送貨車隊每月油資暴增才發現？用AI揪出異常油耗

春武里府一家約四十人的建材與飲料批發經銷商，有12台送貨卡車。每天司機出車回來，把加油收據往會計桌上一放，月底加總金額報帳，老闆看一眼總數「差不多」就簽了。直到今年審年度成本時，才發現油資比去年同期暴增三成多，拉出明細一看，有一台六輪車連續四個月油耗都比其他同型號車高出三成，里程表的公里數跟送貨路線單也對不太起來——但沒有人早一步發現，因為根本沒有人在「按車」看數字，只有「按月」看總額。

為什麼這件事一直處理不好

• 只看總額，不看單位油耗：每月報帳只加總金額，沒有換算成「每公里油耗」或「每趟送貨油耗」，異常車輛完全被平均值蓋過去。
• 收據跟送貨單是兩套系統：加油收據在會計手上，送貨路線單在調度手上，兩邊資料從來沒有放在一起比對過，自然看不出里程對不上的問題。
• 把「懷疑」直接跳到「結論」：一旦發現異常，主管的第一反應往往是「司機是不是在偷油」，但油耗異常的原因很多——車況、輪胎胎壓、怠速習慣、路線繞遠——沒查證就先定罪，容易冤枉人也留不住老司機。

一張好的油耗追蹤表要有的幾個要件

• 以「車」為單位，不是以「月」為單位：每台車獨立算出每公里油耗，才能跟自己的歷史數據比，也能跟同型號車互相比。
• 把加油時間、地點、油量跟排班表放在一起看：同一天加兩次油、加油量超過油箱容量、假日或非排班日加油，這些都是資料本身就藏著的異常訊號。
• 先問問題，不下結論：表格最後產出的應該是「這幾台車、這幾筆記錄需要主管追問」，而不是「這個司機有問題」——把調查的第一步跟定罪的最後一步分開。

🔧 AI 動手做：每車每公里油耗異常抓漏表

把過去半年的加油收據（日期、車號、加油量、金額）、里程表讀數、跟送貨路線單丟給 ChatGPT 或 Claude，請它幫你整理成一張「每車每公里油耗表」，自動標出異常車輛跟異常加油紀錄，並列出一份給主管追問司機的問題清單——注意，是問題清單，不是判決書。

你是一位車隊成本分析顧問。我會給你以下三種資料（格式為表格或條列均可）：
1. 加油紀錄：日期、時間、車號、加油量（公升）、金額
2. 里程表讀數：車號、每次加油當下的里程數
3. 送貨路線單：日期、車號、當天送貨路線與里程估算、是否為排班日

請幫我做以下分析：
1. 計算每台車每次加油區間的「每公里油耗」（公升/公里），並算出每台車近[6]個月的平均值
2. 找出同型號車輛中，油耗明顯偏高（超出同型號平均[20]%以上）的車輛，列出車號與偏高幅度
3. 找出以下三類異常加油紀錄，並各自標明原因：
   - 同一天同一台車加油超過1次
   - 單次加油量超過該車型油箱容量（約[60]公升）
   - 加油日期是週末或非排班日
4. 針對里程數跟送貨路線估算差距超過[10]%的紀錄，列出日期與車號
5. 最後產出一份「主管追問清單」，針對每一台異常車輛，列出2-3個具體、中性的提問（例如車況保養紀錄、近期胎壓、路線是否繞遠），不要下結論說司機有問題，因為原因可能是車輛老化、路況、胎壓不足或怠速過久

請用表格呈現結果，異常項目用文字標註「⚠️需追問」。

本週就能做的一步：先把其中一台你懷疑油耗偏高的車，過去三個月的加油收據跟送貨路線單拍照或輸入 Excel，丟給 AI 跑一次上面的提示詞，看看它抓出來的異常紀錄跟你心裡的懷疑對不對得上——這比等到年底結算才發現，早了至少三個月。