用AI打造智能仓储系统：我的3D货架布局优化实践

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入：[我需要开发一个AI仓储货架布局优化系统，帮助仓储管理员通过3D可视化方式智能规划货架空间，解决传统人工规划效率低、空间利用率不足的问题。

系统交互细节： 1. 数据输入：管理员上传仓库平面图、货架尺寸和货物SKU体积数据 2. 空间分析：AI通过LLM文本生成能力解析输入数据，计算最优空间分配方案 3. 3D建模：文生图功能将分析结果转化为可交互的3D货架布局模型 4. 方案调整：管理员可手动调整AI生成的模型，系统实时计算调整后的空间利用率 5. 输出报告：生成包含空间利用率数据、货物分类建议的PDF报告和3D模型文件

注意事项：支持主流仓储管理系统数据导入，提供多角度3D预览和碰撞检测功能。] 3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在管理仓库时，发现传统人工规划货架总是不够高效，经常出现空间浪费的情况。于是尝试用AI技术开发了一个3D可视化布局优化系统，效果出乎意料的好，这里记录下实现过程。

从痛点出发：仓储管理的常见问题

• 人工测量计算耗时耗力
• 空间利用率普遍低于70%
• 调整布局需要反复试验
• 缺乏直观的立体展示

系统核心功能实现

1. 数据智能采集
2. 上传仓库CAD平面图自动解析尺寸
3. 批量导入货物SKU数据（长宽高/重量/品类）

4. 支持从WMS系统直接对接数据

5. AI空间算法优化

6. 自动计算最优货架排列组合
7. 考虑承重平衡和取货路径

8. 智能推荐立体存储方案

9. 可视化交互设计

10. 360度查看3D布局效果
11. 拖拽调整货架位置实时更新利用率
12. 碰撞检测避免设备干涉

1. 智能输出模块
2. 一键生成带标注的3D模型文件
3. 自动化PDF报告（含空间利用率对比）
4. 支持导出到仓储管理系统

实际效果验证

测试2000㎡仓库发现： - 空间利用率从65%提升至89% - 规划时间从3天缩短到2小时 - 货物分类更合理，拣货效率提升明显

开发工具推荐

整个项目是在InsCode(快马)平台完成的，特别适合需要快速实现AI+可视化项目： - 内置3D建模所需的Python库和WebGL支持 - 直接拖拽上传CAD/Excel文件就能处理 - AI对话区自动生成空间算法代码

最惊喜的是部署功能，点击按钮就能生成可分享的在线3D预览链接，仓库同事不用安装软件就能查看方案。对于需要持续运行的智能优化系统，这种云端部署方式确实省去了服务器配置的麻烦。