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就倉(cāng)庫(kù)及其運(yùn)作而言，人工智能的應(yīng)用應(yīng)該以企業(yè)所關(guān)注并不斷優(yōu)化的關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)為指導(dǎo)(訂單準(zhǔn)確性、安全性、生產(chǎn)率、履行時(shí)間、設(shè)施損壞或庫(kù)存準(zhǔn)確性等)。倉(cāng)庫(kù)通常已經(jīng)擁有大量與KPI指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些都可以被人工智能應(yīng)用程序用于自動(dòng)完成任務(wù)或做出決策。然而，這些數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)類(lèi)型的原因并不能直接用于人工智能技術(shù)，并且通常分布在不同的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中。因此，在正式應(yīng)用之前，許多人工智能應(yīng)用程序需要對(duì)不同倉(cāng)庫(kù)管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

(2)醫(yī)藥行業(yè)藥品種類(lèi)增多、批次規(guī)模減小，藥品生產(chǎn)需要及時(shí)發(fā)貨，快速交換物料。通常情況下，醫(yī)藥原料與半成品藥、成品藥在存儲(chǔ)和管理上都需要采取特別措施，例如溫控或者安全管控。(3)監(jiān)管部門(mén)要求在藥品供應(yīng)鏈與配送渠道進(jìn)行更準(zhǔn)確的追蹤，不僅僅是追蹤到藥品批次，還要精確到對(duì)單個(gè)產(chǎn)品的追蹤和報(bào)告。這無(wú)疑增加了藥品生產(chǎn)及配送環(huán)節(jié)的物流壓力，包括更多品項(xiàng)需要進(jìn)行以小批量存儲(chǔ)，頻繁地將藥品配送至不同目的地等。同時(shí)，在應(yīng)對(duì)國(guó)家更加嚴(yán)格的監(jiān)管要求及體制改革過(guò)程中，制藥企業(yè)的物流信息系統(tǒng)建設(shè)也面臨著更高的要求和挑戰(zhàn)。

美的計(jì)劃未來(lái)每年在工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化領(lǐng)域投資10億元。再如?？低曌灾餮邪l(fā)并實(shí)施了智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人系統(tǒng)，由機(jī)器人代替人力完成收貨、分揀、搬運(yùn)、入庫(kù)、出庫(kù)等物流作業(yè)。2015年，?？低曂]安防產(chǎn)業(yè)基地項(xiàng)目全面啟動(dòng)，使用了800多臺(tái)?？低曋悄軅}(cāng)儲(chǔ)搬運(yùn)機(jī)器人，實(shí)時(shí)管理超8萬(wàn)條SKU，累計(jì)管理物料30萬(wàn)條，為日產(chǎn)值近億元的工廠(chǎng)提供了強(qiáng)大的倉(cāng)儲(chǔ)和生產(chǎn)物流支持。政策市場(chǎng)利好物流機(jī)器人發(fā)展根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)Tractica的預(yù)測(cè)，到2021年全球倉(cāng)儲(chǔ)和物流機(jī)器人出貨量，將從2016年的4萬(wàn)臺(tái)激增至62萬(wàn)部。

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