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优化的关键性能指标(KPI)为指导(订单准确性、安全性、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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也就是说,如果一个企业向推进人工智能在仓储场景下的应用,那么它就必须将重点放在提高数据和人才的质量这两方面。关于数据,要明确的一个关键问题是:哪些数据是的公司所独有而且可以用来提高与业务相关的KPI?这一点明确之后,就需要提高仓储管理系统中的数据的质量。这一步通常被称为数据管控,来确保供应链运作相关的数据具有一个可以真实反映客观事实的来源。举例来讲。叉车司机的信息可以存储在不同的信息系统中,包括人力资源系统、员工管理系统、仓库管理系统、叉车车队管理系统等。

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