企業內部活動的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

競爭優勢套書(上下冊)

為了解決企業內部活動的問題，作者MichaelE.Porter 這樣論述：

　　企業如何降低成本？ 　　價值活動又如何創造有形的客戶價值？ 　　在企業面對其他競爭者亟欲分一杯羹的同時，該如何因應？ 　　本書將提供深入、結構性的分析答案。 　　競爭優勢——以低成本提供產品（服務），或是以與眾不同的效益獲得溢價——正是企業成功或失敗的基礎。但是，究竟企業如何達到低成本地位？如何與眾不同？ 　　波特教授在他的另一本著作《競爭策略》中說明了「產業與競爭者分析」的技術。在本書中則進一步解釋「企業如何建立並維持競爭優勢」。詳細說明：企業經理人如何評估本身的競爭地位？如何採取特定行動提升競爭地位？ 　　本書提供企業經理人，藉由成本或差異化創造競爭優勢的重要概念與實用工具。

書中所提出的「價值鏈」概念更是強而有力的分析工具。它能夠協助經理人界定並分析研發、生產、行銷、銷售通路等方面，企業藉以形成競爭優勢的各種基本價值活動。 　　透過價值鏈分析，波特展現出： 　　如何了解成本特性？如何創造並持續成本優勢？ 　　如何辨別會創造客戶價值的因素？如何成功地採行差異化策略？ 　　如何選擇對企業有益的技術策略，以及技術領導廠商的優缺點？ 　　如何分辨良性與惡性競爭對手？如何藉由競爭對手改善企業的競爭地位？ 　　如何劃分產業區段，並藉以形成持續、有利可圖的焦點化策略？ 　　如何因應未來的不確定性？情境模擬該如何進行？ 　　面對挑戰者時應該如何防禦？何時該進行攻擊性策略？ 　

　波特的理論，早已是知名商學院的必修課程。對於想領先群倫、以及想尋找策略規劃指南的經理人而言，《競爭優勢》是不容錯過的經典之作。  

企業內部活動進入發燒排行的影片

台灣速食餐飲產業商業模式之探討-以美式漢堡行動餐車為例

為了解決企業內部活動的問題，作者張瑋 這樣論述：

藉由文獻觀察、統計與歸納的方式，調查台灣的速食餐飲產業商業模式，了解其商業策略模式、獲利策略與市場營銷策略，並且藉由結構式問卷，進行美式漢堡行動餐車的平均創業成本為50-80萬元，平均於1年至1.5年間可回本，行動餐車已成為速食產業在臺灣發展的一個新興模式。本篇研究採文獻探討與結構式問卷調查法，分別研究臺灣美食漢堡行動餐車於市場中的現況與消費者於速食產業的消費行為。於文獻探討當中，經過SWOT分析，美食漢堡行動餐車於速食產業市場當中，資源上競爭的優勢為其原物料成本較低、機動性較高；弱勢為其無穩定店鋪與品牌目標市場選擇、造成行銷與曝光上的困難、受天候狀況影響、工時長且易受到各地政府法規不同規範

限制，而面臨遭檢舉的風險。其於當今市場環境下的潛在機會為掌握現今崛起的外送平台新經濟模式，以及市場的延伸與機動性，美式漢堡行動餐車產業可於觀光區、夜市等客源聚集處營業，也可能配合活動或政策獲取的客源；其潛在威脅是可能被強勢品牌速食店取代，且流動性高，經營相對於一般有店面的餐飲事業較為不穩定。美式漢堡行動餐車採用的經營策略主要為差異化策略，著重其產品與一般連鎖速食店提供服務/產品的差異。經過問卷收集，了解民眾於速食產業中的消費行為，主要受到品牌的影響，並且與食材準備環節呈現正相關，透過此數據調查，美式漢堡行動餐車提出未來的經營建議上品牌建立是相當必要的。

活動行銷：活動、慶典、集會與展覽(第二版)

為了解決企業內部活動的問題，作者克里斯．普萊斯頓 這樣論述：

　　這本最新、最即時的《活動行銷》第二版提供一套完整的工具、策略以及最佳實務經驗，為小型會議與展覽或者大型會展與慶典等各種活動規劃每個步驟，以打造出一個成功及完整的行銷計畫。 　　設計一個引人注目、吸引人們參與的活動以及達成活動主辦者的目標需要創意、努力以及你在本書中能夠學習到的知識。新版《活動行銷》全面修訂與擴充，內容包含了最近期的社交媒體與線上行銷、消費者行為模式，以及企業贊助等議題，並探討傳統與網路媒體中各種形式的宣傳、廣告以及公共關係。新增的當代個案研究和包羅萬象的資源更使本書成為理想的學生教科書以及實務工作者的常備工具書。

生產作業排程的實境演算法的建模前沿 -少量多樣特徵神經網路之訂單預測研究

為了解決企業內部活動的問題，作者游添寶 這樣論述：

代工產業鏈是臺灣之光，但處在價值鏈下游的電子組裝廠，所有的生產服務均需要依靠客戶單向所提供的中短期的訂單預測來進行。所有的生產排配，礙於數位化技術侷限，均傾向用人工排程方式進行代工業務的資源排程和資金調度，其中充滿訂單不準確的風險。為了維持競爭力不墜，必須予以客制化。針對少量多樣的數據結構，充分使用人工智慧技術來建模並推估出可資信賴的訂單預測。當使用訓練數據量不足却充滿多元的財報務報告進行預測時，需要使用小數據學習技術。當前較為成熟的方法大都採用像數據的無性繁殖，也就是拿既有的少量數據，去生成更多不同特徵的數據。可以訓練一個生成對抗網路模型去做數據擴增，但此種方法却不適用於具有時間落後屬性及

審查過後財務數字公允性的小數據公開財務報告環境，故本研究依照代工產業鏈特殊的產業特性及其相應的生產業務流程，進行客制化的建模。使用深度數據挖掘的前處理技術加上以各種迴歸算法為核心的數位德爾菲演算法，藉由改善式的專家調查法來進行應用程式編排，充分利用成熟雲計算數據處理技術來完成準確性的訂單預測。這是本研究所提出的小數據學習的創新思維和研究結果，同時根據數據實驗的結果必須強調，小數據神經網路應用的成功核心在於「數據及業務流程」而不在算法本身。