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输出数据是终决定执行的策略。机器学算法可以和货位分配软件结合，通过对实施终货位摆放策略的员工的倾向性进行不断的学，终实现自动。三、制定策略明确仓储相关领域可以从人工智能技术获益之后，制定相关的应用策略将非常重要。在其发表于《哈佛商业评论》的文章中，AndrewNg对高管们应该如何定位公司的人工智能策略提出了一些有益的看法。他写道，制定一个成功战略的关键是理解在哪里创造价值，什么是很难复制的。

在激励的市场竞争环境下，货运企业面临着越来越多的不确定因素，市场态势瞬息万变，先进货 运信息系统的开发和应用无疑为货运企业的发展提供有利的支持。货运信息化具有通过货运信息 网络，使货运各环节的成员实现信息的实时共享，改善货运系统的时空效应，提高货运系统的快 速反应能力等诸多优势。然而，由于信息管理的对象存在着固有的局限性，难以实现货运系统智 能化的目标，更加难以为货运系统带来创新价值。只有通过创新，货运企业才能打造出极具竞 争力的服务产品，永泰久顺能获得企业的长足发展。创新是人类的知识和经验在不断的积累、应用、 过程中智慧的闪光。知识管理是企业竞争力的源泉，货运企业只有对知识进行有效的管理， 才能够实现其独特的创新功能，从而使货运系统发生质的变化。
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如果需要整合来源于多个系统的数据，那接下来要面对的挑战就是数据集成。也就是说，要确保所有来源于不同仓储运作相关的系统中的数据可以被整合成一种可以用来机器学的形式。这就需要与供应商紧作，以了解的运营能力以及整合来自车队管理、员工管理、仓库管理、企业资源管理等不同系统的数据的潜力。这就为支持数据分析以及客户定制化的人工智能应用奠定了数字化基础。在技术上具有挑战性，但许多系统中嵌入的API接口简化了这一任务。

货运信息化以信息技术的应用、信息的收集、处理和传递为重点。管理的对象主要是业务信息， 即显性知识。只能“使信息成为行动的基础的方式”，而不能使信息通过个人或组织自身知识的 作用转化成更有效的行为。然而，信息管理人员在接收到包头信息后，必须要结合自身的工作经 验、教训，经过思考，做出行为决策。对于同种信息，不同的人会做出不同的决策，不同的决策 又会产生不同的效益。由此可见，员工的经验、教训以及思维方式等知识对企业决策起着实 质性的影响。这些看不见、摸不着的知识是货运信息化利用信息技术无法收集的。同时，货 运员工也难以利用货运信息系统借鉴和参考其他员工的实践经验和工作技巧，进行知识复用和知 识创新。
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为了给货运决策提供更有价值的知识，提高员工知识水和业务运作效率，企业必须充分利用隐 含于人头脑中的知识，不仅要将它以可视、规范的形式在货运系统里传递，还要发挥自身知 识的作用以挖掘信息中隐藏的知识，真正实现知识共享。这种管理理念的转换要求管理对象 从以显性知识为主转向以知识为主，即转向知识管理。

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