近日，全渠道物流提供商中通快递集团旗下中通云仓科技有限公司（以下简称”中通云仓”）与oTMS达成合作。中通云仓将上线oTMS运输管理系统，从而优化工作流，多方位提升运输管理能力，核心包括：运输链条角色的统一管理、自动化的订单管理、可视化的在途跟踪以及准确高效的运费管理等。

客户背景

中通云仓成立于2018年，为传统电商、社交电商、直播电商、社区电商、品牌商家、连锁门店、本地生活等客户提供全渠道物流供应链服务的企业。全国分布60余家子公司，员工人数超3000人，在60个核心城市拥有270多个仓库，仓储总面积超200万平方米。

中通云仓坚持以信息技术驱动智慧供应链，致力于为合作客户提升供应链效率，降低物流成本，优化消费者体验。因此，中通云仓希望通过数字化手段，提升其现有的管理体系，优化订单流程管理、运输调度计划、应收应付费用管理等重点方面。

oTMS解决方案

对于物流提供商的运输而言，打造有韧性、响应快的数字化运输管理体系是减少不确定性风险和增强市场竞争力的有效手段。oTMS已经成功在此垂直领域为众多标杆企业进行过物流运输管理的数字化升级。针对中通云仓的关注重点，oTMS提供了如下解决方案：

• 一站式全链接：实现运输链条各环节上的角色（货主、三方物流、承运商、司机、客户）在PC、APP端及小程序多平台实时协同；
• 统一订单管理：支持订单导入、分配、整合、拆分等；
• 实时在途追踪：运输可视化，包括状态查看及更新、异常情况上报、货损货差以及赔偿管理；
• 在线结费对账：系统根据设置条件生成账单，完善的财务对账功能实现在线对账，大幅节省对账时间，避免人工误差；
• BI报表洞察分析：对运输数据进行多维度分析，如区域分布、订单流向、时效等，从而帮助企业不断优化其运输计划。

中通云仓始终将健康的治理结构、优秀的企业氛围、合理的经营成本、稳健的业务发展和强劲的发展潜力作为企业发展目标。oTMS非常荣幸能得到中通云仓的认可，并为其发展添砖加瓦。不忘初心，砥砺前行，oTMS将持续在技术、产品和服务方面精益求精，为各行业企业提供有价值可落地的物流解决方案。

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近日，全球知名运动品牌New Balance中国，即新百伦贸易(中国)有限公司（以下简称“新百伦”）与oTMS达成合作。在双方合作期间，新百伦将通过oTMS运输管理系统赋能其全渠道订单的运输管理，实现上下游系统对接、过程追踪及异常管理、账单费用管理、时效报告分析等。

客户背景

New Balance创立于1906年，秉着制造卓越产品的精神，不断地在科技材质、产品外观与舒适感持续进步。在进入中国市场后，新百伦凭借其在运动领域的专业形象，成为中国最受欢迎的运动品牌之一。

由于目前中国市场订单量较大，且预测未来会有持续的快速增长，新百伦面临全渠道、多方面的管理挑战。因此，新百伦希望借助一套运输管理系统提升其现有的管理体系，同时兼顾B2B和EC运输。

oTMS解决方案

鞋服时尚行业是oTMS最初涉及与深耕的行业领域之一，无论是电商EC还是B2B订单运输管理，oTMS都有着丰富的项目实施经验。通过结合市场与用户痛点，系统功能不断迭代升级，从而满足行业特定的管理需求。即便是在购物节大量订单的波峰期间，oTMS系统也能保持其稳定性、高可用、可扩展性及安全性等。在双方合作期间，oTMS将提供如下解决方案：

• 上下游系统对接：实现数据交互，确保即时性和准确性；
• 订单管理：包括下发、召回等逻辑配置，状态更新，时效报警；
• 在途追踪和异常管理：订单运输可视化，包括节点追踪、推送事件、异常情况随时上报；
• 结费对账：根据所有的正向和逆向包裹信息以及对应的快递报价，自动生成运费账单，大幅度节省时间，避免人工结算误差；
• BI时效分析报表：对运输数据进行分析，以优化企业多维度运输管理。

百年以来，New Balance始终秉承着“制造卓越，不断突破”的精神，持续改进，旨在保证每一个运动者最大限度发挥自己的运动潜能，并能享受平衡自在的生活。而在运输管理数字化方面，oTMS同样也持续积累，不断创新，并愿与更多企业携手共进，为其提供更完善的运输管理解决方案，实现其与当地市场的深度融合，带来切实的价值。

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近期，毕马威KPMG发布了一篇名为《2024年供应链趋势：数字化变革》的洞察文章。文中指出在生成式人工智能GenAI、数据分析、自动化、机器学习等新兴技术快速发展的推动下，供应链领域将逐步迈入“数字、智能”的新常态。同时，还列出了供应链未来发展的七大趋势，通过深度剖析各个趋势的发展情况与核心驱动力，帮助企业更好地锚定机遇，化解挑战，具体如下：

趋势一：生成式人工智能GenAI应用

预计到 2024 年，50% 的供应链组织将在人工智能和高级分析的应用方面投入资金。

生成式人工智能GenAI是人工智能的一个分支，比起早先的机器学习形式，GenAI可以处理更大规模的数据集与分析更为复杂的变量集。此外，GenAI还可以学习任一特定公司供应链生态系统的细微差别进而实现调整优化。

GenAI的应用范围非常广泛，它既可以帮助确保采购和监管的合规性，简化并提高制造生产工作流程的效率，也可以作为虚拟客服处理客户日常查询事务，建立即时、有效的物流沟通。

因此，企业应该从战略角度审视该技术，如提高供应链员工、库存或资产的生产率等方面；重新评估当前的供应链分析团队，为这一技术引入做好准备；通过技术试点，设计高效的核心业务新流程。

趋势二：无接触式/低接触式规划

由于各方复杂、多层次的需求，多数企业的规划与落地执行之间已然形成了鸿沟。而以人工智能作为支持的无接触式/低接触式规划将有助于消除这一差距。

从技术角度来看，无接触式/低接触式规划的作用就像控制塔或决策中心，通过强大的先进分析技术，尽可能地减少人工干预去解决深层次的问题，并提高可预测性。

根据预测，应用该类规划，企业的净资产收益率 (ROE) 将提高 2 至 4 个百分点，收入、成本和资产的毛利率将提高 1 至 3 个百分点。若企业想引入该技术，应以绩效目标为导向；专业的规划人员需要提高自身在分析建模能力、跨职能专业知识和关系管理方面的技能；在企业创造一个由技术合作伙伴、业务集成商和学术专家组成的生态系统。

趋势三：数据管理仍是供应链管理面临的核心挑战之一

目前，大多数企业已经进行了数字化转型，供应链的不同环节应用了许多专业软件和硬件设备，每天产生的数据数以万计。但系统之间缺乏有效的数据共享机制，大量的数据由于部门需求、维度、质量等方面的差异，数据间相互脱节，导致企业内部形成了巨大的数据孤岛。因此，决策人员在实际工作中无法迅速准确地进行数据分析和决策制定。

企业必须认识到数据管理是一个持续的过程，要将重点放在数据的可用性、质量度、及时性和一致性等关键要素上；制定以价值为导向的总路线图，如降本增效、改善客户满意度和创新等，数据必须与明确的目标保持一致；供应链专业人员应该梳理层次，可以在最重要的环节优先改进，采取迭代方法不断调整，进一步完善数据集，这样才能更好地进行数据管理和有效利用数据。

趋势四：供应链可视化

实现供应链的各层级透明对企业而言都至关重要，尤其是在满足监管要求以及识别和降低供应链风险方面。提高供应链可视化可以让企业更好地了解整个供应链以及各环节相关人员的情况，主动做出响应，并为人员管理、绩效设置提供支持。

企业可利用数字化解决方案整合供应链各系统、各环节人员，让供应链条上的所有人基于共同的、标准的工作流去完成各自的工作；将业务过程与结果数据化，实现数据的实时、充分和及时共享；建立跨职能团队加强合作联动，从而更全面地了解关键用例、可视范围和下游问题；在技术应用中加入环境、社会和公司治理ESG要求，以改进采购决策和绩效管理，并将ESG纳入绩效。

趋势五：平台低代码化

根据调查，超过三分之二的企业已在其供应链中采用低代码。

供应链是一个动态而复杂的过程，包括原材料供应、生产、仓储以及分销等环节。而大多数供应链任务都可以通过低代码平台实现或部分实现自动化的流程，通常会使用API进行系统对接，这种方式既缩短了开发时间，使企业能够对新的市场条件、不确定事件或不断变化的战略做出迅速反应，又能使不懂技术的企业用户也能快速构建、测试和实施新功能。

低代码平台不仅仅是一种技术升级，它还代表着企业运营模式的转变，为企业提供了一条通往更加灵活、适应性更强的发展之路。企业可以寻找专业的合作伙伴，在数字化部署的初始阶段减少与系统优化相关的时间和成本。

趋势六：环境、社会和公司治理ESG和碳排放

在环境、社会和公司治理ESG的浪潮下，虽然许多企业优先收集碳排放（范围 1和范围2）数据，但整个价值链产生的碳排放（范围3）在许多国家正成为一项法律要求。

未来，建立可靠的排放监测系统和制定碳排放目标对企业来说至关重要。范围 1和范围2的评估相对简单，但如果将其扩展到整个供应链，复杂性会成倍增加。

企业可在其数字平台新增功能，集中输入/系统抓取排放数据，以便整合到公司的可持续发展报告中；根据关键标准（如支出和对业务的关键性）对供应商进行细分，以识别供应链类别并确定优先次序；教育员工了解范围 3 排放、碳减排方法以及收集和管理碳数据的技术解决方案，将其纳入绩效考核中。

趋势七：电动车和物流运输

随着各行业企业对减排目标的承诺以及电池技术的发展，物流业也正在经历快速转型，进入了智慧物流阶段，如仓库和港口的自动化、自动驾驶车辆的使用范围不断扩大、自动驾驶车辆的应用日益增多，到2030年，电动商用车的渗透率预计可达 15% 至 34%。

未来，各企业还将继续加快物流运输链条的电气化和自动化，从而在网络效率、客户体验、降低风险和可持续发展目标方面实现实质性改进，尤其是那些成本高昂环节或人工环节，如空运处理和最后一公里配送。

企业可进行车队评估，如车队组成、路线和使用模式，优先考虑在城市地区频繁行驶的车辆进行升级；制定将配送车队过渡到电动汽车的计划；应用基于云的新型人工智能驱动技术，优化路线以减少行驶距离。

总结

2024 年即将到来，供应链领域正处于变革的风口，人工智能和其他先进技术正在迅速重塑供应链管理的核心。KPMG的专业人士认为，企业首先要克服固有、传统的限制，以开放的眼光看待未来新趋势，选择符合企业自身发展的新兴技术，逐步形成新模式。

未来，提前做好准备并积极适应新趋势的企业将能更快速、灵活地响应日常业务需求，更好地释放价值，并提高可见性、透明度与可追溯性，以应对不确定因素带来的供应链冲击。