“扫码，确认，出库！”
2月11日，在中邮雅戈尔智能仓发货区，工作人员张朝盯着眼前的智能操作屏，手指轻快点击。
一件件崭新的新年服装，从智能货位到分拣线，再到打包台，全程行云流水，正马不停蹄地发往全国线上线下门店。
春节将近，这几天，雅戈尔线上电商订单日均超8000单、线下门店备货日均发货3万多单，线上线下日均总发货量近4万单。
但记者在现场，却听不到想象中的人声鼎沸，唯有多穿小车的轻微嗡鸣、无人叉车精准移动的机械声响，与工作人员敲击键盘的清脆声交织在一起。
“以前这会儿早忙得脚不沾地了，全靠人工搬、人工拣。今年有了AI设备帮忙，几个人就能撑起来整个发货流程。”中邮雅戈尔智能仓负责人徐斌正站在数据大屏前，实时关注着发货动态。
在AI助力下，雅戈尔智能仓里春节“留守”的工作人员数量可下降30%，整体效率却能大幅提升。
徐斌向记者介绍，雅戈尔智能仓二期在去年年底投产，专门解决线下自动化发货的问题，多穿系统、小黄人分拣系统、AI无人叉车、无人盘点机器人全上阵。
顺着徐斌指的方向看去，几台小黄人分拣机器人正灵活地穿梭在分拣区，将不同门店的货物精准送至对应格口，无人叉车则有条不紊地将打包好的货物搬运至物流车辆旁。
“这些设备能不间断作业，是我们发货的‘主力军’。”现场运维工作人员樊亦琛一边检查无人叉车的运行状态，一边对记者说，“我们‘留守’的工作人员主要负责设备监控、异常处理，比起往年的高强度体力活，现在的工作更偏向技术操作，这也是AI给我们带来的变化。”
在智能仓的另一角，几张办公桌上摊着厚厚的数据报表，浙江万里学院物流与电子商务学院的师生们正和仓库的技术人员围坐在一起，对着报表和电脑屏幕热烈讨论。
“徐经理，你看这组多穿库位的库存数据，部分货品补货频率和实际出货量不匹配，导致库存积压，我们初步做了数据分析，建议优化货位布局和补货算法。”物流系主任李肖钢指着报表上的数字说。
春节前，学校的研发团队特意留在仓库，和工作人员一起攻克技术瓶颈。
通过搭建AI预测模型，分析历史发货数据，优化补货和货位分配方案，团队将争取把多穿库的货品存储时间从近一年控制在一个月以内，提升库存周转率。
从学校“中邮班”毕业的仓库管理人员汪红峰，更是深有体会：“AI让我们的工作从‘凭经验’变成‘靠数据’，比如智能排班，系统会根据发货量和人员效率精准分配工位，让每个人的效率都发挥到最大，以前每人每小时处理1200件，现在能做到1600至1800件，这就是数据的力量。”
临近下午，一辆辆物流货车驶入智能仓的装车区，无人叉车将打包好的新年新衣精准运至货车旁，工作人员仅需简单核对，即可完成装车。
“这些衣服今晚发走，明天就能到周边城市的门店，消费者节前就能买到新年新衣。”徐斌看着即将出发的货车说，“今年春节，AI让我们实现了‘人手减、效率升’，让更多想回家的同事与家人团圆，留守的同事工作更轻松，让全国的消费者都能更快收到新年新衣，这就是我们春节坚守的意义。”
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