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国家冷链物流 大数据云平台的建设与应用

发布时间:2022年11月10日 来源:中国自动识别网 作者:张秋霞 张铎

国家对冷链物流产业给予高度关注,相继出台扶持政策,要求实施城乡冷链物流基础设施补短板工程。2021年出台了我国冷链物流领域第一份五年规划——《国务院办公厅关于印发“十四五”冷链物流发展规划的通知》,该通知紧密围绕冷链物流体系、产地冷链物流、冷链运输、销地冷链物流、冷链物流服务、冷链物流创新、冷链物流支撑及冷链物流监管体系等方面,对冷链物流的全流程、全环节、全场景提出了更高的发展要求。首次从构建新发展格局的战略层面,对建设现代冷链物流体系作出全方位、系统性部署,提出一系列务实、可操作、可落地的具体举措,对“十四五”时期冷链物流高质量发展、健全现代冷链物流体系等具有重要的指导意义。
2021年国家层面出台的相关冷链政策、规划超过69项,多维度指导部署冷链物流行业健康发展。2022年以来,我国中央和地方政府出台多项政策支持冷链物流发展,据不完全统计,1~6月,累计出台冷链物流相关政策54项,包含综合规划类、产业扶持类、金融与补贴类、安全与监管类、纾困解难类和标准规范类等六大类政策。各地方政府根据国家战略方针陆续出台相关规划政策,据不完全统计,各省的冷链相关政策、规划超过581项,主要为补短板、促发展的整体方向,在冷链发达的省份冷链政策偏向于扶持龙头和建设行业金字塔的趋势。由市场为主,政策引导为辅的优胜劣汰模式来推该进行业发展。近几年来,冷链政策释放,无疑给冷链物流发展创造了有利的环境,表1。
表1  国家冷链重点政策文件(部分)
随着互联网技术和信息技术的快速发展,冷链物流的高效运作成为了可能。互联网和信息技术实现了数据的快速、准确传递,提高了冷链企业在库存管理、装卸运输、采购、订货、配送发运、订单处理等方面的自动化水平,促使订货、包装、仓储、运输、流通加工一体化。
冷链企业信息系统不断增多,复杂性日益提高,特别是网络应用环境的延伸,跨平台的分布式应用比重逐渐增加。为用户提供功能强大、效率高、可操作性强的信息查询服务是任何信息系统基本的重要功能。但是许多信息被分散在多个系统中,信息名称、表现形式和查询方法等都有所不同,这给信息的管理和使用带来了极大的不便。因此,建立基于标准的、统一的、集中的信息库和协同方法在冷链物流的开发中变得越来越重要。
 
总体设计
建设目标
通过统一的规范和标准,冷链物流活动过程中息息相关的物品、设备、参与方、地点等一系列物联网标识相互映射,实现冷链物流行业内各参与方通信、互连、转换、可移植性和安全性标准接口的公共基准平台,可消除由于应用范围、构建方式、系统结构、数据资源等方面所产生的各参与方系统间的差异,实现信息的高度共享,保证数据交换的透明、简便、可靠、安全。
冷链物流大数据云平台,建立以全程监管为基础、资源整合为支撑、信息化平台为保障的体系框架,以集约化方式搭建的冷链物流大数据云平台,将冷链物流信息采集、产品追溯、温度监控、统计分析等功能于一体,可广泛应用于食品、农产品行业的冷链供应链管理中。实现了冷链供应链上各企业的信息透明化,可按区域、行业对企业数据进行划分管理,通过冷链物流业务系统及物联网设备,可以让冷链运输过程中的温湿度信息自动采集、位置图像信息自动存储、业务单证信息解析可查、产品追溯信息移动可查、冷链报警信息智能处理等,还会通过冷链物流监管系统对冷链物流业务系统进行监管,确保冷链运输的信息真实可靠性,平台可实现单品从生产到运输、储存、销售的全程温度实时监控,同时为使用者提供一个产品全程追溯的查询平台和数据分析展示窗口。平台的大数据展示系统会以多种丰富形式、更加直观的方式,展示数据分析统计结果。
构建思路
总体建设思路概括为:“123”,即一个核心:以建设冷链物流大数据云平台为核心;两个出发点:以平台的实际需求为出发点,以系统的可集成性、可扩展性和再开发性为出发点;三个子系统:以构建冷链物流业务、监管及可视化三个子系统为主要任务。冷链物流业务系统主要面向冷链物流业务全链条过程,利用设施设备、信息共享等技术,采集业务过程信息,包括单据、温湿度、地理位置等,存储概要信息,实现全程追溯。冷链物流监管系统实现对冷链物流业务的监管,包括温湿度报警、位置偏差等实时监控。冷链物流大数据可视化系统(展示系统)直观展现数据,通过对数据的处理、分析等,实现各种图表、趋势、占比等情况的可视化展示。
架构设计
冷链物流大数据云平台是由大数据展示系统、冷链物流监管系统和冷链物流业务系统构成。冷链物流业务系统的核心是冷链供应链管理系统,如图1所示。
图1  平台架构图
 
冷链物流大数据云平台的主要业务数据源于冷链物流业务系统;大数据展示系统中的统计、分析和展示的数据,主要源于冷链物流业务系统,还有一部分来源于冷链物流监管系统;冷链物流监管系统的数据源于冷链物流业务系统和物联网设备采集的数据。冷链物流大数据云平台中的企业、产品、设备基础信息、交易单证信息、物流信息、以及其他相关信息,可以根据实际需要,从其他系统通过多种方式便捷导入,如图2所示。
图2  平台数据关系图
标准规范
冷链物流标准规范,对冷链物流行业是非常重要的,只有实现冷链物流标准规范,才能在国际经济一体化条件下有效实施冷链物流系统的科学管理,加快冷链物流建设,促进冷链物流系统与国际系统和其他系统的衔接,有效降低成本,提高冷链物流的经济效益和社会效益。
•冷链物流标准规范是实现冷链物流现代化、智能化的重要手段和必要条件;
•冷链物流标准规范是产品质量的保障;
•冷链物流标准规范是降低物流成本、提高物流效益的有效措施;
•冷链物流标准规范是冷链物流企业进军国际市场的通行证;
•冷链物流标准规范是消除贸易壁垒、促进国际贸易发展的重要保障。
基于“共性先立,急用先行”的原则,依托物流标准与大数据标准的现有基础,联合TC267、TC269、以及TC287等国家标准专业委员会,共同编制国家冷链物流标准,积极推进行业龙头企业、行业协会及专业委员会等共同编制团体标准,并向国家和行业标准上升转化。
充分发挥行业协会的影响优势,建立冷链物流大数据产业联盟,进一步加强标准的培训、宣贯工作,通过培训、咨询等手段推进标准宣贯与实施。
 
功能分析
冷链物流业务系统
冷链物流业务系统的核心是冷链供应链管理系统,以集约化方式搭建的冷链供应链管理系统,集冷链物流信息采集、产品追溯、温度监控、统计分析等功能于一体,可广泛应用于食品、农产品冷链供应链管理中。冷链供应链管理系统是基于协同供应链管理的思想,配合供应链中各实体的业务需求,使操作流程和信息系统紧密配合,再加上物联网设备,做到各环节无缝链接,形成物流、信息流、单证流、环境流四流合一的领先模式。实现整体供应链可视化,管理信息化,整体利益最大化,管理成本最小化,从而提高冷链运输的水平和监管,为使用者提供一个产品全程追溯的查询平台,如图3所示。
图3   冷链物流业务系统架构图
 
冷链物流业务系统主要面向企业用户,通过产品追溯APP面向消费者,通过企业用户的地理位置进行划分,在系统之下有中央平台(北京、上海、山东、广东和河北以外的省份)、北京平台、上海平台、广东平台、河北平台和山东平台等,每个平台之下是相应省份的各类企业。企业分四种类型,销售企业、生产企业、运输企业和仓储企业。
冷链物流业务系统的操作流程是销售企业从生产企业采购商品为开端,到商品运到销售企业为止的整个过程,如图4所示。
图4 业务操作流程图
 
在这个物流过程中,所有的单据全部跟最初的订购单建立联系,通过订购单可以查询关联的后续单据,也可以用物流过程中的某一个单据,查询订购单,再经过查询订单关联的其他单据,根据单据和托盘的关系,就可以了解整个物流过程,即何时、何地、运输何种货物。
冷链物流监管系统
对冷链物流业务系统进行监管,保证企业信息及产品信息的真实性、冷链运输过程、冷库的实时监控。冷链物流监管系统主要分为三部分,基础信息监管、物流信息监管、其他信息监管。
基础信息监管  对冷链系统中注册的企业和产品信息,进行审核,审核信息的真实性、时效性、是否为GS1成员等。还会对企业所属的冷库、冷车、司机、温湿度数据采集设备、监控设备和GPS设备的信息进行监督。
物流信息监管  运输信息,实时监控车辆在运输过程中的温湿度信息、GPS地理位置、运输车辆车况和司机信息等。通过冷链业务系统下,单证业务和在运车辆的车载物联网信息采集设备的信息,通过地图轨迹的形势,实现在运车辆的实时监控。仓储信息,实时监控冷库和冷柜的温湿度信息,视频监控,通过冷链物流业务系统存储的历史信息和物联网设备采集的数据,可以对冷库和冷柜的温湿度环境和视频画面进行7x24小时的监管,保证产品在存储过程中的安全性和真实性,为冷链产品溯源提供可靠依据。报警信息,对冷链物流业务系统下的所有物联网温湿度采集设备进行监管及整体的监控,通过数字、表格等形式显示当前的温湿度信息,最近时间内的温湿度变化趋势能够一目了然。当温度发生报警时,监管系统会在发出报警信息的同时,储存记录,为数据展示提供真实的分析数据,如图5所示。
图5   冷链物流监管系统架构图
 
其他信息监管  通过对冷链物流信息进行统计分析,对企业或产品进行综合评定企业的级别,根据级别;决定企业是否列入企业黑白名单或产品黑白名单。评定的信息依据是全方面的,如订单的生产周期、运输周期、运输中温湿度的保障、冷库冷柜温湿度的历史记录等。
冷链物流大数据展示系统
数据导入是大数据展示系统数据可视化的基础,关系数据源和大数据展示系统的数据导入,支持手动逐条录入,也支持CSV文件批量导入和接口导入数据,具有门槛低、操作简单等特点。可导入企业相关信息、产品信息、单据信息、温湿度信息、GPS路径信息、报警信息、设备信息和销售信息等。
通过对数据进行集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析方法,对冷链物流数据进行分析,通过数学方法对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
大数据从采集、存储、治理到管理,对冷链物流异构数据资源进行数据转换与清洗、数据指标化、标准化、规范化入库,实现对冷链物流全链条数据治理,如图6所示。
图6  冷链物流大数据处理结构图
 
通过数据的采集、清洗、提取、分析、处理后,以多种丰富形式、更加直观地展示数据,支持数据实时同步更新。大数据展示系统旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据。 
 
应用展望
国家冷链物流大数据平台将冷链物流信息采集、产品追溯、温度监控、统计分析等功能于一体,可广泛应用于食品、农产品冷链供应链管理中。采用互联网+物联网+冷链物流+供应链的技术路线,基于GS1国际标准体系框架,形成了冷链物流企业业务协同与产品追溯系列技术标准,通过数据中心云平台、区域管理平台和冷链企业业务应用系统,赋予国家冷链大数据平台广阔的应用空间,如图7所示。
图7  应用场景示意图
 
设计、开发到运营过程中,得到北京交通大学物流研究院、北京网路畅想科技发展有限公司、北京中物联物流规划研究院、中国物流与采购联合会大数据分委会、中国条码技术与应用协会、中物联大数据有限公司、大唐融合通信股份有限公司、北汽福田汽车股份有限公司等多家行业协会、科研院所和企业的支持与参与,该平台从中国物流与采购联合会将该平台的相关情况上报了国家发改委、市场监管局等做过专项汇报。该平台业已上线,目前由北京网路畅想科技发展有限公司运营维护。
 作者单位:张秋霞 北京交通大学经济管理学院;
张铎  北京网路畅想科技发展有限公司
《中国自动识别技术》2022年第5期总第98期

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