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也就是说，如果一个企业向推进-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-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。这一步通常被称为数据-，来-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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在中仓协的指导下，物联云仓发布了《2018年7月通用仓储市场动态报告》，从全国仓库空置率、租金等方面分析了国内仓储市场7月间的动态。从报告中可以看出，-城市仓储市场淡季不淡，供需匹配度较高，租金也是稳中有增。以下是报告全文：《2018年7月通用仓储市场动态报告》我国仓储业已进入提质增效的新阶段，电子商务飞速发展，新零售、新物流等概念的提出，对仓储业提出了新的挑战。仓储设施作为支撑仓储业的重要载体，其供需情况、发展水平等是影响仓储业发展的重要因素。

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下面的3个案例(生产力、设备利用率、效率)说明了-在仓储运营场景中的应用潜力。虽然这些案例可能并不适用于所有仓库，但它们确实展示了企业如何将自己已有的数据整合成可以应用机器学习技术的形式。案例一、生产力在拣选订单的环节，所有的仓库都存在不同员工的生产力不同这一现象(有效率的订单拣选员也有变现一般的员工)。但是相对于使用系统引导进行拣选的仓库而言，员工在生产力方面的差异在不使用系统引导的仓库中表现更为明显。

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2017年10月31日，邮-市场-司在天津组织召开-，主题即为三不治理工作。三不即不着地、不抛件、不摆地摊，迄今仍然是亟待解决的问题，说明了问题治理具有不小的难度。治理着地、抛件、摆地摊等快递业乱象，引入设施设备是有作用的。比如，建成分拣线，不仅可以-提高分拣效率，也能有效消除人工分拣中野蛮抛扔的-;智能分拣机器人对人的替代，更能从-上消除野蛮分拣中的人为因素。邮-组织召开的此次会议将加大设施设备投入力度作为快递业-不着地、不抛件、不摆地摊承诺的一条路径，不能说没有道理。

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