数据感知底座助力烟草商业物流中心数字化转型落地的探索

李超明 杨雪键 郭晓燕 马爱伦 闫建春

摘要：烟草商业物流中心数字化转型的目标是提质、降本、增效，落地方法之一是以数字孪生技术体系为核心，建设能够掌控园区全局情况的系统，致力于提高管理效率。以云南省烟草公司大理州公司物流中心為例，在落地建设过程中，遇到现有系统数据难以整合的问题，将态势感知技术、机器学习技术和业务知识结合起来，构建了具有数据感知与整合能力的数据底座，梳理和分析现场网络流量中业务数据特征，在数据底座的基础上实现业务数据与设备实时数据的整合，打破以往数据难以整合的僵局，使得系统中各个业务模型能够获得数据，从而使数字化系统得以切实运行起来，为数字化转型任务的落地提供了助力。

关键词：数字化转型；数据整合；数字孪生；数据特征

1. 数字化转型的目标

《数字中国发展报告（2022年）》指出，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，占GDP比重提升至41.5%，数字经济成为稳增长促转型的重要引擎[1]。烟草行业数字化转型进度也在不断加快，其中，商业物流中心数字化转型要立足全局优化、整体提升，强调各业务领域的关联协同和数据共享，注重整体设计和系统推进。加强云计算、边缘计算、大数据等数字新技术应用，加快工业互联网平台和标识解析体系的建设实施，为企业数据服务、应用创新和管理升级提供基础平台支撑，在挖掘工业数据潜在价值方面持续发力。构建实时高效的数据采集交互体系，制定基础共性标准规范，连通设备、生产、产品等生产要素，通过对数据全面感知和建模分析，实现智能控制、运营优化和管理提升，助力企业提质降本增效[2]。

2. 数字化转型落地途径

关于数字化转型目标落地，在技术方面要摸清数字化的现状，规划物流中心信息系统升级改进的框架，分阶段建设新系统或对现有系统进行补充。

2.1 数字化系统现状

烟草商业物流中心目前运行着关键的软硬件系统，有扫码管理电脑、扫码设备、打码机、品牌校验、贴标机等30种以上设备，有物流综合、营销平台、生产经营决策、入库扫码、领用出库等20种以上软件系统。这些系统已经成熟运行多年，是商业物流中心基本运作不可或缺的一部分。然而，仅凭这些系统本身，并不能直接为实现降本效率的目标提供足够的支持，因为每个系统都在各自分管的业务领域运行，并没有横向整合，无法为本地的辅助决策提供综合的数据和功能支持。

2.2 数字化系统建设规划

实现数字化转型的技术路径之一是在商业物流中心现有的信息化软硬件系统基础上规划新的数字化系统。当前，数字孪生技术正在逐步应用于智能制造领域，例如智能制造单元仿真[3]、智能仓储[4]等应用场景。我们可以基于数字孪生技术体系进行规划，结合分层体系架构思路，充分利用现有的软硬件系统平台，把它们划入设备控制层和边缘计算层，并从这些层中获取设备实时数据和业务数据，再将数据汇总到数据汇聚层，然后在数字孪生管控平台层中使用数据建模技术为业务应用建模，同时使用三维建模技术为园区实时业务监控应用建模，将数据输入这些模型中，运行模型以向数字化应用层的智慧园区、智慧物流等方面的应用提供基础功能支撑。

3. 系统建设过程中的难题与解决

在制造业企业的数字化转型过程中，数据孤岛的问题尚未得到有效解决[5]，烟草商业物流中心的情况也是如此。最大的难题是从现有系统中获取和整合数据，这一过程非常困难，而重建业务系统的成本又相当高昂。在缺乏数据支持的情况下，无论多么强大的数字化系统，也只是空中楼阁。因此，数字化转型的首要任务是解决数据获取和整合的困难，以实现数据的全面在线。

3.1 现有系统中数据现状

3.1.1 业务系统大多垂直管理，难以直接整合

商业物流中心的入库、出库、分拣、订单、在途等业务相关的系统，均为垂直管理的系统，缺少本地获取数据的接口，难以向数字化系统直接提供数据。

3.1.2 软件系统种类繁多，接口协调困难

商业物流中心的软硬件系统由不同的厂家开发，协调多个厂家互相开发接口非常困难，这是历史问题，甚至有的厂家因为已经注销而无法提供接口服务。

3.1.3 软件系统数量大，接口维护难度大

商业物流中心的20种以上软件系统，即使系统之间能够互相开发接口，接口的数量巨大，维护工作量也会非常庞大。

3.1.4 自控、物联等系统缺少实时数据输出接口

商业物流中心的自控系统和物联设备目前只与服务器或上位机交互信息，缺少对外输出的接口，其数据难以直接接入数字化监控系统。

3.2 数据感知技术的研究和应用

数据感知技术是一种将工控网络安全领域的态势感知技术、机器学习技术和行业业务相结合的数据获取技术。

网络安全态势感知是从时间和空间维度对网络安全要素进行获取、感知、理解和预测，综合分析威胁信息，准确判断网络的运行状态的技术。典型的网络安全态势感知系统功能和结构包括特征信息提取、当前状态分析、发展趋势预测、风险评估、模型及管理等模块，其中特征信息提取需要采集和提取网络安全数据，方法和种类很多，从网络安全大数据即网络流量中提取有用信息是形成有效态势感知的关键 [6]。

基于网络安全态势感知技术，我们可以参考典型的网络安全态势感知系统架构，并结合从网络安全大数据中提取有用信息的方法，借助烟草商业物流中心业务知识的积累，结合机器学习技术，创建数据感知技术模型，如图1所示。

网络流量数据感知技术模型的主要原理是：整理和分类业务数据的特征，构建网络流量特征库，并将其应用于数据感知引擎中。只要从网络中获取到流量，就可以通过流量数据清洗技术，将无价值的数据丢弃，然后通过数据感知引擎对流量数据进行处理，根据业务数据特征分析，提取关键的业务数据。

3.3 数据感知技术实现探索

基于数据感知技术模型的理论基础，我们研发了数据感知与融合系统，并将其封装到硬件中，形成数据感知功能的载体基座，即数据感知底座。该系统包含以下组件：

3.3.1 数据智能感知终端装置

以数据感知技术模型作为核心，开发了数据感知软件系统，并将其封装到数据智能感知终端装置中。该终端装置具备多个网口，分别用于控制调试、接收流量和输出感知数据等功能。它还具备网口定义功能，可以同时接收多个交换机镜像口的流量。

3.3.2 多元异构数据感知中心装置

以网络流量数据感知为突破口解决数据整合的问题，集成多种数据获取技术，结合业务知识将各种数据整合，并提供向上层应用输出数据的接口，开发这些功能并封装到多元异构数据感知中心装置中。该装置上具有多个网口，分别用于控制调试、接收感知数据、接收其他数据、对外输出数据及Web界面访问服务等，并具有网口定义功能，理论上可以同时接收多个感知终端的数据。

中心装置与终端装置之间是一对多的关系。在系统部署时，将终端装置接入到目标交换机，并配置交换机镜像口以接入镜像流量。中心装置则安装在主机房机柜内，其输出口连接主交换机的普通网口，以支持整合后的数据输出和Web访问。终端装置可以通过旁路方式与中心装置进行专线连接，也可以利用现场内网传输感知数据到中心装置。

3.4 数据感知整合与应用探索

数据感知、整合与应用的探索在云南省烟草公司大理州公司物流中心进行了研究和落地试验，主要内容有：

3.4.1 数据感知与整合探索

以入库数据为例，入库扫码PC与决策系统服务器交互的流量，可以在现场部署感知终端装置，从现场交流机上接入镜像流量，流量中部分样例数据原始内容如图2所示。

研发过程中由业务专家、算法工程师、研发工程师配合，分析流量中的数据特征，配置到感知引擎中，实现各项业务数据的感知，感知终端预处理的部分样例业务数据如图3所示。

感知终端预处理的业务数据，通过内网发送到中心装置，按照业务逻辑进行有机整合，还原本地物流中心完整的业务数据。已知入库业务数据包括采购合同和明细信息，将从流量中感知出来的合同单据和品规信息以合同号为关键字，在数据感知中心进行关联整合，得到相对完整的入库单据信息，感知中心整合的部分样例业务数据如图4所示。

3.4.2 数据应用探索

在中心装置上开发了基于Restful API的数据接口，将当前阶段感知与整合的数据分业务领域打包成为数据输出函数，供上层应用平台调用。目前所整合的数据主要用于智慧园区和智慧物流的功能建设。在数字孪生架构下，将感知与整合的数据保存到数据层，经过治理应用于业务模型，使得各个智慧化业务应用逐步与事实联动起来，如：利用整合后的出入库数据，为实现智能仓储提供数据支撑；利用横向统一整合的业务数据，可以为实现园区业务整体情况监控提供数据支撑；借助工商协同的技术体系，可以同工业企业进行发货、到货数据的协同。

3.5 技术亮点

（1）时效敏捷：采用网络流量感知，使得数据感知和整合的速度可以达到毫秒级。

（2）扰动零化：从交换机被动接收流量，对生产网的干扰为零，对当前正在运行的业务干扰为零。

（3）部署简便：封装到硬件中，直接在现场安装部署；无须与原有系统开发接口，省去开发接口程序的协调工作和接口程序互相调试的工作。

（4）灵活扩展：感知中心与感知终端一对多的架构方式，使得系统结构开放，能够在数据感知技术打破数据无法整合之僵局的基础上，灵活集成各种数据获取方法，实现数据的全面整合。

（5）适配广泛：不仅仅用于烟草商业物流中心，还适用于烟草生产企业，以及其他行业。只要结合行业中的业务知识，就可以对网络流量中的数据进行感知和整合，然后集成各种数据获取手段，实现数据的全面整合。

结语

针对烟草商业物流中心数字化转型目标中提质、降本、增效的要求，在当前阶段围绕以数字孪生为核心的技术体系，建设能够实时、形象地监控园区全局状态的系统，设计相关辅助决策的算法模型，并采用数据感知技术打破了多年以来数据难以整合的僵局，使得所建数字化系统切实运行起来，为今后数字化转型的任务全面落地打下坚实的基础。下一步的研究目标是全面实现园区内部和园区之间业务情况的管控，同时，在技术落地方面，以数据感知底座为基础，可以集成RPA技术以获取园区外系统数据，可以集成主机探针系统[7]以获取园区内设备主机数据，逐步实现园区数据的全面集成，助力烟草商业物流中心数字化转型落地的不断探索。

参考文献：

[1]《数字中国发展报告（2022年）》发布 我国数字经济规模达50.2万亿元[EB/OL].（2023-05-29）.https：//new.qq.com/rain/a/20230529A01M1U0.0.html.

[2]王春英，陈宏民.制造业企业进行数字化转型的动因和路径研究——基于上海电气集团的案例分析[J].当代经济管理，2023，45（5）：43-49.

[3]惠记庄，周涛，丁凯，等.基于数字孪生的智能制造單元仿真实验系统[J].实验技术与管理，2023，40（2）：92-97，102.

[4]赵巍，连泰湖，张雷，等.基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配优化方法[J].航空制造技术，2023，66（6）： 66-73.

[5]戴明锋，陈永泰.制造业企业数字化转型的方法与路径研究[J].无锡商业职业技术学院学报，2023，23（1）：40-46.

[6]贾焰.网络安全态势感知[M].北京：电子工业出版社，2020：30-35.

[7]周磊，姜双林，王蒙.工业主机行为数据的边缘聚合探针装置及其方法.CN115460066A[P].2022-12-09.

作者简介：李超明，大专，政工师，研究方向：企业物流管理、物流系统决策；杨雪键，本科，工程师，研究方向：物流信息化、自动化、物流科技创新；通信作者：闫建春，本科，高级工程师，研究方向：工控网络数据采集、数字化转型。