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下面的3个案例(生产力、设备利用率、效率)说明了人工智能在仓储运营中的应用潜力。虽然这些案例可能并不适用于所有仓库，但它们确实展示了企业如何将自己已有的数据整合成可以应用机器学技术的形式。案例一、生产力在拣选订单的环节，所有的仓库都存在不同员工的生产力不同这一现象(有效率的订单拣选员也有变现一般的员工)。但是相对于使用系统引导进行拣选的仓库而言，员工在生产力方面的差异在不使用系统引导的仓库中表现更为明显。

我公司元通物流从事各种三超机械的，大件运输，工业搬家，超重设备运输、市内外大件运输。本公司备有伸缩低板型大件运输车规格：8.2x3x0.75 10x3x0.6　 13.5x3x0.9 17.5x3x0.75 20x3x0.5 可承运各种整体大型设备以及工程机械等。公司备有8吨-120吨汽车吊及履带吊；1吨、2吨、3吨液压车,备有1—2吨液压升降叉车，各种吊链等。我公司为大件运输,三超运输,顺利,快揵到达目的地,为每一位客户争分夺秒，力争成为佛山好的大件运输公司
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就仓库及其运作而言，人工智能的应用应该以企业所关注并不断的关键性能指标(KPI)为指导(订单准确性、性、生产率、履行时间、设施损坏或库存准确性等)。仓库通常已经拥有大量与KPI指标相关的数据，这些都可以被人工智能应用程序用于自动完成任务或做出决策。然而，这些数据由于数据类型的原因并不能直接用于人工智能技术，并且通常分布在不同的仓库管理系统中。因此，在正式应用之前，许多人工智能应用程序需要对不同仓库管理信息系统中的数据进行整合。

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