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第四则是📢一个隐😱患。😝叶东升📱今天发现一个问题，他对于每个快😈递员的分区好像并不公平。
之前他对每个快递员分区的时😅候
，是大致按照区域的面积和地形来划👊分的🤠，却并未仔细考量这个区📢域有多少家工🏂😃厂。
也许有的片区工厂集中一些，甚至包含👌一些业务量高💪的大工🎈厂，负责该片区的👌快递员一😐天就能
27881;有几😘十个快递，而有的快递员可能🔥一大片地方但是工厂稀少，导致一整天快递数量只有个位数🤨。
这😐就导🤭致了今天的一个现象，比如张伟民第一批就分到🤑了6🎈个快递，而有两个🦋快递员当时一个都没💪有
。甚至其中有一个一整天都没分到快😒递！
如果长此以往，这种快递员业务量的差别会导致收入差距🤐悬殊，矛🌮盾就🦒会诞生。🦝
对于东风快递来说
，这也不是高效的分配方式，😒等😫到快递🙆单量上去了，很🦄可能张伟民奔波一整天都完不😑成自己当🦁天的配送单，而另外一个快递员却空闲🙆了大半天🌮
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哪🦑怕是到了新世纪👌的大快递公司，在没有大数据配送系统🔥之前，🤲也会存在这种不同快递员业务分配不公的问题。同💪样是快递🤪员🙈，两个不同区域的收入能差5倍以上