公司的员工、营业额、服务网点数字，在业内的口碑、形象；

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企业资质

是否有经过官方正规的资质认证，获得AAAA级企业，诚信企业、代理认证等；
程度

是否拥有的人才，的操作流程，的服务程序等；
网络分布

全国自营的营业网点分布是否、密集度高，能给客户带来直接的便利；hszt56147258
增值服务

是否各种附加服务，如保价运输、代收货款、包装、上门接货、送货上门、签收回单等。解决客户的后顾之忧；
 运作

是否拥有严格的运作标准，对破损率、丢失率、签单返回率、发车（到货）准点率等有严格的指标把控。保障客户的货物安全；

时效安全

是否能够做到准时发车、准时到达、准时配送。
服务

销售人员、服务人员是否有较高的服务意识、的服务形象、积极的服务态度等；
信息网络

信息是实现的工具，是否具有较强的运营保障系统、条形码标示、办公自动化、信息同步化等；
性价比

公司所的服务的跟其运输价格的比值是否对等。不能单从价格选择，更要看其同时所的增值服务与反馈的满意程度是否合乎高等级公司的。
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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这两方面。关于数据，要明确的一个关键是：哪些数据是你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，就需要提高仓储系统中的数据的。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、员工系统、仓库系统、叉车车队系统等。