物流服务-物流tms管理

1. 行业痛点驱动
运输成本高：人工调度效率低，车辆空载率高，配载不合理。
过程不可控：缺乏实时监控手段，运输异常无法及时发现与处理。
信息孤岛严重：订单、仓储、运输等系统之间数据割裂，协同效率低。
结算复杂：运费计算繁琐，多方对账困难，财务风险高。
客户服务体验差：客户无法实时掌握货物状态，投诉率高。
2. 政策与技术推动
政策支持：国家大力推动智慧物流发展，鼓励企业应用大数据、AI、IoT等技术提升物流效率。
技术成熟：GPS定位、GIS地图、人工智能路径规划、区块链结算等技术日趋成熟，为TMS系统的智能化提供基础支撑。
3. 市场需求增长
随着电商、零售、制造等行业快速发展，B2B与B2C物流需求激增，企业亟需一套高效的运输管理系统来应对高频次、多批次、小批量的运输挑战。
第三方物流企业、自营车队、平台型物流公司等均需要通过TMS系统提升运营效率与服务质量。
4. 企业数字化转型需求
企业希望通过TMS系统实现：
运输流程标准化与自动化；
资源利用率最大化（如车辆、司机、线路）；
全程可视化与智能预警；
快速响应市场变化与客户需求；
构建以数据驱动的运输管理体系。

1. 运输计划管理
智能调度：根据订单信息、车辆资源、路线规划等自动生运输任务，实现最优调度。
多式联运支持：支持公路、铁路、水路、航空等多种运输方式的整合管理。
批量处理：支持批量导入订单并生成运输计划，提高操作效率。
2. 路径优化与导航
智能路径规划：结合实时交通、天气、路况等数据，提供最优运输路径建议。
动态调整：在运输过程中可根据突发情况（如拥堵、事故）进行路线动态调整。
3. 车辆与司机管理
车辆档案管理：记录车辆基本信息、维护记录、保险状态等。
司机管理：包括司机档案、出勤记录、驾驶行为分析等。
配载优化：根据货物体积、重量及车辆容量进行智能配载，最大化利用运输资源。
4. 订单与任务跟踪
全程可视化：通过GPS、GIS技术实现运输过程可视化监控。
状态实时更新：运输任务状态自动更新（如出发、到达、异常等），支持客户查询。
异常预警机制：对延误、偏离路线等情况进行自动预警并触发应急处理流程。
5. 结算与费用管理
运费计算：根据运输距离、货物类型、车型等自动计算运费。
费用结算：支持多种结算模式（平台结算、企业结算、司机结算等）。
账单核对与对账：自动生成运输账单并与各方对账，提升财务效率与准确性。
6. 数据分析与报表
运输绩效分析：包括准时率、成本控制、装载率等关键指标分析。
BI可视化报表：提供多维度的数据分析看板，辅助管理层决策。
历史数据归档与查询：支持运输历史数据的归档与快速检索。
7. 系统集成能力
与WMS、OMS集成：无缝对接仓储管理系统（WMS）、订单管理系统（OMS）等，打通上下游业务流。
第三方服务对接：如地图服务、支付平台、电子面单、ETC等。
8. 移动端支持
司机App：提供任务接收、导航、签到、拍照上传等功能。
客户App/小程序：客户可实时查看运输状态、发起异常反馈等。
9. 安全与权限管理
角色权限控制：根据不同用户角色设置访问与操作权限。
数据加密与安全审计：保障系统数据安全与合规性。

我主要负责小程序功能跟APP功能订单、运单大部分功能开发。主要难点在于方法解耦、工厂模式、以及设计方案