在几年前人们对物流saas还很陌生，但是随着物流行业的不断发展，人们对这一概念也有了新的认识。物流SaaS是以互联网平台+移动互联网平台为载体，将货主、三方物流公司、承运商、车队、司机和收货人连接在一起，通过从订单的导入，到调度、追踪、异常管理、对账，以实现物流管理效率提升与物流产业的信息化水平，最终完成对物流行业的改造升级。

物流saas能为企业带来更大价值

传统模式下，承运商资源极其分散，有成千上万的小型车队，几千万个体司机，但整个行业前20强的物流企业，市场份额共计还不到5%。物流环节一直是让人头疼的问题。物流SaaS作为开放平台，通过与各种系统的对接，移动端App的使用，打破信息壁垒，可实现订单协作线上化、派单调度自动化、服务考评智能化，在实际订单协作中，能做到价格可查询、全程可追踪、货到有提醒、签收有安全、服务有评价等等的平台模式，是传统物流行业想做而未做到的事情。

物流SaaS的一大价值是可以帮助沉淀行业中所有使用者的经验，不论是管理上的经验还是功能便捷上的经验，所以一款好的SaaS软件不但能带给你功能上的优化更能带给你管理理念的创新。oTMS SaaS TMS在参与用户实际的订单协作中，有效地解决了传统物流企业价格不透明，货物上路后出现的“订单走到哪里不知道，能否按时送达不知道”的情况，减少了对账、结账、发票报销等的大量人力资源浪费，改善了转筒模式下的效率低下、过程风险不可控，弊病痛点十分突出等问题。

在实际的使用过程中，oTMS物流SaaS协同平台通过互联网模式来整合线下有效的运力资源，改善客户体验，提高运输效率，真正做到了运输过程透明、可视化、可监督。同时，运用信息技术来提升产业链的沟通与协作，更提升了整个产业链的运营效率和服务品质。oTMS物流SaaS在云端构建了一个生态，为不同的企业组织建立快捷沟通和协同的基础设施，并把必要的业务信息留在生态，oTMS的架构可以促进货流数据的线上化和标准化，真正实现为企业带来更大价值。

解读物流云平台oneTMS

oneTMS技术正在飞速发展，它正尝试运用机器人、算法、甚至 AI 来替代运输管理中常规性的重复劳动，以及协助您做出正确决策。这是一个强大的云平台——作为SaaS 解决方案，您无需为使用数据、报告或oneTMS系统升级而单独付费。

oneTMS无硬件投入，软件投入低，不需要单独开发，上线速度快。打破了运输各环节割裂的局面，打通运输链条，提高从订单到送达的效率。通过移动互联技术实现端到端可视化，加强对承运商和司机的管控。信息流转速度快，面对异常情况，可以快速反馈，及时处理。从财务管理层面，账单准确性大大提高，在线对账便捷高效。此外，智能数据分析除了提供标准运输报告，还能定制报表，通过提供行业标杆数据，和大数据分析支持管理决策。

oneTMS可以帮助解决传统TMS都无法解决现实存在的许多问题。oTMS的oneTMS打破局限，实现上下游协同，关注物流执行端，通过互联互通实现全程可视化，帮助企业管理整体运输业务，管理承运商、实现在线对账和智能数据分析。

oneTMS将物流SaaS 这种方式作为物流信息化的主打方向，并且顺应客户需求，将其发展、改进，使其适用于行业需要，真正的让物流SaaS发挥关键作用。相信以后的探索还将继续，物流SaaS将更深入地为行业发展提供助力。此外，oTMS致力于以技术为驱动，让更智能的运输助力企业业务增长。

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随着我国企业信息化的深入，现代物流发展的要求，企业出于成本、效率、质量等因素的考虑，将会尽可能地应用物流平台软件对物流过程进行管理。物流平台软件将不仅仅应用于商业零售和制造业、第三方物流企业，而且各个行业和领域的企业都可以通过构建高效率的物流配送系统获益。据业内专家预测，物流平台软件的市场规模将以每年50%以上的规模增长，在十年内将达到ERP的市场规模的几十倍，成为企业应用最广、最重要的信息化管理系统。

解读物流平台软件的发展趋势

在技术方面，物流平台软件将更加成熟，集成化程度更高，开放性更好。物流业在我国正处于发展初期，很多企业还不够规范，他们自身的管理存在很多问题，而自身解决这些问题又是非常困难的。物流平台软件恰好能够帮助他们解决这个问题。未来的物流平台软件将具有良好的数据交换能力，具有强大的数据接口和开发组件技术，具有出色的企业间协同作业能力，能够很好的解决与第三方应用软件和上下游厂商的应用系统的集成问题。

在产品特点方面，物流平台软件将趋于更加专业化，产品功能更加丰富、全面，尤其是对移动设备的支持，如PDA、移动电话、笔记本电脑等。车载卫星通信系统将会更进一步普及应用，物流中心将通过各种移动设备对配送车辆、仓库和中转站进行及时的监控和指挥，对整个物流过程实现信息资源共享。同时，物流管理软件将更加贴近企业的需求，业务流程模型更加多样化，具有更多的套件和组件可供企业选择。

未来物流平台软件市场的竞争格局将加快优胜劣汰的过程，品牌趋向于集中在少数几家领先厂商，拥有技术优势和资金实力的大厂商的领先优势进一步扩大。现有的物流平台软件用户在未来一两年内将普遍遇到软件升级、系统扩展等问题，不仅要求软件产品有良好的可扩展性，同时也要求软件厂商具有良好的技术支持和售后服务能力。

oneTMS实现端到端全程可视

oneTMS专业的运输管理云系统，将货运环节中的制造商、承运商、司机和收货方链接在同一平台，轻松管理您的运输。可通过浏览器、移动APP、微信多种渠道登录，并由API与各个系统打通，真正链接您的运输！

oneTMS是一个软件即服务(SaaS)平台，可根据您的运单类型及货量按月计费(按年支付)，不限制功能使用和用户数量，不收取任何额外的隐性费用。除初始实施费用(可选)外，不会收取额外的牌照费用或维护费用。实施服务只需数天即可完成，系统集成需求(如ERP/WMS等的对接)所需时间另计。根据公司规模、办公地点数量、承运商数量和应用范围，我们的交付团队与合作伙伴可以在几天至几周的时间内完成产品上线，比任何传统解决方案快得多。您无需购买任何服务器或其他硬件，也无需安装任何系统软件。您可在线获取所有的培训手册及产品和配置指南，无需支付额外费用。

oneTMS实现端到端全程可视，自动获取实时货物状态，极速获取真实业务数据，简化和电子化司机的日常工作流程。司机应用端可通过智能手机 GPS 或车辆 GPS（如可用）上报货物状态和位置。通过百度地图直观展示运单周期和回放真实路径，还可通过微信二维码、短信，及网址链接共享运单在途状态。主动的预警管理，比如潜在迟到的运单警示。在运输过程中，可以随时注册或查看在途时间、照片等。

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企业都想找一个靠谱的运输管理软件来有效降低企业物流成本，降低了成本无形中实现了扩大自身利润的目标。所以对企业来说，一个好用的运输管理软件至关重要。TMS运输管理软件为客户定制服务，数据线上完成操作，提高运营效果，帮助客户进行指导操作，实现让运输管理更有效率的目标。

TMS运输管理软件让运输管理更有效率

选择TMS,可以从技术、流程和组织三个方面来考虑,使得运输管理更加有效率、有效益。

首先，物流管理软件要有效地整合企业的供应链，最重要的一点就是能够通过各种职能和团队了解物流和运输的信息。为了使货物运输可视化，越来越多的企业将TMS代替原有陈旧的管理系统或提高ERP的管理标准。TMS解决方案的选择不仅限于单一的系统。目前，还有三种选择可以为企业采用TMS提供参考：由企业自己主导的软件研究、多用户共用的软件服务以及最常用的部分外包和由专门的软件服务商负责管理运输管理系统。第三种方式开始于九十年代，当时主要是为企业单独业务专门为运输用户设计。其存在的缺点是不能有效地管理大量的数据。

运输计划和实施主要包含在企业内部的运营中，业务和供应链成长快于国内市场会增加货物数量和货运的复杂程度。对供应链可视化的要求随着供应链的不断延伸而加强。然而，所有的问题不会“一夜出现”。运输流程的不断复杂常常使得企业不得不在供应链管理上创新。物流管理工具的能力与货物增长和复杂程度是否协同，成为决定物流战略能否成功的关键因素。

其次，如前面所说，能够应对更加复杂的全球化运输需求的能力越发重要。尤其是企业可能缺乏专业技术来发挥某些职能的优势；IT部门缺少资源来协助TMS的实施；企业希望减少初期的费用支出。因此，公司应该从不同角度看待这些问题，探索如何选择合适的TMS，特别能在各种方式的细节上仔细斟酌。在TMS实施的初期，服务提供商首先必须审视客户的硬件需求，然后再根据评估设定软件和购买硬件。与此同时，供应商也要能够安装和配置TMS软件、通信连接、企业信息应用工具软件，以及根据需要安装和支持第三方软件等服务的终端软件。

实现物流高效管理，oneTMS来帮您

oneTMS物流管理系统的优势在于可以帮助企业打破局限，实现上下游协同，关注物流执行端，并通过互联互通实现全程可视化。同时，帮助企业管理整体运输业务，管理承运商、实现在线对账和智能数据分析。其高效的管理模式使得oneTMS物流管理系统的优势得以发挥。

oneTMS的存在是为了解决以前在运输管理过程中的一些问题，如管理运输全部依靠表单，运输流程无法及时得知，对于承运商的挑选全靠经验，在这种情况下oneTMS孕育而生，为了解决众多在运输管理中遇到的问题。oneTMS能够进行订单管理、在途跟踪、调度管理和结算管理这4大功能，能链接货主、3PL、司机和收货人，实现实时在途跟踪、轻松进行订单、调度和费用结算管理。异常情况，及时反馈。收货人可实时查询状态并做出运输服务评价，提高客户满意度。

oneTMS可以帮助解决传统TMS都无法解决现实存在的许多问题。oTMS的oneTMS打破局限，实现上下游协同，关注物流执行端，通过互联互通实现全程可视化，帮助企业管理整体运输业务，管理承运商、实现在线对账和智能数据分析。

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