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公路貨運市場除快遞集中度較高外，零擔和整車市場極度分散、處于充分競爭的藍海狀態：一方面，全國中小型公路物流企業呈現“數量龐大、組織結構分散、實力偏弱”等特征；另一方面，整車及零擔占據公路貨運市場收入的91%，企業可拓展的市場空間極為龐大。
《2019貨運物流行業報告》顯示：隨著IoT、大數據、云計算、AI等信息技術在貨運物流領域的應用日益廣泛，傳統公路物流運輸企業需要加快應用互聯網技術，以加快數字化升級進程，獲得更多發展機會。而TMS系統（運輸管理系統）作為物流運輸的核心系統，理應為物流運輸行業的數字化做出重要貢獻。
從宏觀層面和實際業務場景來看：雖然物流運輸業整體市場龐大，但仍面臨市場下行的壓力；另一方面，物流企業也需要妥善處理經營過程中的諸多難題。兩難之際，物流運輸企業疲于被動應對，難以有效地降本增效，從而獲得更好的經營效益。1）宏觀層面：貨運行業下行壓力加大，貨運量和客戶量雙雙下降《2019公路貨運大數據報告》顯示：2019年貨運活躍運力與GDP相關系數達0.81，而活躍車輛數與GDP相關系數達0.86，貨運市場繁榮度與GDP存在較強正相關，貨運活動受經濟運行走勢影響。而受疫情特殊因素影響，2020年GDP的下行壓力將傳導至公路貨運市場，加之經濟結構調整帶來的總體貨運量減速。2020年貨運行業下行壓力加大，總體客戶量和貨運量雙雙減少，物流運輸企業承壓能力須要進一步加強。2）業務現狀：物流運輸企業數字化程度低，運營成本高我國的物流運輸行業的現狀是，大部分中小型物流運輸公司都是通過掛靠形式管理車隊，自營車隊的運輸企業較少。但兩者都同樣面臨著類似的問題——人工依賴度較高、運力品質難提高、在途時效難監管。由于缺少運輸管理系統的應用，數字化程度低，司機、車輛利用效率和管理效率均難以提升。這種粗放式的經營模式，直接造成了運輸運作效率低、成本高、服務質量較差。
1：運輸公司的車隊有上百輛貨車，部分中小運輸企業仍舊使用電子表格進行管理，數字系統使用較少。面對龐大的車輛數量和繁忙的業務，用手工查找和統計數字，電話溝通處理，工作量大、效率低。同時，由于緊張繁忙，還容易造成員工情緒不穩，導致數據出錯、成本浪費、工作延誤。2：燃油費、司機工資是公路貨運企業的兩大主要成本。如何提高司機車輛的利用率，如何在“一裝多卸、多裝一卸、多裝多卸”路線中找到成本最優解，是運輸企業考慮的關鍵問題。如何安排收貨、送貨順序，提高運輸配送效率；如何規劃最合理的路線，節省燃油費；這些都是實際操作中應該重點關注的問題。3：一方面，隨著客戶對運配時效要求的日益提升，以及對貨品安全的重視，貨主客戶對運輸在途的信息可視化要求越來越高；另一方面，物流運輸企業也需要對運力質量進行全程監控，以及時發現問題，及時干預應對，并且運用全維度數據，進行經營分析，不斷改進服務質量。如果說服務是物流的核心，那么提供可持續的、使客戶樂意付費的服務則是物流企業生存與發展的根本。從另一種角度來看，物流企業的數字化，其實是一種有助于企業依托數字與信息化技術，提供可持續的“客戶樂意付費”服務手段或新型商業模式。2020年4月，《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式印發，首次將數據列為市場化配置的要素，這意味著數據將成為各方包括物流企業在內發展的重要資產之一。但與傳統生產要素不同的是，數據的無限性、非競爭性與非排他性、虛擬性、多樣性、時效性、法律屬性和權屬界定等并不明確，且其價值不存于數據本身，而是需要通過聚合挖掘才能凸顯。這對于多數還囿于傳統管理思維下的物流企業而言，無疑對其數據資產的有效配置提出了新挑戰。尤其是在大數據環境下，數據的合規與可信、隱私與安全、質量與治理，都需要有不同于傳統要素資源的理念、方法、技術與手段。而這些對非數字原生且不具有互聯網基因的物流企業而言，挑戰難度不言而喻。當下，除了為數不多的幾個數字原生且具有互聯網基因的第三方平臺型物流企業數字化基礎與發展勢頭良好外，其余絕大多數物流企業的數字化基礎薄弱，數據信息的碎片化、孤島化歷史包袱沉重，數字化思維滯后，數字化意識淡薄。因此，也造成了傳統物流企業數字化轉型之路注定艱難。但在數字化時代來臨之際，傳統物流企業勢必要轉型，因為這不僅是時代的要求，也是企業發展的需要。當下，我國物流業發展已經步入供應鏈管理時代，供應鏈上下游企業間、生態圈內功能互補企業間以及企業內部溝通與外部銜接，都需要數據信息互聯互通、實時交互和多方共享。數據賦能與金融賦能服務日益興旺，可信可靠的數據流成為大數據環境中風險識別管理與控制的基礎與關鍵。復雜多變的內外部環境下，用數據說話、讓數據說話的理念，成為物流企業合規經營管理、精益成本控制與項目收益管理的普遍共識與基本方法。5G、云計算、大數據、人工智能、物聯網、互聯網、移動互聯網、區塊鏈等技術的發展，讓低成本數據采集、傳輸、計算成為可能。此外，自改革開放40多年來，橫跨7個“五年計劃”，歷經“文檔處理數字化”“企業內部信息化”“企業通過互聯網廣泛連接”“移動互聯網與大數據時代”以及 “人工智能+邊緣計算+5G”5個階段，國家對信息化產業的投資、建設與引導，資本的介入以及企業自身的不斷投入等，更是為物流企業數字化轉型與發展奠定了堅實基礎。可見，物流企業的數字化轉型與發展既是時代發展的產物，也是物流企業自身發展的需要。它們面臨的發展機遇良好，但必須面對的挑戰也十分艱巨。這意味著數字化不僅要有助于“解決客戶需求服務”的提供，還要求數字化是一種能提升效率也能產生效益的可執行方案與系統的思維方式；同時，數字化更要遵循其基本的商業邏輯，即企業的總產出要大于它的總投入。對那些非數字原生且不具有互聯網基因的物流企業而言，它們數字化思維普遍缺失、數字化意識相對淡薄、數字化人才奇缺。但由于受各種媒體與網絡宣傳影響，它們對數字化的作用與大數據潛在價值又有朦朧的認識，導致決策者雖有投資的沖動，但又方向不明或害怕顧此失彼而裹足不前。于是造成投資大手筆，卻又轉型不成功；投入數年，團隊終解散；起初設想系統輕量化、響應敏捷化，但實際系統越來越臃腫，開銷越來越大，最終成為企業的“雞肋”或“累贅”。此等現象常有發生，這些都不利于物流產業數字化發展與物流企業數字化轉型。一是將信息化簡單等同于數字化。在“數字化”成為熱點之前，基于業務流程再造與優化的“信息化”在物流企業中已經開展多年，傳統的OA審批、MIS企業內部管理、TMS、WMS、CRM、SRM、財務結算等在物流企業的應用皆是如此，它們是企業實現精益管理的支撐手段。“數字化”是依靠新興數字與智能技術與云服務，通過網絡協同、資源鏈接、流程重組、數據智能、組織賦能、交易處理，融入數字經濟，不斷推進企業服務創新、管理變革、金融嵌入，轉變服務與管理方式，實現更好的客戶體驗、更優的服務品質、更強的競爭優勢、更高的經營績效、更廣的客群覆蓋、更可持續發展的進步與提升的過程，信息化并不等于數字化。二是不同企業數字化路徑與策略不盡相同。自建或加入數字化平臺是物流企業根據自身能力與發展戰略以及服務客群需要而進行的戰略選擇，二者發展路徑與發展策略不盡相同，企業在戰略層面規劃時需要謹慎選擇，適合的就是最好的。三是簡單地認為數字化是一種輕資產。數字化人才隊伍培養建設、數字化基礎設施投入與運營、計算能力的提升與維護等，需要大量的資金和持續的投入，數字化是重資產。四是對數據的理解過于片面。其實，數據質量、數據隱私、數據安全以及數字化人才隊伍是基礎，是關鍵，更是未來。可信與合規的數據是物流企業數字化轉型與發展以及基于數字化增值服務得以展開的基礎與關鍵，對物流企業而言，數字化人才隊伍是企業順利實現數字化轉型與可持續發展的基礎與關鍵，它們決定了物流企業數字化的質量與未來。不同類型的物流企業將具備鮮明的角色及價值定位：物流平臺企業在供應鏈環節中將以“計劃者”及“整合者”的定位為核心，在全局上整體提升供應鏈的協同效應及釋放規模效應。物流運輸企業將回歸“運輸專家”的角色定位，力求在提升物流交付時效、穩定性的同時，有效降低運輸成本。而物流基礎設施企業則進一步體現“賦能專家”的角色定位，通過最優的倉網布點及柔性、敏捷的物流科技研發提升各節點的運營效率。
企業發展到一定階段，貨品銷售網絡會不斷擴大，這時就必須有大型高效的物流體系作為支撐，就需要大規模運配網絡來實現訂單履約，物流企業更大更多的商機也因此產生，相應的物流服務商也能提供更多的技術手段協助完成。
由此可見，擁有大規模運配網絡的主體有兩類：第一類是大型貨主企業，比如：大型商貿型企業、大型生產制造企業，這些企業自身就擁有龐大復雜的物流體系；第二類是大型物流企業，其承擔了諸多客戶的物流需求，搭建了一張龐大的物流網絡。然而，管理好大規模運配網絡并不容易，管理難度主要體現在以下三個方面：其一、涉及多層級、多節點，運配網絡龐大、復雜：運配網絡串聯了多個物流層級，每個層級中又包括多個物流節點，比如：一個RDC（區域配送中心）服務多個城市DC（城市配送中心），一個城市DC服務多個終端銷售網點，并且還存在跨層級、跨區域的貨物運配情況，實際運配網絡遠比圖示更為龐大和復雜。其二、覆蓋干支線、城配、即時配送等多個物流場景：大型運配網絡往往涉及跨省、跨市縣的運輸和末端交付，覆蓋干支線運輸、城配、即時配送等多個物流場景，物流規則各有不同，貨品運輸的全鏈路物流信息難以統一監管。其三、需要多個不同類型的承運商共同協作：擁有大型運配網絡的企業，一般情況難以憑借自身資源能力獨立完成全環節的物流履約，大多數都需要在各個運配環節，不同程度地引入外部承運商，運力管理難度大，運費高昂。在實際物流作業中，選擇快遞還是快運，快運選擇整車還是零擔、整車如何提高配載率，以及是否使用外部承運商，使用外部哪家承運商，都是需要面對的復雜問題。完全自建系統是完全沒有必要，通過和各類優勢的服務商進行合作是更優的選擇。另外在一些中小型物流運輸公司同樣也遇到一些管理問題
國內卡車運輸成本方面的分析，發現很多運輸過程中的決策缺乏數據支持，包括：如何選擇車型？車輛裝載率如何？單個產品的運價是否合適符合市場水平？車輛路線的規劃是否合理等等。商業不斷進化的趨勢是：運輸需求的碎片化。例如，以前為了實現一個億的收入，需要運輸1000個訂單給10個客戶，現在可能是運輸100000個訂單給1000個客戶，而且要分為快件、重貨快件、零擔、長途整車運輸，同城短駁等若干種方式實現。運輸全過程的可視化:可以通過GPS實時查詢車輛位置，對在途、延遲實時掌握依據運量和時效要求，選擇合理的車型，和最優的路線，milk run成為可能。不同路徑費率的管理，計算不同路徑之間的運價，單件運價，但立方運價，分析運價波動，找到改善機會。依據路徑加運量，可以規劃區域的轉運中心（Central Distribution Center)以上各類物流企業在運營、管理中的問題都將是物流系統服務商的機會。
自動化物流系統綜合解決方案是企業的最終需求。企業最終所需要的是實現物流信息化、自動化、智能化的物流系統，不僅僅是單一的物流設備，必須是具備一站式服務，包括對整體物流系統進行設計、安裝以及幫助自動化系統的集成融合。真正意義上來講，自動化物流系統必需包括這幾個因素：運輸設備，存儲和分段輸送設備，揀選單元，分揀系統，信息管理系統，數據采集設備和其他類型的處理設備。另外，雖然自動化物流裝備和軟件的技術平臺共性較大，但定制化服務才能滿足企業的特定業務要求。隨著企業規模擴大、物流需求要求提升，綜合的系統集成商備受關注。為方便大家學習，小編梳理總結了像國外品牌以大福、勝斐邇、德馬泰克、swisslog、KNAPP等為代表，國內以昆船、北自起、北起院、蘭劍等品牌為代表的知名物流系統集成商25家企業，僅供參考！
