传统零售业在线上线下融合的进程中,享受到互联网的红利获得大量订单的同时,也逐渐暴露出了很多需要处理的难题,商家在拣货环节的质量、效率和成本问题首当其冲。基于此,美团无人微仓提出了数字化、智能化、自动化的微型前置仓模式,通过智能化调度系统和自动化设备完成自动接单、分拣、集单、打包和交接全流程的仓内软硬件一体解决方案。拣货效率和拣货质量自然是决定无人微仓竞争力的关键衡量指标。而调度系统正是决定无人微仓拣货效率的关键模块,它通过智能化的调度算法以最优的调度策略调配各硬件协同工作,最终高效完成拣货履约。本论文设计并实现了无人微仓的调度系统,它主要包括调度大脑,仿真平台,硬件管理器三个功能模块。调度大脑作为一个算法JAR包嵌入在调度系统中进行实时的动态计算,它将无人仓调度问题建模成了一个FJSP（Flexible Job Shop Problem）柔性作业车间调度问题,采用一种基于最小硬件负荷初始化的启发式搜索算法进行求解,决定各硬件设备拣货过程的执行步骤以及先后顺序;仿真平台是基于SimPY框架开发的虚拟平台,它通过模拟线上订单、仓内库存、以及实际场地硬件设备配置,来减少验证调度算法正确性的时间以及真实硬件落地成本;硬件控制器主要与第三方厂商的设备管理服务进行通信交互,调度自动化硬件设备进行拣货,运输,交接等硬件操作指令。通过这三个模块的相互配合,来实现无人微仓内的高效分拣。调度系统主要是基于XFrame Thrift模版,采用XFrame Thrift+Spring Boot+i Batis的方式,使用Java开发实现各模块thrift接口,使用netty实现硬件长连和硬件命令下发,存储层使用My SQL及其从库存储上述三个模块的相关数据。系统通过thrift Sever和TCP长连接服务与第三方硬件厂商进行通信,控制硬件设备执行相应的指令动作。目前,无人微仓调度系统已正式上线,极大提升了无人微仓的拣货效率。