亚马逊仓库自动化遇阻：管理层无视AI排班建议，内部矛盾凸显-安智兰德资讯网

亚马逊仓库自动化遇阻：管理层无视AI排班建议，内部矛盾凸显

发布时间：2026-07-17 05:20:01 来源：安智兰德资讯网作者：探索

IT之家 7 月 16 日消息，亚马遇阻议内据 Business Insider 报道，逊仓显亚马逊正试图通过软件系统优化仓库员工的库自岗位分配，但部分仓库管理人员持续绕过系统建议，动化盾凸导致自动化进程受阻。管理

内部规划文件披露，层无这家科技巨头计划将此类劳动力管理系统推广至北美数十个配送中心及分拣中心。班建部矛亚马逊预估，亚马遇阻议内若该系统全面落地，逊仓显每年有望节省数亿美元运营成本。库自

然而，动化盾凸Business Insider 获取的管理今年早些时候内部 Slack 聊天记录及相关文件显示，部分仓库经理不仅无视软件建议，层无甚至要求工程师关闭自动化功能，班建部矛通过人工手段规避系统规则。亚马遇阻议内

这种强烈的抵触情绪令亚马逊意识到：仅仅提供优化建议，不足以确保新技术按既定目标运行。

亚马逊在一份内部文件中坦言：“向管理人员提供优化建议是必要步骤，但远远不够。若缺乏系统强制执行的约束机制，人工修改及固有习惯将削弱最优秀科学模型的效果。”

这一冲突折射出仓库管理自动化的深层挑战：软件虽能生成决策，但最终执行仍依赖人类对建议的服从。

文件和通信记录表明，建立管理人员对软件的信任并促使其服从决策，难度远超亚马逊最初预期。

IT之家注意到，亚马逊正逐步引入机器学习、计算机视觉等人工智能工具，接管原本由管理人员主导的人力安排决策。

初期，这些系统仅作为辅助工具存在：
* DOPLERS 系统：用于计算人员配置方案；
* Full Facility Load Balancing 系统：推荐员工调配；
* Right Link Station 系统：自动追踪并记录支持岗位员工的签到数据。

但内部文件显示，亚马逊随后认为，管理人员的自主判断已成为阻碍系统效能发挥的关键因素。一份文件明确指出：“若无强制执行机制，便无法真正衡量算法的准确性。”

这些文件揭示了仓库管理中两种截然不同的理念冲突：
1. 一线经理观点：仓库环境瞬息万变，算法无法涵盖所有实际运营细节。
2. 亚马逊观点：过多的人为判断干扰了算法的预期表现。

为此，亚马逊逐渐调整策略，加强了对人工修改行为的追踪，并计划实施更严格的系统限制。一份规划文件写道：“2026 年的最终目标是实现强制执行。”

在报道发布前，亚马逊发言人通过邮件回应，称报道的核心前提“并不正确”。

亚马逊强调，目前该技术仅在少量美国仓库中进行测试，旨在帮助管理人员根据包裹流量变化动态调整人员安排。发言人表示，管理人员仍拥有最终人力决策权，软件系统仅提供“更优信息”。在大规模推广前，亚马逊将根据测试结果及员工反馈持续完善系统。

“如同所有新系统一样，我们需要时间、测试和迭代来优化算法逻辑。因此，在初期测试阶段就做出广泛结论是不恰当的。”发言人补充道，“我们旨在通过试点项目了解哪些做法有效、哪些无效，从而调整策略以确保最终效果。”

亚马逊还指出，报道引用的部分观点源自一份“早期规划文件”，仅记录试点阶段的个别观察，不代表当前系统的实际运行状态。该公司强调，这些问题“并非普遍存在，也不是持续性故障”。这些工具的目的是辅助管理人员做出更一致的人力安排，而非取代其判断。

此外，亚马逊表示，大规模推广计划仍可能调整，此前关于节省成本的估算仅为理论值，因为系统尚处于测试阶段。

尽管官方回应谨慎，但内部文件和通信揭示了更深层的分歧：仓库人员安排究竟应由谁主导？

根据获取的 Slack 消息，部分管理人员希望保留更多员工在其管辖区域内，以维持生产效率，或认为实际运营需求高于软件推荐人数。

亚马逊在内部文件中承认，部分仓库存在人员超额配置、通过人工修改时间记录“隐藏工时”以及利用系统漏洞绕过规则的现象。

发言人表示，管理人员依据公司多年积累的购物模式经验进行排班，但“实际情况始终存在差异”。

今年早些时候的内部 Slack 记录显示，部分管理人员多次要求关闭自动人员配置控制功能，或要求仓库负责人拥有自行关闭权限。

案例一：一名仓库经理在亚马逊首次测试强制执行机制后不久写道：“请现在关闭它，我之后会解释原因。”几分钟后，一名亚马逊产品经理回复：“我们暂时关闭强制执行功能。”
案例二：部分经理抱怨软件缺乏现场信息。例如，系统可能因包裹量短暂下降而过度反应，建议减员，但这并未反映实时运营状况。
案例三：其他经理指出，系统会将员工调离紧急工作区域，不允许重新安排空闲员工，且系统同步期间员工无法接收新任务。

一名经理表示，自动化调整导致包裹在仓库内无效循环，而非一次性处理完毕，因此要求“在修复之前关闭系统。”

更有经理质疑算法对员工个体差异的理解能力。一名员工在 Slack 中写道：“它是否知道，身高 6 英尺 3 英寸、体重 250 磅的 Henry，在追赶任务方面远强于身高不到 5 英尺、体重不到 100 磅、67 岁的 Henrietta？”

对此，亚马逊发言人回应称，该 Slack 频道仅包含“少数几名经理”，相关评论“不代表当前技术状态”，该频道主要用于收集试点阶段的反馈。

这场冲突背后，反映的不仅是软件争议，更是管理权力的重构。过去，仓库主管依靠经验和当地知识平衡人员安排；如今，亚马逊希望让软件承担更多决策权重。

内部文件显示，亚马逊并未将管理人员绕过系统视为自动化局限的证据，反而认为这证明了“仅提供建议无法改变人的行为”。

亚马逊内部路线图显示，公司计划逐步加强控制，限制管理人员偏离算法建议的程度。

在针对 2026 年制定的“成功指标”中，明确提到了：“减少管理人员人工干预人员配置的次数。”一份内部文件总结道：“强制执行是我们影响力最大的机制，我们将进一步加大投入。”

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