Jun 24, 2026, 04:36 PM [原文]

沃爾瑪物流經理運用 AI 優化路線，不僅減少空車行駛、提升效率，也讓司機更快返家，兼顧營運與員工福祉。

• 沃爾瑪正大舉投入 AI，並為全公司的員工提供工具與培訓。
• 物流經理里奧·加西亞利用從 AI 課程中學到的知識，開發了新的工作應用程式。
• 他開發的一款工具能協助卡車司機更快回家，同時減少空車行駛的情況。

加西亞非常重視讓他的司機準時回家。

作為沃爾瑪的區域裝載經理，加西亞負責數百輛在芝加哥地區運送商品的半掛式卡車。

他也深知坐在駕駛座上的滋味，在轉任辦公室職務之前，他曾在該崗位待了超過 5 年。

「在路上奔波 5 天是很辛苦的，」他告訴《Business Insider》。「你會想念妻子，想念孩子。我們必須盡最大的努力讓司機回家。」

他正利用人工智慧，讓團隊的這段旅程更加順暢。

加西亞表示，他在透過沃爾瑪為員工提供的線上教育平台修完 Google AI 認證課程後，開始嘗試「氛圍編碼」（vibe coding）。沃爾瑪與 OpenAI 也有類似的憑證計畫。

「我一直想建造、一直想創造東西，但我缺乏實作的基礎，」他說。「參加 AI 計畫給了我這些基礎和知識。」

加西亞指出，修習 AI 課程以及其他數據分析課程，改變了他看待問題的方式。

很快地，他開始著手解決每天面臨最令人沮喪的問題之一：在路線結束時讓司機回家，且不讓卡車空載。

加西亞可以直接讓司機回家，但這會產生成本，最顯著的是一項稱為「空載里程」的指標。對沃爾瑪來說，讓卡車在送貨後載滿其他商品返回，比空車返回更有效率。

加西亞表示，他利用沃爾瑪內部的編碼代理工具 Code Puppy，設計了一款工具。該工具能分析該地區數百個待提取的貨載量，並根據位置、時間和其他因素，標記出最合適的 5 個左右選項供他選擇。

「如果我在聖蓋博谷，你要怎麼讓我回到奧勒岡州的家？」他舉例說明。「在不了解所有地理位置、所有供應商、所有門市以及每個選項的情況下，這是一個很難回答的問題。而這個工具能在幾秒鐘內為你量化一切。」

加西亞提到，本週早些時候，有一名司機原定在返回威斯康辛州家中的途中提取一輛拖車。當司機抵達時，得知貨物還要再過 3 小時才能準備好。

「他可以配合那 3 小時，但他會晚 3 小時到家，」加西亞說。「那很難熬。」

相反地，該程式在 5 英里外找到了一家供應商，那裡有一批準備好運往同一個城鎮的貨物，讓司機能按計畫行事。隨後，系統指派了另一名司機在初始貨物準備就緒時前往提取。

與許多利用沃爾瑪編碼工具開發的計畫一樣，公司可以評估並在整個組織中推廣員工的創意。加西亞表示，他的工具尚未推廣，但目前正針對更廣泛的用途進行測試。

加西亞表示，當他 18 歲第一次走進沃爾瑪倉庫時，從未想過自己會設計軟體。

「如果你當時告訴我，15 年後的現在，我會坐在這裡管理一個區域，學習如何應用工具來幫助人們學習並協助公司成長，我絕對不會相信，」他說。

◎本文經 《Business Insider》 US授權刊登，原文發表於此，作者為Dominick Reuter。

本文初稿由《Business Insider》TW 使用 AI 協助翻譯，並經人工審校確認。