物流中的IoT:从技术指南到案例(内附完整下载)

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2_5G网络技术在新一代物流行业中的应用.pdf

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(一)概述

物联网是当今广受关注的信息技术之一。对于物流和供应链来说,它就像人的“眼睛”一样,起到对世界进行感知的作用。因此,物联网的应用也是供应链数字化的重要起点。DHL和Cisco的报告指出:光是在2015-2025年之间,相关市场就蕴含着万亿级的商机。

图1:物联网可以收集五大方面的信息

如图1所示,IoT可以收集多方面的信息:1)它具有定位功能,可以确定人员/车辆/货物等的位置;2)可以识别人的身份,或是物体的编号;3)可以用来测量体积、重量等数值,这对于物流费用计算很关键;4)可以连续记录事件的发生,例如拍摄录像,或是感知车辆的到达;5)记录上述所有信息/事件所对应的时间点,从而给数据加上时间维度。

收集信息只是数字化运营的第一步。由此延展开去,可以做更多事情(如图2):基于“监控”和“测量”得到的数据,系统掌握了供应链运行的实际情况,因此可以作“控制”,来及时纠偏;或是实现自动化运作 例如自动化立体仓库和无人驾驶的物流车。

在积累了许多数据之后,我们也可以对物流系统进行优化,比如根据仓库存储货物的进出情况来优化库位安排。在深度学习等人工智能算法的帮助下,系统还能基于大量数据进行学习,不断提升其效能。

图2:物联网为企业增值的六个阶段。

来源:DHL & Cisco

以上初步介绍了IoT对物流的作用。那么应该用哪种技术来达到我们的目的呢?下面将比较若干种技术的优劣,供读者参考。

(二)技术选型指南

之前提到,物联网技术可以记录物体位置、识别人员身份等。由于物流研究的是“A点到B点的移动”,定位技术对其有着独特的意义。所以,下面将首先比较若干种常用的定位技术。

图3:室内定位技术概览。来源:全球物联网观察

定位技术可以分为室内定位和室外定位两大类。常见的八种室内定位技术参见图3。目前,它们都已经进入了商用阶段,但是成本和定位精度却不尽相同。用户要根据实际需求和所能负担的费用,来作出合适的决策。

这八种室内定位技术的详细比较,在图4中作了概括:

图4:常见的室内定位技术比较。来源:物联网智库

Wifi的应用,需要在相关范围内设定无线基站,根据目标对象的信号特征,来综合确定其所在的坐标。Wifi技术已经非常普及,但是其信号稳定性一般,功耗也较高,所以并非室内定位技术的首选。

蓝牙(Blueteeth)技术是通过测量信号强度来设置定位的,作用距离较短。它的主要问题是信号不稳定,而且应用成本也始终为人诟病。ZIGBEE技术和蓝牙的特点比较类似。

RFID技术主要是利用电磁感应,用“读写器”发射电磁波,来和物体上面的标签进行交互,尤其适合“身份辨识”。它可以辨识物体是否存在于某个区域,但不能实时追踪轨迹。并且其信号也容易受到金属等障碍物的干扰。

UWB(Ultra Wide Band,超宽带)技术有着非常出色的性能。它由于定位精度高(数厘米之内)、安全性好、信号穿透能力强等特点,而成为许多场合室内定位的首选。UWB的最大问题是成本还较高,因此阻碍了其普及推广。类似地,激光定位也能做到很高的精度,但同样成本偏高,不易推广。

超声波定位的原理是“反射式测距”,通过声波反射的强度来确定物体的位置。它的建设成本很高,而且声波非常容易被障碍物阻挡,因此不适合复杂的室内环境。类似地,红外定位技术的成本也很高,而且不具备穿透障碍物的能力。

计算机视觉的技术方案在近些年来异军突起,在许多场合得到应用。通过监控摄像头等装置的部署,我们既可以连续捕捉物体的图像,也可以在满足一定条件时候抓拍照片留存证据。摄像头的一个好处是:其部署成本不受物流流量的影响,相对比较固定。例如,若是在汽车物流场景中要对大批车辆进行跟踪:RFID方案需要在每一辆车上装芯片,因此其成本和车辆数成正比。但若是用摄像头进行拍摄,则成本和拍摄对象的数量无关。

如果采用计算机视觉方案,则会涉及摄像头等硬件的选型问题。摄像头的功能受到焦距、像素数等关键参数的影响,需要具体问题具体分析。图5以焦距为例,给出了选型推荐:

图5:视频监控镜头焦距选型概要。来源:合信赢科技

对于计算机视觉来说,摄像头等的参数选择只是第一步。其难点还包括:如何消除光线等外界条件的干扰,以及在后台用AI算法对拍到的图像作分析,等等。近年来,业界大厂陆续推出了带有补光、夜视等功能的摄像头,并将图像识别算法固化在芯片中,前置在摄像头装置里。这样使得用户的技术部署方便了很多。

然后再提一下室外(长距离)无线连接技术:它们应用的地理范围从数公里到全球范围不等,如图6所示。这些技术的应用已经不局限于“定位”,而是拓展到了远距离信号传输,以低功耗、低频率的通信方式来分享物体的数据。

图6:四种常见的长距离无线连接技术比较。来源:物联网智库

关于这几种无线连接技术的区别:卫星导航系统(GPS/北斗)是最经典的定位跟踪技术。GPS在全球最为普及,但后发制人的北斗系统也已经逐步赶上。GRPS在2G时代就已普及,主要用于数公里范围内的对象监测,优点在于充分利用了现有的通信网络,缺点在于容量有限。NB-IoT和LoRa是低功率广域网(LPWAN)的杰出代表,近年来风头正劲。总的来说,NB-IoT更受通信运营商的青睐,而阿里巴巴、腾讯等公司则对LoRa下注较多。

需要再次提醒的是:物联网应用始终要平衡“成本 vs. 收效”。不计成本的“黑科技”,在商用领域可能意义并不大。此外,实践中的许多方案会把多种技术结合起来,例如“计算机视觉+RFID”,或是“GPS定位+惯性导航”,等等。

“Last but not least”,通信技术并不是物联网技术的全部。利用传感器来收集对象的声、光、电、压、热等信息,也是物联网的应用领域。受篇幅所限,本文在传感器分类方面不作展开。欢迎读者私下交流各种传感器技术在物流中的应用。

(三)案例介绍

本章介绍几个物联网技术实际落地的场景:

案例一是IoT技术在仓储中的应用,如图7所示:某企业通过在四面墙之内充分运用RFID等技术,可以对货物和叉车的当前状态做到实时跟踪。每一件货物入仓/出仓的动作都会被RFID读卡器等自动抓取,并实时传输到WMS系统。同样地,当货物被存入货架上相关货位的时候,其上的物联网标签也会被探测到,并将货位信息的变化反映到WMS。这样精准的库存记录,可以减少库存盘点所需的人力物力。

此仓库还引入了“智能叉车”的概念,利用室内定位技术来辅助叉车司机的工作。由于叉车和目标货物的坐标都完全确定,系统可以为叉车的行驶推荐最优路径,提高运营效率。据测算:在技术的帮助下,此仓库每小时吞吐量增加了30%,而且确保了系统中库存和实物的一致。

图7:物联网技术提高仓储运营的智能化程度。来源:DHL & Cisco

案例二的应用范围则要略大了一些:某机电制造厂内部有若干个车间厂房,彼此之间存在大量的货物运输,以往经常存在货物送错、信息登记错等现象,给工厂带来了不必要的损失。工厂的解决方案是在叉车上安装无线定位装置、陀螺仪和加速度传感器,并每种零部件的物料筐上面贴上条码。

无线定位和惯性导航两种技术共同保证了货物轨迹的追踪,而条码扫描则确保了对货物状态的更新。在实施该系统之后,每年避免因物料内部运输错误或丢失造成的经济损失数十万元,关键生产设备的综合利用率则提高了10%以上。

案例三涉及一家知名车企,其样板工厂被誉为行业标杆。在一辆成品车生产、装配的全过程中,都通过UWB技术来对车辆设备进行精准定位,为生产资源的配合调度提供精准支持。同时,在生产线的各个节点对车辆控制器、电机、传感器进行信号采集处理,并及时上传到车辆管理系统。诸多自动信息采集方式确保了生产过程的透明化。不过,该车企本身利润率较高,也是部署各种“高大上”技术的必要前提之一。

案例四则是把传感器用在了铁路行业的装备维护。通过在铁轨等位置安装声/光传感器,可以实时收集这些硬件的状态,预测潜在故障,并及时采取维修措施。某铁路公司通过应用传感器,一年避免了4000万元的经济损失,并且也减少了对铁轨/列车进行检查的人工成本。

图8:物联网技术用于减少铁路运行故障。

来源:DHL & Cisco

案例五是关于计算机视觉在一家物流公司的应用。它在各地物流中心很早就布置了监控摄像头。近年来,随着AI的普及,公司开始用算法来自动分析录像的内容,第一时间报警,而不是在事故之后再调取监控录像。算法可以发现很多违规行为,如室内吸烟/未戴安全帽/损坏货物等,为精细化管理提供了依据。

计算机视觉除了鉴别不合规行为,更可以分析出监控区域的各种运行指标(如:场地利用率、物流操作时长等),让管理者可以基于这些数据来提高运营效率。据估计:此公司通过推广这套方案,每年可以节省数千万元的成本。

(四)项目落地的关键

如何确保物联网技术项目成功落地?这个话题比较大,以至于可以单独讨论很久。本文引用DHL & Cisco报告的五条建议,供读者参考:

1. 技术革新的基础,是管理思维和运营流程的革新。

2. 注意信息系统的架构,把系统打通。

3. 注意技术之间的兼容性。

4. 在全球/全国的运营要统一标准,不要各自为政。

5. 重视数据安全和隐私问题。

(五)未来展望

物联网技术的发展潜力巨大。据估计,从2015年到2020年:被网络所连接的“物体”个数翻三倍以上,从150亿个增加到500亿个左右。这个数字还会不断上涨。

在可预见的未来,技术的进步会进一步提升物联网的威力。其中一个关键因素就是5G。在今年4月的德国汉诺威工业展上面,许多公司已经开始展出5G相关的试点案例,例如图9中的“机器蜘蛛”:在5G网络和边缘云技术的帮助下,六个单独的机械腿彼此协调,让“蜘蛛”灵活地移动。随着5G商用的临近,我们有理由期待一个更加智慧化的物流世界。

图9:爱立信用5G通信来控制“机器蜘蛛”。来源:物联网智库

在未来物流场景中,除了“人、货、场”之外,车辆也扮演着越来越重要的角色。车联网本身就是一种典型的物联网。随着汽车技术含量不断提高,V2X (Vehicle to Everything)会在工商业中扮演越来越重要的角色。即使没有其它设备,车辆本身也可以提供大量的有用数据。

当然,万物联网会带来愈加严重的网络安全问题。如何在提供便利的同时降低风险,是物联网实践者面临的一大课题。我们需要时刻记住物流的“初心”:安全、及时、成本可控地实现物体的移动。

参考资料:

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

2. 物联网智库,“干货!物联网十大室内定位技术原理解析”,2017-11.

3. 合信赢科技,“视频监控镜头焦距选型”,2019-1.

4. 物联网智库,“一文盘点十大连接数百亿终端的无线网络技术”,2018-12.

5. 数字化企业,“32张PPT简述传感器的七大应用!”,2016-9.

6. 物联网智库,“5G+TSN正在掀起工业互联网的新风浪-2019汉诺威博览会亮点解析 【物女心经】”,2019-4.

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