大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2025年10月28日，星期二。前几天去拜访一个做电商仓储的客户，他们仓库主管拉着我们说“现在盘点再也不用全仓停工两天了，AI算出来的库存数和实际一件不差”，听到这话我们挺感慨，这个AI智慧仓储管理系统从需求沟通到上线，确实解决了他们效率和准确度的问题，今天就跟大家聊聊这个系统的开发过程。

这个客户主要做家居用品电商，仓库有3000多平，之前用的是传统的Excel台账加人工盘点。最头疼的问题有三个：一是盘点效率低，每月一次全仓盘点要停工48小时，错过不少订单发货时间；二是拣货出错率高，仓库货架没分类标识，拣货员全靠记忆找货，每月错发订单能有20多单；三是库存预警不及时，有次爆款床垫断货了，系统没提示，导致100多单订单延迟发货，被平台罚了款。他们找我们的时候，明确说要一个能“自动算库存、帮着找货、提前说缺货”的系统，还要能对接他们现有的ERP系统，不用重复录数据。

第一次沟通时，客户就问“交付质量如何”“开发完我们会培训怎么使用吗”，这两个问题也是做企业级管理系统时客户常问的。关于交付质量，我们跟客户承诺，系统上线前会进行全场景测试，包括模拟1000个SKU同时入库、50个拣货员同时操作的场景，确保系统不卡顿、数据不丢失，而且我们是高新技术企业，有ISO900认证，做过供应链管理系统、ERP系统这些类似项目，光去年就交付了8个仓储相关的管理系统，客户看了我们之前的项目案例后，对质量这块就放心了。至于培训，我们承诺上线后安排3次上门培训，分别针对仓库主管、拣货员、台账管理员，确保不同岗位的人都能熟练用自己需要的功能。

我们公司2013年成立，在成都成华区杉板桥路669号招商城市主场B座23层办公，研发人员占比超80%，其中30%以上来自互联网大厂，做这类AI智慧管理系统有成熟的技术栈。这次系统开发，后端用的是Java和Go语言，Java负责稳定处理库存数据，Go语言负责高效对接AGV机器人的实时数据；前端用的是Vue，方便仓库主管在电脑上操作后台；AI模块重点做了两个功能：一是AI库存预测，根据过去3个月的销售数据，自动预测未来15天的补货量，在库存低于安全值时发提醒；二是AI拣货路径规划，系统会根据订单里的商品位置，自动生成最短拣货路线，在拣货员的PDA上显示。另外，我们还帮客户在仓库货架上贴了RFID标签，每个商品入库时扫一下标签，系统就能自动记录位置和数量，不用人工输数据，这也是从之前做智慧门店管理系统时学的经验，RFID识别比传统扫码效率高3倍。

开发到第35天的时候，客户提出想加一个“滞销品分析”功能，就是系统自动统计超过90天没卖出去的商品，标红提醒他们做促销。我们让产品经理和技术主管一起评估，这个功能需要在库存模块里加一个时间维度的筛选逻辑，还要对接销售数据，大概需要4天时间，不会影响整体上线进度，就跟客户确认了调整方案，没额外加费用。而且我们还帮客户做了和他们现有ERP系统的对接，用API接口实现数据同步，比如ERP里的订单信息会自动传到仓储系统，仓储系统的发货信息也会自动回传到ERP，不用人工两边录数据，之前做大型企业采购系统时，我们经常做系统间的对接，知道怎么避免数据不同步的问题。

测试阶段我们重点测了三个核心场景：一是RFID识别准确率，找了100个不同大小、不同材质的家居用品，反复扫码1000次，识别准确率达到99.8%，只有2次因为标签被遮挡没识别到，调整标签位置后就没问题了；二是AI库存预测准确率，用客户过去6个月的销售数据做测试，预测的补货量和实际需要补货量的误差在5%以内，客户说这个精度完全够用；三是系统稳定性，模拟仓库断电10分钟，恢复供电后，之前没保存的入库数据都能自动恢复，没出现数据丢失的情况。这个系统属于大型软件，我们推荐客户用线下自主服务器，因为仓库数据涉及订单和库存核心信息，自主服务器能更好地保障数据安全，而且客户仓库有专门的机房，也有运维人员，能自己维护硬件。

上线后第10天，客户反馈有个拣货员的PDA连不上系统，我们的技术人员当天就上门排查，发现是仓库角落信号弱，帮他们加了一个信号放大器后就好了，上线后如果出现这类bug，我们都会免费修复，这也是合同里明确约定的。维护费方面，我们跟客户约定的是按开发费用的20%每年收取，主要包括服务器安全维护、AI算法模型更新、功能小优化，比如客户后期想加“商品保质期管理”功能，这种属于新增功能，会单独评估费用，但如果是调整AI预测的时间周期，就包含在维护费里。

复盘这个项目，有两个重点环节一定要提醒想做AI智慧仓储管理系统的客户：一是提前确认现有硬件的对接协议，比如客户之前买的AGV机器人、PDA设备，要先拿到它们的API接口文档，不然开发到一半再找接口，会耽误时间；二是AI算法需要足够的历史数据，我们一开始让客户提供过去6个月的销售和库存数据，客户只给了3个月的，导致AI预测准确率只有85%，后来补了数据重新训练模型，准确率才提到95%以上。我们之前做数据大屏监测系统时就知道，数据量越足，AI功能的效果越好，所以这次也提前跟客户强调了数据的重要性。

这个系统上线后，客户反馈盘点时间从48小时缩短到了4小时，不用停工就能完成盘点；拣货出错率从每月20多单降到了2单以内；库存预警及时了，再也没出现过断货导致订单延迟的情况。其实做AI智慧仓储系统，核心不是堆砌AI功能，而是帮客户解决“效率低、易出错、不及时”这些实际问题。未来这个系统还能加AI视觉分拣功能，用摄像头自动识别商品是否放错货架，进一步减少人工失误，这也是现在仓储行业的趋势，我们做AI智慧文旅小程序时积累的计算机视觉技术，刚好能用到这里。只要客户能说清楚自己仓库的痛点，我们就能针对性地设计功能，让系统真正帮他们降本增效。

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