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，各种设备的互通互连而产生的数据量的增长以及促使日常生活数字化的高级传感器的使用的增长。第二，从移动设备到云计算，各种设备的计算能力也在持续增长。因此，机器学习可以运行在的硬件运算设备上，同时获取大批量、多样化及高质量的数据库，进而自动执行各种任务。案例一：下面是一个众多消费者将逐渐熟悉的场景。如果有一个iphone而且每天早晨通勤上下班，近一段时间可能留意到了以下情况：当坐进汽车的时候，的手机将自动提示开车去公司将需要多少时间，根据实时的路况信息给出行车路线的建议。客户需知：
1．因航班起飞时间是确定的，客户空运必须提前3个小时把货交给们公司仓库，们订好舱位截单，保证客户的产品及时上航班，不耽搁客户的交期。
2．每天有早中晚三个航班，早班，晚班很贵,中班很便宜,货如果不是特别急,建议走中班,当天可以到,不但为客户节约运输成本,也不影响当天交货时间.
3．友邦速达航班查询系统与机场航班时间是联网同步的,准时准点，欢迎有需要空运的客户来电查询当天航班和价格
4．货到目的地机场之后，机场工作人员卸货，配货，再运到机场仓库大概需要2-3个小时不等，所以一般航班到达目的地之后，都不能立即到机场提到货，必须晚2-3个小时才能提货。
5．所有客户去机场自提，都需付机场提货费，这部分费用都由公司收取，因为空运的货都由公司的机场工作人员卸货，配货，再运到机场仓库的。
售后服务：飞机起飞后，客服会以的方式把提货单号，提货地址，提货电话发给客户，目的地客户报单号和携带原件到机场提货地址自提。
如果需要整合来源于多个系统的数据，那接下来要面对的挑战就是数据集成。也就是说，要确保所有来源于不同仓储运作相关的系统中的数据可以被整合成一种可以用来机器学习的形式。这就需要与供应商紧密合作，以了解对方的运营能力以及整合来自车队管理、员工管理、仓库管理、企业资源管理等不同系统的数据的潜力。这就为支持数据分析以及客户定制化的人工智能应用奠定了数字化基础。在技术上具有挑战性，但许多系统中嵌入的API接口简化了这一任务。
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》，从全仓库空置率、租金等方面分析了内仓储市场7月间的动态。从报告中可以看出，一线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》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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