Lazer Logistics与零售商和制造商合作，将商品从码头运输到高速公路和仓库。Lazer Logistics如果你能将公司最优秀的经理克隆出来会怎样？Lazer Logistics是一家场地物流公司，帮助主要零售商和制造商管理从码头到仓库的货运，现在正尝试利用人工智能实现这一目标。公司的场地解决方案和创新高级副总裁迈克·墨菲（Mike Murphy）构建了一款嵌入其操作系统中的人工智能辅导工具。名为菲尔叔叔人工智能，它以公司首席运营官菲尔·纽瑟姆为模型，向现场经理提供之前只存在于纽瑟姆头脑中的制度知识，拉泽物流的首席信息官梅兰妮·桑德林（Melanie Sandlin）表示：“你把菲尔放到任何一个场地，几分钟内他就能看出哪里有效，哪里无效，以及需要改变的地方。司机们爱他。现场经理向他学习。他是我们网络中每个操作者每天都希望能接触到的。” 纽瑟姆在物流行业拥有36年的经验。桑德林在接受《商业内幕》采访时表示：“问题是只有一个菲尔，而有750个现场，所以我们问自己，‘如果我们能改变这一点呢？’” 菲尔叔叔人工智能从拉泽物流的连接系统中提取数据，这些系统管理卡车遥测、车厢内视频、维护、司机检查报告、劳动力数据和场地管理工作流程，使现场经理获得实时洞察和可操作的指导。“与其让经理打开四个不同的系统，自己组合出一幅图景，不如让菲尔即刻浮现出重要的信息：现在发生了什么，为什么会发生，优秀的操作者会如何处理。” 桑德林表示。与过去几十年逐渐实现自动化的仓库相比，场地——管理进入和离开设施的卡车、拖车和集装箱流动——是供应链中最后一个未得到技术升级的部分，供应链战略顾问和独立顾问巴特·德·穆因克（Bart De Muynck）表示，他在包括Gartner、project44和YMX物流等公司的供应链领域拥有超过35年的经验。“我们在仓库上有非常明确的关键绩效指标，我们在运输上也有非常明确的关键绩效指标，但没有人在场地上设定关键绩效指标。”德·穆因克说。“没有人真正了解他们有多么低效，或者这对他们的组织有多大影响。”人工智能有潜力帮助从事场地操作的人看到这些数据，使他们能从被动决策转向预测性决策，德·穆因克表示。在一个条件不断变化的场地环境中——由于天气、设备故障、员工缺勤和货运量激增——桑德林表示，快速决策至关重要。“如今大多数场地操作仍然缺乏对其工作范围内实际发生情况的实时意识。”桑德林说。“那个拖车在哪里？为什么那个码头拥堵？哪个卡车空闲了两个小时，原因是什么？如果无法在发生时回答这些问题，你总是在被动反应。”人工智能将运营知识转化为可扩展的资产快速而准确的决策的一部分是拥有支持优先权的知识——桑德林表示，拉泽物流发现只有最资深的员工通常具备这样的知识。桑德林表示，菲尔叔叔人工智能经过纽瑟姆三十年的运营知识训练，以便在管理问题时，它能成为没有那么多经验的操作者的合作伙伴。她表示，这在场地操作中特别有效，因为这些操作是以模式驱动的。“导致延误或事件的动作、序列和条件不是随机的；它们遵循可学习的模式，而人工智能在识别这些模式方面特别擅长，能在750个场地同时实现人类团队无法管理的规模。”桑德林表示。对于每天需要做出数十个判断的现场经理——例如优先安排移动、如何应对故障、何时需要灵活人员配置，或司机是否需要辅导——这些类型的指导，桑德林说，真正推动了卡车处理的变化，使操作更快更安全并降低成本。自从实施菲尔叔叔以来，桑德林表示，拉泽物流在运营方面看到了回报，数字化车辆检查报告和消除纸质流程使现场经理节省了之前用于手工输入的大量时间。“这些不是炫耀的人工智能数字，但它们代表着重要的东西：我们最宝贵的资产，我们的人，现在在行政障碍上花费的时间更少，更多时间投入到真正重要的工作上：辅导司机、服务客户和管理更好的场地。”桑德林说。“干净、一致、重复式的工作程序……