配送在整個物流過程中及其重要，它不是單純的運送、發放、投送，而是根據用戶要求，對貨品進行挑選、加工、包裝、分割、組配等作業，并按時送達指定地點。除以上提到的各種“運”、“送”外，配送過程中還會涉及到確認貨品、分貨、揀貨、配貨、裝貨等工作。我們常說的送貨僅屬于物流配送供應鏈中一小部分的運輸活動，即可稱之為“二次配送”、“支線配送”、“末端輸送”。

箱式自動輸送

物流配送管理：提高運輸效率有哪些秘訣

1、利用先進技術

企業應選擇更為先進的管理系統，可以讓我們的工作更高效。比如倉庫管理系統（WMS）對于貨品的周轉率至關重要；運輸管理系統（TMS）主要管理貨物在運輸過程中協調和監控；訂單管理系統（OMS）主要指能快速處理用戶訂單的能力。

目前市面上有很多此類型的管理系統，他們功能不一、側重點不同。所以，首先我們應該明確自己需要解決什么問題，才能找到最適合自己的管理系統。另外，因每個公司的業務模式不同，很多通用版的物流配送系統并不能完全符合自身，使用過后反而事倍功半。圖川科技除通用版以外，還支持特殊化需求定制，比如特殊表格分析、數據提交、業務類型、操作人員開發等。

2、連接一切相關人員

大量的自動化數據跟蹤將會大大提高我們的物流運輸效率，但除了數據的采集跟蹤以外，連接好操作這些系統和設備的人員，工作才能更有效。所以，業務設計中必須充分連接倉庫人員、調度、司機、門店/消費者以及其他管理人員。

物流運輸過程中信息是實時變動的，最快的反應能力一定程度上說明了運輸效率。如果在配送過程中發生特殊情況，如用戶下單后倉庫無貨，如果這時倉庫人員與司機未及時對接，會出現司機白跑或用戶未收到貨而不滿意等現象。或者用戶臨時退單、換貨都在無形中消耗企業資源，減少運輸效率。

3、大數據分析

大數據和系統算法息息相關，我們在配送過程中的每一個信息節點都會被系統存入后臺數據庫，便于人員管理、監控和分析，企業管理人員可提前預知數據變化，調整業務方向。

大數據的作用不可小覷，它一方面連接用戶，通過更好地滿足用戶多樣化需求，提升配送服務體驗，從而促進業務提升；另一方面連接供貨方，使供應鏈物流深度優化，提升管理水平和運營效率。

大數據分析具體可幫助企業實現業務數據分析、輔助決策或最終決定戰略方向，如：根據用戶大數據分析，能預測核心城市各片區的主流單品的銷量需求，提前在各站點進行預先發貨等措施。