基于前沿信息技術的智慧物流系統

王麗君

摘 要：針對當前物流業發展所面臨的困境，結合物聯網、云、大數據等前沿信息技術的快速發展，提出了一種基于這些技術的智慧物流系統。對該物流系統的結構和各要素的實現進行了論述。該系統能優化資源分配，降低成本，提高物流的時效性和安全性，可作未來物流發展的一種參考。

關鍵詞：物聯網;云;大數據;智慧物流

中圖分類號：F25 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.23.015

1 引言

隨著經濟社會的發展，快速發展的互聯網經濟帶動物流業爆炸式發展，同時地方特色經濟的發展，使有著“定制化”物流需求的客戶也大量出現。而傳統物流領域在各環節基本各成一體，整體不可控，導致物流成本高、時效低、安全性差等，為應對挑戰，物流業急需融合前沿信息技術的發展，得益于“智慧”城市基礎設施的建設，建立一種全程可控、低成本高效率、保障安全的智慧物流系統。

2 前沿信息技術簡介

自“第一次信息革命”以來，信息技術在深度和廣度上經歷了幾次大的飛躍發展，目前研究的熱點和未來重點發展的信息技術有物聯網技術、云計算和大數據技術。

2.1 物聯網

物聯網是指基于網絡，按照約定的協議，利用各種傳感技術將“萬物”和人連接起來，實現物與物、人與物、人與人之間信息的傳遞與控制的技術。物聯網涉及到的關鍵技術按其工作原理可分為感知、傳輸、應用三個層面，如圖1所示。感知層負責信息獲取，傳輸層對感知層獲取的數據進行接入和傳輸，應用層包括各種服務器、專家系統，實現人機交互和對下管理。

2.2 云計算

如圖2所示，云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、快速訪問資源池的計算模式，具有彈性服務、資源池化、按需服務、可廣泛接入的特點。根據其工作原理，云計算的體系架構可分為核心服務、服務管理、用戶訪問接口三層。

2.3 大數據

大數據技術是對所有數據進行收集（樣本即總體）和分析處理，其核心是預測，即對海量數據進行運算分析預測某件事情發生的可能性。

2.4 物聯網、云計算、大數據三者間關系

物聯網、云計算、大數據分別針對不同的需求，工作原理有所不同，然而基于信息技術這一共同的技術基礎，三者之間存有內在聯系，為三者的融合并在實際中運用提供了可能。

物聯網的重要特點是物聯和感知，這決定了它將產生巨量數據;而云計算的優勢就是解決信息發展所帶來的大量數據存儲、處理和分配的問題;大數據的海量數據分析處理需依托云計算的分布式計算技術、云存儲等技術來實現。因此物聯網、云計算、大數據三者關系可總結為，物聯網收集提供海量數據，大數據對這些數據蘊藏的價值進行挖掘，云計算在技術層面支持大數據的實現，如圖3所示。

3 基于前沿信息技術的“智慧”物流系統設計方案

基于前沿信息技術的智慧物流系統要實現是物流的實時監控、高效運轉、風險可控，也就是：①能實時獲取各站點（包括固定、移動、空中、地上、水面等）物流信息，后臺自動監控各點的當前狀況;②對各點可能出現或已經出現的物流異常進行報警，綜合分析給出處理參考;③根據客戶需求，設置物流優先權級，對重點物資、重點線路進行資源優先調配;④能跟蹤物流各環節中物資的狀態，對于特殊物資能實時報告。

3.1 系統結構設計

根據物聯網、云計算、大數據各自的技術特點，為實現數據獲取、存儲分析和中心決策的功能，在頂層設計時規劃好各模塊獨自及要相互協作實現的功能，系統結構如圖4所示，圖中包含末端、云、大數據和決策中心四個要素，各要素之間有構成五種主要關系。

末端主要完成各站點實時狀態（所處環境參數、實時技術參數、客戶需求等）、配送員（包括無人設備等）信息（配送員數量、配送員分布及任務量、配送員專長、無人設備的狀態等）、各倉儲物資信息（倉儲分布、倉儲物資信息等）等末端數據的收集，將這些數據通過物聯網系統送到云數據中心，關鍵緊急數據直接送決策中心（①、⑤上行）;同時各末端用戶經過許可能通過專門接口訪問云，或接收決策中心的命令（①、⑤下行）。

云主要實現接收并存儲末端送來的各種數據（①上行）;按照大數據技術的要求對各種數據進行分布式運算和虛擬處理，同時接收大數據的預測結果，加快收集相關數據對預測結果進行驗證（關系②）;接受決策中心的訪問和控制，向決策中心提供服務（關系③）等功能。

大數據是數據中心，安全保密性（商業數據、客戶信息、個人隱私等）要求最高，技術上只接受云中心對其的支持，其訪問權限只限決策中心，并根據預測結果向決策中心提供決策參考（關系④）。

3.2 系統的實現

根據上述分析可知，該系統實現的關鍵在于末端、云、大數據和決策中心四個要素各自職能的實現。

（1）末端的實現。

末端的實現是整個系統得以實現的基礎，需應用到射頻識別、無線傳感網、全球定位等技術，綜合起來如圖5所示。

在各站點部署各種傳感設備，采集前述末端的各種信息，通過專用信路上傳至區域中繼，區域中繼分布在各個地區，負責將該地區的末端信息上傳至云中心。

（2）云的實現。

在整個綜合保障系統的設計中，云是系統的支撐層，主要是數據存儲與管理、數據中心設計與管理、資源管理與調度、服務質量保障和安全保證的實現。對比幾種較為成熟的云系統，本文以東南大學云計算平臺為參考，其實現如圖6所示。

（3）大數據的實現。

大數據的實現與云計算的實現的主要區別在于，云計算主要解決數據管理的規模，大數據則是著重對數據多樣、復雜、實時的處理及結果預測，因此其對數據的處理和智慧化要求更高，能直接為用戶提供可視化的決策信息，其實現如圖7所示。

4 結束語

為滿足物流業快速發展的需求，解決目前物流領域遇到的各種問題，本文提出了基于物聯網、云計算、大數據的智慧物流系統。該系統運用新興熱點科技，廣泛充分的整合、調用各種資源，挖掘并應用大量數據，科學決策，提高物流的費效比，并安全可靠，是對傳統物流模式的創新。

雖然前沿信息技術成果有其優勢，但也存在一些未知和不足，本文提出的智慧物流系統在基點設備布局、決策中心配置、人員編制、各站點配套設備本身的維護等方面還需進一步研究。

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