上海ups国际快递公司地址-俄罗斯邮政“网购包裹”服务寄递超100万件
专家调查法
根据要调查的问题设计调查表（或者问卷），派出调查组到相关单位，与有关专家进行座谈，请专家给出评价指标，调查者应做好详细记录，并形成纪要。是种调登应尽可能广泛，争取获得全面信息，防止只根据片面的意见就做出决定。或者发救调查问播，请有关专家填写间卷，再国收问卷；也可就调查的问题对专家进行个人电话访谈。对接受调查的专家，应当进行适当的抽样选择。首先应当是行业内的知名专家，其意见有一定权威性，其次应当有丰富的实践经验，最后要懂得调查法的科学意义。接受调查的专家应当有一定数量，但也不是越多越好。一般一次调查选择11～17名专家为宜。
综合调查纪要，形成初步的评价指标体系（此时不要受必要性原则束缚，应尽可能多地列出所有可能的指标)，这些指标已经有了一定的层次性，形成了初步的体系。将这些初步的评估指标体系列成表格，通过电子邮件发给或打印出来后邮寄给相关专家，请专家确认，进一步听取意见。这次调查应更广泛一些，一般不局限于参与调查的专家。在这次调查的基础上，可根据投票决策法，得票多的胜出，再分析初选指标是否符合指标体系的基本原则，做进一步筛选，确定出最终的评价指标体系，并给出计算公式。2.群体决策法将有关专家或有关人员邀请到一起，以会议的形式进行讨论决策，可以首先听取和保留所有不同意见，不进行取舍。然后将各种意见综合，形成初步指标方案，再请专家选择，甚至打分。
最后根据投票法或打分法，得票/得分多的胜出。对确定的最终指标，应根据可获得的数据及其格式，给出计算公式。6.1.3评估方法1.TOPSIS分析法TOPSIS分析法称为逼近理想解的排序法(technique for order preference bysimilarity to ideal solution),简称理想点法。该方法具有对多属性决策问题以非线性的方式综合判断的优点。其基本思想是，首先给出用于评估的各指标的理想值和负理想值，然后用靠近理想值和远离负理想值的程度，作为优劣评估的判断依据。设有n个被评单位，每个被评单位有m个评价指标，w是第i个被评单位第个指标的数值，每个被评单位的每个指标都设置了一个目标值（理想值）和一个最差情况下的属性值(称为负理想值），分别是访和亏。TOPSIS分析法的计算步骤如下。
步骤1指标值的正则化，可采用如下公式进行计算：也可采用其他正则化的方法。下面来看一下用式（6-1）正则化处理的结果会怎样。如果将式（G一1）分别对理想值和负理想值进行正则化处理，将发现全部理想属性值被正则化成y+-（0，0，…，0），负理想属性值被正则化成y=(1，1，，1)。可见正则化后，各指标值在（0，1）之间。步骤2确定各指标的权重w，j=1，2，…，m。这一步一般采用专家打分法获得权重。专家打分法的做法与专家调查法相同，不同的是这里只要求专家给各指标的重要性打分，调查者应当统一给出分值的语义解释。步骤3计算被评单位与理想单位和负理想单位之间的距离：步骤4计算各被评单位与理想单位的贴近度：这里d对+di=1，因此有可见，用这里的方法进行TOPSIS分析时，不需要计算对理想点的距离，只需要计算对负理想点的距离。以上计算假设了每个属性都是正向的，即数值越大越好。如果是反向属性，应当作适当的正向化处理，参见式（6-8）和式(6-9）。
希望被评单位与理想单位的距离越近越好，与负理想单位之间的距离越远越好。所以，最后经计算所得的贴近度越大，被评单位越好。例合-1某航空公司要评估2条航线的经济性，通过专家调查法给出了指标体系和相应的权重，并给出了理想航线和负理想航线的各指标值。试帮助他们评价这2条航线中哪条做得更好。
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1.功能设计
智慧配送必须能自动识别配送信息。智慧配送能够自动识别需要分拣的货物，并从多个层面对其进行检验，比如亚马逊库位、货架、货物信息是否对应，分拣FBA头程货物信息与便携式阅读器提示的信息是否一致等。同时，在提货送货环节要对货物进行自动检验。智慧配送必须能对配送信息进行自动预警。如果在货物分拣、提货亚马逊国际快递送货环节发现问题货物，比如货物分拣错误、国际物流货物数量与订单要求不符等，智慧配送要做出自动预警。智慧配送必须能对配送路径优化进行智能管理。如果提货送货地点发生变化，智慧配送必须及时调整物流配送路线，并以配送评价为依据对配送班线、配送站点、配送成本、配送路径进行智能优化，使其实现实时更新。以GrS为基础增加一些与配送作业联系紧密的功能，或以配送企业的FBA头程
2.GtS设计
作业需求为依据对GIS专业版本进行设计开发。具体来看、物流配送作业的GIS设计必须满足五项功能，分别是信息查询功能、数据维护功能、辅助决策功能、配送路线设计与调整功能、配送评价功能。
3.配送管理信息系统
配送管理信息系统的功能是向各站点发送配送信息，根据订单查询各站点的配送能力，向其发送配送指令，汇总并反馈配送信息。该系统由七个模块组成，分别是货物信息管理模块、订单管理模块、配送路线信息模块、亚马逊空运配送事故管理模块、货物交接管理模块、配送业务结算管理模块、客户评价反馈管理模块。
4.RFID分拣系统
该系统借RFID对货物的出库品种与数量进行指示，让FBA海运货物分拣达到快速、准确的目的。现阶段，RFID拣货系统有两类。一类是DPS(摘取式电子标签分拣系统）。在库位、货架、货物RFID标签准确对应的前提下，一旦货物出库信息通过系统传到相应的RFID电子标签上时，标签就会发出信号，让拣货人员快速找到货物。 FBA物流另一类是DAS(播种式电子标签分拣系统）。工作人员为每位Amazon客户的每个储存位添加RFID电子标签，然后使用阅读器将货物信息录入系统，一旦货物出库信息通过系统传输到下单客户储存位分拣货物所在的RFID
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俄罗斯邮政的新服务“网购包裹”（Parcel Online）自2015年上半年推出，已促使包裹寄递量大幅增加，超过100万件，主要的网上商店如奥拓集团、乐都特都与其签约。
“网购包裹”服务专门针对每月寄递1000件以上包裹的电子商务市场用户。这些重量在5千克以下的包裹统一在俄罗斯邮政位于莫斯科附近的波多利斯克自动分拣中心进行分批处理，随后寄递至俄罗斯的71个城市。俄罗斯邮政对每单运输收取固定资费149卢布，包含增值税，并可保证投递时限。
俄罗斯邮政首席执行官Dmitry Strashnov表示，针对网上商店推出的新服务旨在赢取莫斯科和俄罗斯大城市企业客户的信任，他们占据了电子商务市场70%的份额。俄罗斯邮政不仅为客户提供了优惠的价格，并可保证投递时限。该服务推出后取得的成效表明，俄罗斯邮政做出了正确的决策，并且信心倍增，相信俄罗斯邮政将能重新占领原来在寄递市场失去的地位。
据相关分析，2013年，俄罗斯邮政在莫斯科和圣彼得堡的快递包裹市场份额不超过4%。而如今已上升到20%—25%。俄罗斯远程贸易协会主席Alexander Ivanov表示，出现这一情况得益于诸多因素，包括跨境货物运输的增加、投递时限的改善和为电子商务公司推出的服务。市场份额从4%上升至25%是喜人的，它意味着客户重拾了对俄罗斯邮政的信心。
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