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也就是说，如果一个企业向推进人工智能在仓储场景下的应用，那么它就必须将重点放在提高数据和人才的质量这两方面。关于数据，要明确的一个关键问题是：哪些数据是你的公司所独有而且可以用来提高与业务相关的KPI?这一点明确之后，就需要提高仓储管理系统中的数据的质量。这一步通常被称为数据管控，来确保供应链运作相关的数据具有一个可以真实反映客观事实的来源。举例来讲。叉车司机的信息可以存储在不同的信息系统中，包括人力资源系统、员工管理系统、仓库管理系统、叉车车队管理系统等。
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在这其中一项值得仔细研究的新技术是人工智能(AI)。简单而言，人工智能是计算机系统发展到一定阶段的产物，即代为执行通常需要人类智能参与的任务(如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译)。人工智能出现于1956年，但绝大多数情况下，我们都必须将智能程序明确地输入到计算机中。近年来，机器学习作为一种典型的人工智能技术。机器学习主要是探索如何可以使计算机程序通过对输入数据的
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