隨著 AI 接管數據彙總並融入業務流程，經營訊號便有機會由「事後整理」前移至「事前預警」。
每週浮動的海運費不僅關乎銷售報價與訂艙決策。臨工重機藉助飛書多維表格及 AI，將橫跨 50 多個國家的運價由各地代理商手動彙報，轉型為每周五自動更新、波動達 5% 以上即主動預警的經營訊號系統。
每一個星期，臨工重機國際營銷團隊都需重新核實一趟海運價格。
海運費並非僅是物流部門的一張單價表——它直接牽涉銷售報價、客戶回應及訂艙判斷。難點在於，市場變遷日益加快，資訊卻分散在不同代理與航線之間，團隊難以及時掌握全貌。
臨工重機以飛書多維表格配合 AI，將涵蓋 50 多個國家和地區的運價管理，由每週反覆的人工作業，轉化為一套能自動刷新、主動預警的經營訊號系統。
「讓 AI 負責重複性工作，讓人專注創造——每一次工具升級，都是對生產力的一次釋放。」臨工重機數字化研究院院長尚鵬表示。
散置於不同代理商手中的運價
被困於「人找數據」之中
臨工重機是一家註冊於山東的工程機械製造企業，其礦車連續 10 年全球銷量領先，高空作業機械銷量穩居全球前十，多年列入全球工程機械製造商 50 強。現時，其在歐洲、美國、日本、澳洲、韓國、中國香港等地設立了 20 家海外子公司，配套 16 個海外倉儲中心及 400 多個全球服務站點，業務網絡遍及 100 多個國家和地區。
業務拓展至全球，亦意味著每次海外報價與發貨，都無法迴避一個不斷變化的成本變數：海運費用。
臨工重機的產品
然而，海運運價並非一紙可長久通用的統一定價表。背後對應著 50 多個國家地區，各有不同的港口、航線與代理；目的地各異，運輸成本的計算基準便不同，價格還會隨市場持續波動。國際營銷團隊真正需要管理的，並非 50 多個靜止的數字，而是一張每週都在演變的全球運價網絡。
過往，每到週期運價更新時間，物流團隊都須重新向各地代理搜集資料。有人傳送表格，有人沿用自身記錄格式；資料集齊後，還需人工轉錄、整理、求取平均數、繪製趨勢，再將結果交付銷售。任何一處漏填或錯寫，都可能誤導後續判斷；待銷售獲取資訊時，市場變況往往已發生一二天了。
這之所以關鍵，是因為海運費直接關乎海外銷售如何定價何時訂艙。運價高估，報價可能失去競爭力；運價低估，利潤空間或被壓縮；資訊遞送太遲，銷售與物流在訂艙環節亦會更加被動。因此，臨工重機要解決的不只在於「減少製作一張表」，而是要令散佈在全球代理手的價格變動，更快速、更準確地轉變為銷售可直接採納的經營資訊。
先令數據說同一種語言
AI 才可開始替人留意波動
首要步驟非讓 AI 預測市場，而是先統一標準。團隊在飛書多維表格設計統一範本，為各港口代理配置填寫權限，按週收集航線與運價資料。原本散落在不同人手裡的資訊，故此進入同一張表內。
隨後，多維表格 AI 工作流接手重複勞動：系統每逢五定時彙總代理填寫的數據，自動計算平均值並寫入彙總表；歐洲、中東、美洲及俄羅斯、亞太等區域的運價趨勢圖隨之更新，團隊不必再花上半日時間手工整理。
真正的轉折，發生在資訊傳遞的最後一段路程。
團隊把運價波動的絕對值超過 5% 設定為預警閾值。一旦某條航線跨過這條線，系統就會識別異常，自動生成趨勢分析，並按大區將飛書訊息推送給銷售及相關管理人員。
預警推送的後台管理截圖
AI 接手的並非人的判斷，而是判斷之前最耗時、最容易出錯的蒐集與整理；人則將精力放回定價、訂艙及客戶回應這些真正需要業務經驗的環節。
除省下半天之外，運價更成為
提前觸達的經營訊號
彙總由人工半日改為自動完成，每週節省 0.5 人天；運價更新由滯後一二日改為每週五準時更新；市場波動由「事發後才知曉」，轉變為「超 5% 就自動預警」。
數字背後，更重要的改變是經營節奏被向前推了一步。銷售不再等待物流人員逐一轉發，便能及時看到相關區域的運價變化；物流團隊也不必反覆整理同一批數據，而能把更多時間放在異常判斷與協作支援上。運價管理由此從依賴經驗直覺，邁向規則化、量化的經營訊號系統。
定期生成的市場分析報告
截至 2024 年上半年，這套「海運運價 AI 分析及預警體系」已在臨工重機海外營銷團隊 50 人中日常使用，並進入持續穩定運行狀態。統一數據結構、固定更新頻率、明確預警閾值和自動觸達鏈路，亦令這套做法具備向空運、鐵路等物流場景複製的基礎。
對於更多正擴展全球市場的製造企業來說，這個案例提示了一點：隨著 AI 接管數據彙總並嵌入業務流程，經營訊號便可能由「事後整理」前移到「事前預警」。
當異常不再等人發現、資訊也不再層層轉述，臨工重機省下的就不僅是半日彙總時間，而是每一次業務判斷之前的等待。