基于NB-IoT 的仓储管理系统设计及其HTCPN 建模*

赵洪钢，李孟宇，李 娴

（国防科技大学信息通信学院，西安 710106）

0 引言

物联网技术一经问世，便引起了仓储管理的思维变革，且已广泛应用于仓储管理的入库、出库、检验、保管和运输等业务流程［1］。例如，文献［2-4］将条码识别、RFID 和ZigBee 等技术运用于仓储管理，有效提升了出库、入库、检验和保管等仓储业务作业效率；文献［5］将GPRS 技术应用于仓储全流程信息管理；文献［6］在运输车辆上安装GPS 模块，满足室外定位需求；文献［7］将部分已知位置信息的ZigBee节点作为参考节点，用于解决室内定位问题。然而，上述传统物联网技术在应用于仓储管理领域时，主要存在两方面不足：1）ZigBee 等短距通信技术的终端通信距离短、穿透能力弱，且网关覆盖范围小、随遇接入能力弱，在入库、出库等业务流程中，终端感知信号、网关接入信号等容易受建筑物阻挡等环境因素影响；2）由于GPS 功耗大、成本高且主要面向室外定位，ZigBee 通信距离短、穿透能力弱且主要面向室内定位，因此，为了满足仓储全流程管理所要求的全程定位需求，需要不同定位技术配合，增加了信息感知的复杂度。这些不足会影响基于传统物联网技术的仓储管理系统的信息感知过程，并最终影响具体业务的作业效率。

相比之下，窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技术作为一种新兴物联网技术，不仅具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本等特点［8-10］，而且能够同时满足室内和室外定位需求［9，11］，并在安全架构方面具有一定优势［11］；此外，由于NB-IoT构建于现有蜂窝网络，使其能够在入库、出库、检验、保管和运输等各个业务流程中，为终端设备的随遇接入提供保证。可见，NB-IoT 技术能够更好地实现信息感知和仓储全流程管理，更适合现代仓储管理的发展趋势。

因此，本文提出了一种基于NB-IoT 的仓储管理系统设计方案（NB-IoT Based Warehouse Management System，NB-Based WMS）。给出了NB-Based WMS 的总体架构，以及各层的功能和组成；描述了利用NB-Based WMS 进行业务管理时的信息感知流程和出库等业务流程；并采用分层赋时着色Petri网对利用NB-Based WMS 进行信息感知和出库等业务流程操作时的优越性进行仿真验证。仿真结果显示，与基于ZigBee 等传统物联网技术的仓储管理系统（ZigBee Based Warehouse Management System，ZigBee-Based WMS）相比，NB-Based WMS 能够有效提升仓储管理效率。

1 NB-Based WMS 系统

NB-Based WMS 的基本思想是：根据物资类型进行分类并完成基本信息和位置信息的感知，借助蜂窝网络的现有基站部署和NB-IoT 的广覆盖、大连接等优势实现管理终端的随遇接入，利用IoT 平台实现更加灵活的联接管理、应用管理和运营支撑，从而实现仓储管理中的出库、检查、运输、入库等业务全流程管理。NB-Based WMS 的总体架构包括4 层：终端层、网络层、平台层和应用层，如图1所示。

1.1 NB-Based WMS 终端层

根据物资特点，NB-Based WMS 将物资分为3 类。

●A 类：小型物资（可存入包装箱），利用RFID标签存储信息。

●B 类：大型物资，利用NB-IoT 模块和RFID 标签两种方式存储信息。

图1 NB-Based WMS 总体架构

●C 类：重点物资（需重点保管），利用NB-IoT模块和RFID 标签两种方式存储信息。

此外，NB-Based WMS 还提供了其他3 种管理装置。

●内置NB-IoT 模块和RFID 模块的包装箱：实现对A 类物资的存储、基本信息获取及定位。

●内置NB-IoT 模块的RFID 读写器：可以实现对A、B、C 3 类物资的信息读取和传输。

●内置NB-IoT 模块的传感器：对仓库温湿度等环境信息的感知和传输。

1.2 NB-Based WMS 网络层

NB-Based WMS 网络层由基站和IoT 核心网两部分组成，主要负责IoT 核心网与终端设备间的通信和管理。

1.3 NB-Based WMS 平台层

IoT 平台是基于物联网、云计算、大数据等核心技术，构建统一开放的IoT 联接管理平台。用于数据的存储、分析、管理和App 应用开发。

1.4 NB-Based WMS 应用层

仓储管理部门利用开发的App，实现对出库、入库、检查、保管和运输等业务的全流程管理，并对温度、湿度等仓储环境进行监测与控制。

2 基于NB-Based WMS 的物资信息感知过程和业务流程

与基于传统物联网技术的仓储管理系统相比，NB-Based WMS 利用NB-IoT 技术实现了物资基本信息和位置信息的快速感知，从而提高了仓储业务作业效率。

2.1 基于NB-Based WMS 的物资信息感知过程

对于A 类物资，当未存放于包装箱中，采用“内置NB-IoT 模块的RFID 读写器”读取信息，并通过NB-IoT 模块完成信息的无线传输；当存放于包装箱中后，其信息由NB-IoT 模块直接进行无线传输。对于B 类、C 类物资，默认由NB-IoT 模块直接进行信息传输，也可以采用“内置NB-IoT 模块的RFID 读写器”进行读取以及无线传输。上述信息经NB-Based WMS 网络层传输至IoT 平台，以实现信息的存储、分析和处理，如图2 所示。

2.2 基于NB-Based WMS 的出库流程

图2 基于NB-Based WMS 的信息感知过程

针对低速率、仓储环境复杂等情况，基于传统物联网技术的装备仓储管理系统，容易出现数据丢失、感知物资信息与实际数据不相符合等情况，而NB-Based WMS 能有效提升数据传输的正确率，提高仓储管理效率。在利用NB-Based WMS 进行出库业务时，出库人员根据从IoT 平台上获取“出库通知单”领取，确认领取物资数量、质量与NB-Based WM S 收集的物资信息以及“出库通知单”是否三方一致。若一致，完成出库，并上传库房、货架使用等情况以及“接收通知单”；若不一致，重新领取；收到接收方的回执单后，完成账目核销。其详细流程如下页图3 所示。

3 基于NB-Based WMS 工作流程的HTCPN 建模

3.1 HTCPN 简介

Petri 网是德国学者Carl A Petri 于1962 年提出的一种描述事件和条件关系的网络式建模方法［17］，许多研究人员利用该方法对仓储管理流程进行建模研究［12-14］。然而，普通Petri 网的表达能力有限，且不能很好地表达事件进行的时间关联。相比之下，分层赋时着色Petri 网［15-16］是对Petri 网的综合扩展，更适用于开展仓储管理建模研究，具体表现为：1）HTCPN 定义了库所颜色并增强了弧的表达能力，能更加清晰地分析仓储管理过程；2）HTCPN具有层次化建模和模块化的特点，便于描述各业务流程之间的逻辑关系；3）HTCPN 在着色Petri 网（Colored Petri Net，CPN）的基础上引入了时间概念，能够计算仓储业务流程平均时间。

3.2 基于NB-BasedWMS 工作流程的HTCPN模型

为了更好地理解NB-Based WMS 的业务流程，及其与基于ZigBee 等传统物联网技术的仓储管理系统在信息感知过程方面的不同，本文首先对NB-Based WMS 的信息感知过程进行建模，然后对出库流程进行建模。基于ZigBee 等传统物联网技术的信息感知过程建模，以及其他业务流程建模原理与NB-Based WMS 类似，受篇幅所限本文不展开描述。

图3 基于NB-Based WMS 的出库流程

1）NB-Based WMS 的信息感知HTCPN 模型如图4 所示，各库所和变迁的含义说明见下页表1。

2）NB-Based WMS 的出库流程HTCPN 模型如下页图5 所示，图中t1 为替代变迁，对应“信息感知过程”，各库所和变迁的含义说明见表2。

4 基于NB-Based WMS 工作流程的HTCPN 模型验证及仿真

4.1 模型结构验证

首先利用Simulation 工具对NB-Based WMS 的出库HTCPN 模型进行仿真，生成仿真报告。经分析，其验证结果为“具有活性，结构无死锁”，所以模型结构正确。其次利用状态空间报告（节选部分结果如图6 所示），验证其他特性。报告显示该模型没有死循环，但是存在死标识（Dead Markings），是因为其存在漏库所（人工判决信息），此外能够进入下一状态且未出现死锁，所以属于正常情况。

图4 基于NB-Based WMS 信息感知流程的HTCPN 模型

图5 基于NB-Based WMS 出库流程的HTCPN 模型

表1 基于NB-Based WMS 信息感知流程模型的各元素含义

表2 基于NB-Based WMS 出库流程模型的各元素含义

图6 状态空间报告（节选）

综上，通过性能验证得出结论：本模型符合业务逻辑，且变迁无死锁、网络无死循环，可以作为NB-Based WMS 的出库HTCPN 模型开展研究。此外，利用上述方法对ZigBee-Based WMS 的信息感知流程和出库流程进行HTCPN 建模，用于开展对比分析。

4.2 HTCPN 模型仿真

为了充分比较NB-Based WMS 和ZigBee-Based WMS 的信息感知过程，分别在网络状态良好和网络状态不好（在入库、出库等业务流程中，终端感知信号、网关接入信号等容易受建筑物阻挡等环境因素影响）的情况下，对两种HTCPN 模型进行100 次仿真并得到任务完成时间的平均值。图7 的仿真结果显示，NB-Based WMS 的信息感知过程的任务完成时间更少，特别是在网络状态不好时，NB-Based WMS 信息感知优势更加明显。因为NB-IoT 比ZigBee 网络覆盖更强，在网络状态不好时，信息传输成功概率更高，在仿真时HTCPN 模型中信息传输变迁增加数量较少，且变迁赋值增加量较小，所以优势更加明显。

图7 信息感知过程的HTCPN 模型仿真结果

图8 出库流程的HTCPN 模型仿真结果

因网络或人为因素在出库过程中可能出现人工检查信息、出库通知单和感知信息“三方不一致”的情况，降低出库流程效率。因此，本文在“三方是否一致”两种情况下，比较NB-Based WMS 和Zig-Bee-Based WMS 的出库流程任务完成时间，对两种HTCPN 模型进行100 次仿真并得到任务完成时间的平均值。仿真结果显示，NB-Based WMS 的出库效率更高，这是因为检验过程中仍然需要对信息进行感知（分析过程同上文），而一旦出现“三方不一致”的情况，则需要进行多次信息感知，使得NB-Based WMS 的优势更加明显，如图8 所示。

5 结论

本文提出了一种基于NB-IoT 的仓储管理系统——NB-Based WMS，并运用HTCPN 对利用NB-Based WMS 的进行信息感知过程和相关业务流程进行建模。在仿真过程中，本文考虑了“网络状态是否良好”和“人工检查信息、出库通知单和感知信息是否不一致”等实际情况。结果显示，与基于ZigBee 等传统物联网技术的仓储管理系统进行相比，NB-Based WMS 在各种情况下均具有比较明显的任务完成时间优势，对于提升我军仓储管理效率具有积极的促进作用。