差异超过100%。这种巨大的波动反映出大模型这样的概率模型在处理多变量决策时的不稳定性。更值得关注的是，每次规划都配有看似合理的推导过程，但得出了截然不同的结论。不确定性的结果和企业需要确定性的规划结论产生矛盾。

专业概念理解偏差

最典型的错误出现在对"70%的SKU为拆零"这一核心参数的理解上。在物流规划中，这个参数意味着2500个SKU中有1750个需要进行拆零作业，这些SKU通常具有较小的单位存储量但较高的拣选频次。然而，Deepseek将其错误理解为70%的库存量需要拆零存储，直接用总库存量（225,000箱）乘以70%来计算拆零存储需求。

这个概念理解错误导致了一系列连锁反应：

思维逻辑的不稳定性

虽然每次规划都展现出完整的思维链，但关注点和深度各不相同：

• 第一次规划偏重行业标准比例
• 第二次更注重自动化升级空间
• 第三次采用更务实的空间规划思路

这种思维方法的不稳定性表明，Deepseek在复杂决策中缺乏专业性稳定的思考逻辑框架支撑。

创新能力评估：大促峰值挑战

为进一步测试Deepseek在仓库规划中的创新能力，我们在基础案例中增加了一个极具挑战性的条件："每年两次大促，订货量会增加3倍"。这个看似简单的附加条件实际上触及了现代仓储管理中最具挑战性的问题之一：如何在有限资源下实现仓库的柔性化运营。

面对这个挑战，Deepseek一开始忽略了这个新增的条件，再次追问给出一个完整的方案：增设临时存储区、配置可拆卸式货架系统、建立分拣能力三重保障等。仔细分析这些建议，我们发现它们大多停留在简单的资源叠加层面，其实在此之外也可以从关注差异化服务策略、外部资源利用优化和成本效益平衡角度出发。例如，通过客户分级来调整服务标准，临时租赁仓库等方案。这些需要深度的行业经验和创新思维，而不是简单的能力叠加。

重新定位AI规划的角色

尽管存在这些局限，我们也要看到Deepseek在这次测试中展现出的可喜进步。首先是其思维链的白盒化特征——每个规划方案都附带了详细的推导过程，展现了清晰的逻辑链条。这种透明的思维过程不仅有助于专业人员理解和优化方案，也为后续的改进提供了清晰的路径。

特别值得称赞的是Deepseek在面对大促挑战时表现出的系统性思维。虽然其解决方案还不够完美，但已经展示出多维度思考的能力：从存储到分拣，从设备到人员，从系统到应急预案，都有着缜密的推导过程。这种全面的思考框架，即便对于经验丰富的物流专家来说也颇具参考价值。

更重要的是，Deepseek展现出了持续学习和适应的潜力。如果能够输入更多行业细分场景的实际案例，如快消品、服装、生鲜等不同品类的仓储规划数据，AI很可能在不远的将来做出更专业、更有针对性的方案。这种数据驱动的学习能力，正是AI区别于传统决策工具的优势所在。

因此，与其将AI视为威胁或替代品，不如将其定位为增强人类专业能力的得力助手。它能够快速处理数据、提供系统化的思维框架，而人类专家则可以基于经验对方案进行优化和调整。这种协作模式可能才是未来的最佳实践。

附录：

Deepseek第一次回答

Deepseek第二次回答

Deepsee针对大促的回答