在仓储运营中，拣货环节是连接存储与出库的核心枢纽，其效率与准确性直接决定仓储整体运营水平。随着物流行业向智能化、高效化转型，传统拣货方式的局限性日益凸显，智能仓储系统（WMS）凭借先进技术与优化策略，正在重塑拣货作业模式。

一、传统仓储中的主流拣货方式

传统仓储拣货以人工操作为主，依赖人员经验与固定流程，核心目标是在有限条件下完成订单履约，主要有以下四种拣货方式：

1、订单拣选，又称“摘果式拣选”，以单个订单为单位，拣货人员按订单所列商品，依次前往对应货位拣取货物。

特点：操作流程简单，订单处理周期短，无需二次分拣。

适用场景：订单结构差异大、单品数量少、紧急订单占比高的场景，如B2C电商小批量订单初期阶段。

2、批量拣选又称“播种式拣选”，将多个订单中相同商品汇总，一次性拣取后，再按订单需求进行二次分配。

特点：减少重复行走路径，提升单位时间拣货量，需额外分拣环节。

适用场景：订单商品重合度高、订单量稳定、单品需求集中的场景，如超市配送中心、快消品仓储。

3、分区拣选，将仓储区域按货位或商品类型划分成多个分区，拣货人员固定负责某一分区，订单商品需经过多区域拣货后汇总。

特点：人员熟悉固定区域，拣货效率局部提升，需跨区交接与汇总流程。

适用场景：仓储面积大、商品品类繁多、订单结构复杂的大型仓储中心。

4、波次拣选，结合订单优先级、配送区域、商品特性等因素，将一定时间段内的订单整合为“波次”，按波次批量拣货。

特点：平衡订单处理效率与交付时效性，需精准的波次规划能力。

适用场景：订单量波动大、有明确配送时效要求的场景，如生鲜电商、第三方物流仓储。

二、传统仓储拣货与智能仓储系统（WMS）拣货对比

智能仓储拣货以“数据驱动+技术赋能”为核心，通过WMS（仓储管理系统）、AGV（自动导引车）、RFID（射频识别）等技术，实现拣货流程的自动化、智能化优化。两者在核心指标上存在显著差异，具体对比如下：

三、智能仓储系统（WMS）的拣货策略

智能仓储并非简单用设备替代人工，而是通过“策略优化+技术落地”实现拣货全流程升级，其策略包括以下三点：

1、动态路径优化策略，基于AI算法，结合实时货位状态、订单商品分布，自动规划最优拣货路径

     打破人工拣货的“经验依赖”，减少无效行走距离，路径优化率可达30%-50%；

     支持多订单合并路径规划，兼顾批量拣选与订单时效性，平衡效率与履约速度。

2、货位动态分配策略，通过WMS系统分析商品销量、订单关联度、存取频率等数据，动态调整货位

     高频拣选商品分配至靠近拣货出口的“黄金货位”，降低拣货动线长度；

     关联性强的商品（如手机与充电器）就近存放，减少跨区域拣货次数，提升订单处理效率。

3、人机协同与自动化拣选策略，结合不同场景需求，采用“自动化设备为主、人工为辅”的协同模式

     AGV货到人拣选：AGV将货架搬运至拣货员面前，人员固定位置拣货，减少行走损耗，适用于中批量订单场景；

     机械臂自动拣选：通过视觉识别与机械臂协同，实现小件商品的全自动拣取，适用于高标准化、高频次拣货场景；

     RF手持终端辅助拣选：人工配备智能终端，系统实时指引货位与数量，结合RFID校验，提升人工拣货准确性与效率，适用于大件、异形商品场景。

传统拣货方式受限于人工与固定流程，在订单量激增、商品品类多元化的当下，已难以满足现代物流的高效化、精准化需求。智能仓储拣货通过算法优化、自动化技术与数据驱动，从“人找货”转向“货到人”“系统找人”，实现了效率、成本、准确性的全方位突破。未来，随着AI算法的迭代与物联网技术的深度应用，智能拣货将进一步向“无人化、自适应”方向发展，成为仓储物流降本增效的核心引擎，推动整个供应链体系向更智能、更敏捷的方向升级。