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開南大學 觀光運輸學院碩士班 黃佳玲所指導 張澤民的 物流冷鏈配送失溫關鍵因素重要性之研究 ～以H代理商之代送商為例～ （2019），提出冷凍 倉儲 貨架關鍵因素是什麼，來自於物流、物流中心、冷鏈、代理商、代送商。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李魁鵬所指導 郭世哲的 基於深度學習應用於大型冷凍冷藏庫之最佳儲位管理 （2018），提出因為有 田口法、計算流體力學(CFD)、人工智慧、深度學習、多層感知器(MLP)、機器學習的重點而找出了 冷凍 倉儲 貨架的解答。
物流冷鏈配送失溫關鍵因素重要性之研究 ～以H代理商之代送商為例～
為了解決冷凍 倉儲 貨架 的問題，作者張澤民 這樣論述：
隨著台灣生活水準提高，對生活健康要求也提升，而對食的問題也就更加重視。近年來因都市化忙碌的工作，也改變了生活飲食習慣-外食人口增加。由便利商店、超市及量販店在冷藏及冷凍貨架設置不斷的擴充就可看出端倪，也就是說低溫食品銷售營業額越來越高且受到重視，因此冷鏈物流如何達成食品安全與品質保證也就成為重要課題。本研究針對物流冷鏈失溫關鍵因素重要性做研究，收集國內外現況、相關法規、文獻及專家學者對失溫關鍵因素做整體彙整建立架構。再以H代理商之代送商現況問卷調查，並以敘述性統計及層級分析法方式，針對有效樣本進行分析，求取重要性權重排序，提出符合對物流冷鏈失溫關鍵因素的參考指標。研究結果顯示，在失溫關鍵因素
三個構面中皆以人員管理為排序第一位，其次為倉儲管理，最後為運輸配送。專家學者與代送商11個準則平均權重排序，結論如下:員工教育訓練(1)，建立安全管理機制(2)，空間規劃與儲位設計(3)，加強衛生教育(4)，建立運輸車輛溫控資訊系統(5)，設置溫度差異警報提示系統(6)，了解失溫重要性(7)，設備設計與維護保養機制(8)，減少運輸流程失溫因素(9)，定時定期存取溫度記錄(10)，正確運輸工具保養與維修(11)。業者可在物流冷鏈配送失溫關鍵因素之準則權重排序下，分別依其重要性作為標準建立的憑據，並達成改善冷鏈績效的參考。建議政府相關部門：冷卻設備應建立第三方公證，達整體溫度標準化；對中小企業輔導
更新冷鏈相關設備，並鼓勵給予低率貸款；不定期辦理冷鏈相關課程提升作業人員專業水準；訂定冷鏈相關廠商人員證照化，以達專業化。
基於深度學習應用於大型冷凍冷藏庫之最佳儲位管理
為了解決冷凍 倉儲 貨架 的問題，作者郭世哲 這樣論述：
在大型冷凍冷藏的倉儲系統中，傳統上會利用計算流體力學(CFD)模擬的方法，分析倉儲空間中倉儲位置的溫度變化或分析蒸發器出風口的安裝數量與擺放位置對於倉儲空間流場之影響。但如果在冷凍冷藏倉庫建置完成後再來執行CFD，由於貨品的擺放數量、擺放位置與擺放高度等影響倉儲氣體流場的變數很多，因此當擺放條件有變化時則必須重新再執行CFD模擬，這會需要非常多的時間與人力。鑑於此，本研究探討以AI人工智慧的深度學習(Deep Learning)理論方式計算出最適宜的貨品擺放位置。由於貨品的擺放數量、擺放位置與擺放高度等條件非常多，本研究透過田口法(Taguchi Method)產生實驗直交表，並以存放倉庫末
端區域溫度-18℃至-22℃的區間做為目標條件，量測直交表提供之參考量測位置之溫度，並透過多層感知機 Multilayer Perception, MLP建立訓練模型，快速完成預測不同櫃位存放的最低目標溫度，建立完整的冷凍冷藏倉庫最佳儲位管理。本研究結果顯示，此套系統得以快速結合溫度量測預測貨架溫度範圍，以建立最適宜的櫃位擺放位置，並且應用於實際案例上。