目前已有的 NextGen TMS 解决方案正在或将使用机器学习（人工智能或 AI）、高级分析和物联网 (IoT) 来提高托运人和承运人的效率，”他说。TMS 扩展到规划流程的一部分是最后一英里路线。“机器学习和人工智能在这里将非常重要，”Cunnane 说。
“完成一项工作所需的时间不仅取决于需要行驶的里程，还取决于交通拥堵、交付的产品、交付目的地的类型和增值服务，”他补充道。“机器学习可以用来‘学习’这些限制，而不必进行时间研究并将这些限制硬编码到解决方案中。”
Milsom 表示，还有其他 NextGen 技术可能与 TMS 合作。其中之一就是区块链。但他预计，这个过程会比自动驾驶卡车更长。他预计，长途、公路和不规则路线的卡车运输都将从扩展的 TMS 。
云是 TMS 不断扩展的功能开发中的关键因素。在随附的 NextGen：访谈中，Zweier 表示：“云是现在的事情，而不是未来的事情。所有 TMS 最终都将在云中。云提高了软件的可用性以及用户体验。”
云还可以将 TMS 集成到一起，不仅与互补的软件解决方案集成，还与从人工智能到物 委内瑞拉电子邮件列表 联网的下一代技术集成。Cunnane 表示，其结果是“系统更加智能，可视性得到改善，传感器的使用率得到提高，可用于实时资产跟踪、温度控制和其他指标。”
可视性正日益成为 TMS 的一大重点。据 Milsom 称，目前有 50% 至 60% 的托运人和 3PL 使用 TMS。但这些 TMS 用户中只有不到 10% 的人将外部或第三方可视性软件应用程序集成到他们的 TMS 中以实现实时可视性。然而，Milsom 表示，由于可视性解决方案的实实在在的价值，这种使用范围正在迅速扩大。
事实上，实实在在的美元价值一直是 TMS 的强项。在 TMS 功能扩展之前，它就一直在不断改进。Cunnane 表示，ARC 最近的一项调查显示，使用 TMS 平均可节省 8% 的运费成本。“这比 ARC 上次对 TMS 用户的调查结果提高了两个百分点，”他补充道。“随着 TMS 功能的改进，系统变得更加‘智能’，电子商务和全渠道变得更加重要，TMS 将继续提高效率。”
种种迹象表明，坎南说得对，“这确实是交通领域的创新时代。