2024年，ZG日本海外仓在现有WMS系统基础上引入数据分析工具，用于优化库内货位规划、拣货路径与波次管理。据公司介绍，这一轮智能化探索以数据驱动决策为方向，而非单纯增加自动化设备。
具体做法上，ZG通过分析历史订单数据，识别高频商品与关联商品，将它们放置在靠近拣货区的位置，减少拣货人员的行走距离。波次管理功能则根据订单优先级与配送时效要求，自动分配拣货批次。对卖家而言，货位优化的实际意义在于热门商品的拣货距离更短、出库更快；波次管理则让订单按优先级集中处理，紧急订单不会被积压订单淹没。但这些效果是否达到公司描述的水平，需以实际订单数据验证。
库存准确性方面，据公司公开信息，ZG加强了定期盘点与异常核查机制，通过条码扫描与系统比对，库存差异率控制在0.5%以内。这一数字为公司自述，未提供盘点频次、盘点范围或第三方审计报告。对卖家来说，库存差异率直接影响可售库存的准确性——差异越小，超卖或缺货的概率越低。但0.5%这一数值的实际含义取决于仓库整体库存规模，仅凭百分比难以判断其绝对水平。
从客户角度看，2024年的工作重点是用已有数据优化现有流程，不涉及新仓库或新服务的上线。对于卖家，可感知的变化集中在出库效率和库存数据准确性两方面。后续方向上，公司表示将继续以实际业务需求为导向推进仓储运营优化。
数据来源说明
- 文中数字均据公司公开信息，未经独立核实