上周一个第三方仓储客户上线TrayVision后做第一次核验，WMS显示在库200托，视觉盘点只扫到185托，差了15托。仓库管理员第一反应是"相机没扫到"或者"算法有问题"，要我们调参数。

我让他先把WMS里这15托的明细导出来看看。他导完发过来，我们对着看了十分钟，发现了三个问题：

第一，批次未出库但实际已出。有些托盘货物实际上已经被提走，但WMS里的出库单没及时审核，状态还是"在库"。这是WMS操作流程问题，不是TrayVision的问题。这类"幽灵库存"在很多仓库都存在，月度盘点时才发现。

第二，库位信息错乱。WMS里库位A-01-03的货，实际上摆在了A-01-05，叉车司机放错位置后没有在系统里更新。视觉盘点扫到的是真实物理位置，但和WMS系统记录对不上。

第三，托盘号重复使用。老托盘回收后重新组垛，新货上了旧托盘，托盘号没换。但WMS里这个托盘号对应的还是上一票货物。这种情况视觉算法本身识别是正确的，但WMS数据需要做托盘号更新确认。

后来仓库做了三件事：① 清理所有未审核出库单 ② 核对所有库位和实物 ③ 建立托盘号更换登记制度。下周复盘，TrayVision和WMS一致率从92.5%升到了99.2%。

所以视觉盘点和WMS对不上，第一排查方向不是算法，是数据质量。WMS本身数据不准，再好的视觉算法也对不上。TrayVision的价值之一，就是发现这些WMS里藏着的"假库存"。

建议每次核验完成后，先导出差异报表，人工核查一遍差异原因，再决定是调整WMS数据还是优化视觉参数。盲目调参数容易治标不治本。