传统的 仓储作业管理常常把货品放在货品到达时最近的可用空间或不考虑商品动态变化的需求和变化了的客户需求模式，沿袭多年习惯和经验来放置物品。传统型货品布局造成 流程速度慢、效率低以及空间利用不足。然而，现代物流尤其是在供应链管理模式下的新目标是:用同样的劳动力或成本来做更多的工作；利用增值服务把 仓库由资金密集转化成劳动力密集的行业；减少定单履行时间，提供更快捷，更周到的服务。
一种与所谓的“仓库关键业绩指标(Warehouse Key Performance Indicator)”，即生产率、运送精度、库存周转、入库时间、定单履行时间和存储密度紧密关联的货位优化管理（Slotting Optimization）已经被提出。货位优化管理是用来确定每一品规的恰当储存方式，在恰当的储存方式下的空间储位分配。货位优化管理追求不同设备和货架类型特征、货品分组、货位规划、人工成本内置等因素以实现最佳的货位布局，能有效掌握商品变化，将成本节约最大化。货位优化管理为正在营运的仓库挖掘效率和成本，并为一个建设中的配送中心或仓库提供营运前的关键管理作准备。
由于很少的仓库管理系统(WMS)和计算机系统能够支持储位优化管理，因此当前大约80%的配送中心或仓库不能够进行正确的货位优化。究其原因主要在于基础数据不足，MIS资源尚不能支持，没有正确的货位优化软件和方法。针对仓库现代化的实际需求，若干家有实力的专业软件公司已成功开发出仓库货位优化管理软件。软件通过对货品的批量、体积、质量控制、滞销度、日拣取量、日进出量等数据进行分析与计算，分析中结合各种策略，如相关性法则（Correlation），互补性法则(Complementary)，相容性法则(Compatibility)等进行货位优化，从而大幅度降低货品布局的成本。
无论是商用软件或自行开发的应用软件，货位优化必须具有以下基本功能：
根据内置货品属性或自定义属性将货品分组；
评估建议每一货品的最佳货位和可用货位；
在货品分类及属性发生变化的情况下调整设施的状态；
将仓库从低效率状态转化为功能性优化状态所需的移动执行配置；
三维图形化或数字化的分析结果输出;
进行货位优化时需要很多的原始数据和资料，对于每种商品需要知道品规编号、品规描述、材料类型、储存环境、保质期、尺寸、重量、每箱件数、每托盘箱数等，甚至包括客户定单的信息。一旦收集到完整的原始数据后，选用怎样的优化策略就显得尤为重要了。调查表明应用一些直觉和想当然的方法会产生误导，甚至导致相反的结果。一个高效的货位优化策略可以增加吞吐量，改善劳动力的使用，减少工伤，更好地利用空间和减少产品的破损。以下一些货位优化的策略可供参考选择。
周期流通性的货位优化。根据在某段时间段内如年、季、月等的流通性并以商品的体积来确定存储模式和存储模式下的储位。
销售量的货位优化。在每段时间内根据出货量来确定存储模式和空间分配。
单位体积的货位优化。根据某商品的单位体积，如托盘、箱或周转箱等的容器和商品的体积来进行划分和整合。
分拣密度的货位优化。具有高分拣密度的商品应放置在黄金区域以及最易拣选的拣选面。
通常货位优化是一种优化和模拟工具，它可以独立于仓库管理系统WMS进行运行。因此，综合使用多种策略或交替使用策略在虚拟仓库空间中求得满意效果后再进行物理实施不失为一种较好的实际使用方法。
货位优化的计算很难用数字化公式和数字模型予以描述，通常是利用一些规则或准则进行非过程性的运算。规则在计算中对数据收敛于目标时起到了约束的作用。大多数规则是通用的，即使一个普通仓库也不允许商品入库时随机或无规划地放置。而不同的配送中心或仓库还会根据自身的特点和商品的专门属性制定若干个特殊的规则。例如支持药品零售的配送中心会把相类似的药品分开存放以减少拣选的错误机会，但存放非药类时会按同产品族分类放在一起。 | 
楼主