數(shù)據(jù)感知底座助力煙草商業(yè)物流中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地的探索

李超明 楊雪鍵 郭曉燕 馬愛倫 閆建春

摘要：煙草商業(yè)物流中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是提質(zhì)、降本、增效，落地方法之一是以數(shù)字孿生技術(shù)體系為核心，建設(shè)能夠掌控園區(qū)全局情況的系統(tǒng)，致力于提高管理效率。以云南省煙草公司大理州公司物流中心為例，在落地建設(shè)過程中，遇到現(xiàn)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以整合的問題，將態(tài)勢感知技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和業(yè)務(wù)知識結(jié)合起來，構(gòu)建了具有數(shù)據(jù)感知與整合能力的數(shù)據(jù)底座，梳理和分析現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)流量中業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征，在數(shù)據(jù)底座的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的整合，打破以往數(shù)據(jù)難以整合的僵局，使得系統(tǒng)中各個(gè)業(yè)務(wù)模型能夠獲得數(shù)據(jù)，從而使數(shù)字化系統(tǒng)得以切實(shí)運(yùn)行起來，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型任務(wù)的落地提供了助力。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；數(shù)據(jù)整合；數(shù)字孿生；數(shù)據(jù)特征

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)

《數(shù)字中國發(fā)展報(bào)告（2022年）》指出，2022年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)50.2萬億元，占GDP比重提升至41.5%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為穩(wěn)增長促轉(zhuǎn)型的重要引擎[1]。煙草行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度也在不斷加快，其中，商業(yè)物流中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型要立足全局優(yōu)化、整體提升，強(qiáng)調(diào)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，注重整體設(shè)計(jì)和系統(tǒng)推進(jìn)。加強(qiáng)云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字新技術(shù)應(yīng)用，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和標(biāo)識解析體系的建設(shè)實(shí)施，為企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)、應(yīng)用創(chuàng)新和管理升級提供基礎(chǔ)平臺支撐，在挖掘工業(yè)數(shù)據(jù)潛在價(jià)值方面持續(xù)發(fā)力。構(gòu)建實(shí)時(shí)高效的數(shù)據(jù)采集交互體系，制定基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，連通設(shè)備、生產(chǎn)、產(chǎn)品等生產(chǎn)要素，通過對數(shù)據(jù)全面感知和建模分析，實(shí)現(xiàn)智能控制、運(yùn)營優(yōu)化和管理提升，助力企業(yè)提質(zhì)降本增效[2]。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地途徑

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)落地，在技術(shù)方面要摸清數(shù)字化的現(xiàn)狀，規(guī)劃物流中心信息系統(tǒng)升級改進(jìn)的框架，分階段建設(shè)新系統(tǒng)或?qū)ΜF(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充。

2.1 數(shù)字化系統(tǒng)現(xiàn)狀

煙草商業(yè)物流中心目前運(yùn)行著關(guān)鍵的軟硬件系統(tǒng)，有掃碼管理電腦、掃碼設(shè)備、打碼機(jī)、品牌校驗(yàn)、貼標(biāo)機(jī)等30種以上設(shè)備，有物流綜合、營銷平臺、生產(chǎn)經(jīng)營決策、入庫掃碼、領(lǐng)用出庫等20種以上軟件系統(tǒng)。這些系統(tǒng)已經(jīng)成熟運(yùn)行多年，是商業(yè)物流中心基本運(yùn)作不可或缺的一部分。然而，僅憑這些系統(tǒng)本身，并不能直接為實(shí)現(xiàn)降本效率的目標(biāo)提供足夠的支持，因?yàn)槊總€(gè)系統(tǒng)都在各自分管的業(yè)務(wù)領(lǐng)域運(yùn)行，并沒有橫向整合，無法為本地的輔助決策提供綜合的數(shù)據(jù)和功能支持。

2.2 數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃

實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑之一是在商業(yè)物流中心現(xiàn)有的信息化軟硬件系統(tǒng)基礎(chǔ)上規(guī)劃新的數(shù)字化系統(tǒng)。當(dāng)前，數(shù)字孿生技術(shù)正在逐步應(yīng)用于智能制造領(lǐng)域，例如智能制造單元仿真[3]、智能倉儲[4]等應(yīng)用場景。我們可以基于數(shù)字孿生技術(shù)體系進(jìn)行規(guī)劃，結(jié)合分層體系架構(gòu)思路，充分利用現(xiàn)有的軟硬件系統(tǒng)平臺，把它們劃入設(shè)備控制層和邊緣計(jì)算層，并從這些層中獲取設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)匯總到數(shù)據(jù)匯聚層，然后在數(shù)字孿生管控平臺層中使用數(shù)據(jù)建模技術(shù)為業(yè)務(wù)應(yīng)用建模，同時(shí)使用三維建模技術(shù)為園區(qū)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)監(jiān)控應(yīng)用建模，將數(shù)據(jù)輸入這些模型中，運(yùn)行模型以向數(shù)字化應(yīng)用層的智慧園區(qū)、智慧物流等方面的應(yīng)用提供基礎(chǔ)功能支撐。

3. 系統(tǒng)建設(shè)過程中的難題與解決

在制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)孤島的問題尚未得到有效解決[5]，煙草商業(yè)物流中心的情況也是如此。最大的難題是從現(xiàn)有系統(tǒng)中獲取和整合數(shù)據(jù)，這一過程非常困難，而重建業(yè)務(wù)系統(tǒng)的成本又相當(dāng)高昂。在缺乏數(shù)據(jù)支持的情況下，無論多么強(qiáng)大的數(shù)字化系統(tǒng)，也只是空中樓閣。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要任務(wù)是解決數(shù)據(jù)獲取和整合的困難，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面在線。

3.1 現(xiàn)有系統(tǒng)中數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

3.1.1 業(yè)務(wù)系統(tǒng)大多垂直管理，難以直接整合

商業(yè)物流中心的入庫、出庫、分揀、訂單、在途等業(yè)務(wù)相關(guān)的系統(tǒng)，均為垂直管理的系統(tǒng)，缺少本地獲取數(shù)據(jù)的接口，難以向數(shù)字化系統(tǒng)直接提供數(shù)據(jù)。

3.1.2 軟件系統(tǒng)種類繁多，接口協(xié)調(diào)困難

商業(yè)物流中心的軟硬件系統(tǒng)由不同的廠家開發(fā)，協(xié)調(diào)多個(gè)廠家互相開發(fā)接口非常困難，這是歷史問題，甚至有的廠家因?yàn)橐呀?jīng)注銷而無法提供接口服務(wù)。

3.1.3 軟件系統(tǒng)數(shù)量大，接口維護(hù)難度大

商業(yè)物流中心的20種以上軟件系統(tǒng)，即使系統(tǒng)之間能夠互相開發(fā)接口，接口的數(shù)量巨大，維護(hù)工作量也會非常龐大。

3.1.4 自控、物聯(lián)等系統(tǒng)缺少實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸出接口

商業(yè)物流中心的自控系統(tǒng)和物聯(lián)設(shè)備目前只與服務(wù)器或上位機(jī)交互信息，缺少對外輸出的接口，其數(shù)據(jù)難以直接接入數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)。

3.2 數(shù)據(jù)感知技術(shù)的研究和應(yīng)用

數(shù)據(jù)感知技術(shù)是一種將工控網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的態(tài)勢感知技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和行業(yè)業(yè)務(wù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。

網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知是從時(shí)間和空間維度對網(wǎng)絡(luò)安全要素進(jìn)行獲取、感知、理解和預(yù)測，綜合分析威脅信息，準(zhǔn)確判斷網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)的技術(shù)。典型的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)功能和結(jié)構(gòu)包括特征信息提取、當(dāng)前狀態(tài)分析、發(fā)展趨勢預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估、模型及管理等模塊，其中特征信息提取需要采集和提取網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)，方法和種類很多，從網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)即網(wǎng)絡(luò)流量中提取有用信息是形成有效態(tài)勢感知的關(guān)鍵 [6]。

基于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)，我們可以參考典型的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)架構(gòu)，并結(jié)合從網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)中提取有用信息的方法，借助煙草商業(yè)物流中心業(yè)務(wù)知識的積累，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)感知技術(shù)模型，如圖1所示。

網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)感知技術(shù)模型的主要原理是：整理和分類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特征，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流量特征庫，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)感知引擎中。只要從網(wǎng)絡(luò)中獲取到流量，就可以通過流量數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，將無價(jià)值的數(shù)據(jù)丟棄，然后通過數(shù)據(jù)感知引擎對流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征分析，提取關(guān)鍵的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

3.3 數(shù)據(jù)感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)探索

基于數(shù)據(jù)感知技術(shù)模型的理論基礎(chǔ)，我們研發(fā)了數(shù)據(jù)感知與融合系統(tǒng)，并將其封裝到硬件中，形成數(shù)據(jù)感知功能的載體基座，即數(shù)據(jù)感知底座。該系統(tǒng)包含以下組件：

3.3.1 數(shù)據(jù)智能感知終端裝置

以數(shù)據(jù)感知技術(shù)模型作為核心，開發(fā)了數(shù)據(jù)感知軟件系統(tǒng)，并將其封裝到數(shù)據(jù)智能感知終端裝置中。該終端裝置具備多個(gè)網(wǎng)口，分別用于控制調(diào)試、接收流量和輸出感知數(shù)據(jù)等功能。它還具備網(wǎng)口定義功能，可以同時(shí)接收多個(gè)交換機(jī)鏡像口的流量。

3.3.2 多元異構(gòu)數(shù)據(jù)感知中心裝置

以網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)感知為突破口解決數(shù)據(jù)整合的問題，集成多種數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)知識將各種數(shù)據(jù)整合，并提供向上層應(yīng)用輸出數(shù)據(jù)的接口，開發(fā)這些功能并封裝到多元異構(gòu)數(shù)據(jù)感知中心裝置中。該裝置上具有多個(gè)網(wǎng)口，分別用于控制調(diào)試、接收感知數(shù)據(jù)、接收其他數(shù)據(jù)、對外輸出數(shù)據(jù)及Web界面訪問服務(wù)等，并具有網(wǎng)口定義功能，理論上可以同時(shí)接收多個(gè)感知終端的數(shù)據(jù)。

中心裝置與終端裝置之間是一對多的關(guān)系。在系統(tǒng)部署時(shí)，將終端裝置接入到目標(biāo)交換機(jī)，并配置交換機(jī)鏡像口以接入鏡像流量。中心裝置則安裝在主機(jī)房機(jī)柜內(nèi)，其輸出口連接主交換機(jī)的普通網(wǎng)口，以支持整合后的數(shù)據(jù)輸出和Web訪問。終端裝置可以通過旁路方式與中心裝置進(jìn)行專線連接，也可以利用現(xiàn)場內(nèi)網(wǎng)傳輸感知數(shù)據(jù)到中心裝置。

3.4 數(shù)據(jù)感知整合與應(yīng)用探索

數(shù)據(jù)感知、整合與應(yīng)用的探索在云南省煙草公司大理州公司物流中心進(jìn)行了研究和落地試驗(yàn)，主要內(nèi)容有：

3.4.1 數(shù)據(jù)感知與整合探索

以入庫數(shù)據(jù)為例，入庫掃碼PC與決策系統(tǒng)服務(wù)器交互的流量，可以在現(xiàn)場部署感知終端裝置，從現(xiàn)場交流機(jī)上接入鏡像流量，流量中部分樣例數(shù)據(jù)原始內(nèi)容如圖2所示。

研發(fā)過程中由業(yè)務(wù)專家、算法工程師、研發(fā)工程師配合，分析流量中的數(shù)據(jù)特征，配置到感知引擎中，實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的感知，感知終端預(yù)處理的部分樣例業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如圖3所示。

感知終端預(yù)處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過內(nèi)網(wǎng)發(fā)送到中心裝置，按照業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行有機(jī)整合，還原本地物流中心完整的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。已知入庫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括采購合同和明細(xì)信息，將從流量中感知出來的合同單據(jù)和品規(guī)信息以合同號為關(guān)鍵字，在數(shù)據(jù)感知中心進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，得到相對完整的入庫單據(jù)信息，感知中心整合的部分樣例業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如圖4所示。

3.4.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用探索

在中心裝置上開發(fā)了基于Restful API的數(shù)據(jù)接口，將當(dāng)前階段感知與整合的數(shù)據(jù)分業(yè)務(wù)領(lǐng)域打包成為數(shù)據(jù)輸出函數(shù)，供上層應(yīng)用平臺調(diào)用。目前所整合的數(shù)據(jù)主要用于智慧園區(qū)和智慧物流的功能建設(shè)。在數(shù)字孿生架構(gòu)下，將感知與整合的數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)層，經(jīng)過治理應(yīng)用于業(yè)務(wù)模型，使得各個(gè)智慧化業(yè)務(wù)應(yīng)用逐步與事實(shí)聯(lián)動(dòng)起來，如：利用整合后的出入庫數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)智能倉儲提供數(shù)據(jù)支撐；利用橫向統(tǒng)一整合的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以為實(shí)現(xiàn)園區(qū)業(yè)務(wù)整體情況監(jiān)控提供數(shù)據(jù)支撐；借助工商協(xié)同的技術(shù)體系，可以同工業(yè)企業(yè)進(jìn)行發(fā)貨、到貨數(shù)據(jù)的協(xié)同。

3.5 技術(shù)亮點(diǎn)

（1）時(shí)效敏捷：采用網(wǎng)絡(luò)流量感知，使得數(shù)據(jù)感知和整合的速度可以達(dá)到毫秒級。

（2）擾動(dòng)零化：從交換機(jī)被動(dòng)接收流量，對生產(chǎn)網(wǎng)的干擾為零，對當(dāng)前正在運(yùn)行的業(yè)務(wù)干擾為零。

（3）部署簡便：封裝到硬件中，直接在現(xiàn)場安裝部署；無須與原有系統(tǒng)開發(fā)接口，省去開發(fā)接口程序的協(xié)調(diào)工作和接口程序互相調(diào)試的工作。

（4）靈活擴(kuò)展：感知中心與感知終端一對多的架構(gòu)方式，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)開放，能夠在數(shù)據(jù)感知技術(shù)打破數(shù)據(jù)無法整合之僵局的基礎(chǔ)上，靈活集成各種數(shù)據(jù)獲取方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面整合。

（5）適配廣泛：不僅僅用于煙草商業(yè)物流中心，還適用于煙草生產(chǎn)企業(yè)，以及其他行業(yè)。只要結(jié)合行業(yè)中的業(yè)務(wù)知識，就可以對網(wǎng)絡(luò)流量中的數(shù)據(jù)進(jìn)行感知和整合，然后集成各種數(shù)據(jù)獲取手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面整合。

結(jié)語

針對煙草商業(yè)物流中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)中提質(zhì)、降本、增效的要求，在當(dāng)前階段圍繞以數(shù)字孿生為核心的技術(shù)體系，建設(shè)能夠?qū)崟r(shí)、形象地監(jiān)控園區(qū)全局狀態(tài)的系統(tǒng)，設(shè)計(jì)相關(guān)輔助決策的算法模型，并采用數(shù)據(jù)感知技術(shù)打破了多年以來數(shù)據(jù)難以整合的僵局，使得所建數(shù)字化系統(tǒng)切實(shí)運(yùn)行起來，為今后數(shù)字化轉(zhuǎn)型的任務(wù)全面落地打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。下一步的研究目標(biāo)是全面實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部和園區(qū)之間業(yè)務(wù)情況的管控，同時(shí)，在技術(shù)落地方面，以數(shù)據(jù)感知底座為基礎(chǔ)，可以集成RPA技術(shù)以獲取園區(qū)外系統(tǒng)數(shù)據(jù)，可以集成主機(jī)探針系統(tǒng)[7]以獲取園區(qū)內(nèi)設(shè)備主機(jī)數(shù)據(jù)，逐步實(shí)現(xiàn)園區(qū)數(shù)據(jù)的全面集成，助力煙草商業(yè)物流中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地的不斷探索。

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作者簡介：李超明，大專，政工師，研究方向：企業(yè)物流管理、物流系統(tǒng)決策；楊雪鍵，本科，工程師，研究方向：物流信息化、自動(dòng)化、物流科技創(chuàng)新；通信作者：閆建春，本科，高級工程師，研究方向：工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。