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二、共配的化基礎(chǔ)對于時(shí)效、、的提升是共配的內(nèi)在動(dòng)力，但是其生產(chǎn)方式與化程度是否能夠跟的上，這一點(diǎn)顯得很關(guān)鍵。日本在生產(chǎn)流程、方式上的化程度很高，直接影響到了包裝、規(guī)格等一些產(chǎn)品要素，直至整個(gè)運(yùn)輸過程的化。快遞業(yè)面對如此眾多的非標(biāo)貨件，且運(yùn)輸過程的非標(biāo)化，是否能充分發(fā)揮其集約性效應(yīng)，值得進(jìn)一步觀察。三、概念的再度審視從快遞業(yè)的共配模式來看，其有著較共配模式不同的內(nèi)在要素組合，是一類改變或創(chuàng)設(shè)，因而不能單一參照過往的模式或概念來加以實(shí)施，兩者是不同的屬種。

在激勵(lì)的市場競爭環(huán)境下，貨運(yùn)企業(yè)面臨著越來越多的不確定因素，市場態(tài)勢瞬息萬變，先進(jìn)貨 運(yùn)信息系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用無疑為貨運(yùn)企業(yè)的發(fā)展提供有利的支持。貨運(yùn)信息化具有通過貨運(yùn)信息 網(wǎng)絡(luò)，使貨運(yùn)各環(huán)節(jié)的成員實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)共享，改善貨運(yùn)系統(tǒng)的時(shí)空效應(yīng)，提高貨運(yùn)系統(tǒng)的快 速反應(yīng)能力等諸多優(yōu)勢。然而，由于信息管理的對象存在著固有的局限性，難以實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)系統(tǒng)智 能化的目標(biāo)，更加難以為貨運(yùn)系統(tǒng)帶來創(chuàng)新價(jià)值。只有通過創(chuàng)新，貨運(yùn)企業(yè)才能打造出極具競 爭力的服務(wù)產(chǎn)品，永泰久順能獲得企業(yè)的長足發(fā)展。創(chuàng)新是人類的知識和經(jīng)驗(yàn)在不斷的積累、應(yīng)用、 過程中智慧的閃光。知識管理是企業(yè)競爭力的源泉，貨運(yùn)企業(yè)只有對知識進(jìn)行有效的管理， 才能夠?qū)崿F(xiàn)其獨(dú)特的創(chuàng)新功能，從而使貨運(yùn)系統(tǒng)發(fā)生質(zhì)的變化。
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我們的快遞中，我們過去重要的KPI是人工效能，這是過去重要的一個(gè)指標(biāo)，每年都是按照個(gè)位數(shù)百分比來增長的。雖然順豐科技是15年開始，15年沒人派件量是80+，現(xiàn)在是超過100?，F(xiàn)在我們的IT投入帶來的快遞小哥的工作強(qiáng)度下降。現(xiàn)在豐巢也是提升快遞派件效率的手段，現(xiàn)在一些CBD地區(qū)，豐巢的利用率是，收派員的效率提高了3倍。順豐的流失率在行業(yè)當(dāng)中是比較好的，大概是在30%左右。這個(gè)自有員工里的流失率肯定是下降的。

貨運(yùn)信息化以信息技術(shù)的應(yīng)用、信息的收集、處理和傳遞為重點(diǎn)。管理的對象主要是業(yè)務(wù)信息， 即顯性知識。只能“使信息成為行動(dòng)的基礎(chǔ)的方式”，而不能使信息通過個(gè)人或組織自身知識的 作用轉(zhuǎn)化成更有效的行為。然而，信息管理人員在接收到包頭信息后，必須要結(jié)合自身的工作經(jīng) 驗(yàn)、教訓(xùn)，經(jīng)過思考，做出行為決策。對于同種信息，不同的人會(huì)做出不同的決策，不同的決策 又會(huì)產(chǎn)生不同的效益。由此可見，員工的經(jīng)驗(yàn)、教訓(xùn)以及思維方式等知識對企業(yè)決策起著實(shí) 質(zhì)性的影響。這些看不見、摸不著的知識是貨運(yùn)信息化利用信息技術(shù)無法收集的。同時(shí)，貨 運(yùn)員工也難以利用貨運(yùn)信息系統(tǒng)借鑒和參考其他員工的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和工作技巧，進(jìn)行知識復(fù)用和知 識創(chuàng)新。
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為了給貨運(yùn)決策提供更有價(jià)值的知識，提高員工知識水和業(yè)務(wù)運(yùn)作效率，企業(yè)必須充分利用隱 含于人頭腦中的知識，不僅要將它以可視、規(guī)范的形式在貨運(yùn)系統(tǒng)里傳遞，還要發(fā)揮自身知 識的作用以挖掘信息中隱藏的知識，真正實(shí)現(xiàn)知識共享。這種管理理念的轉(zhuǎn)換要求管理對象 從以顯性知識為主轉(zhuǎn)向以知識為主，即轉(zhuǎn)向知識管理。

佛山到廣東肇慶物流公司門到站服務(wù)2019歡迎你就倉庫及其運(yùn)作而言，人工智能的應(yīng)用應(yīng)該以企業(yè)所關(guān)注并不斷的關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)為指導(dǎo)(訂單準(zhǔn)確性、性、生產(chǎn)率、履行時(shí)間、設(shè)施損壞或庫存準(zhǔn)確性等)。倉庫通常已經(jīng)擁有大量與KPI指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些都可以被人工智能應(yīng)用程序用于自動(dòng)完成任務(wù)或做出決策。然而，這些數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)類型的原因并不能直接用于人工智能技術(shù)，并且通常分布在不同的倉庫管理系統(tǒng)中。因此，在正式應(yīng)用之前，許多人工智能應(yīng)用程序需要對不同倉庫管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。