绫致时装自2013年开始与oTMS合作，在公司高速发展、营业规模不断扩大的情况下，整体物流成本反而得到有效控制。采用oTMS SaaS服务之前，绫致时装只能管到自己的一级物流公司，无法指挥到更下一级或者司机那样的“神经末梢”。采用SaaS服务后，绫致时装下属众多一级运输公司、二级分包商，以及绫致时装数十个物流中心和数千家门店这些收货人，在oTMS的SaaS平台上形成了一个网络，每个订单都是端到端透明的，订单状态实时、真实地展现，可以及时了解问题，做好问题预警。

1.为何想要做无纸化交接？

绫致每月平均100万的物流订单，要想获得真实的即时的物流信息，依靠传统的人工在PTC端更新系统的方式无法实现。一些承运商直接按照预计提货日期和预计送达日期批量更新实际提送货信息，更新之前并未核实实物的提送情况。所以即使已与承运商系统对接，也很难保证从承运商系统中传递过来数据的真实性和即时性。

同时，订单中大多数都是仓到店，店转店，店退仓的订单，属于公司内部货物流转。回单抽检的比例很低，大量的纸质回单原件被束之高阁，并无实际作用。

绫致需要更加先进的信息交互方式和自动化信息处理模式，因此绫致时装决定继续与oTMS同行，一起进行“无纸化”的回单探索，把电子回单发开出来。

2.无纸化交接的如何操作？

oTMS与绫致时装通过启动三单匹配，实现货物在运输过程中的交接电子化，数据真实。三单是指（采购/销售/调拨/退货）订单、运单、账单。

三单匹配，就是订单、运单和账单上的信息都是匹配的，具体包括：
•  货品信息的匹配，具体到SKU的级别；
•  流转信息的匹配，例如订单的出入库时间与运单的提送货时间是匹配的；
•  货品的丢失、破损所造成的费用损失与赔偿与账单的匹配。
通过上述信息的匹配，最终使运输操作的实物流、系统的信息流与财务结账的资金流达到一致。

3.无纸化交接的挑战有哪些？

三单匹配实施中的挑战：
• 门店硬件问题：扫码枪问题，网络问题，新开店；
• 门店人员流动性大，培训管理存在一定困难；
• 门店的主营任务是销售，在三单考核中没有对门店设置指标，门店定位是配合执行，考核压力全部在承运商身上；
• 与提货端相比，送货端因为需要扫描箱体信息，花费时间更多，握手率更低；
• 司机需要安装卡卡，末端配送司机流动性大，承运商对司机的管理存在一定困难；
• 早期阶段绫致仍要求上传回单，这种流程的不合理之处挫伤了承运商三单握手的积极性。

克服挑战，持续改善：
• 电话逐个省份的所有门店，排查硬件设备情况及人员培训情况；
• IT部建立硬件状况清单，及时修补硬件设备；
• 排查中单线发送培训视频给门店人员，后期通过热线电话对门店提供操作支持；
• 月度门店巡访，每周发送零售管理部各区域门店执行三单的情况及对比，形成竞争压力；
• 细化考核指标，对出、入、退、调的提货端和送货端的设置不同的目标，使改进策略更加可行；
• 与承运商进行回单传递的系统对接，减轻承运商使用系统的工作量；
• 与绫致财务与法务部沟通，取消回单上传，使用三单握手自动生成的单子回单，进一步减轻承运商的操作量。

4.无纸化交接的成果操作？

通过三单匹配，真实运输数据得以记录，为多方工作提供了有效依据：
• 大量订单获得即时、真实的提送货时间。
• 准确的准时提送货率为持续改善承运商的服务提供强有力的依据。
• 精确可信的送达信息推动零售端改进门店的POS库存管理。
• 握手的交接方式避免了交接不清楚的争议。
• 交接中发现的差异直接体现在系统中，系统要求各方在结账前处理完毕。

最明显的改进是在门店调拨订单的运输管理上：
Before
• 绫致时装原有门店间的调拨方式各式各样，有时候店员拎一袋衣服打的、坐地铁送货，有时候叫个快递送，造成的问题是调拨成本不透明，难以管控；
• 如果找物流公司，又做不到每天提货每天送货。所以很多门店是攒够量，一周送一次，周转率又要受到影响。
After
• 门店的调拨订单即时传入oTMS, 并且分配承运商，使得平均每月80多万门店调拨单成本变得透明，更容易统计，并且显著下降；
• 对于承运的物流公司来说，他们到店前就能知道要送多少单，送到哪，方便了他们安排当日送货路线；
• 店与店间的调配变得更加灵活，以前一周调一次货，现在可以当日或次日达，也加快了调拨效率。

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近几年科技飞速发展，大数据分析、人工智能、区块链等等新名词、热概念不断涌入众人视线。每个概念似乎都能改变目前的困扰，一举帮助我们走向美好新世界。以人工智能为例，作为计算机科学的一个分支，其应用范围正越来越广泛，也越来越常被提及，该词汇更是“2017年度中国媒体十大流行语”之一。

不少企业都想要将最新的技术应用于自己的管理与运作中，确保企业不落于人后，物流行业也是如此。然而，限制于物流行业信息化的落后状况，人工智能这样的新技术在目前常常只沦为了一种营销手段，供应商们纷纷使用这些高新名词包装自己的产品以求更好的销量，而实际情况，AI应用范围或许只局限在类似文字识别（OCR）这样的微小之处。

用新技术真正实现行业革新，还需两大关键因素

其一，改变人工操作，实现信息化。数据是信息时代下改变的基础，如果数据还散落在各地，还不够透明，那么大数据分析、人工智能优化都无从谈起。

其二，是企业管理层开放的态度和不懈推进的努力。要改变现有的线下流程，不是轻而易举的事情，人们总习惯于熟悉的操作方法，往往对新事物抱有本能排斥。这就要求企业领导者拥有足够的决心和技巧，在多方努力下推动新技术的普及。

如此，大数据分析、人工智能才能避免沦为纸上谈兵，真正落地，服务于运输行业。

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中国的商业环境变化迅速，许多企业的运输采购专家为了能实时满足不断变化的运输需求，需要不断花费大量精力去开发运力资源，同时要确保这些运力的价格和质量都具有竞争力。

传统物流模式 X 物流采购：一纸合同，独家数年合作

传统物流模式下，许多制造和零售企业依赖于自己信任的少数几家物流供应商来完成企业的所有运输任务。他们选择和这些供应商签订独家的长达数年的外包运输合同，以省去多次运输采购的麻烦。

在这种情况下，运输采购经常是一年才会举行一次，从源头的运力资源寻找、筛选、投标、分析到最终的谈判，过程冗长。在这样的模式下能实现运输管理和运费节省的目标吗？理论上可以，但实际很难。企业使用复杂的Excel表格模拟出运输成本的优化潜力，但在实际操作中，成本可能并未发生任何改变，或者甚至由于产生了许多附加费用导致运输的总成本是上升的，但这些会呈现在另一张Excel表格中。这样分裂的计算方法，导致物流和采购都可以让对方相信最初规划的目标已经“实现”。

商业模式剧变 X 物流采购：颠覆、重塑，被提上议程

然而，伴随着近年来前端商业模式的剧变，这种传统物流模式也被推上了颠覆和重塑的浪潮。比如，电商和新零售导致的订单碎片化、配送频率高和配送区域广等变化，迫使货主不得不去采用那些速度更快、成本更高昂的运输渠道。而中国的快递行业为了顺应日益激烈的市场竞争，也在飞速发展着（如，o2o/食品配送）。显然，依旧签订年度合同，采用固定的运输公司或第三方物流公司来完成运输任务已不能适应变化的业务模式。尤其现今货主面临着增长趋势放缓，市场价格竞争激烈等问题，科学节省运输成本也成为重点之一。此外，卡车运输市场也在飞速发展，许多行业新晋者一方面希望能获得更多生意达成业务增长，另一方面也希望能提高下游司机的报酬。

运输采购成功大法：成本最佳、运力最佳、合作灵活、标准统一

目前，市场上的一些智能平台，如oneTMS（运输管理云平台）和友货来（一站式招投标平台）不仅能让货主在尝试与新的承运商合作时，帮助其降低风险，同时，通过实现运输流程的端到端透明可视，能更有力地优化整个运输管理、成本及服务质量。当你寻找新的运力资源、承运商时，你可以通过oTMS平台来查看他们之前的同类运输服务记录和相关数据。比如，一些公开的价格，甚至你可以通过智能算法进行成本预估，也可进行在线招投标，中标的价格会将自动用于最终支付的账单金额。

最重要的是，通过oTMS平台的算法技术优势，企业能基于承运商的不同服务水平、实际成本和费用折扣，找到与自身业务匹配度最高的最佳运力，并合理分配相应比重的业务量，无需再进行劳神费力的年度RFQ。运力采购的目的是让货主能始终拥有一个资源丰富且服务质量颇高的庞大运力池，并基于企业的合规要求控制成本。当然，鉴于运输行业的服务特性，我们不能仅仅以价格来决定运力采购，必须参考承运商的真实服务质量 —— 借助像oTMS这样的平台，让企业能通过承运商沉淀下来的真实的运输数据记录做出正确的管理决策。

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