如果需要整合来源于多个系统的数据,那接下来要面对的挑战就是数据集成。也就是说,要确保所有来源于不同仓储运作相关的系统中的数据可以被整合成一种可以用来机器学习的形式。这就需要与供应商紧密合作,以了解对方的运营能力以及整合来自车队管理、员工管理、仓库管理、企业资源管理等不同系统的数据的潜力。这就为支持数据分析以及客户定制化的人工智能应用奠定了数字化基础。在技术上具有挑战性,但许多系统中嵌入的API接口简化了这一任务。
相比较而言,对于已处于可解决范畴内的问题,机器学习可以基于训练数据库自动执行操作(本文后续关于督学习的部分将对此进行讨论)。基于其允许任务自动执行这一特性,人工智能尤其是机器学习对许多供应链管理人员来说都是一项值得关注的重要技术。对于今天的许多企业来讲,制定并实施供应链相关的人工智能战略,将使其随着技术的逐渐成熟,提升自身的生产力、速度与效率。一、人工智能的发展现状人工智能近期的迅猛发展,得益于以下因素的共同作用。
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