oTMS作为国内运输信息化领域的积极探索者，结合近年来深耕行业的实践经验的积累，将在本文中回顾运输信息化的历程，展望行业未来发展方向。oTMS总裁/联合创始人段琰着重强调了信息化的ROI（投资回报率），在他看来，ROI是推动企业运输信息化的内核动力，虽然很难衡量，却影响着信息化的发展与走向。

是什么推动了大规模的运输信息化？

我个人认为，规模化的运输信息化始于2015年，在此之前虽然已经有了这一概念，但并没有成为一种趋势。这一波运输信息化是和新技术紧密关联在一起的，包括互联网、移动互联网、云计算、IoT设备等。运输信息化的普及有两个大背景：

商流端的渠道日益扁平化、多元化，继而带给物流几个关键变化：其一，订单碎片化，体现为小批量、多批次；其二，终端服务客户变多。这些变化对企业的运输管理方式提出了新的挑战，传统的手工方式无法再满足实际业务需求，所以采用信息技术（比如SaaS模式的TMS，IoT设备）来提高运输管理水平，逐步成为企业的主流选择。

我之所以特别强调新技术推动了这一波运输信息化，是因为互联网、移动互联网、云计算等新技术对于运输有特殊的意义。可能对于很多其他企业应用、云计算或SaaS的作用更多体现在IT意义上，比如成本更低、门槛更低、实施更快等，但是在运输领域，只有互联网、移动互联网，以及以此为基础的云计算技术和SaaS方式才能实现以最低成本和最灵活的方式实现货主-3PL -运输车队-司机等不同主体之间的连接，而这种连接是整个运输进化的基础。

所以，运输信息化的进阶一定离不开互联网、移动互联网，离不开云计算、SaaS，即使有的企业做了本地化部署，但是运输过程的执行端大部分仍然部署在公有云上。

 

运输信息化的内核动力来源于ROI

ROI（投资回报率）影响着运输信息化的趋势和走向，我根据计算ROI的难易程度，把运输信息化分为了三个发展阶段：

✔ 过程可视化 – 所见即所得，ROI可以定性感知，但难以定量，是运输信息化的必经之路；

✔ 操作数字化 – 通过换算，比如工作量、人员、效率优化等，可以相对或间接地量化计算ROI；

✔ 运输成本优化 – 直接量化计算ROI。

此处需要特别指出，ROI更难计算，并不代表这个产品或服务本身的价值更低，而只是会使得这个产品更难以售卖。比如说，过程可视化是难以量化计算ROI的，但是不代表这件事情的价值低；反而，可视化是大部分企业购买TMS运输管理系统的首要目标，也是运输信息化的基础。

下图引用自Gartner（高德纳咨询公司） 2018年3月的一个报告，表达的是一个企业投入成本和资源做运输信息化，所看重的价值优先级排名，前4位分别是：提高可视化、提高运作效率、提高业务流程产出、成本管理。

上图所列出的优先级和我们提出的过程可视化-操作数字化-运输成本优化顺序是比较吻合的，下面我们展开来进一步解释。

1.  基础：过程可视化- 所见即所得

大部分情况下，无论国内还是国外，实现运输过程可视化是企业投入资源和成本提高运输信息化水平的首要原因。这是符合常理的，只有首先看得到发生了什么，才有机会去思考如何提高。可视化是运输信息化的基础。实现了运输可视化，意味着解决了以下几个问题：

✔ 上下游企业基于工作流实现连接；

✔ 解决了订单和车辆/设备的对应；

✔ 实现了过程数据的采集；

✔ 能够分辨数据的真假；

✔  实现了数据的结构化、电子化以及比较友好的终端呈现。比较典型的就是很多企业会设置一个大屏幕，把各种数据显示在大屏上，给用户最直观的感知。

基于可视化结果，企业可以更加有理有据地进行各种决策。比如：对于异常的及时预警，或者内部不同团队之间、下游承运商之间基于同一套数据的良性竞争。

实现可视化的最大挑战来源于如何采集到真实的数据。操作中有多种实现方式，比如司机App、微信小程序、便携式GPS/GPRS、车载设备等。每种方式都有自己的优缺点，究竟该如何组合使用，取决于不同客户的管理颗粒度、愿意投入的成本和终端运作场景。这也意味着另外一种开放的趋势，即TMS厂商、IoT设备厂商、物流公司内部系统之间会逐步产生越来越多的链接和数据交互，为了使得这个过程更加顺畅，各方就需要有标准的、开放的API接口，甚至是一个开放的API平台。

oTMS目前已经可以做到针对不同的业务场景，提供多种工具进行叠加使用，达到“追踪成果+成本”效益的最大化。

2.  进阶：操作数字化 – 可间接衡量ROI

在解决了基础的可视化问题后，企业就可以进入操作数字化。以下通过具体案例来说明什么是操作数字化，以及它所带来的价值。

oTMS的一家服装零售客户在全国有几千家门店，每个月有几十万票B2B运输订单，覆盖了仓库和几千家门店之间的正向补货、逆向退货、横向调拨。在TMS的第一阶段上线稳定后，发现一些比较难解决的问题，比如在多层转包情况下如何向司机推广使用App；比如对于承运商操作系统的数据的真假辨别。在海量订单的情况下，以上两个问题带来的挑战尤其突出。

对此，我们启动了一个优化项目：无纸化交接。项目核心是全面实现ERP/WMS – TMS – POS的无缝对接，实现三单匹配，即订单、运单、帐单一一匹配。经过全国范围的推广，该客户基本上每个月几十万的订单实现了无纸化的运输管理，全流程所有的交接环节都实现了电子交接，仓库的扫码设备、司机手机卡卡App、门店的POS设备之间通过扫描二维码的方式无缝连接。

这样的操作数字化节约的不仅仅是订单纸张的耗材成本，所有过往需要处理这么多订单量的管理成本、潜在失误带来的风险损失也随之大幅度减少。以下是oTMS无纸化交接案例流程：

3.  迁越：运输成本优化 – 直接量化计算ROI

我们认为企业对于投资的优先级顺序始终是：增加收入>降低成本>提高效率，所以运输信息化的目的必然也是服务于这个优先级的。尤其2018年下半年以来，整体经济发展放缓，企业营收增长遇到了很大挑战，在这种情况下，降低成本成为企业内部优先级极高的任务。因此，运输成本优化成了运输信息化的终极课题。

举个例子，近1～2年我们接到越来越多企业的咨询——是否能够提供路径优化（ROS）的产品，企业希望通过路径优化来降低运输成本。但是挑战在于，在实际运输执行过程中是否可以实现算法在电脑上算出来的成本节约？因为企业在准备购买这类成本节约的产品时，往往会带着特别明确的量化ROI期望。在这里，对于服务商来说有两种选择：交付工具但不对结果负责 vs 交付工具+交付结果，对结果负责。很明显后者效果更好，但是对服务商挑战非常大。

oTMS在这方面已经有了较为成熟的方案，提供第二种交付方式的服务（交付工具+交付结果）。不过并不在ROS领域，而是通过更广义的订单+运输方式+运力类型的最优匹配和组合来实现运输成本的降低。我们开发了一个算法模型叫智能运输优化引擎（Smart Transport Allocation Optimizer）。去年，我们在《物流技术与应用》杂志（2018年第4期）上刊发了以“智慧动态运输网络”为主题的文章，这个优化引擎正是基于这一概念迭代开发出来的。

智能优化运输引擎主要针对的是企业全年的计划性订单，结合oTMS SaaS平台和友货来招投标平台的运力资源数据，帮助企业计算出来这些计划性订单的最优运力方式选择以及在每种运力方式下的具体运输公司的选择，最终输出结果是一系列的运力方式+公司的组合以及对应的可节约目标。

举个例子，很多企业的计费模式未必就是最合理的。很有可能你现在的计费模式只适合于你过去的订单结构。因为在过去的2-3年，商流端在不断地做渠道下沉和扁平化，导致订单结构迅速碎片化，从过去的大批量、小批次变成了小批量、大批次，同时运力供应端，按照公斤段的区分也越来越细，供需两端都发生了很大变化，所以原来那套计费模式就很有可能已经不是最优了。

基于该算法工具，oTMS建议选择其中某一个组合，同时由oTMS来承诺成本节约的金额，直接向客户交付工具+结果，在这其中，我们将oTMS扮演的角色称为运输控制塔（Transportation Control Tower）。即，通过SaaS TMS实现过程管控、通过优化引擎和运力资源实现可预期的承诺降本、通过服务确保交付，避免了企业为了购买工具的优化结果付费、但在实际中无法实现工具所计算的优化结果的尴尬。

 

关于企业实施运输信息化的建议

对于大多数企业客户来说，现阶段运输信息化仍然处在基础建设期，但是对于那些已经要迈入下一步企业，追求运输信息化的产出和效果是一个必然情况；此外，对于处于2020年这个时期的那些还没有在运输信息化有较大投入但是有此需求的企业而言，不妨也可以尝试能够直接量化ROI结果的方式，来论证对于运输信息化投资是否值得。

我认为未来会不断投入运输信息化的企业，大致有两类：1、货主：大中型企业为主，越贴近消费者、市场化程度越高的行业，需求越是强烈；2、物流：范围更广，大中小型企业都有运输信息化需求，因为货主客户有这个需求，只不过适合不同规模的企业的信息化产品不同。

在实施运输信息化的过程中，我个人认为有几个关键方面特别值得注意：

1.  充分做好改变人和流程的准备

项目越大、越复杂的就越是如此。首先，技术是中立的，技术是管理意志的体现。比如管理人员要求实现的一些功能未必就是操作人员喜欢的，因为你可能改变了他的工作习惯或触犯了他的一些个人利益。其次，技术不是万能的，技术使用的好坏是管理执行力的体现。这个时候，就非常取决于这个企业和管理者的执行力。所以，一个成功的信息化项目实施，排在第一位的一定是管理者的决心和团队的执行力。

2.  需求要明确，变更要慎重

我相信这个不仅适用于运输信息化，应该适用于大部分信息化项目，所以我们都会建议客户尽可能多留一些时间出来给到售前调研阶段，磨刀不误砍柴工，但一旦调研完成、需求明确后，就应当遵照双方同意的需求进行设计、配置、实施，一旦有任何变更，必须有专门的流程来审批通过变更，以及追溯当初为什么没有考虑到这个变更。不排除有的是真的因为业务变化太快，但更多的是考虑不够周全。

3.  多做异业交流

目前同行业的交流可能已经很充分了，但异业交流的意义在于不同行业的变化或趋势是有传导性的，或者说同一个趋势在不同行业的普及是有滞后性的，比如电商化、全渠道、o2o等让运输管理变得越来越复杂的商流变化，都是在服装、零售先普及，其次再传导到大消费行业，然后是医药行业、汽车/车后、部分工业类。所以，当我们做了很多服装零售行业的客户，当某个趋势在消费品行业刚出现的时候，我们就可以相对准确地预判对于我们的影响是什么，下一步有什么机会。我相信对于各个行业的专业从业者而言，多多进行异业交流，也会有类似的效果。

 

最后，作为运输信息化的从业者，oTMS所能做的就是不断适应需求端的变化，为行业真正带来价值。当然，适应变化的方式肯定不止以上所描述的内容，本文抛砖引玉，希望能引发大家的思考。

 

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在上一周的播报中，我们观察到截止至3月1日，货主企业的快递发货量已基本恢复至正常区间，而公路运输的恢复尚需时间。此次播报中，我们添加了3月2日-8日的数据情况。可以说，伴随着疫情进一步得到控制，不论是B2C还是B2B的运输都在向好的方面发展，春天或许很快就将到来。

电商发货量全面恢复 公路运输恢复率不足50%

2020年农历春节后第5周（公历2月28日至3月5日），B2C快递订单量同比去年农历同期已超过100%，可见除湖北外，快递服务已全面恢复，网购用户们不用再担心快递变慢递的问题了。

另一方面，B2B公路运输订单恢复情况仍不尽如人意。由于各个地区对出入人员不同的要求和规范，物流公司及货运司机复工问题仍未完全解决。因此，农历节后第5周的发货量还未达到去年同期的50%。

然而，随着疫情受到控制，我们还是能够看到曙光。伴随着部分地区门店逐渐开业和店内促销，节后表现尤其惨烈的鞋服行业订单量通过5周的时间已恢复至36%。从农历春节后第一周的不足5000单增长至12万单，翻了24倍。

消费品行业在春节后第三周回升加快，恢复率已超同期的50%，然而其后两周出现了回落，恢复情况有所反复。

制造业订单量回升平稳，较同期订单恢复量于第四周突破50%，第五周超过60%。

电商发货量进一步增长 B2B订单量攀升较缓

上周因3.8女神节促销带动，电商订单发货量增长26.24%，为节前高峰的73.74%。目前除湖北外，快递运力已全面恢复，订单数量主要取决于生产端及销售端的变化。

B2B公路运输订单量增长率在过去三周都维持在30%-35%左右，上周订单量恢复至节前高峰的31.50%，何时能完全恢复尚不明朗。

其中，鞋服时尚行业订单量增长率继续超过100%，周订单发货量恢复至节前高峰的29.27%。

消费品行业或受原材料供应影响，总订单量有所回落，为节前高峰的34.14%，周发货订单量不足10万单。

制造业发货量继续缓步回升，是目前恢复率最高的行业，达到节前高峰的47.17%，逼近50%关口。

区域物流复工情况分析

除湖北快递发货受限外，各地区电商收发货量都已恢复到正常水平，根据大促的因素会有不同程度波动。

B2B主要收发货地区的恢复率都较之前一周进一步提升。B2B发货量排名前十的区域中，仅北京、浙江、福建和山东四地恢复率未超过50%；收货量恢复率方面，仅有北京、天津及浙江恢复率不足50%，排名末位的天津恢复率达到23.99%。

从数字上来看，最艰难的时候已经过去，复苏的迹象越来越明显。下周，我们会继续更新运输恢复情况周报。

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自节后开始复工复产已有一段时间，在我们近期发布的货主运输恢复情况播报（最新一期播报请查看今日微信二条：电商运输全面恢复 公路运输仍不足50%）中可以看出，2月10日以后，无论是企业的B2C（电商物流）还是B2B（公路物流）运输都在逐步恢复。

然而毋庸置疑，此次疫情造成很大一部分企业的Q1收入锐减，Q2恢复程度不明朗，因而对物流管理人来说，降本提效将是2020年的一大重心。那么，疫情是否会改变物流的发展方向？而企业该如何应对物流成本压力，在保证服务质量的同时，精准定位成本降低的空间？我们就来一一解析。

疫情中的物流发展方向

科学降本的策略

那么到底如何能做到在保证服务质量的同时科学降本？如何以更高的ROI（投资回报率）实现物流信息化？通过在大中型企业运输管理领域的多年沉淀，oTMS推出了SDTN解决方案。可对企业的订单、运输方式和运力资源进行优化匹配，从而得出最优策略，精准定位降本空间，同时在运营中使用动态调整策略来实现持续优化。

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