干彬 張明遙 吳科旭 李朝林
摘 要:隨著物流智能化和大數(shù)據(jù)可視化等理念的引入,如何使大數(shù)據(jù)與物流領(lǐng)域更有效結(jié)合,實(shí)現(xiàn)信息共享、智能分析、感知、協(xié)同運(yùn)作和優(yōu)化決策等功能問(wèn)題急需解決。本文以智慧物流可視化技術(shù)為關(guān)鍵著力點(diǎn),提出了一種可視化管理信息系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)的方法。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);可視化;智慧物流
就目前物流行業(yè)狀況分析,想要在根本上解決“小散亂差”勢(shì)必要通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)形成具有覆蓋全國(guó)的“統(tǒng)一代碼”這一大數(shù)據(jù)環(huán)境。然而打造實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的大數(shù)據(jù)環(huán)境,必須建立在有較好基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)、信息化平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)、標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和規(guī)范誠(chéng)信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)體系中,并且選擇多個(gè)中心城市進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化布局,打造出完善的網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)下建立。鑒于當(dāng)前物流行業(yè)存在可視化、網(wǎng)絡(luò)化,信息化等方面的瓶頸問(wèn)題,本文以智慧物流、可視化方面入手,重點(diǎn)闡述可視化管理系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的方法。
1 可視化管理系統(tǒng)特點(diǎn)
智慧物流在任何時(shí)刻都能利用物聯(lián)網(wǎng)的各類傳感器,生產(chǎn)各種形式的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),成為基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,如文本、音頻、圖像、數(shù)字、視頻等數(shù)據(jù)[1]?;谄脚_(tái)的管理信息系統(tǒng)可視化技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算,然后將結(jié)果進(jìn)行可視化展示,對(duì)圖像顯示結(jié)果進(jìn)行分析,結(jié)合交互式動(dòng)態(tài)顯示[2]。使管理者能夠依靠更直觀、更簡(jiǎn)單的多維數(shù)據(jù),快速做出科學(xué)的管理決策。
2 系統(tǒng)平臺(tái)框架搭建
可視物流管理系統(tǒng)架構(gòu)可分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和顯示層,如下圖所示:
圖 可視化智慧物流平臺(tái)框架
感知層位于底部,包括物流信息的采集及協(xié)同組網(wǎng)子層,信息采集子層包括主要通過(guò)前端二維碼標(biāo)簽和識(shí)讀器、RFID標(biāo)簽和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器、M2M終端、傳感器網(wǎng)關(guān)等信息等信息采集設(shè)備及系統(tǒng);協(xié)同組網(wǎng)子層主要是對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、調(diào)用、傳輸?shù)墓ぞ吆兔浇?,包括?shù)據(jù)傳輸和中間件。
網(wǎng)絡(luò)層位于第二層,是對(duì)感知信息進(jìn)行匯集、存儲(chǔ)、管理的工具和媒介,主要包括無(wú)線網(wǎng),互聯(lián)網(wǎng)、行業(yè)專網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)。
應(yīng)用層位于第三層,包括應(yīng)用平臺(tái)和物聯(lián)應(yīng)用子層,應(yīng)用平臺(tái)子層主要提供信息的共享、云計(jì)算、服務(wù)支撐等功能,是一種信息集成服務(wù),把分散、異構(gòu)的應(yīng)用進(jìn)行信息資源聚合,通過(guò)統(tǒng)一的訪問(wèn)入口,實(shí)現(xiàn)信息訪問(wèn)、協(xié)作、計(jì)算的集成化環(huán)境,為上層的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提提供各種信息服務(wù)。
展示層位于頂層,主要將應(yīng)用系統(tǒng)的信息在不同類型的公共終端上,包括:大屏幕系統(tǒng)、信息門戶、移動(dòng)設(shè)備、PC終端等??傊锪鞯母鱾€(gè)環(huán)節(jié)都通過(guò)三維虛擬現(xiàn)實(shí)、圖形、圖像、圖表等形式向不同平臺(tái)展示,更好地實(shí)時(shí)共享物流信息。
系統(tǒng)功能分析
2.1 核心功能
(1)智能分析功能:運(yùn)用智能仿真、模型等手段進(jìn)行物流分析,對(duì)問(wèn)題的假設(shè)。在物流實(shí)踐中,不斷發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,集合理論和實(shí)踐不斷優(yōu)化。在系統(tǒng)的運(yùn)行中,原始經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)不斷的被調(diào)用,其漏洞或薄弱環(huán)節(jié)在任何時(shí)刻的作業(yè)活動(dòng)中都能被發(fā)現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)智慧。
(2)預(yù)測(cè)功能:大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重點(diǎn)功能是智能預(yù)測(cè)分析,從貨物到倉(cāng)儲(chǔ)到運(yùn)輸,需要有提前預(yù)測(cè)計(jì)算過(guò)程。利用歷史數(shù)據(jù)和在線倉(cāng)儲(chǔ)、物流數(shù)據(jù)建模,進(jìn)行預(yù)測(cè),管理中心能夠提前預(yù)知需要處理的貨物量,從而能夠比較好地安排自動(dòng)分揀、運(yùn)輸,并且能夠進(jìn)行預(yù)警。
(3)優(yōu)化決策功能:智慧物流需要優(yōu)化物流作業(yè)及路由,經(jīng)由大數(shù)據(jù)建模,實(shí)現(xiàn)貨物量與運(yùn)輸距離的綜合分析來(lái)選擇新作業(yè)方式以及物流路由,更好地實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化的路由和作業(yè)過(guò)程[3]。
2.2 擴(kuò)展功能
擴(kuò)展功能又稱呼為增值服務(wù)功能,包括金融服務(wù)功能、數(shù)據(jù)接口服務(wù)和其它服務(wù)。
(1)金融服務(wù)功能:園區(qū)內(nèi)物流企業(yè)的金融服務(wù)可以通過(guò)物流信息平臺(tái)提供,以實(shí)現(xiàn)金融決策分析、保險(xiǎn)、融資及質(zhì)押等業(yè)務(wù),通過(guò)物流金融、共同保險(xiǎn)、物流電商等增值服務(wù)子系統(tǒng),與銀行、保險(xiǎn)、裝備制造企業(yè)等合作,將推出小微貸和運(yùn)費(fèi)預(yù)付功能等。在撮合交易環(huán)節(jié),車貨雙方分別向平臺(tái)支付誠(chéng)信保證金,在運(yùn)輸環(huán)節(jié)貨方將運(yùn)費(fèi)預(yù)付到平臺(tái)等方式,以此確保雙方誠(chéng)信交易。
(2)數(shù)據(jù)接口服務(wù):基于信息平臺(tái)的增長(zhǎng)維度,為政府、金融、物流園區(qū)等信息系統(tǒng)接口建設(shè)提供標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)接口服務(wù)。
3 平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)
3.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是一種技術(shù)系統(tǒng),而不是單一技術(shù)。目前,網(wǎng)絡(luò)部門更完善的系統(tǒng)是多種技術(shù),包括常見技術(shù),關(guān)鍵技術(shù)的集成。其中關(guān)鍵技術(shù)包括射頻識(shí)別(RFID)、傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、M2M技術(shù)等[4]。
(1)RFID射頻識(shí)別:RFID 是Radio Frequency Identification 的英文縮寫,意思是射頻識(shí)別技術(shù),俗稱“電子標(biāo)簽”[1],它是一種非接觸式,能自動(dòng)識(shí)別,無(wú)需人工干預(yù)快速物品識(shí)別以及數(shù)據(jù)交換技術(shù)。
(2)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù):無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),傳輸網(wǎng)絡(luò)部署在監(jiān)控區(qū)域,具有大量傳感器節(jié)點(diǎn)[8],可實(shí)時(shí)感測(cè)和采集感知對(duì)象的信息,并處理信息,并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息發(fā)送。物聯(lián)網(wǎng)是通過(guò)各種傳感器對(duì)整個(gè)物理世界的感知。
(3)M2M(機(jī)對(duì)機(jī)):指嵌入式無(wú)線通信模塊內(nèi)部的機(jī)器(M2M模塊),以無(wú)線通信為主要手段的接入,智能,機(jī)器之間的互動(dòng)通信,為客戶提供綜合信息解決方案。
3.2 三維虛擬仿真技術(shù)
三維仿真,或虛擬仿真。指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)生成現(xiàn)實(shí)的視覺、聽覺、觸覺、味覺和其他感官虛擬環(huán)境,用戶可以利用自己的自然技能在技術(shù)的交互作用下使用各種傳感設(shè)備與虛擬實(shí)體互相作用的新型技術(shù)。
3.3 物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)可視化監(jiān)控技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)可視化監(jiān)控系統(tǒng)利用DVIR技術(shù)為核心,以RFID、條形碼等其他信息技術(shù)為輔助技術(shù),結(jié)合現(xiàn)代物流對(duì)信息化、自動(dòng)化和安全性的具體要求,提供了集供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的全程定位、信息采集、自動(dòng)識(shí)別、安防告警和智慧化影像追溯的整體解決方案。
DVIR系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和圖像監(jiān)測(cè)相結(jié)合,在不改變的前提下,增加操作過(guò)程,以互聯(lián)網(wǎng)為神經(jīng)、條碼、RFID電子標(biāo)簽和其他參考,視頻的眼睛,實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、跟蹤和真正意義上的商品的監(jiān)測(cè)。
3.4 WebGIS技術(shù)
利用其中網(wǎng)絡(luò)分析與路徑分析功能,可在智慧物流信息平臺(tái)中智能設(shè)定最佳路徑的快速運(yùn)輸,實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的監(jiān)控操作,在地圖上顯示清晰直觀的用戶所需要的信息,從而改善和提高物流系統(tǒng)分析的作用。同時(shí),通過(guò)更為流行的第三方地圖引擎的實(shí)現(xiàn)模型,可以構(gòu)建WebGIS的平臺(tái)表示。
3.5 物資跟蹤與可追溯技術(shù)
(1)交通運(yùn)輸。通過(guò)對(duì)GPS系統(tǒng)的重建,DVIR分析速度、車廂溫度、運(yùn)行軌跡,開關(guān)門的數(shù)量等。發(fā)生異常情況時(shí),后臺(tái)管理人員可以遠(yuǎn)程通信或剎車。
(2)在存儲(chǔ)、存儲(chǔ)、分揀、儲(chǔ)存等行為,工作人員不作為,丟失或錯(cuò)裝,DVIR基于信息采集和不可更改的特性,通過(guò)自動(dòng)系統(tǒng)的比較分析,在交接的關(guān)鍵點(diǎn),如果差異是自動(dòng)糾錯(cuò),報(bào)警。
(3)實(shí)現(xiàn)可視化和智能跟蹤和查詢。DVIR技術(shù)與條碼或RFID結(jié)合的革命,平臺(tái)會(huì)自動(dòng)記錄和保存每個(gè)節(jié)點(diǎn)的視頻圖像和事后檢索相應(yīng)的商品信息插入。
3.6 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
指互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、商業(yè)模式、平臺(tái)和應(yīng)用以及移動(dòng)通信技術(shù)與通用術(shù)語(yǔ)相結(jié)合。包括三個(gè)層次:終端、軟件和應(yīng)用。終端層包括智能手機(jī)、平板電腦、電子書、MID(移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)等[5],軟件包括操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)和安全軟件。應(yīng)用程序包括娛樂、工具、媒體、商業(yè)、金融和其他應(yīng)用程序和服務(wù)。
4 結(jié)論
在大數(shù)據(jù)支持下,利用相關(guān)物流智能化和可視化技術(shù),提出了智慧物流可視化管理信息綜合平臺(tái)設(shè)計(jì)的總體架構(gòu)和思想,讓平臺(tái)更有效促進(jìn)物流過(guò)程中的智能化、可視化等優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步提供高效可靠的物流可視化管理。
參考文獻(xiàn):
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基金項(xiàng)目:四川省教育廳人文社科課題:四川省教育廳自然科學(xué)項(xiàng)目(16ZB0492)
作者簡(jiǎn)介:干彬(1983),男,漢族,四川成都人,碩士,講師,研究方向:長(zhǎng)期從事云計(jì)算、通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)加密與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新及優(yōu)化等領(lǐng)域的研究;張明遙(1985),男,漢族,四川巴中人,本科,系統(tǒng)集成高級(jí)工程師,四川傳媒學(xué)院,研究方向:數(shù)字媒體技術(shù);吳科旭(1985),男,漢族,四川綿竹人,四川大學(xué)軟件工程碩士,四川傳媒學(xué)院講師,主要研究方向?yàn)榻逃芾矸较颍焕畛郑?984),男,漢族,四川宣漢縣人,碩士,講師,
研究方向:多年從事計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)的教學(xué)與研究工作,曾主持并參與四川省教育廳大數(shù)據(jù)相關(guān)項(xiàng)目。