1号店每天有500万会员在线，甚至每一秒都有订单下达，每笔订单的商品品类、数量以及配送地址都不一样。以王晓楠为例，在她订购一套咖啡壶的同时，与她同一小区的其他客户订购了别的东西，为了减少物流成本，当然将同一位置的订单归结在一起最好。但问题是，1号店系统如何能够自动识别每个订单的关联性，并且将来自四面八方、杂乱无章的订单与配送中心整齐存放的商品一一对应？
为此，1号店发明了“订单池”概念。1号店配送中心接收到订单之后并不是立即按照订单内容进行拣货，而是把订单投入订单池。如同水池一样，订单池里面永远“沉淀”一定数量的订单，系统根据每个订单的关联进行“分波”，每15~20个订单为一个波次。
“所谓波次就是一项拣货任务。理论上讲，一个订单也可能成为一个波次，但仓库人员有限，没有那么多人去一个订单一个订单地拣货，为了提高效率，我们将具有相同属性的订单归结为一个波次。”王海晖告诉记者。
所谓的“相同属性”大有文章。信息系统为了提高效率，将具有关联的订单合并为一个波次，这些关联度完全是从数学的角度计算而来的。比如，有的同一波次的商品的共同属性是同样的商品，而有的同一波次的商品的共同属性是同一个地址等。“我们有专业人才和专门的系统去研究算法，从而不断优化我们的拣货流程。”王海晖表示。
当一个波次在订单池形成之后，拣货人员的RF枪(数据采集器)就会出现相应的指令，告诉他到什么位置去拣什么样的商品等。这里面涉及一个路径优化的问题。
为了追求效率，电商的仓库一般是平面库，货位上的商品以销售的最小单位存放，而不是传统零售常用的立体库或托盘存放。货位的优化很重要，它直接影响到拣货的效率。传统零售仓库内的单次拣货量大、种类少，效率不是问题，而电子商务的单次拣货按波次，拣货量小、种类多。
据了解，1号店的库位按照商品的关联度和畅销度来决定。一般有个畅销商品区，离包装区很近，以便快速拣货。商品的关联度越大(顾客在同一订单里同时购买两个商品的概率越大)则放的越近，捡完一个马上可以捡另一个。
货品上架可按预先计算好配置的库位，也可动态地随机摆放(random show)。后者库位的利用率要高不少，但需要RFID技术(射频识别技术)支持，实时定位。随机摆放的另一个好处在于可以在上架现场根据实物商品的尺寸扩大或缩小库位，提高货架使用率。
“商品在入库前都会规划自己的位置，这些位置也将输入系统。订单池形成一个波次之后，系统就会根据该波次中订单的情况以及商品的位置为拣货员规划一条最优路径。一般情况下，最优路径是拣货员行走的最短距离，或者是先拣较轻的商品，后拣较重的商品，以节省拣货员的体力。”王海晖表示。
当每个波次拣货完毕之后，拣货员就会将商品进行打包，随后该商品进入分拣中心，根据订单的地址通过自动滑轨进入相应的发货区。在该发货区，早有车辆在等候。
事实上，拣货也是一个数据与实物的交互过程。“拣货员手中的RF枪会告诉拣货员到某仓位拣某商品，拣完之后，还要扫描该商品。这就意味着通知系统，该商品已经被拣完，在库存中不复存在。”王海晖告诉记者。
通过波次分配和路径优化，1号店的拣货效率得到了很大的提高。1号店提供的数据显示：一个1号店仓库拣货员在上海单个面积约30000平方米毗邻的4个仓库里，从约30万件商品中拣出16.7件产品(16.7件是1号店平均每单的数量)，需时不超过80秒。
共享机制与KPI考核
美国作家托马斯·弗里德曼在《世界是平的》一书中阐述了这样一个观点：跨国公司的诞生带来了第二次全球化浪潮，而互联网的广泛应用催生了第三次全球化浪潮。在互联网时代，共享机制与协同效应是最核心的理念。问题在于，如何把控协作的每一个环节，从而使得工作更加卓有成效。作为供应链整合者，1号店70%的配送订单自己配送，剩下的30%则交由40多家第三方快递公司来完成。
为了对40家第三方快递公司进行有效管理，1号店制定了严格的KPI考核机制。据悉，1号店对第三方的快递公司考核分为及时送货率、拒收率、顾客满意度、破损率以及信息及时率等几个方面。1号店采取加权平均的方式给40多家物流供应商进行打分和排名，每个月的排名及打分情况都要通过内部系统进行公布。