Transportation Management Systems

采购门户是简化货运合作伙伴关系的有效工具。无论您是在投标还是试图更新当前合同，门户网站都提供了一个单一的访问源来简化运输操作——如果它们旨在这样做的话。设计良好的门户对简化的 3PL 关系具有重要意义，但它需要正确的功能、用户体验 (UX) 和双方都期望的集成功能，否则它可能会成为阻碍而不是帮助。

为什么要使用采购门户网站？

一些公司仍然以老式的方式管理客户和运送投标：手动收集和输入数据。在当今的数字环境中，采购门户因其捕获和即时集成数据的能力而出众，允许进行早期审查，并在投标收集期间启用更大范围的资格因素。门户网站使托运人和承运人之间的互动更快更容易。

您的门户网站是帮助还是障碍？

为了最大限度地提高货运管理效率，采购门户网站需要增加价值并提高可访问性。如果您的门户有问题、不安全、滞后，或者用户界面 (UI) 或 UX 设计不佳，那么它对数据获取的影响大于帮助。事实上，随着最近网络犯罪活动的激增，不安全的门户使您的业务网络成为目标。那么，门户究竟需要什么来增加价值呢？一些采购门户网站的要素包括：

• 24/7 可用性和可访问性
• 支持所有运输方式（例如陆运、海运、空运、多式联运）
• 能够跨所有采购模型创建项目< /li>
• 基于 Web 的所有采购活动通信
• 能够根据特定客户需求自由定制投标参数
• 全面的投标分析和供应商排名
• < li>用于整体招标管理的项目管理实用程序
• 联系人数据、地址簿和集成文档管理
• 集成的投标接受可见性

除了这些功能之外，它这对于确保分层访问管理和跨平台兼容性至关重要。无论您是与当地知名企业还是全球货运提供商打交道，承运商都应该在您的采购门户网站上获得相同的无缝体验。

集成对于协同作用至关重要

采购门户网站本身可以改进数据捕获，但在与其他业务系统集成时会增加更多价值。孤立的门户没有充分发挥其潜力，但同步到范围广泛的重要货运运营系统和应用程序，他们收集的数据在各个方面都很有用。例如，在收集投标时，重要的承运人数据应流入您的运输管理系统 (TMS) 以进行快速审查和鉴定，并且 智能 TMS 将配备自动对投标进行资格审查和排序并减少管理活动的工具。采购门户还可以包括预算和成本计算应用程序、生命周期管理应用程序和会计软件。同步后，这些数据将成为货运运营每个阶段的效率驱动因素：从选择承运人到检查合同和创建装运文书工作。门户与您的其他系统集成时效果最佳 无缝且相对简单。

运输物流无处不在ut 将产品从一个地方运送到另一个地方。通常，这意味着将其移入和移出仓库，这需要与仓储人员沟通以确保流畅的操作。运输管理系统 (TMS) 管理事物的一方面，而仓储管理系统 (WMS) 管理事物的另一方面。 将两个管理系统连接起来，您就得到了简化操作的秘诀，可以从传统的筒仓中移除仓储。

您的 TMS 和 WMS 可以更好地协同工作

货运和仓储作为同一枚硬币的两个面存在，但连接它们之间的数据点很重要。从产品装载到卡车上到进入仓库库存并启程前往最终目的地，TMS 和 WMS 平台之间都有合作的机会。 TMS 将提供相关的运输数据来跟踪产品的旅程，而 WMS 确保它在整个过程中得到适当的处理和管理——无论它在一个站点停留多长时间。无缝的产品之旅需要连接这两个系统。例如，读取 RFID 信号以自动接收库存的仓储技术可以与云平台交互，以确定产品目的地、运输时间表和卡车可用性。持续监控产品旅程，而不是依赖供应链中不同步骤的检查点，可以更容易地识别效率低下，这种持续的可见性源于 TMS 和 WMS 之间的协同数据流。

认识到仓储改进

供应链瓶颈经常发生在静态库存点。产品到达一个站点并闲置，直到有办法将其移动到旅程的下一站。 TMS 和 WMS 之间的协调可以阻止这些瓶颈和产生这些瓶颈的条件。使用系统集成后的数据透明度，仓储经理可以：

• 更有效地管理库存，重点是及时的仓库吞吐量。
• 创建承运人、装运和客户数据的集成以防止错误.
• 简化拣选和包装操作以减少总产品库存时间。
• 突出显示复杂供应链中更快、更准确的履行机会。
• 员工通过预测数据分析更高效地装载、卸载和仓库操作。

TMS 数据提供有关产品进出的可见性，在收到库存后通知更好的管理。通过访问这些数据，仓库经理可以知道它是什么、是谁带来的、什么时候到达的以及它是如何运输的。将该数据整合到 WMS 中可以阐明关键变量，包括产品的存储位置和存储时间。当需要发货时，与 TMS 的协作可确保历史数据随产品一起传输。连接 TMS 和 WMS 数据的真正好处是供应链内的持续可见性。将您的 WMS 平台与实时 TMS 数据集成，可以更轻松地管理仓储运营并防止代价高昂的瓶颈。

仓储效率的好处

结合 TMS 和 WMS 数据提供 除了更好的仓储操作之外还有其他好处。从这些系统收集的数据可以提高整个公司的效率，包括对销售和营销、财务和会计、IT 以及企业资产管理运营的好处。这一切都归结为可见性。

作为运输和物流组件任何公司都紧跟行业创新的步伐，许多公司正在将其遗留的运输管理系统 (TMS) 换成基于云的平台。转移到云端为整个供应链的整合提供了巨大的机会，但过渡可能很复杂，需要齐心协力才能实现无缝衔接。太多的公司因为匆忙而搞砸了迁移，这可能会导致严重的问题。注意并避免这些常见的过渡错误：

• 未能分配项目负责人。一个强大的新的基于云的 TMS 将作为智慧物流运营的基石。 任命一位理解这种转变的重要性的项目负责人，并致力于精确地进行部署。
• 失败跨部门集成系统。将货运和物流孤立地考虑太容易了。基于云的 TMS 的一个目的是让这些数据在整个公司运营中可用，因此向部门领导开放迁移，他们将从供应链数据的可见性提高中受益。
• 未能获得领导支持。如果迁移到基于云的 TMS 是半心半意的，结果将达不到本已有限的预期。确保您的最高管理层对升级有既得利益并了解升级。
• 未能理解 TMS 的工作原理。</strong > 确保操作员对所有 TMS 功能和特性有敏锐的理解，并且 在正式部署之前定制自定义用例。边学边学很重要，但有了清晰理解的坚实基础，学习起来会更容易。
• 未能计划好综合培训。
• 用户理解对于利用 TMS 的全部功能至关重要。制定培训计划，帮助您的员工学习基础知识以外的知识，并推动新的基于云的功能和特性产生更高的投资回报率。
• 未能概述和记录流程。文档是学习 TMS 和实施其关键功能的重要组成部分。花时间为 TMS 交互创建标准化、可重复的流程，并在正式推出之前建立参数和权限。
• 未能遵循实施计划。您已经花时间制定了迁移计划——现在就按照它去做吧！虽然灵活性对于实时解决问题和克服障碍是必要的，坚持定义明确的流程，将您的新 TMS 集成到运营中。
• 未能逐步推进。请记住，用新的基于云的系统取代旧的 TMS 并不是冲刺。这是一场马拉松。确定正确的解决方案、了解平台、实施、扩展、故障排除和定制是逐步发生的。尝试简单地“按一下开关”会产生比解决问题更多的问题。

当您记住这些可以避免的陷阱时，请记住 您对 TMS 的选择也很重要。选择一个专为基于云的部署而设计的平台，其特性和功能足以证明取代您的旧平台是合理的。寻找具有迁移支持和定制帮助的解决方案，例如 nVision Global 的 IMPACT TMS。没有什么可以替代易于学习并由旨在实现无缝实施和集成的资源支持的系统。

2020 年的混乱对货运行业造成了前所未有的破坏。 COVID-19 大流行是真正的黑天鹅事件，它使供应链的每个阶段都脱轨，并造成一些托运人今天仍在处理的积压。随着涟漪继续影响全球贸易，一个新问题正在出现：为未来数据预测提取准确数据的挑战。 2020 年、2021 年和 2022 年的数字存在严重偏差——这使得很难真正清晰地展望未来。这给托运人带来了真正的问题。如果没有良好的补偿，很难促进货运操作。你如何相应地预算？还是基准利率平均值？您如何真诚地谈判费率合同？这很难——但并非不可能。

2020-22 偏斜补偿以及更多

在过去几年中，货运补偿无处不在。如果你提取 2020 年初的数据，过去几年可能会有一些一致性，但如果你提取过去 24-30 个月的数据，你会发现重大低点。第三季度利率飙升——而且自那以后利率一直在上升。显然，没有什么好方法可以拉动前一年的收入。更糟糕的是，托运人甚至无法依靠 2020 年至 2022 年的销售数据来预测货运需求。 关于销售预测的指导更糟糕的是，这只会增加托运人和承运人争相计划 2022 年底和 2023 年初的混乱。

在中断中重新调整组合

所以，托运人和承运人如何就费率达成协议？由于无法结合预测从前一年的数据进行推断，托运人正在转向更多 创造性的建模方法。重新调整 comps 以接近准确基准的最佳方法包括：

• Year-over-year comps.获取过去几年的汇总月度数据并取平均值，或者使用总的同比增长来预测当月的前瞻性比较。无论哪种情况，2020-2022 年都可以视为异常值。
• 连续比较。这种基准测试方法涉及查看连续的季度影响货运需求的数据，例如销售预测和 GDP 数据。这些比较往往比同比数据更可靠。
• 堆叠比较。如果托运人同时检查，两年和三年堆叠比较可用于基准测试框架和确定变量，并将它们与当前情况相结合。

虽然这些方法对于预测 comps 数据很有用，但它们通常计算起来很复杂且麻烦。

机器学习提供了一个智能解决方案

这种复杂性让许多托运人转向机器学习和人工智能 (AI) 来为他们承担计算负担。具有自动化和数据分析功能的运输管理系统 (TMS) 使托运人可以访问先前的数据和当前的费率环境。结果是一种数据驱动的方法，将历史数据和当前见解结合到 燃料前瞻性补偿。