基于數(shù)據(jù)采集的智能倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控系統(tǒng)

丁九齡，張婉蒙，陳 剛

（1.山東未來(lái)網(wǎng)絡(luò)研究院，山東 濟(jì)南 250001；2.江蘇未來(lái)網(wǎng)絡(luò)集團(tuán)有限公司，江蘇 南京 211100）

0 引 言

習(xí)近平總書(shū)記在主持學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域全過(guò)程，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，大型多元化復(fù)合型倉(cāng)儲(chǔ)越來(lái)越多。傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集方面存在設(shè)備多、布線復(fù)雜、靈活性差、管理維護(hù)成本高等問(wèn)題。另一方面，伴隨著工業(yè)4.0 時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)上下游協(xié)作越來(lái)越緊密，為有效破除信息傳遞的壁壘，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈之間的協(xié)同發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系應(yīng)運(yùn)而生。標(biāo)識(shí)解析技術(shù)的快速發(fā)展對(duì)原有的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)也提出了更高的要求[1]。

我國(guó)傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)的信息化水平比較低，無(wú)法實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)組織效率和管理方法的提升。要實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，就要實(shí)現(xiàn)從倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)到整個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)體系的信息化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)。因此，發(fā)展智能倉(cāng)儲(chǔ)成為必然。以某大型飼料加工企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)為例，倉(cāng)儲(chǔ)管理物品日益增多，倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品數(shù)量急劇增加，管理難度日趨加大，倉(cāng)庫(kù)中的溫濕度、氣體濃度等環(huán)境因素可能存在較多安全隱患，各類(lèi)環(huán)境參數(shù)的變化成為影響貨物保存質(zhì)量的重要因素。傳統(tǒng)人工管理的方式不僅效率低下，更無(wú)法及時(shí)察覺(jué)并處理倉(cāng)庫(kù)存在的安全隱患，造成不必要的損失。同時(shí)，飼料生產(chǎn)作為肉類(lèi)加工產(chǎn)業(yè)鏈的上游，是肉類(lèi)產(chǎn)品全生命周期溯源管理的重要一環(huán)，節(jié)點(diǎn)眾多，不同企業(yè)的信息化水平不一致，且各家企業(yè)往往采用自身的私有編碼體系，上游企業(yè)注冊(cè)的標(biāo)識(shí)對(duì)下游企業(yè)異構(gòu)不兼容，下游企業(yè)的產(chǎn)品標(biāo)識(shí)上游企業(yè)也無(wú)法解讀，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息無(wú)法互通共享，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)肉制品全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期的溯源跟蹤。本文將對(duì)傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)面臨的問(wèn)題進(jìn)行探討，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)、標(biāo)識(shí)解析中間件技術(shù)等提供自動(dòng)化、現(xiàn)代化的智能倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案[2]。

1 數(shù)據(jù)采集

工業(yè)數(shù)據(jù)采集即利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效的采集和云端匯聚。工業(yè)數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)中的邊緣層，通過(guò)各類(lèi)通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集大范圍、深層次的工業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隨著中國(guó)制造業(yè)兩化融合的進(jìn)程不斷加快，管理與現(xiàn)場(chǎng)脫節(jié)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)全靠人工輸入、現(xiàn)場(chǎng)情況嚴(yán)重滯后甚至失真的時(shí)代已一去不復(fù)返，工業(yè)數(shù)據(jù)采集已成必然。采集底層設(shè)備數(shù)據(jù)，并與現(xiàn)有管理系統(tǒng)銜接，達(dá)到對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，已為越來(lái)越多的企業(yè)所選擇。倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)采集模塊依照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的原則，采用原始設(shè)備上報(bào)、工業(yè)網(wǎng)關(guān)匯總、流式數(shù)據(jù)加工、各應(yīng)用系統(tǒng)分析的流程來(lái)設(shè)計(jì)[3]。

企業(yè)倉(cāng)庫(kù)中往往會(huì)包含多種數(shù)據(jù)采集設(shè)備，如RFID 讀寫(xiě)器、溫濕度傳感器、手持掃碼槍、PLC 設(shè)備等。不同設(shè)備之間，同一種設(shè)備不同廠商之間采用的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議往往不同。為此，我們提供了支持350 余種工業(yè)協(xié)議接入，支持組態(tài)展示和定制化開(kāi)發(fā)功能的工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)作為數(shù)據(jù)采集的中介。現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備接入工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)后，通過(guò)以太網(wǎng)、4G/5G、WiFi 等方式，采用MQTT 協(xié)議將倉(cāng)庫(kù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控管理平臺(tái)，滿(mǎn)足設(shè)備遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨骩4]。

經(jīng)網(wǎng)關(guān)采集的數(shù)據(jù)，首先經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)流處理，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、降噪、聚合、過(guò)濾等，之后再將處理的數(shù)據(jù)分發(fā)到下游可視化監(jiān)控、告警、標(biāo)識(shí)注冊(cè)等模塊分別進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理模塊由高吞吐量的分布式消息隊(duì)列Kafka 和高性能的流式處理引擎Flink 組成，具備秒級(jí)以下的低延遲和每秒數(shù)萬(wàn)次請(qǐng)求的高并發(fā)特性，既可以支撐大量的采集設(shè)備接入，又滿(mǎn)足監(jiān)控告警系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求。數(shù)據(jù)采集流程如圖1 所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集流程

2 可視化監(jiān)控

數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)流處理后，需要對(duì)格式化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地存儲(chǔ)。針對(duì)中小型倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)，因?yàn)閭}(cāng)儲(chǔ)環(huán)境數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量不是太大，推薦流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL，其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理能力足以滿(mǎn)足系統(tǒng)的實(shí)際需求。而對(duì)于大型企業(yè)，數(shù)據(jù)的寫(xiě)并發(fā)量可達(dá)每秒上萬(wàn)條，而大量庫(kù)存數(shù)據(jù)導(dǎo)致查詢(xún)效率降低，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)處理性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到要求，為此我們選用基于InfluxDB 集群的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。時(shí)序數(shù)據(jù)以時(shí)間作為主要的查詢(xún)維度，通常會(huì)將連續(xù)的多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)繪制成線，制作基于時(shí)間的多維度報(bào)表，用于揭示數(shù)據(jù)背后的趨勢(shì)、規(guī)律、異常，進(jìn)行實(shí)時(shí)在線預(yù)測(cè)和預(yù)警。時(shí)序數(shù)據(jù)普遍存在于IT 基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)中。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量呈井噴式爆發(fā)，針對(duì)這一數(shù)據(jù)細(xì)分的優(yōu)化存儲(chǔ)顯得越來(lái)越重要。InfluxDB 是一個(gè)開(kāi)源、高性能的時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)，在時(shí)序型數(shù)據(jù)庫(kù)DBEngines Ranking 上排名第一。其特點(diǎn)是支持每秒千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)持續(xù)高并發(fā)寫(xiě)入，無(wú)更新操作，查詢(xún)時(shí)按不同維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，存在明顯的冷熱數(shù)據(jù)。倉(cāng)儲(chǔ)采集數(shù)據(jù)基于時(shí)間線且高并發(fā)連續(xù)涌入，不存在對(duì)數(shù)據(jù)的刪除和修改，而查詢(xún)要求對(duì)熱點(diǎn)信息做到實(shí)時(shí)查詢(xún)，往往不關(guān)注歷史數(shù)據(jù)，因此InfluxDB 是不二之選。InfluxDB 還支持以年、季度、月份為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，以及時(shí)釋放服務(wù)器資源。數(shù)據(jù)報(bào)表服務(wù)如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)報(bào)表服務(wù)

基于InfluxDB 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)做支撐，監(jiān)控模塊提供了低代碼的數(shù)據(jù)報(bào)表服務(wù)。用戶(hù)只需簡(jiǎn)單操作即可快速制作出豐富多樣的可視化數(shù)據(jù)視圖，自由對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和探索，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)決策。圖形繪制包含柱狀圖、扇形圖、折線圖等，支持控件拖拽，用戶(hù)也可在原始報(bào)表基礎(chǔ)上進(jìn)行抽樣統(tǒng)計(jì)分析、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并將結(jié)果生成PDF、excel 文件后導(dǎo)出[5-6]。

3 告警管理

傳統(tǒng)告警系統(tǒng)大多只能基于某個(gè)數(shù)值進(jìn)行告警，不能分辨并剔除數(shù)據(jù)采集及傳輸過(guò)程中產(chǎn)生的噪音，面對(duì)日益復(fù)雜的倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控環(huán)境，無(wú)法做到告警信息實(shí)時(shí)推送。對(duì)此，告警模塊提供了一套完整的規(guī)則引擎和基于分箱算法的噪音過(guò)濾器，可以讓設(shè)備運(yùn)維人員自己設(shè)置告警規(guī)則，在接收到告警時(shí)可以第一時(shí)間判斷設(shè)備故障的優(yōu)先級(jí)并及時(shí)處理。例如，可設(shè)置某倉(cāng)庫(kù)在最近24 小時(shí)內(nèi)，若各采集器的平均溫度超過(guò)30 ℃，平均濕度超過(guò)80%RH，且累計(jì)時(shí)間超過(guò)12 小時(shí)，則觸發(fā)一次低等級(jí)告警并通過(guò)短信通知管理人員[7]。

為提升數(shù)據(jù)處理速度，告警系統(tǒng)引入Redis 緩存，在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)將用戶(hù)自定義告警規(guī)則和在線設(shè)備信息加載到緩存中。每當(dāng)采集數(shù)據(jù)通過(guò)Flink 進(jìn)入告警模塊時(shí)，會(huì)與緩存中的告警規(guī)則和在線設(shè)備匹配，只有匹配成功的數(shù)據(jù)才進(jìn)行后續(xù)處理。緩存的引入可以大幅降低數(shù)據(jù)庫(kù)交互頻次，在高并發(fā)場(chǎng)景下仍可保證告警觸發(fā)的實(shí)時(shí)性[8]。

噪音是指一系列采集數(shù)據(jù)中的隨機(jī)錯(cuò)誤或偏差，包括錯(cuò)誤值或偏離期望的孤立點(diǎn)值。采集設(shè)備誤差、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)收集工具等均可產(chǎn)生噪音。為避免噪音導(dǎo)致誤告警，用戶(hù)也可自定義噪音處理規(guī)則。對(duì)于匹配告警規(guī)則后生成的原始告警數(shù)據(jù)，首先通過(guò)分箱算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步清洗，過(guò)濾噪音數(shù)據(jù)。過(guò)濾后的異常數(shù)據(jù)與上一日、上周同日、上月同日（三者可自由選擇）進(jìn)行對(duì)比，如果仍存在異常，則正式觸發(fā)告警[9]。

告警信息通過(guò)電話、短信、運(yùn)維APP 等通知運(yùn)維人員。為防止等級(jí)較嚴(yán)重的告警被淹沒(méi)在大量信息中，可以針對(duì)不同等級(jí)類(lèi)型的告警設(shè)置不同的通知渠道，以便運(yùn)維人員能夠根據(jù)通知的類(lèi)型第一時(shí)間判斷設(shè)備告警的嚴(yán)重程度。以Android 系統(tǒng)為例，支持從低到高5 個(gè)告警等級(jí)，效果如下：

（1）無(wú)聲音、無(wú)振動(dòng)、無(wú)顯示；

（2）無(wú)聲音、無(wú)振動(dòng)，鎖屏不顯示，通知欄中被折疊顯示，導(dǎo)航欄無(wú)logo；

（3）無(wú)聲音，無(wú)振動(dòng)，鎖屏和通知欄中均顯示，通知不喚醒屏幕；

（4）有聲音，無(wú)振動(dòng)，鎖屏和通知欄中均顯示，通知喚醒屏幕；

（5）有聲音，有振動(dòng)，亮屏，通知懸浮展示，鎖屏通知以默認(rèn)形式展示且喚醒屏幕。

當(dāng)某條告警規(guī)則被觸發(fā)，系統(tǒng)管理員可以等現(xiàn)場(chǎng)異常排除之后，在監(jiān)控系統(tǒng)手動(dòng)解除告警，也可以通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)網(wǎng)關(guān)向設(shè)備下發(fā)控制指令，針對(duì)告警項(xiàng)做出調(diào)整，一段時(shí)間之后由系統(tǒng)自動(dòng)解除告警。

4 標(biāo)識(shí)生成與注冊(cè)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字浪潮下新一代信息通信技術(shù)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)深度融合的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、新型應(yīng)用模式、全新工業(yè)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)人、機(jī)、物的全面互聯(lián)，構(gòu)建起覆蓋全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的全新制造與服務(wù)體系，形成數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的新興生態(tài)和應(yīng)用模式，是發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)的關(guān)鍵支撐，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展與優(yōu)化升級(jí)的內(nèi)驅(qū)動(dòng)力，是互聯(lián)網(wǎng)從消費(fèi)領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域、從數(shù)字經(jīng)濟(jì)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)拓展的核心載體[10]。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系的重要組成部分，是支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)互通的神經(jīng)樞紐。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系通過(guò)條形碼、二維碼、無(wú)線射頻識(shí)別標(biāo)簽等方式賦予物品唯一身份。標(biāo)識(shí)解析技術(shù)通過(guò)建立統(tǒng)一的標(biāo)識(shí)體系將工業(yè)中的設(shè)備、機(jī)器和物料等生產(chǎn)要素連接起來(lái)，通過(guò)解析體系連接割裂的數(shù)據(jù)和應(yīng)用，掌握數(shù)據(jù)來(lái)源、流動(dòng)過(guò)程、用途等。通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系能有效把設(shè)備、生產(chǎn)線、工廠、供應(yīng)商、產(chǎn)品和客戶(hù)緊密連接起來(lái)，幫助企業(yè)拉長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備、跨廠區(qū)、跨系統(tǒng)、跨區(qū)域的互聯(lián)互通，從而提高效率，推動(dòng)制造服務(wù)體系智能化。結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案可以對(duì)設(shè)備全生命周期進(jìn)行高效管理，最終實(shí)現(xiàn)一碼智造，完成高效精準(zhǔn)的編碼解析、追根溯源、協(xié)同智造、標(biāo)識(shí)防偽、分權(quán)管控、云端協(xié)同，實(shí)現(xiàn)制造和服務(wù)之間的跨越發(fā)展，使行業(yè)各要素資源能夠高效共享，實(shí)現(xiàn)行業(yè)資源配置最優(yōu)化。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系，為了實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從來(lái)料、生產(chǎn)、出入庫(kù)、物流運(yùn)輸、終端銷(xiāo)售渠道等全產(chǎn)品生命周期的精細(xì)化管理和全方位防偽，需要通過(guò)條形碼、二維碼等對(duì)產(chǎn)品賦予唯一防篡可信的“身份證”編碼，即標(biāo)識(shí)編碼。標(biāo)識(shí)編碼應(yīng)保證不重復(fù)，每一個(gè)編碼僅對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)編碼包括VAA 標(biāo)識(shí)、GS1 標(biāo)識(shí)、Handle 標(biāo)識(shí)、OID 標(biāo)識(shí)、Ecode 標(biāo)識(shí)、DID 六種類(lèi)型，行業(yè)或企業(yè)可根據(jù)應(yīng)用需求選擇其中一種類(lèi)型的編碼。以VAA 標(biāo)識(shí)為例，標(biāo)識(shí)編碼由標(biāo)識(shí)前綴和標(biāo)識(shí)后綴組成，標(biāo)識(shí)前綴與標(biāo)識(shí)后綴之間用UTF-8 字符“/”分隔。標(biāo)識(shí)前綴由國(guó)家代碼、行業(yè)代碼、企業(yè)代碼組成，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是固定值。標(biāo)識(shí)后綴的編碼規(guī)則由行業(yè)自行制定，例如集裝箱行業(yè)標(biāo)識(shí)后綴由類(lèi)別、名稱(chēng)、日期代碼等多項(xiàng)構(gòu)成，如圖3 所示。標(biāo)識(shí)后綴定義所標(biāo)識(shí)對(duì)象的唯一代碼，根據(jù)企業(yè)實(shí)際需求往往采用多段組合的方式。

圖3 集裝箱行業(yè)標(biāo)識(shí)編碼結(jié)構(gòu)

標(biāo)識(shí)解析體系依賴(lài)于標(biāo)識(shí)碼的生成，而標(biāo)識(shí)碼技術(shù)的關(guān)鍵是標(biāo)識(shí)后綴的唯一性和可定制化。當(dāng)前，部分企業(yè)使用固定組合加UUID 或雪花算法生成固定格式的標(biāo)識(shí)后綴碼，這種標(biāo)識(shí)編碼可讀性差且不易擴(kuò)展。智能倉(cāng)儲(chǔ)標(biāo)識(shí)模塊提供多維度自定義的標(biāo)識(shí)生成方法，標(biāo)識(shí)規(guī)則由一系列子規(guī)則組成，每個(gè)子規(guī)則生成標(biāo)識(shí)的一部分，子規(guī)則自由組合，生成最終的標(biāo)識(shí)。例如，對(duì)于某批次某日期入庫(kù)的產(chǎn)品，采用8 位標(biāo)識(shí)前綴/2 位分類(lèi)編碼+2 位批次編號(hào)+3 位倉(cāng)庫(kù)編號(hào)+5 位隨機(jī)混淆值+6 位日期編碼+5 位自增值的標(biāo)識(shí)規(guī)則。每定義一個(gè)新的標(biāo)識(shí)規(guī)則，會(huì)對(duì)企業(yè)現(xiàn)有標(biāo)識(shí)規(guī)則進(jìn)行正則表達(dá)式匹配，以確保當(dāng)前企業(yè)所有規(guī)則均不會(huì)生成重復(fù)的標(biāo)識(shí)編碼。自定義規(guī)則的標(biāo)識(shí)生成技術(shù)既實(shí)現(xiàn)了標(biāo)識(shí)格式、標(biāo)識(shí)容量的可控性，又保證了標(biāo)識(shí)編碼的唯一性，滿(mǎn)足了不同場(chǎng)景下對(duì)標(biāo)識(shí)編碼的多樣化需求。創(chuàng)建標(biāo)識(shí)碼生成規(guī)則如圖4 所示。

圖4 創(chuàng)建標(biāo)識(shí)碼生成規(guī)則

現(xiàn)代智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用RFID 技術(shù)以提升倉(cāng)儲(chǔ)管理效率，在貨物入庫(kù)前，將RFID 標(biāo)簽貼在貨物包裝表面，將貨物標(biāo)識(shí)碼存儲(chǔ)于RFID 標(biāo)簽中。倉(cāng)儲(chǔ)產(chǎn)品出入庫(kù)操作時(shí)，通過(guò)識(shí)別RFID 標(biāo)簽獲取標(biāo)識(shí)信息，將標(biāo)識(shí)碼上傳至監(jiān)控管理系統(tǒng)。系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)識(shí)碼自動(dòng)解析產(chǎn)品信息，將此次出入庫(kù)行為同步更新到行業(yè)二級(jí)節(jié)點(diǎn)，為后續(xù)物流運(yùn)輸、分銷(xiāo)銷(xiāo)售、流通環(huán)節(jié)、服務(wù)環(huán)節(jié)的全生命周期信息管理提供可追溯的唯一標(biāo)識(shí)。標(biāo)識(shí)解析應(yīng)用示意圖如圖5所示。

圖5 標(biāo)識(shí)解析應(yīng)用示意圖

5 結(jié) 語(yǔ)

智慧倉(cāng)儲(chǔ)建設(shè)是工業(yè)企業(yè)管理提升的必經(jīng)之路，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的內(nèi)在要求。本文介紹了一種集數(shù)據(jù)采集、分析、監(jiān)控、告警、標(biāo)識(shí)管理功能于一體的智能倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備和貨物監(jiān)控的遠(yuǎn)程化、智能化，實(shí)時(shí)處理突發(fā)情況的高效化和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)管理的自動(dòng)化，其操作簡(jiǎn)單、功能實(shí)用，可以大幅提升企業(yè)的管理效益，也為倉(cāng)儲(chǔ)信息化建設(shè)提供了一種發(fā)展思路。