基于云平台的智慧物流系统的应用研究

2017-12-19 07:56无锡太湖学院徐少甫
电子世界 2017年23期
关键词:物流智慧信息

无锡太湖学院 徐少甫 耿 淼

基于云平台的智慧物流系统的应用研究

无锡太湖学院 徐少甫 耿 淼

物流的持续发展,带来了新的气象。面对科技的进步,传统的物流系统已经很难适应形势的发展。大数据、云计算、物联网、区块链等现代信息技术广泛应用于物流系统,对智慧物流起到了很大的作用,从根本上改善了物流管理模式。基于云平台的智慧物流系统主要是针对物流业态、模式、体系、平台等领域的创新,从而利用技术手段构建一个现代物流体系,使物流业态更加丰富,从而推进物流业向纵深发展。通过分析云计算和大数据、移动互联APP平台、车辆GPS定位及调度模式等智慧物流系统的技术指标,加快促进物流信息化和智慧物流的发展。

云平台;大数据;智慧物流

一、前言

2016年国务院及国家有关部委为推动物流业发展,开展了一系列的活动。大数据、云计算、物联网以及区块链等新兴智慧技术在物流行业的应用极大地推动物流企业信息化的快速发展。“智慧物流”是由IBM 在2009 年提出的“智慧供应链”所延伸而来的一个概念。通过传感网和物联网整合起来,动态科学的进行管理,对物流过程中的资源进行重新组合。所谓“智慧”,也就是指它的组织方式是互联互通的,它的业务是跨界创新的,它的技术是智慧的,能代替人的大脑功能的。我国目前,物流行业主要还处理以个体为主,既没有相关的信息平台,也没有跨平台的的数据共享,基本处于“信息孤岛”的状态。而一个以“车在动、物在流、云在看”的崭新运输形式,正是我们物流企业所需要的。从这个角度来看,智慧物流系统的构建刻不容缓。

二、云平台相关技术

云计算是一种计算方式,它具有较强的计算能力和存储能力。通常我们可以分为狭义和广义两种类型,狭义的是指计算机的基础设施及使用模式;广义的是指服务的交付和使用模式。这些服务的使用都是基于网络的,它可以按需索取,是一种虚拟化的资源,并且可以扩展。在实际应用中,我们主要从以下几个技术作为研究基础:1、虚拟化技术,这是云计算的重要模式,我们将软硬件分离,通过虚拟服务,可以用较少的资源,做更多的计算运行。2、分布式存储和运算的技术,这是云计算的技术体现。通过不同地域和不同类型的机器相连,进行协同工作,完成一个特定的任务,并进行分布式存储,可以将分散资源进行整合,既安全又方便。3、并行技术,这是云计算在处理不同任务所必须的,可以同时处理相关的数据。4、客户群技术,这是云计算特点。我们可以为客户提供个性化的服务,每一个客户都可以按需服务,互不影响。5、物联网是一个让普通物理对象实现互联互通的信息承载体。

三、基于云平台的智慧物流系统的应用研究

1、物流系统的发展

1.1 传统物流系统的发展

传统物流的发展是以美国和日本为主,欧洲和我国发展较晚,但是发展速度较快。美国和日本的物流系统充分利用了现代科技手段,将新技术有机融合到物流管理系统中,已经完成了物流系统的集成化和信息化。日本是对物流产业和物流系统最早研究的。欧洲的物流系统发展分为几个阶段,每个阶段都有不同的特点。我国的物流概念是从日本引入的,经过这些年的发展,已经取得很大成绩,但是与现代物流产业的发展和智慧物流的期望还有差距。为此,我国物流企业对智慧物流系统的实现和发展,具有强力的需求和愿望。

1.2 物流系统的新形式

传统物流就是货物的简单运输,而“新”物流不仅仅是货物的流通,还包括车辆的调度、仓储、包装、信息化、网络化等,是一个融合多个行业和多种技术的新模式。比如,物流环节,我们以前主要是端到端的运输,中间环节属于物流,现在收发两端都已经进入物流系统。

物流系统的新形式还体现在物流空间的变化,从点线向面扩展,形成一个物流网络体系,打通物流的关键环节。借助于大数据、云计算、物联网等技术,我们充分发挥供应链的作用,将物流的价值更好的体现出来。而物流价值也在物流系统的发展过程中,有了新的变化,从传统的人力成本、时间成本向信息价值、数据价值等智慧物流系统产生的价值过渡。

2、智慧物流系统的运行模式

智慧物流系统的发展给物流业带来了一股新风,从目前来看,现有的物流模式已经不能满足经济发展中的需求,需要进行变革。智慧物流通过技术手段解决了传统物流不能解决的问题,为物流产业的发展提供了条件。智慧物流系统的模式主要从三个方面来看:第一,系统平台的形式,平台式或共享式,对所有物流资产进行智能识别,个性化处理,在资源的控制、配置与布局等方面会更加智能化。第二,通过物联网二维码技术,我们对物流物品进行感知,在流通过程中,全程监控。以物流为根本,通过云计算和云物流融合一体,从而对物流管理的数据进行动态管理,实现共享目标。第三,车联网模式,通过车联网,对物流载体进行多系统大范围的数据交互,提高运输效率和安全系数。在现代交通运输体系中,形成“车在动、物在流、云在看”的崭新运输形式。这个模式中主要体现为,低成本运输线路和最佳盈利路线。第四,云计算和物联网技术的成熟,推动了移动互联的车货匹配的运输模式。通过这种模式,实现了线上线下流程的整合,融合了流通环节,提升了运行效率。

3、智慧物流系统的体系结构

云计算改变了物流的运营模式,借助于云计算,建立一个基于云的供应链系统,完善物流系统,形成云物流。云物流的形成是网络和计算机技术发展到一定阶段的产物。通过云物流的体系转变、资源和平台的整合,我们形成一个集社会化、规范化、节约化等标准体系的物流运营模式。通过智慧物流系统的建立,我们完善用户基础信息,健全查询系统数据,并对关键数据进行分析和监控,从而实时动态的对整个物流体系进行管理。

图1 智慧物流系统体系结构

智慧物流系统的体系结构从运行模式来看,初步可以分为四个层次见图1。下面我们对每个层次进行具体分析:

第一,物理层,我们主要进行数据收集,完善基础信息;

第二,传输层,云计算技术、物联网技术及 GPS/GIS 技术的广泛应用,促进了基础信息网络传输的速度和效率;

第三,数据层,数据交换与数据共享,通过交互,进行大数据挖掘与分析。根据云平台收集的大量数据进行车辆和货物信息数据挖掘、模糊分析以及预测,根据相应算法实现车辆的优化调度和货物跟踪处理,从而分析最佳配送路径、仓储规模、经济发展形势等;

第四,应用层,通过云计算为智慧物流的资源存储和共享提供良好的平台条件,为应用层的车辆监控调度、智能仓储管理、配送信息平台等,提供最优化的物流配置方案。

智慧物流系统对物流体系的改变起到了很大作用,但是仅仅靠智慧物流系统并不能够解决所有问题。我们要依靠智慧物流系统形成的新起点,不断提升智慧物流的层次,真正打造一个有中国特色的新生态智慧物流系统。

4、智慧物流系统的特点

4.1 移动互联,车货匹配

智慧物流系统能够发展起来,最关键的是借助于物联网和云计算平台,实现移动互联和车货匹配。车货匹配是公路运输市场组织的关键环节。优化匹配模型在软硬两级匹配指标体系下,车货供需匹配模型一般首先根据硬性指标进行筛选,如果信息不符合硬性指标要求,则直接被剔除,否则,将成为候选推荐信息。对于候选推荐信息,将根据指标的层次和权重对每一种匹配因素进行综合得分计算和排序,生成匹配方案。各指标的权重设置,一般综合对平台用户的调研分析和专家领域知识得到。我们将传统物流体系中的信息不对称、风险管理弱的问题,通过系统一一解决,从而实现在智能手机上,将车辆信息和货物信息高效、快速、安全的匹配,解决了用户的困扰。

4.2 建立专用APP系统

在信息交互平台上,用户通过专用系统,获得物流过程中需要的各种信息。同时系统具有移动在线服务的功能,真正实现跨时空的处理,提高物流效益。

4.3 多平台融合的标准化和规范化

智慧物流系统的形成是一个多方面作用的结果。我们要实现,必须依赖多方合作,建立信息评价机制、用户诚信机制、交易安全机制等,完善各项配套措施,从而保证整个物流体系的生态链健康发展。

5、智慧物流系统的功能

智慧物流系统的发展给整个物流体系带来了新气象,深刻的影响着物流产业的发展。在物流系统的具体过程中,我们智慧物流系统主要体系在以下几个方面:

5.1 车货配载移动平台

依靠云计算和移动定位等相关技术来运行。我们可以从电脑端、手机端、微信推送等方式来查看平台的具体信息。货运信息发布,查询,精准匹配,助货主快速发运。照片也可以通过APP 端照片上传功能上传,PC 端会自动同步更新。在这过程中,克服了传统公路货运信息平台的匹配效率低和信息不透明等问题,实现了车货快速、高效、安全的匹配,使得消费者需求与商品实物的精准、及时、有效匹配成为可能,从而使物流效率大幅提升,代表了传统物流业与互联网融合发展的趋势和方向

5.2 智慧的联接平台、数字化的操作平台、智能化的实现平台

运单预约,在线下单,订单确认。货物跟踪查询,运输可视化。货源方可以依托GPS和北斗系统随时跟踪货物运输情况,掌握货物在途信息。车源方可随时登陆定位平台,掌控车辆运行及位置信息。物流的信息化、自动化进程,促进供应链管理由推动式变为拉动式,从而更能使各种供给“去产能”“去库存”,实行以顾客为中心的经营模式。通过这个平台,我们不仅要进行资源整合,还要更深层次的进行社会化协作,对整个物流体系的各个组成部分进行动态识别、跟踪,以便整体调整和优化物流流程。

5.3 个性化服务体系

由于信息的准确性和安全性不完善,我们通过在线方式,签署运输协议和安全支付;从而推广诚信交易保障体系,提供增值服务,并且在提供在线沟通,一键拨号等联系方式;公平竞价的方式,可以更具体的为物流双方提供稳妥的个性化服务。

6、智慧物流系统的优势与不足

6.1 智慧物流系统的优势

通过智慧物流系统,不仅改变了传统的货物运输,而且影响传统物流园区的建设与优化。定向分析大量货车行驶的数据和公路运输交易的记录,不仅对车源企业和货源企业有益,对于解决车货匹配问题也有作用。在匹配过程中,我们主要用到两种算法:被动检索和主动推荐两种方式。被动检索是货运平台最早的车货匹配方式,我们根据数据库的信息来进行对比,从而确定所选结果。主动推荐则是通过一系列的算法,把车货信息进行匹配后,找出最合适的推荐给用户,这个方式效率更高。

6.2 智慧物流系统的不足

智慧物流系统的移动平台相对而言,仍然是以轻资产为主,在信息的发布、收集、整理、分析等过程中,还没有真正做到智慧物流。基于云平台的智慧物流系统仍处在发展阶段,还有很多不足。我们在资源优化配置,车货匹配等问题上还缺乏理论研究。智慧物流系统的发展还缺乏一个统一的信息管理平台,要充分实现信息交换和共享,构建一个信息平台是关键。当然,我们还发现真正的物流系统需要整合的信息很多,要打通整个物流体系,智慧物流不但要解决随机的货物运输小市场,更要考虑整个社会这样一个大的物流体系,从而形成真正智慧物流。

四、结语

大数据和云计算的发展是智慧物流的主要着力点,我们依赖科技的进步带给物流产业新气象。智慧物流系统打通了整个社会流通体系,及时对资源进行整合并动态分析,从而得出最优解决方案。构建一个基于云平台的智慧物流系统,可以从大数据挖掘和云计算方向,进一步推动物流产业的创新和变革,从而有效提升物流产业的持续性和良性循环。智慧物流系统的发展,未来将随着大数据的进一步深入研究,朝着无车承运人发展,以后机器人将会承担更多的任务;同时物流业的发展和区块链技术的进步,也会对数据的安全和运算提供了一个新的契机。智慧物流系统随着社会变革,更加坚定的向前发展。

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课题:横向项目:基于云计算技术的智慧物流系统的建设,项目编号:17WURD005。

徐少甫(1980—)男,硕士研究生,实验师,研究方向:计算机系统应用,数据分析。

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