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這兩本書分別來自捷徑文化 和新銳文創所出版 。
國立彰化師範大學 企業管理學系國際企業經營管理碩士在職專班 黃蘭鍈所指導 黃雅琴的 探討傳統製鞋產業疫情後之採購因應策略-以A公司為例 （2021），提出forecast訂單關鍵因素是什麼，來自於COVID-19、採購策略、供應鏈管理、庫存管理。
而第二篇論文臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所碩士班 陳錦華、莊秀文所指導 朱毓華的 以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究 （2021），提出因為有 需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制的重點而找出了 forecast訂單的解答。
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我的第一本萬用英文會話攻略
為了解決forecast訂單 的問題，作者張慈庭 這樣論述：
從生活大小事，職場到旅遊，用英文會話填滿你的日常 每天一單元，無負擔學習，單字文法片語一網打盡 最精細的分類、最詳盡的補充知識，打造開口就能聊的強大會話實力 豐富分類主題，生活大小事全面包辦 將全書粗略分類為「生活大小事、職場萬事通、外出旅遊趣」三個章節，一共有115個單元，內容廣涵婚喪喜慶、人際應對進退、吃喝玩樂及職場交涉。採情境式劃分書中單元，包羅萬象且最貼近生活的主題，針對搭配各情境中可能遇到的狀況設計對白，不管遇到什麼情境都能參考書中的對話加以學習。 單字、片語、文法，超過600個延伸補充 搭配外師親錄的示範音檔學習完每一課的會話以後，我們替讀者們編寫了會
話中的補充單字、相關句子的換句話說、以及文法知識補充以幫助學習層面更加完整，全書加起來一共有超過600個補充，內容相當豐富。 教你如何精準用字，說出一口道地好英文 尚未建立英文語感的學習者，常常不可避免的出現一些因為使用自己的母語思考而犯的錯誤，為了解決讀者的困擾，在每個單元，書中列出了一些學習者常會犯的錯誤，搭配精心編寫的完整解析替大家解惑。
探討傳統製鞋產業疫情後之採購因應策略-以A公司為例
為了解決forecast訂單 的問題，作者黃雅琴 這樣論述：
本研究的主要目的是探討傳統製鞋產業在疫情後的採購因應策略。自從2019年底COVID-19疫情爆發以來，各國為抑制疫情的爆發，紛紛祭出各種防疫政策，再加上國際航運的貨櫃塞港，海運、空運費用飆漲等因素，導致產生供應鏈斷鏈危機。因此藉由本研究探討傳統製鞋業A公司的採購策略，是否因受到COVID-19疫情之影響而改變A公司的採購策略及供貨模式，以及庫存管理是否有因受到COVID-19疫情之影響而做滾動式調整。本研究採取質性研究方法中的半結構式訪談法來收集所需資料，在研究結果中發現因疫情關係加上航運時間不確定，打亂了A公司的採購策略，不再以統購策略之以量制價的方式為主要採購策略，而是以材料取得的方便
性為主要目的，並且積極尋找可替代原物料的供應商來避免發生斷料危機，此外，A公司在SAP系統下的庫存管理比疫情前管控得更加嚴格。本研究之結論得知全球供應鏈的模式，必須被迫改變，由長鏈改成短鏈。且全球化採購策略須改變採購模式，縮短採購流程，改成在地化採購。同時需落實forecast預購的備料機制，將訂單所需之材料提前生產並做有效配套，此外，由於A公司的庫存管理系統管控嚴格，建議以不違反企業的政策下，以製作簽呈的方式來請示相關上級主管的同意來放寬採購用量。
國際代工合約解析：藉大陸代工合同立法規範代工產業文化
為了解決forecast訂單 的問題，作者林家亨 這樣論述：
臺灣，享譽國際的代工設計王國；大陸，全球最大的代工製造重心！ 結合兩岸國際代工經驗，推動代工合同成文立法，將具有重要的指標性意義！ 國際代工是全球製造業界盛行多年的經濟行為，但在現行國家法律體系中卻是空白的名詞及概念，全球代工製造大國就國際代工合約的規範普遍呈現空白立法的現況。國際代工業界長久以來存在大欺小、強凌弱的陋習，國際大廠競相訂定制式合約、格式條款，轉嫁產銷成本與風險給代工廠。臺灣以從事國際代工起家，而中國大陸是全球最大的代工製造重心，但代工立法卻都付之闕如。若能結合兩岸國際代工經驗推動代工合同成文立法，將具有指標性意義，等同實質規範全球代工製造業的遊戲規則。本書完整解析國際
代工合約的體系架構及潛在風險，輔以實務案例解說合約之風險，並比較國際間的代工相關立法，以期為國際代工製造業導入公平合理且明確的規範。 邏輯性解析國際代工合約的體系架構及潛在風險 工商時報連載《法務長分享的12堂課》精彩案例 本書特色 ★「實務經驗」結合「法律規範」，完整解析國際代工合約的體系、架構及內容！ ★秒懂國際代工合約~製造業從業人士、專業經理人必讀教戰手冊，征戰商場的實務寶典！
以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究
為了解決forecast訂單 的問題，作者朱毓華 這樣論述：
需求預測與供應鏈的生產、運輸和庫存水平密切相關。通過準確的需求信號，可確保客戶訂單按時交付，幫助企業制定長期銷售和運營策略。疫情、貿易戰以及塞港壓力下，傳統的需求預測方式已無法提供準確預測。因此在後疫情時代，開發優化的需求驅動預測模型，以反映市場波動至關重要。該研究使用2018年1月至2022年2月的客戶銷售數據和Covid-19因素，開發三種需求預測方法。每種方法皆設定提前2個月預測，並對訓練和測試集採用80/20分割法。方法A使用客戶銷售數據進行分群。分群數是由手肘和輪廓係數決定。方法A訓練與外部因素結合，開發多變量需求預測模型。方法B排除分群的多變量模型。方法C為單變量模型。內部和外部
驗證衡量預測準確度。內部驗證使用測試數據集（20%），而外部驗證為使用2021年9月至2022年2月的實際值比較。方法A決定四個集群。「市場開發」適用於集群1的急診床位數低於 200 張的客戶。集群2為調貨的經銷商或批發商。集群3中的客戶依賴穩定庫存和定價的投標。集群4的客戶是床位超過200個的急症醫院。集群4具較高貢獻，為潛在客戶，策略是「市場開發」。方法A在需求預測中表現最好。最佳模型是基於內部驗證，最低預測誤差的模型。該研究採用了外部驗證，確保實際環境的預測能力。方法A組合在大多時期提高ABC公司的預測準確度約3%至10%，但在2022年1月表現不佳。特殊時期應降低風險控制值的10%至1
5%。因此，外部驗證為有效的預測風險機制，減輕因預測錯誤導致的供應鏈中斷。分群識別潛在客戶並幫助企業制定營銷策略。結合分群分析和機器學習是一種穩健的需求預測方法。預測風險控制機制，也可作為需求信號來緩解供應鏈波動的風險。因此，本需求預測框架助於降低庫存過多或缺貨的風險，減少延期交貨，滿足客戶需求，並支持業務增長，並優化以需求為導向的管理流程。關鍵字：需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制