數據感知底座助力煙草商業物流中心數字化轉型落地的探索

李超明 楊雪鍵 郭曉燕 馬愛倫 閆建春

摘要：煙草商業物流中心數字化轉型的目標是提質、降本、增效，落地方法之一是以數字孿生技術體系為核心，建設能夠掌控園區全局情況的系統，致力于提高管理效率。以云南省煙草公司大理州公司物流中心為例，在落地建設過程中，遇到現有系統數據難以整合的問題，將態勢感知技術、機器學習技術和業務知識結合起來，構建了具有數據感知與整合能力的數據底座，梳理和分析現場網絡流量中業務數據特征，在數據底座的基礎上實現業務數據與設備實時數據的整合，打破以往數據難以整合的僵局，使得系統中各個業務模型能夠獲得數據，從而使數字化系統得以切實運行起來，為數字化轉型任務的落地提供了助力。

關鍵詞：數字化轉型；數據整合；數字孿生；數據特征

1. 數字化轉型的目標

《數字中國發展報告（2022年）》指出，2022年我國數字經濟規模達50.2萬億元，占GDP比重提升至41.5%，數字經濟成為穩增長促轉型的重要引擎[1]。煙草行業數字化轉型進度也在不斷加快，其中，商業物流中心數字化轉型要立足全局優化、整體提升，強調各業務領域的關聯協同和數據共享，注重整體設計和系統推進。加強云計算、邊緣計算、大數據等數字新技術應用，加快工業互聯網平臺和標識解析體系的建設實施，為企業數據服務、應用創新和管理升級提供基礎平臺支撐，在挖掘工業數據潛在價值方面持續發力。構建實時高效的數據采集交互體系，制定基礎共性標準規范，連通設備、生產、產品等生產要素，通過對數據全面感知和建模分析，實現智能控制、運營優化和管理提升，助力企業提質降本增效[2]。

2. 數字化轉型落地途徑

關于數字化轉型目標落地，在技術方面要摸清數字化的現狀，規劃物流中心信息系統升級改進的框架，分階段建設新系統或對現有系統進行補充。

2.1 數字化系統現狀

煙草商業物流中心目前運行著關鍵的軟硬件系統，有掃碼管理電腦、掃碼設備、打碼機、品牌校驗、貼標機等30種以上設備，有物流綜合、營銷平臺、生產經營決策、入庫掃碼、領用出庫等20種以上軟件系統。這些系統已經成熟運行多年，是商業物流中心基本運作不可或缺的一部分。然而，僅憑這些系統本身，并不能直接為實現降本效率的目標提供足夠的支持，因為每個系統都在各自分管的業務領域運行，并沒有橫向整合，無法為本地的輔助決策提供綜合的數據和功能支持。

2.2 數字化系統建設規劃

實現數字化轉型的技術路徑之一是在商業物流中心現有的信息化軟硬件系統基礎上規劃新的數字化系統。當前，數字孿生技術正在逐步應用于智能制造領域，例如智能制造單元仿真[3]、智能倉儲[4]等應用場景。我們可以基于數字孿生技術體系進行規劃，結合分層體系架構思路，充分利用現有的軟硬件系統平臺，把它們劃入設備控制層和邊緣計算層，并從這些層中獲取設備實時數據和業務數據，再將數據匯總到數據匯聚層，然后在數字孿生管控平臺層中使用數據建模技術為業務應用建模，同時使用三維建模技術為園區實時業務監控應用建模，將數據輸入這些模型中，運行模型以向數字化應用層的智慧園區、智慧物流等方面的應用提供基礎功能支撐。

3. 系統建設過程中的難題與解決

在制造業企業的數字化轉型過程中，數據孤島的問題尚未得到有效解決[5]，煙草商業物流中心的情況也是如此。最大的難題是從現有系統中獲取和整合數據，這一過程非常困難，而重建業務系統的成本又相當高昂。在缺乏數據支持的情況下，無論多么強大的數字化系統，也只是空中樓閣。因此，數字化轉型的首要任務是解決數據獲取和整合的困難，以實現數據的全面在線。

3.1 現有系統中數據現狀

3.1.1 業務系統大多垂直管理，難以直接整合

商業物流中心的入庫、出庫、分揀、訂單、在途等業務相關的系統，均為垂直管理的系統，缺少本地獲取數據的接口，難以向數字化系統直接提供數據。

3.1.2 軟件系統種類繁多，接口協調困難

商業物流中心的軟硬件系統由不同的廠家開發，協調多個廠家互相開發接口非常困難，這是歷史問題，甚至有的廠家因為已經注銷而無法提供接口服務。

3.1.3 軟件系統數量大，接口維護難度大

商業物流中心的20種以上軟件系統，即使系統之間能夠互相開發接口，接口的數量巨大，維護工作量也會非常龐大。

3.1.4 自控、物聯等系統缺少實時數據輸出接口

商業物流中心的自控系統和物聯設備目前只與服務器或上位機交互信息，缺少對外輸出的接口，其數據難以直接接入數字化監控系統。

3.2 數據感知技術的研究和應用

數據感知技術是一種將工控網絡安全領域的態勢感知技術、機器學習技術和行業業務相結合的數據獲取技術。

網絡安全態勢感知是從時間和空間維度對網絡安全要素進行獲取、感知、理解和預測，綜合分析威脅信息，準確判斷網絡的運行狀態的技術。典型的網絡安全態勢感知系統功能和結構包括特征信息提取、當前狀態分析、發展趨勢預測、風險評估、模型及管理等模塊，其中特征信息提取需要采集和提取網絡安全數據，方法和種類很多，從網絡安全大數據即網絡流量中提取有用信息是形成有效態勢感知的關鍵 [6]。

基于網絡安全態勢感知技術，我們可以參考典型的網絡安全態勢感知系統架構，并結合從網絡安全大數據中提取有用信息的方法，借助煙草商業物流中心業務知識的積累，結合機器學習技術，創建數據感知技術模型，如圖1所示。

網絡流量數據感知技術模型的主要原理是：整理和分類業務數據的特征，構建網絡流量特征庫，并將其應用于數據感知引擎中。只要從網絡中獲取到流量，就可以通過流量數據清洗技術，將無價值的數據丟棄，然后通過數據感知引擎對流量數據進行處理，根據業務數據特征分析，提取關鍵的業務數據。

3.3 數據感知技術實現探索

基于數據感知技術模型的理論基礎，我們研發了數據感知與融合系統，并將其封裝到硬件中，形成數據感知功能的載體基座，即數據感知底座。該系統包含以下組件：

3.3.1 數據智能感知終端裝置

以數據感知技術模型作為核心，開發了數據感知軟件系統，并將其封裝到數據智能感知終端裝置中。該終端裝置具備多個網口，分別用于控制調試、接收流量和輸出感知數據等功能。它還具備網口定義功能，可以同時接收多個交換機鏡像口的流量。

3.3.2 多元異構數據感知中心裝置

以網絡流量數據感知為突破口解決數據整合的問題，集成多種數據獲取技術，結合業務知識將各種數據整合，并提供向上層應用輸出數據的接口，開發這些功能并封裝到多元異構數據感知中心裝置中。該裝置上具有多個網口，分別用于控制調試、接收感知數據、接收其他數據、對外輸出數據及Web界面訪問服務等，并具有網口定義功能，理論上可以同時接收多個感知終端的數據。

中心裝置與終端裝置之間是一對多的關系。在系統部署時，將終端裝置接入到目標交換機，并配置交換機鏡像口以接入鏡像流量。中心裝置則安裝在主機房機柜內，其輸出口連接主交換機的普通網口，以支持整合后的數據輸出和Web訪問。終端裝置可以通過旁路方式與中心裝置進行專線連接，也可以利用現場內網傳輸感知數據到中心裝置。

3.4 數據感知整合與應用探索

數據感知、整合與應用的探索在云南省煙草公司大理州公司物流中心進行了研究和落地試驗，主要內容有：

3.4.1 數據感知與整合探索

以入庫數據為例，入庫掃碼PC與決策系統服務器交互的流量，可以在現場部署感知終端裝置，從現場交流機上接入鏡像流量，流量中部分樣例數據原始內容如圖2所示。

研發過程中由業務專家、算法工程師、研發工程師配合，分析流量中的數據特征，配置到感知引擎中，實現各項業務數據的感知，感知終端預處理的部分樣例業務數據如圖3所示。

感知終端預處理的業務數據，通過內網發送到中心裝置，按照業務邏輯進行有機整合，還原本地物流中心完整的業務數據。已知入庫業務數據包括采購合同和明細信息，將從流量中感知出來的合同單據和品規信息以合同號為關鍵字，在數據感知中心進行關聯整合，得到相對完整的入庫單據信息，感知中心整合的部分樣例業務數據如圖4所示。

3.4.2 數據應用探索

在中心裝置上開發了基于Restful API的數據接口，將當前階段感知與整合的數據分業務領域打包成為數據輸出函數，供上層應用平臺調用。目前所整合的數據主要用于智慧園區和智慧物流的功能建設。在數字孿生架構下，將感知與整合的數據保存到數據層，經過治理應用于業務模型，使得各個智慧化業務應用逐步與事實聯動起來，如：利用整合后的出入庫數據，為實現智能倉儲提供數據支撐；利用橫向統一整合的業務數據，可以為實現園區業務整體情況監控提供數據支撐；借助工商協同的技術體系，可以同工業企業進行發貨、到貨數據的協同。

3.5 技術亮點

（1）時效敏捷：采用網絡流量感知，使得數據感知和整合的速度可以達到毫秒級。

（2）擾動零化：從交換機被動接收流量，對生產網的干擾為零，對當前正在運行的業務干擾為零。

（3）部署簡便：封裝到硬件中，直接在現場安裝部署；無須與原有系統開發接口，省去開發接口程序的協調工作和接口程序互相調試的工作。

（4）靈活擴展：感知中心與感知終端一對多的架構方式，使得系統結構開放，能夠在數據感知技術打破數據無法整合之僵局的基礎上，靈活集成各種數據獲取方法，實現數據的全面整合。

（5）適配廣泛：不僅僅用于煙草商業物流中心，還適用于煙草生產企業，以及其他行業。只要結合行業中的業務知識，就可以對網絡流量中的數據進行感知和整合，然后集成各種數據獲取手段，實現數據的全面整合。

結語

針對煙草商業物流中心數字化轉型目標中提質、降本、增效的要求，在當前階段圍繞以數字孿生為核心的技術體系，建設能夠實時、形象地監控園區全局狀態的系統，設計相關輔助決策的算法模型，并采用數據感知技術打破了多年以來數據難以整合的僵局，使得所建數字化系統切實運行起來，為今后數字化轉型的任務全面落地打下堅實的基礎。下一步的研究目標是全面實現園區內部和園區之間業務情況的管控，同時，在技術落地方面，以數據感知底座為基礎，可以集成RPA技術以獲取園區外系統數據，可以集成主機探針系統[7]以獲取園區內設備主機數據，逐步實現園區數據的全面集成，助力煙草商業物流中心數字化轉型落地的不斷探索。

參考文獻：

[1]《數字中國發展報告（2022年）》發布 我國數字經濟規模達50.2萬億元[EB/OL].（2023-05-29）.https：//new.qq.com/rain/a/20230529A01M1U0.0.html.

[2]王春英，陳宏民.制造業企業進行數字化轉型的動因和路徑研究——基于上海電氣集團的案例分析[J].當代經濟管理，2023，45（5）：43-49.

[3]惠記莊，周濤，丁凱，等.基于數字孿生的智能制造單元仿真實驗系統[J].實驗技術與管理，2023，40（2）：92-97，102.

[4]趙巍，連泰湖，張雷，等.基于數字孿生的自動化立體倉庫貨位分配優化方法[J].航空制造技術，2023，66（6）： 66-73.

[5]戴明鋒，陳永泰.制造業企業數字化轉型的方法與路徑研究[J].無錫商業職業技術學院學報，2023，23（1）：40-46.

[6]賈焰.網絡安全態勢感知[M].北京：電子工業出版社，2020：30-35.

[7]周磊，姜雙林，王蒙.工業主機行為數據的邊緣聚合探針裝置及其方法.CN115460066A[P].2022-12-09.

作者簡介：李超明，大專，政工師，研究方向：企業物流管理、物流系統決策；楊雪鍵，本科，工程師，研究方向：物流信息化、自動化、物流科技創新；通信作者：閆建春，本科，高級工程師，研究方向：工控網絡數據采集、數字化轉型。