Emerging Transportation Management Systems

Emerging and disruptive technologies such as AI, Cloud Computing, Big Data Analytics, and Autonomous Vehicles have unlocked untapped potential for Transportation Management Systems (TMS), creating new opportunities to reshape the transport industry. This article elaborates on the enablers and features of next-generation TMS, enhancements compared to traditional TMS, how to succeed in implementing next-generation TMS, and future trends.

Enablers and features of next-generation TMS
TMS are logistics platforms streamlining processes of goods movement by connecting various data flows being analyzed and validated to make strategic and tactical changes. The immense increase of computing power and disruptive technology have enabled next-generation TMS to become remarkably fast and accurate compared to traditional TMS.  Key enablers and features commonly associated with next-generation TMS are:

  • Artificial Intelligence and Machine Learning – automating tasks by utilizing predictive analytics and dynamic routing
  • Cloud Computing – offering the necessary infrastructure and scalability to enable real-time tracking and data sharing
  • Big Data Analytics – processing GPS and telematics data to enhance route optimization and predictive maintenance
  • Autonomous vehicles – optimizing transport by integrating and leveraging above listed enablers to improve resource utilization, minimizing downtime and delays

 “TMS will yield significant cost savings by optimizing routes”

The potential for revolutionizing next-generation TMS heavily lies in the utilization of AI. By enabling predictive decision-making, AI has the capability to significantly enhance efficiency. Moreover, the integration of Cloud Computing and Big Data Analytics offers optimized visibility, marking a notable departure from traditional TMS. Customer service will therefore improve with access to more precise and timely information concerning shipment status and estimated delivery times. In summary, next-generation TMS will enable significant cost savings by optimizing routes, consequently reducing energy consumption and CO2 emissions.

How to successfully adopt next-generation TMS?
When designing and implementing next-generation TMS, it is imperative to prioritize seamless integration with pre-existing customer operating systems, such as Enterprise Resource Planning, as well as connected vehicle data. Moreover, securing a user-friendly interface is crucial, accomplished by prioritizing simplicity and visual design. However, accurate and reliable data access is paramount, as it forms the foundation for high-performing TMS.

What can we expect going forward?
The rapid adoption of cloud-based TMS is making on-premise TMS increasingly obsolete, emphasizing the criticality for companies to undergo a swift and comprehensive transformation. Furthermore, the rapid electrification puts pressure on next-generation TMS to factor in charging station availability and battery health. Anticipated advancements of next-generation TMS are clearly to yield significant benefits, as the continuously evolving technology landscape will enable further reduction of operational costs and ultimately facilitate the attainment of net-zero emissions.

Inställningar för cookies
Vår webbsida använder cookies för att hemsidan och våra tjänster ska fungera som de ska. Cookies hjälper oss att förbättra användarvänligheten för dig som besökare, och därför är vissa cookies nödvändiga för att webbsidan ska vara fullt fungerande. Nedan kan du läsa mer om våra cookies och vilka som är valbara.
Inställningar för samtycke
Inställningar för samtycke
Nödvändiga cookies
Dessa cookies används då våra besökare använder en funktion på vår webbplats och är nödvändiga för att webbplatsen ska fungera fullt ut. Dessa cookies kan därför inte stängas av. Cookies används exempelvis då du fyller i ett formulär eller skapar ett konto och lagrar ingen personlig identifierbar information.
Prestanda cookies
Denna typ av cookie hjälper oss att följa antal besök på vår webbsida och hur våra användare hittade till oss. Vi använder cookies till att mäta och analysera för att exempelvis kunna förbättra användarvänligheten på vår webbplats. Vi kan med hjälp av våra insamlade cookies analysera hur användaren navigerar på webbplatsen, och ta bort irrelevanta sidor och information för att skapa ett så användbart material för våra kunder som möjligt. Den information som vi sparar är exempelvis vilka produktsidor som du besöker.
Dessa cookies används för att kunna analysera hur vi kan marknadsföra våra produkter och tjänster. Insamlingen av cookies kan exempelvis hjälpa oss att anpassa annonser till våra besökare baserat på dess tidigare användning av våra tjänster.