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BUILD测试中
WMS · Putaway
智能仓储上架
把仓储策略意图转成确定性的库位推荐，并让 AI 到系统执行的路径可观察。
要回答的问题像“客户分区优先”或“路径距离优先”这样的业务意图，能否被翻译成可解释的上架决策，而不是直接让 LLM 选择库存位置？
可运行演示AI 增强现有工作Hybrid · AI + 确定性逻辑
工业语境与系统边界
场景实验 · WMS
AI 与规则、Solver 或代码协作
集成边界：仓储上架仿真并使用内部 Supabase 状态；未连接 WMS 或 WES。
WAREHOUSE · SMART PUTAWAY
AI 理解上架目标，库位选择仍由约束与评分算法负责。
真实 Supabase 仓储状态 → AI 解析策略 → 确定性候选评分 → 状态写回。
01 · 入库任务
一个新 SKU 到库，应该放哪里？
4 组货架 · 6 列 · 3 层 · 72 个库位；状态来自当前 Supabase 会话。
正在读取数据库中的仓储状态…
已占用--数据库状态
客户分区匹配--客户分区匹配度
搬运距离--加权搬运距离
空间适配--空间适配度
证据深度
验证这个结论。
限制必须保持可见；实现细节可以深入查看，但不能阻塞 Demo 主流程。验证 2026-10-21 · 构建 6e89290 · 未测 2 项 / 阻塞 3 项展开全量记录
- 未测8 条路由 × 3 视口（1440×900 / 720×900 / 390×844）的横向溢出、Tab 焦点 outline、#evidence 深链、正文对比度抽样（仅记录数值，阈值未定）
- 未测对比度阈值判定：首轮只记录实测数值，WCAG 阈值待真实分布确认
- 阻塞读屏（screen reader）
原因：当前无读屏执行环境
- 阻塞原生 200% 浏览器缩放
原因：headless 视口不能替代原生缩放，需人工验证
- 阻塞视觉构图接受
原因：需人眼评审；当前会话无视觉模型能力
- 这是仓储仿真，不是 WMS / WES 集成。
- 产品尺寸被简化为 S/M/L 三种尺寸等级，而不是完整 3D 装箱。
- 路径距离是简化后的仓储距离代理；固定 AGV 动画只是视觉上下文，不代表调度优化。
- 执行链路展示的是可观察的后端阶段与耗时，不展示模型隐藏推理。
实现方式
一个仓储库位分配实验：72 个可视化库位、明确的货架与巷道结构、S/M/L 容量约束、固定 AGV 场景、Supabase 状态持久化，以及一个受限 AI Agent。用户可以直接看到意图解析与系统执行链路。Agent 将自然语言映射为“客户优先”“距离优先”或“平衡策略”。随后由确定性代码执行 S/M/L 容量约束，给兼容空库位评分，并把上架结果写入 Supabase。UI 使用清晰的货架 / 巷道操作图和可观察执行链路，而不是把空间渲染本身当作 Build 的重点。
可复用模式
“策略意图 → 确定性决策”的模式可复用于其他受约束分配问题：用户用自然语言表达优先级，但执行过程仍然可测试、可观察。
证据与来源
- Demo交互式智能上架 Demo
数据库中的入库 SKU 会先经过兼容性过滤，再对可用空库位进行评分，同时完整展示执行链路。
- 架构受限库位决策架构
自然语言 → Agent 策略 → 确定性约束 / 评分 → 持久化仓储状态。
- 源码