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(Amazon)、谷歌、Facebook、微軟(Microsoft)等大型科技公司已經將機器學融入到他們的產品和服務中，為用戶提供：相關度更高的網絡搜索內容，更好的圖像與識別技術以及更智能化的設備。機器學與數據分析(收集、轉換及數據分析的流程)之間有一些相似之處。兩者都需要一個經過清理的、多樣化的、大型的數據庫才能有效地運作。然而，主要的區別在于，數據分析允許用戶從數據中得出結論，進而要求用戶采取相應措施來改善其供應鏈。

在激勵的市場競爭環境下，貨運企業面臨著越來越多的不確定因素，市場態勢瞬息萬變，先進貨 運信息系統的開發和應用無疑為貨運企業的發展提供有利的支持。貨運信息化具有通過貨運信息 網絡，使貨運各環節的成員實現信息的實時共享，改善貨運系統的時空效應，提高貨運系統的快 速反應能力等諸多優勢。然而，由于信息管理的對象存在著固有的局限性，難以實現貨運系統智 能化的目標，更加難以為貨運系統帶來創新價值。只有通過創新，貨運企業才能打造出極具競 爭力的服務產品，永泰久順能獲得企業的長足發展。創新是人類的知識和經驗在不斷的積累、應用、 過程中智慧的閃光。知識管理是企業競爭力的源泉，貨運企業只有對知識進行有效的管理， 才能夠實現其獨特的創新功能，從而使貨運系統發生質的變化。
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朱玉說。智慧物流時代挑戰依舊專家預測，隨著科技的日益成熟和政策的催化，2018年，智慧物流有望進入加速普及和推廣期。但在智慧物流的推進過程中，企業仍面臨許多困難。金晶認為，數據的對于智慧物流的發展至關重要，整體上來說物流行業缺乏科技感，公司積累的數據量雖然很大，但這些數據更多是存在于一些報表之中，其形態不足以支撐大數據分析、人工智能等方面的應用。同時，技術與應用的結合與落地也是智慧物流面臨的巨大挑戰。

貨運信息化以信息技術的應用、信息的收集、處理和傳遞為重點。管理的對象主要是業務信息， 即顯性知識。只能“使信息成為行動的基礎的方式”，而不能使信息通過個人或組織自身知識的 作用轉化成更有效的行為。然而，信息管理人員在接收到包頭信息后，必須要結合自身的工作經 驗、教訓，經過思考，做出行為決策。對于同種信息，不同的人會做出不同的決策，不同的決策 又會產生不同的效益。由此可見，員工的經驗、教訓以及思維方式等知識對企業決策起著實 質性的影響。這些看不見、摸不著的知識是貨運信息化利用信息技術無法收集的。同時，貨 運員工也難以利用貨運信息系統借鑒和參考其他員工的實踐經驗和工作技巧，進行知識復用和知 識創新。
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為了給貨運決策提供更有價值的知識，提高員工知識水和業務運作效率，企業必須充分利用隱 含于人頭腦中的知識，不僅要將它以可視、規范的形式在貨運系統里傳遞，還要發揮自身知 識的作用以挖掘信息中隱藏的知識，真正實現知識共享。這種管理理念的轉換要求管理對象 從以顯性知識為主轉向以知識為主，即轉向知識管理。

佛山到浙江省湖州市南潯物流公司快捷歡迎咨詢如今，在企業提供的方案支持下，來自的包裹均5天便可抵達消費者手中。事實上，這一合作開展起來并不容易。2013年3月，阿里速賣通在進行大促銷，產生了17萬個包裹。彼時，郵政日處理能力只有3萬件包裹，僅用了一個月，海關便堆積了500噸包裹，不少用戶時間被至半年之久，郵政遭到的。從那時開始，中俄雙方團隊走到了一起，在從到這個復雜的物流鏈路中，尋找解決方案。