快递分拣工作每天从晚上六点一直到凌晨两点，分拣员按照快件的目的地将快件分拣摆放到货架的不同区域再装上货车运走。快递公司用铁质的隔离网划分出不同的快件目的地，员工需要根据快递单上的地址尽快识别并且投放到相应的区域。
分件分拣员就是把各个地区的件分成一个个小区域，然后小区的分拣员就是把大区来的件分到各个快递员手上，每个快递员都有自己负责的区域和路段等等。
扩展资料
分拣的方式通常有订单别拣取、批量拣取及复合拣取三种方式
1、订单别拣取
?订单别拣取作业方法简单，接到订单可立即拣货，作业前置时间短，作业人员责任明确。但对于商品品项较多时，拣货行走路径加长，拣取效率较低。
2、批量拣取
批量拣取可以缩短拣取商品时的行走时间，增加单位时间的拣货量。同时，由于需要订单累计到一定数量时，才做一次性的处理，因此，会有停滞时间产生。
3、复合拣取
复合拣取即根据订单的品种、数量及出库频率，确定哪些订单适应于订单别拣取，哪些适应于批量拣取，分别采取不同的拣货方式。
人工智能在物流领域的应用
表现在全物流产业链条上。
人工智能对物流的影响有下面几点：
1，提高物流效率
提效的有力武器就是以实时数据为导向，摒弃以人员组织和经验为主导的低效运营结构。在实时大数据的分析处理的支撑下，智能分拣，分级递送、动态规划，资源实时调整，更多重复和相对稳定的任务由机器承担。
2，保证物流质量
物流中不可控因素都被排除在外，人为的、环境的、物候的影响都将被隔离。
3，过程可控，结果可预测
实时监控数据的更新和结果预估给我们想对可控的结果。
4，降低成本
人的成本最高，在人工智能替代人后，系统运行成本常态化降低。
人工智能在物流领域的应用如下：
1、PART01仓储管理：
“人工智能+”仓储是个高度集成化的综合体系，应用场景主要包括仓储现场管理、AMR及设备调度系统，场景细化至快递快运、电商仓储、生产物流及自动化大型仓库。仓储现场管理基于物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术。
有效调动货物体积测算、电子面单信息识别、出入库传送、物流设备调度、AMR等功能，对商品货物的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库进行一系列智能化管理。
2、PART02运输管理：
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。
日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。
3、PART04仓库选址：
人工智能技术能够根据现实环境给出接近最优解决方案的选址模式。仓库选址是一个复杂的过程，需要考虑的因素众多，既包括地质、水文、地形等自然条件，又包含商品特性、物流费用、服务水平、客户分布、基础设施、运输、政策等社会因素。
通过大数据、人工智能、云计算等技术可以更精确、更科学的实现仓库的选址和优化，减少人为主观因素带来的干扰。从而提高选址效率和存储质量。