快速的數(shù)字化正迫使企業(yè)精細化經(jīng)營，公司正在尋求變得更加靈活和高效。這一趨勢在物流行業(yè)更具有現(xiàn)實代表性，這樣的發(fā)展勁頭，對于服務于物流行業(yè)的嵌入式計算機硬件上，也具有戰(zhàn)略層面上的意義。
物流行業(yè)伴隨著電商的發(fā)展，在資本和政策的雙重支持下，在短時間內(nèi)取得了迅速的發(fā)展，不管是京東、菜鳥、四通一達等快遞企業(yè)，還是貨運、貨代企業(yè)，物流市場呈現(xiàn)出全新的局面。
在華北工控看來，社會物流系統(tǒng)的升級同時也意味著物流、貨流、資金流速度的全面提升，不管是在倉儲、運輸，還是分揀等環(huán)節(jié)，軟件、硬件系統(tǒng)的全面升級是保障其效率提升的第一步。
數(shù)據(jù)合成
在物流運輸行業(yè)中，數(shù)據(jù)優(yōu)化是順利運行的關鍵環(huán)節(jié)。優(yōu)化通常需要大量的數(shù)據(jù)分析和綜合。
同時，先進的供應鏈也是建立在大量數(shù)據(jù)的基礎上，在大量技術的支持下，將先進技術與流程相結合，可以快速便捷。人工智能和機器學習也使系統(tǒng)能夠產(chǎn)生解決復雜問題的方案，數(shù)據(jù)得以記錄、保存和分析。
解決方案即時性
AI具有為復雜問題提供實時解決方案的獨特能力，能夠迅速和有效地解決嚴格的技術和后勤之間的沖突，為交通行業(yè)每天面臨的復雜問題提供了即時、實時的解決方案。
在這樣的解決方案下，物流系統(tǒng)能夠對出現(xiàn)的問題進行即時的反饋，避免誤差的持續(xù)無效運行，給系統(tǒng)的精準度和效率帶來影響。
識別模式
除了實時處理和應對，物流領域也需要高度的預測分析來保障其成本和速度。機器學習技術的能力使機器能夠提供更優(yōu)越的數(shù)據(jù)。
如在今年的雙十一中，菜鳥根據(jù)以往數(shù)據(jù)庫預測訂單處理量，并能夠將任務成功提前分解到各個物流環(huán)節(jié)，確保其未來的處理能力。
在這樣的發(fā)展趨勢下，基于大數(shù)據(jù)和人工智能的物流體系的構建，是確保社會物流成本保持低水平的關鍵之處。
在智能物流嵌入式工控機領域，華北工控已積累了一定的行業(yè)經(jīng)驗。多個自主研發(fā)的多物流模塊產(chǎn)品方案，對于智能化體系的海量數(shù)據(jù)實時處理反饋需求。
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