The results of the regression analy

The results of the regression analysis originate some considerations on the relationships between the productivity
of a LSP and both operational and non-operational variables even if two of them have not confirmed the expected
behavior. In particular the STEM TIME presents a positive influence on the productivity. This is probably due to the
fact that a driver knows that he has to make a long run to perform the first delivery, and he will organize his
activities in order to complete deliveries and pickups faster, so his productivity could in turn increase. Relating to
the ratio between the stops for deliveries and the stops to pick up the model shows a negative relationship with the
number of stops and this could be explained because the system of payment of drivers is based on the successful
deliveries that they perform. Therefore a driver is likely to spend much time of its workday to successfully delivery
a parcel and trying to avoid failures, especially for B2C services, and this negatively affects productivity. The
negative impact of TIME WORK shows that if the driver has a less time to complete is activities he will likely to
rush more so that the productivity will be enhanced. Similarly, huge MASS SATURATION on the vehicle reduces
the potential number of stops, because the number of parcels that the driver could effectively load is lower. This is
especially true in the case of B2B deliveries where the volume and the weight of each single parcel are usually high.
For this reason the company should always pay attention to the vehicle loading strategy in order to enhance its
productivity. Then referring to KM TOT, outcomes have confirmed that the driver is productive if he makes more
km and this is due to the fact that there is a higher opportunity to meet more customers. Coherently, both the total
services completed by a driver and the area of the warehouse positively influence the productivity
Seven out of eleven variables show a significant impact on the number of stops. This result shows the level of
complexity of the system under analysis. This complexity has been also highlighted by Tamagawa et al., (2010) that
consider challenging the modeling of urban freight transport. However, in this environment two main managerial
levers can be identified for the improvement of the system. The first one is associated with the design of the network
and encompasses the STEM TIME, the TIME WORK, the kilometers covered by a driver, the number of services
that are completed, and the trade-off between the number of pick up and the number of deliveries. In particular a
more efficient location of the warehouses, an extension of the area covered by each driver and a more efficient route
structure can significantly improve the level of productivity. The second lever refers to the vehicle loading strategy
and to the dimension of the warehouse. In fact vehicles should not be excessively loaded, especially with big
parcels, so that the business can be performed more efficiently.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลการวิเคราะห์การถดถอยมาบางข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิผลLSP และทั้งสองตัวแปรการปฏิบัติ และไม่ปฏิบัติแม้ สองของพวกเขาจะไม่ยืนยันที่คาดลักษณะการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เวลาก้านแสดงอิทธิพลประสิทธิผล นี่คือเนื่องในความจริงที่ว่า โปรแกรมควบคุมรู้ว่า ต้องทำให้ยาวเพื่อดำเนินการจัดส่งแรก และเขาจะจัดระเบียบของเขากิจกรรมการทำจัดส่งสินค้าและรถปิคอัพที่เร็วขึ้น เพื่อที่จะสามารถเพิ่มผลผลิตของเขา เกี่ยวข้องกับอัตราส่วนระหว่างหยุดการจัดส่งและหยุดการรับแบบแสดงความสัมพันธ์เชิงลบกับการหยุดและนี้สามารถอธิบายได้เนื่องจากระบบการชำระเงินของโปรแกรมควบคุมขึ้นอยู่กับที่ประสบความสำเร็จจัดส่งสินค้าที่พวกเขาทำ ดังนั้น โปรแกรมควบคุมจะใช้เวลามากของวันทำงานของการจัดส่งเรียบร้อยแล้วพัสดุและพยายามหลีกเลี่ยงความล้มเหลว โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ B2C และบริการนี้ในเชิงลบมีผลต่อประสิทธิภาพ ที่ผลกระทบเชิงลบของเวลางานแสดงที่ที่มีเวลาน้อยให้เสร็จว่ากิจกรรมเขาจะมีแนวโน้มที่จะเร่งเพิ่มเติมเพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิผล ในทำนองเดียวกัน ลดมวลความเข้มที่ใหญ่ในรถเป็นเลขของหยุด เนื่องจากจำนวนของหีบห่อที่มีประสิทธิภาพสามารถโหลดโปรแกรมควบคุมที่ต่ำกว่า นี่คือจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่จัดส่ง B2B ปริมาตรและน้ำหนักของแต่ละหีบห่อเดียวที่มักจะสูงขึ้นด้วยเหตุนี้ บริษัทควรใส่รถโหลดกลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของผลผลิต แล้ว อ้างถึง KM TOT ผลลัพธ์ที่ได้ยืนยันว่า โปรแกรมควบคุมที่มีประสิทธิผลถ้าเขาทำให้มากขึ้นกิโลเมตรและนี่คือเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่ามีโอกาสสูงขึ้นเพื่อตอบสนองลูกค้าได้มากขึ้น ศิลปินกลุ่นนี้ ทั้งรวมเสร็จสมบูรณ์ โดยโปรแกรมควบคุมและพื้นที่ของคลังสินค้าบวกบริการมีอิทธิพลต่อประสิทธิผลเซฟของตัวแปรแสดงผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญจำนวนหยุด ผลลัพธ์นี้แสดงระดับของความซับซ้อนของระบบภายใต้การวิเคราะห์ ความซับซ้อนนี้ได้ถูกยังเน้นโดย Tamagawa et al., (2010) ที่ลองท้าทายโมเดลของเมืองขนส่ง อย่างไรก็ตาม ในหลักสิ่งแวดล้อม 2 นี้จัดการสามารถระบุกลไกการปรับปรุงระบบ คนแรกก็คือเกี่ยวข้องกับการออกแบบเครือข่ายและครอบคลุมก้านเวลา เวลาทำงาน กิโลเมตรที่ครอบคลุม โดยการขับรถ หมายเลขของบริการที่เสร็จสมบูรณ์ และ trade-off ระหว่างจำนวนรับและจำนวนจัดส่ง โดยเฉพาะการสถานมีประสิทธิภาพมากขึ้นของคลังสินค้า การขยายพื้นที่การครอบคลุม โดยแต่ละโปรแกรมควบคุมและกระบวนการผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้นโครงสร้างอย่างมีนัยสำคัญสามารถปรับปรุงระดับของประสิทธิภาพ คันโยกสองถึงรถโหลดกลยุทธ์และขนาดของคลังสินค้า ในความเป็นจริงรถไม่ควรโหลดมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับใหญ่หีบห่อ เพื่อให้สามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลที่ได้จากการวิเคราะห์การถดถอยมาพิจารณาบางอย่างเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการผลิต
ของ LSP และตัวแปรทั้งการดำเนินงานและการดำเนินงานที่ไม่ได้แม้ว่าสองของพวกเขายังไม่ได้รับการยืนยันคาดว่า
พฤติกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเวลาที่มีการจัด STEM อิทธิพลเชิงบวกเกี่ยวกับการผลิต นี่อาจจะเป็นเพราะ
ความจริงที่ว่าคนขับรถรู้ดีว่าเขามีที่จะทำให้ระยะยาวที่จะดำเนินการส่งมอบครั้งแรกและเขาของเขาจะจัด
กิจกรรมเพื่อให้สมบูรณ์และส่งมอบรถปิคอัพเร็วขึ้นดังนั้นการผลิตของเขาอาจจะเพิ่มขึ้นในทางกลับกัน ที่เกี่ยวข้องกับ
อัตราส่วนระหว่างหยุดสำหรับการส่งมอบและหยุดที่จะรับรูปแบบการแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงลบกับ
จำนวนหยุดและนี้อาจจะอธิบายได้เนื่องจากระบบการชำระเงินของผู้ขับขี่จะขึ้นอยู่กับที่ประสบความสำเร็จ
การส่งมอบที่พวกเขาดำเนินการ ดังนั้นคนขับมีแนวโน้มที่จะใช้เวลามากของวันทำงานที่จะประสบความสำเร็จในการจัดส่ง
พัสดุและพยายามที่จะหลีกเลี่ยงความล้มเหลวโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการให้บริการ B2C และนี้ส่งผลกระทบต่อการผลิต
ผลกระทบเชิงลบของการทำงานเวลาแสดงให้เห็นว่าถ้าคนขับมีเวลาน้อยที่จะเสร็จสมบูรณ์เป็นกิจกรรมที่เขาจะมีแนวโน้มที่จะ
รีบเร่งมากขึ้นเพื่อให้การผลิตจะเพิ่มขึ้น ในทำนองเดียวกัน SATURATION มวลขนาดใหญ่บนรถลด
จำนวนที่มีศักยภาพในการหยุดเพราะจำนวนพัสดุว่าคนขับได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถโหลดต่ำ นี่คือ
ความจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของการส่งมอบ B2B ที่ปริมาณและน้ำหนักของแต่ละผืนเดียวที่สูงมักจะ.
ด้วยเหตุนี้ บริษัท ควรให้ความสนใจกับกลยุทธ์การโหลดรถเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ
การผลิต นั้นหมายถึง KM ทีโอทีได้รับการยืนยันผลว่าคนขับคือถ้าเขามีประสิทธิผลมากขึ้นทำให้
กม. และนี่คือความจริงที่ว่ามีโอกาสสูงที่จะตอบสนองลูกค้าได้มากขึ้น เป็นตุเป็นตะทั้งรวม
บริการเสร็จสมบูรณ์โดยคนขับรถและพื้นที่คลังสินค้าที่มีอิทธิพลต่อการผลิตในเชิงบวก
เจ็ดสิบเอ็ดตัวแปรแสดงผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับจำนวนของการหยุด ผลที่ได้นี้แสดงให้เห็นถึงระดับของ
ความซับซ้อนของระบบภายใต้การวิเคราะห์ ความซับซ้อนนี้ได้รับการเน้นโดย Tamagawa et al. (2010) ที่
พิจารณาความท้าทายการสร้างแบบจำลองของการขนส่งทางเมือง อย่างไรก็ตามในสภาพแวดล้อมเช่นนี้การบริหารจัดการหลักสอง
คันสามารถระบุได้ในการปรับปรุงระบบ คนแรกที่มีความเกี่ยวข้องกับการออกแบบของเครือข่ายที่
ครอบคลุมและเวลา STEM, เวลาทำงาน, กิโลเมตรที่ครอบคลุมโดยคนขับจำนวนของการบริการ
ที่จะเสร็จสมบูรณ์และการค้าออกระหว่างจำนวนรับและจำนวน ของการส่งมอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
สถานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของคลังสินค้าที่เป็นส่วนหนึ่งของพื้นที่ปกคลุมด้วยแต่ละคนขับรถและเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
โครงสร้างอย่างมีนัยสำคัญสามารถเพิ่มระดับการผลิต คันที่สองหมายถึงกลยุทธ์การโหลดรถ
และขนาดของคลังสินค้า ยานพาหนะในความเป็นจริงไม่ควรจะโหลดมากเกินไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่มีขนาดใหญ่
พัสดุเพื่อให้ธุรกิจสามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลของการวิเคราะห์การถดถอยอยู่บางข้อพิจารณาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต
ของ LSP และตัวแปรการปฏิบัติงานทั้งงานและไม่ ถ้าสองของพวกเขายังไม่ได้รับการยืนยัน คาดว่าพฤติกรรม . โดยเฉพาะต้นเวลานำเสนอมีอิทธิพลทางบวกกับผลผลิต นี้อาจจะเนื่องจาก
ความจริงที่ว่า คนขับรู้ว่าเขาต้องให้วิ่งยาว ดำเนินการจัดส่งให้ก่อน และเขาจะจัดกิจกรรมของเขา
เพื่อเสร็จสิ้นการส่งมอบและรถปิคอัพเร็วขึ้น ดังนั้น ผลงานของเขาอาจจะเพิ่มขึ้น ที่เกี่ยวข้องกับ
อัตราส่วนระหว่างการหยุดการหยุดรับแบบแสดงความสัมพันธ์กับ
จำนวนของการหยุดและสามารถอธิบายได้ เพราะระบบการชำระเงินของไดรเวอร์จะขึ้นอยู่กับการจัดส่งสินค้าที่ประสบความสำเร็จ
ที่พวกเขาดำเนินการ ดังนั้นคนขับมีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายมากเวลาในการทำงานของเรียบร้อยแล้วจัดส่ง
พัสดุและพยายามที่จะหลีกเลี่ยงความล้มเหลว โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริการ B2C และส่งผลกระทบต่อผลผลิต
ผลกระทบเชิงลบของเวลาทำงาน แสดงให้เห็นว่า ถ้าคนขับมีเวลาน้อยที่จะเสร็จสมบูรณ์เป็นกิจกรรมที่เขาจะมีแนวโน้มที่จะ
รีบมากขึ้นเพื่อให้ผลผลิตจะเพิ่มขึ้น ในทำนองเดียวกัน ความอิ่มตัวของมวลขนาดใหญ่บนยานพาหนะลด
หมายเลขศักยภาพของการหยุด เพราะหมายเลขของพัสดุที่คนขับไม่สามารถมีประสิทธิภาพโหลดลดลง นี่คือ
จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของการจัดส่งสินค้า B2B ที่ปริมาณและน้ำหนักของพัสดุแต่ละมักจะสูง .
ด้วยเหตุนี้บริษัทควรให้ความสนใจกับรถโหลด กลยุทธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของมัน

แล้วหมายถึงกม. ทีโอที ผลลัพธ์ที่ได้ยืนยันว่าคนขับมีประสิทธิภาพถ้าเขาทำให้มากขึ้น
กิโลเมตร และที่เป็นเช่นนี้เนื่องจากว่า มีโอกาสสูงที่จะได้ลูกค้ามากขึ้น ติดแน่น ทั้งรวม
บริการเสร็จสมบูรณ์แล้ว โดยคนขับรถและพื้นที่ของคลังสินค้าบวกมีอิทธิพลต่อผลผลิต
7 จากตัวแปรที่ 11 แสดงผลกระทบต่อจำนวนหยุด ผลที่ได้นี้แสดงให้เห็นระดับของ
ความซับซ้อนของระบบภายใต้การวิเคราะห์ความซับซ้อนนี้ยังได้เน้นโดย Tamagawa et al . , ( 2010 )
พิจารณาท้าทายแบบจำลองการขนส่งสินค้าในเขตเมือง อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อมนี้สองคันเพื่อการจัดการ
หลักสามารถระบุสำหรับการพัฒนาระบบ หนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบเครือข่าย
และครอบคลุมก้านเวลาทํางาน กิโลเมตรครอบคลุม โดยคนขับหมายเลขของบริการ
ที่สมบูรณ์ และการแลกเปลี่ยนระหว่างจำนวนรับ และหมายเลขของการส่งมอบ โดยเฉพาะ
มีประสิทธิภาพมากขึ้นตำแหน่งของสินค้า การขยายพื้นที่ครอบคลุมแต่ละคนขับและโครงสร้างเส้นทาง
มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญสามารถเพิ่มระดับของการผลิต คันที่สองหมายถึงกลยุทธ์
รถโหลดและขนาดของคลังสินค้า ในความเป็นจริงรถไม่ควรเกินโหลด โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับผืนใหญ่
เพื่อให้ธุรกิจสามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ