自动化立体仓库的智能决策，核心是通过系统大脑”（WMS+WCS）协同数据与算法，替代人工完成储位分配、路径规划、库存调度等关键决策，具体实现逻辑分为 3 步：

1. 核心 “大脑”：双系统协同主导决策

智能决策的核心载体是仓储管理系统（WMS） 和仓储控制系统（WCS） ，二者分工明确又深度协同：

WMS（仓储管理系统） ：负责 “战略层” 决策，聚焦 “为什么做、做什么”。比如基于订单需求、货物属性（重量、周转率）、库存规则（安全库存、先进先出），确定需要入库 / 出库的货物、储位等宏观指令。

WCS（仓储控制系统） ：负责 “战术层” 决策，聚焦 “怎么做、用什么做”。将 WMS 的宏观指令拆解为设备可执行的具体任务，比如调度哪台 AGV 搬运、哪台堆垛机存取，并规划设备的实时运行路径。

2. 数据支撑：实时采集全场景信息

决策的精准性依赖于实时、全面的数据输入，系统通过多渠道采集关键信息：

货物数据：通过条码、RFID、视觉识别，自动获取货物的名称、规格、重量、批次、目的地等信息，作为储位分配的依据（如重货放低层、快周转货放近出入口）。

库位数据：实时同步每个货架的空闲状态、承重上限、已存放货物信息，确保储位分配不冲突（如避免超重、预留补货空间）。

设备数据：实时监控 AGV、堆垛机、分拣机的位置、运行状态（空闲 / 忙碌 / 故障）、负载情况，确保任务分配时 “调用合适的设备”（如优先调度距离近的空闲 AGV）。

订单与需求数据：对接上游订单系统，获取实时出库需求；结合历史数据预测未来需求（如电商大促），提前调整库存布局。

3. 算法驱动：动态计算优质方案

系统通过内置的智能算法，对采集的数据进行分析处理，输出决策结果：

储位分配算法：综合货物周转率（ABC 分类法）、库位利用率、存取效率等因素，自动计算 “货物 - 库位” 的匹配（如 A 类高周转货物分配到离出入口近的库位）。

路径规划算法：任务触发时（如 AGV 搬运、堆垛机存取），算法实时计算设备的短路径，并避开拥堵区域（如多台 AGV 同时作业时，自动调整路线避免碰撞）。

库存调度算法：实时监控库存水平，当货物低于安全库存时，自动触发补货指令；当库位紧张时，自动识别 “呆滞货物” 并调度下架，优化库存结构。