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2_5G網(wǎng)絡技術在新一代物流行業(yè)中的應用.pdf

1_物聯(lián)網(wǎng)白皮書_DHL.pdf

（一）概述

物聯(lián)網(wǎng)是當今廣受關注的信息技術之一。對于物流和供應鏈來說，它就像人的“眼睛”一樣，起到對世界進行感知的作用。因此，物聯(lián)網(wǎng)的應用也是供應鏈數(shù)字化的重要起點。DHL和Cisco的報告指出：光是在2015-2025年之間，相關市場就蘊含著萬億級的商機。

圖1：物聯(lián)網(wǎng)可以收集五大方面的信息

如圖1所示，IoT可以收集多方面的信息：1）它具有定位功能，可以確定人員/車輛/貨物等的位置；2）可以識別人的身份，或是物體的編號；3）可以用來測量體積、重量等數(shù)值，這對于物流費用計算很關鍵；4）可以連續(xù)記錄事件的發(fā)生，例如拍攝錄像，或是感知車輛的到達；5）記錄上述所有信息/事件所對應的時間點，從而給數(shù)據(jù)加上時間維度。

收集信息只是數(shù)字化運營的第一步。由此延展開去，可以做更多事情（如圖2）：基于“監(jiān)控”和“測量”得到的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)掌握了供應鏈運行的實際情況，因此可以作“控制”，來及時糾偏；或是實現(xiàn)自動化運作 例如自動化立體倉庫和無人駕駛的物流車。

在積累了許多數(shù)據(jù)之后，我們也可以對物流系統(tǒng)進行優(yōu)化，比如根據(jù)倉庫存儲貨物的進出情況來優(yōu)化庫位安排。在深度學習等人工智能算法的幫助下，系統(tǒng)還能基于大量數(shù)據(jù)進行學習，不斷提升其效能。

圖2：物聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)增值的六個階段。

來源：DHL & Cisco

以上初步介紹了IoT對物流的作用。那么應該用哪種技術來達到我們的目的呢？下面將比較若干種技術的優(yōu)劣，供讀者參考。

（二）技術選型指南

之前提到，物聯(lián)網(wǎng)技術可以記錄物體位置、識別人員身份等。由于物流研究的是“A點到B點的移動”，定位技術對其有著獨特的意義。所以，下面將首先比較若干種常用的定位技術。

圖3：室內(nèi)定位技術概覽。來源：全球物聯(lián)網(wǎng)觀察

定位技術可以分為室內(nèi)定位和室外定位兩大類。常見的八種室內(nèi)定位技術參見圖3。目前，它們都已經(jīng)進入了商用階段，但是成本和定位精度卻不盡相同。用戶要根據(jù)實際需求和所能負擔的費用，來作出合適的決策。

這八種室內(nèi)定位技術的詳細比較，在圖4中作了概括：

圖4：常見的室內(nèi)定位技術比較。來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

Wifi的應用，需要在相關范圍內(nèi)設定無線基站，根據(jù)目標對象的信號特征，來綜合確定其所在的坐標。Wifi技術已經(jīng)非常普及，但是其信號穩(wěn)定性一般，功耗也較高，所以并非室內(nèi)定位技術的首選。

藍牙（Blueteeth）技術是通過測量信號強度來設置定位的，作用距離較短。它的主要問題是信號不穩(wěn)定，而且應用成本也始終為人詬病。ZIGBEE技術和藍牙的特點比較類似。

RFID技術主要是利用電磁感應，用“讀寫器”發(fā)射電磁波，來和物體上面的標簽進行交互，尤其適合“身份辨識”。它可以辨識物體是否存在于某個區(qū)域，但不能實時追蹤軌跡。并且其信號也容易受到金屬等障礙物的干擾。

UWB（Ultra Wide Band,超寬帶）技術有著非常出色的性能。它由于定位精度高（數(shù)厘米之內(nèi)）、安全性好、信號穿透能力強等特點，而成為許多場合室內(nèi)定位的首選。UWB的最大問題是成本還較高，因此阻礙了其普及推廣。類似地，激光定位也能做到很高的精度，但同樣成本偏高，不易推廣。

超聲波定位的原理是“反射式測距”，通過聲波反射的強度來確定物體的位置。它的建設成本很高，而且聲波非常容易被障礙物阻擋，因此不適合復雜的室內(nèi)環(huán)境。類似地，紅外定位技術的成本也很高，而且不具備穿透障礙物的能力。

計算機視覺的技術方案在近些年來異軍突起，在許多場合得到應用。通過監(jiān)控攝像頭等裝置的部署，我們既可以連續(xù)捕捉物體的圖像，也可以在滿足一定條件時候抓拍照片留存證據(jù)。攝像頭的一個好處是：其部署成本不受物流流量的影響，相對比較固定。例如，若是在汽車物流場景中要對大批車輛進行跟蹤：RFID方案需要在每一輛車上裝芯片，因此其成本和車輛數(shù)成正比。但若是用攝像頭進行拍攝，則成本和拍攝對象的數(shù)量無關。

如果采用計算機視覺方案，則會涉及攝像頭等硬件的選型問題。攝像頭的功能受到焦距、像素數(shù)等關鍵參數(shù)的影響，需要具體問題具體分析。圖5以焦距為例，給出了選型推薦：

圖5：視頻監(jiān)控鏡頭焦距選型概要。來源：合信贏科技

對于計算機視覺來說，攝像頭等的參數(shù)選擇只是第一步。其難點還包括：如何消除光線等外界條件的干擾，以及在后臺用AI算法對拍到的圖像作分析，等等。近年來，業(yè)界大廠陸續(xù)推出了帶有補光、夜視等功能的攝像頭，并將圖像識別算法固化在芯片中，前置在攝像頭裝置里。這樣使得用戶的技術部署方便了很多。

然后再提一下室外（長距離）無線連接技術：它們應用的地理范圍從數(shù)公里到全球范圍不等，如圖6所示。這些技術的應用已經(jīng)不局限于“定位”，而是拓展到了遠距離信號傳輸，以低功耗、低頻率的通信方式來分享物體的數(shù)據(jù)。

圖6：四種常見的長距離無線連接技術比較。來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

關于這幾種無線連接技術的區(qū)別：衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GPS/北斗）是最經(jīng)典的定位跟蹤技術。GPS在全球最為普及，但后發(fā)制人的北斗系統(tǒng)也已經(jīng)逐步趕上。GRPS在2G時代就已普及，主要用于數(shù)公里范圍內(nèi)的對象監(jiān)測，優(yōu)點在于充分利用了現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡，缺點在于容量有限。NB-IoT和LoRa是低功率廣域網(wǎng)（LPWAN）的杰出代表，近年來風頭正勁?？偟膩碚f，NB-IoT更受通信運營商的青睞，而阿里巴巴、騰訊等公司則對LoRa下注較多。

需要再次提醒的是：物聯(lián)網(wǎng)應用始終要平衡“成本 vs. 收效”。不計成本的“黑科技”，在商用領域可能意義并不大。此外，實踐中的許多方案會把多種技術結(jié)合起來，例如“計算機視覺+RFID”，或是“GPS定位+慣性導航”，等等。

“Last but not least”，通信技術并不是物聯(lián)網(wǎng)技術的全部。利用傳感器來收集對象的聲、光、電、壓、熱等信息，也是物聯(lián)網(wǎng)的應用領域。受篇幅所限，本文在傳感器分類方面不作展開。歡迎讀者私下交流各種傳感器技術在物流中的應用。

（三）案例介紹

本章介紹幾個物聯(lián)網(wǎng)技術實際落地的場景：

案例一是IoT技術在倉儲中的應用，如圖7所示：某企業(yè)通過在四面墻之內(nèi)充分運用RFID等技術，可以對貨物和叉車的當前狀態(tài)做到實時跟蹤。每一件貨物入倉/出倉的動作都會被RFID讀卡器等自動抓取，并實時傳輸?shù)絎MS系統(tǒng)。同樣地，當貨物被存入貨架上相關貨位的時候，其上的物聯(lián)網(wǎng)標簽也會被探測到，并將貨位信息的變化反映到WMS。這樣精準的庫存記錄，可以減少庫存盤點所需的人力物力。

此倉庫還引入了“智能叉車”的概念，利用室內(nèi)定位技術來輔助叉車司機的工作。由于叉車和目標貨物的坐標都完全確定，系統(tǒng)可以為叉車的行駛推薦最優(yōu)路徑，提高運營效率。據(jù)測算：在技術的幫助下，此倉庫每小時吞吐量增加了30%，而且確保了系統(tǒng)中庫存和實物的一致。

圖7：物聯(lián)網(wǎng)技術提高倉儲運營的智能化程度。來源：DHL & Cisco

案例二的應用范圍則要略大了一些：某機電制造廠內(nèi)部有若干個車間廠房，彼此之間存在大量的貨物運輸，以往經(jīng)常存在貨物送錯、信息登記錯等現(xiàn)象，給工廠帶來了不必要的損失。工廠的解決方案是在叉車上安裝無線定位裝置、陀螺儀和加速度傳感器，并每種零部件的物料筐上面貼上條碼。

無線定位和慣性導航兩種技術共同保證了貨物軌跡的追蹤，而條碼掃描則確保了對貨物狀態(tài)的更新。在實施該系統(tǒng)之后，每年避免因物料內(nèi)部運輸錯誤或丟失造成的經(jīng)濟損失數(shù)十萬元，關鍵生產(chǎn)設備的綜合利用率則提高了10%以上。

案例三涉及一家知名車企，其樣板工廠被譽為行業(yè)標桿。在一輛成品車生產(chǎn)、裝配的全過程中，都通過UWB技術來對車輛設備進行精準定位，為生產(chǎn)資源的配合調(diào)度提供精準支持。同時，在生產(chǎn)線的各個節(jié)點對車輛控制器、電機、傳感器進行信號采集處理，并及時上傳到車輛管理系統(tǒng)。諸多自動信息采集方式確保了生產(chǎn)過程的透明化。不過，該車企本身利潤率較高，也是部署各種“高大上”技術的必要前提之一。

案例四則是把傳感器用在了鐵路行業(yè)的裝備維護。通過在鐵軌等位置安裝聲/光傳感器，可以實時收集這些硬件的狀態(tài)，預測潛在故障，并及時采取維修措施。某鐵路公司通過應用傳感器，一年避免了4000萬元的經(jīng)濟損失，并且也減少了對鐵軌/列車進行檢查的人工成本。

圖8：物聯(lián)網(wǎng)技術用于減少鐵路運行故障。

來源：DHL & Cisco

案例五是關于計算機視覺在一家物流公司的應用。它在各地物流中心很早就布置了監(jiān)控攝像頭。近年來，隨著AI的普及，公司開始用算法來自動分析錄像的內(nèi)容，第一時間報警，而不是在事故之后再調(diào)取監(jiān)控錄像。算法可以發(fā)現(xiàn)很多違規(guī)行為，如室內(nèi)吸煙/未戴安全帽/損壞貨物等，為精細化管理提供了依據(jù)。

計算機視覺除了鑒別不合規(guī)行為，更可以分析出監(jiān)控區(qū)域的各種運行指標（如：場地利用率、物流操作時長等），讓管理者可以基于這些數(shù)據(jù)來提高運營效率。據(jù)估計：此公司通過推廣這套方案，每年可以節(jié)省數(shù)千萬元的成本。

（四）項目落地的關鍵

如何確保物聯(lián)網(wǎng)技術項目成功落地？這個話題比較大，以至于可以單獨討論很久。本文引用DHL & Cisco報告的五條建議，供讀者參考：

1.  技術革新的基礎，是管理思維和運營流程的革新。

2.  注意信息系統(tǒng)的架構，把系統(tǒng)打通。

3.  注意技術之間的兼容性。

4.  在全球/全國的運營要統(tǒng)一標準，不要各自為政。

5.  重視數(shù)據(jù)安全和隱私問題。

（五）未來展望

     物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展?jié)摿薮?。?jù)估計，從2015年到2020年：被網(wǎng)絡所連接的“物體”個數(shù)翻三倍以上，從150億個增加到500億個左右。這個數(shù)字還會不斷上漲。

在可預見的未來，技術的進步會進一步提升物聯(lián)網(wǎng)的威力。其中一個關鍵因素就是5G。在今年4月的德國漢諾威工業(yè)展上面，許多公司已經(jīng)開始展出5G相關的試點案例，例如圖9中的“機器蜘蛛”：在5G網(wǎng)絡和邊緣云技術的幫助下，六個單獨的機械腿彼此協(xié)調(diào)，讓“蜘蛛”靈活地移動。隨著5G商用的臨近，我們有理由期待一個更加智慧化的物流世界。

圖9：愛立信用5G通信來控制“機器蜘蛛”。來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

在未來物流場景中，除了“人、貨、場”之外，車輛也扮演著越來越重要的角色。車聯(lián)網(wǎng)本身就是一種典型的物聯(lián)網(wǎng)。隨著汽車技術含量不斷提高，V2X (Vehicle to Everything)會在工商業(yè)中扮演越來越重要的角色。即使沒有其它設備，車輛本身也可以提供大量的有用數(shù)據(jù)。

當然，萬物聯(lián)網(wǎng)會帶來愈加嚴重的網(wǎng)絡安全問題。如何在提供便利的同時降低風險，是物聯(lián)網(wǎng)實踐者面臨的一大課題。我們需要時刻記住物流的“初心”：安全、及時、成本可控地實現(xiàn)物體的移動。

參考資料:

1.  DHL and Cisco, “Internet of Thingsin Logistics”, 2015.

2.  物聯(lián)網(wǎng)智庫，“干貨！物聯(lián)網(wǎng)十大室內(nèi)定位技術原理解析”，2017-11.

3.  合信贏科技，“視頻監(jiān)控鏡頭焦距選型”，2019-1.

4.  物聯(lián)網(wǎng)智庫，“一文盤點十大連接數(shù)百億終端的無線網(wǎng)絡技術”，2018-12.

5.  數(shù)字化企業(yè)，“32張PPT簡述傳感器的七大應用！”，2016-9.

6.  物聯(lián)網(wǎng)智庫，“5G+TSN正在掀起工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的新風浪-2019漢諾威博覽會亮點解析 【物女心經(jīng)】”，2019-4.