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後疫情時代全球貨櫃裝卸量之預測： 機器學習法之應用

為了解決長榮cargo tracking的問題，作者謝鋅翎 這樣論述：

現今國家經濟繁華，大多80-90%的商品需仰賴海運及空運，從原先港對港的運輸模式，至後來發展需要各種複合式硬體設備及運輸工具，故運輸成為經濟發展重要原因之一，若國際發生重大金融事件，首當其衝影響必是進出口貿易。近年來，隨著世界貿易趨勢改變，碼頭作業設備更新及新興國家的深水碼頭一一落成，新港口逐漸受歡迎，舊港口漸漸淘汰，各國港埠也因地理位置或發展背景，而影響貨櫃裝卸量。在2019年新冠肺炎的發生，造成港口人員負載不足以及碼頭嚴重塞港，甚至嚴重擾亂全球貿易秩序，影響全球經濟。本研究用機器學習，樣本期間為1995年1月至2021年10月，分別使用OLS/FM-OLS、ARIMA以及SVR三種方法進

行預測並做比較。五國(美國、日本、新加坡、臺灣及中國)實證結果顯示，整體而言使用SVR來訓練經濟結構模型及時間數列模型，在五國預測績效上，表現皆優於OLS/FM-OL及ARIMA方法。首先，在經濟結構模型預測表現上，OLS/FM-OLS平均MAPE為237.269%、平均RMSE為0.787； SVR平均MAPE為118.181%、平均RMSE為0.7142。最後，在時間數列模型預測表現上，ARIMA平均MAPE為156.033%、平均RMSE為0.811；SVR平均MAPE為118.181%、平均RMSE為0.7142。

航空地勤機坪作業盤櫃追蹤管理系統導入成效評估—以F公司為例

為了解決長榮cargo tracking的問題，作者唐國銘 這樣論述：

在台灣，航空地勤業是少數被政府列入管制的行業。地勤作業的模式及流程均依照傳統模式延續使用多年。自從2010年以來，因為政策及兩岸關係的穩定，台灣的航空運輸的需求大幅地成長，以致旅客、貨物運輸量逐年不斷地攀高。客戶需要運輸作業更具時效性且達到更高的品質。此外，航空公司對於航班準時到達的比率與裝載達成的比率的要求也較以往更高。傳統的機坪作業方式缺乏效率，要透過它來節約作業的人力、作業的時間以及營運的成本是不可能的。傳統地勤作業的資訊傳遞方式已漸漸無法滿足高度成長的業務量與作業要求。不過，因為作業環境與作業方式存在一定的特殊性質與專業性質，台灣航空的地勤的作業模式不適合完全比照國外的作法。加上引進

國外的系統會需要高額的建置成本，因此地勤作業公司決定研發一套自有的地勤作業的應用系統。經由不斷地討論與作業方式的調整，並廣泛採用許多新的科技，終於建置出一套航空地勤的機坪作業的盤櫃追蹤管理系統。此系統係運用在桃園國際機場的地勤機坪作業。透過電子化的資訊傳遞及追蹤管理，可有助於提升航空地勤的作業品質，並進一步確保飛航的安全。管理人員也可從系統所記錄的詳細的作業資訊，包含步驟、時間、項目及地點等，以及相關的資訊統計及分析功能，了解作業上的問題並加以調整。個案公司也因此成為了具備紀律嚴謹、作業標準、積極管理、優質服務及安全承諾的特色的專業地勤公司，也讓它在航空地勤業中永遠保持競爭的優勢，並提供客戶及

航空公司更加安全與優質的地勤服務。