供应链管理模型中物联云技术的应用研究

李全喜 张浩维 刘凯玲

摘 要：为探究如何实现供应链上大量数据的存储、实时分析、决策及预测功能，文章将物联网与云计算技术相结合，构建基于物联云技术的供应链管理模型。通过SCOR模型，详细分析物联云供应链在计划、采购、制造、配送和退货等环节的应用，为实施物联云供应链提供参考与借鉴。

关 键 词：物联云;供应链管理;SCOR模型

中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：2096-7934（2020）08-0046-11

一、引言

随着经济全球化趋势的不断增强，市场竞争关系由企业与企业间的竞争逐渐转变为企业供应链间的竞争，供应链管理能力在很大程度上决定了企业竞争优势的大小[1]。Butner[2]对400位来自世界不同地区的具有供应链相关工作经验的高级主管进行访谈，他们普遍认为新经济时代下的供应链管理应该更进一步融入智能化技术，以提高供应链管理水平，更快速、有效地应对风险和挑战，这一观点得到多位研究学者的认可[3-5]（例如，Calatayu et al.，2019; Haddud et al.，2017; Wu et al.，2016）。在供应链管理领域，物联网（Internet of Things，IoT）通过利用无线射频识别技术（RFID）和传感器技术实现了物与物、人与物之间的信息交换，实现了企业信息系统与实物个体的“对话”[6]。云计算（cloud computing）通过为不同的终端用户提供存储和处理数据的平台，帮助企业更进一步提高供应链效率和效益，因此受到业界的广泛关注[7]。

现有的研究大部分是针对单一信息技术在供应链管理中的应用[7]。目前可查的学术论文中，仅有几篇是关于物联网与云计算相结合的，这些文章普遍从技术角度分析物联云的可行性，且以农业和医疗领域居多，基于物联云技术的供应链管理方面的研究仍处于起步阶段。供应链运作参考模型（Supply Chain Operations Reference Model，SCOR）是供应链管理的主要分析框架，将供应链运营流程分解为计划、采购、制造、交付、退货五个阶段。因此，针对现有研究的局限，本文将基于SCOR模型，探讨物联云技术在这五个阶段的应用。此外，由于物联云技术仍处于初期应用阶段，本文也将指出物联云技术所面临的挑战以及未来进一步改善的方向。

二、物联云技术概述

Kevin Ashton曾指出，物联网是大数据的重要来源，随着互联设备的爆发式增长，海量的数据将会通过物联网设备被采集。到2030年，全球物联网设备连接数预计达1000亿，中国将超过200亿[8]，然而物联网终端并不具备存储大量数据和进行实时分析决策的能力，因此，这些数据的处理就需要融入云存储、云计算等技术。由此，Kevin Ashton在2011年首次提出了物联网与云存储、云计算相结合的物联云概念，即将物联网传感设备所收集的数据接入互联网，并通过云平台进行存储和运算。

物联云虽然早在2011年就被提出，但是直到最近几年，它才被主流学界所关注，成为物联网技术发展的关键突破点。这是因为目前物联网中有数以万亿计字节的数据需要处理，随着云计算平台中智能算法的逐渐成熟以及5G技术的投入使用，物联云技术在学术界和产业界的地位愈发重要。物联云技术的主要功能包括以下三点。

（一）连接功能

（1）人与人的连接。物联云平台整合了物联网和云平台的优势，实现人与人之间的实时交互。

（2）人与物的连接。物联云平台通过传感设备实时收集、传递数据，通过云平台实时存储、分析数据，使人与物实现远程实时互联。

（3）物与物的连接。物联云平台中的传感设备对碎片化的信息进行采集，并实时传递到云平台，在经过云平台大数据运算后，向工作终端发布指令，从而实现物与物的连接。

（二）可视性功能

云计算技术通过具有高度智能化处理数据的互联系统，可以提升可视化管理能力。

（三）预测功能

物联云技术通过云计算处理来自于物联网中传感设备所收集的大量数据，预测系统或设备未来的状态[9]，相较于单一的物联网或云计算技术，物联云技术在真正意义上实现了人与人、人对物、物与物间的智能互联。

Alhussein et al.[10]提出基于物联云技术的智能医疗监测系统结构模型，该试验在癫痫病患者身体上安装脑电波传感器以及身体状态传感器，用于接收患者的运动状态、姿态和面部表情等相关数据。收集到的数据在物联云平台中进行处理和分析，分析结果通常分为癫痫状态和非癫痫状态。该模型的准确度和灵敏度分别达99.2%和93.5%。这一基于物联云技术的智慧医疗系统可以帮助医生实现实时、远程对患者进行有效监控。Yang et al.[11]提出基于物联云技术的智能心电图监测系统，与传统动态心电监测系统不同的是，该系统可以将收集到的人体数据实时上传到云端，供医生远程监控与诊断。

Roopaei et al.[12]针对传统农业领域中水资源无法合理利用的问题，提出基于物联云的农业灌溉系统，该系统可以通过温度、湿度等传感器探测到土壤的实时状况。这些数据会实时同步到物联云平台，物联云平台可以通过比较实时数据与数据库中原始适宜农作物生长的环境数据，帮助农民决策是否需要灌溉以及判断需要灌溉的区域。施肥和除虫等亦可应用此智能系统。

三、基于物联云技术的供应链管理模型

物联网、大数据、云计算技术的广泛使用，5G技术的投入使用都为物联云技术应用于供应链管理奠定了基础。物联云技术使用传感设备收集大量实时数据，同时，物联云平台也对这些数据进行存储、分析，为供应链管理人员提供预测及决策支持服务。在5G技术的支撑下，覆盖范围一平方公里的網络能够容纳100万个传感设备，和4G技术相比，能效和流量密度都提高近100倍，其高可靠、低时延、广覆盖、大连接的特性[13]，将更有助于物联云技术在供应链管理中的应用。现有物联云技术的研究方向多为智能医疗和农业领域，目前尚未有学者提出基于物联云技术的供应链管理结构模型。对于学术界而言，基于物联云技术的供应链管理是一个新兴领域，需要提出系统化的结构模型并加以分析;对于产业界而言，供应链管理的相关从业者需要从实践层面对该新兴领域进行更详尽的了解。因此，本文基于物联云技术的应用与供应链管理研究现状提出基于物联云技术的供应链管理结构模型。如图1所示，该管理结构模型以供应链管理为切入点，适用于供应链管理的相关领域。