CobiNet(寧波)推薦文章：

需求預測:通過收集用戶消費特征、商家歷史銷售等大數據，利用算法提前預測需求，前置倉儲與運輸環節。目前已經有了一些應用，但在預測精度上仍有很大提升空間，需要擴充數據量，優化算法。

設備維護預測:通過物聯網的應用，在設備上安裝芯片，可實時監控設備運行數據，并通過大數據分析做到預先維護，增加設備使用壽命。隨著機器人在物流環節的使用，這將是未來應用非常廣的一個方向。如沃爾沃:在物流車輛設備上安裝芯片，可通過數據分析進行提前保養。

供應鏈風險預測:通過對異常數據的收集，進行如貿易風險，不可抗因素造成的貨物損壞等進行預測。

網絡及路由規劃:利用歷史數據、時效、覆蓋范圍等構建分析模型，對倉儲、運輸、配送網絡進行優化布局，如通過對消費者數據的分析，提前在離消費者最近的倉庫進行備貨。甚至可實現實時路由優化，指導車輛采用最佳路由線路進行跨城運輸與同城配送。

人工智能主要由電商平臺推動，尚處于研發階段，除圖像識別外，其他人工智能技術距離大規模應用仍有一段時間。

智能運營規則管理:未來將會通過機器學習，使運營規則引擎具備自學習、自適應的能力，能夠在感知業務條件后進行自主決策。如未來人工智能將可對電商高峰期(雙十一)與常態不同場景訂單依據商品品類等條件自主設置訂單生產方式、交付時效、運費、異常訂單處理等運營規則，實現人工智能處理。

倉庫選址:人工智能技術能夠根據現實環境的種種約束條件，如顧客、供應商和生產商的地理位置、運輸經濟性、勞動力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進行充分的優化與學習，從而給出接近最優解決方案的選址模式。

決策輔助:利用機器學習等技術來自動識別場院內外的人、物、設備、車的狀態和學習優秀的管理和操作人員的指揮調度經驗和決策等，逐步實現輔助決策和自動決策。

圖像識別:利用計算機圖像識別、地址庫、合卷積神經網提升手寫運單機器有效識別率和準確率，大幅度地減少人工輸單的工作量和差錯可能。

責任編輯：娟子編輯

文章編輯：CobiNet(寧波)  
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領域產品研發生產超五類，六類,七類線，屏蔽模塊，配線架及相關模塊配件的研發和生產。

歡迎來電咨詢0574 88168918,郵箱sales@cobinet.cn，網址www.54hr.com.cn