农产品冷链资源流集成平台设计研究

罗思玮 王永倩 伍甄梅

[摘 要]我国的农产品冷链物流相关技术研究起步较晚，现有的农产品冷链物流服务体系存在诸多问题，无法很好地实现对全产业链的资源流集成管理。因此，本文利用泛在网络和普适计算技术，从冷链资源流集成平台物理层集成、冷链资源流集成平台应用层和冷链资源流集成平台表现层三个方面展开研究，利用基于Socket双向数据确认的透明传输服务模型、基于HMM的温度预警模型和基于SOA的农产品冷链资源流服务总线技术实现了农产品冷链资源流集成平台。本平台通过集成冷链质量溯源系统、冷链实时监控系统和冷链仓储管理系统，可以简单轻松地解决食品流通过程中的质量监控问题，助力农产品冷链物流监督水平跃上一个新台阶。

[关键词]冷链资源;资源集成;农产品;平台设计

[中图分类号]F252 [文献标识码]A

农产品的易腐性和时效性要求冷链物流的各环节具有更高的组织协调性，包括在物流过程中需要基于安全性的质量监控或实时跟踪、及时准确的监控预警以及敏捷高效的仓运管理等。然而由于我国相关技术研究起步较晚，现有农产品冷链物流服务体系并不完善，存在参与主体多，信息化水平参差不齐，信息不对称程度较高，冷链物流资源不衔接、不配套，难以统一协调、调度等问题，无法实现对全产业链的资源流集成管理。因此利用泛在网络和普适计算技术来打通各物流环节的信息壁垒，实现上下游之间整体规划与协调，建立面向整个农产品产业链的冷链资源流的集成信息平台已经成为当前农产品冷链物流建设的当务之急。

1 农产品冷链资源流集成平台总体研究目标

冷链资源流的集成信息平台主要目的基于物联网、云计算等信息技术实现对农产品冷链物流的全程控制，实现对农产品的仓储管理、冷链资源协调调度、配送线路的优化、冷链物流全程实时掌控、确保冷链物流过程中温度等各项关键指标的正常以及稳定，并对运输货物全程监控，杜绝冷链物流过程中掺杂造假现象等。因此在现有环境下实现全产业链信息流、商品流、实物流和工作流的集成和互通，并能够智能预测、协调、调度决策是研发冷链资源流的集成信息平台的总体目标。

2 农产品冷链资源流集成平台研究内容

农产品冷链资源流集成平台研究内容包含如下：

2.1 冷链资源流集成平台物理层集成

物理层主要包括各种冷链物流基础设施和网络环境，这些数据采集基础设施设备和数据传输网络，是农产品冷链管理系统的基础。考虑到不同环节、不同主体在基础通信网络上的差异，需要通过多种通信传输协议和网络的接入设备进行网络资源整合，实现通信网络集成，其中包括多种物联网实时通信设备的集成。

2.2 冷链资源流集成平台应用层

应用层需要面对农产品冷链供应链成员间在物流管理系统技术方面的集成，包括操作系统、数据库系统、管理系统的平台架构等方面的技术集成。同时还要针对节点企业的业务处理环节，在流程分割的基础上，整合供应链上的各个环节，包括需求发布、生产、运输配送、售后服务等，从不同维度满足企业的业务需求。其核心思想是实现企业内部和供应链成员企业间的系统集成。

2.3 冷链资源流集成平台表现层

表现层主要负责冷链资源流管理系统的人机接口，包括系统数据终端的多维展示，冷链资源流商业模型的展示，系统Web访问方式的确定等。

3 农产品冷链资源流集成平台研究使用的共性基础技术

3.1 围绕冷链资源流集成平台物理层

首先要实现多种网络的融合，通过设计开发不同模式的嵌入式传输设备以及透明传输服务模型来屏蔽底层网络传输细节，实现底层物理设备数据实时向服务端传输。

3.2 围绕冷链资源流集成平台应用层

本实验室主要从平台架构优化方面入手，首先基于SOA框架的对信息化水平不同的物流节点进行无缝资源流集成，然后采用Docker框架对高并发冷链设备的实时数据进行管理，并利用弹性云应对不同季节下农产品冷链资源流伸缩，以实现物流信息化管理成本最小化。同时，随着移动终端的普及，实验室还展开面向移动终端APP的架构优化方面的研究。

3.3 围绕冷链资源流集成平台表现层

首先统计分析冷链设备实时传回的位置信息、驻留时间、温度、运输距离等多个维度的信息，利用规则归纳、概念簇集、关联发现等方法进行农产品冷链物流行为挖掘，获得冷链轨迹行为，进行冷链物流數据时效评估及多维冷链物流数据的展示分析。

4 农产品冷链资源流集成平台研究使用的关键技术

4.1 基于Socket双向数据确认的透明传输服务模型

农产品冷链物流行为分析系统主要通过收集冷链设备的行为数据（功能使用信息、操作行为信息、传感器事件信息等等），会话加工、业务建模、数据分析甚至数据挖掘等业务技术流程来统计分析用户的行为，形成各类统计指标和分析结果供运营决策。数据采集阶段在该阶段由于涉及的数据来源方式的多样性，如前端SDK发送、日志、数据库等，各种方式的处理方法和技术不尽相同。日志文件数据的采集可通过推送或抓取两种方向不同而方式不同，像恒生的T2日志FilterLog、Java的Log4j等均可以通过推送至数据接收端的方式进行，市面上主要的技术是由Flume NG（高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统）采集至Kafka或ELK（elasticsearch+logstash+kibana）来解决。但是这两种方案主要存在的问题是对前端发送数据无法保证完整性和一致性，毕竟该方案在网络闪断、服务异常、超过上限阈值等情况下容易导致数据丢失，特别是需要有完整性需求时（如提供日志中心服务、日志文件还原服务等），需要慎重考虑。在冷链物流行为分析中，本实验室采用的更为保守的Socket双向数据确认服务来保证日志的完整性，确保分析数据的有效，双向确认流程如图1所示

4.2 基于SOA的农产品冷链资源流服务总线技术

农产品冷链资源流集成平台主要实现不同物流节点以及不同冷链设备的资源流集成，提供面向冷链资源流管理的中介功能，因此，需要具备灵活的服务路由和定位，支持广泛的传输协议（JMS、MQ、HTTP、RMI等）以及服务集成方式（WebService，Messaging、JCA等等）。同时平台应提供松散耦合服务和应用之间的标准集成，支持多种消息传递方式（发布/订阅，请求/应答，等等）及资源流管理功能（日志、监控、测量等），因此，采用基于SOA的服务总线的方式实现农产品冷链资源流的管理，为各节点的物流企业和冷链设备提供标准集成服务，具体如图2所示。

4.3 基于HMM的温度预警模型

冷链物流装备不一致、操作不规范以及设备故障灯突发事件等导致单体参数的完备性、连续性受到影响，从而引起温度波动时空曲线的突变以及断裂，因此需要根据数据特征选择不同的HMM设计。利用资源流集成平台获得HMM预警模型构建的技术路线如图3所示，将时空曲线类型状态分为三类：连续、突变和断裂（不确定），根据温度时空曲线类型设计HMM结构和相应的训练算法。

5 农产品冷链资源流集成平台研究预期效果

农产品冷链资源流集成平台是一个集成物联网、云计算、智能决策以及大数据挖掘分析的全产业链冷链资源流管理平台，可实现对冷链物理设备资源的有效跟踪定位管理，并将定位信息和企业的业务资源进行整合。系统不仅为物流节点企业和冷链设备操控人员提供了一个高效、灵活的管理工具，同时还为冷链物流企业创造了一种崭新高效的管理和控制冷链资源的科学模式。本平台通过集成冷链质量溯源系统、冷链实时监控系统和冷链仓储管理系统，可以简单轻松地解决食品流通过程中的质量监控问题，助力农产品冷链物流监督水平跃上一个新台阶。

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[1] 姜明珠.农产品冷链物流发展现状与对策[J].经济研究，2018（09）.

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