嘉里快遞送貨時間的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

商圈內實體零售商店結合電子商務之即時反應機車取貨服務模型之研究

為了解決嘉里快遞送貨時間的問題，作者蔡汶均 這樣論述：

城市商圈內以繁華商業區為核心的電器類、服裝類等實體零售商店，隨著商店經營成本提高，新零售改變消費習慣與物流需求，電子商務的發展也影響零售業營運模式的轉變，僅經營實體零售商店已無法滿足顧客的購物需求。基於商圈內實體零售商店結合電子商務之線上到線下整合模式 (Online to Offline, O2O) 之營運趨勢，並針對商圈內的交通運輸狀況，以即時物流為基礎，運用機車做為商圈內提供取貨服務之運具，以解決交通壅塞、停車卸貨不便等問題產生。因此，本研究提出商圈內實體零售商店結合電子商務之即時反應機車取貨服務模型，透過商圈內第一哩之取貨環境，在考量機車裝載容量的限制下，追求最小總取貨路線成本作為目

標。本模型視為是一個指派與路線規劃問題，並以基因演算法 (Genetic Algorithms, GA) 求解模型中的組合最佳化問題。針對未來新零售下之營運趨勢，以提供公司獨立經營、物流業者或商圈管理者，基於本研究所建立之商業模式，能實務運用在商圈內零售業之即時反應的機車取貨服務。

快遞專件配送之指派最佳化

為了解決嘉里快遞送貨時間的問題，作者施坤亮 這樣論述：

因近年電子商務、無店頭銷售的訂單數快速成長，如電視購物、網路購物、美食快遞等各式電子商務模式的快速興起，使得快遞配送的物流產業產生了快的配送需求，而物流運輸業也用盡心力來達到快速且有效率的完成各個配送任務。在快遞業中，物流士需要在時間內完成配送的任務，其所在的地點與訂單取貨地點有配送完成時間限制的相關性，指派人員不當的指派訂單給物流士而造成取件時間上的浪費進而無法在時間限制完成工作，是為不理想的指派，人為疏失，為避免這樣的疏失故要使用資訊系統進行自動指派，其中要考慮物流士所在的地點與訂單的取件地點的距離關係，再使用相關的演算法找出物流士與各單的配對進行指派，本研究使用基因演算法來指派訂單給物

流士進行快遞任務。因為物流士所在地點也影響配送的效率，所以也將物流士等待點也併入指派演算中的一個因素，採用K-means分群方法與訂單資料之取件地點得到一個與二個點再加上沒有等待點的三種情境進行基因演算再指派，求得各批次快遞配送所花費的時間，以ANOVA檢定比較各種等待點的配送時間與里程存在顯著的差異，表示等待點的分群對配送時間的減少是有效。另外也進行了基因演算法在這個指派研究中是具有穩定性，以前後兩個批次的指派，所得的配送時間與里程沒有顯著的差異，故有穩定性。對指物流士的指派次數也有同樣的狀況，次數差異不顯著故是具有公平性。由結果可以得知物流士自動化指派可以由適當演算法存入系統功能之中，以達

成公平、穩定與效率的最佳化指派，但系統之外的等待點與工作責任的分區也需要進行規劃，以達到整個指派體系的最佳化。