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基于物联网的智能供应链集成与管理
激烈的全球竞争和市场动荡一直迫使企业走向供应链管理的整合和智能化，无缝的信息共享与协作以及操作敏捷性是需要征服的挑战，就高度分布而言以及位于不同仓库的异构资源。尽管为实现上述目标已经做了大量工作，但很少有人能够为这种系统管理提供整体集成和智能支持。在此背景下，提出了一种基于Cloud of Things的新型智能供应链集成管理系统，以提供灵活的方法，促进整个供应链生命周期内的资源共享和参与者协作。此外，还研究了智能供应链条件感知，异构网络接入收敛和资源服务等支持技术。最后，结合原型系统实施案例分析，证明所开发的系统能够以服务的形式有效实现供应链流程的整合，并为物理资源管理提供有效的智能支持，从而实现整体系统运行的性能保证。
- 介绍
作为工业生产的一个重要而重要的过程，供应链以交通，土地和劳动力成本影响着企业的经营效率和有利价值。 被广泛认为是决定供应链绩效，降低成本，提高响应能力，提高服务水平和促进决策制定的关键因素的供应链整合已经引起越来越多的关注[1-4]。 信息共享和协作[1,5]以及敏捷性[6]是供应链整合的关键特征。 一方面，信息共享和协作能够提高供应链的可视性，避免信息延迟和扭曲，从而导致巨大的变化和效率，甚至出现称为牛市效应的现象[7,8]。另一方面，敏捷性旨在为企业提供所需的能力，使其能够适当应对，并积极适应全球市场的快速和意外变化[9]。在过去的几十年中，由于经济全球化和分布式制造引起的产业高度分化，供应链整合的两个方面在技术上是具有挑战性的[10]。由于分散的仓库中存在高度分散和异构的资源，仓库整合是不可或缺的供应链管理的一部分，将面临更多挑战。在这种背景下，供应链整合对实时信息共享有更高的要求，响应速度和敏捷管理的灵活性。然而，很少现有的框架和技术可以满足所有这些不同的需求，并且采用几种不同的技术和系统可能会导致以更高的成本，更低的系统灵活性和可扩展性以及更复杂的集成，例如电子数据交换（EDI）和企业资源规划（ERP）。因此，需要新颖的框架和工具来提高敏捷性，实时共享以及供应链管理中灵活协作的性能。
随着ICT技术的快速发展，例如云计算和物联网（IoT）[11]，为构建应用程序创造了新的机会，这些应用程序更好地整合了物理资源的实时条件并填补了虚拟和实际之间的差距世界[12]。物联网（CoT）[13]由MIT Auto-ID实验室主动推出，基于物联网和云计算两个概念，并利用定义好的应用程序编程接口（API）构建云中物体模型，便于对异构数据源的数据整合比试图在多个组织中建立通用注册器协议更为容易。在CoT架构[12,13]中，异构资源（传感，驱动，计算和存储）可以虚拟化为服务，按照类似于事物的语义进行聚合，然后提供给最终用户。 CoT已经成为一种有前景的框架和技术解决方案，用于集成分布式物理资源并以可扩展的，灵活的和可重用的方式管理云服务方面的事物，可以将其视为与位置无关的接口，并可通过简单和普遍的方法进行访问[ 14。由于现代供应链管理的特点，如物流配送要求高，集成度要求高，灵活性强等特点，CoT的基本思想和框架很好地适应了供应链系统的设计。
为了促进现代供应链整合，克服上述挑战，例如缺乏实时信息和敏捷性，本文提出了一个基于CoT概念的智能供应链集成和管理系统。在传统的供应链管理系统中，高效的供应链和响应供应链是两个主要分支[15]。前一个的主要目标是以最低水平的成本提供需求[16]，而另一个目标是快速响应各种需求[17]。在这个系统中，更加关注供应链集成，实时监控需求和云服务灵活性，以敏捷的方式以最低的成本满足各种需求。它采用智能感知技术，在供应链整个生命周期中收集资源状态信息进行实时监控，并通过一套供应链集成的网络方法使资源无缝适应服务管理平台。此外，供应链资源被虚拟化为云服务，以便按需提供给用户，以促进各种需求的敏捷性。
本文的其余部分的结构如下。第2部分描述了供应链集成和管理运营模式和技术的相关工作。第3部分基于CoT开发供应链集成和管理的系统框架。第4部分介绍了开发系统的支持技术。然后，在第5节中介绍了一个案例研究以及系统实施和评估。最后，第6节总结了本文。
- 相关作品
随着物流行业的快速变化，供应链管理中存在以下问题[1,6,18-22]：（i）供应链中高碎片，（ii）参与者之间的信息共享和协作，以及（iii） ）灵活的供应链管理，以快速，有效和高效地应对市场变化。 以往对供应链管理进行了一些研究，包括理论研究和实际系统开发。 然而，没有一种现有的技术可以解决问题，并为信息共享和协作以及供应链管理的灵活性提供整体性能保证。
随着ICT新技术的应用，供应链管理系统在过去的几十年中取得了一定的发展。操作条件的感觉通常是供应链管理中信息共享和协作的第一步。在文献[11]中，对物联网的发展趋势进行了讨论，并分析了其在运输和物流领域的应用。基于RFID和其他传感器的实时信息收集技术可以监控几乎所有的供应链环节。 Miorandi等人[23]介绍了可以通过各种适当的信息和通信技术使用物联网连接的数字和物理实体。它不仅提供了本地化和跟踪功能，而且还使低功耗通信成为可能。通常情况下，条形码[24,25]和RFID技术[26-29]经常用于存储和获取物流中的产品信息，这被视为供应链管理的重要组成部分。此外，收集到的信息将使用位于供应链不同部分的各种通信网络传输，如Zigbee，无线传感器网络（WSN），2G / 3G和以太网，这是信息共享和实现的基础。合作。在[30]中，WSN技术被广泛应用于各种环境中，如远程环境监测和目标跟踪。在[30-32]中，Zigbee技术为部署在物流链路中的分布式传感器节点之间的通信提供了解决方案。毕竟，通过使用物联网和相关关键技术可以提高信息共享和协作的程度。但是，作为现代供应链系统的另一个目标的敏捷性不能用这些来实现。
为了追求敏捷灵活的系统，系统架构，虚拟化和服务技术受到了更多关注。这两项技术对于支持资源共享和协作至关重要。在云计算的早期阶段[33,34]，一切都被视为服务，而计算资源的三个不同层被定义为云计算架构中的最终用户应用程序，例如软件即服务（Saas），平台作为服务（PaaS）和基础架构即服务（IaaS）。虚拟化和服务化意味着计算和存储资源的抽象[35]。近年来，随着云计算及其制造业和物流等实用技术的发展，资源虚拟化和服务化的应用已扩展到其他领域。在制造领域[36-38]，提出了一种名为云制造的新的面向计算和服务的制造模型，并且可以使用虚拟化和服务技术按需虚拟化和封装制造资源和功能。 Xu [39]比较了云计算和云制造，并指出云制造执行灵活而灵活的方式，其中分布式制造资源被封装到云服务中，客户根据自己的需求使用它们。在物流领域，作为供应链的重要环节，Li等人[40]提出物流设备和计算资源可以灵活运用于资源虚拟化，并提出了选择最佳物流服务方法来提高物流系统可行性和有效性的方法。随着各种传感器采集的数据在供应链管理中越来越大型化和复杂化，传统的数据采集，存储，管理和分析的数据库软件工具已不能满足大数据处理的要求[41]。大数据策略被视为大数据处理的方式和工具，用于处理大数据。参考文献[42]将分布式计算引入大数据策略，包括分布式存储和分析。
图1：供应链整合和管理的CoT模型
总之，大多数研究人员专注于虚拟化和服务技术以及计算，制造，物流等方面的相关应用。很少有研究对物联网和云技术进行整合的供应链集成和管理架构进行研究，其中分布式资源（例如供应商，仓库，运输等）可以被视为服务并动态协调。 CoT旨在整合物联网和云计算这两个概念，并通过收集数据并使用大数据策略应用管理，提供可与周围环境进行交互的相关服务。在CoT系统中，事物被视为一种服务，这意味着异构资源可以根据量身定制的类事物语义进行聚合和抽象。作为新的特点，CoT能够为改善供应链系统集成和管理的敏捷性，信息共享和协作性能提供一个可取的解决方案。
图2：基于CoT的智能供应链集成和管理系统的架构
- 骨架
在本节中，将介绍开发系统的概述。 本文首先介绍了供应链集成和管理的CoT模型，然后详细描述了开发系统的体系结构。研究假设供应链管理包括供应商管理，仓库管理，制造管理和物流管理。 供应链集成和管理系统模型是基于CoT开发的，它可以为用户和资源提供者提供多样化的服务。 在CoT模型中，如图1所示，供应链管理集成和平台通过个体云，供应商云，制造云，仓库云和物流云提供的服务来实现。
各种供应商提供各自的服务，聚集一堂实现供应链云管理。 仓库云为管理平台提供分布式仓库提供的服务。 资源服务和功能以服务云的形式提供。 在物流云中，物流的每一个环节都被定义为一个服务提供者，负责收集物流信息并为管理平台提供物流服务。
如上所述，所开发的系统侧重于开发功能系统的CoT和相关的支持技术。 如图2所示，面向CoT的供应链集成和管理系统的体系结构可以分为三层。
（i）供应链过程感知在于系统结构的底部，并且被开发用于获取物料跟踪以及资源集成和管理的供应链的链接状态信息。 整个供应链管理由供应商管理，仓库管理，物流管理和客户管理四部分组成。
图3：过程条件感知模块的部署
（ii）网络接入融合是连接用于传输感知信息的异构网络。 根据应用类型和工作环境的要求，使用一组不同的通信方法传输过程状态感知信息。 例如，用于大量广域信息传输的以太网，用于本地监控信息传输的Zigbee网络，用于物流位置信息传输的GPRS等等。 组网的多个子系统可以通过异构网络接入汇聚技术连接管理平台。
（ⅲ）开发供应链服务管理平台，根据智能感知模块采集的过程状态信息，对供应链活动的整个生命周期进行管理，包括供应商，仓库，物流和客户。 服务管理平台可以分为供应商管理，物流管理，客户管理和仓库管理两部分，分为仓库入库管理，货架管理，仓库管理和仓储管理。 在平台的每个管理模块中，供应链中的资源都是基于感知信息进行虚拟化和封装成服务，用户可以查询服务并调用各种需求。
- 使能技术
4.1智能过程条件感知。为了收集供应链集成和管理所需的各种状态信息，开发系统采用了各种智能状态感知技术，如RFID，嵌入式技术，条形码和其他传感器技术。 RFID是一种自动识别技术，它依赖于使用RFID标签远程存储和检索数据。与传统的跟踪手动跟踪系统相比，RFID在供应链管理中广泛应用，具有自动识别，检索，跟踪和存储的特点。整个RFID系统由两部分组成：连接到一个或多个天线的RFID阅读器和RFID标签，以电子产品代码的形式存储所产生的信息。另一方面，条码系统是最受欢迎的管理方法，在物流领域备受关注。有两种条形码，一种是一维条形码，另一种是二维条形码。随着移动智能终端技术的发展，智能手机通过移动应用越来越容易获得条码数据。尽管RFID技术在无线操作方面具有很大的独特优势，但由于成本和工作环境的限制，它仍不能完全取代条形码。
如图3所示，供应商向商品提供RFID标签或条形码，其中包含其基本信息，如名称，型号，数量，生产商和供应商。由于所有供应商都未选择RFID标签，因此在进入仓库进行仓库管理之前，应添加与条码粘贴在货品表面上的信息相同的RFID标签。在入口前方部署一个固定的RFID设备，根据收据检查入站货物。在仓库中，通过扫描粘贴在货物上的RFID标签，将RFID阅读器固定在货架上用于货物定位和库存。单独的环境传感器也用于收集温度和湿度信息。作为入站过程，固定RFID设备也用于根据交货清单检查出库货物。在物流过程中，卡车与GPS和GPRS模块组成的移动设备进行定位，以实现良好的跟踪。当货物到达目的地时，接收器将使用移动RFID设备自动检查和签名，RFID设备将RFID标签的良好信息与设备中显示的接收订单信息进行比较。
图4：异构网络解决方案
图5：大数据处理和服务打包
4.2.异构网络接入融合。 资源访问适配及其数据传输是供应链集成和管理中感知信息分析的前提和保障。 它旨在互连传感器节点并实时和准确地进行通信。 在供应链过程中，感知信息是多源的，大量的，异构的，如货物状态信息，车辆位置信息和仓库基本信息。传统的单传输模式已经不能满足复杂工作环境下分布式信息传输的多样化需求。因此，采用异构网络接入和融合的方式实现动态条件感知信息的可靠实时传输。
具体而言，根据信息感知的类型和应用场景来选择诸如因特网，WiFi，Zigbee和GPRS之类的各种通信技术手段。 图4说明了连接供应链流程中资源的网络访问和融合的实现。 例如，在仓库管理中，由位于门内的RFID读取器获取的货物信息通过以太网传输，仓库环境信息由分布式传感器收集，并且货架信息将由 Zigbee网络。 在运输过程中，我们利用GPRS传输航运信息，如位置，名称和数量。 到达目的地后，货物将由客户检查，客户使用移动设备扫描RFID标签并将检查的信息通过GPRS发送至服务器。
4.3.大数据处理和云服务管理。 对于智能供应链管理系统的开发，服务包装是一项关键工作，大数据处理是基础。 图5显示了从物理资源到资源服务的过程。
由于海量异构数据是由过程状态感知模块采集的，因此传统的数据分析工具不能满足这种数据处理的要求。 然而，大数据技术作为一种新的数据处理技术，在数据存储，交换和处理中扮演着越来越重要的角色。 根据感知信息的特点，利用非关系数据库来存储数据，而不是传统的关系数据库。 为了提高数据处理能力，Hadoop框架用于实现收集到的大数据的分布式存储和分析工作。 大数据技术的目标是提高数据处理能力并提高数据价值。
服务包装旨在为用户提供适当的供应链服务，并且可以分为四个步骤：（i）资源分析用于物理资源分类，根据其在供应链流程中的特点，（ii） 应该建立资源描述模型来表示资源信息，如基本属性和功能属性;（iii）OWLS是服务的本体Web语言，用于描述资源服务;（iv）适当的
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