即使电商、快递企业的自动、智能化仓库如雨后春笋般交付与投产，即便物流行业已然迈向数字化与智能化时代，我们仍需清醒看到，人治的仓库还是当下主流。
人治的仓库，不一定是人工作业仓库，主要指管理中枢仍旧以人为主，即由人工组织、管控、协同生产要素(人、设备)，基于生产任务(主要是收发货计划)，交付成果(按时、按质完成计划)的业务单元。同等条件下，不同现场管理者的绩效高低，很大程度上取决于要素组合的优劣、工序设计的简繁和任务排程的动静;前两项，多在规划设计时锁定，而任务排程，则基于内外部因素，需要动态调优。好的现场管理者，是个派单&控场大师，需要合理分配任务，通过对目标进度的监控识别问题，调整作业线分工，优化任务排程，以提升任务达成率及任务按时达成率。
仓库的额定产能转化为最终产量，受制于诸多约束条件，而每天的任务也是当量、结构、节奏不一，供方配置波段产能，需方对号预约车辆以形成作业计划，即仓库的初始任务。而实际分工则基于作业单元、作业线和理论效率，先按部就班，再人工调优。很多时候，仓库的任务达成率或者任务按时达成率较低时，现场管理者往往会祭出免责三宝：“货散车晚加急单”，这些外部因素，姑且不考虑量化程度，的确是影响产能转化率的主流原因，但如果局限于外而不反求诸己，也会导致仓库的绩效提升机会有限，因为有的问题可以倒逼改善，有的问题需要协商谈判，有的问题只能默默承受。更何况，很多时候，需要解构乃至量化这些影响时，现场管理者往往又有点茶壶里煮饺子，有货倒不出来。究其原因，一是事务性工作太多，连续关注不足;二是业务数据没有完全线上化，采集困难。
除此之外，影响产能转化率的内部因素也不少，涉及人、机、物、法、环、能、信、安等维度。譬如人的身心状态、设备的完好齐备、工单的组波分拆等，而基于内外部约束条件，针对推演的判定与进程的干预，系于现场管理者一身，其脑中单机版的输入、运算与输出，无法被抽离出来，结构化、逻辑化以封装复用。
任务的静态排程，需要人工干预，且有效干预，才能改善输出，这里除了P是线上碰撞的结果，DCA均需要人工介入。好的现场管理者，会让分管领导和直接下属很轻松，反之，则鸡飞狗跳，四处救火，毕竟，每个仓库，至多只有24小时，流失的产能，无法找补。
综上，人治的仓库会出现产能转化率提升难度大、稳定性低等现象，好的现场管理者会通过干预优化输出，但因为变量太多，距离预期仍有较大差距，需要相应的赋能，以提高稳定性和提振最终输出。
何谓赋能?举个例子，我去到一个陌生的城市，从A到B不足二里地，最好的方法，就是带上耳机，按照百度地图的指引前行，无感且便捷，特别对于容易焦虑的人(强迫症和焦虑感算是物流人的左右护法)，可谓是“无挂碍故，无有恐怖”，这就是百度地图对我赋能，让我完成不可能完成的任务，或者指标更好地完成可以完成的任务。
如何赋能?个人以为需要一套信息系统支持：
1、对内外部约束条件的实时刷新;
2、调用约束条件，导入需求计划，匹配作业线效能，输出任务排程;
3、执行排程并可视化执行进度，以支持可控化;
4、基于任务执行进程和需求、配套、性能等要素变化，调优排程;
5、预测(仿真)进度以预警，提报人工干预。
从一个非专业人士的视角看，以上或许有些类似APS(高级计划与排程系统)+RTCIS(实时控制系统)的结合，作为WMS的任务管理模块，从P开始，帮助人治的仓库进行作业计划管理及任务排程，包括资源管理、预约及任务执行管理、进程管理(含预警)等，基于约束输出各条作业线的任务排程，监控进程、模拟走势、有效预警以辅助调优。基于约束的任务排程，再人工调优，通过人机结合，提升产能转化率指标与稳定性，更为重要的是，通过实时控制系统的数据记录与任务排程的调整分析，帮助管理者复盘，锁定根因，量化影响，推进改善。
很多人治的仓库，只有预约计划，没有任务排程，好的主管或经理的价值在于动态调优，但遇到不好的主管或经理，就可能会踩着西瓜皮，滑到哪算哪了。好的WMS，应该可以实现去人(现场管理者)化，但前提是动静结合，除了管好货，还要管好活。
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