供應鏈管理模型中物聯云技術的應用研究

李全喜 張浩維 劉凱玲

摘?要：為探究如何實現供應鏈上大量數據的存儲、實時分析、決策及預測功能，文章將物聯網與云計算技術相結合，構建基于物聯云技術的供應鏈管理模型。通過SCOR模型，詳細分析物聯云供應鏈在計劃、采購、制造、配送和退貨等環節的應用，為實施物聯云供應鏈提供參考與借鑒。

關 鍵 詞：物聯云;供應鏈管理;SCOR模型

中圖分類號：F274?文獻標識碼：A?文章編號：2096-7934（2020）08-0046-11

一、引言

隨著經濟全球化趨勢的不斷增強，市場競爭關系由企業與企業間的競爭逐漸轉變為企業供應鏈間的競爭，供應鏈管理能力在很大程度上決定了企業競爭優勢的大小[1]。Butner[2]對400位來自世界不同地區的具有供應鏈相關工作經驗的高級主管進行訪談，他們普遍認為新經濟時代下的供應鏈管理應該更進一步融入智能化技術，以提高供應鏈管理水平，更快速、有效地應對風險和挑戰，這一觀點得到多位研究學者的認可[3-5]（例如，Calatayu et al.，2019; Haddud et al.，2017; Wu et al.，2016）。在供應鏈管理領域，物聯網（Internet of Things，IoT）通過利用無線射頻識別技術（RFID）和傳感器技術實現了物與物、人與物之間的信息交換，實現了企業信息系統與實物個體的“對話”[6]。云計算（cloud computing）通過為不同的終端用戶提供存儲和處理數據的平臺，幫助企業更進一步提高供應鏈效率和效益，因此受到業界的廣泛關注[7]。

現有的研究大部分是針對單一信息技術在供應鏈管理中的應用[7]。目前可查的學術論文中，僅有幾篇是關于物聯網與云計算相結合的，這些文章普遍從技術角度分析物聯云的可行性，且以農業和醫療領域居多，基于物聯云技術的供應鏈管理方面的研究仍處于起步階段。供應鏈運作參考模型（Supply Chain Operations Reference Model，SCOR）是供應鏈管理的主要分析框架，將供應鏈運營流程分解為計劃、采購、制造、交付、退貨五個階段。因此，針對現有研究的局限，本文將基于SCOR模型，探討物聯云技術在這五個階段的應用。此外，由于物聯云技術仍處于初期應用階段，本文也將指出物聯云技術所面臨的挑戰以及未來進一步改善的方向。

二、物聯云技術概述

Kevin Ashton曾指出，物聯網是大數據的重要來源，隨著互聯設備的爆發式增長，海量的數據將會通過物聯網設備被采集。到2030年，全球物聯網設備連接數預計達1000億，中國將超過200億[8]，然而物聯網終端并不具備存儲大量數據和進行實時分析決策的能力，因此，這些數據的處理就需要融入云存儲、云計算等技術。由此，Kevin Ashton在2011年首次提出了物聯網與云存儲、云計算相結合的物聯云概念，即將物聯網傳感設備所收集的數據接入互聯網，并通過云平臺進行存儲和運算。

物聯云雖然早在2011年就被提出，但是直到最近幾年，它才被主流學界所關注，成為物聯網技術發展的關鍵突破點。這是因為目前物聯網中有數以萬億計字節的數據需要處理，隨著云計算平臺中智能算法的逐漸成熟以及5G技術的投入使用，物聯云技術在學術界和產業界的地位愈發重要。物聯云技術的主要功能包括以下三點。

（一）連接功能

（1）人與人的連接。物聯云平臺整合了物聯網和云平臺的優勢，實現人與人之間的實時交互。

（2）人與物的連接。物聯云平臺通過傳感設備實時收集、傳遞數據，通過云平臺實時存儲、分析數據，使人與物實現遠程實時互聯。

（3）物與物的連接。物聯云平臺中的傳感設備對碎片化的信息進行采集，并實時傳遞到云平臺，在經過云平臺大數據運算后，向工作終端發布指令，從而實現物與物的連接。

（二）可視性功能

云計算技術通過具有高度智能化處理數據的互聯系統，可以提升可視化管理能力。

（三）預測功能

物聯云技術通過云計算處理來自于物聯網中傳感設備所收集的大量數據，預測系統或設備未來的狀態[9]，相較于單一的物聯網或云計算技術，物聯云技術在真正意義上實現了人與人、人對物、物與物間的智能互聯。

Alhussein et al.[10]提出基于物聯云技術的智能醫療監測系統結構模型，該試驗在癲癇病患者身體上安裝腦電波傳感器以及身體狀態傳感器，用于接收患者的運動狀態、姿態和面部表情等相關數據。收集到的數據在物聯云平臺中進行處理和分析，分析結果通常分為癲癇狀態和非癲癇狀態。該模型的準確度和靈敏度分別達99.2%和93.5%。這一基于物聯云技術的智慧醫療系統可以幫助醫生實現實時、遠程對患者進行有效監控。Yang?et al.[11]提出基于物聯云技術的智能心電圖監測系統，與傳統動態心電監測系統不同的是，該系統可以將收集到的人體數據實時上傳到云端，供醫生遠程監控與診斷。

Roopaei?et al.[12]針對傳統農業領域中水資源無法合理利用的問題，提出基于物聯云的農業灌溉系統，該系統可以通過溫度、濕度等傳感器探測到土壤的實時狀況。這些數據會實時同步到物聯云平臺，物聯云平臺可以通過比較實時數據與數據庫中原始適宜農作物生長的環境數據，幫助農民決策是否需要灌溉以及判斷需要灌溉的區域。施肥和除蟲等亦可應用此智能系統。

三、基于物聯云技術的供應鏈管理模型

物聯網、大數據、云計算技術的廣泛使用，5G技術的投入使用都為物聯云技術應用于供應鏈管理奠定了基礎。物聯云技術使用傳感設備收集大量實時數據，同時，物聯云平臺也對這些數據進行存儲、分析，為供應鏈管理人員提供預測及決策支持服務。在5G技術的支撐下，覆蓋范圍一平方公里的網絡能夠容納100萬個傳感設備，和4G技術相比，能效和流量密度都提高近100倍，其高可靠、低時延、廣覆蓋、大連接的特性[13]，將更有助于物聯云技術在供應鏈管理中的應用?，F有物聯云技術的研究方向多為智能醫療和農業領域，目前尚未有學者提出基于物聯云技術的供應鏈管理結構模型。對于學術界而言，基于物聯云技術的供應鏈管理是一個新興領域，需要提出系統化的結構模型并加以分析;對于產業界而言，供應鏈管理的相關從業者需要從實踐層面對該新興領域進行更詳盡的了解。因此，本文基于物聯云技術的應用與供應鏈管理研究現狀提出基于物聯云技術的供應鏈管理結構模型。如圖1所示，該管理結構模型以供應鏈管理為切入點，適用于供應鏈管理的相關領域。