出貨到貨的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

高效營運的80則關鍵問答 第三輯 這是一本具有百萬價值的營運教戰手冊 討論所有企業都想化解的挑戰

為了解決出貨到貨的問題，作者陳宗賢 這樣論述：

　　企業經營，多少都會遇到想不通的困擾、跨不過的瓶頸、解不了的難題；或者對於這些困擾、瓶頸、難題，有了對策，卻不確定是不是上上策。   　　別煩惱！本書作者將他多年來在經營輔導中與課堂上常被問到的產銷、行銷、銷售等問題，該如何有效化解，整理成經營決策的80則KM（Knowledge Management）。加上它的前兩輯，就有240則KM。   　　有了它，經營決策者可以少走彎路，少犯錯誤，更精進於經營效益的提升。 　　有了它，當別人還在束手無策，你可以快速突破超越領先！   　　也誠摯提醒： 　　搭配《商品力：要賣好產品，先讓產品好賣》及《10步驟搞定行銷》效果更佳！在《商品力：要賣好產

品，先讓產品好賣》一書，可以完整且有系統地瞭解PM應該如何運作；在《10步驟搞定行銷》一書，更分享行銷管理的完整流程，也輔以案例作印證。   好評推薦   　　作為新手CEO，需要大師引路，才能在開創事業時，提前搬開路障，做好風險管理。 　　在聯聖跟著陳宗賢教授的步調，在商業策略上醍醐灌頂，這本《高效營運的80則關鍵問答》更是在商品開發、品牌經營、新產品策略等給了完整的啟示與指引，點醒決策者在關鍵時刻的思考及行動，是不可不讀的秘笈。——少女凱倫有限公司創辦人　花芸曦    　　創業從0到1是一件極為困難的過程，但真正的挑戰，卻是在站穩腳步之後，如何將企業由1進一步朝2、3、4持續邁進。 　　陳

宗賢教授驚人的學識和傲人的實戰經驗，對於企業的經營策略，運籌帷幄，都有一套獨特見解。 　　《高效營運80則關鍵問答》整理各個產業問題，回答簡潔扼要，在我有決策疑問時，總能當頭棒喝，我認為每個企業老闆、主管都應必備。——男研堂國際有限公司執行長　朱書玄   　　企業經營是一門博大精深的學問，有太多的理論不見得與實際狀況相符，總是讓很多的企業主戰戰兢兢孤獨地走著，此時如果有一位身經百戰的明燈能提點你在事業上的盲點，是最幸運的事，而我會說這個人就是陳宗賢教授。——點拾事業有限公司創辦人　石罡宇

出貨到貨進入發燒排行的影片

電子代工廠客訴事件與訂單關聯性之探討- 以網通代工廠為例

為了解決出貨到貨的問題，作者李昱鋒 這樣論述：

產品功能發生異常，產生「客訴」是在所難免，就連零缺點的產品也有可能因使用者個人喜好而產生客訴，在使用者主客觀的因素下，客訴事件必然發生，只是發生頻率的高低；客訴的發生會影響客戶滿意度，但客戶的滿意度不一定完全等於客戶下單意願，企業營運的目的是銷售公司產品或服務，所以研究客訴與訂單間的關係能更貼近企業的真實需求。本研究以系統化流程，判斷客訴事件是否有潛在可能對客戶日後下單的造成不良影響，以利企業在資源有限時妥善安排處理的優先順序，以免造成客戶砍單的不良後果。以個案公司的歷史客訴事件及出貨記錄為資料來源，運用8D分析手法解析客訴事件的不良現象類型、造成不良的責任歸屬、發生時機及真因、對策等因子，

再將客訴事件與出貨記錄做交叉比對，以統計t檢定找出影響出貨量的客訴類型，最後再以PZB品質缺口模式分析這些客訴事件裡關鍵因子的發生原因及可執行的對策，為個案公司及全體電子代工業者提出建議。造成個案公司訂單下滑的客訴事件類型是客戶一收到貨就發現產品有問題，且此問題是與設計相關或客戶自行造成的功能性不良，所以當可用資源短缺時，優先處理上述類型的客訴事件，可避免日後公司業績大幅減少。

高績效主管帶人術 上司滿意 × 下屬服氣 × 團隊獲利的8大實戰秘訣

為了解決出貨到貨的問題，作者張力仁 這樣論述：

高績效主管帶人術 上司滿意×下屬服氣×團隊獲利的8大實戰秘訣 ｜專門寫給｜ 剛晉升不熟悉帶領團隊的新手主管 有經驗但遇到管理要領瓶頸的資深主管 沒有背景資源急需建立團隊信任的空降主管 需要擬定主管培育計畫的 HR 人資主管 想要建立人才管理系統的企業經營者 ｜本書特色｜ ‧ 基本功培養 一步步教授識人、用人、帶人、留人訣竅，建立一輩子受用的帶隊技能。 ‧ 實用科學方法 容易上手的圖、表管理工具，快速找出問題、順利解決、達成目標。 ‧ 職場人事案例解析 從真實個案中精選出溝通、培育、績效法則，從此當主管心不煩、身不累。 系統化的核心觀念、邏輯式的圖表心法、完整性的執行架構、「8大實戰秘訣

」重點 ‧ 新官上任前應有的準備 ‧ 目標設定與任務交辦 ‧ 計畫展開與日常管理 ‧ 問題分析與工作改善 ‧ 主管的職場溝通藝術 ‧ 部屬培育與工作指導 ‧ 團隊領導與共識建立 ‧ 績效管理與員工發展 不只 突破所有管理盲點 更是 好主管必備的教戰手策 管理者必學的實戰技術 ｜各界好評聯手推薦｜ ‧ 城邦媒體集團首席執行長何飛鵬 ‧ 聯聖集團董事長陳宗賢 ‧ 澔楷科技總經理戴學文 ‧ 104人資學院總經理花梓馨 ‧ 第一傳動科技人資長張虹慧 ‧ 國賓大飯店人力資源處協理許雅綉 ‧ 玩艸植造共同創辦人周怡君 ‧ ATD大中華區資深講師蘇文華 ‧ 兩岸人資專家林娟 ‧ 中華人力資源管理協會理事于子

棋 ‧ 企業資深人資顧問劉晏谷 ‧ 企業教練、心理諮詢師張惠雯 ‧ 企業輔導顧問／口語表達專家王東明 ‧ 《拆解問題的技術》作者、培訓師趙胤丞 ‧ 自媒體產業發展協會理事長周育如

強化學習的Q深度網路於倉儲機器人路徑規劃與任務派遣

為了解決出貨到貨的問題，作者陳崴廷 這樣論述：

隨著網購數量的快速增長，物流倉儲業近年來發展迅速，以往存放於倉庫貨架上的商品需要人力到貨架中尋找，檢取與分類，以及送到包裝區以便出貨。由於少子化造成人力資源短缺及成本上升，使用自主移動機器人來取代這項任務便成為不可避免的趨勢，因此，群體機器人的任務派發以及路徑規劃，以達到最佳出貨效率，就成了一個重要的問題。在路徑規劃方面一般會選擇使用一些最短路徑的方法來處理，但這些方法大多會使機器人的路徑重疊，容易造成交通堵塞，必須花額外的時間來處理機器人會車的問題，本篇論文提出一個基於Q value的深度強化學習方法(Deep Reinforce Learning, DRL)來制定多機器人在同空間下的路徑

規劃，將倉庫環境下變動較大且較複雜的環境資訊可視化，轉成圖片分享給所有機器人，讓多機器人在倉庫中都能找到一條較有效率的路徑，這個方法能也能同時完成任務的派發，讓機器人選擇一個好的任務目標，以降低整體商品的等待時間，並且在運送過程中減少和其他機器人相遇的可能。在本篇論文中，模擬流程參考電商的倉庫環境及任務派發過程，機器人的路徑基於網格地圖的模型來規劃，而任務的派發以及機器人的行為都基於離散的模擬環境，並使用集中式的架構來決定機器人的行為，相較於其他方法能有效縮短一批任務下達後直到完成任務，將貨物送到指定地點平均和最大值所花費的時間。