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訂單處理與生產管理

青鳥旅行

把每天超過四小時的理單工作,縮短到一小時內

透過 AI,一位人員每天整理訂單與特殊需求的時間,從超過四小時縮短至一小時內;Shopline 訂單與 ERP 匯出也能在同一流程中銜接。

訂單與特殊需求整理ShoplineERP 匯出
訂單連接敞開的蛋捲禮盒,再分流至三個配送包裹。

情境示意圖

01

面對的挑戰

在青鳥旅行,一位人員每天整理訂單與特殊需求,原本需要超過四小時。分送不同地址、贈品與折扣、運費、發票載具及統編,都必須在出貨前處理妥當。每筆訂單都有各自的細節,需要由理單人員彙整,才能交給下一個作業環節。

專案回饋成果>4 小時 → <1 小時每日訂單與特殊需求整理時間

此為一位人員每天整理訂單與特殊需求的回報時間,比較 AI 導入前後的作業情形。

02

我們的方法

我們部署理單 Agent,將 Shopline 訂單整理、分址與 ERP 匯出接到同一平台。AI 先處理重複的欄位轉換與資料準備,人員再檢視整理結果、修改內容,並處理待確認事項,將確認完成的訂單交給既有流程。

我們交付了什麼

  • Shopline 理單 Agent:轉換訂單欄位,整理特殊需求,提供人員檢視。
  • 分址處理流程:提供預覽、修改、品項合併,以及地址與超商取貨資訊的確認。
  • ERP 匯出流程:將確認完成的訂單交給後續作業,並保留處理備註與判斷依據供同仁查閱。
03

我們處理的關鍵細節

平台跟著真實訂單調整規則:載具與統編同時出現時的提醒、分址後的品項合併,以及地址與超商取貨資訊的確認,都落實到操作中。整理完成的訂單能銜接出貨準備,處理備註與判斷依據也保留下來,方便同仁後續查閱。

  • 訂單拆分至不同地址,再進行品項合併時,必須保留各次配送應有的數量、贈品、折扣與運送資訊。
  • 發票載具與統編可能同時出現,宅配地址與超商取貨資訊也需要不同的確認方式。這些例外必須在進入出貨準備前清楚呈現。
04

帶來的改變

導入 AI 後,每天的訂單與特殊需求整理工作,已從一位人員需要超過四小時,縮短至一小時內。人員從已整理好的資訊開始,把注意力集中在影響出貨的例外。隨著更多實際情況納入規則,團隊累積的經驗也能持續留在工作流程中。

05

如何驗證交付成果

以下是同類型導入可採用的驗收檢查。開始驗證前,先與團隊確認具代表性的輸入資料與驗收標準。

  1. 以含有贈品、折扣、運費與特殊需求的代表性 Shopline 訂單進行處理,逐欄比對整理結果與原始訂單。
  2. 將訂單分送不同地址,並合併適用品項;確認數量、收件人與取貨資訊仍符合原始需求。
  3. 加入載具與統編同時存在的訂單,檢查提醒與處理決定,再將確認後的 ERP 匯出資料與預覽內容及備註核對。

每一次用心的導入,都從理解工作開始。