摘要：本文提出的物流园区供应链管理下台架构在物联网和云计算技术上，不仅能够支持对物流资源及相关物品的全程动态跟踪，实现适时适地的信息智能分类推送服务，而且能够支持平台以SaaS、PaaS和IaaS等方式为园区供应链上各企业提供各IT资源应用服务……
关键词：物联网 云计算 物流 供应链管理
1、引言
随着物流同区逐步成为物流企业大量集聚的空间区域，如何加快物流园区供应链管理公共平台的建设，支持各类物流企业依托物流园区开展物流供应链服务，已经成为当前国内外学者关注的热点。但是与现有供应链管理平台相比，物流园区供应链管理平台的构建面临以下问题：①移动工作任务，园区集聚的各类物流企业，其业务活动常常表现为较大空间范围内的频繁移动服务过程，对园区供应链业务数据采集的时效性和准确性要求更高；②高度专业分工，物流园区具有典型的产业集群特征，相关企业的专业分工程度较高，因此，对于企业之间协同信息传递的可靠性和及时性要求更高；③海量数据服务需求。集聚在物流园区的物流企业数量较多。对SaaS和PaaS服务模式的接受程度也较高。因此园区供应链管理平台的信息种类和数量都成倍增加。要求其具备高效的海量数据处理能力；④智能信息服务需求，随着园区数据海量特征的日趋突出，如何对海量物流数据进行智能挖掘与处理，支持企业在合适的地点和时间，及时准确地获得合适的信息或知识服务，也是当前物流园区供应链管理平台面临的重大挑战。
物联网技术的快速发展为上述问题的解决提供了新的思路。物联网是指通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，具有全面感知、可靠传递和智能处理等特征。但现有物联网研究主要集中在物联网领域的共性基础关键技术研究上。如物联网编码技术、RFID射频识别、传感器、无线网络传输、高性能计算、智能控制等翻，但如何对海量物品信息进行后期的高效利用。对各类服务进行整合。并且提供给企业或个人更为人性化的服务。尚没有得到足够的重视。同时。已有的应用性研究也多见于智能交通、电力抄表和智能家居等，有关物流供应链管理领域的应用研究并不多见。因此，本文拟在分析物流同区供应链管理特征的基础上。深化研究物联网和云计算技术在物流园区供应链管理中的应用，并建立基于物联网技术的园区供应链管理平台，以提高物流周区对社会物流资源的整合利用和优化配置效率。
2、平台技术架构
基于物联网技术的物流周区供应链管理平台是指通过传感器等终端数据采集设备、无线传感网络等各类物联网技术应用。实现对车辆、货物、集装箱、仓储等物流资源状态的全程监控。建立统一的园区多元数据集成中间件。在此基础上，采用SOA平台架构建立周区供应链集成管理平台，支持平台以SaaS软件方式为周区内外各类物流服务主体提供应用软件系统服务，以PaaS平台服务方式为园区内外用户提供各类Web服务。进而建立园区供应链“云计算”公共服务中心。通过园区供应链的数据挖掘，实现同区物流资源的优化配置。该平台的概念模型包括物流资源层、数据采集层、网络通信层、供应链数据层、供应链应用层、供应链服务层、供应链决策层等7大层次，如图1所示。
（1）物流资源层
该层刻画了园区供应链管理面向物流资源对象的视图描述。
（2）数据采集层
该层应用物联月关键技术实现了对各类物流资碌宴时状态的监控和跟踪。根据数据采集时间周期，分为3种：基于RFlD等终端数据设备的实时数据采集；基于专用企业接口系统的定期数据采集；基于特定情况发生的应急数据采集，如发生特大自然灾害时有关道路通行信息的采集。
（3）网络通信层
该层是在集成物流园区有线/无线网络和传感器网络的基础上，建立具有自适应自组织特征的物联网网络通信系统，重点实现基于混台汇聚点的无线传感器网络构建。
（4）供应链散据层
该层提供了数据定义、数据集成、数据交换和数据分发等4类数据管理组件，建立了统一描述的多元物流数据视图模型以及支持园区物流资源及其业务数据自主统一访问的专用集成数据中间件。
（5）供应链应用层
以SaaS应用模式为用户提供了包括货物运输管理系统、仓储管理系统、司机手机服务系统、货代管理系统、LCD/LED信息发布系统等在内的多类软件系统租赁服务。
（6）供应链服务层
该层定义了资源定位服务、信息椎送服务、资源调度服务等4娄供应链通用服务单元，支持以PaaS平台服务方式为用户提供上述4类Web服务。
（7）供应链决策层
重点建立并依托园区“云计算”公共服务中心，根据用户要求和同区资源优化配置目标，调度相关计算资源，开展分布海量数据挖掘；通过数据分析和挖掘结果，支持园区供应链的业务协同和管理优化。
3、关键技术实现
3.1 支持园区供应链管理的物联网构建技术
物流园区的工作移动性和业务复杂性等特点，需要在集成有线/无线网络和传感器网络的基础上，建立适应多类型障碍、满足园区连通与覆盖目，并支持RFID、EPC和移动数据终端等多种数据采集和交换方式的物联网，如图2所示。其中，园区物流供应链上各环节之间主要是通过VPN等有线网络进行商务数据的采集和交换，如仓储企业和运输企业之间的配送订单数据；物流企业与运输车辆、驾驶员等通过移动宽带等无线网络进行物流资源或物品状态数据的采集和交换，如车辆当前位置和可用状态数据；而对货物及运载货物的集装箱、托盘等储运工具在园区内部的实时状态监控，主要是采用园区传感器网络进行采集和交换，并通过和有线网络/无线网络的集成，以合适的方式推送给园区内外相关业务主体。
园区传感网络设计采用基于Zigbee协议和成簇拓扑系统的自适应自组织网络体系，包括汇总数据点、区域路由节点和传感器节点3类节点类型。其中，每个传感器节点都具有自我修复能力。不仅可以实现数据采集功能。而且兼有实现数据转发和自检功能。通过网络配置，所有无线传感器节点可以直接互相通信。且每个传感器节点都有多条路径到达基站节点。每一次网络传输都会选择一条或者多条路南进行多跳传输，将所要传输的数据信息传给基站，以增强网络信息传输的可靠性。
3.2融合物联网数据的多源数据集成中间件技术
物流园区供应链中多种数据接入和交互方式的存在。使得不同物流资源的数据格式存在较大差异，必须建立支持不同应用程序独立于异构数据源访问的统一数据集成中间件。它包括资源属性数据模型、物流业务数据模型、空间地理数据模型、过程数据模型、元数据模型和知识数据模型等6类数据管理模型。如图3所示。其中，资源属性数据模型、物流业务数据模型和空间地理数据模型属于静态源数据。通过中间件中的数据格式定义模块、源数据解释模块、数据迁移管理模块和数据质量控制模块。可以为园区供应链管理平台提供上述不同类型数据的标准接入功能。并将分散存放的上述数据抽象为结构化的分布式数据库。过程数据模型反映的是通过同区物联网实时采集的物品动态过程数据特征。通过数据中间件中的数据存取管理模块和数据质量控制模块。可以实现上述海量过程数据流的高效存储和访问。通过数据中间件中的分布异构数据源整合模块，则可以将对来自不同传感器节点的数据进行汇总、清洗和整理，得到完整记录物品运动状态的过程数据流概要模型。元数据组织模型是通过数据映射模块、XML表达模块、数据转换模块和语义冲突解决模块，建立的园区供应链数据集成视图模型。它根据实体关系，采取合适的数据结构对资源属性数据、物流业务数据、空间地理数据和过程数据之间的网络关系添加语义注解，并根据数据标准进行数据转换和规范表达，可以支持不同应用系统的独立自主访问。知识数据模型反映的是支持园区供应链管理优化的各类知识信息，如车辆调度优化信息、配送路线优化信息等。这些信息是通过元数据抽取模块、数据访问模块、数据集成模块和数据挖掘模块。对原始数据进行处理得到的知识信息，在合适的时间和地点被主动推送给不同的主体。用以实现园区供应链上各环节之间的协同运行。
3.3基于任务情境的信息智能推送服务技术
物联网技术的应用不仅要为园区供应链平台提供强大的数据采集和通信服务。更为关键的是要为冈区供应链上不同主体之间的数据交换，尤其是如何根据不同主体面临任务环境的差异，进行业务信息或知识的智能推送，提供强大的技术支撑。任务情境是指园区供应链管理任务面临内外环境因素的特征。通过建立基于任务情境的信息智能推送服务系统，可以根据任务情境感知处理信息，提供适时适地的数据交换和分发服务，强调增强系统对复杂环境下任务需求的敏感性和适应性，如图4所示。
其中，数据交换服务提供了兼容对等交换与主从交换的混合业务数据交换模式及机制，能够支持园区供应链管理平台通过物联网数据中心、云计算公共服务中心、企业数据专用接口等多种途径。进行任务情境数据采集和业务数据交换：数据分发或推送服务则提供了任务情境感知和触发组件。能够实现任务情境特征的结构化描述。并通过预先设定的情境触发规则。支持同区供应链管理平台为成员企业提供主动、及时和针对性的信息分类智能推送服务。如基于服务请求者查询触发的定向信息推送服务、基于任务时间情境触发的信息推送服务、基于任务地点情境触发的信息推送服务和基于任务用户偏好情境触发的信息推送服务。
3.4基于“云计算”公共平台的园区供应链决策优化技术
基于“云计算”模式的园区供应链决策优化系统构成如图5所示。其核心是在园区“云计算”公共服务模式的总体架构下，建立由园区内外应用系统服务器、GIS应用服务器、物流企业服务器等软硬件资源构成的计算资源协作群，通过海量分布计算资源的敏捷调度，使每个用户均能享受园区“云计算”平台提供的分布异构海量数据分析和挖掘服务。其中，园区供应链全局控制节点Agent负责对用户任务进行结构化分解，确定所采用的数据挖掘模型及其相关数据集，然后为不同的子任务执行找到相应的Web服务资源节点，实现挖掘任务与相关计算资源的动态绑定，进而汇总各个局部节点传递的数据和知识。并以可视化方式提交给用户。各分节点Agent则根据全局控制节点Agent分配的子任务集合，提供局部自治的数据挖掘，并将相关子任务执行结果返回给上层节点。
4、应用案例分析
目前，该平台的原型系统已在杭州通创物流科技有限公司开发的“面向物流阉区的物流供应链集成管理平台”中得到初步应用，使用该系统的物流园区，由物流商务医（提供信息服务和开票结算）、货运专线区、仓储服务区、车辆集散中心、钢材商贸物流中心等功能区域构成。其中，货运专线区集聚了30多家货运专线企业，并在全国40多个城市有合作装卸货网点，能够为园区内部的刚才及其他商品提供全国性配送服务。
该平台的应用架构如图6所示。首先，系统通过在仓储区等地设置传感器节点等数据采集设备，采用“一卡通”系统为园区车辆、储运设备和人员绑定RFID射频卡，建立了集成有线网络和无线传感网络的物联网系统，支持电脑、LCD、LED、车载终端和RFID等多种网路数据实时采集方式；其次，建立了由基础数据、业务数据、决策数据和元数据构成的数据中心，支持平台各应用系统进行自主访问；第三，提供了一站式登录的园区应用软件服务，支持以SaaS模式为入园企业提供专线货物运输管理系统、企业仓储管理系统、GPS/GIS监控应用服务等软件系统服务，支持PaaS模式为用户提供园区公共资源的Web服务，如依托货运配载系统提供货运配载服务，依托网上车库系统提供车库资源查询和调用服务等：最后，平台还提供了非常强大的增值信息服务，支持平台以手机短信服务、专用设备信息接收信息大厅自助查询机等方式，为各类用户提供强大的分类信息推进服务。
5、结论和展望
本文提出的物流园区供应链管理下台架构在物联网和云计算技术上，不仅能够支持对物流资源及相关物品的全程动态跟踪，实现适时适地的信息智能分类推送服务，而且能够支持平台以SaaS、PaaS和IaaS等方式为园区供应链上各企业提供各IT资源应用服务，对于支持物流企业依托园区供应链管理平台，组建面向不同任务的物流服务供应链，并实现同区供应链协同管理具有重要的意义。应用实践充分表明，该平台实施有利于提高物流园区软硬件信息资源的共享效率，显著降低园区信息化投资成本。增强园区社会物流资源整合能力。
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