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其中，隨著消費全球化的趨勢，及港澳臺快遞業(yè)務(wù)量增速已連續(xù)10個月高于快遞業(yè)整體增速，今年一季度增速更是高出近26個百分點，成為快遞業(yè)增長亮點。網(wǎng)絡(luò)零售額屢創(chuàng)新高，為快遞業(yè)打通上下游、拓展產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)造了良好的發(fā)展空間，也促進快遞物流行業(yè)創(chuàng)新和升級，呈現(xiàn)快速迭代之勢。以物流為代表的新興物流企業(yè)，近年來表現(xiàn)亮眼，無論在行業(yè)創(chuàng)新還是推動居民消費品質(zhì)不斷改善方面，都發(fā)揮了作用，在郵政局公布的快遞企業(yè)公眾滿意度方面，順豐速運、物流等新興物流企業(yè)居于前列。

貨運企業(yè)必須在貨運信息化的基礎(chǔ)上逐步走向知識管理之路，充分發(fā)揮知識管理的優(yōu)勢作用，能在競爭壓力頻升的開拓進取之路。貨運企業(yè)實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的知識管理，可以為企業(yè)帶來以下 促進作用，從而提高貨運企業(yè)的整體水。 1.縮短貨運時間，貨運方案貨運企業(yè)由于貨運 活動本身、信息交流速度和文檔傳輸速度的，完成一個貨運活動所需時間較長，且受人為因 素影響很大。隨著知識管理理念在貨運業(yè)的應(yīng)用，企業(yè)的供應(yīng)、配送、客戶需求等信息都會通過 企業(yè)知識管理臺選擇方案，或從知識庫中找到福州由實踐經(jīng)驗產(chǎn)生的方案，實現(xiàn)有效 的客戶反應(yīng)和科學決策。

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該冷鏈物流中心集農(nóng)產(chǎn)品加工、檢測中心、普通倉儲及低溫倉儲、冷鏈物流配送、產(chǎn)品展示交易、電商配套服務(wù)于一體，同時在產(chǎn)業(yè)園里還有分揀中心，進一步了該地冷鏈物流中心的專業(yè)性。江西：冷鏈班列讓出國農(nóng)產(chǎn)品提升品質(zhì)去年底，江西發(fā)出了首列南豐蜜橘中歐冷鏈班列。通過冷鏈班列的運輸，蜜橘在品質(zhì)保障的前提下運往更多的地區(qū)，實現(xiàn)了自身口碑的傳播。這源于江西對特色農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流支持：貿(mào)易實行單一窗口，鮮活農(nóng)產(chǎn)品開展綠色通道程度推動實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的化。

2.增強貨運企業(yè)適應(yīng)能力貨運企業(yè)實行有效的知識管理，能夠增強企業(yè)的外部適應(yīng)能力。首先， 基于知識管理的貨運企業(yè)通過建設(shè)適于員工間溝通和知識共享的企業(yè)文化，能夠減少或避免因人 員流動造成的損失。其次，企業(yè)定期對員工進行培訓，鼓勵員工學，不斷對知識進行更新 和深化。再次，企業(yè)便于將知識和經(jīng)驗上互補的員工集中起來，共同進行開發(fā)，從而加快知識的 商品化。后，由于不斷吸收新信息和新知識，貨運企業(yè)能夠站在時代的前端，隨時其發(fā)展 方向，以增強對外部環(huán)境的適應(yīng)能力。
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3.整合信息，實現(xiàn)供應(yīng)鏈集成
在貨運信息化階段，貨運系統(tǒng)實現(xiàn)了其功能的整合，能夠?qū)蛻魝€性化需求作出快速反應(yīng)。而貨 運知識管理則在此基礎(chǔ)上，通過知識交互臺實現(xiàn)了貨運功能知識的整合以及對客戶個性化需求 的靈活反應(yīng)，增強了企業(yè)的競爭優(yōu)勢。貨運信息化階段雖然也通過貨運網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實現(xiàn)了供應(yīng)鏈各 環(huán)節(jié)信息的交流與共享，但各環(huán)節(jié)的信息交流方式往往體現(xiàn)為單向溝通而非雙向溝通。貨運系統(tǒng) 的各環(huán)節(jié)大多注重內(nèi)部信息化管理與內(nèi)部知識積累，很少提供內(nèi)部知識，也無法云南其 他環(huán)節(jié)的知識，各環(huán)節(jié)的交流內(nèi)容表現(xiàn)為以信息為主而并非以知識為主。
4.資源，提高服務(wù)水
的貨運企業(yè)大多需要置備大規(guī)模的倉庫設(shè)施。我國貨運企業(yè)均存在組織松散、機構(gòu)龐大、難 以提高貨運服務(wù)水的問題。為保證及時、準確、、經(jīng)濟地將商品送達需求者，需要對現(xiàn)有 貨運企業(yè)進行合理規(guī)劃和技術(shù)改造。

佛山到內(nèi)鄂爾多斯貨運公司快捷歡迎咨詢就倉庫及其運作而言，人工智能的應(yīng)用應(yīng)該以企業(yè)所關(guān)注并不斷的關(guān)鍵性能指標(KPI)為指導(訂單準確性、性、生產(chǎn)率、履行時間、設(shè)施損壞或庫存準確性等)。倉庫通常已經(jīng)擁有大量與KPI指標相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些都可以被人工智能應(yīng)用程序用于自動完成任務(wù)或做出決策。然而，這些數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)類型的原因并不能直接用于人工智能技術(shù)，并且通常分布在不同的倉庫管理系統(tǒng)中。因此，在正式應(yīng)用之前，許多人工智能應(yīng)用程序需要對不同倉庫管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行整合。