本文是一篇MBA论文，本文以FT公司为研究对象，以循环经济3R原则和可持续发展理论为理论基础，对其垃圾分类无人化运营管理业务展开研究，分析其中的问题以及问题产生的原因，最终提出管理目标和优化策略。
1 绪论
1.1 选题背景及研究意义
1.1.1 研究背景
鉴于国内社会经济水平的不断提升，“大规模生产和消费”的经济增长模式正使国内生活垃圾的产量显著增加。按照我国统计年鉴提供的资料来看，在2011年之时，国内的生活垃圾清运量只有16395万吨，而到了2023年之时，就已经激增到26350.6万吨。由2014年开始，年均增长率已经大于5%，预测到2030年这一数字可能会实现34900万吨这一水平。鉴于某些城市在垃圾处理上所面临的缺陷问题，“垃圾围城”的情况已逐渐变成新型城市化进程中的一个障碍。所以，在城市的建设进行之时，处理生活垃圾已经上升为一个亟待处理与应对的核心问题。
从2016年开始，国内对生活垃圾的处理问题给予了更高的关注度，特别是在生活垃圾的分类处理方面。习近平总书记在多个场合对垃圾分类发表了关键性的指示。同时，国家相关部门也针对垃圾分类制定了高层次的政策框架，并陆续设计推出了相关的法律体系、法规要求和政策条例。在这之中，苏州市被列为46个主要的垃圾分类试点城市之一。其本身属于国内最具活力的一个城市，其具体管理的人口数量已经快要达到1300万。从2011年一直到2022年，生活垃圾的清运量每年的增长率都超过了6%。又在2022年9月之时，《苏州市生活垃圾分类管理条例》精准执行。这一条例持续有效地完善了一个基于法治、政府主导、全民投入的垃圾分类体系，为苏州市的生活垃圾分类工作带来了全方位的指导作用。
因为处理生活垃圾实际上是一项社会公益活动，因此从来是由政府来承担主要责任。鉴于当前生活垃圾的产出量逐渐增加，地方政府在垃圾处理方面的人力资源投入同样在持续上升。与垃圾分类有关的任务不只是需要众多的人员，也必须达到专业化的分类标准。这也就使得地方政府在垃圾分类方面的人力资源投入逐渐上升。从2023年10月来看，苏州市总计动用了6127名执法人员，对6058起不符合垃圾分类标准要求的行为开展规劝活动。显然，地方政府在垃圾分类管理方面的工作负担过多，这无疑给政府的公共服务管理带来了更多的压力。
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1.2 国内外文献综述
现如今，关于探索与分析垃圾分类无人化运营业务经营这一方面的内容往往都是以垃圾分类信息化系统以及信息化模式为主的。
1.2.1 国内文献研究综述
（1）关于垃圾分类无人化运营管理系统的研究
当前，国内在探索与分析垃圾分类管理这一方面还只是刚刚开始，利用学习参考发达国家在这一方面所做出的理论分析以及实践研究，积极考虑我国的基本情况，有针对性地开展探索与分析，在分析过程中主要关注的就是从源头开始减少排放量，以及在分类投放、收集、处理方面实现自动化，鉴于当前“互联网+”这一政策的刺激，我国的研究人员主要利用信息技术来探索与分析垃圾分类管理信息化，然后基于此强调了一定的理论内容。
探索与分析有关垃圾分类的无人化运营管理系统。垃圾分类的信息化覆盖了垃圾分类的整个流程、各个环节和多个方面，预计未来这将成为一个系统性的项目。黄晓乾（2020）建议，利用采纳视频摄像和4G无线传输等先进技术开展垃圾分析信息化可以构建一个信息化的监管平台。这个平台能够达到城市垃圾的智慧分类、收集和运输的智能监控，以及基地的差异化处理，确保整个管理流程的综合性覆盖。卢鸣（2019）持有的观点是，尽管环卫垃圾处理位于产业链的最终端，然而其技术规范和要求是最为严格的。他还强调，直至2020年，垃圾分类制度应达到35%的回收利用率。智能机械垃圾分拣技术将成为今后的关键性应对方案。葛涵涛（2019）经过对物联网云管理平台以及其他智慧环卫系统的深入研究，可得出结论，这些系统具有高度的可视化能力，可以有效地对人、车、事件和物品进行监管。另外，它们在某些特定场景下的应用效果并不理想，软硬件的兼容性也比较低，而且数据安全存在潜在的风险。周靖承（2014）对生活垃圾的收集和运输方式进行了深入地改进与完善，并对GIS在城市生活垃圾地理空间运输中的实际应用进行了全面分析。他所进行的研究往往着眼于成本的最优化，目标是使总体生活垃圾的收集和运输模式的整体成本费用达到最小，因此他建设了一个优化计算模型。他的学术探索重点集中在使用数学术语在计算的理论角度对GIS中的生活垃圾收集和运输模式进行改进与完善，而他的计算模型对于处理相似的实际问题具有很好的参考意义。王玉红（2019）分析了我国智慧环卫发展存在的现实问题，如信息化程度低、缺乏全流程监管等，应当加大力度完善环卫网络化和数据化建设，注重数据共享和联网核查，强化物联网升级改造工作。钟建元（2020）认为当前垃圾分类设备更为环保化和多动能化，在箱体设计、垃圾识别、机械操作、自动分类等方面均取得了长足进步。
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2 相关概念界定和理论基础
2.1 概念界定
2.1.1 垃圾分类运营管理的概念
垃圾分类的概念是把城市中产生的垃圾类型进行区分然后对其进行投放、收运以及处理，将其中还有利用价值的垃圾进行回收再利用，减少城市中废弃物处理数量，从而大大减少对社会环境的污染。这一做法目的在于提高它的资源和经济价值，同时也能减少垃圾的处理数量以及大大降低设施的利用率，从而减少处理成本，并能降低对土地的占用，在多个方面具有重大价值。
政府通过确定政策以及组织、积极引导市场、财政支持以及增加监督力度等行为，可以最大限度运用垃圾资源的价值，进而有效降低污染的工作，这就是垃圾分类运营管理的概念。这种做法对高效处理垃圾有着积极作用，可以显著减少垃圾排放量，大大降低垃圾对人们的生存环境造成的冲击，可以显著提升资源的使用效能，贯彻环保节约的生活观念。基于运营管理这种方式，政府有序引导和把控垃圾分类工作的开展，主要的好处在于不仅可以充分运用资源具备的价值，还可以塑造一个优美的环境，让人们居住在一个更加美好的家园。
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2.2 理论基础
2.2.1 循环经济3R原则
Boulding的“宇宙飞船理论”中明确提出地球上的资源是有一定限度的，只有转变资源利用方式来推动经济发展水平提升，才可以保证地球可以像宇宙飞船一样依靠自身能量实现持续发展。随后，由于经济活动频繁，对环境造成了一定的影响，这也引发了国外学者的重视，由此也促进了对循环经济学科的深入探索。20世纪末期循环经济的定义在世界范围内广为流行，引起了国内相关学者和环保部门的高度关注。
进入新世纪以来，在政策、法律以及实践层面，国内循环经济都得到充分发展。基于国家视角来看，我国出台了一批相关的政策，并在全国范围内进行一系列的循环经济试验，并且将其逐步推广到市、县。
“3R”是我国循环经济理论和实践的重要指导思想，部分学者提出第三个R的含义是资源化。具体内容如图2-1，“3R原则”为循环经济发展提供了表率，在整体层面来对生产和实践活动进行引导。
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3 FT公司垃圾分类无人化运营管理现状及存在的问题和原因分析 ........................ 19
3.1 FT公司概况 ............................... 19
3.1.1 FT公司简介 ......................................... 19
3.1.2 FT公司的发展历程 ................................... 20
4 FT公司垃圾分类无人化运营管理目标和优化策略 ................................ 37
4.1 FT公司垃圾分类无人化运营管理优化目标 ................................. 37
4.1.1 打造垃圾分类无人化管理运营新模式 .................................. 37
4.1.2 营造科技宣传新氛围 .................................... 38
5 结论与展望 ........................................ 49
5.1 主要研究结论............................................ 49
5.2 研究不足与展望............................................ 49
4 FT公司垃圾分类无人化运营管理目标和优化策略
4.1 FT公司垃圾分类无人化运营管理优化目标
4.1.1 打造垃圾分类无人化管理运营新模式
FT公司有必要利用技术革新和信息化策略，构建一个高效、智能且长久性的垃圾分类管理新模式，实现垃圾分类的无人化运营管理。这一创新模式会有效结合现代科技工具，例如物联网、AI以及数据分析等，以达到垃圾分类管理的信息化水平，然后相应提升管理效能、减少开销费用、优化环境质量，然后给长久健康发展贡献力量。
FT公司有必要引进自动化的垃圾桶，这些垃圾桶配备了传感器和通信器，以达到动态化监控管理垃圾桶的目的。利用这批传感器，能够有效监测垃圾桶内垃圾的具体状况，进行垃圾的分类和识别，以及确定垃圾桶的位置等，从而给垃圾分类的管理工作带来必要的数据支撑。另外，FT公司有必要积极应用图像识别和人工智能技术来积极探索并研发一个信息化的分类识别系统，该系统可以精准化判断垃圾中的各类垃圾情况，基于此来完成垃圾的有效分类。FT公司需要借助传感器等相关工具，来获取各种垃圾的产量、生成位置以及垃圾桶的投放状况等相关信息。收集垃圾运输车的行驶路径、运输情况等相关信息，并且收集垃圾处理厂的工作能力与效率等相关信息。对所搜集的数据信息进行彻底的清理和集成，以进一步保证数据信息足够精准以及完善。集成了来自各个渠道的数据信息，从而创建了一个全方位的垃圾分类与处理的数据集。通过应用大数据分析方法，主要对垃圾分类的相关信息进行了深入研究，以识别各个地域和时间段内垃圾生成的模式以及垃圾种类的布局状况。利用数据挖掘技术和机器学习方法，可以确定垃圾生成的高流量时段和高流量区域，以及各个种类垃圾彼此的关联性。基于数据分析的结果，对垃圾收集车辆的路线进行了改进与完善，确保它们可以有效地覆盖高垃圾产量的地区，从而减少了不必要的空驶距离。为了适应在各个时期之内的垃圾生成状况，需要积极有效地变更垃圾收集车辆的启动时间和行驶路线。
MBA论文参考
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5 结论与展望
5.1 主要研究结论
本文以FT公司为研究对象，以循环经济3R原则和可持续发展理论为理论基础，对其垃圾分类无人化运营管理业务展开研究，分析其中的问题以及问题产生的原因，最终提出管理目标和优化策略，本文的主要研究结论如下：
（1）在了解FT公司基础上，通过问卷调查和访谈调查方法，分析当前FT公司垃圾分类无人化运营管理存在的问题，具体包括运营成本过高、宣传中不重视科技运用、奖励线上兑换平台不通畅、缺少数据统计与管理工具等四个方面。存在问题的原因包括部分运营步骤仍需人工、新事物接受力度不足、技术实现和运维不足、管理部分缺乏信息化管理工具等。
（2）基于问题和原因分析，根据研究设定垃圾分类无人化运营管理目标，提出FT公司垃圾分类无人化运营管理优化策略，具体为降低运营成本、增加垃圾分类科技感宣传氛围、打通线上商城积分兑换平台、搭建垃圾分类智慧管理一体化平台等策略。
参考文献（略）