智慧物流的定义范文

导语：如何才能写好一篇智慧物流的定义，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

智慧物流的定义

篇1

第一条　根据“山东省财政厅（56）财行字第153号关于解决国家机关工作人员因自行租赁住宅租金高负担重的问题的通知”结合我市具体情况，制定本办法。

第二条　计租标准：

一、定分：一律按照青岛日报1956年5月3日公布的“山东省青岛市公共房产住宅租试行规定”（以下简宅租金定分标准及其他条件增减表”评定房租“分”数，作为工作人员应交租金的评分标准。

二、分值：每一房租“分”值定为人民币2．6厘。

三、附属面积的租金拆扣率：凡一户使用的内走廊和厨房而所间等，按照住房标准50％收租；2户使用者按30％计租（两户分摊）；3户以上共同使用者不收租。

四、新建住宅及花园住宅与院落空地面积圈套的住宅，可不按市标准第六、七两条执行。但第六条中“如因房屋修缮条件发生变化时，随时调整房租‘分’数，一般在每年年终重新评定”仍依照执行。

五、房租的计算方法与市标准同。其中分值与附属面积折扣按本办法执行。

第三条　房租补贴及交租方法：

一、机关统一承租之宿舍：一律按本办法第二条规定评定租金，由所在机关从工作人员每月工资中扣交，不再补贴。其中

公房租金：按扣交数由机关汇交房管局。

私房及委托房管局管理之私房租金：按照租赁价格由机关按月交付房主或房管局，其差额由机关房屋租赁费内报销。

本单位工作人员住在其他单位统一承租之宿舍，应由本单位按月坐扣租金转交承租单位汇交房管局。

二、个人自行租赁之住宅：亦按本办法第二条规定评定租金，并由机关按月坐扣。其实交租金高于机关宿舍租金标准部分由机关予以补贴，其中：公房及委托房管局管理之私房租金：由各单位按照房管局发给之缴租赁证的月租额从工作人员每月工资中坐扣52％，补贴48％，全租汇交房管局。

私房租金：应按协议租金并凭有关租约凭证差多少补多少，其租金由工作人员自行按月向房主付租。

三、机关自有之房屋：亦按本办法第二条评定租金，直接向工作人员扣租，可由机关作为房屋修缮之用。

第四条　工作人员之房租补贴均列机关房屋租赁费内报销。

第五条　工作人员住房面积标准：

一、住房标准“（不包括墙壁、走廊、楼梯、过道间、厨房、厕所、卫生间等附属间的面积，下同）。

1．市长级以及相当于市长级的工作人员，每人20平方公尺。

2．局、处长级以相当于局、处长级的工作人员，每人10平方公尺。

3．科长级以及相当于科长级的工作人员，每人7平方公尺。

4．一般干部每人5平方公尺。

5．勤杂人员及各级工作人员的家属、保姆、小孩，均为每人4平方公尺。

6．凡不执行国家机关工作人员30级工资标准的单位，其工作人员应住之面积标准由各主管单位比照上述标准自行确定。

7．单人宿舍的计租面积仍按每人4平方公尺计收租金，不足4平方公尺者，按实住面积计租。为了计租工作便利，各单位可根据实际情况自行掌握。

8．（略）①

二、个人自行租赁之房屋每户均按上述标准计算其应住面积予以补贴，如因房屋构造关系及其他原因，其实住面积总数在不超过应住面积总数的20％时，仍可按补贴办法，差多少补多少，其再超出部分不予补贴，由个人自理（如有特殊情况，作为个别问题解决）。但附属房间面积的租金差额仍予仍补贴。

计算工作人员应住面积的人口，系指与工作人员共同居住或由其供养生活者进行核算，如工作人员之亲属，在其他单位另有住所寄宿但必须定时返回居住者，亦作为同居人口计算其应住面积总数。

第六条　工作人员住宅租金补贴范围：

凡国家机关工作人员（包括其供养的家属的内）因机关住房不足，自己又无私有住宅，必须在外租赁住宅，而租金高于机关宿舍租金者，其高出部分应由所在机关予以补贴，但工作人员在本市自有房屋出租，加租住宅者，不予补贴（加租住宅租金高出其出租一部分者，亦应按各项规定予以补贴）。

第七条　工作人员之人口增减及住房变动，均由本人申请，经由机关批准后可随时调整其房租补贴数额。

第八条　工作人员调动工作后，其房租补贴均由其调入单位负责。至于是否补贴，应依其单位是否实行房租补贴办法确定之。

第九条　（略）②

篇2

关键词：物联网；智慧城市；RFID；云计算

随着信息技术的不断发展，城市信息化应用水平不断提升，智慧城市建设应运而生。以物联网、云计算、移动互联网为代表的新一代信息技术推动了智慧城市的逐步形成，那么物联网也就成为了智慧城市信息服务体系的核心技术。

1 物联网――智慧城市建设的核心技术

1.1 物联网的定义

关于物联网的定义众说纷纭，自1991年，美国麻省理工学院（MIT）的Kevin Ash-ton教授首次提出物联网的概念以来，到现在为止对物联网的定义有多种，还缺乏一个清晰的定义，但物联网的基本概念框架已经形成。目前，能够被普遍接受的说法是，物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是继互联网之后世界信息产业发展的又一次浪潮，主要是运用激光扫描器、全球定位系统、射频识别（RFID）、红外感应器等信息设施进行传感，按照事先有的约定，将物与物相连在互联网上，进行信息交换和通信，通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中。

1.2 物联网的关键技术

1.2.1 Internet技术

物联网的英文名称是“Internet of things（IOT）”。顾名思义，物联网是物与物相连的互联网，从本质上说还是个网络，所以物联网的核心基础仍然是Internet技术，它是在Internet技术的基础上延伸和扩展的网络。

1.2.2 射频识别技术

RFID是一种传感器技术，非接触的自动识别技术，融合了无线射频技术和嵌入式技术，是物联网的信息采集层技术之一，在自动识别、物品物流管理方面有着广阔的应用前景。RFID分为Passive RFID、Active RFID和半Passive RFID三种。所有的RFID系统都包含附着在设备上的电子标签、与电子标签交互的读写器以及把读写器连接到中心数据库的后端系统这三个基本组件。

1.2.3 短距离无线通讯技术

物联网是把RFID标签里的数据通过无线传输技术发送到中心系统中，无线化是控制领域的发展趋势，尤其是工作于ISM频段的短距离无线通信得到了广泛的应用，各种短距离无线通信都有各自合适的使用范围，物联网用到的无线传输技术主要包括Wi-Fi技术、蓝牙技术、ZigBee技术、UWB（ultra Wideband）技术、移动Ad hoc网络技术及相应的NS2仿真技术等。

1. 2.4 无线传感网络技术

无线传感器网络是当前信息领域中研究的热点之一，传感网络与RFID系统融合能更好的获得物体的位置、温度、移动性等状态。传感网络由一定数量的传感节点组成，传感器节点可以连续不断地进行数据采集、事件检测、事件标识、位置监测和节点控制，传感节点的这些特征和无线连接方式使得无线传感器网络的应用领域非常广阔，目前已经广泛应用于环境、医疗、交通、军事、工业、商业和航空等诸多领域。

1.2.5 嵌入式技术

物联网实际上是一种基于互联网的嵌入式系统，把物理对象相连，嵌入式系统与无线数据传输网络相结合，满足了局域网的协议要求以及网络拓扑结构、动态路由的数据传输要求，形成了真正的物联网，做一个形象的比喻，在物联网中传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。所以说如果没有嵌入式技术的支持，就不会有物联网的进一步扩展。

1.2.6 大数据处理技术

相比传统的互联网，在物联网中，对大数据技术具有更高的要求，物联网中的数据量更大、数据更加多样化、数据传输速率更高、数据真实性要求更高。可以得出，大数据处理技术是物联网中关键的必需技术。

1.2.7 云计算技术

云计算的基本形态就是将数据计算从本地转移到服务器端，本地只是进行数据的传输与执行，这与物联网的整体概念是完全相符的，物联网借助云计算技术的支持可以更好的提升数据的存储以及处理能力，从而使自身的技术得到进一步的完善。可以说物联网对云计算有着很强的依赖性，没有云计算技术，物联网就无法提供各种基于海量数据的服务。

2 物联网技术在智慧城市建设中的应用

智慧城市是一个庞大复杂的工程，不同的城市需要制定符合各自特征的总体规划，每个城市的资源、发展状况不同，要充分考虑各个领域之间的关系，全面建设一个智慧城市技术体系。物联网技术是创建智慧城市的关键技术，智慧城市的兴起正是源于物联网技术的突破性进展。物联网技术的应用体现在智慧城市建设的方方面面，目前智慧城市建设正处在一个快速发展、全面提升的阶段，据世界银行测算，一个百万人口以上的智慧城市的建成，在投入不变的前提下，实施智慧化管理和服务将能增加城市的发展红利2.5-3倍，为了抢占智慧城市的至高点，世界各国掀起了智慧城市建设的热潮，截至2013年明，国家住建部也分两批公布了193个智慧城市试点城市，目前上海、深圳、南京、宁波、广州、沈阳、武汉、西安等二十多个城市的智慧城市建设已经驶入快车道。根据我国智慧城市的发展现状，本文选取比较成熟的建设领域进行阐述。

2.1 智慧交通

智慧交通系统以国家智能交通系统体系框架为指导，通过监控、监测、交通流量分布优化等技术，完善公安、城管、公路等监控体系和信息网络系统，建立以交通诱导、应急指挥、智能出行、出租车和公交车管理等系统为重点的、统一的智能化城市交通综合管理和服务系统，实现交通信息的充分共享。在交通信息资源整合的基础之上，基于全面的数据，建立分析模型，提高交通行业辅助决策能力，全面提升监控力度和智能化管理水平，并对各类交通信息进行综合处理和，在确保交通运输安全、畅通的前提下，提高公众服务水平。

2.2 智能电网

智能电网通过对整个电力供应体系的自动化来提高电网的可靠性及效率，传感器技术、信息技术与先进的设备技术、先进的控制方法相结合，实现了在可靠性、安全性、经济性、高效性、环境友好等方面的目标要求。智能电网的建设，让生活更便捷，可以实现对智能家电的实时控制和远程控制，还可以为互联网等提供接入服务。在节能与环境方面，智能电网可以提高能源利用效率，实现节能减排。智能电网的建设强有力的推动智慧城市的发展。

2.3 智慧物流

智慧物流是通过RFID、传感器、移动通讯技术等让配送货物自动化、信息化和网络化。智慧物流更重视将物联网、传感网、互联网整合起来，通过动态科学的管理，实现物流自动化、可视化、可控化、智能化。智慧物流的发展可以降低物流成本，加速物流产业的发展。随着物联网的发展，将企业的物流系统、生产系统、采购系统与销售系统智能的融合，智慧物流将融入企业的各个环节之中，形成智慧企业。

2.4 智慧医疗

智慧医疗由智慧医院系统、区域卫生系统、家庭健康系统三部分组成，物联网技术在智慧医疗的各个领域都有关键性的应用，它包括药品领域、远程监护和家庭护理、医疗信息化、医院急救、以及医疗设备和医疗垃圾的监控、血液管理、传染控制等多个方面。

2.5 智慧家居

智慧家居是利用物联网技术将家中的各种设备连接在一起，根据用户的不同需要进行组合，采用模块化结构，提供家电控制模块、照明控制模块、室内外遥控模块、防盗报警模块、环境监测模块、暖通控制模块、红外转发以及可编程定时控制等多种功能模块。

2.6 智慧环保

智慧环保是借助物联网技术，把感应器和装备嵌入到各种环境监控对象中，通过传感手段实时监测水、大气、噪音、废弃物、化学品、辐射等各类关键环境要素的状态，并将监测数据实时传递和共享，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的智慧。

篇3

云计算已无处不在

现在云计算这个概念非常热，能不能讲讲到底什么是云计算?

王阳：目前这个概念没有统一的定义，中国电子学术云计算专家委员会80多位专家，用了两年多的时间给出了一个基本的看法。他们认为：云计算是一种基于互联网的计算模式，根据这种计算模式，所有的计算资源或者叫交互能力，都是动态可伸缩的，且被虚拟化的。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，可大大降低成本。

我们依然听得“云山雾罩”，能否具体说说云计算到底有哪些优势?

王阳：云计算的第一个特点，就是系统具有可扩展性和规模性，很容易实现各种资源的共享，并可实现资源的动态分配管理。另外，还有一个特点是跨地域，像百度的搜索引擎，其主要的服务器虽然可能是在上海，但所有的中国人都可以用百度非常方便地搜索信息。实际上，搜索本身就是云计算非常典型的一种服务模式，为搜索所做大量的后台存储和处理的工作，就是云计算。

为什么要有云计算?云计算对企业有哪些价值?

王阳：云计算使我们的计算资源能够合理地配置，使应用能够随着我们的需求变化而变化，还大大节约了IT运营维护的费用，企业之间的资源也可以互补。对于用户来讲，不需要购买软件和硬件，甚至也不需要知道谁来提供这个服务，用户只要关注自己需要怎样的资源、得到怎样的服务，就可以了。应该说，中小企业是云计算最大的受益者。

行业云实现商务流程标准化、自动化

能不能通俗一点，用企业的案例来说明云计算的运用?

王阳：比如说医疗行业，病人的电子档案应该怎样管理，医生之间的协作平台应该怎么做，所有这些都有一些标准。如果把这些标准拿出来，而且按照每一个行业进行集聚的话，这就是一个行业云。行业云对我们生活非常有用――这是云计算最终的价值体现。按照IBM提出的“智慧地球”的概念，有智慧医疗、智慧交通、智慧制造，各个行业都可以去应用这个架构。

行业云是什么概念?有没有更为通俗的解释方法?

王阳：云是一个比较具象化的概念，很多人坐飞机时会有一个感觉――把云踩在脚下。这时候，你就觉得云是实实在在的；而你仰头看天时，总觉得云是飘忽不定的。十年之后云计算会怎么分布呢?我认为，企业的系统上面会飘着两朵云，一个是私有云，一朵是公共云。公共云是为所有外界的人服务的，私有云是为行业或者企业服务的。通过这两朵云，不管是企业内部的人，还是企业外部的人，相互之间都能够协作。行业云就是一个协作的平台。

云计算让中国企业实现跳跃式发展

中国在云计算，特别是在行业云方面的发展，有什么商机?

王阳：中国的企业相对于国外企业来说，信息化水平比较低。但是如果我们打造行业云，把行业当中最好的流程放上去，把它做成一个生态系统，让整个行业的上下游都在这个云计算的过程中进行交互，价值就相当大，可以实瑚跳跃式发展。国外的企业正在努力往这个方向走。

不管什么行业都可以运用云计算?

王阳：通过行业云，我们可以一下子提升整个云计算的水平，这是我们国家和企业面临的很大契机，在中国各行业发展计划中，行业云就是一个非常好的应用方向。不管是在金融、贸易、物流，还是制造、石油、化工，都可以用行业云、用行业的流程，把它打造成为一个非常有效率的智慧行业。

有人认为，中小企业可以先进入低成本、信息流非常充裕的云服务，来提升自己在行业中的竞争力。你如何理解呢?

王阳：云计算和物联网是一样的，本质上要降低IT的成本，提高IT的资源利用率，优化业务流。我认为，这各传播的过程需要五年以上，这个过程中，IT服务业，包括电信、软件、网络运营提供商会有很好的发展机会。因为IT的成本会下降，投入的风险会降低。不过，短期内想看到颠覆性的变化则不太现实。

电子商务是目前比较热门的行业请问云计算在这其中有怎样的作用?

王阳：中国的零售市场已经是世界最大的市场，而零售市场中发展最快的是电子商务。我们今天所谈到的电子是商务，只是在网上进行购买行为，而电子商务云所涉及的范围是相当宽泛的。电子商务首先要抓住什么?市场。那就得进行个性化营销。在网上，消费者可以比较，然后下单、汇款、送货。这个过程涉及到物流、仓储，它是把整个行业的上下游全部串在一起：产品价格、客户管理、市场引导……所有这些，都可以通过数据，端到端进行优化，这就是电子商务云在零售行业的应用。

除了零售，你认为什么行业用到的云计算比较多?

王阳：除了零售行业，物流行业也是云计算运用相当广泛的行业。中国是制造大国，中国的制造依赖于物流，而物流的信息化水平目前相当低。在中国，物流公司到底是什么概念?原来叫运输公司，现在叫物流公司。物流这个行业可以通过云计算的形式来进行整合，加速它的转型。

篇4

[关键词]大数据；农产品物流；“互联网+”

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.012

“十三五”时期我国经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更复杂、结构更合理阶段演化。2016年7月20日，总理在国务院常务会议上强调“推进互联网+物流，既是发展新经济，又能提升传统经济”。此前，总理曾3次主持国务院常务会议，讨论通过《物流业发展中长期规划》，部署发展现代流通业建设法治化营商环境，推进“互联网+流通”行动，“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级。这是物流业的‘供给侧改革’”。

农产品物流关乎国计民生，是百姓的生命线。我国在农产品物流方面仍有很突出的“短板”，发展农产品物流业、降低流通成本还有很大的潜力可挖，“互联网+物流”也是农产品物流业今后发展的方向。互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅在于其高效的传播方式，互联网的高速发展产生大量数据，其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。数据就是资源，是互联网的核心，数据中心是互联网行业的生存立业之本。因此，整合与深入挖掘数据资源，为农产品物流经营提供决策支持，为经济运行提供分析预警，为农产品供应链上、下游企业提供数据共享和相互协同，用数据创造新的农产品物流价值，是大势所趋。

1 农产品物流大数据及其特征

1.1 大数据的定义

什么是大数据？ “大数据”这个概念突出的特点即数据库的“大”，这些大数据已经完全超出了传统数据库及计算机常用软硬件的处理能力。正如麦肯锡全球研究所所定义的，大数据（Big Data）是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。[1]大数据的定义是相对于当前可以利用的技术和数据资源而言的。

1.2 农产品物流大数据的特征

农产品物流是产生海量数据的产业，农产品物流数据具有以下特征。

（1）数据来源复杂性。农产品物流领域的大数据源，可分为：农产品生产基础地理位置信息、仓储RFID读取信息、GPS映射数据、图像文件、车载信息、时间与位置数据、车辆数据、高分辨率影像、矢量、遥感及动态监测数据等；CRM（客户关系管理）、流量监测、查询应用、分析器等应用数据；报告资讯、科研数据、调研数据、公共数据、公共信息等。[2]

（2）数据结构多维性。农产品物流的大数据既包括存储在数据库里的结构化数据，也包括日志文件、 XML文档、JSON文档和电子邮件等半结构化数据。对于物流企业而言，更多的数据类型是办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、配置文件、图片、图像和音频/视频信息等非结构化数据，半结构化、非结构化数据占大数据总量的75%～85%。这种数据格式的互不兼容性、多维性、结构复杂性、随机性为物流企业数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析与应用带来了极大困难。

（3）大数据的供应链特征明显。农产品物流供应链上的参与者包括农产品生产者、初加工、仓储、运输、配送、包装、销售等各个环节，物流轨迹长，环节多，每个环节都产生海量数据，环节性数据特征明显，因此，物流行业大数据的应用呈现出供应链特征。

（4）数据价值密度低。在某些环节产生的数据价值密度低。以农产品冷藏车车载监控视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有1～2秒，甚至没有，造就大量的无用数据；农产品仓储过程如果为每件农产品使用常用的无线射频标签（RFID），标签使货物当前的位置、装载和卸载的时间，存放的地点都很容易被追踪到，但是 RFID识别器每隔10秒反馈快件的位置及状态，这些数据将形成海量数据，一旦货品离开仓库，之前存库的所有数据价值低，真正有用的是货物存入和离开的数据记录，如果货物库存3月，那么这期间每隔10秒的位置定位反馈数据就没有长期保存价值，但又必须收集这些数据，时刻掌握货物流向状态。

2 大数据给农产品物流业带来的机遇

农产品物流涉及的数据源主要包括这几个环节：产前管理（投入品及环境资源）、产中管理（生产）、产后管理（物流）。其中，产前和产中是关联数据，产前和产中的信息化管理主要是提供优质的农产品和协调区域品种结构数量，产后主要服务于物流。数据拥有者之间需要协同共享，整合数据资源，形成大数据池，并利用大数据技术进行分析，才能更好地服务于优质农产品生产和高效物流。

2.1 大数据技术是建立大平台、大物流、智慧物流的基础和关键

未来的物流平台化发展是主流趋势，而大数据是物流平台的有力技术支撑，是驱动平台运营的核心；大物流的主要目标是要实现全社会物流资源的整合利用，必须以大数据作为基础资源；智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，实现物流的智能化、网络化、信息化、电子化，实现传统物流向现代物流的转变。这三大新兴物流的发展和实现都需要数据分析为支撑。[3]

2.2 大数据技术是突破农产品物流发展瓶颈的利器

目前我国农产品物流行业的发展面临着巨大的困难，亟须突破发展初期的界限，迈向更高层次的发展。物流业一直被称为“第三利润源”，但在农产品物流方面，由于农产品的特殊性，物流过程复杂、损耗高、风险高，企业数量多、规模不大，行业整体物流成本高。而物流成本高一方面取决于设备的利用率及先进性，另一方面取决于信息和数据的整合分析。如果能够充分分析和挖掘物流数据中的潜在价值，就能够帮助农产品物流企业降低产品损耗和物流成本，数据就成为突破“小物流”到“大物流”的利器。

2.3 大数据的应用是未来农产品物流业发展的必然趋势

一是企业竞争需要大数据。未来的农产品物流市场，竞争更激烈、市场变化更快，利用大数据分析技术挖掘隐藏在海量数据中的价值，支撑和创新业务模式，将成为企业的核心竞争力；二是物流应用需要大数据。以电商为例，电商物流等社会化物流的强劲发展对每个节点的物流信息需求越来越多，需要通过大数据技术将物流业务数据与物流增值服务融合起来，缩短配送时间，降低损耗；三是供应链发展需要大数据。全程供应链可视化是全球供应链的发展趋势，当C2B和O2O模式全面渗透到农产品物流的整个过程，物流信息的可视化是必然成为基础运营的重点，数据必成为核心；四是农产品物流企业经营与管理需要大数据。传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有对真实的、海量的数据进行分析挖掘，进行市场预测，才能真正抓住市场，因此，大数据是农产品物流企业内部管理和优化必备的基础。

3 大数据给农产品物流业带来的挑战

作为一个新生领域，尽管大数据意味着大机遇，拥有巨大的应用价值，但同时也遭遇数据质量与实效、数据共享、数据标准化、数据人才等诸多问题的挑战。只有解决这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为农产品物流业服务。

3.1 数据源的质量和实效性问题

企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。大数据来源有很多，数据结构随着数据源的不同而不尽相同，农产品物流企业要想从纷繁复杂的多个数据源及时地获取高质量的数据并进行有效的整合，是一个巨大的挑战。在数据收集的阶段，由于农产品周期性短，流动性强，环节多，流动数据的变化较快，如果物流企业没有实时的收集所需的高质量数据，那么收集到的数据很可能是无效的。数据质量问题一般表现在属性缺失、数据不完整、数据处理不及时、数据不准确、数据重复、数据属性不一致等，从而影响数据信息不可靠，导致信息化建设效果不理想、决策出现偏差。一是在数据采集方面。数据采集是一个很大的市场，因为分析的数据模型可以根据需求和思维做，但所有的前提是数据的采集要准，现在的问题是采集不到或采集不准。农产品物流本身就是低利润行业，信息化水平低，投入积极性不高，人员素质不高，如何采集符合要求的数据，这是必须面临的问题；二是物流企业掌握了物流的主要信息，但由于利益与竞争问题，物流行业上报数据的真实性如何去监督，质量难以保证，如果原始数据质量很差，基于此的分析结果就不可信；三是由于人为控制数据的收集和统计过程，会使结果产生扭曲和偏差。发生暗箱操作、修改数据、无中生有“创造”数据的事情，这样的数据准确性、完整性低，利用价值不高，这就大大降低了数据的价值。如果数据质量问题不可避免，应用时过度依赖这样的数据，将产生很严重的后果，因为假数据比没数据对社会的危害还要大；四是在数据管理方面，如果对海量数据不能够进行有效管理、处理，会让更多数据沦为垃圾，造成“数据过载”。

3.2 供应链数据协同与共享问题

农产品物流供应链长、环节多，每一步都会产生大量的数据。一是供应链上各企业数据共享难，供应链上各企业数据如何采集、如何共享、如何利用可能会成为影响大数据应用的瓶颈。尤其对于处于大数据中下游的企业来说，如果缺乏数据源头的支持，将“巧妇难为无米之炊”。目前虽然各大巨头都嚷着要开放，其实并没有真心诚意将数据源开放，或者只允许在其各自平台上运行。二是公用共享数据也难，封闭在各部门中，难以看到融合的曙光。例如，气象部门详尽的天气预测数据，是研究农业生产的第一手数据，但大部分数据被束之高阁；又如，农产品丰收季节，物流运营商拿不到生产和运输数据，难以提高物流效率。三是社会环境使数据共享难。大数据应用在我国还处于新生态阶段，数据安全、客户隐私信息保护的法律法规都不完善，部分物流企业高层管理人员还没有意识到大数据资源给自身企业带来的商业价值，对大数据的共享认识还没有真正提升到企业发展的战略高度[4]，数据共享还有很长一段路要走。

3.3 数据标准化问题

大数据不仅来源于行政记录、商业记录，还来源于互联网、移动互联网、数码设备、物联网、传感器等方面。一方面，部分数据基本术语和编码尚未标准化。现行的政府统计数据和企业数据虽然遵循一定的原则和标准，但是需要共享的数据采集、数据存储与记录、数据交换等都缺乏统一的数据标准。另一方面，来源于各种数据采集器、移动互联网等的数据多为半结构化数据和非结构化数据，与现有统计的结构化数据体系具有很大差异。因此，如何将数据基本术语和编码标准化、如何将半结构化数据和非结构化数据与结构化数据体系相结合，还有待进一步研究。

3.4 数据管理人员问题

大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，仍需要人类扮演重要角色。农产品物流业的竞争关键还是人才的竞争，人才是物流业发展的核心要素。面对大数据时代的挑战，专业数据管理人员的配备才是保证大数据质量的关键，由于大数据本身的多样性、复杂性增加了大数据在处理和管理上的难度，现在物流企业既懂得数据挖掘、数据分析技术，又熟悉农产品物流规律和特征、农产品物流企业运营的复合型技术人才寥寥无几。

4 农产品物流业的大数据策略

大数据时代已经来临，大数据不仅是企业的事，更应是国家的事，要从国家层面发展大数据，实施网络安全与信息化战略。大数据是一场革命，它对现有生产力和生产关系的影响是颠覆性的，只有将大数据的重要性提升至国家层面，在发展目标、发展原则、关键技术等方面做出顶层设计和规划，才能推动各行业大数据的应用与发展。在大数据背景下，如何打造真正的农产品物流“数据资源”，建立有效的有较高质量的政府公共数据库，使数据转化为资源，用数据破解“农产品安全”与物流顽疾？政府与行业、企业该如何应对？

4.1 国家层面，制定“大数据战略”

规划先行，确定大数据的战略地位，把大数据当作国家重要的战略资源。一是这需要我国在国家层面上给予大数据高度重视，在政策制定、资源投入等方面给予强力支持，消除壁垒，集中各界力量建立大数据良性生态环境，重视大数据理论与应用基础研究及安全。从宏观层面制定大数据研究的长短期规划，抢占时代先机。二是立法工作要超前进行。美国在2000年就颁布了《数据质量法》，规定公民、公司、组织对政府公布的数据可以质疑，我国虽然有《统计法》这样关于数据提供和使用的法律，但主要针对的是传统数据情况，在大数据这方面还还存在相当大的空白和欠缺。因此，借鉴欧美等国经验，立法先行。三是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，设计国家大数据政策框架，指导和协调公共领域的大数据管理，以促进建设过程中各个环节的正规有序。

4.2 行业层面，布局农产品物流大数据发展规划

大数据环境下的农产品智慧物流实现并不仅仅是技术方面的问题，建设农产品大数据智慧物流的过程中将涉及农业行业、IT行业、交通运输业、仓储行业、农产品配送业、农产品加工业等，众多行业间如何规划、管理、协调、合作与共享等存在诸多问题。因此，布局大数据农产品物流发展，既需要政府的顶层设计，更需要农产品供应链上各参与企业从下到上的积极参与。一是为适应大数据的时代特点，要在坚持完善现有统计制度的基础上，制定行业数据采集应用相关标准，建立政府综合统计与政府部门数据统计统一、协调、互补的政府“大统计”模式。搭建一个共享平台，在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。二是围绕农产品物流的核心和目标，调动行业内部门各方资源，建立集共享、服务、查询研究于一身的各部门数据资料的横向和纵向共享平台，实现资源共享。三是开发建立与统计工作流程，相配套的数据采集系统。形成统一管理系统下各负其责、资源互补、信息共享的协同运行机制。四是突破部门之间的信息孤岛缺陷，通过数据，把仓储、配送、高铁、公路、水运等物流资源整合利用，让农产品物流运转越来越快，打造农产品智慧大物流体系生态圈，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

4.3 企业层面，要高度重视大数据资源

一是农产品物流企业必须有大数据思维。消除对大数据片面认识和理解，重视大数据，及时应用大数据，将以往的信息技术围绕企业自身效率转变为用大数据的内、外部资源，利用资源共享平台，使“数据说话”走向企业的决策中枢。同时，要培养全员大数据意识促进大数据应用技术在组织内的扩散，并内化为组织整体技能，共同维护数据资源，促进企业决策者、管理者、业务人员和数据工程师基于数据分析和数据应用的沟通、共享、协同，消除“数据孤岛现象。二是农产品物流企业必须建立数据资产管理战略。用数据资源来提高物流效率、优化物流服务，让大数据成为物流企业总体战略的一部分。[5]三是提升企业信息化水平，奠定大数据采集与应用基础条件，重视数据采集质量与实效。利用各种先进信息化技术，建立企业信息化管理体系与信息化平台，提升物流效率。充分利用内外部数据资源，发掘组织内部的“休眠数据”并认真评估其价值，同时要高度重视外部数据对企业的战略价值，推动企业内部的数据处理系统与合作伙伴的相关系统的集成，实现顺畅的数据交换和信息交流，使线上线下达到一种物流共生共赢状态，形成新商业生态系统，推动农产品物流产业的跨越式进步。[6]四是针对农产品物流特殊性，积极对接农产品生产、初加工企业数据平台，拓展生产企业与物流企业联动发展，通过与生产企业的数据交换，整合资源，保证产品质量追溯，提升服务效率。五是重视大数据人才引进。培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。大数据人才是复合型人才，需要掌握统计学、数学、计算机科学、人工智能、人文社会科学等多个领域的技能和知识，对农产品物流，还需要精通农作物生长规律、农产品特质、市场营销、国际贸易等知识，且能够跨越学科和专业限制融会贯通，针对特定农产品能够制订多种快捷便利、保值增值的物流方案，这才符合社会分工日益精细化的现代经济要求。

参考文献：

[1]张天琪.大数据时代农产品物流的瓶颈及突破[J].商业时代，2014（18）：10-12.

[2]张天琪.大数据时代农产品物流的变革与机遇[M].北京：中国财富出版社，2015.

[3]肖婉宜.大数据在物流领域的应用研究[J].建筑工程技术与设计，2013（6）：288.

[4]田雪等.大数据在物流企业中的应用[J].电子商务，2015（1）：36-37.

篇5

关键词：智慧图书馆；物联网技术

图书馆构成要素主要包括人、资源、空间。传统的图书馆模式是以图书、期刊及资料为主要资源，以馆场建筑为固定空间，以馆员值班、借还图书为主要人力功用。智慧图书馆却是要在数字图书馆的基础上，实现人、资源、空间的高度融合，打破时间和空间的界限，将智能根植到为读者服务的各个环节中，替代馆员的基本服务，实现更快更便捷的智慧化精准服务，达到书书相联、书人相联、人人相联，既能遥控操作，又能对话交流的效果。

利用新一代信息技术，特别是利用物联网技术，可以方便的实现图书馆智慧管理和服务，使图书馆系统对馆中的物及人具有感知、记忆、理解、辨别、分析、判断和决策处理能力；与外部世界通过接流和感知，形成开放的系统，实现信息及时有效共享。智慧图书馆通过物联网实现智能管理；通过云计算实现智能服务；通过大数据实现系统决策分析。

例如，我们可以利用门禁系统，能很容易的对读者和馆员实现智慧管理。人员进出馆动态和明细，包括各类人员每天进出馆的次数和具体时间，以及习惯查阅的书籍和资料的种类等。利用芯片和扫描技术对书刊实行智慧管理。繁重的图书编辑工作将变为轻松；图书清点也只需在书架上依次扫描；读者找书时，声光警报立即提供相关书刊位置，也方便馆员将图书排架和归位；利用自动借书、还书软件系统和感应区设施，读者可以方便的实现自助借还书手续，而且能24 小时不间断服务；

同时，我们借助云计算和大数据分析，能够掌握读者的习惯和需求，提供全方位立体的个性化自动跟踪贴身服务。例如利用集中管理的海量信息资源，实现各资源系统的数据互通共享，消除“信息孤岛”；利用“云端”里的所有公共资源及个性推送服务，为读者提供一站式集中服务。

智慧图书馆实现进程中，各地都尝试了很多成功的做法和经验。如深圳图书馆研制出第二代智能书车和城市街区24小时自助图书系统；台湾研制出图书定位系统；上海设立图书漂流自助亭等。这些成果都是根据图书馆服务五大基本特征：既公共性、智慧性、资源丰富性、管理集群化及服务协同性，按照服务由文献服务到信息服务再到知识服务的三个台阶，来推进信息汇集、协同感知和泛在聚合三个建设阶段的。

传统意义上的图书馆就像一个装满了书和桌椅板凳的大房子，四周的墙上挂着大大的“静”字。但是如果在这样的图书馆里找到一本自己喜欢看的书想要坐下阅读时。在国外的一些图书馆已经实现了，在阅读完毕的时候只需要释放它，它就会自动回到原位等待着下一位读者。

传统图书馆在现阶段可以从一个个的局部服务进行智慧化的改造和建设，逐步打好基础，创造条件，加快智慧图书馆实现的进程。

一、要逐步实现所有纸质资料的传感化。要运用现代传感器件及技术，使馆藏文献、资料、期刊、图书等纸质文字材料全部装上“眼睛”或“耳朵”，具备人性化的触觉或感官系统。只有做到这一步，才有可能使文字信息数字化，为各种智慧软件的运用创造基础条件。否则，一切智能都将会是空中楼阁，无法起步和实施。

二、要不断投资和改造图书馆硬件设施。要使图书馆内的座位、书库、书架、书籍等物质，具备物流和移动功能，长上“手”和“脚”，具备人性化的移动或流动系统。只有做到这一步，才有可能使图书馆硬件设施和纸质材料，借助物联网和信息化技术，实现“人找书”的精准化和“书找人”自动化，形成网状的数字化与物流化综合协调系统，达到能运动的图书馆设施效果。

三、要不断提高馆员的互联网知识和能力。馆员不能再是值班员、监视员、手续员的代名词。不能仅仅只是负责图书采购、编目、流通管理、分类组织处理等。馆员必须要具备较高的学历和专业知识，要把主要精力用在配合软件公司开发智慧图书馆应用软件的研究上。馆员最清楚图书馆服务中的各种流程和规程，最知晓读者各方面的需求和要求。馆员要为软件开发方提供顶层设计的条款和路径，让各种服务应用软件“装上头脑”，具备馆员的智慧和思考，实现图书馆服务的智能化。

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中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。

2云计算技术概述

云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统——亚马逊云服务（AmazonWebServices，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义:云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：（1）强调对网络资源的统一管理；（2）强调对网络资源的均衡负载；（3）强调对网络资源的动态调控；（4）强调对网络资源的智能重组；（5）强调对网络资源的成本压缩。

3云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析

简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：

3.1在Iaas应用层次上

云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。

3.2在Paas应用层次上

云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。

3.3在Saas应用层次上

云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。

4云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略

云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：

4.1以全国医疗公共云平台建设为着力点

持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。

4.2以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点

持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。

4.3以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点

持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。

5结束语

云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。

作者:龙平单位:和县中医院

参考文献:

[1]战国民.基于云计算技术的企业资源计划系统的研究应用[J].计算机应用,2015,05):22-24.

[2]李甜金.云计算技术对企业大型制造行业信息化建设的影响分析[J].计算机工程,2014,23(9):27-32.

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关键词：智慧图书馆智慧服务智慧服务平台构建

一、智慧图书馆的概念

图书馆的发展是渐进式的，每一次重大变革都伴随着科技的创新和进步。随着物联网概念的正式提出并迅速波及全球，在图书馆界，继复合图书馆、数字图书馆之后，以信息技术为基础，以数字化、网络化和智能化为标志的智慧图书馆正在走进人们的视野。

自2009年IBM率先提出智慧地球的概念后，各种各样智慧的概念，如智慧城市、智慧企业、智慧医疗等成为人们研究和描画的重点。其中，智慧图书馆也概莫能外。

目前关于智慧图书馆的定义还没有一个统一的表述，检索近期的相关文献可以发现，目前国内关于智慧图书馆的研究较多地与物联网、云计算及数字图书馆、复合图书馆等概念相联系。笔者认为，智慧图书馆是建立在物联网和数字图书馆基础之上的新型图书馆，具有物联网和数字图书馆的双重特征。数字化、网络化和智能化是智慧图书馆的技术基础，人物互联是智慧图书馆的核心构成，而实现由知识服务向智慧服务的提升则是智慧图书馆的精髓。可以说，智慧图书馆的外在特征是泛在，即在现代信息技术的支持下提供无所不在、无时不在的服务；而其内在特征是在继提供文献服务、信息服务、知识服务之后，提供以人为本的智慧服务，满足读者日益增长与不断变化的需求。可见，智慧图书馆是未来图书馆服务技术提升、服务理念创新、管理形态转型的一场革命。

二、智慧图书馆的构建

智慧图书馆是目前图书馆发展的最高级阶段，是复合图书馆、数字图书馆发展成熟后的一种全新形态。智慧图书馆是在物联网环境下，以云计算技术为基础，以智慧化设备为手段，实现书书相联、书人相联、人人相联，为用户提供智慧化服务。智慧化图书馆的构成要素主要包括物联网技术、智能设施、智慧化服务，其构建可分为三个层面：物质层面、技术层面和服务层面。物质层面是基础，技术层面是关键，而最能体现图书馆核心价值和服务水平的则是服务层面。三个层面互为支持，共同支撑起智慧图书馆的大厦。欧美图书馆界是智慧图书馆理念的率先提出者，而智慧图书馆的实践也首先出现在欧美的大学图书馆、公共图书馆和博物馆中。目前，国内外一些图书馆已经进行了智慧图书馆部分功能的尝试，通过物联网技术、无线射频识别（ RFID）提供图书馆智慧服务。例如，芬兰奥卢大学图书馆于2003年提供的一项被称为Smart Library的新服务；台北市立图书馆于2010年采用无线射频识别（ RFID）技术建设了一个无人值守的智慧图书馆，通过感应装置实现用户的身份验证，自助借还机协助用户完成无人值守的借还操作；上海图书馆率先开展了手机图书馆的移动服务；等等。物联网与云计算，是从技术的维度出发研究图书馆；智慧图书馆更应该重视在信息技术基础上的集群整合与协同管理，是物联网和云计算技术支撑下的泛在、便捷和跨越时空的高水平的智慧化服务，注重的是图书馆服务能力的提高和核心竞争力的提升。

三、智慧图书馆的服务模式

图书馆2.0与智慧图书馆体系都是建设在复合图书馆或数字图书馆的基础上，两者的主要区别在于硬件及技术上。图书馆 2.0主要依赖 Web2.0技术，包括Blog、Rss、Wiki、Instant Message、Tag、Ajax等等，而智慧图书馆则主要依赖于物联网、传感技术和云计算机。因硬件和技术方面的优势，智慧图书馆与图书馆 2.0相比能提供更高层次、更具个性、更加智慧的信息服务，但两者的服务理念与内涵是一致的，都是以用户为中心，以个性化服务为原则。

智慧图书馆的服务模式应该是基于图书馆员智慧的知识服务，是基于信息资源的深度知识挖掘以及具有用户需求分析功能的专家式的系统服务，是一种有品质、有价值、有内容的高层次服务。柯平教授曾说：图书馆服务的发展是在不断提升的，有三个台阶：一是文献服务，二是信息服务，三是知识服务。这一路径反映了服务从依赖资源、技术与工具到越来越依赖图书馆人的智慧。在智慧图书馆环境下，图书馆服务的台阶应该增加一个，即第四个智慧服务。

1、智慧服务的概念

智慧服务是建立在知识服务基础上的，运用创造性智慧对知识进行搜集、组织、分析、整合，形成全新的知识增值产品，支持用户的知识应用和知识创新，并将知识转化为生产力的服务。图书馆智慧服务关注的是通过知识产品的服务给知识用户带来效益，包括经济效益和社会效益，实现知识产品的增值，进而推动社会进步和生产力的发展。

2、智慧服务的特征

图书馆知识服务是智慧服务的前提和基础，而图书馆智慧服务是图书馆知识服务的深化和升华，图书馆智慧服务有以下几个基本特征：一是公共性，其服务是面向广大用户、社会群体和全人类的，是一种普惠范围的服务；二是智慧性，图书馆所提供的服务是在文献服务、信息服务、知识服务基础之上的智慧服务，图书馆充分发挥客观知识的拥有者、整合者、启发者的核心作用，帮助用户在知识应用的过程中创新知识、提升智慧；三是资源丰富性，图书馆必须通过物联网、云计算等先进的信息技术，掌握丰富的信息资源，包括纸质资源、数字资源、网络资源等；四是管理集群化，图书馆通过集群化综合服务平台实现知识的共建性整合、集约式显示、便捷性获取、无障碍转换、跨时空传递等；五是服务协同性，包括行业协同、地区协同、国家协同、全球协同等，在系统的顶层设计上整体推进，使资源由分散趋向集约、由异构趋向统一，克服资源在布局上各自为政、分散管理和重复建设的弊端，实现智慧图书馆的管理使命。

3、智慧服务平台的构建原则

从信息管理与应用的角度来看，智慧图书馆建设可分为信息汇集、协同感知和泛在聚合三个阶段。智慧图书馆服务平台的构建必须具有异构性、开放性、移动性、协同性、融合性等特点。在建设过程中必须关注用户的实际信息需求，通过构建、整合各种信息资源、网络平台，提供让用户放心且安全的使用环境，使用户能够跨越时空、无障碍使用图书馆的资源，满足用户不断变化的各种信息需求。

（1）服务主导原则。在图书馆智慧信息服务体系的构建中，技术、资源和服务是相互依存、相互支撑的关系。技术是必备的手段，资源奠定了内容基础，而服务是最终的结果。在物联网和云计算环境下可以看作资源是为了用的，资源利用是图书馆服务的根本所在。技术是图书馆智慧信息服务体系的支撑，资源是智慧信息服务体系的核心竞争力。服务是智慧信息服务体系构建的根本目的，是智慧服务平台构建的立身之本。

（2）资源集成原则。资源集成是智慧图书馆服务与管理的技术基础，图书馆需要借助云计算技术、物联网技术建立起文献感知服务系统和整合集群管理系统。这里讲的资源包括印刷型、数字型、网络型各类载体的资源。资源集成就是在各个文献信息机构、各类文献之间建立起跨系统应用集成、跨部门信息共享、跨库网转换互通、跨媒体深度融合、跨馆际物流速递的服务与管理模式。例如， 2012年 3月成立的首都图书馆联盟由位于北京行政区域内的国家图书馆、党校系统图书馆、科研院所图书馆、高等院校图书馆以及医院部队、中小学图书馆和北京市公共图书馆共110余家图书馆自愿联合发起成立。首都市民今后有望仅凭一张读书卡即可浏览百余家图书馆的文献资源。近期将做到：一馆办证、各馆通用、一卡借阅、就近还书、一馆藏书、各馆共享、一馆讲座，各馆转播、一馆咨询、多馆服务、与出版机构合作，推出优惠图书。

（3）以人为本原则。在资源集成的基础上，实现资源与人的时时相联，其中既包括资源与馆员的互通相联，也包括资源与用户的互通相联。这是智慧图书馆服务与管理的关键，体现出以人为本的图书馆发展理念与实践。如台湾研制的智慧型图书馆和图书定位系统，上海普陀区图书馆设立的图书漂流自助亭等。这些表面看起来无人值守的图书馆，其自助服务是建立在前台的服务机与图书馆后台的集群网络化布点、信息化管理、一体化物流的庞大的管理系统之上的。通过后台强大的管理系统和集成化服务，实现了馆员资源用户的互通互联，依靠现代信息技术满足了用户的信息需求，体现出图书馆服务以用户为中心、以人为本的原则。

四、结语

智慧图书馆为图书馆界注入了新的活力，带来新的愿景和新的希望，也为读者带来全新的体验和满足。尽管现阶段智慧图书馆的建设仅仅处于初始阶段，一些尝试也属于试验性的，但随着RFID等物联网技术、云计算技术的快速发展，智慧图书馆的发展前景一定十分远大。一是建立起用户与馆员多维的交互模式，图书馆服务也更加人性化、个性化、智能化和智慧化。二是借助物联网技术实现用户信息的自组织和自主知识空间的构建，通过网络技术、语义技术对原始数据进行语义抽取，构建行业或学科的宏观知识空间和用户特定的微观知识空间。

参考文献：

[1]王世伟.未来图书馆发展的新模式·智慧图书馆[J].图书馆建设，2011，（12）： 1-5.

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国内外普遍公认的物联网的概念是麻省理工Ashton 教授于 1999 年在研究 RFID 时提出来的:All things are connected to the Internet via sensingdevices such as radio frequency identification( RFID) to achieve intelligent identification and man-agement[1],即把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。在 2005 年国际电信联盟 ( ITU) 的报告《ITU 互联网报告 2005: 物联网》中,物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于 RFID 技术的物联网[2]。从 “智慧地球”的理念到 “感知中国”的提出,从 “唐芯一号”的研制成功到无锡 “物联网产业基地”的确立,物联网技术与应用在政府、企业得到广泛的认同与重视。在我国物联网已从概念的炒作,上升到产业规划与发展高度,在各行业获得了一定的理论与应用研究。本文在物联网应用研究文献综述的基础上,辨析物联网与物流管理的关系,从而为探讨物联网环境下现代物流发展的思路提供参考。

1 物联网的应用研究现状

1. 1 物联网的应用研究

物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、体育竞赛与体育训练、教育培训、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域[3]。

1) 物联网在社会经济与生活中的应用

杨子江 ( 2010) 提出物联网对环境保护的推动作用,认为借助物联网技术可对生产的节能减排进行全程监控。王粉花等 ( 2010) 研究以物联网中无线通信技术为基础的人体运动状态监测系统的设计方案,以满足老龄人护理需求。朱小妹( 2010) 设计了基于物联网技术的农业生产智能管理系统,通过在各农作物领域应用传感器,实现各种数据的自动采集。李卢一 ( 2010) 基于对物联网研究现状的把握,探讨物联网在构建智能化教学环境、丰富实验教学、辅助教学管理、拓展课外教学活动方面的作用。李胜广 ( 2010) 提出将物联网技术应用于城市应急预警系统中,实现感知城市的功能。王建冬 ( 2010) 提出物联网的出现催生了第四代生产业,提出生产业发展的 4 阶段模型,其技术维度依次为数字计算机、微机、互联网与物联网。物联网在企业方面的应用研究: 贾凯 ( 2005)搭建了物联网在医药流通中的应用框架。刘建生( 2007) 分析了基于物联网的药品流通流程再造措施。温平 ( 2010) 设计了基于物联网技术的新型干法水泥生产设备运行状态监测系统,监测设备的温度、振幅,实现信息的及时上报与报警。梁正平 ( 2010) 提出基于三维编码的全流程食品追溯系统,结合物联网技术,实现信息的采集与查询和追溯。朱帅 ( 2010) 在 “物联网对未来零售业的影响”一文中提出 “技术催生革命”、 “信息分析是增值点”、“机遇和挑战并存”。此外,不少学者也从不同角度就物联网自身发展进行了研究。焦泉 ( 2010) 阐明物联网与知识产权的关系,提出加快我国物联网知识产权保护创新的思路。宁焕生 ( 2010) 提出中国物联网网络管理协议结构 ( RFID - MP) ,为中国物联网的架构、信息服务系统和网络管理协议的发展和研究提供了参考。顾晶晶 ( 2010) 设计了基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型。杨斌( 2010) 提出基于面向服务架构 ( SOA) 的物联网企业应用基础框架,该框架利用射频标识构建的物联网对企业产品全流程进行监控,通过 SOA 实现海量数据资源共享和高效利用,为企业资源整合提供一种可行的解决方案。张云霞 ( 2010) 对物联网领域现有商业模式进行分析,指出适合电信运营商的物联网商业模式。这些研究都为我国当前物联网产业的发展提供了探索的思路。

2) 物联网在物流方面的应用

物联网在物流方面的应用主要集中在物联网对物流的影响以及物联网在物流操作、物流信息及供应链物流管理等方面的应用。关于物联网对物流的影响,赵昱 ( 2010) 展望了物联网对物流活动的影响。王继祥 ( 2010) 提出物联网在物流业中的应用,包括: 产品的智能可追溯网络系统、物流过程的可视化智能管理网络系统、智能化的企业物流配送中心、企业的智慧供应链。沈旭明( 2010) 提出物流属于物联网带动产业,提出智能物流的概念。左斌 ( 2010) 提出物联网时代物流企业的转型升级为供应链网络管理组织的主导企业,物联网催生新的物流运作模式———专业化“物联网服务商”。戴定一 ( 2010) 认为物联网时代的 “智能”是基于网络的,或者说是依托 “基于网络的集中式数据处理和服务中心的”; 物联网促进物流智能化; “数据中心”是网络经济社会的一个创新的经济主体,存在 “商务模式”运作等困惑。关于物联网技术在物流操作中的应用,潘金生 ( 2007) 提出基于物联网的物流信息增值服务。朱文和 ( 2010) 提出基于物联网技术实现供应链全过程的智能化物流配送服务。李霞 ( 2010) 分析了物流信息技术与物联网的关系。薛飞 ( 2010)提出把物联网融入物流园区的建设中,利用物联网在不同物流园区间搭建一个互通互利的网络结构。王晓亮 ( 2010) 提出物联网可用于我国铁路运输的客票防伪与识别、站车信息共享、集装箱追踪管理与监控及仓库管理。物联网在物流信息系统中的应用,一方面表现为 RFID 技术在物流中的应用,另一方面为基于物联网的物流信息系统的设计。罗秋科 ( 2007)提出 EPC ( Electronic Product Code,产品电子代码) 系统及其在现代物流中的应用。余雷 ( 2006)提出基于 RFID 电子标签的物联网物流管理系统。王德玉 ( 2007) 提出 RFID 技术在军事物流领域的应用研究。Christian Decker ( 2008) 设计了 SmartItems ( 智能物料项目) 应用于供应链管理。Vin-cent ( 2009) 研究了 RFID 与物联网的关系,提出二者有助于救市。金鑫 ( 2010) 提出 RFID 发挥优势物联网助力春运,实现车票实名制管理。王烨( 2010) 提出基于 RFID 技术的物联网在物流安全领域的应用。荆心 ( 2010) 研究基于物联网的物流信息系统体系结构。俞灵 ( 2010) 提出港口口岸物联网体系结构规划设想。Antonio J 设计了基于物联网的医院智能信息系统,用于检测过敏及副作用。Reiner Jedermann 提出基于智能嵌入式标签物流中泛在计算的应用。在供应链物流管理方面,樊世清 ( 2010) 讨论物联网对供应链管理的影响。李旸 ( 2010) 提出物联网对商业银行供应链金融产品的影响。毕明光 ( 2010) 提出基于物联网技术的物流供应链研究。张佶 ( 2010) 提出物联网提升纺织供应链管理水平。周受钦 ( 2010) 提出 “物流装备物联网”的概念,即物流装备智能化加上传输网络及管理系统与运营系统。

1. 2 我国物联网应用研究现状评述

我国对物联网的发展与应用的研究非常多,这些研究丰富了物联网的理论研究领域,对我国物联网的理论体系完善起到添砖加瓦的作用,满足了当前我国物联网发展的特定需求。

1) 上述文献中提出的主要观点

本文仅对物联网应用方面的文献作梳理,未涉及大量关于物联网技术的文章。上述文献从物联网应用的各个角度展开,形成一些明确的、共识性的观点: ①物联网的广泛应用将是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息革命,或称为信息产业革命的第三次浪潮; ②互联网与物联网的整合,改变了人类的生产和生活,实现全球 “智慧”状态; ③物联网带来了新的产业革命,可利用物联网信息通信技术改变未来产业发展模式和结构; ④作为信息技术与网络技术,物联网可广泛应用于各行各业,实现信息的共享、反馈;⑤物联网将是一个新兴产业,物联网产业是具有万亿元级规模的产业; ⑥当前我国物联网发展的障碍集中于安全、成本、效率、标准化、整体规划等方面。总体而言,文献较客观地描述了我国当前物联网的发展现状,阐述了发展物联网的益处,对我国未来物联网产业的发展前景进行预测,同时探讨了物联网在各行业、各领域的应用方向。此外,关于物联网的应用研究角度非常丰富,研究人员众多,不仅限于高校、企业,还包括政府人员; 同时研究视角奇特,既包括新兴低碳经济与物联网的关联,也包括传统的科学发展观、与物联网的关系分析。

2) 研究可能存在的不足

物联网毕竟是新兴事物,因此,不可否认当前物联网理论与应用研究的作用与贡献。但是也应看到上述研究的不足,总体表现为研究内容较空、雷同,学术界对此的讨论非常热烈,但是多浮于表面,实践应用不足。部分研究仍然仅着眼于物联网的基本概念和细微的应用点,研究内容也不够深入,仅是对物联网技术的套用。部分文章文不对题,对物联网的分析、应用有些牵强附会。应用研究性的文章“为应用而应用”,缺乏应用的基础分析,提出的措施空泛。物联网应用性文章研究从点着手,但是也仅限于点,而非线、面。例如研究主题为“物联网应用于物流管理”的多数论文仅是对采购、生产、配送、销售、回收 ( 召回) 等供应链过程各个环节的监测,缺少全过程的协作,同时侧重于信息的共享,缺失物联网产业链各主题对实物智能管理的协作。研究物联网技术应用于监测,而无后续支持: 仅是安全防范,未能做到控制处理。多数论文均将物联网作为信息技术和网络技术进行分析,对物联网商业模式与产业运营的研究较少、较浅。关于物联网产业链中物流配套支持的理论研究较少。

2 对物联网的认识

关于物联网的现实存在性、必要存在性和物联网的重要性,学术界和企业界依然存在不同看法。借鉴互联网的发展,本文认同物联网存在的必要性,认为其发展大有前途。物联网的信息技术、政府关注都不再是问题或者障碍,同时随着突发事件、消费者便利性、企业的合作、智能化控制等方面的需求,物联网由此应运而生,满足基于智能物体处理与互联的网络需求。当前关注的不应该是物联网的机遇,而是如何引导、创造物联网市场需求。在一些高端领域,如军事、医药、应急体系中率先开展物联网的理论和实践研究,在技术、经济、管理等方面先行先试,从而为未来物联网的普遍实施奠定理论基础和实践经验。关于物联网的本质 ( 或者特征) ,从以下几方面进行探讨。

2. 1 物联网技术的综合性

物联网技术包括信息、网络以及 IC 技术,这些是业界公认的,同时物联网还是一项经济技术与管理技术的交叉学科。要成为真正“物物相连”的网络,前期投资非常大,在关键领域的物联网实践可能要面对高投入低产出。此时物联网的应用研究应更多关注其适用性与实用性,而弱化其经济学效用分析。随着未来物联网呈现为 “泛在网”,物联网将涉及各行各业和千家万户,而控制区域物联网的经济运营就成为经济学者亟待解决的难题[4]。物联网 “泛在网”的万物智能管理也存在同样的问题。

2. 2 物联网是未来经济发展的外部环境

物联网的性质和运作类似电子商务,都是提供了一个经济发展的平台和商务环境。物联网具有服务 ( 应用) 功能,因此可将物联网划分为第 4 代生产业[5]。物联网开创了一种新的商业模式,主要反映为新的产业链,其实用性和盈利性必须得到关注和体现。物联网作为一种新的商业模式,其研究应侧重经济学角度,即引导、扩大规模性的需求。在当前物联网商业模式的确立与发展中,政府发挥着引导作用,可促进在国家公共领域 ( 交通控制、应急管理等) 物联网技术和管理对程序性的事务实践的应用,为未来民用、市场化的物联网实践积累经验。

2. 3 物联网表现为一种网络集合

物联网是万物相连的网络,是信息网络和实体网络的集合。其中信息网络是万物信息流的载体,物体实体网络是万物发生关联时的实物移动网络,其部分与现有物流网络重合。物联网运营的目的是万物智能处理,智能信息是手段,物体控制是过程,物体处理是结果。物联网的实质是一个网络,其信息网络和实物网络都是物联网运营的经济网络。在物联网运营中网络应发挥实物信息沟通与实务移动功能,规模经济是物联网物流的经济学原理,在未来物联网规划上应加强物联网基础设施的建设。

3 辨析物联网与物流的关系

基于上述分析,将物联网看成一种社会经济发展模式和独立的产业来看,物联网与物流的关系就较明确了。物联网与物流的关系如同电子商务与物流的关系,主要表现为物流支持物联网各种物的移动 ( 处理) 活动,同时物联网产业扩大物流的服务市场以及物联网对智能物流发展的推动。物联网对智能物流发展的推动表现为当前物联网技术在物流中的应用。

3. 1 物流管理支持物联网的运作

物流是最早接触物联网理念的行业之一,RFID、EPC 技术也都在物流领域有实践应用。在物联网这种新的信息环境、产业结构和商务模式下,物流发挥着实物流通的基础设施、派生需求与支持服务的作用。物联网借助信息技术和网络技术,将万物相连,实现对物的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网中对物的智能处理要求物是移动的、流通的,而不是固定不动的,这就需要物流节点、运输线路等支持物的转移与暂存之间的协调,甚至会需要物流中心这样的大型物流节点实现区域内物联网物的智能处理的全部活动。因此由物流节点与运输线路构成的物流网络是物联网运作的基础设施。物联网的价值不是表现为可传感的网络,而是各个行业的参与和应用。物联网应用需根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发,提供满足不同行业的需求,诸如平安家居、智能消防、环境监测、老人护理、食品溯源等。物的智能管理是各个行业物联网运作的本源性需求,这些智能管理相应地产生物的操作,例如转移、加工、回收或召回等活动,并继续派生出运输、储存、配送、流通加工等物流活动。物联网任务的完成派生出大量的物流活动,物流表现为物联网运作的派生需求。物流的本质是一种服务,实现物的迅速流转,物流管理在物联网运作中亦发挥服务支持的作用。随着制造业的全球化,产品的生产制造、流通扩大到了全球范围,因而基于制造产业的物联网不可避免地涉及到零部件及成品的全球化供应链物流管理。物联网与企业供应链管理的融合将成为企业信息发展的趋势,物联网的应用将进一步推动供应链各个环节间的无缝集成和产业间的整合。物流作为供应链管理的主要内容之一,其在物联网的服务支持表现为: 一是在具体节点、区域内以及区域间物流活动,支持物联网的具体物的操作,二是通过物流外包实现物流服务的专业化,三是跨区域物流的物流企业协作,以降低服务成本。

3. 2 物联网产业扩大物流的服务市场

物联网是 “物物相连的互联网”,可以理解为: 物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上延伸和扩展的网络; 物联网的用户端延伸和扩展到任何物体与物体之间,进行信息交换和通信。物联网是基于互联网的应用,其所到之处皆有可能成为物流服务的市场或者潜在市场。物联网产业扩大物流服务市场表现在 3 个方面: 1) 物联网产业本身的发展需要物流服务。物联网将成为全球信息通信行业的万亿元级新兴产业,目前物联网被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业在发展的同时还将带动传感器、微电子、视频识别一系列产业的同步发展。随着物联网产业的芯片制造、工程实施、平台建设与系统运维的逐步推进,将形成完善的物联网产业链。物联网产业链涉及大量的物资采购、安装,随之将产生巨大的物联网工业物流服务需求。2) 物联网应用带来的物流服务需求。物联网不是孤立的网络或平台,应用是其根本,物联网的应用范围几乎覆盖了各行各业。当前物联网行业的应用需求和领域非常广泛,潜在市场规模巨大。物联网的这些应用领域都涉及物的智能处理,因此可以看成是物流服务的需求方。3) 基于物联网应用带来的新的物流服务需求。物联网的发展给人们的生活带来方便,降低了生产成本。从价值工程的角度看,物联网的 “价值”是 “对象所具有的功能与获得该功能的全部费用之比”。只有不断提高其功能,降低成本,物联网的 “价值”才能提高,该产业才能够得到更好的发展[6]。当前与未来物联网的应用主要侧重关乎国计民生的领域,例如国防军事、环境监测、智能电网等。物联网的应用需要高服务质量的物流支持。一方面需要物流附加增值活动满足特定领域的智能管理,另一方面需要跨地域的物流协作来降低物联网的运作成本。

3. 3 物联网与物流网络结合,实现物的智能化管理

物联网的目的是追求物的智能化处理,是通过标识物体属性、识别属性、转化为信息、采集信息、信息传输、信息处理以及发出指令等动作实现的,最终达到对物体的实时在线监测、定位追溯、信息联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、决策支持等管理和服务功能[2]。物联网实现对万物的 “高效、节能、安全、环保”的 “管、控、营”一体化,因此,物联网运作是具有经济性的管理活动。虽然物联网管理的媒介是信息,但是管理的对象是实物。物联网的信息共享与处理是借助互联网络实现的,而具体到实物的智能化管理则需要借助物流网络的支持。物流网络作为基础设施,保障物品流通过程中的集中存储、集并运输与共同配送的组织与操作,实现物流管理的规模优化目标。对于物联网应用企业而言,适宜的物流管理外包与物流网络的完善,可以实现物流的专业化分工和规模化运作,从而降低整个物联网应用企业的运营成本。与其说物联网是网络,不如说物联网是业务或应用,物联网是基于互联网应用的拓展[7]。物联网通过信息网络将需要的物品相连,并将智能化的操作指令反馈于物品,其运作与物流网络密切相关。物流网络包括 3 个层面[8],即物流基础设施网络、物流信息网络和物流组织网络,它们与物联网有着千丝万缕的关联。从技术架构上来看,物联网可分为 3 层: 感知层、网络层和应用层[2]。感知层是物联网的神经末梢,负责物品的识别和信息采集。而物流基础设施网络由物流节点和运输线路构成,其是物品流通活动与物流活动的载体。物联网感知层需涵盖物流基础设施网络的各个节点与线路,从而同时获得物品在流通过程和物流过程的初始信息和过程信息。物流信息网络不仅传输物流信息,同时与供应链其他企业进行信息交互,其与物联网中的网络层相吻合。应用层是物联网和用户的接口,实现物联网的智能应用。而物流组织网络是物流企业与其他企业实现协调与统一的平台。物联网应用层为物品提供智能化的管理方案,必然需要物流组织网络中各方的参与与支持。简而言之,物联网通过互联网信息平台实现物物相连,物流网络构成物联网运作中实物操作的基础设施和组织管理网络,物联网、互联网、物流网络 “三网合一”,三者协作共同实现物体智能管理的目的。

篇9

关键词：智慧仓储、3D仿真、库存管理策略

许多生产制造企业其产品具备一定的质量存储期限。例如：橡胶制品具备一定的老化期限，超过设定年限后，其性能参数将大打折扣，进而影响安全性能指标。因此如何加强对产品库存的可视化管理，保证产品销售出库遵守先进先出原则，避免产品存放过期，造成资源浪费，是目前各企业面对的难题之一。

本文提出将信息技术、3D仿真模拟技术和物流管理技术相结合，搭建wos智慧仓储优化管理系统方案；通过该系统的构建，提高WMs系统运行的透明度，实现仓库空间使用情况分析及仓库运行和业务流程的可视性，从而预测出实际有效的决策分析和操作并指导执行，达到最合理利用仓库空间、降低成本的目标，从而实现最为有效的管理仓库。其总体构建目标如图1所示。

以下从构建背景、系统策略、采用的优化模型、系统架构、功能架构、系统上线后效益分析等几个方面进行描述。

一、构建背景

智慧仓储优化管理系统建设是为适应市场形势的变化，实现产品智慧制造而提出的。制造企业一般根据市场预测大批量，多品种生产，尽量减少更换工装、物料等产生的资源浪费。所以合理的仓库管理尤为重要。如何利用社会化、信息化的物流手段，优化企业内部管理，避免库存积压，是制造企业迫切解决的问题。目前较突出的问题有以下几点：

1.依靠人工管理模式，难以实现库存的实时、准确盘点。没有有效措施对库存进行压缩，进而优化库存管理。

2.目前很多制造企业往往仓库中产成品占压资金过多，产销存在脱节，生产计划和库存数据不准确。

3.采购和生产、销售不能够有效的协调，存在采购物资存放周期过长、产品针对库龄的分析数据不佳、周转率不高、资金大量积压现情况。

针对上述问题，需要采取有效措施对仓库进行优化管理，其中库存管理策略尤为关键。

二、策略分析

基于对众多企业的研究.并融合物流管理的相关策略原则和算法，提出提高物流效率、降低损耗的管理策略原则，总结如下：

1.基于库存周转率原则：定期对库存产品周转率进行分析，依据产品的属性、销售策略、数量等条件，建立存储的模型。并且将仓库中产品进行合理的定位和分类存储，遵循周转率越高的产品离出入口越近的原则，提高出入库效率，降低人员消耗。

2.基于产品相关性原则：根据历史订单数据，采用数据挖掘技术，对产品属性的相关性进行分析，依据相关性进行排序，库存管理时予以考虑。通过该规则，可有效降低出入库行程，降低工作人员劳动强度，简化盘点等工作。

3.基于产品同一性原则：将同类产品摆放到同一区域时，便于仓管人员盘点，能够花费最少搬运时间实现产品的存取，提高作业效率。

4.基于产品互补性原则：根据历史数据和产品属性分析产品间的互补性，将互补的产品存放的位置尽量接近，缺货或者并发出库时，能够快速出货。

5.基于产品相容性原则：根据历史数据和产品属性分析产品问的相容性，将相容性低的产品进行合理分割，降低产品品质或产品损坏。

6.基于产品尺寸原则：仓库进行库位划分及布置时，考虑产品单位大小及同批次共同存储的数量及整批形状，确认产品和存储库位特性是否相符，所以在存储库位的位置和产品的存储策略建立对应的模型。模型参数灵活，适应不同产品存储的需要，通过该模型.减少空间浪费，提高发货效率；避免由于空间和产品尺寸不匹配导致的物流资源损失。

7.基于重量特性原则：建立货架高度和产品的对应模型，使得重心处于货架下方，避免产品存取的危险。一般原则重量重的存放在下层，重量轻的放置在上层，同时考虑目前存储产品的重量分布情况，合理对产品进行存储。

8.基于产品特性原则：存储时考虑产品的特性，是否具备危险性、腐蚀性等，建立各类物品的存储策略和物流布局。

物流必须符合上述规则，同时规则可根据存储物品特性进行灵活设定，仓库也应符合相关产品的标准：规则间的优先级也要明确，并考虑物流布局，以及分拣的装置和效率，提高工效、空间利用率。

基于上述策略，再采用相应的优化模型算法针对不同的客户进行持续优化改进。

三、优化模型算法

基于策略原则和历史数据进行模型自主优化，本文采用基于策略和知识库的自主管理模型，模型图如图2所示：

图中，S1，S2，…Sn，是使用问题求解算法As对状态记录集R进行分析，得到多种配置调整方案。C为动作策略Pa转化得到的约束条件，u是有效函数计算得到的效用值，S为配置方案的最优解。

一次系统配置优化的决策过程包括三个阶段：采集、分析和规划。在采集阶段，通过对历史物流数据的采集、归纳、分析：分析容积率E、库存周期I、出入库效率A、出入库频度K等参数，将得到的各种数据经过算法知识Am的状态映射处理，转换成系统状态知识，并存储到知识库中的状态记录集R中。

分析阶段主要对系统的未来库存存储情况及出入库负荷情况进行预测，并寻找可以满足预测从而得到系统需求的配置方案。在此阶段需要使用采集阶段得到的样本记录集R，根据不同系统参数和不同目的的需要，在算法库AS中选择适合的算法进行分析。得出系统需求预测结果，并根据预测结果计算可以满足系统需求的资源配置调整方案S1，S2，…Sn。

分析阶段得到预测系统工作量和其他状态参数，并得到不同的配置方案对应的系统性能参数，在规划阶段中要根据策略确定最终的配置方案。可以运用策略管理算法Ap将动作策略转化为对应的一组限制条件C，同时使用效用函数计算各个性能参数的效用值u。这个阶段可以用规划的方法执行，如下规划函数：

Max S=U1（p1）+u2（p2）+…+un（Pn）

Subject to：

Restrictions=（c1 c2…，cn）

式中，P为系统性能参数值，n为性能参数个数。上述规划函数目的就是在满足由动作策略转化而得的约束条件C1，C2…，Cn的前提下，根据各个系统性能参数对应的效用函数求取系统总效用的最大值，获得最优的配置调整方案。

这样，就将配置方案选取的过程转化为线性规划问题来求解，最终在配置方案集中选取一个满足限制条件而且效用最大化的配置方案。最终将配置方案应用和系统配置调整中，完成一次自优化过程。然后将算法应用到系统中进行管理，一段时间后，将数据进行整理。重新进行学习和优化.通过此模型不断改进各级管理策略和模型参数。

本方案采用服务器集中存储数据，采用多层架构设计，实现软硬件架构的灵活性部署。

四、系统架构

智慧仓储物流管理系统设计考虑多种库存模式，引入信息化技术、RFID等多种物流管理技术。总体系统架构图，如图3所示。对于平面库采用叉车部署车载电脑，实现智能化引导存储。同时也对自动化立体仓储系统进行了集成设计，综合各种仓储方式的存储策略，该系统可灵活设置部署，能够建立多样化的建模模型，模型参数针对不同的产品及存储策略原则采用优化算法进行优化，从而实现库存的最优化管理。

引入条形码技术将仓库、货架、库位，增加可视化的标签，通过条码扫描技术进行快速的入库出库业务操作。在叉车等物流装备上，按照系统指示进行智能化引导，最大化提高物流的效率。引入RFID技术，可实现货物的自动盘点，减轻人员工作量，提升自动化程度。通过自动化立体仓库，也可以实现产品的自动存储。入库时，存储货位的选择由系统根据各种优化的策略模型进行动态指定。满足最大化存储量的同时，达到最快的出入库效率。并且定期根据历史数据给出存储优化的建议措施。通过空余时间的库位调整，优化整体出入库的效率，满足市场和客户的要求。

所有数据集中存储到数据库服务器，数据库服务器采用双机冗余备份的方式，保证数据的完整性和系统可靠性。数据库服务器实现系统所有数据存储、挖掘、分析：WEB服务器实现对外展示的窗口，保证数据展示的实时性。通过WCS系统，实现对现场AGV、自动调度系统、自动扫描系统、自动分拣系统等的智能化调度和集成。

五、系统功能架构

智能仓储优化管理系统功能架构图，如图4。该系统分为用户管理、菜单管理、配置管理、数据模拟、数据分析、信息管理、参数管理等几大模块。系统采用模块式架构，实现可配置的灵活策略，可以实现业务逻辑与不同客户的快速搭建和实施。以下对各模块的主要功能做简要描述：

1.用户管理

用户管理：实现用户数据的管理，对用户对应岗位、名称、部门进行设定。实现用户状态的实时更新，用户编码规范化管理；

权限管理：对用户的权限进行设置，按角色、岗位分配权限。权限变更、审批流程化、规范化，避免无授权用户访问系统，保证信息安全性；

操作日志：实时记录登录用户的操作行为，对登录、退出及在线期间的功能操作，关键数据项操作进行记录，防止关键数据的安全。并且可通过系统及时追溯相关的操作行为，对正确的行为进行纠正，避免恶意用户的非授权操作行为。

2.菜单管理

菜单配置：菜单模块化，可根据系统的功能进行配置。支持不同地区、不同操作系统菜单的个性化设置；

菜单分组管理：针对不同的角色对菜单进行分组，实现菜单分组的个性化管理

功能管理：对功能进行个性化的配置，对名称、功能项、是否权限管理等进行配置

仓库综合现状：规划仓库的总体布局，对库区、库位划分、库位填充料、库位占有率等进行配置；

仓库出入库频率：对于数据分析展示参数的设置，数据展示格式的设置；对于出入库频率等参数进行设置。

3.配置管理

因素管理：配置仓库管理的因素、要素，针对各要素及其属性进行规范化管理，确定其优先级，因素进行分类、分组管理；出库频度、产品别保管日数、装载率、材料类出库量、材料类出库频度、在库日数等进行管理；

因素范围管理：定义各因素的约束条件，针对各约束条件设置针对性的警示方式（设置不同的颜色等）；

仓库配置：仓库进行规划，合理配置仓库的范围、存储产品属性等.不同仓库之间的调度策略等信息；

库位配置：针对每个仓库进行合理规划，针对存储产品的属性、出入库频率等进行规划，合理规划库区、库位的大小，物流的路径等；

调度策略：针对产品在不同仓库库位间的物流调度策略进行配置；

存储策略：针对产品在不同仓库、库区、库位进行存储的策略进行配置；

编码规范：设定产品、库位、库区、仓库等的统一编码规范，并且与其他系统进行接口保证基础数据的一致性；

分析策略：对数据采集、存储、数据分析周期、数据挖掘的策略进行配置，实现数据分析成果的灵活性。

4.数据模拟

3D查询：通过3D图形的可视化方式对库位信息进行直观的展示，可根据不同的分析参数进行转换，根据不同因素展示不同的效果。管理人员能够对库存现状及异常情况进行分析；

3D模拟：查询所有仓库、区域、库位信息，通过3D立体图的形式进行展示，通过不同颜色对库位信息按照不同因素进行形象展示。根据预期的目标，制定不同的移库策略（例如：相同商品可以合并，不同品级库位不能移动等），根据策略模拟执行后的效果展示，对比前后3D展示图形，查看是否符合目标效果。确认后下达指令给WMS系统。

预测模型：根据不同的场景，不同的管理模式，内置不同的预测模型，实施时可以进行灵活设置，并与之配置不同的参数。

5.数据分析

产品等级库存配置：根据产品出库频度划分等级，采用各种报表展示，显示不同产品等级的产品库存配置情况；

库位填充率：图表和报表的形式展示各仓库的库位填充率情况，超过标准的异常情况进行不同的颜色提示；

平均移动距离：不同的时间周期统计各设备或操作工的平均移动距离，为仓库优化存储提供数据分析支持；

工作时间查询：统计各设备或操作工的工作时间，通过不同的报表格式进行展示；

出库效率分析：分析整体以及各区域各设备的出入库效率，优化存储模型，改进存储策略，提升出入库效率；

产品库龄分析：根据销售数据、出入库数据，分析估算产品的库龄，统计分析产品的库存周转率，方便控制生产和补充库存，同时为销售提供数据支持。

6.信息管理

库位利用率：分析统计库位的使用情况，图表或者报表的格式进行展示。对于库位容量不足或者存储不合理的现象进行预警提示。

库存分析：分析统计2D库位的绘制数据，分析统计实时库存，并进行实时的监控和分析。

7.参数管理

库区规划：对于厂区、仓库、库区、库位进行合理的划分，制定标准的编码规范体系，以及各库位的管理策略；

指标管理：制定各数据统计分析的策略，出入库的流量控制策略，产品存储策略，展示模型策略等指标；

参数设定：设定配置因素参数、因素关系参数、模型参数，日志记录周期等参数；

系统变量：设置系统菜单变量，设置系统公共code编码，语言设置，系统变量名称及属性设置。

六、效益分析

该系统平台实施后，通过3D的形式实时展示库位情况，对于库龄不同颜色进行预警提示：物流管理人员对异常现象及时进行感知并且采取有效的措施进行处理。图5为某库位的3D模拟展示图。

分区域出库频度进行库位管理，通过优化措施进行处理后，该库管理出库口较近的A区域出库频率大幅提高，存放长期库存离平台最远的c区域出库频度大幅降低。统计如图6。

根据监测及不断的强化管理，采取有效措施，使得库位的利用效率大幅提升，表现在空闲库位数量增加，库位堆放堆积率提高，统计如图7。

使得配车平均时间大幅减少，平均移动距离大幅降低，优化存储策略，减少移动距离，缩短出货时间。统计数据如图8。

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关键词：物流管理定制化链管理

20世纪80年代以后，随着信息时代的到来，在全球范围内出现了科学技术飞速进步和生产力的快速发展，顾客消费水平不断提高，企业之间的竞争日益加剧，加上政治、经济、社会环境的巨大变化，使得市场需求的不确定性大大增加，消费者需求日益多样化。企业面对的是一个变化迅速且越来越难以预测的市场，传统的生产经营模式对市场需求剧变的响应越来越迟缓，越来越被动。为了解决这一问题，企业开始采用许多先进的制造技术和管理方法，如计算机辅助设备、柔性制造系统、准时制生产等。但是企业仍然将关注的焦点放在传统的生产之上，忽略了物流的作用。

随着经济的发展和人们对企业价值创造的认识逐步深入，人们认识到，要想提高企业的竞争力，就必须全方位地考虑企业管理中的各种影响因素，而企业的物流管理逐渐被人们所认识，其作用越来越不容忽视。然而，当代消费市场已经从一个大众市场和大众市场广告的社会，只有少数人几种产品供人挑选就可以轻易地满足人们单调的情趣的市场，转变为“分段和分散化的市场”。这也是说企业进入到一个完全买方的市场。在这样的形势下，企业越来越认识到满足顾客独特需求和大规模定制化生产的重要性。

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