案例 | 拥抱物流数字化 全球储能头部企业的运输管理升级之路

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中国汽车市场正处在传统燃油车向新能源车转型的过程中。在政策支持以及技术创新的双重推动下快速发展,中国目前已成为全球最大的新能源汽车市场之一。市场规模持续扩大,消费者需求也日益多样化。因此,造车新势力、传统汽车厂商和汽配厂商都在积极提升自身的竞争力,以应对不断变化的市场需求和挑战。

客户背景

该客户是全球储能解决方案的领军企业之一,针对中国汽车的使用特性与需求,在其先进的技术基础上打造出高品质的免维护蓄电池产品系列,以服务中国日益增长的汽车用户及市场需求。根据总部支持中国增长的业务战略,中国区域业务部门决定全面升级物流运输的管理体系,涵盖上下游系统的数据对接、地址处理、优选运输方案、运输审批管理、订单全程可视化、自动对账、物流采购以及智能测算。

oTMS解决方案

此次合作,oTMS提供了“在线运输管理+招投标+SDTN智能优化算法”的综合解决方案,助力客户实现平台化、标准化、在线化和可视化的高效运输管理,重点功能如下:

通过标准接口对接上游系统,实现了运输订单自动流转、非正常运输的申请、审批,自动生成运输订单;此外,多模式的运输订单可按配置的规则自动整合运输订单;运输过程将采用SaaS TMS+APP模式,实现对全链条、全渠道的订单真实管控,运输过程可视化,提高了数据的可信度、规范性和可追溯性,并给承运商的KPI考核提供数据依据;客户可自定义同一地址的范围、整合地址;自动计算运费,在线对账,减少人员的参与度,从而提升工作效率;系统支持物流运输招投标,基于积累的数据智能测算并推荐高性价比的运输订单组合。

在实施上述解决方案后,该客户在达成其项目目标的同时,运输管理的运行成本也得到了相应的降低。

作为知名的运输管理数字化服务提供商,oTMS在多个垂直领域为众多行业大中型企业赋能,并提炼出了一套适应多场景业务模式的数字化综合解决方案。另外,以此为基础oTMS可结合客户实际物流业务场景、痛点新增或优化功能模块,实现可见的降本增效。

 

签约 | 西西弗引入oTMS,精进物流运输管理的数字化转型

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核心需求

近日,oTMS运输管理云平台与重庆西西弗文化传播有限公司达成合作(以下简称“西西弗”),助力其多方位升级物流运输管理体系。在双方合作期间,oTMS将赋能西西弗实现企业内系统的数据交互、全链条运输的真实管控和准确的在线结算等

 

客户背景

西西弗诞生于1993年,秉持“参与构成本地精神生活”的价值理念,深耕图书零售和阅读文化领域,坚持为大众读者持续提供优质的图书产品和阅读体验,致力于发展成为文化零售、文化内容、文化资源融合一体的文化平台服务商。

目前,西西弗形成了一套完整复合的业务、管理、团队体系,集团总部细分20多个专业垂直管理系统,在全国29省、80多个城市拥有360多家全直营连锁店。

 

oTMS解决方案

西西弗已配备成熟的ERP与WMS进行管理,目前亟需引入一套TMS解决订单节点获取时间跨度长、没有在途监控及人工对账等问题。因此,oTMS为西西弗提供了包括系统数据同步、承运商统一管理、物流订单管理、在线结费对账和BI报表分析在内的综合解决方案。

项目上线后,西西弗可实现端到端全链条的运输数字化管理。提升了承运商与运输订单管理效率,同时节省对账时间与避免人工误差,而线上数据的积累也为之后的物流优化提供了基础。

“参与构成本地精神生活”是西西弗的核心价值理念。在数字化运输管理领域,oTMS愿与西西弗书店并肩前行,借助专业的运输管理解决方案和丰富的实施经验,助力西西弗书店更紧密地融入市场,为其注入强大的技术动力。

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AI大模型时代,SaaS何去何从?

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在过去的二十年中,SaaS(Software as a Service,软件即服务)革新了企业运营方式。它将企业从依赖传统本地部署软件的模式中解放出来,转向了云端服务。 由于SaaS采用周期性订阅费用模式,使企业降低了在软件购买和硬件维护上的大量初期投资。同时,SaaS提供商会对软件继续持续的更新和维护,确保用户始终使用最新版本的应用程序。
负责任的SaaS提供商还会采用行业领先的安全措施来保护客户数据,帮助企业满足各种数据合规性要求。此外,企业可以根据自身业务需求轻松调整服务规模,无论是拓展还是缩减服务,SaaS模式都能迅速响应。

AI时代,SaaS落伍了吗?

AI大模型时代的到来使传统SaaS市场受到了一定的冲击,SaaS的空间会被大幅挤压或取代吗?目前而言,答案是否定的。SaaS模式依然拥有其独特的优势,即丰富的行业经验、专业的数据优势和强大的集成能力。AI大模型的发展和落地,离不开SaaS对于某专业领域流程服务和业务需求理解的参与。
以物流运输管理为例, SaaS供应商与不同行业企业供应链以及IT团队合作,深入了解该行业的特定需求,包括行业特性、派单逻辑、线路规划、执行流程优化、货物在途追踪、承运商KPI制定和运输数据收集等。
在SaaS模式下,软件通常设计为易于与其他系统和应用程序集成。AI大模型可以通过接口与SaaS解决方案对接,学习、分析以上专业领域的数据,以改善用户体验,例如通过自然语言处理来优化用户交互。总之,AI大模型与SaaS的融合将创造出新的服务模式,这不仅标志着智能化服务水平的飞跃提升,也是对企业用户个性化需求的深刻满足,进一步推动了业务流程的革新与优化。

未来,SaaS路在何方?

随着大模型技术的兴起,企业和开发者现在能够基于SaaS服务训练出更为专业和精准的模型,为特定业务领域提供高度定制化的“智能化”,也就是“SaaS+AI”解决方案。
这种创新的转变将显著增强了SaaS产品的实用性和市场竞争力,还帮助企业更高效地进行经营管理,同时降低了SaaS企业的运营和服务成本。而对于客户来说,则意味着能够以更低的成本享受到更高质量的服务。
如今,已有许多企业将AI大模型技术集成到SaaS产品上,如HubSpot利用AI为用户提供基于他们的行为和偏好的个性化推荐;Zoom使用AI提高视频通话期间的视频质量和最小化背景噪音;DocuSign借助AI自动化签名验证流程并提高文档安全性。
虽然以上用例更多的还是强调AI辅助人工、以人为中心,但在未来AI必将大幅改善大部分领域的工作效率,并不断扩大影响范围。“SaaS模式”到“SaaS+AI”模式的过渡并非一朝一夕,而是一个渐进的过程。在AI大模型技术的商业化落地上,目前还面临安全合规、准确性、可控性、易用性、规模化等多重挑战。
SaaS企业要保持开放的态度,积极探索产品与AI大模型技术的结合点,让原有能力更好地被 AI 技术驱动并融入到AI生态中。同时,借助AI能力升级、重塑自身产品。
本文参考内容:《AI大模型时代:中国SaaS行业的机会与挑战到底在哪?》、《How AI is Revolutionizing the SaaS Industry》、《SaaS的“大模型焦虑”》