美国麻省理工学院（MIT）与仓库自动化企业Mecalux的研究人员共同研发了一款人工智能工具，旨在提升企业对多个仓库的管理水平。
该平台命名为“库存策略遗传评估与模拟（GENESIS）”，由麻省理工学院运输与物流中心的智能物流系统实验室与Mecalux协作构建。这一模拟器通过分析数千种可能场景，为企业提供每个仓库的库存存储量及补货时机建议。
GENESIS系统旨在协助企业降低物流成本，同时减少缺货风险。它综合评估需求预测、运输费用以及各设施的运营限制等因素。企业可在不影响实际运营的条件下进行模拟，并在调整策略前对比不同方案。
麻省理工学院运输与物流中心及智能物流系统实验室研究主任Matthias Winkenbach博士表示：“遗传算法支持使用多种参数运行模拟，直至找到最优的物流策略。企业可以比较不同情景，选择最适合自身运营的方案。”
当企业输入运营数据后，系统会生成建议和仪表板，展示需求模式、潜在供应问题以及库存风险较高的产品。
GENESIS的一个核心功能是能够在仓库之间重新平衡库存。模拟器不会直接建议从供应商处下达新订单，而是优先评估是否应将产品从库存过剩的其他仓库转移。这种方法有助于企业降低采购成本，并更有效地利用现有库存网络。
该工具还评估运输选项，例如建议合并货运以提高卡车装载效率，或从不同仓库履行订单以缩短交付时间。
麻省理工学院智能物流系统实验室研究工程师Rodrigo Hermosilla指出：“真正的挑战在于使算法足够快速实用。我们从零开始开发GENESIS，能够同时而非顺序评估数千种情景。过去需要数天的工作现在仅需几分钟，这意味着企业可将其用于实际战术规划，而非仅理论分析。”
GENESIS是麻省理工学院CTL与Mecalux合作的首批项目之一。Mecalux首席执行官Javier Carrillo表示：“目标是帮助企业最小化物流网络总成本，同时确保高服务水平。”合作伙伴计划未来将人工智能应用于更多物流挑战，如内部仓库补货、自动化存储系统的数字孪生及货位优化。
