基于云计算的医药冷链物流体系构建

杨 玮，党 培

（陕西科技大学 机电工程学院，西安 710021）

0 引言

医药冷链物流泛指低温药品在生产、储存、运输、销售等各个供应链环节，需始终保持在特定的低温环境下，最大程度地保证药品的品质和安全、减少耗损的特殊供应链系统，是为了保障低温药品从生产到消费全程安全，而实施的一种必不可少的措施。当前，我国冷链药品从品种到使用数量均在高速发展，据我国医药商业协会报道：苗类制品、注射针剂、酊剂、口服药品、外用药品、血液制品等低温药品的销售金额占我国医药流通企业总销售额的3%～8%[1]，且呈持续上升趋势。然而，我国药品冷链物流体系建设却远远滞后于日新月异的生物科技产业的发展，主要体现在：1）自动化水平低。各环节对环境（如温度、湿度等）的监控的自动化水平比较低，不能实现对环境的自动、实时的监控，从而会导致不能及时发现环境参数达到或超过设定阀值，造成冷链物流上的低温药品不可逆的腐坏，危害巨大。2）信息化程度低。各环节主要是以手工或半自动化的管理方式为主，几乎都没有完善的管理系统及基于全程药品冷链物流的管理平台。造成无法对全程冷链的药品及环境等信息进行预警、跟踪和追溯[2]。从而，导致冷链物流各环节的流通效率低下，不仅提高了冷链物流成本，同时也加重了药品风险。媒体曝光的山西、深圳等系列疫苗不良反应或致死事件和药品质量案件，其中有30%左右是由于滞后的药品冷链物流所造成的[3]。由此可见，安全有效的药品冷链物流管理成为保证疫苗、血液制品等低温药品安全的关键，对低温药品全程冷链环境监控及可追溯管理的迫在眉睫。

针对当前冷链物流的不足，国内外学者已做了大量与之相关的研究。陈宇铮[4]、K.R.Prasanna[5]等人对无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）在冷链物流环境信息监测上的应用进行了研究，实现了对温湿度、定位等环境信息的自动化监测；王希杰[6]、Janković[7]等人利用无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）来监控冷链物流的环境信息，对环境信息的监控更准确、高效；杨静[8]、朱恒军[9]等人优化改进了WSN对环境信息的监测，极大的提高了对环境信息监控的准确性及高效性；Ting[10]、李斌[11]、Mirshahi[12]等人将RFID与WSN技术相融合来跟踪监控冷链物流的环境信息，不仅提高了监控的准确性及高效性，还极大的降低了成本；马婷[13]、Ungurean[14]等人研究了物联网在全程冷链跟踪及可追溯方面的应用，为低温药品质量提供了有力保障；秦桂英[15]、王琦峰[16]、Franklin[17]等人把云计算与物流相结合，构建了云物流模式，大大提升了现代物流的信息化水平；陈联诚[18]、刘红霞[19]等人结合云计算及物联网技术，构建了农产品追溯系统，极大提高了农产品质量安全，但没有涉及低温药品。

根据物联网及云计算的相关理论，本文将物联网、云计算等新技术综合运用到医药冷链物流中，来构建基于云计算的医药冷链物流体系，进一步提升现代医药冷链物流的自动化及信息化，实现对低温药品生产、储存、运输、销售等各环节信息的全程跟踪、监测、预警分析及可追溯，保证低温药品的质量安全。

1 基于云计算的智能医药冷链物流体系架构

物联网（Internet of Things，IoT）是通过RFID、电子产品编码（Electronic Product Code，EPC）、传感器等感知技术，按照约定的协议，通过短距离汇聚通信技术及广域传输通信系统把物体和互联网连接起来，进行信息的交换，实现对物体的实时、智能的识别、跟踪、监控和管理的一种网络。需要强大的数据存储、运算及挖掘能力。而云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种能够将动态伸缩的虚拟化资源，以服务的方式通过互联网提供给用户的计算模式。云计算不仅具有无限的数据存储、运算及挖掘能力，并以“租赁”服务的廉价形式，按需向客户提供服务，不仅可以使客户节省许多购买和维护软硬件等设施的资金，降低其运营成本，还保证了数据存储、运算及挖掘的高可靠性、通用性及扩展性。

为实现低温药品全程冷链的信息化，根据物联网及云计算的理论，建立一套完善的数据采集、分析、处理与共享机制，构建基于云计算的冷链物流体系，促进“运输千万里，追溯零距离”目标的实现。

1.1 基于云计算的智能冷链物流体系的模块化构想

将物联网及云计算技术系统地应用到冷链物流体系构建中，利用EPC编码体系、RFID系统、传感器感知技术、通信技术、云计算接口技术等，对冷链物流体系进行模块化设计，并对各个模块提出供参考的具体技术和方法。本文所构建的基于云计算的智能冷链物流体系主要包括三大模块：信息采集、预警分析和公共信息平台搭建，其相互关系如图1所示：基于物联网的信息采集网络和基于云平台的数据存储、运算及挖掘能力，共同为低温药品全程冷链的跟踪监测、预警分析和公共信息平台的查询及可追溯等功能提供强大的数据、存储力及计算力支撑。

图1 冷链物流体系的模块间关系

1.2 基于物联网云平台的信息的采集及存储模块设计

对低温药品进行物品、环境等信息采集，并通过汇聚及通信网络传输、存储到云平台，并写入与物品EPC编码对应的数据表。为公共信息平台及各环节的子管理系统，通过与云平台的统一接口，调用云平台的信息、计算及数据挖掘能力，提供数据支撑。从而满足不同用户在相应权限下，对物品、环境等信息的实时和动态的可视化跟踪监测、预警分析及可追溯等的信息需求。

构建同时包括物联网物品识别技术和环境感知技术的全程冷链信息采集网络，如图2所示，是对全程冷链物品、环境等信息进行实时监控，保证低温药品质量的关键，从而是构建基于云计算的低温药品全程冷链物流体系的重点。

图2 全程冷链信息采集网络

在物联网云平台的设计上，云平台与外部的公共信息平台及各环节的子管理系统的接口不兼容，会影响云平台的扩展性和维护性，是对云平台平滑扩展性及高性价比优势的隐形制约，而且是造成子系统割据，影响数据整合的主要障碍。因此，构建一个全局统一的数据服务，实现数据子系统内部的数据互联互通，通过统一接口把上层应用全部整合到云平台之，是构建基于云计算的智能冷链物流体系的难点。

1.3 基于物联网云平台的预警分析模块设计

以物联网采集并存储于云平台的全程冷链信息为基础，选择和利用预警分析模型，根据冷链企业设置的预警参数，调用云计算能力对环境等信息异常进行预警分析，构建基于云计算的智能冷链物流体系的预警分析模块，实现对低温药品全程冷链的物品质量等的安全预警。

在低温药品的全程冷链信息采集网络中，由于智能信息采集节点个数是有限的，并且需要采集温度、湿度、气体浓度等多个指标，因此，通过物联网采集、网络传输并存储于云平台的全程冷链数据信息，具有小样本和多指标的特点，而传统的统计学习理论和神经网络等机器学习方法，针对的是多训练样本情况，对此容易出现过学习与欠学习现象。因此，研究适合小样本、多指标数据预测的智能算法，是实现异常数据提前预警分析的关键。

1.4 基于物联网云平台的公共信息平台模块设计

构建基于云计算的全程冷链物流信息共享及追溯的公共信息平台，为对全程冷链物流信息的可视化跟踪、监控、查询和追溯，及其对各环节相关子管理系统的调用，保证低温药品的质量提供有力的支撑平台。

基于云计算的冷链物流公共信息平台，面向低温药品企业、冷链物流企业、政府监管部门及其终端的销售商和顾客等不同对象，可以采用B/S（Browser/Server）和C/S（Client/Server）的混合网络结构，以Eclipse为开发平台，以Java为统一建模语言来分析、描述全程冷链物流信息的共享及追溯软件系统，并构造系统模型，开发物流公共信息平台，作为整个智能冷链物流体系各要素的结合点，从而完成整个冷链物流的构建，如图3所示。从而，为终端以前的对象，提供相应权限的对后台监控信息的实时、动态的可视化监测、预警及查询；通过该平台对低温药品相关信息的逆向追溯，满足终端销售商、顾客和监管部门等对象，对低温药品质量进行方便快捷追溯查询及监管的需要。

图3 基于云计算的智能冷链物流体系

2 实现基于云计算的智能冷链物流体系的参考关键技术

2.1 RFID与WSN相结合的信息采集网络技术

在EPC物联网中，RFID与WSN在物品识别和环境感知等方面有诸多相同点，并且在技术和成本层面上，RFID与WSN可优势互补。从而，可以考虑研究基于RFID与WSN相结合的智能无线传感器网络：把RFID阅读器，作为WSN的一个智能传感节点，并把传感器技术集成到RFID模块中，从而WSN不仅采集低温药品全程冷链的产品、环境等数据信息，也进行RFID系统的数据传输，并通过无线汇聚网络接入到广域通信传输网络，最终实现把采集的相关数据信息高效、准确的输送并存储到云平台，如图4所示。从而，为对低温药品全程冷链的物品、环境等信息的实时、动态的跟踪监测、预警分析及可追溯等的相关需求，提供低廉、高效、准确的数据支撑。

图4 RFID与WSN相结合的信息采集网络

2.2 采集信息的预警分析模型

针对全程冷链的数据信息具有小样本和多指标的特点，可以选用基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的预警分析模型，其在解决小样本、非线性及高维模式识别问题时，具有许多特有的优势。

通过使用SVM的学习机制，对低温药品的质量安全参数，及全程冷链中产生的物品、环境等各种跟踪数据进行分析，实现对监测数据变化规律的信息整合；利用SVM分析实时、动态采集的各种数据信息，依据整合的数据变化规律，获得数据趋势信息，实现对监测数据变化规律的推测；建立反馈和反应系统，利用反馈的异常数据变化情况，通过反应系统，对全程冷链中可能出现的问题提前预警，最终实现基于云计算的智能冷链物流体系对质量安全的预警功能。

2.3 云平台的接口技术

云平台通过统一的数据采集和应用访问接口，与外部的客户端进行交互，并按不同的应用服务需求，来支撑访问请求和数据处理多元化的不同系统的同时运行和资源共享。

基于Wukong[20]的云存储接口虚拟化服务——wIVS，通过将存储抽象层独立为一种网络服务，这种独立的网络服务可以适应各种不同的云平台的应用程序接口（Application Programming Interface，API），不仅可以作为Wukong的服务端，还可以为其他客户端提供服务接口，所以非常容易与云平台进行整合。从而，即使面向不同的云平台提供商，都可以实现云平台与外部的物流公共信息平台及各环节子管理系统的统一接口，以实现物联网云平台服务的标准化，不仅增大了对不同云平台选择空间及迁移的弹性，也提高了对云平台访问的安全性和易维护性。

3 结论

针对低温药品的全程冷链物流，集成物联网、云计算等技术，面向不同相关对象的，构建基于云计算的智能冷链物流体系。通过采集全程冷链中的产品、环境等数据信息，对各个环节的信息进行自动跟踪识别、动态分析、预测，对可能导致低温药品质量安全问题的异常信息进行预测和预警，并通过公共信息平台为相关方，提供一种对低温药品质量进行监控、查询和追溯的有效途径，实现对低温药品全程冷链的管控，提高低温药品的物流效率和质量。从而，基于云计算的智能冷链物流体系，可以解决当前冷链物流体系的不足，促进低温药品全程冷链的自动化及信息化，并极大的促进现代冷链物流的发展。

[1]中国物流与采购联合会.中国物流年鉴[J].北京:中国财富出版社,2012.

[2]李艳霞.我国药品冷链物流发展研究[J].物流技术,2014,03:60-62.

[3]李浩娜,等.从药品的流通特性看药品中间流通环节改革[A].新药研发论坛[C],2011.

[4]陈宇铮,汤仲喆,倪云峰,范聪玲,陈庆章.基于RFID的冷链物流监测系统的设计[J].计算机应用与软件,2013,02:263-265+291.

[5]K.R.Prasanna,M.Hemalatha.RFID GPS and GSM based logistics vehicle load balancing and tracking mechanism[J].Procedia Engineering,2012,30:726-729.

[6]王希杰.基于物联网技术的生态环境监测应用研究[J].传感器与微系统,2011,07:149-152.

[7]Janković,Olivera.WSN and M2M technology as support of logistics operations[J].Put i saobraćaj 2012,58(4):33-37.

[8]杨静,辛宇,谢志强.面向物联网传感器事件监测的双向反馈系统[J].计算机学报,2013,03:506-520.

[9]朱恒军,于泓博,王发智.环境监测物联网传感器节点设计与实现[J].计算机科学,2012,08:126-129.

[10]Ting,Ping-Ho.An Efficient and Guaranteed Cold-Chain Logistics for Temperature-Sensitive Foods:Applications of RFID and Sensor Networks[J].International Journal of Information Engineering &Electronic Business,2013,5(6).

[11]李斌,李文锋.WSN与RFID技术的融合研究[J].计算机工程,2008,09:127-129.

[12]Mirshahi,Shiva,Sener Uysal,and Aliakbar Akbari.Integration of RFID and WSN for supply chain intelligence system[A].Electronics,Computers and Artificial Intelligence (ECAI)[C].2013 International Conference,IEEE,2013:1-6.

[13]马婷,李芳,单大亚.基于物联网技术的药品冷链物流跟踪及追溯问题研究[J].上海理工大学学报,2013,06:557-562.

[14]Ungurean,Ioan,Cornel Turcu,Vasile Gaitan,and Valentin Popa.An RFID-based anti-counterfeiting track and trace solution[J].Designing and Deploying RFID Applications(2011):251-266.

[15]秦桂英,刘宇熹.基于云计算的供应链运营模式研究[J].上海理工大学学报,2013,03:245-250.

[16]王琦峰,吕红波,江瑜.云物流体系结构与应用模式研究[J].电信科学,2012,03:126-132.

[17]Franklin,Rod,Yagil Engel,Marianne Hagaseth,A.Tjora,F.Fournier,R.Fleischhauer,C.Marquezan,A.Metzger,M.Stollberg,and S.Tschapke.Cloud based collaboration platform for transport &logistics business networks[A].International Scientific Symposium on Logistics[C],2012.

[18]陈联诚,胡月明,张飞扬,段文杰,余平祥.农产品安全追溯系统的云计算技术性能提升设计[J].农业工程学报,2013,24:268-274.

[19]刘红霞.基于云计算和RFID技术的农产品追溯系统研究[J].电子测试,2013,24:84-86.

[20]Mao H,Xiao N,Shi W,et al.Wukong:toward a cloudorient file service for mobile services[A].Proc of the 7th International Conference on Services Computing[C].Miami:IEEE,2010:498-505.