广泛且深入,涵盖了从传统仓储优化到智能化仓储转型的多个维度，这些文献通常结合理论模型与实证分析，为现代仓储管理提供了重要的学术支撑和实践指导，以下从几个核心研究方向对相关外文文献进行梳理和总结。
在仓储布局与优化方面,国外学者提出了多种数学模型和算法，Ratliff和Rosenthal（1983）研究了仓库内拣选路径的优化问题，提出了基于动态规划的最短路径算法，该算法至今仍是仓储路径规划的基础理论，近年来，随着智能仓储的发展，Gademann等（2001）进一步考虑了订单分批与路径规划的联合优化，通过遗传算法求解复杂仓储环境下的拣选效率问题，关于存储区域分配的研究中，Hausman等（1976）建立了基于ABC分类的存储模型，通过分析物品访问频率优化货位分配，显著降低了拣选时间，这些研究为仓储空间利用效率的提升提供了量化依据。
仓储作业流程优化是另一个重要研究领域,De Koster等（2007）系统比较了不同拣选策略（如订单拣选、批量拣选等）的适用场景，并通过仿真验证了策略选择与订单特性的相关性，在入库作业方面，Yu和De Koster（2009）研究了收货区的人员调度与设备配置问题，提出了基于整数规划的最优调度模型，减少了入库环节的等待时间，随着自动化技术的应用，Gu等（2010）探讨了AGV（自动导引运输车）在仓储中的调度算法，通过混合整数线性规划实现了运输路径与任务分配的协同优化，提升了物流系统的整体效率。
在仓储信息系统与技术应用方面,外文文献重点关注物联网、大数据和人工智能等新兴技术的融合，Ivanov等（2025）提出了基于物联网的智能仓储框架，通过RFID技术和传感器网络实现库存实时监控与动态调整，降低了库存误差率，在需求预测领域，Fildes等（2025）对比了传统时间序列模型与机器学习算法（如LSTM、随机森林）在仓储需求预测中的表现，证明深度学习模型能更准确地捕捉需求波动规律，Wang等（2025）研究了区块链技术在仓储溯源中的应用，通过分布式账本确保供应链信息的透明性与不可篡改性，提升了仓储管理的可信度。
可持续仓储管理也逐渐成为研究热点,Ballot等（2025）分析了仓储环节的能源消耗问题，提出了基于可再生能源的仓储设施优化方案，通过太阳能板与智能电网的结合降低碳足迹，在包装与废弃物管理方面，Srivastava（2025）探讨了循环经济理念下的仓储包装策略，通过可循环容器与模块化包装设计减少了资源浪费，这些研究为绿色仓储的发展提供了理论支持。
相关问答FAQs：
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问：仓储管理中的ABC分类法如何具体应用？
答：ABC分类法基于帕累托原理，将库存物品按价值或周转频率分为A、B、C三类，A类物品（高价值、高周转）需重点管理，采用精确的库存控制和频繁盘点；B类物品（中等价值、周转）进行常规管理；C类物品（低价值、低周转）采用简化管理，如批量订货和较少盘点频率，Hausman等（1976）的研究表明，将A类物品存储在离拣选区最近的位置可提升拣选效率20%以上。 -
问：智能仓储技术如何解决传统仓储的痛点？
答：智能仓储技术通过自动化设备和信息系统解决传统仓储的效率与准确性问题，AGV和机器人实现货物自动搬运，减少人力依赖；RFID和物联网技术实现库存实时追踪，将误差率从传统仓储的1%-3%降至0.1%以下；大数据分析优化库存预测，避免缺货或积压，Ivanov等（2025）的案例显示，智能仓储可使整体运营效率提升30%-50%，同时降低人力成本20%以上。
