物流信息一体化集成模式研究

王兆华

（苏州科技学院环境科学与工程学院，江苏苏州215009）

物流信息一体化集成模式研究

王兆华

（苏州科技学院环境科学与工程学院，江苏苏州215009）

为了解决物联网环境下物流信息系统运行的可靠性问题，提出传感网数据的一体化集成模式。依据传感网数据的特点、集成环节和数据使用的要求，通过对现行技术的比较，探讨了多层次上的深度集成方案，设计出以地理信息为核心的集成框架。这种从底层逐渐集成，追求标准化的集成方式，实现了特征级和决策级的一体化，从而提高传感网数据的利用效率，保证物流系统运行的稳定性。

物联网；物流信息化；一体化；地理信息

物联网开创了物流管理的全新平台，随之而来的是应用稳定性问题，这一问题的有效解决途径之一便是传感网的多传感器数据的集成。目前的集成研究主要关注数据格式的转换和具体的算法，且技术路径不一[1-3]，导致物流信息系统（LIS，logistics Information System）开发的多样性，带来系统运行的低效率，迫切需要探讨一种高效的集成模式。

1 物流信息集成环节

物流（Logistics）起源于二战时的美国军队，当时指“货物配送”，现在物流则是为物品及其信息流动提供相关服务的所有过程。物流信息化是运用现代信息技术对物流过程中产生的全部或部分信息进行采集、分类、传递、汇总、识别、跟踪、查询等一系列处理活动，以实现对货物流动过程的控制，从而降低成本、提高效益的管理活动，物流信息化是现代物流的灵魂，是现代物流发展的必然要求和基石。

物流信息化之初抽象为基础设施层和业务应用层的两层结构，这种简单的结构对功能有较大限制，存在诸多弊端[4]。海湾战争后十年的物资返运，足以证明这一点。

当代构建的对不同位置物理或环境状况数据进行获取、传输构成的传感网，按约定的协议，与互联网结合，进行信息交换和通讯，从而扩展为智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的综合网络，这就是物联网（IOT，The Internet of Things）。

物联网具备感知、传输、处理三个完整环节[3]。感知环节标识物体、获取数据；传输则以互联网为基础，通过网络传输数据到后台进行处理；处理环节就是处理信息，服务于应用，如图1所示。实践证明多传感器的数据处理，不仅局限于数据格式的统一，也涵盖物联网的各个环节，从而构成一种形式框架，其过程是用数学方法和技术工具综合不同源信息，目的是得到高品质的有用信息。“高品质”的精确定义取决于具体的应用[5]。这就是数据融合。

图1 物联网和物流信息化环节

目前学者专注于融合具体算法，少见物联网环境下多环节的统筹规划，呼唤集成一般模式的出现[6-7]。

物联网技术促进了人与物的交流，加快了物品流通与网络的融合，促进物流技术的进步，给物流带来机遇和挑战。物流信息化和物联网结合，促生智慧物流。

一般认为现代物流信息化建设涉及数据采集、物流公共信息平台、物流管理信息系统，其核心是信息的集成，集成必将涉及物联网的完整环节，需要对物联网环境下统一集成模式的探讨。

2 物流数据特点

物流数据具备物联网的固有特征，也蕴含自身的特点。物流领域专家认为物流具有活动范围大、涉及面广、信息种类多、动态性强、分类和筛选难度大等明确的特点[8]。

2.1 空间性与分布性

借助成熟的GPS和RFID技术的结合，物联网能获取物体的位置信息，监测物体的移动，以此回答“我在哪里？”的问题。

空间位置是多传感器获取的诸多数据间的明显关联，将这些信息联系到一起，让人们有序地组织、整合、分解、应用它们。

通过实时感知物体位置及其状态，对物监测、监管、监控，让物体“说话、听话并按需行动”，从而实现物体的智能化。如智能交通和最近采用的区间车速监测技术，在物流管控中，更显示了位置数据无可替代的作用。

物流实质是物质的流动。但位置、空间关系数据和相关图形处理的难度远大于一般属性和图形，造就了管理的难度。而互联网和一般的系统并不管理位置和空间关系数据。

空间性应为物联网信息的最显著特性。

2.2 多样性与异构性

对象、组织、概念、标准、设备、采集方式、载体形式，等等的不同，带来了物联网信息的千差万别，其类别、形式、内容多种多样，还混杂有大量的模糊数据、隐性数据。物联网信息按大类就可分管理对象信息、感知设备信息和实时信息三类[9]。

多样性带来物联网数据的异构性，包括系统平台异构性、数据库异构性和数据语义异构性多方面[10]。数据结构、操作系统、编程语言和管理方式等存在巨大差异。

这要求网络和终端的管理能力具备相当的弹性，即管理能力可配置，这是目前物联网发展广泛应用的一个瓶颈。因此，大范围的物联网应用，需要完整的后端管理平台。

2.3 直观性与可视化

为应对海量级数据，提高信息、知识的理解和传播效率，提供人们应用的便利性，要求将数据进行直观化的科学可视化。

除此之外，感知数据还具有实时性、交互性、流动性等特点[11]。

因此，物流信息的处理除置于物联网的背景下，还需要考虑数据的特点，其复杂性呼唤着物流信息处理的全新技术路线。而GIS（地理信息系统）的多元空间数据融合思路，技术成熟，能充分满足这一特点的要求。

3 物流信息一体化技术方案

首先，物联网背景存在多感知器、多数据源、多种获取手段、多时空、多语义、多格式、多尺度、多样性，对信息交换和高效运行带来挑战，需要对多传感器数据统一格式。

其次，物联网的感知、传输、处理环节，对应于实用的表示层（软件平台）、业务层和数据层三个层次结构[12]。表示层主要用做数据定义、数据传递；业务层对表示层的指令进行解释，并对相应数据信息进行获取、处理、检验以及写入，等等工作，实现数据信息资源在业务逻辑层面上的流动；而数据层则主要是用来实现数据信息的管理与存储，同时提供数据访问接口，因此，数据层也是整个信息系统的核心层。需要以满足应用为导向，在应用尺度上集成，以消除异构和语义差异的不利影响。

第三，当代智慧物流的信息物理融合系统（CPS，Cyber Physical System）要求信息系统和物理系统深度融合，信息处理过程和物理过程紧密集成，让计算对象和物理对象形成一个整体[13-14]。

故完整的数据集成应包括物联网结构的三个层次。第一层对应传感网内的特征级融合，后两层对应于决策级融合。这种涉及三个完整层次的深度集成可称之为一体化。其涵义就是指多个相互独立的实体通过某种方式逐步结合成为一个单一实体的过程。一体化正是数据融合的终极目标，它是一种动态融合。如图2所示。

图2 物联网信息集成层次

而目前的技术与标准并不成熟，据权威预测，到2015年左右才会看到成熟的物联网框架，出现成熟的标准[15]。因此，需要探讨一体化的模式。

3.1 数据集成

数据的集成就是对多源数据进行集成，是多传感器信息的必然要求，又是实际应用集成的前提。相比于其他的集成层次，它属于物理级集成。其关键点是数据组织的一致性与共享。

针对众多数据格式，现阶段主要采用数据交换方法[16]。不同格式数据中最难处理的是空间特征和可视化图形，现有的空间信息集成分别采用基于转换器、数据标准——即借助统一的中间格式、数据标准来实现数据文件格式转换，并实现了难度较大的栅格、矢量间的转化。

虽然能解决数据交换与共享，但频繁的转换影响系统效率。

最近学者提出了物联网异构信息集成方案。模型对不同传感器或RFID的信息进行归一化及数据清洗，在传输和应用环节，对异构信息进行信息融合及智能处理，主要借助了数据挖掘的思路[17]。

3.2 软件平台层集成

软件集成平台是多个业务功能应用组件协同的支撑软件系统，是将当前的用户界面当做集成坞，对各子系统继续更高等级的整合，以实现界面操作、显示等方面的统一，提供多个应用软件系统或组件间的信息共享与互操作所需的通用服务，对应于物流信息化的公共信息平台。支撑平台用来支持系统内部信息系统之间的数据交换及互操作，进而实现系统内信息集成和过程集成。

软件平台是对信息更高层次的集成，属于逻辑级集成。

目前系统集成的方式主要包括面向信息的集成、面向过程的集成和面向服务的集成3种方式。面向信息的集成主要指数据共享和交换，实现方式有常规的数据复制和交换接口等。面向过程的集成则通过工作流让数据在不同应用之间流动。面向服务集成主要支持公共业务的松散耦合集成[18]。不难看出，集成的实现技术越来越重视开放性和标准化[19]。

GIS作为统一的集成软件平台，已能完美融合GPS、RS等数据，人们称这样的系统为“S3S”集成，分别采用基于公共接口和直接访问——借助统一的接口函数规范和强大的文件读取插件，以松散、紧密和完全方式实现一体化应用，因此，以GIS作为参照体系，进行标准化的扩展，将是构建IOT环境物流支撑平台的有效手段。

3.3 业务平台层集成

业务层集成主要完成离散化业务的功能衔接，它是根据用户的表达需求，实现行业信息的整合，提供大量数据的存储、分析和挖掘，提供开放接口，自动匹配适合的传感器资源，提供简单、快速的业务开发环境。从而让业务提供者专注于业务应用的开发，关注业务数据上传、下载和业务流程的处理，无需分散精力处理不同的传感器、不同的电信能力以及不同的门户系统。并服务于产业链上的各参与方的集成。实质是对信息概念级的集成。以GIS为基础的LIS往往采用二次开发，将物流业务管理功能加以整合，在数据和平台层共享数据，并遵循业务级的统一原则。

有些学者认为，系统对接采用的协议尽量采用目前运营系统的通用协议，而没有必要使用制定新的协议规范[20]。但业界还是普遍认为建设统一的物联网业务运营支撑平台标准迫在眉睫[15]。

所以物联网信息集成关键在感知、存储和应用的标准化问题。

3.4 一体化技术方案

综上，IOT环境下需要对物流信息进行更有效的集成，物流信息一体化模式必须与IOT相一致，应包括：①数据格式统一化；②处理层次全面化；③网内处理集中化；④表现形式可视化；⑤融合算法智能化[11]。

针对物联网架构、物流管理的要求和“S3S”技术，可构造物流系统四层架构，如图3所示。

由此概括出物流信息一体化集成模型，如图4所示。

方案中涉及两个系列的集成技术：（1）物流3S集成，即GPS、S3S、GIS技术的综合应用。GPS的位置和其他多传感器数据，特别是位置数据，需要从底层开始融合；空间信息S3S集成平台，通过松散、紧密和完全等方式，实现信息的集成，具备同时管理各类数据的能力，成为集成平台的必然技术；应用层LIS需要可视化的管理型GIS架构。（2）3D应用集成，即DW（数据仓库）、DM（数据挖掘）、DSS（决策辅助系统）集成。海量信息需依赖公共信息平台的数据仓库，数据关联、知识发现需要数据开采，业务运营则需要决策支持的功能，它实际是一个空间决策支持系统（Spatial Decision Support System）。

图3 S3S信息集成框架

图4 物流信息集成框架

4 结语

空间位置特征是物联网信息的重要特征，是传感网数据集成的关键，借鉴空间信息集成技术，从底层开展集成，是一体化方案的基础，后续的深度集成能推动LIS效率与稳定性的全面提升，这种构架和信息物理融合系统是一致的，符合当今技术发展趋势。

从物联网发展和系统集成的角度，物联网需要系统的开放、传输的顺畅及运行的高效，亟需加强的是各类标准的建设，特别要重视信息底层集成标准制定，这样才能建立有效的高层集成和应用，从而减少物流信息化的盲目性。

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Study on the model of logistics information integration

WANG Zhaohua
（School of Environmental Science and Engineering，SUST，Suzhou 215009，China）

To solve the reliability problem in the running of logistics information system in the environment of Internet of Things,the author put forward a model of data integration in sensing network.In accordance with the characteristics of multi-sensor's data in sensing network and the requirements in integration links and data use, and by comparing it with the current technology,the author discussed the deep integration method at multi-levels and worked out a reasonable implementation framework for geographic information.This integrated approach seeking after standardization from the primary level makes it come true the integration of multi-sensor at featurelevel and decision-level.It improves the utilization efficiency of sensing network data and secures the operation stability of logistics information system.

IOT；logistics informatization；integration；geographic information

P208

A

1672－0687（2015）03－0065－05

责任编辑：谢金春

2014－10－22

住房和城乡建设部研究开发项目（2011-k9-23）

王兆华（1964-），男，安徽宿州人，副教授，研究方向：地理信息系统。