在物流行业普遍面临运力过剩的背景下，某中型物流企业通过部署Transportation Management System（TMS）实现回程车资源的智能化管理，仅用6个月就将空返率从42%降至29.4%。这一案例揭示了数字化工具在运输成本控制中的关键作用。

该企业首先建立了动态货源池系统，将自有车辆GPS数据与TMS实时对接。系统通过算法自动匹配半径150公里内的可用货源，并生成最优装载方案。特别值得注意的是，其开发的"双程报价"功能允许业务人员在承接去程运输时，就提前锁定返程货物，使车辆往返利用率提升至78%。

在具体实施层面，三个创新点值得借鉴：一是引入AI预测模型，提前48小时预测各线路的回程车需求；二是建立司机端APP，通过抢单模式调动个体承运商积极性；三是开发空载预警看板，当车辆空驶超过100公里时自动触发调度干预。

数据对比显示，系统上线后单月减少无效里程达12.7万公里，相当于节省柴油消耗85吨。更关键的是，回程车利用率提升带动整体毛利率增长5.2个百分点。该企业运输总监透露："系统最大的价值在于改变了传统‘等货’模式，现在我们的调度员每天处理回程订单的效率提升了3倍。"

对于打算效仿的企业，建议分三步实施：先完成基础数据采集（包括历史运输轨迹、货物类型偏好等），再搭建智能匹配引擎，最后通过运费动态定价机制吸引更多货源。需要警惕的是，系统初期可能面临司机抵触，需要通过培训将"找货时间减少=收入增加"的收益逻辑清晰传达。

这个案例证明，在物流行业数字化转型中，TMS已从简单的路径优化工具升级为运力资源配置中枢。下一步，该企业计划将系统与电子围栏技术结合，进一步将空返率控制在25%以内。对于年运输成本超千万元的企业来说，每降低1%空返率就意味着数十万元的直接利润，这正是TMS系统带来的真金白银的价值。