產業融合背景下服務驅動的物流業態發展模式

（南京信息工程大學 管理工程學院，江蘇 南京 210044）

1 引言

物流業因其重要的紐帶作用而躋身于2009年國家發改委制定的十大振興行業之列。國家要求物流產業不是單純擴大規模，而是要轉變經濟增長方式，增加附加值。現代物流業以物流服務的用戶導向為主要特征，物流業與其他產業（如制造業、金融業）之間的聯動不斷增強，進而確保物流產業結構優化升級。物流產業融合是物流服務系統（鏈）內在利益機制作用下的產業發展形式及模式的轉變。物流業作為典型的服務行業，從事物流活動的企業需要通過提高用戶滿意度來增強企業盈利能力及競爭力。在當前我國生產相對過剩的情況下，許多企業找不到新的增長點，產業融合發展正給我們提示了一條創新發展的新思路。因此，理解并把握產業融合發展的內涵，采取有效措施促進產業的融合發展，對培育物流產業具有重要的理論價值和實踐價值。

2 服務驅動下的物流新業態發展模式

我國制造業正處于從生產型向服務型、從制造大國向制造強國的轉折期。如何培育新型制造服務模式，進而推動經濟增長方式的轉變，是未來我國制造業發展需要解決的重大問題。云制造模式使各類制造資源經過虛擬化封裝之后，以一種服務的形式呈現在云制造資源池中，充分地融入網絡化環境，成為一種實時的、按需的網絡制造資源（云制造資源），從而為各種實體產品和制造服務提供低成本、高附加值和全球化的制造服務[1]。云制造是一種制造業服務模式,陶飛等[2]認為云制造強調的是以服務為核心內容和目標的制造模式。云制造體系結構是按需組合的一種新的制造服務。在產品的生命周期中，需要用到各種類型的制造資源。云制造平臺將制造資源（包括產品生命周期中要用到的設備、材料、人員等硬件和軟件的總和）虛擬化封裝成制造服務資源，為各種用戶提供定制的制造服務。云制造過程中用戶是高度參與的。根據用戶的個性化需要，將所需資源進行有效組合，組織制造工序，使不同的資源個體能夠協調的完成一整項制造任務。馬文龍等[3]以服務質量感知為目標，給出一種云服務選擇方法，該方法取得的方案充分考慮用戶評價的服務質量綜合性能。孔令軍[4]定義了服務模塊，給出了各類資源自由接入接出的方法，實現云制造環境下資源的快速封裝。朱李楠[5]針對云資源里存在的信息海量、復雜、異構問題，提出了資源封裝、發布和發現機制。李慧芳等[6]提出了物流服務的組合評價方法，解決云服務組合的個性化需求問題。

服務組合是一種極有前景的創建新服務的方式。以上研究可以看出，服務組合在云制造中發揮了重要的作用，但是已有方法多是針對制造資源的封裝與調度，即將各類制造資源看做服務進行任意組合。隨著國家大力推進制造業服務化，各級政府鼓勵、引導制造業發展倉儲物流、電子商務、在線商店等專業服務和增值服務。制造企業應成為制造與服務融合型企業。這樣的發展趨勢要求研究出針對服務業的服務資源的封裝與調度方法。為制造企業量身定制各類服務資源的難度遠大于定制各類制造資源。因此，從云制造資源池中尋找到各式各樣的服務資源有很大難度，尤其考慮到各類服務資源的配合程度，這種困難被放大，因此需要新的方法技術。Jafari Navimipour et.al[7]給出在專家云里挑選合適的專家服務的方法，解決搜尋過程中人們行為模式描述上的難題。Chen et.al[8]描述了一種在云服務中，服務需求方和服務提供方之間關于服務質量的需求談判的方法，為供需雙方達成一致提供了推理和學習的技術。Garg Niharika et.al[9]設計了關于物流服務的云計算支持系統，幫助建立高效的全球供應鏈。綜合已有研究的成果，本文將針對服務匹配的難題，提出了云制造環境下的物流鏈服務組合方法。

3 服務驅動的物流產業發展模式

3.1 物流鏈云服務框架

在網絡化制造環境下，物資流通具有多頻度、小批量的特殊性，生產組織較復雜。物流資源成為資源組合優化的重要方面[10]。中國的制造企業長期以來都是面向設備、面向資源、面向訂單、面向各類實物形態的制造，因而與制造密切相關的物流服務沒有真正成為服務導向、需求導向的物流服務。在云制造的思想里，要求將一切能封裝和虛擬化的都作為制造云服務（包括物流資源作為服務、物流能力作為服務、物流知識作為服務等）。這種轉變是實現服務驅動下的物流鏈的基礎。在以制造企業為核心的云服務平臺控制下，核心企業提出的物流訂單被平臺分解成若干個子任務，具有服務能力的第三方物流實體通過競爭獲得任務，同時共享物流服務信息。這些實體共同完成訂單要求的倉儲、運輸、加工、配送等增值服務，形成一條物流鏈。云制造系統中的物流鏈主要包括三種角色，即：物流資源提供者、物流鏈運營者、物流資源使用者。物流資源提供者為第三方物流服務提供者；物流鏈運營者主要實現對云服務的管理、運營等，包括物流任務的描述、任務與云服務的映射匹配、云服務選取與綁定、云服務組合選取、制造結果評價；物流資源使用者能夠在制造云運營平臺的支持下，提出需要服務的請求，完成物流服務的調用。

云服務通過資源屬性與用戶需求之間的匹配來完成需求方對服務資源的選取。因此，屬性信息要實現資源的高度共享。云服務環境下,資源具有總量大、類別雜、屬性多的海量數據特征。為了讓物流鏈運營者能夠像調用實物形態的機器一樣調用物流服務資源，本文對服務資源進行封裝，以便于識別與調用。

定義1：物流服務資源Ri={Type,Status,Input,Output}。

Type是物流服務資源的類型；

Status是物流服務資源的狀態，分為空閑和忙碌兩類；

Input是物流服務資源的輸入參數；

Output是物流服務資源的輸出參數。

定義2：物流訂單請求Active={Description,TC}。

Description是物流訂單的描述；

TC是將物流訂單分解成子任務后形成的任務鏈（Task Chain），TC={T1,T2,…,Tn}。任務與任務間的復雜約束關系可看作是采用有向無環圖DAG描述的工作流，如圖1所示。

圖1 以有向無環圖DAG描述的工作流

云制造平臺以子任務之間的匹配度最優為目標，為每個子任務Ti在候選服務資源中選取合適的物流服務資源，組建完成物流鏈。物流鏈的構造過程如下：

步驟1：物流鏈運營者接收制造企業提出的物流訂單請求Active，將物流訂單分解成子任務，向物流鏈的所有云發布招標請求。物流任務請求表示為TC={T1,T2,…,Tn}。

步驟2：物流鏈運營者統計閑置狀態的物流資源，物流鏈運營者接收并審核物流服務供應商的競標申請書，評價被提交資源信息的可執行能力，封裝成為每個節點提供服務的物流服務資源，提交物流鏈運營者等待招標。同類型的資源形成物流服務池。

步驟3：物流鏈運營者根據搜索服務池內可執行的資源服務，滿足一定的服務目標形成物流方案集，發送招標書。沒有被選中的物流資源服務，修改服務狀態為空閑，返回物流服務池。

步驟4：第三方物流供應商和物流鏈運營者在規定時間內簽訂合作協議書，確認資源調度的實施流程與規則，形成物流鏈云。

3.2 服務組合的匹配度

在云資源的選取過程中，云制造平臺上云資源的各項服務性能指標與用戶需求之間的匹配是資源選取的核心指標。通常與服務相關的指標有響應時間、費用以及可用性等，以此為目標的服務選擇研究已經很成熟。本文認為在云資源的選取過程中，應強調服務性能指標，即資源特征屬性匹配。云制造平臺上云資源調度過程應是各項服務性能與用戶需求之間的匹配過程。本文將以資源特征屬性匹配為目標研究物流鏈服務云選擇方法。

資源特征屬性匹配分為用戶與供應商匹配、供應商之間匹配兩種。制造企業提交的物流訂單與物流鏈運營者提供的整體物流服務之間的匹配程度即用戶與供應商的匹配。物流鏈運營者將制造企業提交的物流訂單分解成子任務，接受子任務的上下游供應鏈之間形成了供需關系，它們之間的匹配關系即供應商之間的匹配。這兩種匹配可以歸納為一種，即供方和需方的匹配。本文提出基于相似度的服務資源性能匹配方法，其基本思路是:首先建立云端資源的輸入、輸出性能描述。然后按照資源池里服務的匹配程度組建物流鏈，最后將物流鏈的性能屬性與用戶需求進行相似性對比。

物流服務的重要性能參數為：

Input為物流服務資源的輸入性能參數，表示Ri資源的輸入參數。

Output為物流服務資源的輸出性能參數，表示Ri資源的輸出參數。定義3：物流鏈中調用的兩個服務資源Ri和Rj之間的匹配度采用Mij描述。假設Ri是Rj的前導任務，，其中是之間的距離。Mij∈R+，Mij越小，匹配度越佳。

物流鏈中存在復雜的邏輯關系，本文采用有向無環圖DAG描述的工作流描述任務與任務間的約束關系。結合對工作流的邏輯關系分析，本文將任務之間關系分為3類:順序（Sequence）、循環（Loop）和并行（Parallelism）。邏輯關系的定義與匹配度定義見表1。

表1 物流服務邏輯關系的匹配度計算定義

3.3 云服務選擇模型

{T1,T2,…,Tm}構成一個工作流，Ti（i=1,2,…,m）代表工作流中需要執行的一個任務，每個任務之間可能存在順序、循環或并行的關系。{R1,R2,…,Rn}是所有資源的集合。任務Ti運行時從{R1,R2,…,Rn}中挑選任意一種資源即可完成任務。本文使用DAG圖來對云計算環境下的工作流應用進行建模。用Γ表示任務Ti的有限集合，Λ表示有向邊(Ti,Tj)的集合，體現出的是不同資源之間的配合程度。決策變量為{TR1,TR2,…,TRn}，表示Ti從它的服務資源集合{R1,R2,…,Rn}里面選取的資源個體的代號。

首先利用DAG圖計算出物流鏈的匹配度。本文出現的DAG圖只存在串行、并行和循環三種。用M(i)表示該節點為結束的各項活動的最小匹配度。計算時從網絡的起始節點開始計算，按照編號順向計算，直到網絡圖的終止節點。假定網絡圖中沒有前驅的節點的Mj為1。余下節點按照下式計算：

網絡圖的整體匹配度為M=min{M(a),M(b),…,M(q)}，其中{M(a),M(b),…,M(q)}是網絡圖中沒有后驅的節點。

模型的具體形式化描述如下：

可以采用LINGO軟件求解這個模型。

4 結論

云制造是基于網絡的面向服務的智慧化制造新模式，它融合與發展了現有信息化制造技術及云計算、物聯網等新興信息技術，將各類制造資源和制造能力虛擬化、服務化，進行優化管理和經營，用戶通過終端和網絡就能隨時按需獲取制造資源和能力服務，是未來產業融合背景下服務驅動下的物流新業態發展模式。

[1]楊海成.云制造是一種制造服務[J].中國制造業信息化,2010,(3):22-23.

[2]陶飛,張霜,郭華,等.云制造特征及云服務組合關鍵問題研究[J].計算機集成制造系統,2011,17(3):477-486.

[3]馬文龍,朱李楠,王萬良.云制造環境下基于QoS感知的云服務選擇模型[J].計算機集成制造系統,2014,20(5):1 246-1 254.

[4]孔令軍.云制造環境下的設計資源服務化方法研究[D].北京:北京交通大學,2013.

[5]朱李楠.云制造環境下資源建模及其匹配方法研究[D].杭州:浙江工業大學,2014.

[6]李慧芳,宋長剛,董訓,等.考慮物流服務的云服務組合QoS評價方法研究[J].北京理工大學學報,2014,32(2):171-175.

[7]Jafari Navimipour N.A formal approach for the specification and verification of a Trustworthy Human Resource Discovery mechanism in the Expert Cloud[J].Expert Systems with Applications,2015,42(15-16):6 112-6 131.

[8]Chen J H,et al.A hybrid model for cloud providers and consumers to agree on QoS of cloud services[J].Future Generation Computer Systems,2015,50:38-48.

[9]Niharika G,V Ritu.Cloud Architecture for the Logistics Business[J].Procedia Computer Science,2015,50:414-420.

[10]丁榮濤.服務驅動下的云制造物流資源協作評價與聚集[J].科技管理研究,2014,(9):166-170.