由此可见,快递业的重要地位日益凸显。近几年,快递行业的迅猛发展有目共睹。2016年,快递业务量从十年前的10.6亿件飙升为312.8亿件。预计到2020年,的快递业务量可能会超过1000亿件。2016年,几大快递巨头成功上市,更是让一路高歌猛进的快递行业受到各方高度关注。在快递业务量越来越大、包裹不确定性增强、订单量波动强烈、市场竞争逐步加剧等内外因素影响下,物流系统升级优化成为目前快递企业进一步提升运作效率的重要方向之一,尤其是在信息化建设以及处理中心内部的自动分拣系统方面投入力度不断加大。

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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场景中的应用潜力。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习技术的形式。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。

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1.业务涵盖:各类型机械设备、电力设备、家电、电子、建材、家具、食品、制、化工、日用品、纺织、高科技产品等。
2.行李托运、搬家运输业务.
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