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经过几年的发展,我国快递末端服务水平逐步提升,但也面临着一些深层次的困难。一、投递进门难。大型居住区、商业区、校区、企综合办公区等区域人员密集,快递使用需求旺盛、服务需求个性化---,安全管理压力大,很多场所实行封闭式管理,分散服务的快递车辆、快递人员往往被---进入。二、网点形成规模难。投递方式要求快递员服务半径不能过远,网点投递规模有限,难以形成规模效应。多数末端网点属于个人投资,投资能力有限,管理能力、经营能力不高,快递网点多数处于弱小、分散状态,造成了资源浪费和重复性投入。
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下面的3个案例(生产力、设备利用率、效率)说明了-在仓储运营场景中的应用潜力。虽然这些案例可能并不适用于所有仓库,但它们确实展示了企业如何将自己已有的数据整合成可以应用机器学习技术的形式。案例一、生产力在拣选订单的环节,所有的仓库都存在不同员工的生产力不同这一现象(有效率的订单拣选员也有变现一般的员工)。但是相对于使用系统引导进行拣选的仓库而言,员工在生产力方面的差异在不使用系统引导的仓库中表现更为明显。
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