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如果司机信息被分别录入以上系统，那么同一员工的姓名及身份号码就可能出现不匹配的情况。比如，一个人可以在WMS中被标识为JoSmith，#01425;在LMS系统中为JoanneSmith,#1425;而在车队管理系统中则只登记为JoanneSmith，同时没有认可身份号码。对于跨系统整合数据的机器学习应用案例来说，数据必须是干净的。具有良好数据管控能力的企业可以将其中某一系统定义为存有主要数据的系统，并在需要时通过应用程序编程接口(API)将这一数据导入其任意系统中。

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这可以使过去不容易自动化的流程变的可以自动运作，终提升仓库啊的运营效率。而实现这一目的的关键就是辅助做出决策的数据库的大小、质量与多样性的程度。训练输入数据库越大、越多样化，机器学习算法做出的决策就越优化。二、选择可参照案例当考虑在供应链中应用人工智能的各种方案时，直接应用相应技术然后确定应用方案或许很有引力。但是，如果先分析一下公司业务面对的挑战与机遇，然后再选择相匹配的人工智能技术来解决相关问题，这样的流程会有助于选择更有效率、更适合的应用方案。

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