基于云平臺的智慧物流系統的應用研究

無錫太湖學院 徐少甫 耿 淼

基于云平臺的智慧物流系統的應用研究

無錫太湖學院 徐少甫 耿 淼

物流的持續發展，帶來了新的氣象。面對科技的進步，傳統的物流系統已經很難適應形勢的發展。大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等現代信息技術廣泛應用于物流系統，對智慧物流起到了很大的作用，從根本上改善了物流管理模式。基于云平臺的智慧物流系統主要是針對物流業態、模式、體系、平臺等領域的創新，從而利用技術手段構建一個現代物流體系，使物流業態更加豐富，從而推進物流業向縱深發展。通過分析云計算和大數據、移動互聯APP平臺、車輛GPS定位及調度模式等智慧物流系統的技術指標，加快促進物流信息化和智慧物流的發展。

云平臺；大數據；智慧物流

一、前言

2016年國務院及國家有關部委為推動物流業發展，開展了一系列的活動。大數據、云計算、物聯網以及區塊鏈等新興智慧技術在物流行業的應用極大地推動物流企業信息化的快速發展。“智慧物流”是由IBM 在2009 年提出的“智慧供應鏈”所延伸而來的一個概念。通過傳感網和物聯網整合起來，動態科學的進行管理，對物流過程中的資源進行重新組合。所謂“智慧”，也就是指它的組織方式是互聯互通的，它的業務是跨界創新的，它的技術是智慧的，能代替人的大腦功能的。我國目前，物流行業主要還處理以個體為主，既沒有相關的信息平臺，也沒有跨平臺的的數據共享，基本處于“信息孤島”的狀態。而一個以“車在動、物在流、云在看”的嶄新運輸形式，正是我們物流企業所需要的。從這個角度來看，智慧物流系統的構建刻不容緩。

二、云平臺相關技術

云計算是一種計算方式，它具有較強的計算能力和存儲能力。通常我們可以分為狹義和廣義兩種類型，狹義的是指計算機的基礎設施及使用模式；廣義的是指服務的交付和使用模式。這些服務的使用都是基于網絡的，它可以按需索取，是一種虛擬化的資源，并且可以擴展。在實際應用中，我們主要從以下幾個技術作為研究基礎：1、虛擬化技術，這是云計算的重要模式，我們將軟硬件分離，通過虛擬服務，可以用較少的資源，做更多的計算運行。2、分布式存儲和運算的技術，這是云計算的技術體現。通過不同地域和不同類型的機器相連，進行協同工作，完成一個特定的任務，并進行分布式存儲，可以將分散資源進行整合，既安全又方便。3、并行技術，這是云計算在處理不同任務所必須的，可以同時處理相關的數據。4、客戶群技術，這是云計算特點。我們可以為客戶提供個性化的服務，每一個客戶都可以按需服務，互不影響。5、物聯網是一個讓普通物理對象實現互聯互通的信息承載體。

三、基于云平臺的智慧物流系統的應用研究

1、物流系統的發展

1.1 傳統物流系統的發展

傳統物流的發展是以美國和日本為主，歐洲和我國發展較晚，但是發展速度較快。美國和日本的物流系統充分利用了現代科技手段，將新技術有機融合到物流管理系統中，已經完成了物流系統的集成化和信息化。日本是對物流產業和物流系統最早研究的。歐洲的物流系統發展分為幾個階段，每個階段都有不同的特點。我國的物流概念是從日本引入的，經過這些年的發展，已經取得很大成績，但是與現代物流產業的發展和智慧物流的期望還有差距。為此，我國物流企業對智慧物流系統的實現和發展，具有強力的需求和愿望。

1.2 物流系統的新形式

傳統物流就是貨物的簡單運輸，而“新”物流不僅僅是貨物的流通，還包括車輛的調度、倉儲、包裝、信息化、網絡化等，是一個融合多個行業和多種技術的新模式。比如，物流環節，我們以前主要是端到端的運輸，中間環節屬于物流，現在收發兩端都已經進入物流系統。

物流系統的新形式還體現在物流空間的變化，從點線向面擴展，形成一個物流網絡體系，打通物流的關鍵環節。借助于大數據、云計算、物聯網等技術，我們充分發揮供應鏈的作用，將物流的價值更好的體現出來。而物流價值也在物流系統的發展過程中，有了新的變化，從傳統的人力成本、時間成本向信息價值、數據價值等智慧物流系統產生的價值過渡。

2、智慧物流系統的運行模式

智慧物流系統的發展給物流業帶來了一股新風，從目前來看，現有的物流模式已經不能滿足經濟發展中的需求，需要進行變革。智慧物流通過技術手段解決了傳統物流不能解決的問題，為物流產業的發展提供了條件。智慧物流系統的模式主要從三個方面來看：第一，系統平臺的形式，平臺式或共享式，對所有物流資產進行智能識別，個性化處理，在資源的控制、配置與布局等方面會更加智能化。第二，通過物聯網二維碼技術，我們對物流物品進行感知，在流通過程中，全程監控。以物流為根本，通過云計算和云物流融合一體，從而對物流管理的數據進行動態管理，實現共享目標。第三，車聯網模式，通過車聯網，對物流載體進行多系統大范圍的數據交互，提高運輸效率和安全系數。在現代交通運輸體系中，形成“車在動、物在流、云在看”的嶄新運輸形式。這個模式中主要體現為，低成本運輸線路和最佳盈利路線。第四，云計算和物聯網技術的成熟，推動了移動互聯的車貨匹配的運輸模式。通過這種模式，實現了線上線下流程的整合，融合了流通環節，提升了運行效率。

3、智慧物流系統的體系結構

云計算改變了物流的運營模式，借助于云計算，建立一個基于云的供應鏈系統，完善物流系統，形成云物流。云物流的形成是網絡和計算機技術發展到一定階段的產物。通過云物流的體系轉變、資源和平臺的整合，我們形成一個集社會化、規范化、節約化等標準體系的物流運營模式。通過智慧物流系統的建立，我們完善用戶基礎信息，健全查詢系統數據，并對關鍵數據進行分析和監控，從而實時動態的對整個物流體系進行管理。

圖1 智慧物流系統體系結構

智慧物流系統的體系結構從運行模式來看，初步可以分為四個層次見圖1。下面我們對每個層次進行具體分析：

第一，物理層，我們主要進行數據收集，完善基礎信息；

第二，傳輸層，云計算技術、物聯網技術及 GPS/GIS 技術的廣泛應用，促進了基礎信息網絡傳輸的速度和效率；

第三，數據層，數據交換與數據共享，通過交互，進行大數據挖掘與分析。根據云平臺收集的大量數據進行車輛和貨物信息數據挖掘、模糊分析以及預測，根據相應算法實現車輛的優化調度和貨物跟蹤處理，從而分析最佳配送路徑、倉儲規模、經濟發展形勢等；

第四，應用層，通過云計算為智慧物流的資源存儲和共享提供良好的平臺條件，為應用層的車輛監控調度、智能倉儲管理、配送信息平臺等，提供最優化的物流配置方案。

智慧物流系統對物流體系的改變起到了很大作用，但是僅僅靠智慧物流系統并不能夠解決所有問題。我們要依靠智慧物流系統形成的新起點，不斷提升智慧物流的層次，真正打造一個有中國特色的新生態智慧物流系統。

4、智慧物流系統的特點

4.1 移動互聯，車貨匹配

智慧物流系統能夠發展起來，最關鍵的是借助于物聯網和云計算平臺，實現移動互聯和車貨匹配。車貨匹配是公路運輸市場組織的關鍵環節。優化匹配模型在軟硬兩級匹配指標體系下，車貨供需匹配模型一般首先根據硬性指標進行篩選，如果信息不符合硬性指標要求，則直接被剔除，否則，將成為候選推薦信息。對于候選推薦信息，將根據指標的層次和權重對每一種匹配因素進行綜合得分計算和排序，生成匹配方案。各指標的權重設置，一般綜合對平臺用戶的調研分析和專家領域知識得到。我們將傳統物流體系中的信息不對稱、風險管理弱的問題，通過系統一一解決，從而實現在智能手機上，將車輛信息和貨物信息高效、快速、安全的匹配，解決了用戶的困擾。

4.2 建立專用APP系統

在信息交互平臺上，用戶通過專用系統，獲得物流過程中需要的各種信息。同時系統具有移動在線服務的功能，真正實現跨時空的處理，提高物流效益。

4.3 多平臺融合的標準化和規范化

智慧物流系統的形成是一個多方面作用的結果。我們要實現，必須依賴多方合作，建立信息評價機制、用戶誠信機制、交易安全機制等，完善各項配套措施，從而保證整個物流體系的生態鏈健康發展。

5、智慧物流系統的功能

智慧物流系統的發展給整個物流體系帶來了新氣象，深刻的影響著物流產業的發展。在物流系統的具體過程中，我們智慧物流系統主要體系在以下幾個方面：

5.1 車貨配載移動平臺

依靠云計算和移動定位等相關技術來運行。我們可以從電腦端、手機端、微信推送等方式來查看平臺的具體信息。貨運信息發布，查詢，精準匹配,助貨主快速發運。照片也可以通過APP 端照片上傳功能上傳，PC 端會自動同步更新。在這過程中，克服了傳統公路貨運信息平臺的匹配效率低和信息不透明等問題，實現了車貨快速、高效、安全的匹配，使得消費者需求與商品實物的精準、及時、有效匹配成為可能，從而使物流效率大幅提升，代表了傳統物流業與互聯網融合發展的趨勢和方向

5.2 智慧的聯接平臺、數字化的操作平臺、智能化的實現平臺

運單預約，在線下單，訂單確認。貨物跟蹤查詢，運輸可視化。貨源方可以依托GPS和北斗系統隨時跟蹤貨物運輸情況，掌握貨物在途信息。車源方可隨時登陸定位平臺，掌控車輛運行及位置信息。物流的信息化、自動化進程，促進供應鏈管理由推動式變為拉動式，從而更能使各種供給“去產能”“去庫存”，實行以顧客為中心的經營模式。通過這個平臺，我們不僅要進行資源整合，還要更深層次的進行社會化協作，對整個物流體系的各個組成部分進行動態識別、跟蹤，以便整體調整和優化物流流程。

5.3 個性化服務體系

由于信息的準確性和安全性不完善，我們通過在線方式，簽署運輸協議和安全支付；從而推廣誠信交易保障體系，提供增值服務，并且在提供在線溝通，一鍵撥號等聯系方式；公平競價的方式，可以更具體的為物流雙方提供穩妥的個性化服務。

6、智慧物流系統的優勢與不足

6.1 智慧物流系統的優勢

通過智慧物流系統，不僅改變了傳統的貨物運輸，而且影響傳統物流園區的建設與優化。定向分析大量貨車行駛的數據和公路運輸交易的記錄，不僅對車源企業和貨源企業有益，對于解決車貨匹配問題也有作用。在匹配過程中，我們主要用到兩種算法：被動檢索和主動推薦兩種方式。被動檢索是貨運平臺最早的車貨匹配方式，我們根據數據庫的信息來進行對比，從而確定所選結果。主動推薦則是通過一系列的算法，把車貨信息進行匹配后，找出最合適的推薦給用戶，這個方式效率更高。

6.2 智慧物流系統的不足

智慧物流系統的移動平臺相對而言，仍然是以輕資產為主，在信息的發布、收集、整理、分析等過程中，還沒有真正做到智慧物流。基于云平臺的智慧物流系統仍處在發展階段，還有很多不足。我們在資源優化配置，車貨匹配等問題上還缺乏理論研究。智慧物流系統的發展還缺乏一個統一的信息管理平臺，要充分實現信息交換和共享，構建一個信息平臺是關鍵。當然，我們還發現真正的物流系統需要整合的信息很多，要打通整個物流體系，智慧物流不但要解決隨機的貨物運輸小市場，更要考慮整個社會這樣一個大的物流體系，從而形成真正智慧物流。

四、結語

大數據和云計算的發展是智慧物流的主要著力點，我們依賴科技的進步帶給物流產業新氣象。智慧物流系統打通了整個社會流通體系，及時對資源進行整合并動態分析，從而得出最優解決方案。構建一個基于云平臺的智慧物流系統，可以從大數據挖掘和云計算方向，進一步推動物流產業的創新和變革，從而有效提升物流產業的持續性和良性循環。智慧物流系統的發展，未來將隨著大數據的進一步深入研究，朝著無車承運人發展，以后機器人將會承擔更多的任務；同時物流業的發展和區塊鏈技術的進步，也會對數據的安全和運算提供了一個新的契機。智慧物流系統隨著社會變革，更加堅定的向前發展。

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課題：橫向項目：基于云計算技術的智慧物流系統的建設，項目編號：17WURD005。

徐少甫（1980—）男，碩士研究生，實驗師，研究方向：計算機系統應用，數據分析。