人工智能（AI）為我們在私人和工業(yè)領(lǐng)域開辟了新的可能性。使用智能語言助理或超級(jí)計(jì)算機(jī)來計(jì)算和分析其他無法解決的任務(wù)的應(yīng)用程序現(xiàn)在已經(jīng)成功地展示了巨大的潛力，并且能夠超越處理大量數(shù)據(jù)的人力。但這些技術(shù)是否足以取代人類及其專業(yè)知識(shí)？ 或者機(jī)器甚至可以超越這個(gè)并發(fā)展自己的創(chuàng)新和創(chuàng)造性的心理能力？

提高生產(chǎn)力vs缺乏創(chuàng)造力

如今，人工智能系統(tǒng)可以處理大量的數(shù)據(jù)和信息，并且通過應(yīng)用復(fù)雜的算法，能夠從以前熟悉的決策中進(jìn)行選擇。這使他們能夠提供行動(dòng)建議，從而支持決策過程。因此，這些系統(tǒng)正在開展工作，以前只被視為人類的保護(hù)。一個(gè)不可否認(rèn)的優(yōu)勢是，它們通?？梢愿_地工作并具有不變的可靠性。這導(dǎo)致了生產(chǎn)力的巨大提高，但也對(duì)專業(yè)領(lǐng)域的決策范圍帶來了根本性的變化。盡管機(jī)器正在獲得越來越多的智力，但除了已知的解決方案之外，創(chuàng)新和創(chuàng)造性思維的能力仍然是人類獨(dú)有的。

許多專家承認(rèn)，人工智能仍處于發(fā)展的早期階段。與人類生活相比，人工智能直到最近還處于起步階段，因?yàn)樗軌蚴状螌⒒靖拍睿ā皨寢尅?，“爸爸”）與圖像或模式識(shí)別的關(guān)鍵詞區(qū)分開來。機(jī)器現(xiàn)在能夠根據(jù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)解決相應(yīng)指示的更復(fù)雜的問題;人類引導(dǎo)系統(tǒng)并“教導(dǎo)”它們。

在倉庫中發(fā)揮更好的性能

在物流領(lǐng)域，自學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)在客戶服務(wù)中執(zhí)行任務(wù)。例如，Bots通過應(yīng)用優(yōu)化算法來管理物流流程，并且還能夠基于對(duì)各種因素的整體評(píng)估來早期識(shí)別供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)。并且有預(yù)測AI將把內(nèi)部物流過程帶到一個(gè)新的更靈活的水平的理由。由于自動(dòng)化和廣泛的數(shù)字化機(jī)會(huì)，倉庫的生產(chǎn)力將顯著提高。由于更可靠的預(yù)測和庫存水平調(diào)整，AI技術(shù)還可優(yōu)化揀選性能。智能系統(tǒng)對(duì)揀選性能有積極影響，因?yàn)锳I控制的機(jī)器人縮短了揀選時(shí)間并提高了可靠性。

因此，這將整個(gè)倉庫的性能提升到一個(gè)新的水平。與此同時(shí)，人工智能的集成需要大量的處理能力以及初始開發(fā)和編程，許多公司都不愿意或不愿意參與其中。這要求對(duì)項(xiàng)目和技術(shù)進(jìn)行大量投資，并在項(xiàng)目處理方面改變觀點(diǎn)。這是否會(huì)在每個(gè)案件中付出代價(jià)還有待觀察。特別是中小型公司更好地雇用外部服務(wù)提供商，他們可以幫助他們從AI中獲益（類似于云技術(shù)的使用），同時(shí)考慮到他們的個(gè)人和財(cái)務(wù)能力。

AI成功的整體方法

與許多其他企業(yè)一樣，勝斐邇認(rèn)為人工智能是其公司戰(zhàn)略的核心部分，也是未來核心業(yè)務(wù)和新興數(shù)字化浪潮的決定性因素。這里主要采用整體方法。只有通過監(jiān)控所有接口和技術(shù)，才能確保自學(xué)系統(tǒng)具有足夠的信息用于決策。

勝斐邇等全方位服務(wù)提供商可以選擇所有組件和系統(tǒng)部件的水平和垂直可集成性，作為實(shí)施新AI技術(shù)的基礎(chǔ)。硬件組件和相應(yīng)軟件工具的交互作為允許貨物流中的機(jī)器相互學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) - 包括跨越不同的級(jí)別 - 并確保智能（本地）控制而不會(huì)對(duì)質(zhì)量或性能產(chǎn)生影響。盡管取得了這些技術(shù)進(jìn)步，人工智能在確保（本地）控制方面取得的成功水平始終取決于客戶從倉庫運(yùn)營中的更優(yōu)化，靈活性和活力中獲得的個(gè)人利益。