即使電商、快遞企業的自動、智能化倉庫如雨后春筍般交付與投產，即便物流行業已然邁向數字化與智能化時代，我們仍需清醒看到，人治的倉庫還是當下主流。

人治的倉庫，不一定是人工作業倉庫，主要指管理中樞仍舊以人為主，即由人工組織、管控、協同生產要素（人、設備），基于生產任務（主要是收發貨計劃），交付成果（按時、按質完成計劃）的業務單元。

同等條件下，不同現場管理者的績效高低，很大程度上取決于要素組合的優劣、工序設計的簡繁和任務排程的動靜；前兩項，多在規劃設計時鎖定，而任務排程，則基于內外部因素，需要動態調優。

好的現場管理者，是個派單&控場大師，需要合理分配任務，通過對目標進度的監控識別問題，調整作業線分工，優化任務排程，以提升任務達成率及任務按時達成率。

倉庫的額定產能轉化為最終產量，受制于諸多約束條件，而每天的任務也是當量、結構、節奏不一，供方配置波段產能，需方對號預約車輛以形成作業計劃，即倉庫的初始任務。而實際分工則基于作業單元、作業線和理論效率，先按部就班，再人工調優。

很多時候，倉庫的任務達成率或者任務按時達成率較低時，現場管理者往往會祭出免責三寶：“貨散車晚加急單”，這些外部因素，姑且不考慮量化程度，的確是影響產能轉化率的主流原因，但如果局限于外而不反求諸己，也會導致倉庫的績效提升機會有限，因為有的問題可以倒逼改善，有的問題需要協商談判，有的問題只能默默承受。

更何況，很多時候，需要解構乃至量化這些影響時，現場管理者往往又有點茶壺里煮餃子，有貨倒不出來。究其原因，一是事務性工作太多，連續關注不足；二是業務數據沒有完全線上化，采集困難。

除此之外，影響產能轉化率的內部因素也不少，涉及人、機、物、法、環、能、信、安等維度。譬如人的身心狀態、設備的完好齊備、工單的組波分拆等，而基于內外部約束條件，針對推演的判定與進程的干預，系于現場管理者一身，其腦中單機版的輸入、運算與輸出，無法被抽離出來，結構化、邏輯化以封裝復用。

任務的靜態排程，需要人工干預，且有效干預，才能改善輸出，這里除了P是線上碰撞的結果，DCA均需要人工介入。好的現場管理者，會讓分管領導和直接下屬很輕松，反之，則雞飛狗跳，四處救火，畢竟，每個倉庫，至多只有24小時，流失的產能，無法找補。

綜上，人治的倉庫會出現產能轉化率提升難度大、穩定性低等現象，好的現場管理者會通過干預優化輸出，但因為變量太多，距離預期仍有較大差距，需要相應的賦能，以提高穩定性和提振最終輸出。

何謂賦能？舉個例子，我去到一個陌生的城市，從A到B不足二里地，最好的方法，就是帶上耳機，按照百度地圖的指引前行，無感且便捷，特別對于容易焦慮的人（強迫癥和焦慮感算是物流人的左右護法），可謂是“無掛礙故，無有恐怖”，這就是百度地圖對我賦能，讓我完成不可能完成的任務，或者指標更好地完成可以完成的任務。

如何賦能？個人以為需要一套信息系統支持：

1、對內外部約束條件的實時刷新；

2、調用約束條件，導入需求計劃，匹配作業線效能，輸出任務排程；

3、執行排程并可視化執行進度，以支持可控化；

4、基于任務執行進程和需求、配套、性能等要素變化，調優排程；

5、預測（仿真）進度以預警，提報人工干預。

從一個非專業人士的視角看，以上或許有些類似APS(高級計劃與排程系統)+RTCIS（實時控制系統）的結合，作為WMS的任務管理模塊，從P開始，幫助人治的倉庫進行作業計劃管理及任務排程，包括資源管理、預約及任務執行管理、進程管理（含預警）等，基于約束輸出各條作業線的任務排程，監控進程、模擬走勢、有效預警以輔助調優。

基于約束的任務排程，再人工調優，通過人機結合，提升產能轉化率指標與穩定性，更為重要的是，通過實時控制系統的數據記錄與任務排程的調整分析，幫助管理者復盤，鎖定根因，量化影響，推進改善。

很多人治的倉庫，只有預約計劃，沒有任務排程，好的主管或經理的價值在于動態調優，但遇到不好的主管或經理，就可能會踩著西瓜皮，滑到哪算哪了。好的WMS，應該可以實現去人（現場管理者）化，但前提是動靜結合，除了管好貨，還要管好活。

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