2. 仓储基础数据模型

仓储基础数据模型是库位优化算法的地基。没有标准化的库位编码、精确的坐标系统、可靠的容量状态数据以及完整的商品主数据，任何ABC分类、热区分析或路径压缩算法都无法落地。本节将逐一拆解这四大核心数据要素。

2.1 库位编码规则

库位编码是仓储系统中每个存储位置的唯一标识符。一套优秀的编码规则应具备可读性（人眼能快速定位）、可扩展性（支持仓库扩建）和机器可解析性（WMS系统能自动拆解）。

行业通用的编码结构通常采用层级分段式，例如：

区-通道-货架-层-列
示例：A-03-12-2-05
含义：A区 → 03通道 → 12号货架 → 第2层 → 第05列

下表对比了三种常见编码风格：

2.2 库位坐标系统

库位坐标系统将物理仓库映射为三维数字空间，是路径压缩和热区分析的基础。坐标系统通常以仓库的原点（如收货区大门中心或仓库西南角）为基准，定义X（长度）、Y（宽度）、Z（高度）三个轴。

坐标数据通常以米为单位，精确到小数点后两位。每个库位的坐标值取该库位中心点的坐标。

// 库位坐标数据示例（JSON格式）
{
  "locationCode": "A-03-12-2-05",
  "coordinates": {
    "x": 45.20,   // 距原点X轴方向45.20米
    "y": 12.50,   // 距原点Y轴方向12.50米
    "z": 1.80     // 距地面高度1.80米
  }
}

下图展示了库位坐标系统在仓库平面中的映射关系：

2.3 库位容量与状态

库位容量定义了每个库位能存放多少商品，而状态则标识该库位当前是否可用。这两个属性直接影响上架策略和拣选路径规划。

容量模型通常包含三个维度：

• 最大容量（Max Capacity）：库位能存放的最大商品件数或体积/重量上限。
• 当前占用（Current Occupancy）：当前已存放的商品数量或体积。
• 可用容量（Available Capacity）：最大容量 - 当前占用。

状态模型至少包含以下状态：

2.4 商品主数据与SKU属性

商品主数据是仓储运营的“血液”。每个SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）都有一组属性，这些属性是ABC分类、热区分析和库位分配的核心输入。

以下是算法优化中必须关注的SKU关键属性：

下图展示了SKU属性与库位分配决策之间的逻辑关系：

2.5 数据模型完整性检查清单

在开始库位优化算法之前，请使用以下清单检查基础数据是否就绪：

1. 库位编码：是否所有库位都有唯一编码？编码是否支持层级解析？
2. 库位坐标：是否每个库位都有精确的X/Y/Z坐标？坐标原点是否统一？
3. 库位容量：是否记录了最大容量和当前占用？容量单位是否一致（件/体积/重量）？
4. 库位状态：是否覆盖空闲、部分占用、满、锁定、预留五种状态？状态更新是否实时？
5. SKU属性：是否包含物理、流转、存储、关联、时间五类属性？数据质量是否经过校验？