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中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 （2021），提出中油洗車流程關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes。

而第二篇論文明新科技大學 化學工程與材料科技系碩士班 顏志超所指導 戴廷紋的 新竹肉品市場廢水處理案例研究 （2020），提出因為有 廢水處理的重點而找出了 中油洗車流程的解答。

最後網站請問進加油站隧道式洗車，可以關引擎不發動嗎？ - Mobile01則補充：直到最近車髒了，想洗車才意識到，洗車三步驟：排N檔、不踩剎車、不拉手煞車，會再多一個關引擎， 這樣關引擎的情況下，洗車機拖的動車嗎？會不會把我的車 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了中油洗車流程，大家也想知道這些：

人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測

為了解決中油洗車流程的問題，作者蔡建明 這樣論述：

民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後，許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場，到現在國、民營加油站到處可見，顯見此行業市場競爭之激烈，而透過經濟部能源局的資料顯示，2020.01.04台灣總計共有2479家加油站，2022.05.15台灣總計共有2483家加油站，從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家，可見得這塊市場已趨近飽和，所以要在這市場能夠持續站穩腳步，除了價格比較之外，更延伸出其它額外的服務項目及環境條件，藉此提升顧客滿意度，進而留住舊有的客戶，甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析，這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式，然後透過該模式來預測未來的服

務項目的設計，顧客滿意度的結果好壞和改善的方向，以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後，再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議，三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法，確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。

新竹肉品市場廢水處理案例研究

為了解決中油洗車流程的問題，作者戴廷紋 這樣論述：

新竹肉品市場主要廢水來自於各式豬隻的排泄物（糞便、尿液）、屠宰中的血水廢棄物、固體脂肪、報廢內臟、載豬車的洗車水、所有的廢水都是高濃度有機廢水，由於天氣與頭數對汙泥產生多寡都有影響。夏天水溫在28.5℃時，溶氧只有0.17mg/L，而冬天水溫23.9℃時，溶氧提升到0.51mg/L。新竹肉品市場的檢測標準是低於1mg/L，所以並不會超過標準值。公司裡並沒有任何重金屬所以是屬於生物處理的，因此在夏天掌握溫度變化將有利於汙泥處理作業產生。這項研究是利用108年新竹肉品市場污水處理的資料為依據作為探討的方向。由於微生物受溫度影響，高溫並高有機負荷時，微生物處理的能力與活性所受的影響並不大，隨著時間

停留與反應的狀況增加，所以處理效果也會跟著增加。微生物的數量會隨著屠宰數量的多寡影響造成氧化還原效果，化學需氧量（COD）及懸浮物體（SS）易受到終沉池池底汙泥量影響及升高或是降低。這項實驗的數據與價值都可以作為後續工作的參考與使用。經由汙水處理的方式，透過檢測讓水溫、氫離子濃度指數(pH值)、懸浮固體(SS)、真色色度、自由有效餘氯、正磷酸鹽、氨氣、油脂、生化需氧量、化學需氧量、大腸桿菌等十一項檢測項目達到合格標才能排放。

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