AI已成为全球TMS讨论的核心议题：60%的Oracle客户已部署AI工具，三星采用Caroz混合控制塔降低运输成本22%。专家强调，数据湖是AI基础但非万能，数据质量仍是落地瓶颈；Manhattan主张TMS与WMS等系统“统一化”而非简单集成；Oracle内生式AI助客户实现3.5个月快速上线。
据www.supplychainmovement.com报道，人工智能（AI）已成为全球运输管理系（TMS）供应商与用户间讨论的绝对主导议题，60%的Oracle TMS客户已在业务运营中实际应用AI工具，而三星通过采用Caroz混合式控制塔方案实现运输成本下降22%。
AI驱动TMS升级成行业共识
在Supply Chain Media主办的“Webinar Wednesday”网络研讨会上，来自Caroz、Manhattan Associates和Oracle的TMS专家一致指出，AI正深度重塑运输管理实践。Supply Chain Media调研显示，在供应链转型目标中，“提升韧性与敏捷性”居首位，而“采用人工智能”与“部署现代软件解决方案（如TMS）”并列第五——二者高度协同，AI已成为运输运营领域当前最核心的技术焦点。
“那正是所有对话围绕的主题。”——Rob Hazekamp，Oracle物流解决方案总监
“企业迫切希望探索AI带来的机遇，并了解如何利用该技术降低成本、优化流程。”——Mark Vos，Manhattan Associates首席解决方案顾问
数据基础与落地路径：数据湖是起点，但非万能解
研讨会主持人、Supply Chain Media的Martijn Lofvers建议企业从构建数据湖入手，以整合分散于不同系统的运输数据，为AI应用提供基础支撑。“数据湖始终有用。但最关键的是将AI嵌入业务流程，使其帮助用户更快、更准确地完成工作——例如通过可相互协作的AI智能体（AI agents）。”Vos强调。
Caroz TMS业务董事总经理Maurits Jongens则提醒现实挑战：“数据湖固然欢迎，但它绝不自动意味着数据质量达标。我们观察到许多企业在此环节受阻，导致AI难以成功落地。”
混合式控制塔：自主运营+专家支持应对人才短缺
Caroz提供的运输控制塔支持两种模式：客户自建自管，或外包由Caroz托管。其客户三星即通过该方案实现运输成本降低22%，主要得益于更优路径规划及承运商订单分配效率提升。
Jongens指出，近年运输策略经历明显回调：疫情初期大量企业转向现货市场（spot market），但因运力短缺又陆续回归长期合同承运商。当前主流模式是“混合式”——大部分订单授予合同承运商，仅小部分保留现货采购弹性。“越来越多企业选择混合方案：日常运营自主执行，但在费率比对或策略评估等关键节点调用Caroz专家支持。这在运输专业人才普遍紧缺的当下尤为宝贵。”
Caroz已推出名为CarAI的AI智能体，专用于客户服务部门，可实时响应任何关于运输订单或货物状态的查询。
软件统一化：打破TMS/WMS系统边界
Manhattan将TMS纳入其“供应链执行（Supply Chain Execution）”整体套件，该套件还涵盖仓储管理（WMS）、场站管理及劳动力管理软件。Vos明确区分“集成（integration）”与“统一（unification）”：“我们不是将TMS与WMS简单连接，而是消除传统系统边界。企业应停止按‘TMS’或‘WMS’思考，转而聚焦‘进/出库货物流’等端到端流程——让仓库、运输、场站人员使用同一套数据、同一套逻辑。”
Manhattan调研显示，87%的企业质疑现有TMS能否跟上运输市场快速演进。“企业必须投资于正确软件，以应对未来客户需求。”Vos强调，可见性（visibility）、系统集成与软件统一缺一不可。“再先进的可视化工具有赖于高质量数据，而这取决于与承运商的深度集成，以及与其他供应链系统的真正统一——因为运输绝非孤立环节，而是供应链执行的核心组成部分。”
内生式AI：Oracle实现3.5个月快速上线
Oracle将TMS嵌入其全栈企业软件体系，并将AI作为原生能力构建，而非后期叠加。“我们不只是在应用中添加AI，而是从底层构建它——这让AI采纳变得容易得多。”Hazekamp指出，Oracle与麦肯锡联合研究发现，AI领先企业在物流成本上比落后者低约20%。
目前，Oracle客户中已有60%在业务中实际启用AI。例如，其AI工具可为运输规划员提供动态优化建议（如线路重排、承运商组合调整），辅助决策并降低运输成本。“AI不是替代规划员，而是其助手。是否采纳建议由规划员决定；一旦采纳，系统可自动执行。”Hazekamp补充，Oracle已将全球客户的最佳实践集中沉淀，“客户可通过AI一键筛选适配自身场景的最佳实践，并自动调整系统配置，从而将整体实施周期缩短至3.5个月，显著缩短投资回报周期。”
来源：www.supplychainmovement.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
