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#WorkBuddy 使用，医药物流调度员把每日排车从 2 小时压到 20 分钟
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
医药物流运输部每日处理多份Excel底表和大量收货点，手工排车耗时约2小时且易出现超载、漏单、客户拆散等错误。
概要
腾讯云开发者社区个人作者自述在医药物流公司运输部任车辆调度，用 WorkBuddy 将每日多战区排车流程从约2小时缩短至约20分钟。流程包括合并7个战区Excel、按自然语言规则排车、迭代回核、输出分战区调度表。原文未披露企业名称。
原文写明的事实
- 作者自述在一家医药物流公司运输部做车辆调度，管理约55台车
- 8月18日案例涉及7个战区1000多行客户需求、498个收货点、6424件货，排入18台车和3台外部车辆
- 手工流程约2小时，用WorkBuddy后约20分钟，其中合并底表约20分钟降至2分钟，分战区排车约60分钟降至10分钟，迭代回核/装载校验约40分钟降至8分钟
- 原文称流程为合并底表、把规则写成自然语言指令、按规则分组排车、输出可发仓库和司机的调度表
- 原文强调WorkBuddy能读能写本地Excel、听懂业务规则、迭代可回核、结果可交付
- 原文未披露企业名称，无第三方独立验证
怎么做的
- 输入：桌面Excel底表，含7个战区sheet，字段为发货单位、客户名、件数、方数、收货地址等
- 处理：合并清洗底表，按自然语言描述的调度规则分组排车，反复迭代回核装载量
- 数据：8月18日任务底表，1000多行客户需求、498个收货点、6424件货
- 动作：生成分战区调度表，列出车牌、司机、客户清单、件数、收货地址、备注
- 输出：可直接发给仓库和司机的分战区调度表
如果你也想做：复制评估
AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（需要配置 Skill / Connector）
- 需要的能力：排车规则整理与自然语言指令编写
- 仍需人工的环节：人工确认最终调度表；隐私数据先脱敏后再外发
- 风险：规则描述不清会导致AI自由发挥排错；同名客户可能被误合并，需回核源文件
- 原文没披露的：企业未具名无法核实；未说明超载校验规则是否系统化沉淀；未说明是否每日稳定运行
基于WorkBuddy处理本地Excel和自然语言规则可完成排车草稿，但超载和业务规则校验需实测确认，目前为个人实操自述
来源
证据说明：单一来源且为个人社区作者自述，企业名称未披露，无第二独立来源