oTMS仓库预约系统 实现了运输和仓储两大环节的联动

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从货物出库到送达终端的过程是一整套环环相扣的系统工程,环节之间的衔接往往是链条中的薄弱之处,也因此影响着运输服务的整体效率和质量。例如,仓库提送货物便是其中之一。oTMS的仓库预约解决方案,以改善运输执行环节中货物提送环节中的信息脱节和效率难题。

货物提送环节中的效率瓶颈

尽管自动化仓库的应用已经显著提升了仓库内的运转效率,但由于仓库信息与企业运输车辆信息之前彼此不连通,在衔接的提货环节便容易形成效率瓶颈。据一位资深的仓库管理人员介绍,改善提货效率取决于运输计划中仓库道口资源的合理分配。仓库提货环节当前基本都是人工排班,且每个道口的单位装载能力是有限的。如果提货车辆集中到达,势必要延长车辆提货的等待时间,加之仓库道口分配不明确,也将带来仓库作业效率下降,无法及时出入库等问题。

要想控制提货环节的成本并提高效率,其关键是做好车辆进场的计划,根据仓库每个道口的装载能力合理分配装卸资源、货车进场时间和道口位置。理想的状态是仓库根据车辆的提货计划提前备货并配备装卸资源,货车按约定的时间进场,快速装载货物后继续上路。

实现这一状态的前提是运输链条上运输方与仓库方的充分连接与协同,才能确保交接和作业的过程“不掉链子”。

oTMS仓库预约平台实现了运输和仓储两大环节的联动。

承运商通过平台在线创建预约订单,上传包括预提货信息、司机及车辆信息、提货时间等关键数据。

同时,系统后台可清晰查询到仓库中的道口状态,承运商可根据道口状态信息安排车辆进场计划。

生成的提货申请将同步至oTMS云平台和仓库方的WMS管理系统。

仓库操作人员受理预约申请后,核实预约信息并根据道口情况给予确认或另行建议预约时间。

反馈信息同步至oTMS云平台并反馈给各方后,最终生成一张预约提货的订单。

届时,仓库根据订单信息提前安排道口和装载资源。

司机亦按照约定时间前往仓库,无需在货场长时间等待。

 

绫致时装成功应用oTMS仓库预约系统于日常仓库管理

oTMS仓库预约系统解决方案已应用于包括绫致时装等大型企业的日常仓库管理中,据绫致时装介绍,绫致时装投入数亿元建成的全自动化仓库对货物出入口的准时性要求极高。

oTMS仓库预约系统所带来的运输全链条效率与管理能力提升是其更大的价值所在。

在实际的应用中,承运商通过开放接口将仓库信息接入并将订单信息导入其中,由此建立起多方的连接和数据可视化。

车辆预约信息被确认后,将直接传入WMS系统中,系统会自动按照预约目标时间计算出需预留的时长,进而自动安排取送货任务。

一旦任务设置完毕,货物将准点进入自动传送带,从而进入自动分拣中心,质检等必要步骤,最后准时送入预约的月台。

此时预约的车辆正好进入月台,装卸工人及时将传送带上的货物装入预约出港车辆。由此可见,仓库预约信息的同步利用实现了多方的协同,提高双方的作业效率,避免了无意义的时间和资源浪费,为实现运输精细化管理的目标奠定了基础。

物流全渠道的时代已经到来,渠道扁平化,运输订单碎片化等新趋势,对传统的企业运输管理带来的挑战是企业无法回避的。oTMS仓库预约系统的应用将运输链条上的各方连接进一步延伸,如同节点之间的齿轮,让各方形成更深更广的协同。这既是oTMS一站式运输服务战略的体现,也是满足客户精细化管理要求的成功探索。oTMS仓库预约系统作为“互联网+”运输的成功应用,具有广泛的适用性。

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oTMS仓库预约解决方案,充分发挥信息化的优势作用

oTMS仓库预约管理系统价值 为消费品行业提供仓库管理解决方案

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国内一站式运输服务平台oTMS,在搭建互联网+运输网络时,不忘从供应链前端切入,开发了仓库预约功能,为自动化仓储物流提供管理和技术服务,可以说抓住了智慧仓储的痛点。那么oTMS仓库预约管理系统有哪些价值呢?下面小编会为您来解答并分享oTMS为消费品行业提供仓库管理解决方案案例。

oTMS DSS仓库预约管理系统价值

道口提前约,合理安排仓库作业

支持承运商/司机按照仓库到货/提货要求提前预约仓库道口及时间,实现承运商、车辆、道口、收发货作业人员等各类资源的协同管理,增加仓库运作计划性,提升仓库利用率

减少装卸货等待时间,现场作业更高效

货车按照所需逻辑排队叫号,减少盲目等待。仓库可实时了解装卸货情况,大幅提高道口利用率和装卸货效率。

出入库前后,实时掌握货车位置

司机使用oTMS移动端时,出入仓前后,仓库也可了解司机实时位置,提前应对货车到达时间与原定不符的特殊情况。

现场运营自动化,真实掌握道口效率及承运商准时率

通过对接监控和APP二维码,可实现现场运营自动化,并验证承运商真实的准时到达率。同时,通过仓库预约,承运商可合理安排车辆,确保准时到达与提货。

 

消费品行业oTMS仓库预约管理系统案例分享

客户背景:

客户的业务模式类似于消费品行业,单量和货量都比较大。主要物流模式分为原材料入港、成品出仓。

痛点:

1,该客户仓库管理较为混乱,当前提货环节基本都是人工排班,且每个月台的单位装载能力是有限的。

2,如果提货车辆集中到达,很多车辆扎堆在现场等待装货,月台分配不明确,带来仓库作业效率的下降。

3,销售业务部门给物流部门很大压力,质疑发货延迟、在途信息不透明等问题。

4,同时供应商数量多难以管理,服务质量难以把控,导致常常出现扯皮情况。

解决方案:

要想控制提货环节的成本并提高效率,其关键是做好车辆进场的计划,根据仓库每个月台的装载能力合理分配装卸资源、货车进场时间和月台位置。理想的状态是仓库根据车辆的提货计划提前备货并配备装卸资源,货车按约定的时间进场,快速装载货物后继续上路。

oTMS仓库预约服务帮助企业实现运输和仓储两大物流环节的联动,确保双方订单信息的链接与协同。承运商通过oneTMS平台在线创建预约单,上传包括预提货信息、司机及车辆信息、提货时间等关键数据。

同时,系统后台可清晰查询到仓库中的月台状态,承运商可根据月台状态信息安排车辆进场计划。生成的提货申请将同步至货主的WMS管理系统。

仓库操作人员受理预约申请后,核实预约信息并根据月台情况给予确认或另行建议预约时间。反馈信息同步至oneTMS并反馈给各方后,最终生成一张预约提货的订单。

届时,仓库根据订单信息提前安排道口和装载资源。司机亦按照约定时间前往仓库,无需在货场长时间等待。

oTMS仓库预约服务的应用是运输链条上的各方链接的进一步延伸,让仓储和运输管理都能更合理地配置资源,提高整体物流作业效率,避免了无意义的时间和资源浪费,为实现运输精细化管理奠定基础。

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喜报 | oTMS蝉联Gartner“2022亚太区TMS魔力象限报告”知名供应商

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2022年4月1日,Gartner发布了“2022亚太区TMS(运输管理系统)魔力象限报告”*,运输管理云平台oTMS连续第五年入选“知名供应商”。

 

Garter在报告中预测:“全球TMS应用费用将从2020年的14亿美元上涨至2025年的25亿美元,保持强劲的上升趋势。其中,预估亚太市场从2020年到2025年的五年复合年增长率为14.6%,高于全球的13.2%。”

 

同时,企业对于TMS的需求也在持续升级。报告强调:“亚太地区的客户以往更注重物流执行端解决方案。诸如运输计划和线路优化等功能更受3PL和承运商青睐,却并不是货主企业关注的重点。但随着零售和电商的蓬勃发展,这一情况已有所转变。很多企业为满足客户“城市最后一公里配送”等需求,开始调研TMS供应商的上述新兴功能。

 

企业更偏爱有强大运输物流整合技术的TMS供应商,后者自然也提供更多物流环节的功能,比如TMS、WMS、仓库预约管理系统、场院管理系统等。企业愿意与提供物流多环节多维度全渠道解决方案的公司合作。”

 

oTMS解决方案

在服务客户的过程中,oTMS敏锐地捕捉到上述趋势,从而不断拓展及优化解决方案。oTMS在国内首推“SaaS +APP”模式的运输管理系统,从而深受众多大中型企业信赖。oTMS运输管理系统将运输环节中的从货主、承运商到司机、收货方上下游全链条整合在同一平台,实现从订单分配到货物签收的全流程实时可视,同时轻松管理承运商考核、订单、运费和表现分析。目前,平台已经汇聚5000+企业级用户、7500+承运商和48万+司机。

 

为了提升企业物流管理精益化程度,满足客户需求,oTMS于2016年上线了DSS仓库预约管理系统,旨在解决企业在仓库场院管理方面的痛点,助力企业高效衔接物流运输与进出仓库,减少装卸货时间,提高仓库运作效率。2017年,oTMS推出了创新性的科技物流外包服务:全橙服务,实现了软件+服务双驱动的战略布局。基于oneTMS系统积累的海量承运商运力数据和货主历史数据,结合智能优化算法SDTN,可以精准优化货主的运输网络排布、运输模式选择和运力组合,并通过运输代运营服务将优化方案落地交付,从而科学降低企业物流成本,提升物流服务水平。全橙服务已有不同行业的标杆客户,实现了5%-20%的运输费用节省,准时送达率提升了20%-30%。

 

oTMS联合创始人兼CEO Mirek Dabrowski 表示:“我们非常荣幸能连续5年入列Gartner亚太区TMS魔力象限报告“知名供应商”。oTMS于2013年在国内首推SaaS TMS,如今,运输管理系统已经成为供应链管理领域的基础设施。我们非常感谢投资者、客户和合作伙伴的信任,让我们积累起庞大的客户群,并能够持续推出包括科技运输外包服务、仓库预约管理系统等在内的新服务。”

 

未来,oTMS将继续秉承领创为先的精神,打造更全面的物流解决方案,加快行业数字化进程,使运输更智能。

 

* Asia/Pacific Context: ‘Magic Quadrant for Transportation Management Systems’ by Brock Johns, Bart De Muynck, Oscar Sanchez Duran. March 29, 2022.

 

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