根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球供应链技术趋势报告》，全球超过67%的中大型企业在过去一年中对订单管理系统（OMS）进行了架构升级，其中近半数企业已将AI预测引擎、实时数据流处理和低代码平台集成作为核心改造方向。这一轮变革不再局限于提升订单处理效率，而是围绕客户体验重构、供应链韧性增强以及跨系统敏捷协同展开。尤其是在跨境电商、新零售与智能制造领域，订单管理正从传统的事务性操作模块，演变为驱动业务增长的战略中枢。以某头部家电品牌为例，其通过引入支持多源订单聚合与动态路由的新型OMS，在“双十一”高峰期实现了订单履约时效提升41%，退货率下降18.6%，验证了新一代系统架构的实际价值。
🚀 趋势一：AI驱动的智能订单协同成为核心竞争力
- 基于机器学习的订单路径优化正在替代传统规则引擎
- 自然语言处理（NLP）被用于自动解析非结构化订单请求，如客服聊天记录或邮件内容
- 预测性库存分配模型显著降低缺货与超储风险
当前订单管理面临的最大挑战之一是渠道碎片化带来的信息孤岛问题。消费者可能在电商平台下单、通过社交平台咨询、再由线下门店完成交付，这种跨触点行为使得订单状态难以统一追踪。据麦肯锡调研数据显示，2024年仍有43%的企业无法实现实时订单可视，导致平均响应延迟达8.2小时。而AI技术的深度融入正在破解这一困局。例如，阿里云联合三一重工打造的工业品订单协同系统，利用图神经网络分析历史履约路径与供应商响应模式，实现了订单自动分发至最优执行单元，整体交付周期缩短29%。
更进一步，AI不仅用于执行层面的优化，还开始参与决策支持。某跨国快消品牌部署的AI订单助手可识别异常订单模式——如短时间内大量区域性集中下单，结合地理位置与用户信用数据判断是否为囤货行为或潜在欺诈，并提前触发风控机制。该系统上线后，虚假订单识别准确率提升至92.7%，较人工审核提高近三倍效率。
值得注意的是，AI模型的落地依赖高质量的数据闭环。许多企业初期尝试失败的原因在于训练数据不足或标签不一致。因此，构建标准化的数据采集管道成为关键前提。此外，模型需具备持续学习能力，能够适应季节波动、促销活动等动态场景变化。这要求OMS底层架构支持模块化算法插件，允许按需加载不同类型的预测模型，而非采用“黑箱式”封闭系统。
- 建立跨部门数据治理委员会，统一订单相关字段定义与采集标准
- 优先在高价值品类试点AI订单路由，积累效果数据后再横向扩展
- 选择支持API化AI服务接入的OMS平台，避免厂商锁定
- 引入A/B测试机制，量化AI策略对履约成本、客户满意度的影响
- 与搭贝低代码平台结合，快速搭建可视化AI监控看板，实现策略调优透明化
📊 趋势二：全链路实时可视成为客户体验新基准
- 端到端订单追踪已从加分项转变为基本服务承诺
- 物联网（IoT）设备与GPS数据融合提升物流透明度
- 客户自助查询门户减少客服压力并增强信任感
Z世代消费者对交付过程的关注已超越价格本身。一项由埃森哲于2025年初开展的调查显示，78%的受访者表示“能否随时查看订单位置”是决定是否复购的关键因素。这意味着企业必须提供堪比快递平台级别的可视能力。然而，传统OMS通常仅记录关键节点（如下单、发货、签收），缺乏中间状态更新。要实现真正意义上的“实时可视”，需要打通ERP、WMS、TMS乃至第三方物流API接口，形成统一事件总线。
某全国连锁母婴品牌通过整合菜鸟电子面单系统与自建仓储WMS，实现了从仓库拣货打包到配送员接单的全流程状态推送。顾客可在小程序中看到“您的订单已在华东仓进入打包环节，预计2小时内发出”。这种颗粒度的信息披露极大提升了等待期间的心理舒适度。数据显示，启用该功能后，物流相关咨询量下降63%，NPS（净推荐值）上升14.5点。
技术上，实现实时可视的核心在于事件驱动架构（Event-Driven Architecture）。每当订单状态发生变化，系统即发布一条标准化事件消息至消息队列（如Kafka），由下游各系统订阅处理。这种方式解耦了业务逻辑与通知机制，也便于后续扩展。例如，当检测到某批次订单运输延误超过阈值时，可自动触发补偿动作——发送优惠券或调整生产排程。
此外，可视化不应止步于外部客户。内部运营团队同样需要实时仪表盘来监控全局健康度。某汽车配件分销商在其OMS中嵌入了地理热力图，显示全国范围内未完成订单密度分布，帮助调度中心动态调配资源。疫情期间，该功能曾成功预警某区域因封控导致的履约中断风险，提前转移订单至邻近仓库。
- 制定统一事件命名规范与数据格式标准，确保跨系统语义一致
- 优先对接主流物流服务商开放平台，获取精准轨迹数据
- 设计分级推送策略，重要变更即时通知，次要更新合并发送
- 开发客户自助查询页面，集成地图组件展示实时位置
- 借助搭贝低代码平台快速构建定制化监控面板，无需依赖IT开发资源
🔮 趋势三：低代码平台加速订单流程敏捷迭代
- 业务人员自主配置订单规则正逐步取代传统IT开发模式
- 拖拽式表单设计器大幅缩短新渠道接入周期
- 流程自动化组件降低人为操作错误率
随着DTC（Direct-to-Consumer）模式普及，企业面临频繁的新销售渠道拓展需求。某美妆品牌在过去两年内陆续接入抖音小店、小红书商城、得物等多个新兴平台，每个渠道都有独特的订单格式、结算方式与履约要求。若沿用传统开发模式，每接入一个新渠道平均需耗时3-4周，严重滞后于市场节奏。而采用低代码平台后，业务团队可通过可视化界面自行映射字段、设置校验规则与审批流，将上线周期压缩至3天以内。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于释放组织创新能力。某食品电商发现节日期间礼盒订单常因包装材料缺货导致延迟，遂使用搭贝平台创建了一个“智能预审”流程：系统在订单创建时即检查BOM清单中所有物料的可用库存，若有任一组件低于安全水位，则自动暂停并通知采购补货。该流程由运营主管在周末自行搭建，周一即可投入使用，整个过程未动用任何IT人力。
安全性方面，成熟的低代码平台已建立完善的权限管理体系。例如，搭贝提供了“沙箱环境+审批发布”机制，确保业务用户修改不会直接影响生产系统。同时支持版本回滚与变更审计，满足合规要求。某上市公司在使用过程中曾发生误删字段事件，但通过历史版本恢复功能在10分钟内完成修复，未造成业务中断。
值得注意的是，低代码并非万能。对于涉及复杂算法或高性能计算的场景（如千万级订单并发处理），仍需专业开发介入。理想模式是“高低协同”：低代码负责前端交互、流程编排与轻量级逻辑，核心引擎保持稳定架构。这种混合模式既能保障系统可靠性，又能实现业务敏捷性。
- 评估现有OMS扩展能力，识别适合低代码改造的边缘流程
- 建立低代码使用培训体系，培养“公民开发者”群体
- 设定明确的治理框架，包括命名规范、审批流程与监控机制
- 优先选择与主流ERP、CRM系统预集成的低代码平台
- 将搭贝等平台作为战略工具纳入数字化转型路线图，支持长期演进
跨趋势融合：构建弹性订单中枢的实践路径
单一趋势的应用虽能带来局部改善，但真正的竞争优势来自于多趋势协同。例如，某跨境出口企业将AI预测、实时可视与低代码三者结合，打造出“自适应订单中枢”。系统基于AI预测未来两周热销商品，在海外仓提前备货；订单生成后，通过IoT标签全程追踪集装箱位置；当遇到海关查验延误时，低代码流程自动激活应急预案——切换至本地仓发货并通知客户。整套机制可根据市场反馈动态调整，展现出极强的环境适应能力。
在技术选型上，企业应关注平台的开放性与生态兼容性。封闭系统即便功能强大，也可能在未来成为数字债务。建议优先考虑支持微服务架构、提供丰富API接口且社区活跃的解决方案。同时，避免“一次性项目”思维，将OMS升级视为持续演进过程，配套建立数据运营团队与迭代机制。
| 能力维度 | 传统OMS | 新一代OMS |
|---|---|---|
| 订单接入周期 | 平均3-4周 | ≤3天（借助低代码） |
| 状态更新频率 | 每日批量同步 | 秒级事件驱动 |
| 异常识别方式 | 人工抽查 | AI实时监测 |
| 规则变更响应 | 需IT开发排期 | 业务人员自助完成 |
面向2026年，订单管理将进一步向“认知型系统”演进。届时，系统不仅能执行指令，还将主动提出优化建议。例如，当检测到某SKU连续三个月退货率高于行业均值时，自动发起根因分析流程，关联包装、运输、描述等多个变量，输出改进建议报告。这类高级功能的实现，离不开当前三大趋势打下的基础——智能决策、实时反馈与敏捷迭代能力缺一不可。
组织变革：支撑技术落地的软性要素
技术升级的同时，组织架构也需要相应调整。过去，订单管理被视为后台支持职能，决策权集中在少数IT与运营主管手中。而在新范式下，前端业务团队需要拥有更多配置权与洞察权。这就要求打破部门壁垒，建立跨职能协作小组。某零售集团成立了“订单卓越中心”（Order Center of Excellence），成员来自销售、客服、仓储与IT部门，每月召开例会评审流程瓶颈与优化机会，形成了良好的持续改进文化。
绩效考核体系也需同步更新。不应再单纯以“订单处理量”或“差错率”作为唯一指标，而应加入“流程创新贡献度”、“系统使用活跃度”等反映数字化参与程度的新维度。某家电企业将“通过低代码平台上线的有效流程数量”纳入运营人员晋升评价体系，有效激发了一线员工的参与热情。
最后，企业文化需倡导“快速试错、小步快跑”的理念。新技术落地难免遇到挫折，关键是要建立容错机制与知识沉淀流程。每次试点结束后，无论成败都应进行复盘，将经验转化为组织资产。唯有如此，才能让技术变革真正扎根于企业基因之中。
