本文關鍵詞：基于物聯(lián)網技術的物流園區(qū)供應鏈集成管理平臺構建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

研究與開發(fā)；研究與開發(fā)；基于物聯(lián)網技術的物流園區(qū)供應鏈集成管理平臺構建*；1,2；（1.浙江工商大學現代商貿研究中心杭州31001；摘要；隨著物聯(lián)網技術和云計算技術的快速發(fā)展，如何建立基；關鍵詞；物聯(lián)網；物流園區(qū)；云計算；供應鏈管理；1引言；隨著物流園區(qū)逐步成為物流企業(yè)大量集聚的空間區(qū)域，；息傳遞的可靠性和及時性要求更高；③海量數據服務需；物聯(lián)網技術的快速發(fā)

研究與開發(fā)

研究與開發(fā)

基于物聯(lián)網技術的物流園區(qū)供應鏈集成管理平臺構建*

肖

亮

1,2

（1.浙江工商大學現代商貿研究中心杭州310015；2.浙江工商大學工商管理學院杭州310015）

摘要

隨著物聯(lián)網技術和云計算技術的快速發(fā)展，如何建立基于物聯(lián)網技術的園區(qū)供應鏈管理集成平臺，實現對物流資源及業(yè)務數據的有效采集，進而增強物流園區(qū)對社會物流資源的整合利用和優(yōu)化配置效率，已成為國內外學者關注的熱點。本文在系統(tǒng)分析物流園區(qū)移動工作任務、集群協(xié)同分工、海量數據服務和敏捷知識服務等特征的基礎上，通過物聯(lián)網和云計算技術的應用，建立了具有全面感知、可靠傳遞和智能處理特征的物流園區(qū)供應鏈管理平臺，并對該平臺的技術架構、主要構成及其應用服務系統(tǒng)進行了系統(tǒng)闡述。

關鍵詞

物聯(lián)網；物流園區(qū)；云計算；供應鏈管理

1引言

隨著物流園區(qū)逐步成為物流企業(yè)大量集聚的空間區(qū)域，如何加快物流園區(qū)供應鏈管理公共平臺的建設，支持各類物流企業(yè)依托物流園區(qū)開展物流供應鏈服務，已經成為當前國內外學者關注的熱點[1]。但是與現有供應鏈管理平臺相比，物流園區(qū)供應鏈管理平臺的構建面臨以下問題：①移動工作任務，園區(qū)集聚的各類物流企業(yè)，其業(yè)務活動常常表現為較大空間范圍內的頻繁移動服務過程[2，3]，對園區(qū)供應鏈業(yè)務數據采集的時效性和準確性要求更高；

息傳遞的可靠性和及時性要求更高；③海量數據服務需求，集聚在物流園區(qū)的物流企業(yè)數量較多，對SaaS和PaaS服務模式的接受程度也較高，因此園區(qū)供應鏈管理平臺的信息種類和數量都成倍增加，要求其具備高效的海量數據處理能力；④智能信息服務需求，隨著園區(qū)數據海量特征的日趨突出，如何對海量物流數據進行智能挖掘與處理，支持企業(yè)在合適的地點和時間，及時準確地獲得合適的信息或知識服務，也是當前物流園區(qū)供應鏈管理平臺面臨的重大挑戰(zhàn)[4]。

物聯(lián)網技術的快速發(fā)展為上述問題的解決提供了新的思路。物聯(lián)網是指通過射頻識別(RFID)、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網絡，具有全面感知、可靠傳遞和智能處理等特征[5，6]。但現有物聯(lián)網研究主要集中在物聯(lián)網領域的共性基礎關鍵技術研究

②高度專業(yè)分工，物流園區(qū)具有典型的產業(yè)集群特征，相

關企業(yè)的專業(yè)分工程度較高，因此，對于企業(yè)之間協(xié)同信

*

國家自然科學基金資助項目（No.71001088），浙江省自然科學基金資助項目（No.Y6090413），教育部人文社會科學研究資助項目（No.09YJC630205），浙江省重大科技專項（優(yōu)先主題）資助項目（No.2009C03016-5），教育部人文社科基地浙江工商大學現代商貿研究中心資助項目（No.10JDSM04Z）

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電信科學2011年第4期

上，如物聯(lián)網編碼技術、RFID射頻識別、傳感器、無線網絡傳輸、高性能計算、智能控制等[7]，但如何對海量物品信息進行后期的高效利用，對各類服務進行整合，并且提供給企業(yè)或個人更為人性化的服務，尚沒有得到足夠的重視。同時，已有的應用性研究也多見于智能交通、電力抄表和智能家居等，有關物流供應鏈管理領域的應用研究并不多見[8，9]。因此，本文擬在分析物流園區(qū)供應鏈管理特征的基礎上，深化研究物聯(lián)網和云計算技術在物流園區(qū)供應鏈管理中的應用，并建立基于物聯(lián)網技術的園區(qū)供應鏈管理平臺，以提高物流園區(qū)對社會物流資源的整合利用和優(yōu)化配置效率。

傳感器等終端數據采集設備、無線傳感網絡等各類物聯(lián)網技術應用，實現對車輛、貨物、集裝箱、倉儲等物流資源狀態(tài)的全程監(jiān)控，建立統(tǒng)一的園區(qū)多元數據集成中間件。在此基礎上，采用SOA平臺架構建立園區(qū)供應鏈集成管理平臺，支持平臺以SaaS軟件方式為園區(qū)內外各類物流服務主體提供應用軟件系統(tǒng)服務，以PaaS平臺服務方式為園區(qū)內外用戶提供各類Web服務。進而建立園區(qū)供應鏈“云計算”公共服務中心，通過園區(qū)供應鏈的數據挖掘，實現園區(qū)物流資源的優(yōu)化配置。該平臺的概念模型包括物流資源層、數據采集層、網絡通信層、供應鏈數據層、供應鏈應用層、供應鏈服務層、供應鏈決策層等7大層次，如圖1所示。

（1）物流資源層

該層刻畫了園區(qū)供應鏈管理面向物流資源對象的視圖描述。

2平臺技術架構

基于物聯(lián)網技術的物流園區(qū)供應鏈管理平臺是指通過

圖1基于物聯(lián)網的園區(qū)供應鏈管理平臺架構

研究與開發(fā)

（2）數據采集層

該層應用物聯(lián)網關鍵技術實現了對各類物流資源實時狀態(tài)的監(jiān)控和跟蹤。根據數據采集時間周期，分為3種：基于RFID等終端數據設備的實時數據采集；基于專用企業(yè)接口系統(tǒng)的定期數據采集；基于特定情況發(fā)生的應急數據采集，如發(fā)生特大自然災害時有關道路通行信息的采集。

（3）網絡通信層

該層是在集成物流園區(qū)有線/無線網絡和傳感器網絡的基礎上，建立具有自適應自組織特征的物聯(lián)網網絡通信系統(tǒng)，重點實現基于混合匯聚點的無線傳感器網絡構建。

（4）供應鏈數據層

該層提供了數據定義、數據集成、數據交換和數據分發(fā)等4類數據管理組件，建立了統(tǒng)一描述的多元物流數據視圖模型以及支持園區(qū)物流資源及其業(yè)務數據自主統(tǒng)一訪問的專用集成數據中間件。

（5）供應鏈應用層

以SaaS應用模式為用戶提供了包括貨物運輸管理系統(tǒng)、倉儲管理系統(tǒng)、司機手機服務系統(tǒng)、貨代管理系統(tǒng)、

方式為用戶提供上述4類Web服務。

（7）供應鏈決策層

重點建立并依托園區(qū)“云計算”公共服務中心，根據用戶要求和園區(qū)資源優(yōu)化配置目標，調度相關計算資源，開展分布海量數據挖掘；通過數據分析和挖掘結果，支持園區(qū)供應鏈的業(yè)務協(xié)同和管理優(yōu)化。

3關鍵技術實現

物流園區(qū)的工作移動性和業(yè)務復雜性等特點，需要在

3.1支持園區(qū)供應鏈管理的物聯(lián)網構建技術

集成有線/無線網絡和傳感器網絡的基礎上，建立適應多類型障礙、滿足園區(qū)連通與覆蓋目標，并支持RFID、EPC和移動數據終端等多種數據采集和交換方式的物聯(lián)網，如圖2所示。其中，園區(qū)物流供應鏈上各環(huán)節(jié)之間主要是通過VPN等有線網絡進行商務數據的采集和交換，如倉儲企業(yè)和運輸企業(yè)之間的配送訂單數據；物流企業(yè)與運輸車輛、駕駛員等通過移動寬帶等無線網絡進行物流資源或物品狀態(tài)數據的采集和交換，如車輛當前位置和可用狀態(tài)數據；而對貨物及運載貨物的集裝箱、托盤等儲運工具在園區(qū)內部的實時狀態(tài)監(jiān)控，主要是采用園區(qū)傳感器網絡進行采集和交換，并通過和有線網絡/無線網絡的集成，以合適的方式推送給園區(qū)內外相關業(yè)務主體。

LCD/LED信息發(fā)布系統(tǒng)等在內的多類軟件系統(tǒng)租賃服務。

（6）供應鏈服務層

該層定義了資源定位服務、信息推送服務、資源調度服務等4類供應鏈通用服務單元，支持以PaaS平臺服務

圖2支持物流園區(qū)供應鏈管理的物聯(lián)網網絡拓撲結構

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電信科學2011年第4期

園區(qū)傳感網絡設計采用基于Zigbee協(xié)議和成簇拓撲系統(tǒng)的自適應自組織網絡體系，包括匯總數據點、區(qū)域路由節(jié)點和傳感器節(jié)點3類節(jié)點類型。其中，每個傳感器節(jié)點都具有自我修復能力，不僅可以實現數據采集功能，而且兼有實現數據轉發(fā)和自檢功能。通過網絡配置，所有無線傳感器節(jié)點可以直接互相通信，且每個傳感器節(jié)點都有多條路徑到達基站節(jié)點。每一次網絡傳輸都會選擇一條或者多條路由進行多跳傳輸，將所要傳輸的數據信息傳給基站，以增強網絡信息傳輸的可靠性。

流概要模型。元數據組織模型是通過數據映射模塊、XML表達模塊、數據轉換模塊和語義沖突解決模塊，建立的園區(qū)供應鏈數據集成視圖模型。它根據實體關系，，采取合適的數據結構對資源屬性數據、物流業(yè)務數據、空間地理數據和過程數據之間的網絡關系添加語義注解，并根據數據標準進行數據轉換和規(guī)范表達，可以支持不同應用系統(tǒng)的獨立自主訪問。知識數據模型反映的是支持園區(qū)供應鏈管理優(yōu)化的各類知識信息，如車輛調度優(yōu)化信息、配送路線優(yōu)化信息等。這些信息是通過元數據抽取模塊、數據訪問模塊、數據集成模塊和數據挖掘模塊，對原始數據進行處理得到的知識信息，在合適的時間和地點被主動推送給不同的主體，用以實現園區(qū)供應鏈上各環(huán)節(jié)之間的協(xié)同運行。

3.2融合物聯(lián)網數據的多源數據集成中間件技術

物流園區(qū)供應鏈中多種數據接入和交互方式的存在，使得不同物流資源的數據格式存在較大差異，必須建立支持不同應用程序獨立于異構數據源訪問的統(tǒng)一數據集成中間件。它包括資源屬性數據模型、物流業(yè)務數據模型、空間地理數據模型、過程數據模型、元數據模型和知識數據模型等6類數據管理模型，如圖3所示。其中，資源屬性數據模型、物流業(yè)務數據模型和空間地理數據模型屬于靜態(tài)源數據。通過中間件中的數據格式定義模塊、源數據解釋模塊、數據遷移管理模塊和數據質量控制模塊，可以為園區(qū)供應鏈管理平臺提供上述不同類型數據的標準接入功能，并將分散存放的上述數據抽象為結構化的分布式數據庫。過程數據模型反映的是通過園區(qū)物聯(lián)網實時采集的物品動態(tài)過程數據特征。通過數據中間件中的數據存取管理模塊和數據質量控制模塊，可以實現上述海量過程數據流的高效存儲和訪問，通過數據中間件中的分布異構數據源整合模塊，則可以將對來自不同傳感器節(jié)點的數據進行匯總、清洗和整理，得到完整記錄物品運動狀態(tài)的過程數據

3.3基于任務情境的信息智能推送服務技術

物聯(lián)網技術的應用不僅要為園區(qū)供應鏈平臺提供強大的數據采集和通信服務，更為關鍵的是要為園區(qū)供應鏈上不同主體之間的數據交換，尤其是如何根據不同主體面臨任務環(huán)境的差異，進行業(yè)務信息或知識的智能推送，提供強大的技術支撐。任務情境是指園區(qū)供應鏈管理任務面臨內外環(huán)境因素的特征[10，11]。通過建立基于任務情境的信息智能推送服務系統(tǒng)，可以根據任務情境感知處理信息，提供適時適地的數據交換和分發(fā)服務，強調增強系統(tǒng)對復雜環(huán)境下任務需求的敏感性和適應性，如圖4所示。

其中，數據交換服務提供了兼容對等交換與主從交換的混合業(yè)務數據交換模式及機制，能夠支持園區(qū)供應鏈管理平臺通過物聯(lián)網數據中心、云計算公共服務中心、企業(yè)數據專用接口等多種途徑，進行任務情境數據采集和業(yè)務

圖3融合物聯(lián)網數據的多源數據集成中間件

研究與開發(fā)

圖4基于任務情境的信息智能推送服務機制

圖5基于“云計算”公共平臺的園區(qū)供應鏈決策優(yōu)化機制

數據交換；數據分發(fā)或推送服務則提供了任務情境感知和觸發(fā)組件，能夠實現任務情境特征的結構化描述，并通過預先設定的情境觸發(fā)規(guī)則，支持園區(qū)供應鏈管理平臺為成員企業(yè)提供主動、及時和針對性的信息分類智能推送服務,如基于服務請求者查詢觸發(fā)的定向信息推送服務、基于任務時間情境觸發(fā)的信息推送服務、基于任務地點情境觸發(fā)的信息推送服務和基于任務用戶偏好情境觸發(fā)的信息推送服務。

群，通過海量分布計算資源的敏捷調度，使每個用戶均能享受園區(qū)“云計算”平臺提供的分布異構海量數據分析和挖掘服務。其中，園區(qū)供應鏈全局控制節(jié)點Agent負責對用戶任務進行結構化分解，確定所采用的數據挖掘模型及其相關數據集，然后為不同的子任務執(zhí)行找到相應的Web服務資源節(jié)點，實現挖掘任務與相關計算資源的動態(tài)綁定，進而匯總各個局部節(jié)點傳遞的數據和知識，并以可視化方式提交給用戶。各分節(jié)點Agent則根據全局控制節(jié)點

3.4基于“云計算”公共平臺的園區(qū)供應鏈決策優(yōu)化技術

基于“云計算”模式的園區(qū)供應鏈決策優(yōu)化系統(tǒng)構成如圖5所示。其核心是在園區(qū)“云計算”公共服務模式的總體架構下，建立由園區(qū)內外應用系統(tǒng)服務器、GIS應用服務器、物流企業(yè)服務器等軟硬件資源構成的計算資源協(xié)作

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Agent分配的子任務集合，提供局部自治的數據挖掘，并將

相關子任務執(zhí)行結果返回給上層節(jié)點。

4應用案例分析

目前，該平臺的原型系統(tǒng)已在杭州通創(chuàng)物流科技有限

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