汽车工业供应链管理上的挑战分析,oTMS如何解决?

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在汽车工业供应链系统中,供应商生产零件,通过承运商将其运送至装配工厂。在装配工厂,车辆在车身区成形,然后运向喷漆区,再经过然后装配区,最后进行质量检查。生产出成品车后,成车就通过出厂运送到经销商处。这是整个汽车工业供应链的环节。oTMS汽车物流解决方案涵盖入场物流、整车/整机销售物流、配件供应和配件销售物流等,能够协同供应商、组装厂、整车厂和经销商,优化全链条运输。

汽车物流管理上有哪些挑战?oTMS是如何解决的?

1. JIT模式下对时效的高要求

在普遍推行JIT(Just In Time简称JIT. 即,准时制生产方式。)的汽车行业,整个链条的零库存或极低库存,往往意味着运输途中的任何异常、迟到,都有可能造成下游的缺货、甚至产线停工这样的严重后果,几乎每个物流经理都有过因为担忧某车货物迟到而夜不能寐的经历。因此,一个有效的在途追踪、管理和异常预警工具,是大部分敬业、负责的物流经理人所一直迫切追求的。

oTMS汽车解决方案对所有供应商的到达请求采用在线统筹管理,精确掌握每个月台和每个供应商的进出港情况,确保库存与生产线紧密衔接。

2. 超复杂的运费计算

与大部分以纸箱包装和计费的消费品行业不同,汽车行业存在大量的”异型运输”,很多企业甚至几乎以”异型产品”为主,不同产品间由于操作要求不同、占用车厢不同、堆叠要求不同,同一订单中的不同产品计费方式可能完全不同;以及考虑不同运输方式,多点提货、多点送货、整车与零担同时存在、Milk Run等等也是普遍存在的。传统的纸质单据与Excel已不能应对快节奏、高强度的物流配送要求,过多的人为操作也会产生诸多失误与问题,这些都需要依靠强有力的信息化工具来解决。

oTMS系统采用阶梯式基础费用计算模式,可根据需求任意添加不同种类的附加费,并自动生成合同中的价格协议。结算时,系统自动抓取业务数据,并基于价格协议生成账单自动对账,大大减少了物流运营和财务部门大量的手工劳动。

3. 对接内外系统费时费力

在企业信息化的进程中,往往应用多个不同厂家的信息化系统。而“如何让这些系统间的数据联动、业务协同”成为了企业们面临的难题。oTMS开放平台已在今年初上线,为货主、承运商、司机等各方提供一站式运输服务入口,通过调用API来实现对产品、应用、资源和数据的统一入口管理,实现更灵活的不熟,更快速的操作,更精确的使用和更及时的监控。

4. 商务智能化的空白

在2018数字化供应链转型的热潮中,无论是货主还是承运商都在寻求技术和管理创新去进一步提升自身竞争力,汽车行业也不例外。获得贴近于汽车物流运输场景的有效数据分析,不仅能为企业的战略决策提供高价值参考依据,更是如今企业实现降本增效的重要着力点。

oTMS的数据中心BI 通过即时的数据、灵活的展现、深刻的洞察、交互的操作和丰富的拓展帮助货主实时了解物流情况、提前预测货物配送情况,还提供更改物流决策数据依据。持续为货主节约成本、扩大盈利面。

汽车行业和制造业一直是oTMS的优势领域。oneTMS解决方案在涵盖入场物流、整车/整机销售物流、配件供应和配件销售物流等的综合运输管理领域,具有产品成熟、实施周期短、实施风险低的特点。产品在注重管理的同时,其强大的可操作性以及广泛的适用性,是助力您数字化转型的不二之选!

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大数据对物流发展的影响分析,oTMS物流数据中心的功能解读

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随着网络化信息化的快速发展,大数据时代已经到来,人们也越来越意识到大数据的价值。随着大数据技术的不断发展对各行各业都带来了不可忽视的影响,对物流行业的影响尤为显著,如大数据改变了物流系统结构、引领物流运作新模式等方面。很多物流平台都在不断努力建立物流数据中心,oTMS运输管理云平台于2018年七月份上线了新的物流数据中心,这个新的物流数据中心都有哪些功能呢?

大数据对物流发展的影响有哪些?

大数据技术是近几年兴起的学术术语,对于大数据的概念还没有达成统一共识。但从广义上讲,大数据又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料、规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

借助大数据技术和物联网模式,智慧物流系统总体结构主要由感知层、网络层、云平台层和应用层组成。通过感知层设备进行数据的采集,经由网络层传输数据至云平台,云平台层的整合数据为应用层的智慧物流应用提供数据支持。具体结构由上至下分别为:

应用层:信息处理、追踪监控、车辆调度、仓储与配送管理、路径规划及市场预测等。

云平台层:海量数据存储、高性能计算、信息处理交换以及智能分析挖掘。

网络层:无线通信网、无线传感网、自组织网络、宽带互联网及 Wi-Fi 网络。

感知层:扫码终端、仓库、输送机、货架、托盘、集装箱、车辆、轮船及货机等。

随着信息技术的不断发展,以及大数据时代的到来,我国的物流业得到了迅猛发展,尤其在现代物流管理信息系统中,与大数据相关的各种信息技术也得到了广泛应用。目前,一维条码作为一种识别技术在物流领域已经得到了长足发展和广泛应用。作为大数据时代的产物,二维条码也将在物流领域得到广泛应用。由于二维条码有携带信息量大、可脱离后台数据库使用等优点,所以二维条码可解决一维条码信息密度小、占用面积大、没有数据库使用受限等的问题。随着智能手机的普及和消费习惯的改变,人们只需通过智能手机扫描二维码即可实现对货物的跟踪管理,甚至货物原产地、包装材料等信息的及时获取。

oTMS物流数据中心有哪些功能?

随着前端业务复杂度越来越高,运输业务外包层级越来越多,贴近于企业运输场景的有效数据分析,不仅能为企业的战略决策提供高价值参考依据,更是如今企业实现降本增效的重要着力点。

oTMS全新的打造的 oneTMS 数据中心 BI 报表已经免费开放供用户使用,快来看看有哪些全新功能吧!

Shipment Overview:

1、订单状态查询漏斗图
用户选定时段(周/月)后,和上期同时段订单进行环比,通过订单所处状态(创建、分配、提货、送达、回单、结账)分析物流业务健康度。

2、货量分布矩阵图
按目的地(按省份)分析订单(按单)的分布,订单数量越多面积越大。

KPI Management

1、承运商绩效总览
从周/月/季度维度,分析所有承运商订单运输准时率和无异常订单率,图表中的气泡大小与运量成正比。

2、运作时效总览
针对提货、送货、回单、账单操作时效,基于承运商承诺的SLA分析承运商的及时操作率,以显示物流运作绩效。

3、承运商分月绩效表
点线图显示运输绩效KPI(如准时提货率等),柱状图显示承运商运量(仅显示TOP20)。

Exception Management:
1、异常日历
当订单出现丢失、破损、特殊费用等异常都会被记录在日历中,颜色越深异常越多。

2、异常月度追踪
按月细分展示丢失、破损、特殊费用等异常订单量,不同柱子代表不同异常情况对应订单数量。

Freight Cost
1、费用概览
此堆叠图基于不同订单类型(如出库、入库、退货单、调拨订单),细分显示物流费用(基于系统设置价格的全量订单理论运费)。

2、运费分布
按月细分各承运商物流费(基于系统设置价格的全量订单理论运费),不同颜色代表不同承运商。

System Adoption

1、系统操作概览
雷达图详细对比展示各承运商oTMS系统使用程度(APP使用率、EPOD回传率等)。

2、移动端活跃度
热力图展示oTMS移动端每日使用频次,颜色越深使用率越高。本图表为年度数据,切换显示周期(周/月/季度)后,图表数据不做调整。

oTMS成立于2013年,其推出了SaaS模式的运输管理平台,以货主企业为核心,通过互联网、移动互联网技术,将运输链条中的制造商、承运商、司机和收货方连接在同一平台,实现运输全程的透明化、数字化。随着不断地发展,oTMS逐步融合管理与交易,从采购、管理、支付到分析,全方位帮助客户快速优化供应链。

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物流供应链管理发展趋势前瞻

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近年来,随着中国经济的发展与科技的不断革新,品牌方与制造商的商流环境发生了巨大变化,因此对供应链管理也提出了全新的挑战。本文将探讨目前物流供应链管理新趋势的发展方向,并对其内在动因进行分析。

新商流推动新物流

由于市场环境快速变化,企业销售渠道的多元化制造了新商流,从而推动新物流概念的产生。在过去,货主企业的物流主要以批发模式为主。在批发模式下,企业通过大的批发商到中小批发商层层传递最终到达终端客户手里。此时的销售渠道比较单一,终端客户量、订单数量均较少,它的特点是大批量、小批次。因此,整个运输服务也比较单一:运输简单,路线比较集中,公路以大票零担为主,在整个管理过程中更多是手工管理和人工决策。

然而现在,企业从批发模式向新零售模式转变,渠道在不断地下沉和多元化。在服装行业,门店直营或直营+联营的比例不断提升;在消费品领域则是渠道下沉,从原来全国只有几百家批发商、经销商不断地下沉到现在几千家经销商。在此过程中,终端客户的数量越来越多,订单也随之增多,而且订单特点明显变成了小批量、高频次。此外,部分轻工业企业,甚至汽车零部件的售后市场也有这样的特点出现。

 

新物流之数字化运营提效

未来的物流供应链管理必不可少的就是数字化,从线下转变为线上,才能使得物流运营得到提速。oTMS认为,运输数字化运营有4个在线:流程在线、数据在线、费用在线、客户在线。

oTMS的运输管理系统自2013年上线,推出SaaS TMS+APP模式,实现从货主到司机到客户的全链条全渠道真实管控。该系统保障了以上4个在线,使得物流运输全程可视,实时追踪,提升终端客户满意度,节省对账时间。oTMS运输管理系统实施迅速,囊括承运商管理、运作管理、账单管理和大数据智能。目前,已积累了超5000家企业级用户。

新物流之数字算法降本

此外,物流供应链管理提升绕不开的目的之一就是降本。但是,经过多年的运维,单纯地去和物流供应商讨价还价来降低成本已经遇到了瓶颈。业内讨论最多的是通过去中间层降本,对于大中型货主来讲这并不是最优的方式。因为如果去中间层太厉害,就会带来管理成本和风险因素的增加。所以在新物流趋势下,用数据算法来降本才是长期可持续的一个方案。

基于大数据积累和行业经验沉淀,oTMS推出了新型科技物流外包服务。不同于传统的第三方物流外包,oTMS采用自主研发的智能优化算法,能够通过分析企业历史数据,精准优化企业的运输网络和运力组合,科学地降低物流成本。同时,全程使用系统运营,帮助客户实现信息化。可以说,oTMS的整体物流外包解决方案不仅能提高客户的物流管理效率,也能降低成本和提升物流服务水平。

oTMS始终致力于推动物流供应链管理科学发展,以技术为驱动,让企业通过更高效的供应链来助推业务增长。让新物流迎合新商流。如果您也想了解供应链管理新科技,可拨打4008-219-800。

 

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