x DELIVERY HOUR: it represents the

x DELIVERY HOUR: it represents the hour of the first delivery, so the time from which the driver is
operative. In order to use this data in our analysis, we have calculated these values as the minutes
elapsed from the 6 in the morning. In particular, we expect that if the driver leaves the depot too late, he
has less time to complete pickup and delivery activities, since the operating window is shorter, as well as
the effective hours available to deliver services.
x STEM TIME: it indicates the difference expressed in minutes between the hour of the first delivery and the
exit of the driver from the warehouse. It is expected that a high stem time, negatively influences the
productivity of drivers because the driver spends more time to carry out the first delivery and
consequently there is smaller operating window, resulting in a lower number of stops.
x TIME WORK: it is the work time defined in minutes of the driver calculated as the difference between the
backing depot and the exit time. The higher the TIME WORK, the higher the opportunity to increase the
number of stops, obviously keeping fixed the upper limits that are the 8 hours of a normal workday.
x MASS: it is the mass (kg) of parcels, packages, documents loaded on the vehicle and intuitively, it is
expected that the higher this value, the lower the productivity of the driver because the number parcels
that can be effectively loaded is lower. In fact, usually parcels having huge mass are very bulky.
x MASS SATURATION: it shows the relation between the MASS and the load capacity of the vehicle. This
variable is recorded because it is useful for the company to understand if the vehicles are saturated or
not; the productivity is negatively affected by this variable.
x VOLUME: it indicates the volume (m3) of parcels that are loaded on a vehicle and obviously the lower the
VOLUME, the lower the productivity because the number of parcels that can be loaded decreases.
x KM TOT: it represents the number of kilometres performed by the driver during the day. It is calculated by
the system following the stop sequence made up during the day. The higher the kilometres, the higher
the number of stops because the driver will have more opportunities to meet more customers.
x KM EFFICIENCY: it is the relation between KM TOT and KM optimum, which are the optimal kilometres
computed by a software of the company based on the stops sequence of the driver. This indicator is
important because it allows to understand how the drivers perform their job. If KM EFFICIENCY is > 1,
the driver makes more kilometres and in turn productivity should increase.
x STOP FAILED DELIVERIES: this variable expresses the number of failed stops for the delivery activity.
Obviously, the higher its value, the lower the productivity.
x TOTAL SERVICES: they are the daily number of pickups and deliveries performed by the driver. As well
as, in this case it is expected easy that the higher the number of services assigned to a driver, the higher
his productivity.
x SERVICE LEVEL: it is calculated as the relation between the number of successful deliveries and the
assigned ones; hence the closer this value to one, the higher the productivity of the driver because he has
completed all the assigned deliveries.
x STOP DELIVERIES/STOP PICK UP: it shows the relation between the number of stops done for
deliveries and pickups. High values of this variable state for less stops for pickup activities and since
these ones are more time-consuming, we expect that the number of stops should increase.
x DEPOT AREA: this is the operative area (m2) of the depot. Hence, the bigger the depot, the higher the area
around it and consequently, the higher the opportunity for drivers to do more stops because probably
there are more potential customers (B2B or B2C).
x PARCELS/M2: it is the number of parcels managed by the depot divided by the depot area. So the higher
the number of parcels managed in the depot, the higher the number of stops because the area around the
depot is probably more productive and more exploitable.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

x ชั่วโมงจัดส่งสินค้า: จะแสดงถึงชั่วโมงการจัดส่งแรก ดังนั้นเวลาที่ควบคุมคือวิธีปฏิบัติตนภาย ใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์ของเรา เราได้คำนวณค่าเหล่านี้เป็นการผ่านไปจาก 6 ในตอนเช้า โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราคาดว่าถ้าโปรแกรมควบคุมออกจาก depot สายเกินไป เขามีเวลาในการทำกิจกรรมการเบิกสินค้าและจัดส่ง เนื่องจากหน้าต่างการทำงานสั้น เป็นชั่วโมงมีประสิทธิภาพที่พร้อมให้บริการx เวลาก้าน: บ่งชี้ความแตกต่างในระหว่างชั่วโมงการจัดส่งแรกนาทีและจบการทำงานของไดรเวอร์จากคลังสินค้า คาดว่า เวลาก้านสูง ส่งมีผลต่อการประสิทธิภาพของโปรแกรมควบคุมเวลาได้เนื่องจากโปรแกรมควบคุมใช้เพิ่มเติมเพื่อดำเนินการจัดส่งแรก และจึง มีขนาดเล็กทำหน้าต่าง ในเลขล่างของx เวลาทำงาน: เวลาทำงานที่กำหนดในรายงานคำนวณความแตกต่างระหว่างโปรแกรมควบคุมสำรองดีโปและเวลาออก ทำงานเวลายิ่ง ยิ่งมีโอกาสที่จะเพิ่มการจำนวนหยุด ทำให้เห็นได้ชัดคงขีดที่ 8 ชั่วโมงของวันทำงานปกติx โดยรวม: เป็นมวล (kg) หีบห่อ แพคเกจ เอกสารโหลดรถ และสังหรณ์ใจ เป็นคาดว่า สูงกว่านี้ค่า ประสิทธิภาพต่ำลงโปรแกรมควบคุมได้เนื่องจากหมายเลขหีบห่อที่สามารถมีประสิทธิภาพโหลดอยู่ด้านล่างได้ ในความเป็นจริง มักหีบห่อที่มีมวลขนาดใหญ่มีขนาดใหญ่มากx ความเข้มโดยรวม: แสดงความสัมพันธ์ระหว่างมวลและกำลังโหลดของรถ นี้ตัวแปรจะถูกบันทึกไว้เนื่องจากมันมีประโยชน์สำหรับบริษัทที่จะเข้าใจหากยานพาหนะอิ่มตัว หรือไม่ ประสิทธิผลส่งผลเสียได้รับผลกระทบจากตัวแปรนี้x ปริมาตร: แสดงปริมาตร (m3) ของหีบห่อที่มีการโหลดบนรถ และเห็นได้ชัดด้านล่าง นี้ปริมาตร ประสิทธิภาพต่ำลงเนื่องจากลดจำนวนหีบห่อที่สามารถโหลดx KM TOT: แสดงจำนวนกิโลเมตรดำเนินการ โดยโปรแกรมควบคุมในระหว่างวัน มีคำนวณโดยระบบตามลำดับหยุดขึ้นในระหว่างวัน กิโลเมตรสูง สูงจำนวนหยุด เพราะไดรเวอร์จะมีโอกาสมากขึ้นเพื่อตอบสนองลูกค้าได้มากขึ้นx ประสิทธิภาพ KM: เป็นความสัมพันธ์ระหว่าง KM TOT และ KM เหมาะสม ที่กิโลเมตรเหมาะสมคำนวณ โดยซอฟต์แวร์ของบริษัทตามลำดับหยุดโปรแกรมควบคุม ตัวบ่งชี้นี้เป็นความสำคัญ เพราะจะช่วยให้เข้าใจวิธีควบคุมการทำงานของพวกเขา ถ้าประสิทธิภาพ KM > 1ไดรเวอร์ทำให้ห่างมากขึ้น และในการเพิ่มผลผลิตควรx หยุดการจัดส่งล้มเหลว: ตัวแปรนี้แสดงหมายเลขของล้มเหลวสำหรับกิจกรรมส่งอย่างชัดเจน สูงค่า ประสิทธิภาพต่ำลงx รวมบริการ: เป็นหมายเลขประจำวันของรถปิคอัพและจัดส่งสินค้าที่ดำเนินการ โดยโปรแกรมควบคุม เป็นอย่างดีตาม ในกรณีนี้ มันไม่ง่ายที่สูงกว่าหมายเลขของบริการที่กำหนดให้กับโปรแกรมควบคุม สูงผลผลิตของเขาx ระดับการให้บริการ: มีคำนวณเป็นความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนจัดส่งประสบความสำเร็จและกำหนดให้คน ดังนั้นยิ่งค่านี้กับหนึ่ง สูงกว่าโปรแกรมควบคุมได้เนื่องจากเขามีจัดส่งที่กำหนดให้เสร็จสมบูรณ์x หยุดส่ง/หยุดรับค่า: แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนหยุดทำจัดส่งสินค้าและรถปิคอัพ ค่าสูงของรัฐนี้ผันแปรสำหรับหยุดน้อย สำหรับการจัดกิจกรรม และตั้งแต่คนเหล่านี้จะใช้เวลานานมาก เราคาดหวังว่า ควรเพิ่มหมายเลขของx ตั้ง DEPOT: นี้เป็นวิธีปฏิบัติตนภายพื้นที่ (m2) ของดีโป ดังนั้น depot ที่ใหญ่กว่า พื้นที่สูงรอบมันดัง สูงโอกาสสำหรับไดรเวอร์ต้องหยุดเพิ่มเติมเนื่องจากอาจมีมากกว่าลูกค้าที่มีศักยภาพ (B2B หรือ B2C)หีบ ห่อ/M2 x: เป็นหมายเลขหีบห่อที่จัดการ โดย depot ที่แบ่งตามพื้นที่ดีโป ดังนั้นยิ่งจำนวนหีบห่อจัดการใน depot หมายเลขที่สูงของหยุดเนื่องจากบริเวณสถานdepot เป็น exploitable มากขึ้น และอาจจะมีประสิทธิผลมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

x ชั่วโมงการจัดส่ง: มันหมายถึงชั่วโมงของการส่งมอบครั้งแรกดังนั้นเวลาที่คนขับเป็น
ผ่าตัด เพื่อที่จะใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์ของเราเรามีการคำนวณค่าเหล่านี้เป็นนาที
ที่ผ่านไปจาก 6 ในตอนเช้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราคาดหวังว่าถ้าคนขับออกจากสถานีรถไฟสายเกินไปที่เขา
มีเวลาน้อยในการทำกิจกรรมและการส่งมอบรถกระบะเนื่องจากหน้าต่างการดำเนินงานจะสั้นกว่าเช่นเดียวกับ
เวลาที่มีประสิทธิภาพในการให้บริการ.
x STEM เวลา: มันแสดงให้เห็น ความแตกต่างที่แสดงออกในนาทีระหว่างชั่วโมงของการส่งมอบครั้งแรกและ
ทางออกของคนขับรถจากคลังสินค้า เป็นที่คาดว่าเวลาที่ลำต้นสูงในเชิงลบที่มีอิทธิพลต่อ
การผลิตของคนขับรถเพราะคนขับรถใช้เวลามากขึ้นในการดำเนินการส่งมอบครั้งแรกและ
จึงมีหน้าต่างการดำเนินงานที่มีขนาดเล็กส่งผลให้ในจำนวนที่ลดลงของการหยุด.
x เวลาทำงาน: มันเป็น เวลาทำงานที่กำหนดไว้ในนาทีของผู้ขับขี่คำนวณเป็นความแตกต่างระหว่าง
คลังสำรองและเวลาออก เวลาทำงานที่สูงขึ้นที่สูงกว่าโอกาสที่จะเพิ่ม
จำนวนของการหยุดอย่างเห็นได้ชัดคงรักษาขีด จำกัด บนที่มี 8 ชั่วโมงวันทำงานปกติ.
x MASS: มันเป็นมวล (กิโลกรัม) ห่อแพคเกจโหลดเอกสาร บนยานพาหนะและสังหรณ์ใจก็เป็นที่
คาดว่าสูงกว่าค่านี้จะต่ำกว่าการผลิตของผู้ขับขี่เนื่องจากพัสดุจำนวน
ที่สามารถโหลดได้อย่างมีประสิทธิภาพต่ำ ในความเป็นจริงมักจะห่อมีมวลขนาดใหญ่มีขนาดใหญ่มาก.
x MASS SATURATION: มันแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างมวลและกำลังการผลิตไฟฟ้าของยานพาหนะ ซึ่ง
ตัวแปรจะถูกบันทึกไว้เพราะมันจะเป็นประโยชน์สำหรับ บริษัท ที่จะเข้าใจว่ายานพาหนะที่มีการอิ่มตัวหรือ
ไม่ การผลิตได้รับผลกระทบทางลบจากตัวแปรนี้.
x VOLUME: ก็แสดงระดับเสียง (m3) ของพัสดุที่โหลดไว้ในรถและเห็นได้ชัดที่ต่ำกว่า
ปริมาณที่ต่ำกว่าการผลิตเพราะจำนวนพัสดุที่สามารถโหลดลดลง.
x ทีโอที KM: มันหมายถึงจำนวนกิโลเมตรดำเนินการโดยคนขับรถในระหว่างวัน จะมีการคำนวณโดย
ระบบดังต่อไปนี้ลำดับหยุดทำขึ้นในระหว่างวันที่ สูงกว่ากิโลเมตรที่สูงกว่า
จำนวนหยุดเพราะคนขับจะมีโอกาสมากขึ้นเพื่อตอบสนองลูกค้าได้มากขึ้น.
x KM ประสิทธิภาพ: มันเป็นความสัมพันธ์ระหว่างทีโอทีและ KM KM ที่เหมาะสมซึ่งเป็นที่ดีที่สุดกิโลเมตร
คำนวณโดยซอฟแวร์ของ บริษัท ขึ้นอยู่กับลำดับการหยุดของผู้ขับขี่ ตัวบ่งชี้นี้เป็น
สิ่งสำคัญเพราะมันจะช่วยให้เข้าใจว่าไดรเวอร์ดำเนินงานของพวกเขา หาก KM ประสิทธิภาพคือ> 1
กิโลเมตรทำให้คนขับรถมากขึ้นและในทางกลับกันการผลิตจะเพิ่มขึ้น.
x STOP ล้มเหลวส่งมอบ: ตัวแปรนี้เป็นการแสดงออกถึงจำนวนหยุดล้มเหลวสำหรับกิจกรรมการจัดส่ง.
เห็นได้ชัดที่สูงกว่าค่าที่ต่ำกว่าการผลิต.
x บริการทั้งสิ้น: พวกเขาเป็นหมายเลขประจำวันของรถปิคอัพและการส่งมอบดำเนินการโดยคนขับ รวมทั้ง
เป็นในกรณีนี้เป็นที่คาดว่าง่ายสูงกว่าจำนวนของการให้บริการที่ได้รับมอบหมายให้คนขับรถที่สูงกว่า
การผลิตของเขา.
x ระดับการให้บริการก็จะถูกคำนวณเป็นความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของการส่งมอบที่ประสบความสำเร็จและ
คนที่ได้รับมอบหมาย ด้วยเหตุนี้ค่าที่ใกล้ชิดนี้ให้เป็นหนึ่งในที่สูงกว่าผลผลิตของคนขับรถเพราะเขาได้
เสร็จสิ้นทั้งหมดที่ส่งมอบที่ได้รับมอบหมาย.
x STOP ส่งมอบ / STOP PICK UP: มันแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนหยุดทำเพื่อ
การส่งมอบและรถปิคอัพ ค่าสูงของรัฐตัวแปรนี้ได้หยุดน้อยสำหรับกิจกรรมรถกระบะและเนื่องจาก
คนเหล่านี้จะใช้เวลานานมากเราคาดหวังว่าจำนวนหยุดควรจะเพิ่มขึ้น.
x DEPOT เขตนี้เป็นพื้นที่ทำงาน (m2) ของสถานี ดังนั้นที่ใหญ่กว่าสถานีรถไฟที่สูงกว่าพื้นที่
รอบ ๆ มันจึงสูงกว่าโอกาสสำหรับคนขับรถหยุดที่จะทำมากขึ้นเพราะอาจจะ
. มีลูกค้าที่มีศักยภาพมากขึ้น (B2B หรือ B2C)
x ผืนที่ดิน / M2: มันเป็นจำนวนพัสดุ การจัดการโดยสถานีแบ่งตามพื้นที่สถานีรถไฟ ดังนั้นที่สูงกว่า
จำนวนของพัสดุการจัดการในสถานีรถไฟที่สูงกว่าจำนวนของการหยุดเพราะบริเวณโดยรอบ
สถานีรถไฟน่าจะเป็นมากขึ้นและมากขึ้นโหว่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

x ส่งชั่วโมง : มันเป็นชั่วโมงของการจัดส่งครั้งแรก ดังนั้นเวลาที่คนขับรถ
หัตถการ เพื่อใช้เป็นข้อมูลในการวิเคราะห์ของเรา เราได้คำนวณค่าเหล่านี้เป็นนาที
ผ่านไปตั้งแต่ 6 โมงเช้า โดยเฉพาะ เราคาดหวังว่า ถ้าขับรถออกจากคลังช้าเกินไป เขา
มีเวลาน้อยทํากิจกรรมรับ - ส่งเนื่องจากหน้าต่างผ่าตัดสั้นลง ตลอดจน
ชั่วโมงมีประสิทธิภาพของการส่งมอบบริการ เวลา
x ก้านมันบ่งบอกความแตกต่างระหว่างชั่วโมงและนาทีแรกของการส่งมอบและ
ทางออกของคนขับ จากโกดัง คาดว่าเวลา ต้นสูง ส่งอิทธิพล
ผลผลิตของไดรเวอร์ เพราะคนขับใช้เวลาดำเนินการจัดส่งก่อน และจากนั้นจะมีหน้าต่าง
งานมีขนาดเล็กลง ส่งผลให้จำนวนลดลง หยุด
x การทำงานเวลา : มันคือเวลาในการทำงานที่กำหนดไว้ในนาทีของผู้ขับขี่คำนวณเป็นความแตกต่างระหว่าง
หนุนคลังและออกจากเวลา ยิ่งเวลาทำงาน ยิ่งมีโอกาสที่จะเพิ่ม
จำนวนหยุด แน่นอนการรักษากำหนดขีด จำกัด ที่เป็น 8 ชั่วโมงของวันทำงานปกติ
x มวลเป็นมวล ( กิโลกรัม ) ของพัสดุ แพคเกจ โหลดเอกสารบนยานพาหนะและสังหรณ์ใจ มัน
คาดว่าสูงกว่านี้ค่า ลดประสิทธิภาพของคนขับ เพราะหมายเลข พัสดุ
ที่สามารถโหลดได้อย่างมีประสิทธิภาพลดลง ในความเป็นจริงโดยปกติพัสดุมีมวลขนาดใหญ่มีขนาดใหญ่มาก ความอิ่ม
x มวล : แสดงความสัมพันธ์ระหว่างมวลและการโหลดความจุของยานพาหนะ ตัวแปรนี้
บันทึกเพราะจะเป็นประโยชน์สำหรับ บริษัท ที่จะเข้าใจ ถ้ารถจะอิ่มตัวหรือ
ไม่ได้ ผลผลิต คือ ผลกระทบจากตัวแปรนี้ .
x ปริมาณ :ก็แสดงว่า ปริมาณ ( M3 ) ของหีบห่อที่บรรจุในรถและเห็นได้ชัดกว่า
ปริมาณ , ลดการผลิตเพราะหมายเลขของพัสดุที่สามารถโหลดลง TOT
x km : มันแสดงถึงจำนวนกิโลเมตร โดยคนขับในระหว่างวัน มันคำนวณโดย
ระบบต่อไปนี้หยุดลำดับขึ้นในระหว่างวัน สูงกิโลเมตรสูงกว่า
จำนวนหยุด เพราะคนขับจะได้รับโอกาสมากขึ้นเพื่อตอบสนองลูกค้ามากขึ้น ประสิทธิภาพ
x km : มันคือ ความสัมพันธ์ระหว่าง ทีโอที กม. กม. ที่เหมาะสมซึ่งเป็นกิโลเมตรที่เหมาะสม
คำนวณโดยซอฟต์แวร์ของ บริษัท ขึ้นอยู่กับหยุดลำดับของคนขับ ตัวบ่งชี้นี้เป็น
ที่สำคัญ เพราะจะช่วยให้เข้าใจวิธีการควบคุมการปฏิบัติงานของพวกเขาถ้าประสิทธิภาพ km > 1
คนขับทำให้กิโลเมตรและจะผลผลิตจะเพิ่มขึ้น
x การหยุดล้มเหลว : ตัวแปรนี้แสดงหมายเลขของล้มเหลวหยุดกิจกรรมส่ง
แน่นอน สูงกว่ามูลค่า ราคาผลผลิต
x บริการรวม : พวกเขาเป็นเลขประจำวันของรถปิคอัพและการส่งมอบ โดยคนขับ เช่นกัน
เป็นในกรณีนี้มันคิดง่ายว่าสูงกว่าตัวเลขของการบริการให้กับคนขับรถ สูงกว่า

x ผลผลิตของเขา บริการระดับ : ซึ่งคำนวณเป็น ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนการส่งมอบประสบ
มอบหมายที่ ดังนั้น ยิ่งค่านี้หนึ่ง สูงกว่าผลผลิตของคนขับ เพราะ เขามี
เสร็จ
ได้รับการส่งมอบx หยุดจัดส่ง / หยุดรับ : แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของการหยุดทำงาน
ส่งมอบและรถปิคอัพ . ค่าสูงของตัวแปรสถานะเพื่อหยุดน้อยสำหรับกิจกรรมรับตั้งแต่
คนเหล่านี้ใช้เวลามากขึ้น เราคาดหวังว่าจำนวนของการหยุดควรเพิ่ม .
x คลังพื้นที่นี้เป็นพื้นที่ปฏิบัติการ ( M2 ) ของสถานีรถไฟ ดังนั้น ยิ่งทำ ยิ่งพื้นที่
รอบ ๆ และจากนั้น ยิ่งโอกาสสำหรับไดรเวอร์ที่จะทำหยุดเพิ่มเติมเพราะอาจ
มีลูกค้ามากขึ้น ( B2B หรือ B2C )
x พัสดุ / m2 : เป็นหมายเลขของพัสดุ บริหารงานโดย คลังแบ่งพื้นที่ทำ ดังนั้น ยิ่ง
เลขพัสดุได้ในคลัง สูงกว่าจำนวนหยุด เพราะพื้นที่รอบ
คลังอาจจะมากขึ้น และ exploitable เพิ่มเติม