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    基于物聯網和云計算架構的物流園區(qū)供應鏈管理平臺研究

    2017-02-21 09:06:46張澤建王曉東
    物流技術 2017年1期
    關鍵詞:物流園區(qū)數據源異構

    張澤建,王曉東

    (湖北物資流通技術研究所,湖北 襄陽 441002)

    基于物聯網和云計算架構的物流園區(qū)供應鏈管理平臺研究

    張澤建,王曉東

    (湖北物資流通技術研究所,湖北 襄陽 441002)

    以現代物流供應鏈管理理論為指導,結合物流園區(qū)的主營業(yè)務流程,構建了基于物聯網和云計算的物流供應鏈管理平臺,解決物流園區(qū)物流公司、車隊和司機的信息不流暢、不及時、無法實時查詢等關鍵問題,為物流園區(qū)提供科學的管理手段和現代化的管理工具,以提高物流園區(qū)的現代化管理水平,實現物流園區(qū)的快速健康發(fā)展。

    物聯網;云計算;物流園區(qū);供應鏈管理

    1 引言

    伴隨著電子商務的發(fā)展,市場競爭方式發(fā)生了巨大的變化,原來單純的企業(yè)之間的競爭已經轉變?yōu)橐晕锪鞴湽芾頌楹诵牡母偁?。所以整合供應鏈中供應商、制造商、倉庫、配送中心和代理商等各個參與方的各類管理信息系統于一體,實現各方資源共享和業(yè)務協同的物流供應鏈管理模式越來越被企業(yè)所重視。而物流園區(qū)作為物流業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略選擇,更需要建立適合物流園區(qū)的供應鏈管理公共平臺,使各類企業(yè)不需要過多地投入軟硬件資源,就能依托物流園區(qū)開展各項物流供應鏈服務,這已經成為當前國內學者和專家關注的焦點。

    本文直接面對物流園區(qū)企業(yè)高度密集、業(yè)務活動移動頻繁、企業(yè)專業(yè)分工程度較高、數據特征多異等特點,建立基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺,整合各企業(yè)和社會的物流資源,以提高物流園區(qū)的社會資源利用率和優(yōu)化配置效率,為各物流企業(yè)提供高效、優(yōu)質的物流供應鏈管理服務。

    2 基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺設計

    2.1 平臺的總體架構設計

    基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺將物流園區(qū)的車輛、人員、物流設備與RFID標簽綁定,通過在倉儲等區(qū)域設置傳感器節(jié)點,構建一個集有線/無線和傳感器網絡為一體的物聯網網絡。該網絡支持RFID、LCD/LED、車載終端等多種數據采集方式,動態(tài)獲取物流園區(qū)內各供應鏈節(jié)點企業(yè)的物流資源和相關物品的信息,建立以物流資源數據、物流業(yè)務數據、知識數據和元數據等數據為主體的物流園區(qū)數據中心,支持物流園區(qū)內各應用系統的自主訪問。同時平臺為物流園區(qū)內各供應鏈節(jié)點企業(yè)提供企業(yè)倉儲管理、GPS/GIS監(jiān)控管理等多種云架構的應用軟件系統和一站式的物流園區(qū)應用軟件服務,如電子車庫管理、運輸配載管理等。平臺的總體技術架構如圖1所示。

    (1)數據層。建立基于物流資源數據(如貨物屬性、托盤屬性等)、物流業(yè)務數據(如出庫提貨單、配送訂單等)、知識數據(如配送路徑優(yōu)化、車輛調度優(yōu)化等)、元數據(如數據處理過程中建立的視圖數據)等為主體的物流園區(qū)數據中心。

    (2)應用服務層。主要對數據層傳輸的各種異構數據進行統計分析,為應用層的各種應用系統提供數據支持。該層采用的關鍵技術是異構數據集成技術。

    (3)應用層。該層主要為用戶提供三個方面的軟件系統應用,即園區(qū)公共信息管理系統、園區(qū)業(yè)務管理系統和園區(qū)SaaS服務系統。平臺不僅支持PaaS模式為用戶提供公共資源的Web服務,如電子超市管理、電子車庫管理等,還支持以SaaS模式為用戶提供GPS/GIS監(jiān)控管理、園區(qū)信息智能推送等應用軟件服務。同時還為各類用戶主體提供手機短信、專用設備信息接收等多種增值服務。該層采用的關鍵技術有異構數據挖掘技術、信息智能推送技術。

    (4)表示層。該層通過建立物流園區(qū)的門戶網站,讓用戶通過注冊登錄網站,享受物流園區(qū)提供的各種應用軟件服務。

    (5)用戶層。該層主要描述平臺的使用用戶。

    2.2 平臺的網絡架構設計

    基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺上各個物流企業(yè)之間的數據采集和交換采用VPN等有線網絡來實現;物流企業(yè)與運輸車輛、駕駛員等動態(tài)運作實體間通過移動寬帶等無線網絡進行物流資源和物品狀態(tài)等信息資源的數據采集和交換;集裝箱、托盤等儲運工具主要通過儲備庫中的傳感器進行數據采集和交換。具體的網絡架構圖如圖2所示。

    圖2 平臺的網絡架構圖

    3 平臺關鍵技術的實現

    3.1 基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺中異構數據的集成中間件設計

    數據集成中間件采用SOA的架構模式來實現其五個核心功能??偧軜嫹治鍖樱罕硎緦?、業(yè)務層、服務總線、服務層和數據層。其中,表示層主要為用戶提供各種數據訪問的接口;業(yè)務層主要完成用戶業(yè)務規(guī)則的制定;服務總線層是架構的核心層,主要完成用戶服務的注冊、查詢、組合、綁定和調用等功能,從而實現信息的交互;服務層涵蓋了中間件實現的所有功能;數據層是各種異構數據的存儲中心。中間件的總架構圖如圖3所示。

    圖3 集成中間件的總架構圖

    (1)建立服務注冊庫和映射字典。異構數據源具有結構化、半結構化或非結構化的特點,建立XML格式的映射字典,對異構數據源進行分析,便于中間件對不同的數據源采取不同的處理模式。注冊數據庫資源的過程將數據庫訪問人員分為兩類:物流園區(qū)數據控制中心人員和其他物流供應鏈節(jié)點企業(yè)數據庫管理員。物流園區(qū)數據控制中心人員對每一個數據源的注冊信息進行審核確認,確保語義無沖突,然后中間件以XML格式保存數據記錄,建立數據映射字典。企業(yè)數據庫管理員實時在注冊器中詳細描述當前信息,通過連接中間件獲取企業(yè)想要的信息資源。

    (2)應用全局模式XmlSchema驗證異構數據源的描述。全局模式XmlSchema不僅支持數據類型和XML語法規(guī)則,而且能夠將多表之間的制約關系在數據庫中呈現出來。使用全局模式XmlSchema驗證中間件中各數據源是否達到全局模式的統一數據描述標準。

    (3)數據引擎功能的實現。數據引擎主要完成查詢語句的優(yōu)化、分解、合并等功能。查詢優(yōu)化實質上是對客戶端產生的查詢請求進行細致的解析,利用映射文檔對查詢語句進行詳細分解和解析,檢驗其正確性,然后轉化為對不同異構數據庫的查詢語句,利用異構數據連接池的配置文件連接不同的異構數據源進行查詢。如果查詢的信息同時在多個異構數據庫中,就需要利用表名、關鍵字集等對查詢語句進行分解,形成多個異構數據庫的查詢語句。針對查詢分解語句的各個查詢結果進行合并,經全局模式XmlSchema驗證后,返回驗證結果給客戶。

    (4)數據適配器功能的設計。數據適配器主要對數據引擎?zhèn)鬏攣淼臄祿凑諗祿吹牟煌⒉煌臄祿B接方式。建立數據連接池,將不同數據源的連接配置信息(如數據庫名、密碼、用戶名、端口號等)以XML格式進行詳細的存儲,然后采用ConstructDBConnStr()方法將為不同數據源建立的不同配置信息與數據庫連接字符串一起實現不同數據源的不同連接方式。

    3.2 基于情景模式的物流園區(qū)信息智能推送系統

    本文通過建立基于情景感知模式的園區(qū)信息智能推送系統,為物流園區(qū)內各供應鏈節(jié)點企業(yè)提供主動的信息推送服務。該系統首先利用工作流引擎、傳感器設備等信息源獲取用戶當前情景信息,然后利用本體(具有可以解決信息組織、信息檢索以及異構信息系統的互操作問題的特點)建立物流園區(qū)供應鏈節(jié)點企業(yè)的本體元情景模型和業(yè)務情景模型對情景信息進行處理,最后實現基于本體的情景相似匹配與推送,為物流園區(qū)內各主體提供基于時間、地點、用戶、查詢和任務情境的多情景智能推送服務,同時維護情景信息的自動更新,實現與需求主體間的自適應。

    基于情景感知的物流園區(qū)信息智能推送系統主要解決兩個核心問題:情景的智能感知和情景的匹配與服務信息的推送。本文采用Jena軟件來實現情景的感知推理,不僅支持本體知識的推理,而且支持自定義的推理。其流程為:獲取情景信息,并利用本體模型和OWL語言對情景信息描述,存入情景庫;獲取情景信息觸發(fā)情景推理行為,判斷情景信息是否是已知情景信息,是,就進行本體驗證,否則選擇合適的推理引擎進行信息推理;進行本體驗證時,如果發(fā)現輸入的情景信息與已保存情景信息沖突,就轉入沖突處理,否則推理成功。情景推理流程圖如圖4所示。

    圖4 情景推理流程圖

    而情境的匹配與服務信息的推送則是通過構建通用本體層次概念結構樹,采用基于OWL本體的語義相似匹配方法來實現,計算公式為:

    3.3 物流供應鏈管理平臺中云計算模式的數據挖掘技術的實現

    項目利用Hadoop平臺的MapReduce編程模型,通過設計一個頻繁閉子樹挖掘算法來實現物流園區(qū)的海量數據挖掘。MapReduce編程模型是采用函數式的編程思想,將整個模型的計算過程分為映射過程Map(階段負責數據拆分)和聚集處理過程Reduce(負責數據歸并)。我們改變現有MapReduce中Master節(jié)點的任務分配隨機策略,建立基于時間消耗成本最小的啟發(fā)式云資源分配模型,以期達到消耗成本最小化的目的。模型如下:

    當節(jié)點i中使用過資源r,則Fri=1,否則為0。

    頻繁閉子樹挖掘算法首先對給定的樹數據庫TDB設定Driver控制程序,由Driver并行掃描TDB,按行讀取,完成所有1子樹的挖掘,最后將所有任務都交給云平臺,本文采用啟發(fā)式云資源分配策略動態(tài)分配資源進行挖掘。算法總流程如圖5所示。

    4 總結

    基于物聯網和云計算的物流供應鏈管理平臺能夠為物流園區(qū)的第三方物流公司、汽車司機、企業(yè)貨主等提供倉庫管理、物流貨物(貨車)信息、信用貸款等服務,為物流園區(qū)提供科學的管理手段和現代化的管理工具,以提高物流園區(qū)的現代化管理水平,實現物流園區(qū)的大規(guī)模發(fā)展,并在發(fā)展中有效地進行管理、控制,達到增強物流園區(qū)競爭力和全面提高經濟效益的目的。項目的實施將提高物流園區(qū)的資源集結速度和資源的優(yōu)化配置效率,充分發(fā)揮物流園區(qū)的業(yè)務職能,使物流園區(qū)成為越來越多物流供應鏈節(jié)點企業(yè)的聚集地,促進物流供應鏈節(jié)點企業(yè)的規(guī)范化管理。平臺的運行實施將大大提高當地物流資源的運輸配送效率,帶動農業(yè)、制造業(yè)等大批相關產業(yè)的發(fā)展,促進經濟的發(fā)展。

    Study on Logistics Park Supply Chain Management Platform Based on IOT and Cloud Computation Framework

    Zhang Zejian,Wang Xiaodong
    (Hubei Logistics Technology Research Institute,Xiangyang 441002,China)

    In this paper,guided by the modern logistics and supply chain management theory and in connection of the main business process of a logistics park,we built the logistics and supply chain management platform based on IOT and cloud computation capable of solving the major problems afflicting the logistics companies,truck fleets and drivers of the logistics park.

    IOT;cloudcomputation;logistics park;supply chain management

    F253.9

    A

    1005-152X(2017)01-0069-04

    10.3969/j.issn.1005-152X.2017.01.013

    2016-11-28

    基于物聯網和云計算架構的物流供應鏈管理平臺研究(2014BAA155)

    張澤建(1982-),男,湖北襄陽人,湖北物資流通技術研究所工程師,研究方向:物流技術;王曉東(1966-),男,河南方城人,湖北物資流通技術研究所高級工程師,研究方向:自動控制。

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