SOLUTION · LOGISTICS
物流 AI：更聰明的規劃，更穩定的交付
把分散在 TMS、WMS、車隊與客服之間的決策，收斂成一個統一的營運儀表板。AI 處理常規調度，例外交由人機協作，數週內完成區域試點上線。
物流的難題不是缺資料，而是決策太晚
物流營運的瓶頸，很少是「看不到資料」，而是「資料看得到、卻來不及反應」。訂單在 OMS、車輛在 TMS、庫存在 WMS、異常在客服信箱與司機 LINE 群組裡，調度員一天要在六、七個系統之間切換，靠經驗與電話把缺口補起來。一旦遇到塞車、缺車、客戶臨時改單或最後一哩的地址問題，現場往往是事後才知道，補救成本是規劃階段的數倍。
Tenten AI 的做法不是再丟一個新系統給你，而是把現有的 TMS／WMS／OMS 透過 API 串成一個統一營運視圖，讓 AI 在背景持續做路線規劃、運費試算、單據比對與異常偵測。常規、可重複的決策由 AI 自動處理；牽涉客戶關係、成本權衡或安全的判斷，則升級成「人機協作」的工單——AI 先把脈絡、選項與建議備好，調度員只需審核、微調、放行。
我們是 FDE（Forward-Deployed Engineer）團隊，工程師直接進駐你的營運現場，跟著調度員跑一輪真實的班表與異常，而不是隔著需求文件猜。先選一個區域、一條路線或一個倉做試點，數週內上線、用真實單量驗證 ROI，再橫向複製到全網。
核心能力
01
統一營運儀表板
把 TMS、WMS、OMS 與車隊定位的訊號匯整到單一視圖，訂單、車輛、庫存、異常一頁掌握，調度員不必再在多個系統間切換比對。
02
AI 路線與裝載最佳化
考量時間窗、車型限制、回程空車、即時路況與燃油成本，動態產生最佳路線與併單方案，並在路況變化時自動重算、推播調整建議。
03
出貨單據自動化
從提單、託運單、報關與簽收文件中自動擷取欄位、交叉比對訂單與運費，標記不一致之處，把人工 key 單與對帳的工時壓到最低。
04
例外管理工作流
誤點、缺車、改單、地址錯誤、貨損等異常自動分類並排序，AI 備妥脈絡與建議處置，調度員一鍵審核放行，每個決策留下可稽核軌跡。
05
司機端 AI 助理
司機用自然語言（中文）即可查詢下一站、回報異常、上傳簽收照片，AI 自動回填系統並同步更新 ETA，減少電話往返與資訊落差。
06
與 TMS／WMS 原生整合
透過 API 串接你既有的 TMS／WMS／ERP，不替換核心系統、不搬資料，部署在你的 VPC 內，資料不外流，符合企業資安與稽核要求。
應用場景
多溫層配送路線最佳化
冷鏈與常溫混載的車隊，依時間窗、溫層限制與回程空車自動規劃路線與併單，塞車或臨時加單時即時重算，降低空跑與逾時。
報關與出貨文件自動對帳
跨境貨運中，自動從提單、Invoice、Packing List 擷取欄位並與訂單、報關資料交叉比對，標記品名、件數、稅則不一致，加速放行。
最後一哩例外即時處理
地址不全、收件人不在、客戶改時段等最後一哩異常自動偵測並分流，AI 建議改派或改約，調度員審核後同步通知司機與客戶。
缺車與運能調度
尖峰或突發缺車時，AI 依在途車輛、外包運力與成本，產生補車與改派方案，把「打電話找車」的隱性工時轉成幾分鐘的審核決策。
司機現場回報與 ETA 更新
司機用 LINE／App 以中文回報卸貨延誤或貨損，AI 自動歸類、回填系統並重算下游 ETA，客服與客戶第一時間看到最新狀態。
交付節奏
WEEK 1
現場跟跑與盤點
工程師進駐，跟著調度員跑一輪真實班表與異常，盤點 TMS／WMS／OMS 資料源、釐清最痛的例外類型與 ROI 衡量基準。
WEEK 2–3
試點 MVP 上線
選定一個區域或一條路線，串接 API、上線統一儀表板與路線最佳化、例外工作流，用真實單量在影子模式下並行驗證。
WEEK 4–6
人機協作調校
依現場回饋調整 AI 建議的信賴門檻與升級規則，讓常規決策自動化、複雜決策保留人為審核，量測準時率與工時節省。
WEEK 6+
橫向複製到全網
驗證 ROI 後，把試點成果複製到其他區域、倉與車隊，建立可持續維運的模型監控與迭代節奏。
Weeks
區域試點上線時程，非數月
TMS/WMS
API 原生整合，不替換核心系統
VPC
部署在你的環境，資料不外流
常見問題
AI 排出的路線，遇到塞車、臨時改單這種真實狀況也能撐住嗎？
可以，而且這正是設計重點。系統會接入即時路況與訂單變動訊號，在條件改變時自動重算路線並推播調整建議，而不是只在每天清晨跑一次靜態規劃。遇到無法自動處理的情況，會升級成例外工單交給調度員，避免 AI 在高風險決策上自作主張。
最後一哩變數那麼多，AI 真的幫得上忙嗎？
最後一哩我們不追求百分之百自動化，而是把可預測的部分自動化、把例外處理流程化。地址不全、收件人不在、改時段這類高頻異常會自動偵測並備好處置建議，讓調度員用審核取代從零判斷。可控的常規由 AI 扛，真正需要人判斷的留給人，整體吞吐與準時率才會穩定提升。
我們已經有 TMS／WMS，需要換掉嗎？
不需要。我們透過 API 串接你既有的 TMS／WMS／ERP，把它們的訊號匯整成統一視圖，AI 在上層做規劃、比對與例外管理，核心系統維持不變。這代表更短的導入時程、更低的風險，也不必做大規模資料搬遷。
資料安全與合規怎麼處理？
系統可部署在你自己的 VPC 內，營運與客戶資料不外流到第三方。每個 AI 建議與人為決策都留有可稽核軌跡，符合企業內控與稽核需求，並可依需求對齊 SOC 2、GDPR 等規範。模型存取與權限可依角色控管。
為什麼是數週、而不是數月就能看到成果？
因為我們是 FDE 團隊、且採區域試點策略。工程師直接進駐現場，先聚焦一個區域或一條路線、串接最關鍵的資料源、上線最痛的一兩個場景，用真實單量在數週內驗證 ROI，再橫向複製。範圍收斂讓價值提前發生，而不是等一個大系統一次到位。
上線後我們需要養一個資料科學團隊來維護嗎？
不需要從零自建團隊。我們在交付過程中一併建立模型監控與迭代節奏，並把運維知識轉移給你的營運與 IT 同仁。你可以選擇由內部接手，或由我們持續提供託管式維運與優化，依你的組織能力彈性安排。
