专栏人工智能
人类创造力和分析人工智能——可持续的结合
人工智能 (AI) 正在为我们在私人和工业领域开辟新的可能性。使用智能语言助手或超级计算机来计算和分析原本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，并且有能力超越人类处理大量数据的能力。但这些技术是否足够先进，足以真正取代人类及其专业知识？或者机器是否可以超越这一点并发展自己的创新和创造心智能力？
生产力的提高与创造力的缺乏
如今，人工智能系统可以处理大量数据和信息，并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，这些系统正在执行以前被认为是人类独有的工作。一个不可否认的优势是它们通常工作更加精确并且具有不变的可靠性。这不仅大大提高了生产力，而且也给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，但超越已知解决方案的创新和创造性思维能力仍然是人类所独有的。正如许多专家承认的那样，人工智能仍处于发展的早期阶段。与人类生活相比，人工智能还处于起步阶段，直到最近它才首次能够通过图像或模式识别的关键词来区分基本概念（“妈妈”、“爸爸”）。机器现在能够根据训练数据解决更复杂的问题；人类引导系统并“教导”它们。
更好的仓库性能
在物流领域，自学习系统已经在执行客户服务任务。 例如，机器人通过应用优化算法来管理物流流程，并根据对各种因素的整体评估来早期识别供应链内的风险。有理由预测人工智能将把内部物流流程提升到一个新的、更灵活的水平。由于自动化和数字化的广泛机会，仓库的生产力将显着提高。人工智能技术还可以通过更可靠的预测和库存水平调整来优化拣选性能。智能系统对拣选性能产生积极影响，因为人工智能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了一个新的水平。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，而许多公司（还）不愿意或无力承担。这需要对人员和技术进行大量投资，并改变项目处理的视角。这是否会在每个案例中得到回报还有待观察。中小型企业最好聘请外部服务提供商，帮助他们从人工智能中受益（类似于云技术的使用），同时考虑到他们的个人和财务能力。
人工智能取得成功的整体方法
与许多其他企业一样，胜斐朗将人工智能视为公司战略的核心部分，也是未来核心业务和正在兴起的数字化新浪潮的决定性因素。这里主要采用整体方法。只有监控所有接口和技术，才能确保自学习系统有足够的信息进行决策。 SSI SCHAEFER 等全方位服务提供商提供所有组件和系统部件的水平和垂直集成选项，作为实施新人工智能技术的基础。硬件组件和相应软件工具的交互是货物流通中的机器相互学习（包括跨不同级别）的基础，并确保智能（本地）控制而不影响质量或性能。尽管有这些技术进步，人工智能在确保（本地）控制方面所取得的成功程度始终取决于客户从仓库运营的更大优化、灵活性和活力中获得的个人利益。