對于那些不使用系統引導進行揀選的倉庫,機器學提供了一個可以更好推廣效員工經驗的機會,并將系統引導模式引入到所有員工的工作中。如果聯系到上文提到的學,效員工的揀選列表將作為人工智能應用的輸入數據;這些員工在揀選列表中貨物的順序決策即為輸出數據(基于條碼掃描或其他可獲取信息)。除了短揀選距離這一指標之外,避免擁擠通常是提升生產力的另外一個重要指標。因為揀選員工通常會同時考慮這兩個因素,因此上面的輸入輸出數據庫應該已包含這些信息。

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輸出信息包括從升降搬運車管理系統中獲得的搬運設備使用率信息。基于這一標注的數據庫,機器學算法將可以接收未來數星期或數月的訂單預測信息和現有員工的技能水信息,進而預估出所需搬運設備的數量。升降搬運車車隊經理將在同設備供應商的協商中采納這些信息作為決策參考,以確保通過短期租賃或新設備購買的方式來確保在某一期限內獲取數量的搬運設備進行揀選操作。案例三、效率一個好的貨位策略應該是將高需求的SKU盡量集中放在位置但同時又要適當的分散擺放,以降低擁堵程度來提高揀選效率。

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