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也就是说，如果一个企业向推进人工智能在仓储场景下的应用，那么它就必须将重点放在提高数据和人才的质量这两方面。关于数据，要明确的一个关键问题是：哪些数据是的公司所独有而且可以用来提高与业务相关的KPI?这一点明确之后，就需要提高仓储管理系统中的数据的质量。这一步通常被称为数据管控，来确保供应链运作相关的数据具有一个可以真实反映客观事实的来源。举例来讲。叉车司机的信息可以存储在不同的信息系统中，包括人力资源系统、员工管理系统、仓库管理系统、叉车车队管理系统等。
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