伴随着自动化仓储物流运营所利用和产生的大量数据，数据应用已经由最初包括数据采集、保存和读取的管理信息化，发展到以协同共享、供应链一体化的流程优化。当前快速发展的人工智能技术立足于深度机器学习，根据大量的训练数据与海量的运算来提高模型优化能力，并用以解决实际问题。随着物联网技术（IoT）与人工智能技术（AI）乃至人工智能物联网技术（AIoT，即“ 人工智能与物联网的融合技术”）的发展，海量数据被连接到互联网中并加以收集和处理，数据应用正向数据分析、计划与预测、判断与决策的智能化方向发展。仓储物流软件的技术趋势之一，是以数据驱动为着力点的智能化运营。

仓储物流软件在当前已经不仅仅是一个硬件的控制和管理工具，还能收集、汇总和评估大量数据流，增强流程透明度；对数据的科学利用可以促进自动化系统的配置和持续优化，以验证、评估和改善整体系统的运营。瑞仕格致力于“用数据驱动的、基于机器人技术的灵活自动化物流解决方案，为客户创造卓越价值”，自2018年起开始发展机器学习技术。基于机器学习技术，仓储物流管理软件可以在解决方案设计阶段对订单数据、库存数据等数据进行分析、建模，对解决方案进行仿真模拟，确保解决方案适合相应需求。同时，软件也能支持自动化系统的持续优化，包括通过在上游和下游流程中实现高级时间段策略、流程优化和流程协同等对系统运营效率和吞吐量进行自动优化。另外，基于人工智能技术的机器人自我学习、视觉识别、语音识别等更多应用，也将为仓储智能运营带来很大赋能。