農產品冷鏈資源流集成平臺設計研究

羅思瑋 王永倩 伍甄梅

[摘 要]我國的農產品冷鏈物流相關技術研究起步較晚，現有的農產品冷鏈物流服務體系存在諸多問題，無法很好地實現對全產業鏈的資源流集成管理。因此，本文利用泛在網絡和普適計算技術，從冷鏈資源流集成平臺物理層集成、冷鏈資源流集成平臺應用層和冷鏈資源流集成平臺表現層三個方面展開研究，利用基于Socket雙向數據確認的透明傳輸服務模型、基于HMM的溫度預警模型和基于SOA的農產品冷鏈資源流服務總線技術實現了農產品冷鏈資源流集成平臺。本平臺通過集成冷鏈質量溯源系統、冷鏈實時監控系統和冷鏈倉儲管理系統，可以簡單輕松地解決食品流通過程中的質量監控問題，助力農產品冷鏈物流監督水平躍上一個新臺階。

[關鍵詞]冷鏈資源;資源集成;農產品;平臺設計

[中圖分類號]F252 [文獻標識碼]A

農產品的易腐性和時效性要求冷鏈物流的各環節具有更高的組織協調性，包括在物流過程中需要基于安全性的質量監控或實時跟蹤、及時準確的監控預警以及敏捷高效的倉運管理等。然而由于我國相關技術研究起步較晚，現有農產品冷鏈物流服務體系并不完善，存在參與主體多，信息化水平參差不齊，信息不對稱程度較高，冷鏈物流資源不銜接、不配套，難以統一協調、調度等問題，無法實現對全產業鏈的資源流集成管理。因此利用泛在網絡和普適計算技術來打通各物流環節的信息壁壘，實現上下游之間整體規劃與協調，建立面向整個農產品產業鏈的冷鏈資源流的集成信息平臺已經成為當前農產品冷鏈物流建設的當務之急。

1 農產品冷鏈資源流集成平臺總體研究目標

冷鏈資源流的集成信息平臺主要目的基于物聯網、云計算等信息技術實現對農產品冷鏈物流的全程控制，實現對農產品的倉儲管理、冷鏈資源協調調度、配送線路的優化、冷鏈物流全程實時掌控、確保冷鏈物流過程中溫度等各項關鍵指標的正常以及穩定，并對運輸貨物全程監控，杜絕冷鏈物流過程中摻雜造假現象等。因此在現有環境下實現全產業鏈信息流、商品流、實物流和工作流的集成和互通，并能夠智能預測、協調、調度決策是研發冷鏈資源流的集成信息平臺的總體目標。

2 農產品冷鏈資源流集成平臺研究內容

農產品冷鏈資源流集成平臺研究內容包含如下：

2.1 冷鏈資源流集成平臺物理層集成

物理層主要包括各種冷鏈物流基礎設施和網絡環境，這些數據采集基礎設施設備和數據傳輸網絡，是農產品冷鏈管理系統的基礎。考慮到不同環節、不同主體在基礎通信網絡上的差異，需要通過多種通信傳輸協議和網絡的接入設備進行網絡資源整合，實現通信網絡集成，其中包括多種物聯網實時通信設備的集成。

2.2 冷鏈資源流集成平臺應用層

應用層需要面對農產品冷鏈供應鏈成員間在物流管理系統技術方面的集成，包括操作系統、數據庫系統、管理系統的平臺架構等方面的技術集成。同時還要針對節點企業的業務處理環節，在流程分割的基礎上，整合供應鏈上的各個環節，包括需求發布、生產、運輸配送、售后服務等，從不同維度滿足企業的業務需求。其核心思想是實現企業內部和供應鏈成員企業間的系統集成。

2.3 冷鏈資源流集成平臺表現層

表現層主要負責冷鏈資源流管理系統的人機接口，包括系統數據終端的多維展示，冷鏈資源流商業模型的展示，系統Web訪問方式的確定等。

3 農產品冷鏈資源流集成平臺研究使用的共性基礎技術

3.1 圍繞冷鏈資源流集成平臺物理層

首先要實現多種網絡的融合，通過設計開發不同模式的嵌入式傳輸設備以及透明傳輸服務模型來屏蔽底層網絡傳輸細節，實現底層物理設備數據實時向服務端傳輸。

3.2 圍繞冷鏈資源流集成平臺應用層

本實驗室主要從平臺架構優化方面入手，首先基于SOA框架的對信息化水平不同的物流節點進行無縫資源流集成，然后采用Docker框架對高并發冷鏈設備的實時數據進行管理，并利用彈性云應對不同季節下農產品冷鏈資源流伸縮，以實現物流信息化管理成本最小化。同時，隨著移動終端的普及，實驗室還展開面向移動終端APP的架構優化方面的研究。

3.3 圍繞冷鏈資源流集成平臺表現層

首先統計分析冷鏈設備實時傳回的位置信息、駐留時間、溫度、運輸距離等多個維度的信息，利用規則歸納、概念簇集、關聯發現等方法進行農產品冷鏈物流行為挖掘，獲得冷鏈軌跡行為，進行冷鏈物流數據時效評估及多維冷鏈物流數據的展示分析。

4 農產品冷鏈資源流集成平臺研究使用的關鍵技術

4.1 基于Socket雙向數據確認的透明傳輸服務模型

農產品冷鏈物流行為分析系統主要通過收集冷鏈設備的行為數據（功能使用信息、操作行為信息、傳感器事件信息等等），會話加工、業務建模、數據分析甚至數據挖掘等業務技術流程來統計分析用戶的行為，形成各類統計指標和分析結果供運營決策。數據采集階段在該階段由于涉及的數據來源方式的多樣性，如前端SDK發送、日志、數據庫等，各種方式的處理方法和技術不盡相同。日志文件數據的采集可通過推送或抓取兩種方向不同而方式不同，像恒生的T2日志FilterLog、Java的Log4j等均可以通過推送至數據接收端的方式進行，市面上主要的技術是由Flume NG（高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統）采集至Kafka或ELK（elasticsearch+logstash+kibana）來解決。但是這兩種方案主要存在的問題是對前端發送數據無法保證完整性和一致性，畢竟該方案在網絡閃斷、服務異常、超過上限閾值等情況下容易導致數據丟失，特別是需要有完整性需求時（如提供日志中心服務、日志文件還原服務等），需要慎重考慮。在冷鏈物流行為分析中，本實驗室采用的更為保守的Socket雙向數據確認服務來保證日志的完整性，確保分析數據的有效，雙向確認流程如圖1所示

4.2 基于SOA的農產品冷鏈資源流服務總線技術

農產品冷鏈資源流集成平臺主要實現不同物流節點以及不同冷鏈設備的資源流集成，提供面向冷鏈資源流管理的中介功能，因此，需要具備靈活的服務路由和定位，支持廣泛的傳輸協議（JMS、MQ、HTTP、RMI等）以及服務集成方式（WebService，Messaging、JCA等等）。同時平臺應提供松散耦合服務和應用之間的標準集成，支持多種消息傳遞方式（發布/訂閱，請求/應答，等等）及資源流管理功能（日志、監控、測量等），因此，采用基于SOA的服務總線的方式實現農產品冷鏈資源流的管理，為各節點的物流企業和冷鏈設備提供標準集成服務，具體如圖2所示。

4.3 基于HMM的溫度預警模型

冷鏈物流裝備不一致、操作不規范以及設備故障燈突發事件等導致單體參數的完備性、連續性受到影響，從而引起溫度波動時空曲線的突變以及斷裂，因此需要根據數據特征選擇不同的HMM設計。利用資源流集成平臺獲得HMM預警模型構建的技術路線如圖3所示，將時空曲線類型狀態分為三類：連續、突變和斷裂（不確定），根據溫度時空曲線類型設計HMM結構和相應的訓練算法。

5 農產品冷鏈資源流集成平臺研究預期效果

農產品冷鏈資源流集成平臺是一個集成物聯網、云計算、智能決策以及大數據挖掘分析的全產業鏈冷鏈資源流管理平臺，可實現對冷鏈物理設備資源的有效跟蹤定位管理，并將定位信息和企業的業務資源進行整合。系統不僅為物流節點企業和冷鏈設備操控人員提供了一個高效、靈活的管理工具，同時還為冷鏈物流企業創造了一種嶄新高效的管理和控制冷鏈資源的科學模式。本平臺通過集成冷鏈質量溯源系統、冷鏈實時監控系統和冷鏈倉儲管理系統，可以簡單輕松地解決食品流通過程中的質量監控問題，助力農產品冷鏈物流監督水平躍上一個新臺階。

[參考文獻]

[1] 姜明珠.農產品冷鏈物流發展現狀與對策[J].經濟研究，2018（09）.

[2] 張秋霞，張鐸.冷鏈物流公共服務平臺總體設計思路[J].中國自動識別技術，2018（04）.

[3] 高欣.互聯網+背景下江蘇生鮮農產品冷鏈物流模式研究[J].物流工程與管理，2017（09）.

[4] 劉丹丹，李志剛.基于WSID和WebGIS的農產品冷鏈監控追蹤系統[J].江蘇農業科學，2017（09）.