基于物联网技术的物流园区供应链集成管理平台构建

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1、研究与开发研究与开发基于物联网技术的物流园区供应链集成管理平台构建*1,2肖亮（1.浙江工商大学现代商贸研究中心杭州310015；2.浙江工商大学工商管理学院杭州310015）摘要随着物联网技术和云计算技术的快速发展，如何建立基于物联网技术的园区供应链管理集成平台，实现对物流资源及业务数据的有效采集，进而增强物流园区对社会物流资源的整合利用和优化配置效率，已成为国内外学者关注的热点。本文在系统分析物流园区移动工作任务、集群协同分工、海量数据服务和敏捷知识服务等特征的基础上，通过物联网和云计算技术的应用，建立了具有全面感知、可靠传递和智能处理特

2、征的物流园区供应链管理平台，并对该平台的技术架构、主要构成及其应用服务系统进行了系统阐述。关键词物联网；物流园区；云计算；供应链管理息传递的可靠性和及时性要求更高；③海量数据服务需1引言求，集聚在物流园区的物流企业数量较多，对SaaS和PaaS随着物流园区逐步成为物流企业大量集聚的空间区服务模式的接受程度也较高，因此园区供应链管理平台的域，如何加快物流园区供应链管理公共平台的建设，支持信息种类和数量都成倍增加，要求其具备高效的海量数据各类物流企业依托物流园区开展物流供应链服务，已经成处理能力；④智能信息服务需求，随着园区数据海量特征[1]为当

3、前国内外学者关注的热点。但是与现有供应链管理的日趋突出，如何对海量物流数据进行智能挖掘与处理，平台相比，物流园区供应链管理平台的构建面临以下问支持企业在合适的地点和时间，及时准确地获得合适的信题：①移动工作任务，园区集聚的各类物流企业，其业务活息或知识服务，也是当前物流园区供应链管理平台面临的[2，3][4]动常常表现为较大空间范围内的频繁移动服务过程，对重大挑战。园区供应链业务数据采集的时效性和准确性要求更高；物联网技术的快速发展为上述问题的解决提供了新②高度专业分工，物流园区具有典型的产业集群特征，相的思路。物联网是指通过射频识别(RFI

4、D)、红外感应器、全关企业的专业分工程度较高，因此，对于企业之间协同信球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以*国家自然科学基金资助项目（No.71001088），浙江省自然科学基金资助项目（No.Y6090413），教育部人文社会科学研究资助实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，具项目（No.09YJC630205），浙江省重大科技专项（优先主题）资助有全面感知、可靠传递和智能处理等特征[5，6]。但现有物联项目（No.2009C03016-5），教育部人文社科基地浙

5、江工商大学现代商贸研究中心资助项目（No.10JDSM04Z）网研究主要集中在物联网领域的共性基础关键技术研究电信科学2011年第4期上，如物联网编码技术、RFID射频识别、传感器、无线网络传感器等终端数据采集设备、无线传感网络等各类物联网[7]传输、高性能计算、智能控制等，但如何对海量物品信息技术应用，实现对车辆、货物、集装箱、仓储等物流资源状态进行后期的高效利用，对各类服务进行整合，并且提供给的全程监控，建立统一的园区多元数据集成中间件。在此基企业或个人更为人性化的服务，尚没有得到足够的重视。础上，采用SOA平台架构建立园区供应链集成管理

6、平台，同时，已有的应用性研究也多见于智能交通、电力抄表和支持平台以SaaS软件方式为园区内外各类物流服务主体智能家居等，有关物流供应链管理领域的应用研究并不多提供应用软件系统服务，以PaaS平台服务方式为园区内外[8，9]见。因此，本文拟在分析物流园区供应链管理特征的基用户提供各类Web服务。进而建立园区供应链“云计算”公础上，深化研究物联网和云计算技术在物流园区供应链管共服务中心，通过园区供应链的数据挖掘，实现园区物流资理中的应用，并建立基于物联网技术的园区供应链管理平源的优化配置。该平台的概念模型包括物流资源层、数据采台，以提高物流园区对

7、社会物流资源的整合利用和优化配集层、网络通信层、供应链数据层、供应链应用层、供应链置效率。服务层、供应链决策层等7大层次，如图1所示。（1）物流资源层2平台技术架构该层刻画了园区供应链管理面向物流资源对象的视基于物联网技术的物流园区供应链管理平台是指通过图描述。图1基于物联网的园区供应链管理平台架构研究与开发（2）数据采集层方式为用户提供上述4类Web服务。该层应用物联网关键技术实现了对各类物流资源实（7）供应链决策层时状态的监控和跟踪。根据数据采集时间周期，分为3种：重点建立并依托园区“云计算”公共服务中心，根据用基于RFID等终端数据设备

8、的实时数据采集；基于专用企户要求和园区资源优化配置目标，调度相关计算资源，开业接口系统的定期数据采集；基于特定情况发生的应急数展分布海量数据挖掘；通过数据分析和挖掘