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第一,各種設備的互通互連而產生的數據量的增長以及促使日常生活數字化的高級傳感器的使用的增長。第二,從移動設備到云計算,各種設備的計算能力也在持續(xù)增長。因此,機器學習可以運行在最新的硬件運算設備上,同時獲取大批量、多樣化及高質量的數據庫,進而自動執(zhí)行各種任務。案例一:下面是一個眾多消費者將逐漸熟悉的場景。如果你有一個iphone而且每天早晨通勤上下班,最近一段時間你可能留意到了以下情況:當你坐進汽車的時候,你的手機將自動提示你開車去公司將需要多少時間,根據實時的路況信息給出最佳行車路線的建議。
輸出信息包括從升降搬運車管理系統(tǒng)中獲得的搬運設備使用率信息?;谶@一精準標注的數據庫,機器學習算法將可以接收未來數星期或數月的訂單預測信息和現有員工的技能水平信息,進而預估出所需搬運設備的數量。升降搬運車車隊經理將在同設備供應商的協(xié)商中采納這些信息作為決策參考,以確保通過短期租賃或新設備購買的方式來確保在某一期限內獲取合適數量的搬運設備進行揀選操作。案例三、效率一個好的貨位策略應該是將高需求的SKU盡量集中放在最佳位置但同時又要適當的分散擺放,以降低擁堵程度來提高揀選效率。
作為濟南永昌物流的負責人,田軍最近情緒起伏很大。去年響應北跨,把企業(yè)搬到黃河北,他真切感受到交通不便給物流業(yè)帶來的影響,成本增加20%以上,一部分客戶嫌遠,離他而去。不過,今年6月,他聽說濟南要協(xié)調解決物流車輛過黃河收費問題,這讓他興奮異常。因為如果免費,他就可以與黃河南的對手在同一舞臺上競爭了。只是如今,快兩個月過去,解決收費問題的方案遲遲沒有出臺。田軍有點沮喪:作為黃河北的物流企業(yè),還得繼續(xù)等待多長時間?事實上,這何嘗不是濟南傳化泉勝公路港的疑問。
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