數(shù)據顯示,2017年全快遞業(yè)務量累計完成400.6億件,的快遞業(yè)務量規(guī)模已經連續(xù)4年位居世界。家郵政局預計,2018年快遞業(yè)務量將完成490億件。事實上,如此高速的發(fā)展,依靠的主要是快遞網點數(shù)量、倉庫面積以及快遞人員的擴張。從整體看,物流行業(yè)仍屬于勞動密集型行業(yè),人力與運營成本居高不下。無人機物流在降本增效、提升用戶體驗上的優(yōu)勢不可小覷。這就不難解釋,為何諸多物流企業(yè)、電商企業(yè)近年來都在積極探索物流無人機的運營。
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輸出數(shù)據是終決定執(zhí)行的策略。機器學習算法可以和貨位分配軟件結合,通過對實施終貨位擺放策略的員工的傾向性進行不斷的學習,終實現(xiàn)自動調整。三、制定策略明確倉儲相關領域可以從人工智能技術獲益之后,制定相關的應用策略將非常重要。在其發(fā)表于《哈佛商業(yè)評論》的文章中,AndrewNg對高管們應該如何公司的人工智能策略提出了一些有益的看法。寫道,制定一個成功戰(zhàn)略的關鍵是理解在哪里創(chuàng)造價值,什么是很難復制的。
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