人工智能（AI）為我們在私人和工業領域開辟了新的可能性。使用智能語言助理或超級計算機來計算和分析其他無法解決的任務的應用程序現在已經成功地展示了巨大的潛力，并且能夠超越處理大量數據的人力。但這些技術是否足以取代人類及其專業知識？ 或者機器甚至可以超越這個并發展自己的創新和創造性的心理能力？

提高生產力vs缺乏創造力

如今，人工智能系統可以處理大量的數據和信息，并且通過應用復雜的算法，能夠從以前熟悉的決策中進行選擇。這使他們能夠提供行動建議，從而支持決策過程。因此，這些系統正在開展工作，以前只被視為人類的保護。一個不可否認的優勢是，它們通常可以更精確地工作并具有不變的可靠性。這導致了生產力的巨大提高，但也對專業領域的決策范圍帶來了根本性的變化。盡管機器正在獲得越來越多的智力，但除了已知的解決方案之外，創新和創造性思維的能力仍然是人類獨有的。

許多專家承認，人工智能仍處于發展的早期階段。與人類生活相比，人工智能直到最近還處于起步階段，因為它能夠首次將基本概念（“媽媽”，“爸爸”）與圖像或模式識別的關鍵詞區分開來。機器現在能夠根據培訓數據解決相應指示的更復雜的問題;人類引導系統并“教導”它們。

在倉庫中發揮更好的性能

在物流領域，自學系統已經在客戶服務中執行任務。例如，Bots通過應用優化算法來管理物流流程，并且還能夠基于對各種因素的整體評估來早期識別供應鏈中的風險。并且有預測AI將把內部物流過程帶到一個新的更靈活的水平的理由。由于自動化和廣泛的數字化機會，倉庫的生產力將顯著提高。由于更可靠的預測和庫存水平調整，AI技術還可優化揀選性能。智能系統對揀選性能有積極影響，因為AI控制的機器人縮短了揀選時間并提高了可靠性。

因此，這將整個倉庫的性能提升到一個新的水平。與此同時，人工智能的集成需要大量的處理能力以及初始開發和編程，許多公司都不愿意或不愿意參與其中。這要求對項目和技術進行大量投資，并在項目處理方面改變觀點。這是否會在每個案件中付出代價還有待觀察。特別是中小型公司更好地雇用外部服務提供商，他們可以幫助他們從AI中獲益（類似于云技術的使用），同時考慮到他們的個人和財務能力。

AI成功的整體方法

與許多其他企業一樣，勝斐邇認為人工智能是其公司戰略的核心部分，也是未來核心業務和新興數字化浪潮的決定性因素。這里主要采用整體方法。只有通過監控所有接口和技術，才能確保自學系統具有足夠的信息用于決策。

勝斐邇等全方位服務提供商可以選擇所有組件和系統部件的水平和垂直可集成性，作為實施新AI技術的基礎。硬件組件和相應軟件工具的交互作為允許貨物流中的機器相互學習的基礎 - 包括跨越不同的級別 - 并確保智能（本地）控制而不會對質量或性能產生影響。盡管取得了這些技術進步，人工智能在確保（本地）控制方面取得的成功水平始終取決于客戶從倉庫運營中的更優化，靈活性和活力中獲得的個人利益。