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倉儲系統軟體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦薛志榮寫的 AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略 和AnilMaheshwari的 資料科學輕鬆學都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和碁峰所出版 。
國立成功大學 製造資訊與系統研究所 蔡佩璇所指導 張馨云的 具螺絲模具使用壽命預測功能之智慧倉儲管理系統 （2020），提出倉儲系統軟體關鍵因素是什麼，來自於智慧倉儲系統、預防性維護、K-近鄰演算法、剩餘使用壽命預測。
AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略
為了解決倉儲系統軟體 的問題，作者薛志榮 這樣論述：
AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 【人工智慧在紅什麼？】 ．AI的誕生 1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 ．人機互動的發展歷程 60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是
勢如水火的兩大陣營？ 明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 ．機器學習和深度學習 機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。 【人工智慧如何影響設計？】 ．從圖片到影像，Ado
be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 ．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 ．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 【AI衝擊！設計師該何去何從？】 既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ ．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ ．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…
…六種方法助你永保飯碗！ 【比人還通人性！談AI的實踐】 ．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 ．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 ．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 【未來五年，人工智慧的發展】 ．智慧城市 下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工
作！ ．商場 對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 ．家園 在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ ★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃
給予相關建議。
具螺絲模具使用壽命預測功能之智慧倉儲管理系統
為了解決倉儲系統軟體 的問題，作者張馨云 這樣論述：
隨著資訊科技的發展，工業4.0是現今頗受關注的議題。然而仍有許多傳統產業尚未將新興科技的應用加入工廠管理中，對於製造流程中的工具零件之管理與維修處理方式，仍是使用傳統的倉儲管理以及矯正性維修(corrective maintenance)方法。工件的倉儲管理多半只記錄庫存資料，顯少進行生產歷程的資料記錄。當工件發生故障或受損而異常停擺時，才會進而採取相對應的處理。然而此一維修處理方式時常會造成無預警的停機狀況，以及非必要的損失。因此透過智慧倉儲系統的應用，進行工件生產歷程的資料記錄，得以用於工件剩餘使用壽命預測。透過提前預知工件可能的損壞時點，提早給予預防性處理，即可有效降低無預警故障而造成
的損失，為預防性維護(preventive maintenance)方法的一種。 本論文以台灣螺絲產業為主要研究對象，針對螺絲模具管理進行智慧倉儲系統的設計以及剩餘使用壽命的預測。台灣螺絲產業在國際上具有高市佔率，每年出口的螺絲數量及種類為全球產業中的冠軍。每一種螺絲有著不同特徵，並需要使用各式不同的螺絲模具進行製造。由此可知一間螺絲製造廠內的螺絲模具的種類其數量非常多，若不善管理則會增加人力以及製造成本的損失。本論文透過針對螺絲模具設計的資料庫結構進行生產歷程的資料蒐集，且運用K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbor, kNN)進行剩餘使用壽命的預測。管理者可依據預測結果進行模
具派工以及換模排程規劃，避免模具無預警損壞所造成生產成本的提升。
資料科學輕鬆學
為了解決倉儲系統軟體 的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：
本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，只要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 來自各界的讚譽 「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點，我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節，他的說明非常清楚。」—Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 「這本書為資料分析的主題做了精彩又
有價值的補充。整本書的結構清晰，我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」—Edi Shivaji博士 「隨著全世界進入大數據模式，這本書不但寫得好，而且時間也剛剛好！對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說，這是絕佳的橋梁和入門知識！」—Alok Mishra博士 「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解，真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入，接著突然之間—你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路，還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」—Charmaine Oak女士 「結論就是，對於有
興趣學習資料分析的任何人來說，這本書就是你學習的起點，希望它激發你對此領域的興趣，能夠掌握更深入的主題並提高技能。」—Keith S Safford