Wie Ideal Security AI Teammates einsetzt, um sein Logistikteam von manueller Arbeit zu befreien

Dreimal pro Woche landet eine Tabelle in der Inbox von Svitlana Zapolska, der Einkaufs- und Logistikmanagerin bei Ideal Security. Sie enthält den aktuellen Status jeder Seefrachtsendung, die der Spezialanbieter für Türbeschläge von seinen Lieferanten erhält.

Es ist wichtig, über diese Aktualisierungen auf dem Laufenden zu bleiben, denn genaue Informationen helfen Ideal Security, den Lagerbestand in Bewegung zu halten und die Logistik reibungslos zu gestalten. Aber bis vor Kurzem bedeutete die Aktualisierung dieser Sendungen für Svitlana eine Menge mühsamer Arbeit. Sie musste jede Frachtdatei manuell öffnen, Sendungskennungen abgleichen und eine lange Liste von Feldern in Asana Zeile für Zeile aktualisieren.

Jetzt erledigt das ein Asana AI Teammate für sie.

Wenn die meisten Menschen derzeit an KI denken, denken sie an die Automatisierung der Arbeit. Es gibt diesen anderen Ansatz, bei dem die Arbeit erweitert wird, der für mich spannender ist.”

Die Organisationskosten für die manuelle Nachverfolgung von 20 Sendungen 

Ideal Security hat zu jedem Zeitpunkt 15 bis 20 offene Sendungen, die zwischen Lieferanten in Asien und zwei nordamerikanischen Lagern transportiert werden. Dreimal pro Woche sendet der Spediteur des Unternehmens eine aktualisierte Tracking-Tabelle mit mehr als 30 Spalten an Informationen für jede aktive Sendung. Das summiert sich schnell, da jede Woche bis zu 1.200 Datenspalten eingehen.

Svitlana war dafür verantwortlich, jede Datei durchzulesen, die Datensätze anhand der Frachtbriefnummer (HBL) abzugleichen und die entsprechenden Asana-Aufgaben mit aktuellen Statusinformationen zu aktualisieren. Es war eine sich wiederholende Arbeit, aber sie war wichtig: Die Sendungsinformationen mussten genau und aktuell sein, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten und die richtigen Personen auf dem Laufenden zu halten.

Da jedes zusätzliche Feld mehr manuellen Aufwand bedeutete, verfolgte das Team nur die Informationen, die für die Aufrechterhaltung der nachgelagerten Workflows erforderlich waren. Alles andere wurde weggelassen, weil niemand Zeit hatte, es zu pflegen.

„Das war unnötiger Aufwand, der [Svitlana] davon abhielt, andere Dinge zu tun“, sagt Liohn Sherer, Präsident von Ideal Security. „Das war eine Menge Zeit, die nicht wirklich wertvoll war, aber es musste erledigt werden.“

Wie der AI Teammate Seefracht verfolgt 

Um die manuelle Arbeit zu eliminieren, baute Sherer einen Asana AI Teammate und setzte ihn an die Seite von Svitlana. Wenn jetzt die Frachtdatei eingeht, übernimmt der AI Teammate und verarbeitet jede Sendung automatisch anhand der in seinem Speicher hinterlegten Anweisungen.

Schritt 1: Die Frachtdatei kommt in Asana an

Die Frachtdatei kommt per E-Mail an und wird an ein spezielles Asana-Projekt weitergeleitet, das für diesen Workflow erstellt wurde.

Schritt 2: Eine Regel weist die Arbeit automatisch dem AI Teammate zu 

Sobald die Aufgabe erstellt ist, weist eine Asana-Regel sie dem AI Teammate zu, fügt Svitlana als Beteiligte hinzu und entfernt Sherer, der für die Weiterleitungsautomatisierung verantwortlich ist, aber nicht jede Sendungsaktualisierung verfolgen muss.

Schritt 3: Der AI Teammate ordnet jede Sendung zu

Der AI Teammate liest die Tabelle durch, identifiziert jede Sendung und ordnet sie der passenden Asana-Aufgabe zu. Zunächst sucht er nach genauen Übereinstimmungen anhand von HBL-Nummern. Wenn diese nicht verfügbar sind, kann er Sendungen jedoch zuverlässig anhand von Bestellnummern, Sendungsnummern und anderen Kontextinformationen zuordnen. Da der AI Teammate Anweisungen in seinem Speicher abgelegt hat, weiß er, welche Informationen aktualisiert werden müssen – auch wenn Sendungen zusammengeführt, aufgeteilt oder übertragen werden.

Schritt 4: Der AI Teammate aktualisiert die benutzerdefinierten Felder für jede Sendung

Sobald eine Sendung zugeordnet wurde, aktualisiert der AI Teammate die wichtigsten Tracking-Felder in Asana, darunter den Sendungsstatus, den Frachtbrief, die Containernummer sowie die voraussichtlichen Abfahrts- und Ankunftsdaten. Wenn diese Felder auf dem neuesten Stand gehalten werden, werden automatisch die nachgelagerten Workflows ausgelöst, die die richtigen Personen zur richtigen Zeit benachrichtigen.

Schritt 5: Der AI Teammate kennzeichnet Ausreißer und stellt Fragen in Kommentaren 

Die meisten Sendungen werden automatisch bearbeitet. Wenn der AI Teammate eine Sendung nicht mit ausreichender Sicherheit identifizieren kann, zieht er einen menschlichen Experten hinzu. Der Teamkollege erstellt eine Unteraufgabe, markiert das entsprechende Teammitglied und teilt die Informationen, die er nicht klären konnte. Sobald jemand im Kommentarbereich der Aufgabe antwortet, macht der AI Teammate dort weiter, wo er aufgehört hat.

Von der minimalen Nachverfolgung zur vollständigen Kontrolle über die Transparenz

Als die Arbeit noch manuell erledigt wurde, verfolgte Ideal Security nur die Informationen, die erforderlich waren, um die Arbeit am Laufen zu halten. Jetzt verfolgt das Team das, was Sherer als „Nice-to-Haves“ bezeichnet: zusätzliche Sendungsdaten, die dem Team bessere Einblicke geben, ohne mehr Arbeit zu verursachen.

Der AI Teammate sorgt auch für Konsistenz, die bei manueller Arbeit nur schwer zu erreichen ist.

„In vielerlei Hinsicht ist er zuverlässiger und effektiver als ein Mensch“, sagt Sherer, „weil er nicht müde wird und ein perfektes Gedächtnis hat.“

Es gibt auch einen Flexibilitätsvorteil. Während herkömmliche Ansätze zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben  oft versagen, wenn sich Tabellen ändern, kann sich der AI Teammate anpassen, ohne dass der Prozess neu erstellt werden muss.

Logistikprozesse, die ohne manuelle Arbeit ablaufen

Die Frachtdatei kommt immer noch dreimal pro Woche an, aber jetzt muss Svitlana nur noch den ersten Versanddatensatz in Asana erstellen. Von dort aus übernimmt der AI Teammate, ordnet Sendungen automatisch zu und hält die Informationen auf dem neuesten Stand. Anstatt jedes benutzerdefinierte Feld manuell zu aktualisieren, kann sich Svitlana auf die Arbeit konzentrieren, die ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen erfordert, während der AI Teammate die wiederkehrende Verwaltungsarbeit im Hintergrund erledigt.

Sobald Sie den Leuten zeigen, was mit einem AI Teammate möglich ist, leuchten ihre Augen. Und dann können sie selbst damit beginnen, sie einzuführen. Und so können all diese betrieblichen Reibungspunkte nun angegangen und gelöst werden.”