我们今年早些时候推出Aurora时，重点介绍的是她能做什么。此后，最有价值的工作集中在深化上：为每个项目明确服务水平目标，让Aurora按照该项目实际承担的标准来衡量每一位客户。
自上线以来，有三方面发生了变化：Aurora对每个项目的了解更加深入，运行的地点大幅增加，每天提供的内容也更多。
Aurora数据一览
- 支持18个客户项目，最初仅为三个试点项目
- 13个站点，遍布Reconext网络
- 150+项合同SLA，每日审核、确认并监控
- 智能警报，针对时效性问题，取代原先每天一次的汇总
- 每天多次更新，取代次日早上的单份报告
更深入：我们的团队教会了Aurora理解业务
每个项目对绩效的定义都略有不同，而Aurora需要从我们的团队那里获得的正是这些定义。项目经理、总经理、客户经理、业务分析师、运营负责人和IT团队共同参与了这项工作。他们确认了适用于每个项目的服务水平目标，核实了每项目标的衡量方式，清理了背后的运营数据，并修正了计算方法。
这项工作涵盖了150多项合同SLA。如今，Aurora衡量绩效的方式与客户完全一致，采用的是每个项目自己的目标，而非通用标准。因此，当客户询问其项目上周的表现时，得到的数字正是按照该项目目标所规定的方式计算出来的。
AI只是工具。知识来自每天运营这些项目的人，这才是Aurora真正有用的原因。
更广泛：13个站点的18个项目
Aurora早已超越最初的三个试点，目前在13个站点支持18个客户项目。
最近的一个项目整合了来自我们主ERP系统和站点本地系统的数据。这对于业务分布在多个工厂的客户尤为重要。无论数据存放在哪里，Aurora都能将全貌整合起来，因此项目无需先行调整即可进行衡量。
每天更多：在仍有时间采取行动时及时更新
全天持续更新。Aurora每天报告多次，而不是一次。团队可以在仍有时间补救时发现存在风险的SLA，而不是第二天早上才看到。
每周趋势总结。帮助团队区分偶发的糟糕一天与持续存在的规律，并判断改进措施是否奏效。
项目经理每日回顾。Aurora每天都会创建一张工单，列出项目的运行情况、她的建议，以及任何值得深入关注的异常情况。项目经理也通过同一张工单记录问题的原因、计划采取的措施、进展顺利的方面，以及Aurora的建议是否有用。
以下是Aurora在一个正在运行的项目中生成的日内报告示例：
Aurora做到了以下几点：
- 透过SLA数字看本质。SLA计时从设备登记入库时开始。当时有714台设备停在收货码头尚未登记，因此不在那100%之内。Aurora直接检查了码头队列，而不是只看SLA数字。
- 指出吞吐量与进货量持平，因此积压没有减少。当天进货1,662台，出货1,662台。处理掉的是当天到货的设备，因此原本等待中的714台仍原地未动。Aurora将积压情况与吞吐量一并报告，而不是只报告吞吐量。
- 对码头队列进行分流。在码头的设备中，191台当天到期，仍可按时完成；714台已经逾期，需要按逾期时长依次处理。Aurora还与前几天的数据进行了对比，发现当天到期的数量已从260台降至191台，说明收货团队正在逐步消化队列。
- 在班中运行报告。只要有人坐下来提取，这些码头数据都能获得，但这大约需要一个小时，而且一做完就已过时。项目经理在班次中根本没有时间做这件事。Aurora在当天就把报告送到了项目经理面前，无需任何人去查找。
记分卡是固定文件，只能回答管理者事先想到要问的问题。Aurora则能发现没有人想到过的问题。
这种回顾目前正在我们位于Grapevine和孟菲斯的工厂试点。
这对您的项目意味着什么
Aurora之所以不断进步，离不开背后的团队。他们确认的每一项SLA、每一次运营讨论、每一条项目经理反馈，都让她变得更准确、更有用。
对客户而言，这意味着能够更早发现风险，按照您自己协议中的条款衡量绩效，并减少月底的意外。
联系我们，了解Aurora在您的项目中能发挥怎样的作用。
