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國立臺灣海洋大學 食品科學系 張正明所指導 陳懿的 應用生產限制理論與食品安全管制系統建立最大安全生產量核算公式-以新北市供學校午餐之團膳業者為例 （2021），提出RCP 管廠商關鍵因素是什麼，來自於團體膳食、食品安全管制系統、生產限制理論、DBR、最大安全生產量。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 （2020），提出因為有 氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)的重點而找出了 RCP 管廠商的解答。
RCP 管廠商進入發燒排行的影片
爬了很多音頻影片, 找到你想買(換) 的mic了嗎？很多店家都無法試用真苦惱...
使不使用海綿套 跟防噴網，對人聲又有什麼差異呢？女聲不專業的測試三款現在最熱門 #podcast mic讓你一次聽。▲ RODE podmic/ CAROL 920s / 鐵三角 ATR 2100x USB評價
▲ [佳樂CAROL-920S] 外銷品動圈式超心型麥克風] 享85折團購優惠, 廠商配送, 詳見https://www.surveycake.com/s/6mLXd (外銷品限量)
▌舊mic (00:00:41) 對比用
▌RODE podmic (00:00:49), 搭配RCP 有降噪(00:01:17), 我們EP23集的前三分鐘是用這支，但是後製也降噪處理做很多。我個人很不適合。
▌Audio-Technica 鐵三角 ATR 2100x USB (00:02:36) USB模式時聲音我最喜歡，可惜會收到樓下的雜音。我們EP24集也是用這支XLR模式收音的，很意外這支能唱歌(00:03:51)，表現也還可以喔！不愧是歐美都說CP值超高。
▌CAROL 920s (00:01:25) , 這款是外銷品。CAROL是為歐美大廠代工的台灣精品老字號。本集整個旁白都用這款. 它自帶降噪極強, 幾乎免後製降噪，唱歌(00:04:05)也細緻好聽 (原設計唱歌用的) ，如果加上團購優惠 我會封它為 #CP值之王！我們節目EP25 , 26集也都用這款。說話聲若偏高扁尖、較需加強低音、增加溫潤者，會很適合這款，規格 https://reurl.cc/5on9yv
@個人比較喜歡的效果集合：
CAROL 920s (00:01:48)
鐵三角 ATR 2100x USB (00:03:22)
RODE podmic 搭配RCP (00:01:17)
三款比較表 (00:06:18)
很多外國的影片都 把RODE podmic裸麥 表現得很清澈,
但我測的底噪是最大的 (00:01:00) , 一定要降噪處理，可能是我的錄音介面沒那麼強，或者是買到瑕疵品? 還是其他原因？ 且這支高音增強，因此我個人並不愛，女高音人配高音麥聽久了耳壓大。若你是較需要增強高音(清亮感)、或有人曾說你聲音較平不夠有精神，那這支RODE podmic應該能幫到你喔。
@補充資料：
:: CAROL 920s 男聲 https://youtu.be/gO_HYaQbD0o?t=266
:: RODE podmic & 鐵三角 ATR 2100x-USB男聲 https://www.youtube.com/watch?v=PtfDZG7IMXM
＃麥克風, ＃mic, ＃podcast, ＃vocalRecord, ＃唱歌, ＃RODE, ＃鐵三角, #CP值 #920s
應用生產限制理論與食品安全管制系統建立最大安全生產量核算公式-以新北市供學校午餐之團膳業者為例
為了解決RCP 管廠商 的問題，作者陳懿 這樣論述：
團體膳食業者以供應當餐熱食為主，且由於產品風險性高並且具有時間限制，容易受到設備、空間規劃與每日生產量異動大的限制。學校營養午餐政策執行多年至今，已累積相當多有關學校營養午餐的研究。本研究透過實地調查為主並輔以問卷，彙整從烹調/配膳/裝載設備產能、操作速度、迴轉空間、人力配置；菜餚種類、熱散失特性及HACCP 計劃書的監控與矯正措施等因素綜合考量，明確定義出「最大安全生產量」，並以各區製程瓶頸以限制理論中鼓-緩衝-繩法 (DBR) 為核心建立其計算公式，透過加權評分的方式給予生產量限制，進而將單純的生產結合食品安全風險管理的概念。生產排程以上午九點鐘為關鍵分界點，九點後起鍋菜餚經監測，通過加
熱之管制界線後不再加以限制，以最大產能進行計算；而九點前起鍋菜餚考量到菜餚可能面臨失溫，因此計算時應將承受風險的產能進行修正，依據業者在製程中表現建立評分表。與以往評定供餐量僅以配膳效率為考量因子不同，將調查範圍擴大至全廠生產流程，避免高估業者生產量並減少誤差。生產要因將歸納為人、機、料、法、環 (4M1E)，人：人員製餐繁忙程度則可能影響菜餚閒置時間，或是忽略管制計畫所規範之措施；機：菜餚製備之人機效率以蒸煮類、拌炒類、燉煮類顯著高於油炸類與烤類；料：依據散熱特性風險性最高前三名分別為油炸類、烤類與燉煮類；另一高風險為飯類，需求量較大，容易提早生產，增加失溫的風險；法：應避免菜單設計中菜餚分
類比重超過實際產能配比，超過時表示業者可能超量生產，且不敷成本投入；環：比對烹調區與配膳區面積供餐坪效，並以兩者之間產能差距進行修正得出烹調區面積：配膳區面積應介於 2.13 至 3.47 倍之間。透過調查結果建立針對學校午餐供應之團體膳食業者核定供餐量的參考計算公式並利用DBR其強調即時性與流程整合的特性，討論生產所面臨的「限制」，同時也不局限於「生產」，逐步修正評估手段，將有利於提升業者供餐品質與主管機關對於業者的掌握度，也可作為新建中央廚房或是學校自立廚房規劃之參考依據。
以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型
為了解決RCP 管廠商 的問題，作者徐韻如 這樣論述：
聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(
ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差
15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。