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在這其中一項(xiàng)值得仔細(xì)研究的新技術(shù)是人工智能(AI)。簡單而言，人工智能是計算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，即代為執(zhí)行通常需要人類智能參與的任務(wù)(如視覺感知、識別、決策和語言翻譯)。人工智能出現(xiàn)于1956年，但絕大多數(shù)情況下，我們都必須將智能程序明確地輸入到計算機(jī)中。近年來，機(jī)器學(xué)作為一種典型的人工智能技術(shù)。機(jī)器學(xué)主要是探索如何可以使計算機(jī)程序通過對輸入數(shù)據(jù)的學(xué)來提高其輸出性能。這些程序可以嵌入在機(jī)器中，也可以在服務(wù)器或云端操作。

在激勵的市場競爭環(huán)境下，貨運(yùn)企業(yè)面臨著越來越多的不確定因素，市場態(tài)勢瞬息萬變，先進(jìn)貨 運(yùn)信息系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用無疑為貨運(yùn)企業(yè)的發(fā)展提供有利的支持。貨運(yùn)信息化具有通過貨運(yùn)信息 網(wǎng)絡(luò)，使貨運(yùn)各環(huán)節(jié)的成員實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時共享，改善貨運(yùn)系統(tǒng)的時空效應(yīng)，提高貨運(yùn)系統(tǒng)的快 速反應(yīng)能力等諸多優(yōu)勢。然而，由于信息管理的對象存在著固有的局限性，難以實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)系統(tǒng)智 能化的目標(biāo)，更加難以為貨運(yùn)系統(tǒng)帶來創(chuàng)新價值。只有通過創(chuàng)新，貨運(yùn)企業(yè)才能打造出極具競 爭力的服務(wù)產(chǎn)品，永泰久順能獲得企業(yè)的長足發(fā)展。創(chuàng)新是人類的知識和經(jīng)驗(yàn)在不斷的積累、應(yīng)用、 過程中智慧的閃光。知識管理是企業(yè)競爭力的源泉，貨運(yùn)企業(yè)只有對知識進(jìn)行有效的管理， 才能夠?qū)崿F(xiàn)其獨(dú)特的創(chuàng)新功能，從而使貨運(yùn)系統(tǒng)發(fā)生質(zhì)的變化。
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未來，這種智能機(jī)器人還能與AGV結(jié)合，形成功能更加強(qiáng)大、性更強(qiáng)的新型智能機(jī)器人揀選系統(tǒng);德馬泰克2016年在上海漢諾威物流展上推出了貨到機(jī)器人解決方案，其中RapidPickXT機(jī)器人揀選工作站與多層穿梭車系統(tǒng)配合，可以實(shí)現(xiàn)拆零揀選，揀選效率可高達(dá)1200件/小時，2D/3D視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的訂單履約。國內(nèi)企業(yè)在探索倉儲物流機(jī)器人方面同樣不遺余力。如沈陽新松機(jī)器人自動化股份有限公司去年推出的輕載、重載復(fù)合機(jī)器人就是創(chuàng)新的典范。

貨運(yùn)信息化以信息技術(shù)的應(yīng)用、信息的收集、處理和傳遞為重點(diǎn)。管理的對象主要是業(yè)務(wù)信息， 即顯性知識。只能“使信息成為行動的基礎(chǔ)的方式”，而不能使信息通過個人或組織自身知識的 作用轉(zhuǎn)化成更有效的行為。然而，信息管理人員在接收到包頭信息后，必須要結(jié)合自身的工作經(jīng) 驗(yàn)、教訓(xùn)，經(jīng)過思考，做出行為決策。對于同種信息，不同的人會做出不同的決策，不同的決策 又會產(chǎn)生不同的效益。由此可見，員工的經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)以及思維方式等知識對企業(yè)決策起著實(shí) 質(zhì)性的影響。這些看不見、摸不著的知識是貨運(yùn)信息化利用信息技術(shù)無法收集的。同時，貨 運(yùn)員工也難以利用貨運(yùn)信息系統(tǒng)借鑒和參考其他員工的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和工作技巧，進(jìn)行知識復(fù)用和知 識創(chuàng)新。
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為了給貨運(yùn)決策提供更有價值的知識，提高員工知識水和業(yè)務(wù)運(yùn)作效率，企業(yè)必須充分利用隱 含于人頭腦中的知識，不僅要將它以可視、規(guī)范的形式在貨運(yùn)系統(tǒng)里傳遞，還要發(fā)揮自身知 識的作用以挖掘信息中隱藏的知識，真正實(shí)現(xiàn)知識共享。這種管理理念的轉(zhuǎn)換要求管理對象 從以顯性知識為主轉(zhuǎn)向以知識為主，即轉(zhuǎn)向知識管理。

佛山到廣西百色市西林貨運(yùn)公司門到站服務(wù)歡迎咨詢?nèi)绻枰蟻碓从诙鄠€系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，那接下來要面對的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)集成。也就是說，要確保所有來源于不同倉儲運(yùn)作相關(guān)的系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以被整合成一種可以用來機(jī)器學(xué)的形式。這就需要與供應(yīng)商緊作，以了解的運(yùn)營能力以及整合來自車隊(duì)管理、員工管理、倉庫管理、企業(yè)資源管理等不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的潛力。這就為支持?jǐn)?shù)據(jù)分析以及客戶定制化的人工智能應(yīng)用奠定了數(shù)字化基礎(chǔ)。在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，但許多系統(tǒng)中嵌入的API接口簡化了這一任務(wù)。