北京烟草商业物流中心数字化工厂的构建

“一平台”指物流管控一体化平台，由3个板块共15个模块组成，功能覆盖日常业务调度和综合管理各环节，向内对接各业务系统，向外对接行业物流综合监管调度系统和市局营销系统，是北京烟草物流中心数据中枢。

“四系统”指支撑仓储、分拣、配送业务运行和园区管理的独立软件，共同组成支撑生产经营的核心系统，包括仓储系统，由WMS管理应用系统和WCS调度系统组成，用于立库调度和运行管理；分拣系统，由分拣信息系统和分拣现场监控系统组成，用于卷烟分拣优化、在线纠错、运行管理；暂存区管理系统，用于笼车管理，运用RFID技术实现数据绑定、车位分配、笼车装车、笼车出库和笼车回库；园区管理系统，用于车辆出入园及员工就餐管理，运用车牌识别技术和人脸识别技术实现车辆、人员信息自动采集和实时比对。

“三终端”指桌面端、移动端、监控端三种操作平台，满足不同业务操作需要。桌面端提供功能全面的操作界面，用于数据查询、信息填报、配送线路优化等工作；移动端指智能手机，通过APP、微 信企业号、微 信服务号为员工提供抽检、配送业务操作、数据查询功能，为零售户提供信息推送服务；监控端以库内作业监控、指挥中心大屏展示为重点，为操作人员提供必要的状态信息，指导业务运行。

2. 现有优势

1）软硬件基础扎实

近年来，物流中心开展卓有成效的技术创新应用实践，已在物流环节建成自动化、信息化的硬件平台和网络化、集成化的软件体系，综合作业效率处于行业领先水平，仓储、分拣、配送业务已基本实现数字化，部分关键环节已实现智能化。

2）供应链协同基础扎实

通过技术创新应用和业务优化，北京烟草与上游工业企业构建了良好的同城工商共库、跨省托盘联运机制和预约到货机制，为下游零售户提供了电子到货签收、订单状态跟踪等升级服务，同时还与营销系统、在途系统等多套系统进行同频联动，使工、商、零紧密衔接，物流综合能力提升对上下游的辐射作用已初步显现。

3. 不足之处

随着新技术的不断发展和广泛应用，数据的采集范围还有可扩充区域；物流业务对信息依赖程度的逐步提高，物流数据归集、分析、运用、展示水平有待提升；在推动商流、物流、信息流融合贯通，实现生产各环节远程监控、综合调度、敏捷运作上还有较大提升空间；已经建立和使用的计算模型尚未具备自学习能力，对决策的辅助作用有待进一步挖掘。

三、北京烟草物流中心数字化转型研究

1. 建设目标

以行业数字化转型升级为抓手，加强新一代信息技术的挖掘应用，坚持科技引领、创新驱动，加强顶层设计，分步推进数字化转型升级，逐步打造“全面感知、数字驱动、智能管理、智慧决策”的北京烟草智慧物流体系。利用大数据、互联网、数字孪生等新一代技术，构建“平台运营、中台整合、客户端应用”的基础架构，以各业务平台为支撑，形成专业可靠的底层数据抽取模式、创建分类清晰的信息共享机制、构建符合经济运行特点的可视化体系，建设数字孪生技术应用、配送智能调度平台、智慧物流园区、数据运营中台等亮点工程，打造数据高度集中、数据资产全员共享、生产作业智能调度的数字化工厂，将数据驱动与业务运行管理、组织流程机制深度融合，逐步向业务数字化、管理智能化、决策智慧化的目标迈进。

2. 建设路径

针对目前物流中心面临的重点、难点问题，推进数字化转型的亮点项目，具体分两个阶段开展后续工作。

1）构建数据底层基础

以需求导向为抓手，以数字化转型为驱动，逐步推进数字孪生技术应用、配送智能调度平台和建设智慧物流园区三个亮点工作。同时，充分利用RIFD、智能摄像头等物联网、互联网成熟技术，搭建符合中心实际业务情况的数据底层基础。         

2）搭建数据共享平台

在上述三个工程基础上，通过搭建数据运营中台，实现对数据的广泛采集、清洗、整合等处理，从而逐步完善数据共享的可视化体系，推进中心信息化向数字化转型。 

3. 建设内容

1）数字孪生技术应用

数字孪生技术是改变设备数据和设备管理的一种方式。传统的程序更多关注的是分析结果数据，而数字孪生技术更多关注的是设备的运行状态，能更好的及时处理问题。简单来说，近几年物联网技术的广泛应用，使大量设备运行状态数据被采集并存放在程序中，却难以被直观展现，且因数据分析成本过高，很少有人关注。

而孪生技术也是程序的一部分，甚至可以是由多个程序共享的模块，它是基于物联网技术之上，将大量数据可视化且可以进行数据处理的一个新技术。因此，北京烟草物流中心将以立库为试点，通过数字孪生技术，将现场作业真实数据与模拟仿真虚拟数据进行同步，并以3D模型实现动态联动，便于对现场运行情况进行实时监控、预测和调度。

预期效果：

• 作业状态实时远程监控。通过数据模型和虚拟可视技术，与立库实体建立一对一映射，实现数字化的整合3D模型、2D图纸和数据信息的高效自然可视能力，并通过设备管理软件或操控接口，实现远程监控，提升管理效能；

• 设备运行情况及时预警。以事件驱动为核心，通过联接监控技术，与立库运行数据对接，实时获取立库状态、指标和告警等多级数据，并通过基于规则、算法、空间、统计等数据分析，实时了解设备运行情况，便于管理人员准确预判设备状态，排查隐患；

• 业务预排产和智能调度。利用仿真技术，仿真计算和模拟推演立库堆垛机的行为能力，结合实际运行情况，提前优化资源配置投入、制定合理排产计划，助力生产调度。

2）配送智能调度平台

配送智能调度平台是通过应用AI图像识别和边缘计算技术，对配送过程中人、车、物等信息实时采集并进行数据分析，实现监控设备智能化应用；通过应用RPA流程自动化技术，实现软件操作的高效人工替代，确保人机业务高效协同；通过应用专项数据算法，结合物联网、车联网技术，实现运输实时调度、实时监管、实时路况、实时配送路线优化和零售户信息反馈等功能。

预期效果：

• 送货状态实时采集和实时调度。通过运输监控服务，对配送过程中车辆实时位置、实时路况、路线信息（ETA&里程）和所处路段等信息多端同显，且定位点上报，并且根据物流场景进行轨迹处理和展示，实现实时状态展示和指挥调度，让可视化故障处理成为可能；

• 配送工作质量和安全行为实时监管。将配送服务标准的指标图像化、数字化，通过智能识别技术，可将车辆位置，所处路段，路况信息、人员状态等信息上报，在配送全过程进行实时规范识别、质量监督和安全预警，让安全隐患消除在事发之前；

• 配送数据实时回传。扩展数据采集范围，从配送数据、零售户情况（服务需求、配合程度、对配送员服务评价）、市场信息回馈等方面，结合管控一体化平台和电子签收APP的数据，实现轨迹纠偏、空间检索、驾驶行为分析、里程计算等有效分析，搭建配送指标体系。

3）建设智慧物流园区

新基建时代的5G IoT AI智慧物流园区目前已经应用较广，结合工业互联网、态势感知、边缘计算和5G技术，感知智能终端产品，搭建物流园区AI监控视频网，实现基于智慧物流园区的实时精准采集应用，现场“毫秒级”实时感知、实时分析、数据消息协同共享，并通过智能视频分析，代替人眼实时发现异常情况，及时联动告警。

预期效果：

• 打造立体化园区监控体系。通过视频探测、智能感知等物联网技术，实现重点区域多层级、多维度、多方面的数据采集和实时监控。

• 异常情况自动告警提醒。通过智能视频分析，实时发现异常情况，并自动采用手机、微 信、短信等多种方式同时告警。如潜在情绪智能分析，通过高帧频摄像头采集人体面部微动作，对头部和颈部被称为前庭情绪反射区域的细微肌肉振动进行分析，计算出个人压力值、自控能力和焦虑值等参数，锁定具有攻击性、危险性的目标人物。

• 系统联动加速应急处置。系统触发告警后，可自动联动打开对应地点摄像头进行快速确认，并高效启动应急预案，指引人员进行报警、疏散、逃生、自救等。

4）建设数据运营中台

数据中台是通过对数据的分析，实现指导业务方向，促进企业高质量发展，并通过反馈回来的业务数据，不断提升使用价值的一套闭环管理。换而言之，数据中台是一套发现未知的系统。因此，北京烟草物流中心的数据运营中台，要以上述三个工程为基础，通过扩展数据采集范围，规范数据标准，跑通数据流转，实现专业可靠的底层数据抽取模式、创建分类清晰的信息共享机制、构建符合数据共享的可视化体系，从而把业务数据化、数据业务化，为企业智能决策奠定基础。

预期效果：

• 构建数据标准规范。构建统一的数据标准、编码标准，并提出完整的数据标准管理流程及方法，为数据质量检查、数据安全管理等提供依据；

• 建设数据运营中台。在完善数据实时采集、清洗、整合、查询等功能的基础上，搭载数据智能引擎，高效积累数据资产，赋能业务应用场景，助力中心构建扎实的数据根基，实现数字化经营；

• 实现数据资产管理。构建属于物流中心的数据资产，在数据权限管控的基础上，以多维度、多角度、极便捷的查询方式，支持数据共享服务，实现“我的数据我使用”。

参考文献：

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