人工智能（AI）为我们在私人和工业领域开辟了新的可能性。使用智能语言助理或超级计算机来计算和分析其他无法解决的任务的应用程序现在已经成功地展示了巨大的潜力，并且能够超越处理大量数据的人力。但这些技术是否足以取代人类及其专业知识？ 或者机器甚至可以超越这个并发展自己的创新和创造性的心理能力？

提高生产力vs缺乏创造力

如今，人工智能系统可以处理大量的数据和信息，并且通过应用复杂的算法，能够从以前熟悉的决策中进行选择。这使他们能够提供行动建议，从而支持决策过程。因此，这些系统正在开展工作，以前只被视为人类的保护。一个不可否认的优势是，它们通常可以更精确地工作并具有不变的可靠性。这导致了生产力的巨大提高，但也对专业领域的决策范围带来了根本性的变化。尽管机器正在获得越来越多的智力，但除了已知的解决方案之外，创新和创造性思维的能力仍然是人类独有的。

许多专家承认，人工智能仍处于发展的早期阶段。与人类生活相比，人工智能直到最近还处于起步阶段，因为它能够首次将基本概念（“妈妈”，“爸爸”）与图像或模式识别的关键词区分开来。机器现在能够根据培训数据解决相应指示的更复杂的问题;人类引导系统并“教导”它们。

在仓库中发挥更好的性能

在物流领域，自学系统已经在客户服务中执行任务。例如，Bots通过应用优化算法来管理物流流程，并且还能够基于对各种因素的整体评估来早期识别供应链中的风险。并且有预测AI将把内部物流过程带到一个新的更灵活的水平的理由。由于自动化和广泛的数字化机会，仓库的生产力将显着提高。由于更可靠的预测和库存水平调整，AI技术还可优化拣选性能。智能系统对拣选性能有积极影响，因为AI控制的机器人缩短了拣选时间并提高了可靠性。

因此，这将整个仓库的性能提升到一个新的水平。与此同时，人工智能的集成需要大量的处理能力以及初始开发和编程，许多公司都不愿意或不愿意参与其中。这要求对项目和技术进行大量投资，并在项目处理方面改变观点。这是否会在每个案件中付出代价还有待观察。特别是中小型公司更好地雇用外部服务提供商，他们可以帮助他们从AI中获益（类似于云技术的使用），同时考虑到他们的个人和财务能力。

AI成功的整体方法

与许多其他企业一样，胜斐迩认为人工智能是其公司战略的核心部分，也是未来核心业务和新兴数字化浪潮的决定性因素。这里主要采用整体方法。只有通过监控所有接口和技术，才能确保自学系统具有足够的信息用于决策。

胜斐迩等全方位服务提供商可以选择所有组件和系统部件的水平和垂直可集成性，作为实施新AI技术的基础。硬件组件和相应软件工具的交互作为允许货物流中的机器相互学习的基础 - 包括跨越不同的级别 - 并确保智能（本地）控制而不会对质量或性能产生影响。尽管取得了这些技术进步，人工智能在确保（本地）控制方面取得的成功水平始终取决于客户从仓库运营中的更优化，灵活性和活力中获得的个人利益。