客户期望越来越高，不仅要求配送准时，甚至还希望在两天内甚至当天收货，并在整个运输过程中获得实时信息。与此同时，供应链也需要积极创新，适应不断变化的全球贸易法规。企业为了解决这些难题，一般会选择部署运输管理系统。

一个理想的运输管理系统应提供更强大、更丰富的功能，快速响应消费者需求，为企业提供详细信息。另外，机器学习也能让 TMS 变得更加智能，提供更好的建议和更加准确的预测。

现代企业可以将运输和全球贸易管理系统与新兴技术集成在一起，进一步提高可见性，为客户提供更加卓越的服务。目前，有关 TMS 的创新技术包括：

物联网 (IoT) 设备和传感器让实时车队监视变成了现实，包括在运输途中洞悉行驶状况、路线和资产。利用这些技术，企业可以降低燃油和维护成本、减少延误，提高驾驶员安全性。

数字助手（通常又被称为聊天机器人）可以通过会话方式即时对货运信息做出响应，提高客户满意度。

通过对历史数据和趋势应用机器学习，运输管理系统可以更加准确地预测运输时间，规划容量，识别有风险的货运（例如即将到期的货物以及对时间或温度敏感的产品）等等。借助增强型人工智能，TMS 还可以提供更加准确和更加明智的建议，例如在交通繁忙期间提供备用运输路线。

如今区块链被用于在托运商、客户和承运商之间构建复杂集成。智能跟踪等应用可提高整个供应链的透明度和可追溯性，并确保信息准确、安全。

冷链管理适用于在供应链的各个检查点维持不同的温度，是运输管理系统中的另一个区块链解决方案。例如，易腐或对温度敏感的材料和产品可能需要在运输卡车中保持较低的温度，在货架上保持较高的温度。借助冷链管理，TMS 可以在整个供应链中监视温度，为企业和原产国的监管机构提供实时信息。