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如果订单货品有特定批次要求， 但又需要和其它同承运商、配送路线或门店的订单一起配送，这样的订单就不适合先组播再分配了（影响组播效率），可以采用先分配后组播。 这种方式产生副作用就是，会生成多个补货任务，增加补货的工作量。 其它情况下尽量先组播再分配， 好处是集中生成补货任务，提高整包装拣货的概率；如果有跨区域的，可以按区域生成拣货任务。
对于启用多个分区拣货的B2C订单场景，由于拣货后还要进行集货，对批次的跨区多少会非常敏感，一旦跨区过多会导致作业不平衡，在集货环节出现瓶颈。
如果采用先跑波次再分配，假设我们根据时间节点、承运商等条件，筛选出来2000个订单，这些订单哪些组成一个批次，同时分配哪个库位的库存更优（多个拣货位）不可能拿运筹学算法来求解，时间上不允许，只能按照一个最小区域满足的原则来获得一个可行解。如果订单导入系统后即进行分配，那么是可以得到哪些工作区的组合下含多少订单的，例如A 120单 A+B 300单 B 200单 A+C 30单。组批算法在已知每个订单的区域覆盖情况和具体库位的前提下，可以按照最小区域满足原则进行组合，同时尽量减少一个批次内订单的跨区数。如果不考虑订单所占库存位置按订单的其他属性进行筛选，会丧失拣货员行走路径上其他不满足查询条件的订单的优化机会。
罗总的观点：
首先要分析整个订单池，不能简单的定义 先分配还是先建波次。一般要把同SKU，最短路径的订单创建为一个波次。如果区分了拆零拣货位和整箱拣货位，要优先满足整箱分配到整箱拣货位，零箱到拆零拣货位，再拣货。如果先按订单分配了，（如果不开放存储位拣货）补货就会很多。
江总的观点：
我们不一样，有分拆零和整箱拣货位，但是我们先补货 先进先出。
先建波次，再占库存。
如波次里订单满足率够了，下发拣货任务。
做波次比较朴素的想法，把订单需求进行统一处理，比如看看库存的满足率，比如看路线集载率，比如看任务平衡性。所以一把是先把订单需求归类，进行批量处理。有异常或不符合需求，立即调整，比如满足率，A订单呗组进波次，库存不足，就移出A，组进BC。
