电子商务条件下的铁路货运物流信息化研究

牛忠海，贾元华，张文学，张东华，钟 江

（1. 北京交通大学 交通运输学院，北京 100044；2. 昆明铁路局 昆明东站，云南 昆明 650215）

铁路物流具有路网发达、场站枢纽硬件设施较为完善、运输生产集成度高、运输成本低等优势，但是由于铁路货运以传统运输为主，在全程物流方面拓展较少，经验不足，面向客户及物流市场的信息化程度较低，导致提供物流服务内外衔接环节效率不高。铁路物流企业亟需加快物流信息化建设，实现铁路物流运输组织的信息化和智能化，提高铁路物流效率，促进铁路货运场站物流化全面转型发展。

1 铁路物流信息化发展概况

目前铁路货运向物流化转型发展，除了应继续深化货运组织改革外，还应加强铁路物流信息化体系的建设与改造。尽管我国铁路运输在以铁路运输管理信息系统 (TMIS) 等为核心的运输生产信息系统建设中取得了很大成就，而且近年来在此基础上开发了铁路货运电子商务系统，但是在铁路货运场站向物流中心转型过程中，符合现代物流产业发展要求的信息化体系建设方面相对滞后，成为制约我国铁路运输物流企业融入社会化物流产业链中的技术瓶颈。

随着铁路货运组织改革的不断深入，铁路物流信息化发展加快，尤其是体现在集装箱物流方面。中铁集装箱物流信息系统在公司内部 Intranet 网的基础上经过路由器和防火墙接入互联网实现对外电子商务接口，系统具有支持集装箱物流下各业务环节的管理功能。通过电子商务方式在互联网上实现客户网上预约、货物实时查询、货运业务查询等用户在线查询与管理功能；同时，在物流管理方面，通过集成条码技术、全球定位系统/全球移动通信系统 (GPS/GSM) 技术、地理信息系统 (GIS) 等先进物流技术和现代信息技术，构建了电子商务环境下的第三方物流企业的信息系统，实现了集装箱物流各个环节的信息管理与集成[1-3]。

2 基于BPM的铁路物流全流程信息化再造

以昆明东站为例，分析铁路货运站转型为物流中心的基础功能，主要包括货运站生产作业和物流作业。生产作业主要包括：列车接车、到达作业、解体、站调、编组、出发作业、列车发车等；物流作业主要包括：货调、仓储、装卸、配送等。铁路货运站业务全景流程如图1所示。

图1 铁路货运站业务全景流程

以铁路货运站业务全景流程为基础，结合昆明东站既有铁路货运站组织技术及相关流程，研究电子商务条件下的铁路货运枢纽货运作业流程，采用业务流程管理 (Business Process Management，BPM) 和运用业务流程再造 (Business Process Re-engineering，BPR) 技术，建立详细的电子商务过程模型，基于BPMX 流程引擎平台进行信息化流程再造[4]，对铁路货运枢纽进行业务流程优化、资源整合与管理集成，实现铁路货运枢纽中心站全物流业务流程管理，以及铁路业务的物流、商流、信息流融合，为铁路货运枢纽中心站转型为物流中心提供基础保障。铁路物流业务全流程优化如图2所示，主要采用流程嵌套 (子流程)，如“站到门”子系统中除了包含配送计划、出场确认、配送在途、交付确认等基本业务，还嵌套出库子系统和装卸子系统。

图2 铁路物流业务全流程

3 基于现代物流应用技术的铁路货运站物流管理信息系统设计

3.1 总体技术架构

铁路货运站物流管理信息系统采用基于 Java 的B/S 架构，主要包括采集层、数据层、业务逻辑层、用户展现层、客户端5个部分。铁路货运站物流管理信息系统总体架构设计如图3所示。

（1）采集层。采集层主要包括数据采集设备，主要包括计划员、值班员、货运员的手工录入、外部表单自动抓取等。

（2）数据层。数据层主要包括货区货位、现存数据、出库信息、入库信息、装卸班组信息、装卸设备信息、装卸流程信息、配送班组信息、配送车辆信息、配送流信息等，这些数据通过传感器采集传输由数据库管理系统 (DBMS) 实现存储。通过数据操纵语言 (DML) 实现对数据库的索引、存取、修改、删除操作，依靠 DBMS 提供数据控制功能对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效，并通过 DBMS 提供的传输功能，实现业务逻辑层与DBMS 之间的通信。

（3）业务逻辑层。业务逻辑层主要对应物流管理信息系统要实现的物流业务，主要包含以出入库管理、货物装卸管理、配送接取管理、组织管理，以及系统管理功能等。

（4）用户展现层。应用 HTML，JSP，Ajax 等技术实现业务逻辑层功能，这部分主要包括管理信息界面和信息发布界面2类。管理信息界面包括物流管理信息系统界面、手机客户端、手持设备等，对外信息发布界面主要包括情报板发布界面。

图3 铁路货运站物流管理信息系统总体架构设计

（5）客户端。主要通过网络、手机、可变情报板、手持设备终端等方式发布交通信息。网络形式一般使用 Internet Explorer 或 Firefox 浏览器即可，货场管理人员可以通过登入界面，进行信息分析与处理物流作业数据；手持机形式主要面向货场管理人员，主要是网络形式相关的内容的简化，并在手机端实现相关的信息录入和流程管理；标志形式包含标线、标志、可变情报板等，主要是在这些设备上发布货场出入诱导信息。

3.2 系统功能结构

按照铁路物流全流程，铁路货运站物流管理信息系统主要由业务管理、货位管理、装卸管理、配送管理、组织管理、设备管理、合作企业、系统管理等功能组成，主要以货位管理、装卸管理、配送管理业务功能为主，业务管理、组织管理、设备管理、系统管理等功能为支持，系统功能结构如图4所示。

图4 铁路货运站物流管理信息系统功能结构

3.3 系统现代物流技术应用

（1）RFID 门禁应用技术。采用 RFID 技术 (射频识别技术) 实现进出入的智能化管理，根据货场需求制作 RFID 卡工作牌和车辆标识牌，作为身份识别介质，结合网络门禁系统，并可便捷地扩展为非接触一卡通系统，构建智能化的门禁系统，提高货场的安全性。根据进出人员携带 RFID 读取情况判断，进行一系列正常进出站场操作和相关数据库信息更新，或者给出警报、通知相关人员，待情况解除后恢复正常运行。智能门禁管理系统集中授权管理方式进行管理，人员通过一张已授权的非 RFID 卡便可完成日常的进出入，同时，记录不同工作区和场区出入信息，供门禁系统进行查询、统计管理。

（2）RFID 数据采集与交互技术应用。RFID 是继条形码技术之后的新一代识别技术，它能够借助无障碍阅读、快速扫描、容量大、重复使用、安全性与便捷性、准确性高等方面的优势，实现物流系统中货位管理的高效化与标准化运营。该技术在铁路货运业务中的运用，最大限度地解放了货运人员的双手，降低了操作的复杂度，从而在保证作业质量的同时也提高了工作效率。具体来说，RFID 技术主要通过对铁路货场货物、货位、货车等进行 ID 标识，应用于货区货位的到货、入库、验收、拣货、移动、出库等一系列环节中，进行货物品种、位置、数量、载体等诸多信息内容的采集和统计活动，最终通过仓库管理系统(WMS) 所提供的指示进行信息效验，提高仓储货物管理的准确性和效率，实现货区货位管理业务的自动化、智能化。其最终实现目标包括：货位货物的可视化管理，降低库存水平，降低货物在不同货运环节信息重复录入，提高客户服务质量和水平等。

（3）Activiti 物流业务流程可视化技术应用。Activiti 是一个业务流程管理和工作流系统，采用基于 Activiti 的BPMX 工作流引擎平台进行在线流程可视化设计，支持多个业务系统同时运行及切换处理，根据不同的用户授权允许用户进入不同的系统进行访问，而不同的业务系统的开发可以基于 BPMX 平台上开发，也可以由其他开发框架开发再与 BPMX 做整合，能够最大限度地进行不同系统间的交互及可视化管理。在流程业务上更改可以有效减少系统流程的变更成本，以满足铁路物流不断变化的业务流程需求，对业务流程进行可视化管控，包括业务发生时间、地点、业务员、处理的表单数据等。

（4）铁路物流业务全程跟踪技术。站内主要通过 RFID 标签与货物建立关联，同时根据货物具体业务 (如装汽车、装火车、卸汽车、卸火车、对装、入库、出库、存库等) 建立货态标准，通过不同业务流 程对货态进行实时修改，同时显示货物站内流程明细，实现站内对物流业务的全流程实时管控。站外主要对配送的车辆跟踪管理，综合考虑车站自备汽车和委外车辆，考虑汽车整车和零担运输情况，编制不同情况下的RFID 标签的使用规则，实现货物配送中的智能化识别和电子化交接，并通过 GPS、GIS 与通信技术 GSM、GPRS/3G 的集成，或者通过RFID 与 3G 的综合应用实现对车辆实际位置、速度、运行方向等信息的获取与无线传输[5]，实现调度中心的动态监控和优化，结合装卸管理、货区货位管理等系统信息，实现物联感知技术下的铁路货运枢纽物流作业的智能化识别、定位、监控和管理。

4 铁路物流管理信息化辅助决策研究

以铁路货运站物流管理信息系统为基础，构建铁路物流决策支持系统，主要由数据抽取、数据仓库管理系统、模型库/知识库管理系统、数据挖掘、用户界面等模块组成，以此进行定量分析和定性分析，进一步提高了辅助决策能力[6]。数据仓库的数据源基于铁路系统目前的业务系统及其综合应用，主要包括：18 点统计分析系统、车号自动识别系统、货车追踪系统、货票系统、集装箱系统、货运营销与生产管理系统、精密统计系统、调度系统、确报系统、编组站现在车管理系统等。

以数据仓库系统为基础，建立以查询、多维分析、客户分析、数据挖掘等功能模块为主的铁路物流营销决策支持系统。查询功能模块利用数据仓库技术，可以让用户随时面对数据库，获取所希望的来自各业务系统的数据；多维分析功能模块，主要包括总运量趋势图、按品类运量趋势图等，多维分析通过多维报表和三维柱图、饼图来展示；客户分析功能模块，主要是根据客户历史货运资料对客户进行细分，根据不同客户指定不同的营销策略；数据挖掘功能模块主要利用 SAS 的数据挖掘工具 SAS/ETS 对运输综合指标进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析及统计分析等。

5 结束语

随着铁路货运组织改革的不断深入，铁路物流企业亟需加快物流化和信息化建设，实现铁路货运站物流组织的智能化，提高铁路物流中心作业效率和服务能力。随着货运市场需求的不断变化，以及客户对铁路物流服务水平要求的不断提高，除了构建铁路电子商务系统等基础平台，铁路物流企业还应建立一个功能完善、服务便捷、安全可靠、面向客户经营管理，并能够融入社会化物流全过程的物流综合管理信息系统，形成电子商务条件下的铁路物流联盟，使铁路物流适应货运市场竞争新形势，并满足客户复杂多变的物流服务需求。

[1] 郭 磊.北京铁路局货运电子商务平台构建探讨[J].铁道货运，2014，32(8)：32-34.

[2] 王大治.铁路货运物流信息化与优化[D].成都：西南交通大学，2011.

[3] 王 虎.铁路物流管理信息系统设计及关键技术研究[D].北京：中国铁道科学研究院，2013.

[4] 张文学，张东华，钟 江，等.铁路物流综合管理系统的研发[J].铁道货运，2014，32(11)：1-7.

[5] 严传生.基于RFID/GPS/GIS的全程智能物流系统研究与实现[D].北京：北京邮电大学，2011.

[6] 李 敏.数据仓库在铁路运输决策支持中的应用研究[D].成都：西南交通大学，2013.