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圖解物流管理(4版)

為了解決dhl退貨的問題，作者張福榮 這樣論述：

　　※ㄧ單元一概念，迅速掌握物流管理的精華與內涵。 　　※第一本物流管理圖解書。本次改版每章後新增相關個案。幫助讀者快速且有效率地認識理解此一理論與實務結合的學問與技術。 　　※圖文並茂．容易理解．快速吸收 　　物流管理近年來已成為企業重視的專業技術，不僅可降低營運成本，也是企業競爭力的利器之一。隨著供應鏈管理與全球運籌管理之崛起，更與營運模式之改變息息相關。物流管理為一門理論與實務結合的學問與技術。 　　圖解物流管理一書，結合文字與圖形之對照，不僅透過圖形簡明扼要呈現物流管理議題或內容，且運用文字淺顯的說明與補充，讓讀者能快速有效學習，對物流管理也能有更多的理解與認識

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dhl退貨進入發燒排行的影片

全球供應鏈中智能合約相關法律問題之研究

為了解決dhl退貨的問題，作者陳奕夫 這樣論述：

全球供應鏈之結構，涉及之參與者眾多，涉及之面向更包括國際與內國之私法與公法。而於高度追求效率、便捷之全球供應鏈中，雖然貿易實務上已使用電子文件，然其互通性與電子物權證券之實用性，仍有需要加強改進。或許在區塊鏈技術環境中之應用智能合約，得利用其不可篡改性建立具有高度可信賴之供應鏈。而智能合約作為區塊鏈技術環境中促進交易之系統，本文統整全球供應鏈之運作、趨勢與挑戰，說明智能合約之運作方式、功能與其扮演之角色，並探討智能合約為何有助於改善全球供應鏈之現況。除改善全球供應鏈之現況外，本文亦探討智能合約本身所面臨之問題，涵蓋層面包括技術上與法制上。在技術上智能合約不得不面對安全性、效率與建置成本之問題

。在法制上，又可分為在國際法上面臨跨境資訊共享之障礙、我國國內私法上處理物權證券繳回性之問題，以及公法上所面臨以智能合約標準化注意義務之可能、建立區塊鏈管理平台共同章程法律效力與容許性之問題。針對上開問題，本文首先針對電子貿易文件之互通性問題，提出智能合約在資訊整合、資訊篩選、資訊驗證與自動執行面向得以改變互通性問題之可能。次就進出口報關之注意義務與風險分配，提出藉由智能合約設定相關之通關條件與情境，具體化注意義務之內容。最後本文提出統合解決技術性問題、公法上義務要求與私法上緩和當事人權益受損之區塊鏈管理平台共同章程，欲藉由契約性質之共同章程，預先擬制相關之權利義務，並提前做出最適於供應鏈中各

參與者之風險分配。

Wish官方運營手冊：開啟移動跨境電商之路（第2版）

為了解決dhl退貨的問題，作者WISH電商學院 這樣論述：

近年來跨境電商的發展如火如荼，Wish 伴隨著這股熱潮應運而生，發展至今已成為北美領先的移動跨境電商平臺、全球第七的電商平臺。平臺的迅猛發展吸引了眾多商戶的湧入，為提高前端買家的用戶體 驗，同時不斷促進商戶的成長，平臺的運營制度也在日趨完善。   在過去的一年裡，平臺陸續推出了WE、FBW 海外倉項目，Product Boost促銷工具，以及新版商戶入駐流程，目的在於説明商戶更好地將優質的產品銷往全球各地。因此，第2版Wish 運營手冊在第1版的基礎上，更新了最新的平臺入駐流程、平臺政策，增加了對FBW和Product Boost的介紹，全面更新了資料分析技巧，更精選了成

功賣家的選品思路及產品優化方案，從更多維度幫助商戶解除運營上的疑惑。   本書適合所有有志於在Wish 平臺上一展身手的新老商戶。Shopping Made Fun！

應用動態線性模型預測物流中心即時貨車需求量之研究

為了解決dhl退貨的問題，作者徐煌盛 這樣論述：

隨著資訊科技的發展，全球的資料量呈現爆炸性的成長，傳統分析資料的工具已不再適用，進而衍生出大數據(Big Data)的觀念，而所謂大數據為需處理的資料過於龐大，必須透過特定的演算法來運算，大數據的資料具有三大特性:大量、高速、多變。使用大數據成功的案例非常多，像是Target、好萊塢電影、美國聯邦調查局。在供應鏈管理中，物流管理為最重要的環節之一，面對全球物流中心的激烈競爭，物流業也非常迫切需要大數據的分析工具，有效率地管理好貨車是競爭優勢來源之一，如果因為需求預測不準確，會導致企業失去大量訂單進而虧損。 傳統的需求預測方法大多為利用過去的歷史資料或經驗來猜測未來可能發生的情況

，此種預測方法無法反應即時的需求狀況，本研究將發展一套新的貨車需求量預測模型，首先利用邏輯斯迴歸模型預測製造商向物流中心下訂單要求運輸服務的機率，接著利用結合歷史訂單與POS累積銷售資料之模型預測貨物配送需求量，最後再以動態線性模型來更新模型裡的參數，並以多個製造商且單一與多個配送點兩種情況來說明。 從數值案例結果發現，本研究所提出的預測方法比傳統預測方法的準確度高，在多個製造商且單一配送點的部分，邏輯斯迴歸預測模型高達90%以上的正確率，貨物配送需求量預測模型的平均絕對百分比誤差皆在15~16%；而在多個製造商且多個配送點的部分，邏輯斯迴歸模型高達80%以上的正確率，貨物配送模型的平均

絕對百分比誤差皆在20%以下，證明使用本研究所提出的動態線性模型預測方法確實能夠比傳統的預測方法更好。