Ideal Security 如何使用 AI 隊友，讓其物流團隊從手動作業中解脫

Ideal Security 採購和物流經理 Svitlana Zapolska 的收件匣每週會收到三次試算表。 其中包含這家專業門用五金供應商從供應商處運輸的每批海運貨物的最新狀態。

全面掌握這些最新資訊至關重要，因為準確的資訊有助於 Ideal Security 保持庫存流動和物流順暢。 但直到最近，更新這些貨運對 Svitlana 來說仍是大量乏味的工作。 她必須手動開啟每個貨運檔案，交叉比對貨運識別碼，並在 Asana 中逐行更新一長串欄位。

現在， Asana AI 隊友會為她完成這項工作。

目前，當大多數人想到 AI 時，他們會想到將工作自動化。 對我而言，另一個增強工作的流程更令人興奮。”

手動追蹤 20 筆貨件的組織成本 

在任何時間點，Ideal Security 都有 15 至 20 個未完成的貨運，在亞洲的供應商和兩個北美倉庫之間來回。 該公司的貨運代理商每週三次傳送更新的追蹤試算表，其中包含每個進行中的貨運的 30 多個資訊欄。 這些資料很快就會累積，每週最多會有 1,200 欄的資料傳入。

Svitlana 負責閱讀每個檔案、依據海運提單 (HBL) 號碼比對記錄，並使用目前狀態資訊更新對應的 Asana 任務。 這是重複性的工作，但卻很重要：維持貨運資訊的準確性和最新狀態，對於確保營運順利進行以及讓合適的人員隨時掌握最新資訊至關重要。

由於每個額外欄位都意味著更多的手動投入量，因此團隊僅追蹤維持下游工作流程運作所需的資訊。 其他所有資訊都被省略，因為沒有人有時間維護。

Ideal Security 總裁 Liohn Sherer 表示：「這是虛工，使 [Svitlana] 無法做其他事情。」 「這佔用了大量時間，而且並沒有真正的價值，但卻必須完成。」

AI 隊友如何追蹤海運貨物 

為了消除手動工作，Sherer 建立了一個 Asana AI 隊友，並讓其與 Svitlana 一起工作。 現在，當貨運檔案送達時，AI 隊友就會介入，使用儲存在其記憶體中的指示自動處理每批貨運。

步驟 1：貨運檔案抵達 Asana 中

貨運檔案透過電子郵件送達，並轉寄至為此工作流程建立的專屬 Asana 專案。

步驟 2：一項規則自動將工作指派給 AI 隊友 

任務建立後，Asana 規則會立即將其指派給 AI 隊友，新增 Svitlana 為協作者，並移除 Sherer，Sherer 是轉寄自動化的所有者，但不需要追蹤每個貨件的更新。

步驟 3：AI 隊友配對每個貨件

AI 隊友會閱讀試算表，識別每個貨件，並將其與正確的 Asana 任務相互比對。 它首先使用 HBL 編號尋找完全相符的項目，但如果沒有這些編號，它可以使用 PO 編號、貨運編號和其他背景資訊，自信地比對貨運。 由於 AI 隊友的記憶體中儲存了指示，因此即使貨件被合併、拆分或轉運，它也知道需要更新哪些資訊。

步驟 4：AI 隊友更新每批貨物的自訂欄位

貨件配對完成後，AI 隊友會在 Asana 中更新關鍵追蹤欄位，包括貨件狀態、提單、貨櫃編號，以及預估出發和到達日期。 保持這些欄位為目前狀態，會自動觸發下游工作流程，在正確的時間通知正確的人員。

步驟 5：AI 隊友標記異常值，並在評論中提出問題 

大多數貨件都會自動處理。 如果 AI 隊友無法以足夠的信心識別貨件，它會將人類專家加入通訊。 隊友建立子任務，標記適當的團隊成員，並分享其無法解決的資訊。 一旦有人在任務評論中回覆，AI 隊友就會從上次中斷的地方繼續。

從最簡可行追蹤到對可視度的徹底掌控

當工作以手動方式完成時，Ideal Security 僅追蹤持續推進工作所需的資訊。 現在，團隊追蹤 Sherer 所稱的「好有而無傷」資訊：額外的貨運資料，可為團隊提供更好的可見度，而毋須製造更多工作。

AI 隊友還能帶來手動作業難以實現的一致性。

「在許多方面，它比人類更可靠、更有效。」Sherer 表示，「因為它不會感到疲倦，而且擁有完美的記憶力。」

還有靈活性的優勢。 雖然傳統的重複性任務自動化方法在試算表變更時經常會失效，但 AI 隊友可以進行調整，而無需重建流程。

無需手動作業即可運作的物流

貨運檔案仍是一週送達三次，但現在 Svitlana 唯一要做的就是，在 Asana 中建立初始出貨紀錄。 接著，AI 隊友會接手，自動比對出貨並持續更新資訊。 Svitlana 可以專注於需要她的經驗和判斷力的工作，而非手動更新每個自訂欄位，同時由 AI 隊友在背後處理重複性的行政工作。

當您向人們展示 AI 隊友的潛力時，他們會眼睛一亮。 接著，他們就可以自行開始推出 AI 隊友。 因此，現在可以開始處理和解決所有這些營運摩擦點。”