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物流需求增速則有所放緩，3月份總業(yè)務(wù)量和農(nóng)村業(yè)務(wù)量指數(shù)均有所回落，但從同比來看，總業(yè)務(wù)量和農(nóng)村業(yè)務(wù)量依然保持了30%以上的較快增長?？倶I(yè)務(wù)量指數(shù)回落。3月份，總業(yè)務(wù)量指數(shù)為133.2點，比上月回落4.9個點，回落幅度3.5%。分地區(qū)來看，僅西部地區(qū)總業(yè)務(wù)量指數(shù)回升，東中部和東北地區(qū)總業(yè)務(wù)量指數(shù)明顯回落。農(nóng)村業(yè)務(wù)量指數(shù)大幅回落。3月份，農(nóng)村業(yè)務(wù)量指數(shù)為130.6點，比上月回落19.1個點。分地區(qū)來看，僅西部地區(qū)農(nóng)村業(yè)務(wù)量指數(shù)回升，東中部和東北地區(qū)農(nóng)村業(yè)務(wù)量指數(shù)明顯回落。

在激勵的市場競爭環(huán)境下，貨運企業(yè)面臨著越來越多的不確定因素，市場態(tài)勢瞬息萬變，先進貨 運信息系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用無疑為貨運企業(yè)的發(fā)展提供有利的支持。貨運信息化具有通過貨運信息 網(wǎng)絡(luò)，使貨運各環(huán)節(jié)的成員實現(xiàn)信息的實時共享，改善貨運系統(tǒng)的時空效應(yīng)，提高貨運系統(tǒng)的快 速反應(yīng)能力等諸多優(yōu)勢。然而，由于信息管理的對象存在著固有的局限性，難以實現(xiàn)貨運系統(tǒng)智 能化的目標，更加難以為貨運系統(tǒng)帶來創(chuàng)新價值。只有通過創(chuàng)新，貨運企業(yè)才能打造出極具競 爭力的服務(wù)產(chǎn)品，永泰久順能獲得企業(yè)的長足發(fā)展。創(chuàng)新是人類的知識和經(jīng)驗在不斷的積累、應(yīng)用、 過程中智慧的閃光。知識管理是企業(yè)競爭力的源泉，貨運企業(yè)只有對知識進行有效的管理， 才能夠?qū)崿F(xiàn)其獨特的創(chuàng)新功能，從而使貨運系統(tǒng)發(fā)生質(zhì)的變化。
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公開資料顯示，順豐已將科技投入列為2018年重點經(jīng)營計劃之首，同時將打造物流科技集團定位戰(zhàn)略發(fā)展的首要目標。2017年，順豐科技研發(fā)人員(含外包)達2800人，科技投入高達16億元，遠超國內(nèi)其他快遞企業(yè)投入總和。目前，技術(shù)已經(jīng)為順豐構(gòu)筑起競爭壁壘。當(dāng)然，順豐也的確實是快遞企業(yè)中具科技感的?；诜e淀近二十年的大數(shù)據(jù)科技，順豐向外正式發(fā)布的數(shù)據(jù)燈塔產(chǎn)品，能夠幫助第三方商家進行商業(yè)數(shù)據(jù)分析并提供建議。

貨運信息化以信息技術(shù)的應(yīng)用、信息的收集、處理和傳遞為重點。管理的對象主要是業(yè)務(wù)信息， 即顯性知識。只能“使信息成為行動的基礎(chǔ)的方式”，而不能使信息通過個人或組織自身知識的 作用轉(zhuǎn)化成更有效的行為。然而，信息管理人員在接收到包頭信息后，必須要結(jié)合自身的工作經(jīng) 驗、教訓(xùn)，經(jīng)過思考，做出行為決策。對于同種信息，不同的人會做出不同的決策，不同的決策 又會產(chǎn)生不同的效益。由此可見，員工的經(jīng)驗、教訓(xùn)以及思維方式等知識對企業(yè)決策起著實 質(zhì)性的影響。這些看不見、摸不著的知識是貨運信息化利用信息技術(shù)無法收集的。同時，貨 運員工也難以利用貨運信息系統(tǒng)借鑒和參考其他員工的實踐經(jīng)驗和工作技巧，進行知識復(fù)用和知 識創(chuàng)新。
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為了給貨運決策提供更有價值的知識，提高員工知識水和業(yè)務(wù)運作效率，企業(yè)必須充分利用隱 含于人頭腦中的知識，不僅要將它以可視、規(guī)范的形式在貨運系統(tǒng)里傳遞，還要發(fā)揮自身知 識的作用以挖掘信息中隱藏的知識，真正實現(xiàn)知識共享。這種管理理念的轉(zhuǎn)換要求管理對象 從以顯性知識為主轉(zhuǎn)向以知識為主，即轉(zhuǎn)向知識管理。

佛山到福建省三明市梅列物流專線天天發(fā)車2019歡迎你在這其中一項值得仔細研究的新技術(shù)是人工智能(AI)。簡單而言，人工智能是計算機系統(tǒng)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，即代為執(zhí)行通常需要人類智能參與的任務(wù)(如視覺感知、識別、決策和語言翻譯)。人工智能出現(xiàn)于1956年，但絕大多數(shù)情況下，我們都必須將智能程序明確地輸入到計算機中。近年來，機器學(xué)作為一種典型的人工智能技術(shù)。機器學(xué)主要是探索如何可以使計算機程序通過對輸入數(shù)據(jù)的學(xué)來提高其輸出性能。這些程序可以嵌入在機器中，也可以在服務(wù)器或云端操作。