楊超++馬韻潔++孫威蔚


摘 要 針對大型供應鏈管理服務商倉庫數量的增多,數據資源分散,管理手段落后等問題,本文提出基于大數據分析的智慧倉儲運營支撐平臺,解決倉庫的數據整合問題,并利用大數據分析技術,深度挖掘企業運營信息,使倉庫管理者能夠及時全面了解倉庫運營各個環節的關鍵指標,同時解決了企業管控和管理全過程的協調、管理、協同、決策。
【關鍵詞】智慧倉儲 物聯網 大數據平臺
大型供應鏈管理服務商通常具備多條成熟的運輸線路以及遍布全國的貨物倉庫,企業日益擴大的交易規模和業務范圍,各地倉儲和物流運輸每日可采集豐富的交易、物流、倉儲、供應商等數據,單一的企業ERP系統只能完成資源管理,對于海量數據的分析和企業更高要求的數據分析能力有限,于是,企業智慧倉儲大數據平臺應運而生。
本文提出的智慧倉儲運營支撐平臺,運用了先進的RFID技術、視頻分析技術及大數據分析技術,不僅解決了分散在各處的倉庫智慧化管理,還可將倉庫和物流各類運營及管理基礎數據同步上傳至大數據平臺,實現倉庫運營和管理信息資源的整合與共享,并依托各類基礎信息庫,為企業管理者提供智能決策支持。
1 智慧倉儲運營支撐平臺
智慧倉儲運營支撐平臺是一個功能完備的基礎平臺,系統架構如下圖所示,分五層結構:感知層、傳輸層、數據層、服務層和應用層。
1.1 感知層
包括RFID讀寫器、激光雷達、視頻終端、門禁對講、溫濕度傳感器和警報器。
1.2 傳輸層
采用有線局域網或WIFI無線通信方式與支撐平臺連接并傳輸數據。
1.3 數據層
包括設備信息庫、業務信息庫、監控信息庫和人員信息庫。
1.4 服務層
包括RFID中間件、ESB總線和第三方接口等模塊,為整個系統的運行提供服務支撐。
1.5 應用層
包括倉庫的業務管理、安防管理、人員管理、報表分析和系統管理等功能。
通過智慧倉儲運營支撐平臺可實現對貨物入庫、出庫、移庫、盤點等基本業務的智能化處理,其中,視頻分析技術還可實現倉儲的安防管理、人員管理等功能,不僅實現了對倉庫的智能化管理,還能夠收集物流和倉儲的各個生產過程和任務執行中產生的運營數據,作為大數據分析平臺數據源的重要組成部分,為企業實現智能分析提供了基礎。
2 智慧倉儲大數據應用
智慧倉儲運營支撐平臺將各地的倉儲運營數據統一上傳至企業大數據平臺,進行分類和對分散及重復數據進行篩選、匯總、抽取、挖掘、分析形成物流與倉儲有價值的大數據,便可應用于企業管控和管理全過程的協調、管理、協同、決策。大數據平臺架構如下圖所示,分為數據源、大數據獲取、大數據處理、大數據服務四層。
數據源層主要實現采集前端各類感知設備以及各倉儲運營平臺數據。
大數據獲取層實現結構化數據、非結構化數據、半結構化數據的導入導出。
大數據處理層實現數據的分布式存儲和并行計算,并統一提供資源的調度服務、訪問服務、管理監控服務和權限控制服務等。
大數據應用層實現物流運輸調度、儲位管理、可追溯管理、精準營銷等各類智慧化應用。
2.1 運輸調度
通過大數據優化任務發運計劃,使運輸任務最大程度地銜接起來,達到整個運輸網絡任務協調排程,合理組織運輸工作和車輛調配,提高運輸調度水平。
2.2 儲位管理
通過對產品的進出貨數據進行分析、整理、分類,深度挖掘不同類別之間的相關關系,再配合波次作業手段,優化揀貨單,提高倉儲工作效率。
2.3 可追溯管理
借助大數據平臺智能分析及智慧倉儲前端采集信息,建立產品檔案,全面直觀地展示品牌形象,借助供應鏈系統與電子商務交易平臺,實時監督產品生產、交易和運輸全過程。
2.4 精準營銷
通過收集各個電子商務平臺上同類產品的銷售價格、數量、潛力,以及老客戶的個人資料、交易行為、忠誠度等信息,同時深度挖掘潛在客戶,制定一些優惠政策,激發購買的積極性,定向推送產品信息,實現精準營銷。
3 結束語
基于大數據分析的智慧倉儲運營支撐平臺,適用于擁有多個分散倉庫的大型企業,不僅使倉庫管理者能夠及時掌握倉庫運行情況,更將大數據技術應用到物流領域,對于建設智能倉儲體系,優化物流運作流程,提升物流倉儲的自動化、智能化水平有著積極的推進作用。
參考文獻
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作者單位
安徽四創電子股份有限公司安全總體室 安徽省合肥市 230088