隨著物流業的逐步發展和各種形式的出現，與傳統的銷售型配送相比，配送是從物流基地到用戶的一種特殊的配送形式，物流配送不是簡單的將貨物運輸或交付到某個地方，而是從用戶的訂單到倉庫配送、車輛調度、運輸安排以及最終交付給用戶的閉環物流配送運作活動，在這個過程中，體現的效能、質量直接反饋出當下物流運輸體系建設的水平。

配送作為整個物流過程中極其重要的環節，它不僅僅是運輸、配送和交付，而是根據用戶要求選擇、加工、包裝、分割和組裝貨物，并按時交付到指定地點。除了上面提到的各種“運輸”和“交付”之外，交付過程還包括確認貨物、分類、挑選、分發和裝載的工作。我們常說的配送只是物流配送供應鏈中運輸活動的一小部分，可以稱之為“二次配送”、“支線配送”和“末端配送”。 因此，提升物流配送管理中，提高運輸效率的都需要哪些條件呢？下面以星河微運物流運輸管理為例講解。

一、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。比如物流運輸管理系統（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。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。星河微運物流運輸管理系統，基于大數據與信息化，解決三方運輸業務層層分包信息斷層問題。著重搭建貨物從發貨點、分撥中心、中轉站、至收貨點的分段管理機制,對物流作業進行全程可視化時時智能追蹤，減輕團隊壓力,實現降本增效。

二、連接所有相關人員。這里也可以解釋為信息共享。大量的自動化數據跟蹤將極大地提高物流和運輸效率，但是除了數據收集和跟蹤之外，連接操作這些系統和設備的人員的工作會更加有效。因此，業務設計必須充分聯系倉庫人員、調度員、司機、消費者和其他管理人員。在物流運輸過程中，信息實時變化，最快的響應能力在一定程度上說明了運輸效率。如果在發貨過程中出現特殊情況，如用戶下單后倉庫缺貨，如果此時倉庫人員和司機沒有及時聯系，司機會白跑或者用戶對發貨不滿意，或者用戶的臨時退款和替換將無形中消耗公司資源并降低運輸效率。

三、大數據分析。大數據和系統算法密切相關。系統將我們配送過程中的每個信息節點都存儲在后端數據庫中，便于人員管理、監控和分析。企業經理可以提前預測數據變化并調整業務方向。大數據的作用不可低估。一方面，它將用戶聯系起來，以更好地滿足用戶的多樣化需求，增強交付服務體驗，從而促進業務改進；另一方面，它將供應商聯系起來，對供應鏈物流進行深度優化。管理水平和運營效率。大數據分析可以專門幫助公司實現業務數據分析、協助決策或最終決定戰略方向。例如，根據用戶大數據分析，可以預測核心城市各地區主流單體產品的銷售需求，并提前在各站點進行預發貨等措施。星河微運的“星河數據云”利用星河私有數據庫信息，基于人工智能核心算法技術，進行信息共享整合、運輸方向整合、車貨匹配數據、物流咨詢數據、物流人才崗位數據等，實現信息時時共享，一手掌握整個物流行業市場行情。

而在大數據共享方面，星河微運的管理系統中的星河數據云功能，是系統的一大亮點，在解決用戶大數據沉淀分析決策中，星河微運利用精準算法，從物流運輸作業的全流程進行管控，并實時分享給端口用戶，讓用戶擁有最新鮮有效的信息，來決策當前的物流狀態。

充分利用好一套完整的 TMS物流系統 ，能大大提升物流運輸管理效率，降低成本，星河微運作為目前國內擁有自主知識產權，完全自主設計獨立運行的企業，服務與上千家企業的三年經驗沉淀，已經擁有成熟豐富的技術經驗、運營經驗。