快速的數字化正迫使企業精細化經營，公司正在尋求變得更加靈活和高效。這一趨勢在物流行業更具有現實代表性，這樣的發展勁頭，對于服務于物流行業的嵌入式計算機硬件上，也具有戰略層面上的意義。
物流行業伴隨著電商的發展，在資本和政策的雙重支持下，在短時間內取得了迅速的發展，不管是京東、菜鳥、四通一達等快遞企業，還是貨運、貨代企業，物流市場呈現出全新的局面。
在華北工控看來，社會物流系統的升級同時也意味著物流、貨流、資金流速度的全面提升，不管是在倉儲、運輸，還是分揀等環節，軟件、硬件系統的全面升級是保障其效率提升的第一步。
數據合成
在物流運輸行業中，數據優化是順利運行的關鍵環節。優化通常需要大量的數據分析和綜合。
同時，先進的供應鏈也是建立在大量數據的基礎上，在大量技術的支持下，將先進技術與流程相結合，可以快速便捷。人工智能和機器學習也使系統能夠產生解決復雜問題的方案，數據得以記錄、保存和分析。
解決方案即時性
AI具有為復雜問題提供實時解決方案的獨特能力，能夠迅速和有效地解決嚴格的技術和后勤之間的沖突，為交通行業每天面臨的復雜問題提供了即時、實時的解決方案。
在這樣的解決方案下，物流系統能夠對出現的問題進行即時的反饋，避免誤差的持續無效運行，給系統的精準度和效率帶來影響。
識別模式
除了實時處理和應對，物流領域也需要高度的預測分析來保障其成本和速度。機器學習技術的能力使機器能夠提供更優越的數據。
如在今年的雙十一中，菜鳥根據以往數據庫預測訂單處理量，并能夠將任務成功提前分解到各個物流環節，確保其未來的處理能力。
在這樣的發展趨勢下，基于大數據和人工智能的物流體系的構建，是確保社會物流成本保持低水平的關鍵之處。
在智能物流嵌入式工控機領域，華北工控已積累了一定的行業經驗。多個自主研發的多物流模塊產品方案，對于智能化體系的海量數據實時處理反饋需求。
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