[企业管理]邮政系统,真得悲哀呀!居然歪曲理由掩盖事实

邮购风波
博主通过taobao购买了一个面包机,但在配送过程中遇到了邮政快递要求自提验货的问题。由于身体原因无法亲自前往,又找不到合适的朋友帮忙,最终卖家延长了确认收货的时间。

1、过程

taobao购买了面包机,三天前就到了成都,当时上午和我联系,问我是否要求验货。
意思就是:
验货,必须到邮局去拆包装,否则,送过来就只能签收,不能检查后签收。

我给那个快递师傅说,我腿上做了手术,没法出门,他们让我找朋友过去代取,我对他们说,这边没有朋友。
朋友都在上班,怎么可能让人家不上班去给你取一个面包机。
然后那个师傅还不错,说向领导请示一下,十几分钟后电话打来,说他们不能违反规定,只要我坚持验货,就必须去他们那边验,否则,不能验货,只能签收!

当天下午就和卖家联系,卖家说,没问题,他们发的是e邮宝,必须送货上门的。让我不用着急,他们又和邮局那边联系了一下,然后给我又加了10天确认时间。

2、证据

今天上邮政快递查了一下,结果如下:
您的邮件于 2010-07-16 16:00:00(成都市邮政速递公司第三投递分部)未投递成功
未妥投原因:收件人要求自取,保持与收件人的联系
处 理 时 间 处 理 地 点 邮 件 状 态
2010-07-12 19:21:00 佛山市顺德区容桂邮政分局速递揽收部 收寄
2010-07-12 19:43:00 佛山市顺德区容桂邮政分局速递揽收部 离开处理中心,发往顺德市
2010-07-12 19:50:28 顺德市 到达处理中心,来自佛山市顺德区容桂邮政分局速递揽收部
2010-07-12 23:07:19 顺德市 离开处理中心,发往成都市特快
2010-07-15 21:22:08 成都市特快 到达处理中心,来自顺德市
2010-07-16 07:10:44 成都市特快 离开处理中心,发往成都市邮政速递公司第三投递分部
2010-07-16 09:28:04 成都市邮政速递公司第三投递分部 安排投递
2010-07-16 10:00:00 成都市邮政速递公司第三投递分部 未妥投 ——和我电话联系过
2010-07-16 16:00:00 成都市邮政速递公司第三投递分部 未妥投 ——这一条根本没有人给我电话

嘿嘿,理由居然是:收件人要求自取!
真是惊人的理由。

3、分析

我很怀疑邮政的目的是什么,难道说他们根本不信任自己的快递人员,快递人员送到客户这边拆箱验货和在他们那边验货唯一的不可确定的地方就是快递人员的快递路 途。如果是这样,我作为客户更不可能答应不验货了,因为,如果我答应了,结果就有可能是快递人员中途更换东西,我只能接受一切。
嘿嘿,可怜的邮政快递。
突然想起十年前的两篇关于邮政的对话:
2004年,电子商务如何做?邮政怎么办?(一个朋友问:物流怎么样,老兄有什么建议?你以前应该做过的)
http://blog.youkuaiyun.com/qingrun/archive/2004/06/28/28240.aspx

4、最后

这样的责任感,这样的做事方式,这样的制度,这样的内部信任状态,邮政怎么可能不倒?

这样的物流系统,中国最大最早最原始的物流体系就是这样的现状。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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