［關(guān)鍵詞］物聯(lián)網(wǎng)；智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)；架構(gòu)設(shè)計(jì)；云邊端協(xié)同；智能化自適應(yīng)

［中圖分類號(hào)］TP273 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）11–0157–03

1智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)

當(dāng)前，倉(cāng)儲(chǔ)管理正面臨著訂單量激增、貨物種類繁多、時(shí)效要求嚴(yán)苛等諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工作業(yè)模式已難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境，亟需引入先進(jìn)的信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)管理的智能化升級(jí)。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能的融合應(yīng)用，為構(gòu)建智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)的建設(shè)離不開先進(jìn)信息技術(shù)的支撐。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能是智能倉(cāng)儲(chǔ)的4 大關(guān)鍵技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)RFID、傳感器等設(shè)備實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境和資源的實(shí)時(shí)感知與數(shù)據(jù)采集，為智能化管理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。云計(jì)算技術(shù)利用其強(qiáng)大的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，為海量倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)的處理、分析和決策提供支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)可從海量、異構(gòu)的倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)，優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)管理決策。人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等，可賦予倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)智能分析、預(yù)測(cè)、優(yōu)化、決策的能力。此外，5G、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)也在智能倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域嶄露頭角。5G 憑借其高速率、低時(shí)延、廣連接的特性，可顯著提升倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的實(shí)時(shí)感知和控制能力。區(qū)塊鏈技術(shù)通過(guò)去中心化、不可篡改等優(yōu)勢(shì)，可保障倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性和可信性。因此，綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能及其他前沿技術(shù)，對(duì)于建設(shè)高效、智能、安全的倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)至關(guān)重要。

2物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1平臺(tái)架構(gòu)總體設(shè)計(jì)

物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)遵循開放性、兼容性、可擴(kuò)展性和靈活性原則，以適應(yīng)倉(cāng)儲(chǔ)管理業(yè)務(wù)的高度復(fù)雜性和多變性。文章提出采用微服務(wù)架構(gòu)和領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）相結(jié)合的方式，構(gòu)建一個(gè)分層解耦、松耦合高內(nèi)聚的平臺(tái)架構(gòu)。微服務(wù)架構(gòu)通過(guò)將系統(tǒng)拆分為多個(gè)獨(dú)立的微服務(wù)，每個(gè)微服務(wù)負(fù)責(zé)特定的業(yè)務(wù)功能，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活地?cái)U(kuò)容或縮容，提高系統(tǒng)的敏捷性和可伸縮性。同時(shí)，微服務(wù)間通過(guò)輕量級(jí)的通信機(jī)制（如REST API）進(jìn)行交互，降低了服務(wù)間的耦合度，使得系統(tǒng)更容易維護(hù)和演進(jìn)。在微服務(wù)劃分時(shí)，融入了DDD 思想。DDD強(qiáng)調(diào)以業(yè)務(wù)域?yàn)橹行?，將?fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯劃分為一個(gè)個(gè)限界上下文（Bounded Context），并在上下文內(nèi)提煉出領(lǐng)域模型和領(lǐng)域服務(wù)。這種以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法，使得微服務(wù)更加貼近業(yè)務(wù)實(shí)際，同時(shí)保證了微服務(wù)粒度的合理性。例如，對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)管理來(lái)說(shuō)，可劃分入庫(kù)、出庫(kù)、庫(kù)存盤點(diǎn)、補(bǔ)貨調(diào)撥等多個(gè)業(yè)務(wù)上下文，并為每個(gè)上下文設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域服務(wù)，如入庫(kù)單管理服務(wù)、庫(kù)存快照服務(wù)等。在微服務(wù)的實(shí)現(xiàn)和編排方面，采用了Spring Cloud框架、Docker容器化和ApacheKafka等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的自動(dòng)化部署、智能路由、彈性伸縮和高可用，以及服務(wù)間的異步通信和數(shù)據(jù)同步。

2.2物聯(lián)網(wǎng)感知層的架構(gòu)設(shè)計(jì)

物聯(lián)網(wǎng)感知層是智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)來(lái)源和執(zhí)行末端，其架構(gòu)設(shè)計(jì)直接影響平臺(tái)的感知能力和控制精度。文章設(shè)計(jì)了一種面向倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景的多源異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)。在數(shù)據(jù)采集方面，綜合利用RFID、WSN、視頻監(jiān)控等多種感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的全方位、多維度感知。例如，利用RFID 對(duì)貨物、托盤、周轉(zhuǎn)箱等物流單元進(jìn)行標(biāo)識(shí)和追蹤，通過(guò)WSN 監(jiān)測(cè)倉(cāng)儲(chǔ)溫濕度、貨架振動(dòng)等環(huán)境參數(shù)，使用視頻監(jiān)控對(duì)人員、設(shè)備的活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)督和分析。為了處理多源異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)據(jù)融合中間件。該中間件首先對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、時(shí)空對(duì)齊等，然后通過(guò)語(yǔ)義注釋將數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的語(yǔ)義模型上，形成語(yǔ)義一致的數(shù)據(jù)表示。語(yǔ)義模型基于倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域本體構(gòu)建，包含了貨物、設(shè)備、人員、位置、事件等核心概念和關(guān)系。在數(shù)據(jù)融合方面，中間件采用了基于規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的融合策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速關(guān)聯(lián)、聚合和智能化融合。在感知層引入了邊緣計(jì)算架構(gòu)，通過(guò)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上集成邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)源頭進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸拤毫?，提高云端的處理效率。在物?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全方面，設(shè)計(jì)了基于區(qū)塊鏈的分層安全架構(gòu)，采用聯(lián)盟鏈模式和PBFT 共識(shí)算法，利用智能合約和加密技術(shù)，確保數(shù)據(jù)操作的可信執(zhí)行和數(shù)據(jù)的完整性保護(hù)，提高了數(shù)據(jù)的安全性和可信度。

2.3數(shù)據(jù)處理與決策層的架構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)處理與決策層是智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)的核心，其架構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性直接影響平臺(tái)的分析、預(yù)測(cè)和優(yōu)化能力。文章采用了Lambda 架構(gòu)，同時(shí)支持實(shí)時(shí)流計(jì)算和離線批處理，以應(yīng)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)管理中的不同數(shù)據(jù)處理需求。在實(shí)時(shí)流計(jì)算部分，設(shè)計(jì)了一種基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。針對(duì)事件亂序、延遲到達(dá)等問(wèn)題，引入了Watermark 機(jī)制，用于表示數(shù)據(jù)流中的進(jìn)度。通過(guò)在數(shù)據(jù)流中插入Watermark，從而使標(biāo)識(shí)至Watermark 時(shí)間戳之前的數(shù)據(jù)都已經(jīng)到達(dá)，進(jìn)而觸發(fā)窗口的計(jì)算。采用滑動(dòng)窗口和會(huì)話窗口兩種窗口類型，分別用于連續(xù)的數(shù)據(jù)聚合和離散的事件集合，同時(shí)支持基于事件時(shí)間和處理時(shí)間的觸發(fā)機(jī)制。在離線批處理部分，采用了基于Hadoop 和Hive 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。通過(guò)ETL 流程將異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取到Hadoop 集群，經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和集成，最終加載到Hive 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用了星型模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，圍繞倉(cāng)儲(chǔ)管理的核心業(yè)務(wù)過(guò)程構(gòu)建事實(shí)表和維度表，支持多維度的數(shù)據(jù)分析和挖掘。在智能決策部分，提出了基于知識(shí)圖譜的倉(cāng)儲(chǔ)決策支持架構(gòu)。采用自底向上和自頂向下相結(jié)合的構(gòu)建方法，首先利用本體定義倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域核心概念、關(guān)系，形成知識(shí)圖譜的頂層本體，然后通過(guò)知識(shí)抽取和融合技術(shù)，從異構(gòu)數(shù)據(jù)源中提取和鏈接實(shí)例，最終形成覆蓋全面的倉(cāng)儲(chǔ)知識(shí)圖譜。基于知識(shí)圖譜，可實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答、關(guān)聯(lián)分析、邏輯推理等智能決策功能。為保障數(shù)據(jù)處理與決策服務(wù)的高可靠性，采用主從集群、多副本存儲(chǔ)、容錯(cuò)機(jī)制等方案，構(gòu)建了一套高可用架構(gòu)，提高平臺(tái)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全性。

3物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)架構(gòu)創(chuàng)新與優(yōu)化

3.1平臺(tái)架構(gòu)的云邊端協(xié)同優(yōu)化

云邊端協(xié)同是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)的重要優(yōu)化方向。文章針對(duì)云邊端架構(gòu)的資源調(diào)度、數(shù)據(jù)傳輸和任務(wù)卸載3 個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。在資源調(diào)度優(yōu)化中，提出了一種基于博弈論的分層協(xié)同優(yōu)化框架。首先建立云、邊、端3層參與者的博弈模型，其中每個(gè)參與者的策略空間為其可用資源的分配方案，效用函數(shù)綜合考慮了任務(wù)完成時(shí)間、能耗、資源利用率等性能指標(biāo)。通過(guò)求解納什均衡，得到了各參與者的最優(yōu)策略，實(shí)現(xiàn)云邊端資源的動(dòng)態(tài)分配與協(xié)同優(yōu)化。針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化，設(shè)計(jì)了一種基于多路徑傳輸和網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸策略。在云、邊、端3 層網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩溌窢顟B(tài)，構(gòu)建多條不相交的傳輸路徑。利用隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，將原始數(shù)據(jù)分塊并編碼為多個(gè)冗余包，通過(guò)多路徑同時(shí)傳輸，在接收端解碼恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。與單路徑傳輸相比，該策略能夠充分利用網(wǎng)絡(luò)帶寬，提高傳輸?shù)目煽啃院腿蒎e(cuò)性。在任務(wù)卸載優(yōu)化方面，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)作卸載算法。首先對(duì)卸載問(wèn)題進(jìn)行建模，定義系統(tǒng)狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)賞函數(shù)。然后利用多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法MADDPG，通過(guò)中央—執(zhí)行器機(jī)制，訓(xùn)練云、邊、端3層智能體的策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)分布式的策略學(xué)習(xí)與優(yōu)化。在執(zhí)行階段，智能體根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)，利用訓(xùn)練好的策略網(wǎng)絡(luò)做出最優(yōu)卸載決策。該機(jī)制能夠自適應(yīng)地權(quán)衡計(jì)算時(shí)延和能耗，根據(jù)設(shè)備自身狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，選擇最合適的卸載對(duì)象，顯著提高任務(wù)卸載性能。

3.2平臺(tái)架構(gòu)的智能化與自適應(yīng)優(yōu)化

為適應(yīng)多變的倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求，文章提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)架構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制。該機(jī)制將架構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題建模為馬爾可夫決策過(guò)程，系統(tǒng)狀態(tài)空間包括服務(wù)部署、資源配置、任務(wù)調(diào)度等架構(gòu)參數(shù)，動(dòng)作空間為預(yù)定義的架構(gòu)調(diào)整操作，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)評(píng)估架構(gòu)調(diào)整的性能提升。通過(guò)持續(xù)探索學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體不斷優(yōu)化決策策略，實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的動(dòng)態(tài)自優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了分層協(xié)同優(yōu)化框架，將平臺(tái)架構(gòu)劃分為多個(gè)自治層，每層部署深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體，通過(guò)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)跨層決策的全局優(yōu)化。針對(duì)架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)問(wèn)題，提出了基于遷移學(xué)習(xí)的自適應(yīng)演化方法，構(gòu)建跨場(chǎng)景、跨領(lǐng)域的架構(gòu)優(yōu)化知識(shí)庫(kù)。當(dāng)面臨新的優(yōu)化需求時(shí)，通過(guò)檢索相似問(wèn)題并利用遷移學(xué)習(xí)算法，將已學(xué)習(xí)的架構(gòu)優(yōu)化知識(shí)遷移到新問(wèn)題中，加速架構(gòu)演化的學(xué)習(xí)過(guò)程。同時(shí)，新問(wèn)題的學(xué)習(xí)結(jié)果會(huì)回填到知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的持續(xù)積累和演進(jìn)。在AIOps 方面，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能運(yùn)維方法，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的自監(jiān)控、自診斷和自修復(fù)。通過(guò)異常檢測(cè)算法實(shí)時(shí)分析KPI 指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)異常和性能瓶頸。利用根因分析技術(shù)溯源異常根因，輔助故障診斷?；跁r(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)架構(gòu)性能趨勢(shì)，及時(shí)感知架構(gòu)退化風(fēng)險(xiǎn)，觸發(fā)預(yù)防性的架構(gòu)調(diào)整。將運(yùn)維知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)為運(yùn)維規(guī)則，通過(guò)規(guī)則推理引擎實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)化修復(fù)和架構(gòu)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。這些方法使智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)能夠根據(jù)環(huán)境變化和業(yè)務(wù)需求持續(xù)優(yōu)化其架構(gòu)，靈活應(yīng)對(duì)不確定性，實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的長(zhǎng)期運(yùn)行，為平臺(tái)的自適應(yīng)演化提供了新思路和技術(shù)支撐。

3.3平臺(tái)架構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展設(shè)計(jì)

可持續(xù)發(fā)展已成為智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)不可忽視的發(fā)展方向。文章從節(jié)能、擴(kuò)展和演進(jìn)3 方面進(jìn)行平臺(tái)架構(gòu)的可持續(xù)設(shè)計(jì)。在節(jié)能方面，優(yōu)先采用低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與服務(wù)器，并設(shè)計(jì)智能溫控、休眠喚醒等節(jié)能策略，最小化系統(tǒng)能耗。提出了一種基于能耗感知的動(dòng)態(tài)資源管理策略。通過(guò)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)器上部署能耗監(jiān)測(cè)代理，實(shí)時(shí)采集設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)和工作狀態(tài)，構(gòu)建能耗預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)不同配置下的系統(tǒng)能耗。結(jié)合任務(wù)負(fù)載和性能需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備的工作模式和資源配置，在滿足性能約束的前提下最小化系統(tǒng)總能耗。在架構(gòu)擴(kuò)展方面，采用微服務(wù)解耦、容器化部署，支持彈性伸縮，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)擴(kuò)展的敏捷性和成本效益。采用基于Kubernetes的容器化微服務(wù)編排部署框架，將平臺(tái)功能劃分為細(xì)粒度的微服務(wù)，通過(guò)容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的快速部署、彈性伸縮和負(fù)載均衡。引入服務(wù)網(wǎng)格技術(shù)，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)間的流量管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、熔斷降級(jí)等功能，提高平臺(tái)的可靠性和可維護(hù)性。針對(duì)平臺(tái)的長(zhǎng)期演進(jìn)，制訂面向未來(lái)的架構(gòu)愿景和技術(shù)路線，建立開放的生態(tài)體系，持續(xù)進(jìn)行前瞻性技術(shù)研究和創(chuàng)新，引領(lǐng)智能倉(cāng)儲(chǔ)平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展。借鑒演進(jìn)式架構(gòu)的理念，將可演進(jìn)性作為架構(gòu)設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)。通過(guò)定義明確的演進(jìn)驅(qū)動(dòng)因素，建立架構(gòu)演進(jìn)的度量指標(biāo)和反饋機(jī)制，持續(xù)評(píng)估架構(gòu)的演進(jìn)能力。同時(shí)，采用領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)方法，將平臺(tái)劃分為穩(wěn)定的核心域和靈活的支撐域，通過(guò)限界上下文和防腐層等機(jī)制，實(shí)現(xiàn)核心域的穩(wěn)定性和支撐域的可演化性，支撐平臺(tái)架構(gòu)的長(zhǎng)期演進(jìn)?？沙掷m(xù)發(fā)展的架構(gòu)設(shè)計(jì)理念貫穿智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)的全生命周期，是平臺(tái)基業(yè)長(zhǎng)青的重要保障。

4結(jié)束語(yǔ)

對(duì)物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，分析了平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)，提出了具有前瞻性和創(chuàng)新性的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，為建設(shè)高效、智能、可持續(xù)的倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)提供了理論指導(dǎo)和技術(shù)參考。在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的加持下，智能倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)必將迎來(lái)蓬勃發(fā)展，推動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)物流行業(yè)的智慧化轉(zhuǎn)型和跨越式發(fā)展。未來(lái)，仍需要持續(xù)探索前沿技術(shù)在智能倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，優(yōu)化完善平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)，加強(qiáng)多行業(yè)、多領(lǐng)域的協(xié)同創(chuàng)新，共同開創(chuàng)智能倉(cāng)儲(chǔ)的美好未來(lái)。