来源：仓库社区

树是再常见不过的东西，大树的树干强健，树叶翠绿，令人赏心悦目。但，树干的强健与权叶的翠绿，都离不开枝条的支撑和输送功能。如果说库房是一整棵大树的话，树叶就相当于一个个货品，而在其中起到支撑作用的，就是货位系统。

货位并不是什么新鲜玩意儿，而且也不是电子商务中才有的。大家去超市时候可以注意一下，大部分的产品在货架上的摆放位置是基本固定的，这就是货位的概念。实际上，货位系统是WMS中最为基础的部分，货位系统的设计，在很大程度上决定了WMS系统的表现，尤其是与库存转移相关的操作(包括上架、检货、理货、盘点等，这包括了库房中的大部分操作)的效率和准确性。

采用货位系统也是情势所需，随着规模的扩大，导致库房所需要管理的SKU数量越来越多，人脑记不住，错误率还特别高，因此引入了信息化系统管理。较为完善的货位信息化系统，包括了产品的货位、数量、状态、属性等特性，这对于库房运营极为必要。B2C业界大佬Amazon，其库房中管理的SKU超过千万种，而国内公司中，卓越的SKU都约150万个(2010年9月)，而当当仅图书的SKU就超过100万(2011年2月)，而其他的国内领先公司，其SKU数量一般也会超过10万种，如此大的数量，只能依靠电脑系统作管理。

货位系统也是随着B2C行业的逐步发展，随着业务的需求，一步步地从简单到复杂发展而来的。仓库社区下面介绍从简单到复杂的几种货位系统。需要说明的是，这几种货位系统并不是相互独立的，而是一步步演进而成，简单的系统往往是复杂系统的基础，复杂系统是简单系统的升级。

三种货位系统

一一对应

没有货位系统的情况下，库房管理大量SKU所遇到最大的问题是：找不到所需要的SKU在哪里。因为库房太大，东西太多，人脑的记忆力是有限的，无法应付大规模的货位信息。为了解决这个问题，最为简单的解决方法莫过于划地为牢：

A. 将库房分成多块区域，分别命名为Location 1，Location 2，……

B. 把某个SKU放到其中一个区域中，再将这一信息记录下来，形成一张表格如下，这一表格中，SKU与Location(货位)是一一对应的关系。

C. 每次在往库房中放产品时候，先查一下这张表，看哪些SKU有记录了，就放到记录中的Location去，哪些产品还没有记录，就先放下来，再把Location信息添加到表格中去。

D. 每次需要使用某一产品时，也同样查表得到这一SKU相对应的Location，然后去对应的Location上取货即可。

只要按照这一流程，一直维护该表格，所有的SKU的货位信息就在表格中就会都有记录，这样就解决了一开始提到的最为迫切的问题。

2.多对一

“一一对应”货位系统解决了最为急迫的问题，但在使用中发现了这一架构的最明显问题：可管理SKU数量有限。

举个例子，1万平米的库房，除了大约4000平米用于收、发货操作以外，大约有6000平米可以用于存储。存储区域中，通道占了至少60%的面积，实打实的仓储面积，只有2400平米。假设货架有4层，每层高40cm，实际使用存储面积是9600平米。设每个Location的截面是60cm*60cm，即0.36平米，可使用的总Location是2.67万种(以上的计算中，每个货位的最大存储容积仅为0.6*0.6*0.4=0.144m3)。

若再考虑到产品中存在畅销品，库存量较大，体积超过0.15m3，一个Location放不下，则需要占用更多的空间，那么能够使用的Location数量也只有2万种左右。如果SKU中有大体积的货品，例如冰箱、洗衣机等，数量就更少了。

这一问题的解决方法也很简单，改变表格中一一对应的关系，为多对一的关系，即在同一个Location中存放多个SKU，如下表，Location 1中同时有SKU 1和SKU 2两种产品。

之所以可以这样操作，是由电子商务的长尾理论所决定的。长尾理论表明，越靠近长尾的末端，产品的销售量就越小，所需要储备的库存量就越少。只有一、两件货的产品，如果在外型上可以很容易地区分开(例如毛绒玩具和鼠标)，放在同一个货位中完全没有问题。这样就实现了可管理SKU数量的增长，使用这样的方法，可管理的SKU数量较基础版货位系统，一般可以增加2倍以上，根据库房所管理的SKU种类不同而不同。

3. 多对多：

使用“多对一”货位系统，能够大大提升库房管理SKU的数量，但是同样存在着问题：某一SKU大量备货后，货位上无法全部放下

受到存货器具(包括货架、托盘等)的限制，库房中单位区域大小是大致固定的，某一个Location最大也不会超过1个托盘的大小。但是库房所管理实物的数量是不确定的，某些特殊促销的SKU在一天内的销售有可能上千件，因此会在促销前大量备货，所备货品在一个Location中根本无法容纳。这是“多对一”的最大问题。

问题的解决方法也很简单，在“多对一”中，货位的表格是多对一关系，即一个SKU只能放在一个Location中，而一个Location中可以存放多个SKU；如果将这一关系作进一步的拓展，形成多对多的关系，即一个SKU能放在多个Location中，而一个Location中也可以存放多个SKU，则解决了某一SKU大量备货所遇到的问题。一个货位放不下，那就放到第二个货位，不行再加上第三个……货位数据表格示例如下：

“多对多”的局限

以上的三种货位系统实际是层层递进的关系，而“多对多”则是现在国内的大部分B2C企业所使用货位系统的基础原型。

这一系统有着很明显的优点。首先，它的系统架构相对简单，只需要单独维护一张表格，表格中的数据项仅有两个，所有操作都只针对表格的信息行作处理。

其次，它的上架操作也相对简单。上架操作时，拣货员先查询是否原来已经存在货位，若已经有货位，则放到已有货位上，若没有，则新建货位。若原有货位上无法放下产品，则直接再找一个能放下的货位，将对应关系添加到表格中去。

第三，“多对多”系统成本低，所有的操作(包括上架、检货、移货)都可以在电脑上完成，不需要采购专门的设备。

但是不可避免地，这一系统也有着不小的缺点。

第一，货位信息冗余不可避免。这一点很好理解，例如Location N上面放了SKU N，后来在逐次出货的过程中，SKU N被一个个地检走了，最后Location N上面并没有SKU N了，但系统上仍然显示着SKU N在Location N上有货。这样的货位信息就是冗余信息，而且在日常的运营中根本无法避免。

第二，检货效率不高。在一个SKU存在于多个Location时，检货人员需要自行判断到哪一个Location去检货。若出现前一个货位信息冗余的问题，则有可能会让检货人员空跑一趟，这对检货效率的影响非常大。

第三，盘点困难。库房盘点时，一个SKU在多个货位，盘点时候需要跑来跑去，非常麻烦，且容易出错。

第四，检货路径低效。在规模化的B2C企业中，检货是批量操作进行的，每一次检货会同时检出数十个订单，然后再进行分检。这也就意味着，检货员一次检货需要检出上百个SKU，这些SKU可能分布在库房的各个角落中，需要事先规划一条最优路径，以提高检货效率。但是在一个SKU存在多个Location的情况下，检货人员有可能需要遍历所有的Location才可以完成检货的任务，效率受到影响。

第五，检货出错率高。基于该货位系统的检货过程完全是人工操作的，无系统检验，出错率较高。例如，在同一货位上，若摆放了类似的两个SKU，检货人员不小心就会检错。再例如，批量检货时检货员若漏检了某个SKU，则必须要等到分检时候才能够发现错误。

应对之策

以上的问题，在“多对多”货位管理的基本框架下，无法通过系统的方式根本解决，而只能通过以下的操作，降低这些缺点和劣势的影响。

A. 清理冗余信息：

定期对所有存在两个以上货位的SKU作核实，删除冗余的无用信息。

B. 规律性地理货：

对货架上的产品作整理，例如将本段时间的热销品挪到货位体积较大的区域；将销售比较慢的产品挪到货位体积较小的区域，或者和别的产品放到同一个区域；或者是将分散在多个货位的同一个产品并到一起

C. 日常运营管理：

A). 当某一产品的货位已经存在，并且货位上有库存时，尽量不新增货位；

B). 原有货位无法放在所有库存时，可以找一个较大的货位，将所有的库存都放在其中，并删除原有货位；

C). 类似的产品不放在同一货位；