电商业务是当下最重要的业务之一，每天多达几亿个包裹，大量需要通过配送中心拣选完成。B2C电子商务的订单是非常独特的一种订单结构，订单量大，每个订单的行数相对较少，拆零比例很高，采用集合单进行拣选是当前的主要方式。所谓集合单，就是将多个订单组合在一起进行拣选。根据行业不同，一个集合单可能包括10～100个订单，这样，即使每天有50万个订单，其集合单量也会降低到几千个，变得容易处理。当然，按照集合单拣选后，还要进行拆分作业，这个工作量也不容忽视。伍强智能科技在某电商巨头的项目上，设计了50个订单为一个集合单，使得原本期望日拣选量20万单的系统，实际达到了60万单以上。
2.库存问题
拣选需要库存，这是非常浅显的事情。但在实际过程中，库存问题至少带来了3个关键的问题，不仅影响了拣选策略，同时也对拣选效率产生影响。
第一个问题是库存分级，即拣选库存和存储库存的关系问题，一方面要降低拣选库存，以提升拣选效率；另一方面，要考虑到补货对效率的制约，存拣合一的模式固不可取，但过于频繁地补货，事实上也是不能容忍的。
第二个问题是库存周转天数。一个合理的库存天数，是建立在综合考虑拣选效率、安全以及成本等多种因素的基础之上的一种平衡结果。
第三个问题是库存的分布会影响拣选效率，不同的拣选技术对于库存的分布要求不同，如果不考虑这一点，即使再好的技术，也不能充分发挥其作用。
3.关注的焦点
每个行业和每个客户，由于业务性质的差异，所关注的焦点是不同的，这也影响拣选策略。
在所有设计指标中，包括效率、综合成本、人员数量、响应速度、准确性、安全性、柔性、先进性以及工期等，有的特别关注效率和成本，有的则对准确性非常在意，还有的会对柔性特别看重。这时，拣选技术的选择就会变得比较清晰。
比如，对柔性更加重视的企业，如电商的拣选，采用Kiva系统完成货到人拣选就比较符合期望，因为Kiva系统的一大好处就是柔性高，既可以有充分扩充的空间，也可以随时进行搬迁，尤其对于租赁的仓库进行改造，一般不愿意投入太多的刚性设备。
自动拣选是人们普遍关注的问题，但自动拣选的适应性、效率、准确性以及成本等，在大多数情况下，都还未达到临界水平。所以，现在强调全自动拣选为时尚早。
在设计中，多方案的比较是必要的。有时人们所担忧的问题，与实际情况并不一致，这时，如果能够做一个多方案比较，对不同拣选技术导致的结果进行客观分析，就会一目了然。
作为客户，有时因为了解的背后逻辑并不全面和客观，往往会做出错误的判断和选择。我们经常会遇到这样的问题，比如说四向穿梭车和多层穿梭车的选择，常常会有非常对立的结论出现，客户有时会倾向于感性而非理性做出决策。但正确的做法是，要对自身强烈关注的问题点进行论证，包括多方案比较，然后得出结论。
物流问题，大都会将成本放在第一位。只有在特别紧急的场合下，如重大自然灾害，重大安全事故，战争等，成本的受关注度降低，取而代之的是速度和效率。军事物流、应急物流要充分考虑到这一点。
4.多策略问题
一个物流配送中心的业务需求，往往是多样的而非单一的，因为构成系统的元素是多样的。因此，一个系统内往往会是多种拣选技术的综合应用，才会取得较好的结果。
我们常常做ABC分析，有关于库存的，也有关于发货的。每个项目的ABC分布是不一样的，其分布曲线有的平缓，有的陡峭。从操作上讲，有的适合于直接按订单拣选，有的则提总后再分播比较高效，这些因素对拣选方法的要求是不同的。
有的策略的选择与产品的外形和物理特性相关联，比如异形品、易碎品、长大件、超重件、冷冻品等等，这些特征对拣选策略产生影响。不要强求整齐划一的策略，多元并存往往是最合理的选择。
规模越大、业务越复杂的系统，越要分类进行处理，以便化繁为简，化整为零，寻求在每个分类中的解决方案。比如在电商物流中心，单件订单是一个特例，往往占比高达40%～60%，如果将单件订单分开来处理，系统的难度将变得较低，从而有利于采用更经济的手段解决拣选问题。有些系统SKU很多，但头部的SKU相对较少，如果将头部的分开处理，整个系统也会变得相对简单。类似的问题几乎在每个项目中均会遇到。追求总体的优化和简约，是物流系统的精髓。
五、结束语
物流配送中心的拣选技术，是过去20年来发展最快速的物流技术之一，其背后的推动力一方面来自电商，另一方面则是定制化需求。电商提供了海量的SKU和订单，而且以拆零作业为主，因此各种拣选技术应运而生。毋庸置疑，货到人拣选和全自动拣选是未来发展的方向，但这并不意味着其它拣选技术的消亡。前几年大家都在预测和津津乐道的定制化的前景，其实，真正的定制化不在于“千人千面”的产品个性化需求，这只是表面现象，真正驱动定制化发展的仍然是技术的进步，即按单生产取代批量生产的能力。对物流来说，电子商务已经是最高层级的定制化需求了，只是有些需求还没有被挖掘出来，或为大众所认知而已。
从技术层面看，物流技术（包括拣选技术）的发展，有两个典型的时代，即过去的时代和未来的时代，过去的时代强调流程、技巧、方案和人的经验，是一个以客户需求为主的时代；而未来的时代，更强调标准化、自动化、数字化和智能化，AI的强大能力足以弥补流程和布局的不足，物流的规划设计将变得相对简单，是一个以技术为主的时代。那些曾经引以为傲的经验和技巧，其作用将大打折扣，甚至再无用武之地。当然我们也不必过于乐观和悲观，即现在我们还处于过渡时期，各种拣选技术的并存将是常态，传统的拣选技术仍然具有很强的生命力。
