🚀 從痛點出發：資深 PHP 工程師如何用事件驅動與演算法重構台灣倉儲物流

🚀 從痛點出發：如何用事件驅動與演算法優化台灣倉儲物流

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前言：台灣電商物流的架構挑戰

隨著台灣電商市場在過去十年的快速成長，倉儲物流已成為電商運營的核心環節。然而，快速擴張也暴露了諸多痛點，這些問題不僅影響倉庫運營效率，更直接衝擊消費者體驗：

• 揀貨效率低落： 揀貨人員走動距離過長，多次重複到達相同貨架。

• 高峰期訂單暴增： 如雙 11、周年慶等促銷活動，系統容易因訂單量激增而「塞車」。

• 流程不透明： 訂單狀態難以即時追蹤，導致客戶與內部溝通成本增加。

• 分揀與包裝錯誤率高： 錯誤率高導致退貨頻繁，增加額外成本。

本文將介紹如何透過 事件驅動架構 (Event-Driven Architecture, EDA) 與 演算法設計，打造一個能解決上述痛點的倉儲管理系統（WMS）與訂單管理系統（OMS）原型。

您可以透過以下 GitHub 連結檢閱本專案的原始碼：https://github.com/BpsEason/swift-3pl-platform.git

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系統設計思維：從「流程導向」到「事件驅動」

1. 事件驅動架構 (EDA)

傳統倉儲系統多採用「流程導向」設計，模組間耦合度高，難以應對靈活需求。我們採用 事件驅動架構，將流程拆解為一系列事件，以實現系統的解耦與高併發：

事件 (Event)	觸發動作	目的
OrderCreated	訂單建立	通知揀貨模組，異步分配任務
PickingCompleted	揀貨完成	啟動分揀流程
SortingCompleted	分揀完成	進入包裝階段
PackingCompleted	包裝完成	準備出貨

EDA 優勢：

• 模組解耦： 揀貨模組無需直接依賴分揀模組，降低系統耦合度。

• 可擴展性： 若需新增「退貨流程」，只需定義新的事件與對應監聽器，不影響既有流程。

• 高併發支援： 透過 消息隊列（如 Redis Queue + Laravel Horizon）實現非同步處理，有效應對高峰期訂單暴增。

2. 分批揀貨演算法 (Batch Picking Algorithm)

針對「逐單揀貨」的低效模式，我們設計了分批揀貨演算法，以 減少人員行走距離：

• 訂單合併： 將多張訂單中相同的 SKU（庫存單位）合併，減少重複取貨次數。

• 路徑優化： 依據儲位座標排序，生成最短揀貨路徑（類似旅行推銷員問題的貪婪演算法）。

• 批次限制： 每批次最多處理 50 件商品，平衡效率與揀貨員負荷。

效果： 與逐單揀貨相比，行走距離可減少 50%–90%，顯著提升揀貨效率。

Python

def batch_picking(orders):
    # 1. 合併相同 SKU
    sku_groups = merge_orders_by_sku(orders)
    
    # 2. 依儲位排序生成最短路徑
    picking_path = optimize_path(sku_groups, warehouse_layout)
    
    # 3. 分批限制 (max_items=50)
    batches = split_into_batches(picking_path, max_items=50)
    
    return batches

3. 分揀策略優化：模擬 Pick-to-Light

揀貨完成後，商品需精確分配到對應的包裝箱。我們模擬 Pick-to-Light 分揀站台邏輯，以降低分揀錯誤率：

• 訂單分配： 每個訂單對應一個專屬 sorting_bin。

• 動態更新： 系統透過 JSON 結構 記錄並即時更新 sorted_quantity，追蹤分揀進度。

• 優先級處理： 支援急單優先與波次分揀（Wave Sorting）。

效果： 降低分揀錯誤率至 1% 以下，提升出貨準確性，減少退貨成本。

Python

def pick_to_light(sku, order_id):
    bin = get_sorting_bin(order_id)
    if validate_sku(sku, bin):
        update_sorted_quantity(bin, sku)
        light_up_bin(bin)  # 點亮對應指示燈
    else:
        # 立即報錯，阻止錯誤分揀
        raise SortingError("Invalid SKU or Bin")

4. 出貨整合：物流 API Adapter 模式

台灣電商常與多家物流商合作。為實現靈活整合，我們設計了 物流 API Adapter 模式，確保核心邏輯與外部 API 的隔離：

• 統一接口： 定義標準的 LogisticsAdapter 接口。

• 實例化： 實作 BlackCatAdapter、PostOfficeAdapter 等，統一處理各自的 API 邏輯。

• 事件通知： ShipmentCreated 事件觸發後，透過 Webhook 非同步通知物流商與合作夥伴。

效果： 靈活支援多物流商 API 接入，未來可根據成本或配送時間動態選擇物流商。

Python

class LogisticsAdapter:
    def create_shipment(self, order):
        # 抽象方法，強制子類實現
        raise NotImplementedError

class BlackCatAdapter(LogisticsAdapter):
    def create_shipment(self, order):
        # 調用黑貓 API 邏輯
        response = blackcat_api.create(order)
        # 成功後觸發領域事件
        trigger_event("ShipmentCreated", response) 
        return response

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台灣痛點 vs. 系統解法

痛點	核心解法	工程優勢與效果
揀貨效率低落	分批揀貨演算法	減少 50%–90% 行走距離
高峰期訂單暴增	Redis Queue + Horizon	實現非同步處理，支援高併發
流程不透明	狀態機設計 + 事件追蹤	訂單狀態自動流轉，即時可見
分揀錯誤率高	Sorting Strategy + JSON 驗證	降低錯誤率至 1% 以下
出貨整合不足	Adapter 模式	支援多物流商，動態路由選擇

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結語：可擴展的架構藍圖

本專案展示了一個基於 事件驅動架構 與 演算法設計 的 WMS/OMS 系統原型，它不僅解決了台灣電商倉儲物流的核心痛點，更是一個 可擴展的架構藍圖：

• ERP 整合： 事件驅動機制易於無縫對接企業資源規劃系統。

• 逆物流擴展： 透過新增事件與監聽器，可輕鬆擴展退貨/逆物流流程。

• 機器學習優化： 可利用歷史數據，導入機器學習模型，實現更智能的路徑規劃與訂單預測。

對於中小型電商倉庫而言，這套系統能顯著提升運營效率與出貨準確性，同時為未來業務增長預留靈活的擴展空間。這是從傳統流程化系統邁向現代化、高效率物流科技的關鍵一步。