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1、 工业互联网标识行业应用指南工业互联网标识行业应用指南 (物流物流)工业互联网产业联盟工业互联网产业联盟(AII)2022 年年 8 月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息,包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议,不构成法律建议,也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有(注明是引自其他文献的内容除外),并受法律保护。如需转载,需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可,任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用,不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播,不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者,本联盟
2、将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话: 邮箱: 前前 言言 工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展战略的重要任务之一,为贯彻落实国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见、工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)等政策文件,全国各地积极开展工业互联网标识解析体系建设与部署,包括各级标识解析节点建设,标识解析产业生态培育,标识应用创新发展。工业互联网标识可为制造业各类对象建立全生命周期“数字画像”,通过分层分级解析节点查询和关联对象在不同环节、不同系统中的数据,在此基础上企业还可以借助数据挖掘等技术实现各种智慧化应用,并为
3、关键产品的监管提供基础支撑,标识解析体系作为国家新型基础设施,降低了企业接入工业互联网门槛和使用成本,促进了产业链上下游资源的高效协同。在工业和信息化部的指导与各地方政府的支持推动下,我国工业互联网标识解析体系建设已步入快车道,国家顶级节点稳步运行,二级节点快速发展,标识应用成效初显。当前,按照标识解析增强行动的要求,还需要从做大规模、做深应用、规范管理三方面进一步提升我国工业互联网标识解析体系的发展水平,深化标识在制造业设计、生产、服务等环节应用,发挥出标识在促进跨企业数据交换、提升产品全生命周期追溯和质量管理水平中的作用。随着物联网、工业互联网以及区块链等信息技术的逐步发展成熟,物流行业面
4、临着数字化转型升级的挑战。其中,行业大数据环境是实现数字化转型的基础,由于物流行业属于融合多个行业的服务业,产业链中各企业信息化水平参差不齐,企业间存在信息壁垒及“信息孤岛”等问题,这阻碍了物流行业大数据生态的形成。物流行业亟需通过工业互联网标识将产业链中各企业连接起来,实现数据的互联互通,逐步消除物流行业“信息孤岛”,形成行业级大数据环境,助力物流行业转型升级。牵头编写单位:中国信息通信研究院 参与编写单位:中国邮电器材集团有限公司 中仓登数据服务有限公司 海尔数字科技有限公司 诺得物流股份有限公司 浪潮集团有限公司 江苏飞力达国际物流股份有限公司 广东高捷航运物流有限公司 工业互联网产业联
5、盟公众号 为了加快工业互联网标识解析体系在物流行业应用推广,工业互联网产业联盟标识组联合物流行业相关企事业单位编制工业互联网标识应用指南(物流)(以下简称指南)。本指南适用于国民经济行业分类(GB/T 47542017)“G”交通运输、仓储和邮政业门类下,包括 8 个子行业,包括铁路运输业、道路运输业、水上运输业、航空运输业、管道运输业、多式联运和运输代理业、装卸搬运和仓储业、邮政业。同时为“L”包括租赁和商业服务业门类下“722”综合管理服务中的供应链管理服务等行业提供参考。本指南主要围绕物流行业数字化转型需求,提出工业互联网标识解析实施路径、总结标识解析应用模式,为物流行业产业链相关参与方
6、落地实施工业互联网标识应用提供参考。本指南编写过程中,得到了徐清华、张铎、陈琪美、余辰、晏庆华、刘晓东、商雷博、郎岩松等专家的指导,并得到了徐工汉云技术股份限公司、北京交通大学、武汉大学、华中科技大学、中国物流与采购联合会、西安交通大学、中国船级社信息中心、联联加(营口)产业发展有限公司等单位的大力支持,在此一并致谢。编写组成员(排名不分先后):刘阳、田娟、邵小景、吴喆、刘澍、刘巍、谭敏、黄子沛、程红伟、沈爽、白杰、康海利、马令海、邓洁、马凯鑫、陈伟、杨晓明、赵国荣、吕斌、恽文婧、商广勇、李程、李响、姚勤、顾海疆、张成程、陈树枝、蔡湘萍、陈洁烨 目目 录录 一、工业互联网标识解析概述.1 二、
7、物流行业数字化转型需求分析.3(一)物流行业基本情况.3(二)物流行业发展的主要特点.8(三)物流行业转型的变革方向.9 三、物流行业标识解析实施路径.11(一)物流行业标识解析实施架构.11(二)物流行业标识对象分析.13(三)物流行业标识数据分析.18(四)物流行业标识应用组织流程.25 四、物流行业标识解析应用模式.29(一)多级分销物流的溯源和管控.29(二)物流供应链可信金融服务.32(三)厂内物流数字化生产协同.37(四)园区物流智能化管控与运营.40(五)跨境物流全流程追溯管理.43 五、发展建议.46(一)加快推进新技术的融合应用.46(二)构建物流行业数据交互模型.46(二)
8、建立物流供应链协同平台.47(四)引导物流企业使用标识解析体系.47(五)构建物流行业标识数据的安全体系.47 1 一、工业互联网标识解析概述 工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽。工业互联网标识解析体系的核心要素包括标识编码、标识解析系统和标识数据服务三部分。其中,标识编码是指能够唯一识别物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源的身份符号,类似于“身份证”中的身份证号,标识编码通常存储在标识载体中,包括主动标识载体和被动标识载体
9、;标识解析系统是指能够根据标识编码查询目标对象网络位置或者相关信息的系统,对物理对象和虚拟对象进行唯一性的逻辑定位和信息查询,是实现全球供应链系统和企业生产系统精准对接、产品全生命周期管理和智能化服务的前提和基础;标识数据服务是指能够借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用服务。在实际部署中,我国工业互联网标识解析体系逻辑架构采用分层、分级模式,包括根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点和递归节点,构成我国工业互联网关键网络基础设施,为政府、企业等用户提供跨企业、跨地区、跨行业的工业要素信息查询,并为信息资源集成共享以及全生命周期管理提
10、供重要手段和支撑。工业互联网标识解析是实现异构编码兼容的基础前提工业互联网标识解析是实现异构编码兼容的基础前提。制造业企业基于不同业务需求,已面向产成品使用了大量私有标识,建立仓储管理、物流配送、数字营销等场景的局部数据闭环。随着标识对象从产品向机器、原材料、控制系统、工艺算法以及人等要素的扩展,应用场景从企业内单一业务向企业外多元服务的延伸,私有标识难以满足全要素、全产业链互联互通的需求。利用工业互联网标识解析基础设施,企业使用 2 统一编码替代已有编码或进行编码的映射转换,可实现公有标识与私有标识、异构公有标识之间的兼容互通,将解决传统标识在企业外不能读或读不懂的问题,破除信息传递壁垒,进
11、而实现各类主体在更大范围、更深层次、更高水平的互联。工业互联网标识解析是实现多源异构数据互操作的关键支撑工业互联网标识解析是实现多源异构数据互操作的关键支撑。由于制造业链条长、环节多、场景复杂、软件多样等特性,海量工业数据分散在不同系统中、异构网络相互隔离、数据表述不一致,大量的“信息孤岛”和特定的接入方式导致用户获取的服务受限,尤其在协同制造、智能服务等创新应用领域难以获取、发现、理解和利用相关数据。工业互联网标识解析通过建立与底层技术无关的公共解析服务、标准化数据模型和交互组件、异构网络适配中间件,可灵活定位并接入各类主体在不同环节、不同系统中的应用或数据库,从而促进不同行业、上下游企业之
12、间数据关联、互操作与信息集成,同时提升现有制造系统的数据利用能力。工业互联网标识解析是实现产业链全面互联的重要入口工业互联网标识解析是实现产业链全面互联的重要入口。企业间传统的信息交互模式为建立两两系统的数据对接,由于不同厂商、不同系统、不同设备的数据接口、互操作规程等各不相同,企业需投入大量人力、物力构建多套交互接口,导致互联成本高、效率低、共享难,无法满足产业链协同需求。工业互联网标识解析各级节点作为国家新型基础设施,是全面互联下信息查询的入口,承载了工业要素全生命周期的信息获取及数据交互,通过许可监管、分级管理等保障了体系的稳定运行和高质量服务,保证了企业主体对标识资源分配和标识数据管理
13、的高度自治,并通过统一架构、标准化接口等降低了企业接入门槛和使用成本,实现了部署经济成本最优。3 工业互联网标识解析是打造共建共享安全格局的有效路径工业互联网标识解析是打造共建共享安全格局的有效路径。随着工业互联网接入数据种类、数量的不断丰富,以及工业数据的高敏感性,对网络服务性能要求越来越高。标识解析建立了一套高效的公共服务基础设施和信息共享机制,通过建设各级节点来分散标识解析压力,降低查询延迟和网络负载,提高解析性能。同时,逐步建立综合性安全防护体系,工业数据存储在责任主体企业保障了数据主权,通过身份认证、权限管理、数据加密等机制实现标识对象信息的安全传输和获取,通过多利益相关方在全生命周
14、期中的合作,形成开放、引领、安全、可靠的产业生态系统。工业互联网标识解析是驱动物流全要素数字化的核心动力工业互联网标识解析是驱动物流全要素数字化的核心动力。通过对物流全链条涉及的运输、仓储、配送等关键环节产品、设备、设施、订单等虚拟和实体资产赋予唯一标识并建立全要素之间的关联关系,提升数据之间交互效率。二、物流行业数字化转型需求分析(一一)物流行业基本情况物流行业基本情况 1.1.行业简介行业简介 物流链接生产、流通和消费,具备高度集成和深度融合运输、仓储、配送、信息、金融等服务功能,是支撑国民经济和社会发展的基础性、战略性产业。根据国民经济行业分类(GB/T4754-2017)“G”交通运输
15、、仓储和邮政业门类下,包括 8 个子行业,包括铁路运输业、道路运输业、水上运输业、航空运输业、管道运输业、多式联运和运输代 4 理业、装卸搬运和仓储业、邮政业。还包括“L”包括租赁和商业服务业门类下“722”综合管理服务中的供应链管理服务。近年来,中国物流业在互联网经济的催动下发展较快,景气指数基本保持在 50%以上,业务总量、新订单和从业人员都处于持续扩张的状态。尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度,但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高,中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速。在行业成本居高不下的背景下,国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与 GDP 比率
16、为例,2021 年全国社会物流总费用达到 335 万亿元,占 GDP 比率为 14.6%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势,但下降速度非常缓慢,与发达国家 8-9%的水平相比仍有非常大的差距,与全球平均水平(12%)比起来也尚有一段距离,物流成本居高不下,行业效率有待进一步提升。随着新一轮科技革命深入发展,先进信息技术与物流深度融合,“数字物流”将深刻改变行业发展格局。物联网、人工智能、云计算、大数据和区块链等新技术在物流行业逐步应用落地,构建了产业智能化、供应链智慧化的新经济形态。为了推进数字化物流的发展,2019 年 2月,国家发改委发布关于推动物流高质量发展 促进形成强大国内市场的
17、意见(发改经贸2019352 号),明确提出要大力发展数字物流,加强数字物流基础设施建设,推进货、车(船、飞机)、场等物流要素数字化。2020 年 5 月,国家发展改革委交通运输部印发关于进一步降低物流成本实施意见的通知加快发展智慧物流。2020 年 8 月发改委、工信部等 14 部门联合发布推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案,指出要积极推进新一代国家交通控制网建设,加快货物管理、运输服务、场站设施等数字化升级。推进新兴技术和智能化设 5 备应用,提高仓储、运输、分拨配送等物流环节的自动化、智慧化水平。鼓励制造业企业适应智能制造发展需要,开展物流智能化改造,推广应用物流机器人、智能仓储、
18、自动分拣等新型物流技术装备,提高生产物流自动化、数字化、智能化水平。2.2.产业链产业链 物流是指根据实际需要,将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实时有机结合,使物品从供应地向接收地进行实体流动的过程,它强调的是物流服务的全过程。从供应链角度来看从供应链角度来看,供应链是指在生产及流通过程中,围绕核心企业的核心产品或服务,由所涉及的原材料供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户等形成的网链结构,它强调的是物流链条上参与方的之前的相互过程和关系。当前,物流供应链趋于全链路、数字化转型,通过借助于各种先进的信息技术手段,采集物流过程产生的各种信息,实现物流环节中、
19、人、车、货、装备、场站、门店等不同物流要素的充分物联网化。在此基础上,再结合物流企业具体业务场景,实现物流各业务主体,不同物流网络的互联互通和物流业务的数字化,从而此功能成一个大的智慧物流生态。供应链网链结构见图 1。图 1 物流供应链网链结构图 从产业链角度来看从产业链角度来看,我国物流产业链的核心环节是运输、仓储和配送环节。物流产业上游主要为提供物流业发展的基础设施、运输工具和 6 物流软件的行业,包括道路基础设施建设行业、仓储地产业、物流运输设备制造业、物流软件开发企业等;中游包括提供运输、仓储、配送以及物流管理服务的物流企业,下游主要为对仓储、运输等服务有需求的行业或个人。从企业来看,
20、上游涉及到仓储地产投资运营企业,公路、铁路、航道投资建设企业和软件制造企业;中游可以分为主要从事运输业务的企业和以仓储为核心的企业、以配送为主体的企业、以及提供综合物流管理与服务的企业;下游行业包含钢铁、煤炭、汽车等各类生产制造企业、食品、烟草、服装等快消品行业,以及医药等特殊行业以及冷链产品等。物流产业链见图 2。7 图 2 物流产业链图 8 (二二)物流行业发展的主要特点物流行业发展的主要特点 近年来,随着国家高度重视物流业的发展,在国家系列政策的支持下,物流业信息化水平逐步提高、运输交通基础设施不断完善,物流市场主体活力显著增强,物流设施网络布局力度加大,物流营商环境持续优化改善,物流业
21、成为国民经济发展的重要性支撑行业。物流作为链接供应链各环节的重要组成部分,加快推进物流新型基础设施建设对于促进国内大循环为主、国际国内双循环的新发展格局具有重要的支撑作用。一是物流行业正在加速整合提速一是物流行业正在加速整合提速,龙头企业快速崛起龙头企业快速崛起。由于物流业本身存在的散、小、乱的特性,导致物流行业集中程度依旧较低,监管较为困难。新冠疫情对物流行业冲击较大,规模型龙头企业抗风险能力显现,市场份额有所扩大,快递快运、冷链物流、航运航空物流、合同物流等细分市场集中度提升。物流资源重组整合步伐加快。经国务院批准,中国物流集团正式成立,物流国家队重组整合拉开序幕。京东物流、东航物流、中铁
22、特货、满帮集团、安能物流等各领域一批龙头企业纷纷上市,资本市场助力打造具有国际竞争力的现代物流企业。二是物流业与制造业融合力度不断提升二是物流业与制造业融合力度不断提升,服务范围向供应链两端延服务范围向供应链两端延伸伸。我国物流业制造业融合发展趋势不断增强,制造业供应链协同发展水平大幅提升,精细化、高品质物流服务供给能力明显增强,主要制造业领域物流费用率不断下降,引领带动物流业制造业融合水平显著提升。2020 年 8 月,国家发改委印发推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案,明确提出要统筹推动物流业降本增效提质和制造业转型升级,促进物流业制造业协同联动和跨界融合,进一步推进了物流业制造业的融
23、合创新发展。9 随着物流业与制造业的深度融合发展,物流服务范围开始不断向供应链两端延伸,一些物流企业从只承担少量简单物流功能外包的第三方物流,拓展到全面介入制造企业供应链的第四方物流。在供应链上游为制造企业提供原材料与零部件采购服务、原材料入场物流服务、原材料库存管理服务等。在供应链下游为制造企业提供生产线后端物流加工服务、产成品销售物流服务、零部件、售后物流服务等,物流专业化服务水平和效益显著提高。三是物流行业发展逐步智能化三是物流行业发展逐步智能化,数字化基础设施加快推进数字化基础设施加快推进。数字化和智能化是数字经济的关键要素,是实现从消费端到供给端的全域、全场景、全链路的信息化的基础,
24、是实现对市场需求变化的精准响应、实时优化和智能决策的重要支撑。随着大数据、区块链、AI 等新一代信息技术的发展,物流逐步走向数字化转型之路,在国家大力推动物理基础设施的同时,数字化基础设施正在加速布局。通过数字化基础设施建设,形成物理与网络协同发展的实施路径,在重建企业智能决策机制的同时,提升国家的智能化监管水平,有效提升整个物流行业数字化水平。(三三)物流行业转型的变革方向物流行业转型的变革方向 物流行业是与其他行业深度融合发展的现代服务业,随着区块链、物联网、大数据、人工智能等现代信息技术在物流业的渗透,物流正面临着数字化转型需求,将向着更加专业化、数字化、无人化、金融化发展。一是物流服务
25、的专业化一是物流服务的专业化。随着国民经济的高速发展,人民生活质量不断提升,也对物流服务业提出了更高的要求。为了满足市场发展需求,物流将更加注重跨领域、跨区域、跨行业服务能力,其中跨领域能力,即纵向贯穿经营活动的商流、资金流、信息流、物流多个层次,具备在 10 每个单一层次都能提供解决方案的专业能力;跨区域能力,即横向跨越区域乃至不同的国度、不同制度和不同法律框架,具备在不同区域扫除障碍并执行既定方案的专业能力;跨行业能力,即深刻掌握不同行业、同行业不同客户、不同类型商业模式,并具备针对客户个性化需求量身定做解决方案的能力。二是物流流程的数字二是物流流程的数字化化。随着新技术、新模式、新业态不
26、断涌现,物流业与互联网深度融合,建设高效化的物流体系已成为当今物流行业发展的基本要求。当前,我国物流业正处于增速放缓、效率提升、需求调整和动力转换的战略转型期。智慧物流处于起步阶段,以“互联网+物流”为重点的智慧物流,为行业转型升级开辟了新的路径,将逐步成为推进物流业发展的新动力、新路径,也为经济结构优化升级和提质增效注入了强大动力。三是物流作业的无人化三是物流作业的无人化。物流作业的无人化和智能化,不仅能够有效减少人工成本,提升物流的作业效率和和整个行业的信息化水平,新冠疫情爆发后,在避免直接接触、阻止病毒传播等方面也发挥了重要作用。物流智能技术装备驱动着物流行业技术变革,数字化时代促使物流
27、的智能化发展,智能技术装备也驱动着物流行业的技术变革,在转变物流行业整体的运营方式,提升物流运作效率,提高物流服务质量等方面发挥着重要作用。四是物流供应链金融化四是物流供应链金融化。供应链金融是针对产业链企业的一种新的融资模式。其中物流公司在供应链金融中发挥重要作用,有助于核心企业稳定供销渠道、缓解银企信息不对称并弱化银行对中小企业的限制,同时可有效提高物流企业综合服务的能力以及竞争实力与业务规模,规避传统运转模式中的高风险点,同时也能拓展高附加值的服务领域,有 11 效提升物流企业的利润空间与业务范围。在国家支持政策的放开和“互联网+”浪潮的推动下,我国的供应链金融领域必将产生多样化的发展模
28、式和创新服务类型,物流业也必将逐步渗透到供应链金融领域,在供应链金融中发挥越来越重要的作用。三、物流行业标识解析实施路径(一一)物流行业标识解析实施架构物流行业标识解析实施架构 物流行业标识解析应用的重点在企业节点侧,企业完成数据标识后直接与标识解析体系基础设施对接,进行数据的全产业链流通,并在二级节点、递归节点与基础设施的参与下,完成物流行业的工业互联网典型应用。在运输环节,运输产品和运输工具是数据流转的主体,货物发货方(如制造商)、物流运输服务提供商以及收货方(客户)围绕运输的产品进行信息的交换,通过对物流单元、载运工具、运输设施设备、运输人员、物流运单、运输路径等数据采用统一标识,实现货
29、物从发货方、承运方直到收货方等运输过程全链条的信息流通。在仓储环节,仓储货物是数据流转的主体,货物托管方、货物仓储服务方围绕储存的货物进行信息的交换。通过对货物入库、存储、出库等数据采用统一标识,实现货物在仓储数据库内和库外的转换,提高仓储的数字化水平。在配送环节,发货人、配送服务提供方、收货人围绕配送的货物进行信息的交换。通过对配送站点、配送人员、配货物、配送路径、配送地址等信息采用统一标识,实现货物配送全流通透明化管理。12 图 3 物流行业标识解析实施路径 13 (二二)物流行业标识对象分析物流行业标识对象分析 1.1.标识对象分类标识对象分类 物流行业标识对象及其分类包含国民经济行业分
30、类(GB/T 4754-2017)国家标准中的交通运输、仓储和邮政业门类下的八个大类,结合运输、储存、包装、搬运、流通加工、配送、信息传递七个物流环节,按照“产品、人员、设备、设施、单据”等分类方法进行标识分类。一是物流产品类一是物流产品类。主要指物流各相关环节中的产品信息,包括产品、包装单元、物流单元、装运单元等信息。适用的标识载体有一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等;相关采集技术包括,扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集等。二是物流人员类二是物流人员类。主要是物流各相关环节中涉及到的人员,包括发货人、收货人、运输人员、仓储人员、装卸
31、人员、搬运人员、包装人员、交接人员、配送人员、系统管理人员。适用的标识载体有一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等;相关采集技术包括,扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集等。三是物流设备类三是物流设备类。主要指物流各相关环节涉及到的设备信息,包括运输车辆、船舶、铁路、飞机、集装箱、托盘、叉车、AGV、立体库、传输带及其他设备等。适用的标识载体有一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等;相关采集技术包括,扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集等。四是物流单据类四是物流单据类。主要指物流各相关环
32、节涉及到到的单据信息,包括物流运单、物流订单、装运单、搬运单、仓储单、报关单、交接单、配送单、签收单等。适用的标识载体有一维码、二维码、RFID 标签、14 NFC 标签、主动标识载体等;相关采集技术包括,扫码器、PDA、手机等。五是物流设施类五是物流设施类。主要指物流各相关环节涉及到的设施信息,包括港口、物流园、仓库、站台、快递柜、线路等。适用的标识载体有RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等;相关采集技术包括,扫码器、PDA、手机等。15 表 1 物流行业标识对象及其分类表 分类名称分类名称 说明说明 标识载体标识载体 采集方式采集方式 物流产品物流产品类类 物流各相关环节中的产品信
33、息,包括产品、包装单元、物流单元、装运单元等数据对象。一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等 扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集 物流人员物流人员类类 物流各相关环节中涉及到的人员,包括发货人、收货人、运输人员、仓储人员、装卸人员、搬运人员、包装人员、交接人员、配送人员、系统管理人员等数据对象。一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等 扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集 物流设备物流设备类类 物流各相关环节涉及到的设备信息,包括运输车辆、船舶、铁路、飞机、集装箱、托盘、叉车、AGV、立
34、体库、传输带及其他设备等数据对象。一维码、二维码、RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等 扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集 物流单据物流单据类类 物流各相关环节涉及到的单据信息,包括物流运单、物流订单、装运单、搬运单、仓储单、报关单、交接单、配送单、签收单等数据对象。一维码、二维码 扫码器、PDA、手机、RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集 物流设施物流设施类类 指物流各相关环节涉及到的设施信息,包括港口、物流园、仓库、站台、快递柜、线路等数据对象。RFID 标签、NFC 标签、主动标识载体等 RFID 读写器、NFC 读写器、联网自动采集
35、16 2.2.对象标识编码对象标识编码 在理清物流行业标识对象后,应本着统一、兼容、实用、可扩展等基本原则,制定对象的标识编码规范。一是要符合工业互联网标识解析体系架构,基于一种公有编码体系实现全局唯一;二是兼顾行业现行标准和企业应用需求,制定不同对象不同颗粒度的编码规则,并达成行业共识;三是在现阶段建立与企业内部编码的映射关系,通过过渡期逐步实现全行业规则趋同。由于物流行业是与第一二三产业融合的服务性行业,因此,物流业相关产品的标识是在生产环节赋予的,当前依托中国通信标准化协会和工业互联网产业联盟,以二级节点为牵引已经研制家电、装备、矿山机械、船舶、线缆、煤炭、能源、模具、汽车、汽车零部件、
36、药品、冶金专用设备、仪器仪表、消防灭火器瓶、集装箱、食品、医疗器械、汽车零部件、材料、电力、肥料、服装、航空、航天、化工合成材料等 31 个行业的标识编码标准。在物流的运输、仓储、配送等环节还应对物流各关键环节产生包装单元、物流单元、物流设备、仓库以及相关的业务数据进行标识编码。以物流的关键环节仓库标识编码方案为例,通过对仓库进行标识赋码及对仓库进行标识解析内容,并通过完整配套机制使一库一码,解析信息具备支持行业各项业务的有效性和可用性。17 图 4 仓库标识编码结构 标识后缀是由标识注册机构参照仓库元数据规范既定的元数据数据类别并结合自身仓库要素特征需求,逻辑向下而形成的自主编码,用以对仓库
37、内基础元素的唯一标识。表 2 标识后追溯结构 代码段 长度(字符)数据类型 说明 企业简称代码 10 位 字符型 由企业名称各拼音首字母组成。仓库简称代码 2 位 字符型 由仓库拼音首字母组成,如 CK。仓库代码 10 位 数字型 企业按照仓库数量及仓库编号进行自主编码。3.3.标识应用分布标识应用分布 当前,物流行业工业互联网标识年平均值注册量1.8亿,年平均解析量1.2亿,覆盖物流行业的25%,主要应用于产品、仓库、物流、库位、运输设备、运输工具等,应用分布如表所示。表 3 物流标识应用分布 对象分类对象分类 对象名称对象名称 标识注册标识注册量占比量占比 标识解析标识解析量占比量占比 标
38、签类型标签类型 编码规则编码规则 用途用途 仓储类 仓库 12%11%二维码 仓库编码 仓库管理 仓储货物 11%12%二维码 产品编码规则 产品标识 18 对象分类对象分类 对象名称对象名称 标识注册标识注册量占比量占比 标识解析标识解析量占比量占比 标签类型标签类型 编码规则编码规则 用途用途 入库单 7%5%二维码 编码规则 货物进出库管理 出库单 7%8%二维码 编码规则 货物进出库管理 仓库库位 9%9%二维码 库位编码规则 仓储全生命周期管理 传感器 6%7%二维码 设备编码规则 信息采集设备管理 库内运输设备 6%7%二维码 设备编码规则 库内设备管理 运输类 托盘 4%5%二维
39、码 设备编码规则 运输设备管理 承运单 4%4%二维码 编码 订单管理 承运货物 8%8%二维码 货物编码 运输货物管理 司机 2%3%二维码 物流人员编码 角色管理 客户 35 2%二维码 物流人员编码 角色管理 车辆 7%5%二维码 设备编码规则 产品标识 集装箱 6%5%二维码 集装箱行业物资追溯编码 产品标识 其它 7%8%二维码 产品编码规则 原材料标识 (三三)物流行业标识数据分析物流行业标识数据分析 1.1.标识数据分布标识数据分布 物流行业标识解析数据是通过标识载体采集获得的在物流行业产业链上的产品信息、人员信息、设备信息、设施信息、单据信息,主要包括运输、储存、搬运、包装、流
40、通加工、配送、企业管理和信息协同等数据。物流行业标识解析相关的业务数据以及基于业务数据的赋能,具体描述如下:业务数据类型一业务数据类型一、运输类数据运输类数据。主要应用于物流运输的产品、运输工具、运输人员、运输设备、运输路径等相关信息记录。标识解析后,对提高物流调度效率,降低物流运输成本、完善物流供应链、产品全链 19 条追溯、质量问题追责等均有促进作用。业务数据类型二业务数据类型二、存储类数据存储类数据。主要用于物流行业上资材备件、仓管设备,转运设备及运输设备的固有属性信息、进货记录、仓储记录、出库记录、使用时限,相关属性要求等信息。标识解析后,有效提升库存管理水平,降低库存周转率,同时提升
41、了设备及产品的稳定性与可靠性,及时发现损耗严重物资进行更换,有效减少事故发生几率等。业务数据三业务数据三、搬运类数据搬运类数据。主要用于物流搬运工具、搬运人员、搬运记录、搬运时间、搬运地点等信息记录。标识解析后,能够提高物流搬运效率、降低搬运破损率。业务数据四业务数据四、包装类数据包装类数据。主要用于物流产品包装时间、产品批次、包装材料、包装数量等信息记录。标识解析后,能够赋能物流产品质量管理、明确物流产品的流程记录、提高产品全生命周期管理等。业务数据五业务数据五、流通加工类数据流通加工类数据。主要用于物流产品流通和加工环节的人员信息、设备。通过标识解析,对流通加工过程管控,完善流通加工环节记
42、录,提升流通加工效率,保障产品质量安全。业务数据六业务数据六、配送类数据配送类数据。主要包括配送人员、配送路线、配送车辆、配送时间、签收信息等。通过标识解析,能够优化配送路径,提高运输配送效率和服务质量,助力数字化转型。20 表 4 物流行业标识数据分析 标识对象标识对象 物流环节物流环节 运输环节运输环节 仓储环节仓储环节 搬运环节搬运环节 包装环节包装环节 流通加工流通加工 配送环节配送环节 物流产品物流产品类类 1 产品 2 包装单元 3 物流单元 4 装运单元 物流人员物流人员类类 5 发货人 6 收货人 7 运输人员 8 仓储人员 9 装卸人员 10 搬运人员 11 包装人员 12
43、交接人员 13 配送人员 14 系统管理人员 物流设备物流设备类类 15 卡车 16 船舶 17 铁路 18 飞机 19 集装箱 20 托盘 21 叉车 22 AGV 23 立体库 21 标识对象标识对象 物流环节物流环节 运输环节运输环节 仓储环节仓储环节 搬运环节搬运环节 包装环节包装环节 流通加工流通加工 配送环节配送环节 24 传输带 25 分拣机 26 环境监测设备 27 其他 物流类物流类 28 物流运单 29 物流订单 28 装运单 29 搬运单 30 仓储单 31 报关单 32 交接单 33 配送单 34 签收单 物流设施物流设施类类 35 基地 港口 36 物流园 37 仓库
44、 38 站台 39 快递柜 40 线路 22 2.2.标识数据建模标识数据建模 为建立各类对象全生命周期的数字画像,需要对对象属性数据进行系统梳理,并规范属性数据组织形式和描述方法。根据工业互联网标识数据模型,如图 4 所示。物流行业标识应用企业可基于该建模方法,建立全要素的数字模型,并定义属性数据的元数据规范,从而实现企业内部的数据管理以及企业外部的信息交互。图 5 工业互联网标识数据模型 3.3.标识数据分类标识数据分类 物流行业对象属性值可根据各环节的业务需要进行组织。例如物流环节中的产品,为实现设备的全生命周期管理应用,标识数据涉及产品制造生产、仓储、运输、批发、零售、配送等多个环节,
45、共计32个数据项,标识数据分类参考如下。23 图 6 标识数据分类 标识对象信息标识对象信息 标识数据标识数据 物流产品物流产品信息信息 1.产品信息 制造企业名称、联系人及联系方式;产品标识、产品名称、产品数量、产品重量、产品原产地等 2.包装单元信息 包装单元标识、包装内产品数量、产品重量、产品原产地(国)等 3.物流单元 物流单元标识、物流单元内产品数量、产品重量等 4.装运单元 装运单元标识、装运单元内物流单元数量、产品数量等 物流人员物流人员信息信息 5.发货人信息 发货方标识、名称、联系人、联系方式、联系地址、发货时间、发货地点、发货目的地 6.收货人信息 收货方标识、名称、联系方
46、式、联系地址;收货时间、收货地点、签收单等 7.业 务 人 员 信息(装卸、搬运、包装、交接、配送)人员名称、联系方式、联系地址等 物流设备物流设备信息信息 8.运输工具 运输工具代码、运输方式(卡车、船舶、铁路、飞机、集装箱)、车牌号等 9.托盘 托盘标识、托盘数量、托盘使用时间、归还时间等信息 10.叉车 叉车名称、叉车业务路线、搬运信息等 11.AGV AGV名称、AGV路线、业务信息等 12.立体库 立体库的数量、编号、位置、在用情况、空置情况 13.传输带 传输带名称、编号、使用信息 14.分拣机 分拣机名称、编号、使用情况 15.环境监测设备 监测设备名称、监测温度信息、监测湿度信
47、息、数据采集信息、交互信息 物流信息物流信息 16.物流运单 物流运单标识、编号、名称、运单的时间、方式等 17.物流订单 物流订单标识、交易双方名称、交易双方的联系方式、联系地址 18.装运单 装运单标识、装运车辆信息、装运货物信息、装运时间、装运地点等 19.包装单 包装时间、地点、人员、包装材料等 24 标识对象信息标识对象信息 标识数据标识数据 20.搬运单 搬运时间、搬运地点、搬运产品、搬运人员、搬运数量等 21.仓储单 出入库时间、出入库地点、出入库货物名称、数量等 22.报关单 报关单编号、报关时间、报关港口,报关货物名称、数量等 23.交接单 交接的货物名称及数量、交接的地点、
48、交接时间、交接人员、交接数量等 24.配送单 配送的时间、配送地点、配送的方式等 25.签收单 签收的时间、地址、签收的方式等 物流设施物流设施信息信息 26.基地 基地名称、基地地址、联系人、联系方式等 27.港口 港口名称、港口地址、联系人、联系方式等 28.物流园 物流园名称、物流园地址、联系人、联系方式等 29.仓库 仓库标识、仓库位置、仓库的容积、使用情况等 30.站台 站台的名称、到达时间、离开时间等 31.快递柜 放置快递柜名称、时间、数量、编码 32.线路 运输路径等 25 (四四)物流行业标识应用组织流程物流行业标识应用组织流程 企业开展标识解析应用一般分四个阶段,预研与评估
49、阶段、节点建设与部署阶段、企业标识应用实施阶段、产业推广与运营阶段。基于数字化转型要求,企业应对工业互联网标识应用需求进行分析评估,明确其建设和应用路径并进一步开展实施。其路径有三,一是服务于企业内部的闭环标识体系建设,二是服务于现场、车间、企业、供应链多层级开环应用的企业节点建设,三是服务于产业链跨企业应用的二级节点建设,图 5 给出了三条路径的组织流程,包括各阶段的重点实施步骤、产出物和参与方。在建设和应用过程中,二级节点还应当为行业提供统一、可实施的技术指导,如依托协会和联盟开展行业编码、元数据、系统接口等规范的研制,调动企业总结典型案例形成行业应用指南,聚集产业链建立应用生态,形成规模
50、化应用。1.1.预研与评估阶段预研与评估阶段 企业根据自身发展现状,评估工业互联网标识及标识解析基础设施应用需求,当企业无外部信息交互场景时(例如内部资产管理),可自行建立私有标识的应用闭环;当企业存在交互场景时,可依托工业互联网产业联盟(AII)进行标识解析建设可行性分析,形成分析报告,由应用供应商进一步根据企业现状制定标识解析建设方案。2.2.节点建设与部署阶段节点建设与部署阶段 企业标识解析建设方案将明确建设路径,同时需开展标识解析标准化工作,以指导和支撑产业服务。其中,二级节点建设应参照工业互联网标识管理办法、工业互联网标识解析 二级节点建设导则及相关技术标准,主要包括评审、建设、测试
51、、对接、许可等关键步骤。26 企业依托 AII 组成专家团队进行二级节点评审,并形成评审意见,同时由政府评估后出具推荐函;企业根据实施方案进行系统建设和部署,在标识注册管理机构授权的情况下注册二级节点前缀;系统需经过第三方测试形成测试报告;测评通过的方可与国家顶级节点开展对接并进行对接测试;对接完成后企业可向所在行政区域管理部门申请许可,政府依照管理办法审核并为企业颁发相应牌照;二级节点正式上线,对接企业节点开展标识注册、解析和应用服务,并与国家顶级节点保持注册和解析数据同步。企业节点建设可依托 AII 或应用供应商制定实施方案,并开展系统建设;部署完成后企业可选择相应二级节点注册企业节点前缀
52、;根据行业编码规范为企业内标识对象分配标识后缀;开展标识应用后应与二级节点保持注册和解析数据同步。标准化建设主要依托中国通信标准化协会(CCSA)和工业互联网产业联盟(AII),同时也鼓励二级节点联合本行业专业协会、研究机构等共同开展标准制定。为规范二级节点基础服务、保障基础设施稳定运行,二级节点应协同企业节点共同开展行业编码、元数据、系统接口等标准研制。3.3.企业标识应用实施阶段企业标识应用实施阶段 完成节点建设后,企业具备了基本的标识注册、解析能力,还需要在工业制造、物流仓储等现场部署标识及其关键软硬件。企业可通过AII 或应用供应商根据建设方案提供赋码、采集、存储、和应用系统,基于工业
53、软件中间件打通企业内部软件系统,基于顶级节点统一元数据管理构建企业主数据资源池,基于产品溯源、设备远程运维、数字化工厂等应用场景建设应用平台并与已有的工业互联网平台进行融合。27 4.4.产业推广与运营阶段产业推广与运营阶段 随着标识应用的逐步壮大,二级节点应总结典型案例形成行业应用指南,引领企业接入工业互联网;依托 AII 开展应用成效的评估评测,完成第三方认证。28 图 7 标识应用组织流程 29 四、物流行业标识解析应用模式(一一)多级分销物流的溯源和管控多级分销物流的溯源和管控 1 1.应用需求应用需求 随着流通渠道的两端对经销商的依赖增加,渠道分销仍占领流通市场的重要位置。渠道分销的
54、经营模式是由一级分销商向厂家直接订购产品,分销给二级省包商,再由二级省包向社会省包、KA(KeyAccount)店分销,最终到达终端客户的商业模式。由于渠道分销产业链较长,会跨平台、跨企业,跨系统、跨地域等,这其中涉及的物流范围广、流转量大,在开展仓储和运输时不可避免的会发生转包现象,造成物流单号变更、产品描述变更,导致货物追溯困难,厂家或一级分销商想要监控货物最终流向更是困难重重。2.2.难点分析难点分析 物流标识数据不统一物流标识数据不统一,物流运转效率低物流运转效率低。物流承载了一单货物的全物流生命周期,其中涉及了物流所经的分销商、承运商、客户信息、出库信息、运输路线等,其数据量庞大,且
55、由于物流特殊性,物流需随货而行,不可避免的存在丢失的风险。而对于不同角色而言,仅需获取自身需要的信息,亦是物流信息展示的必要需求。物流标识的解析,需要建立特定的数据分层管理机制,确保物流相关信息共享的同时,保证多方数据的安全及有效使用。3.3.解决方案解决方案 基于工业互联网标识解析体系,通过统一编码规则生成唯一标识编码与订单信息、物流信息映射绑定,通过解析查询,可查询到货物从厂 30 家到分销到销售的各阶段信息,打通不同平台、企业、区域、系统等的信息壁垒。通过唯一标识可查询出,此单货物从厂家出厂、所经分销商、物流承运商、销售区域、运输路线到最终用户的所有订单数据、物流数据,通过唯一标识可查询
56、分析出贸易整体脉络,展示物流行业整体链接的价值。图 8 多级分销物流溯源和管控解决方案 4.4.典型案例及实施成效典型案例及实施成效 案例案例 1:多级仓储物流的溯源与管控多级仓储物流的溯源与管控(鸿讯供应链科技有限公司鸿讯供应链科技有限公司)鸿讯科技开展针对生产企业的产成品到一级代理的干线仓储物流、一级代理至二级代理的全国性干线仓储物流、省级代理至下级经销商的仓储物流以及直接送往最终消费者手中的末端配送,涉及物流链条较长。基于标识解析的物流平台,以工业互联网标识为核心,统一物流的编码规则,生成唯一物流标识单号,将货物的订单信息、物流信息与物流标识单号的映射绑定,通过标识解析可查询到此单货物的
57、所有订单数据、物流数据。同时在内部管理中,基于标识解析体系,统一产品编 31 码、物料编码、承运商编码、仓库编码、自有车辆编码、人员编码等信息在实际生产中与物流标识单号进行映射,可通过物流标识单号查询到此单所经仓库、操作人员、执行承运商、装载车辆信息等,加强物流作业环节掌控及追溯的能力。通过标识解析打通不同平台、企业、区域、系统等的信息壁垒,实现了物流信息和货品信息跨平台同步、实现了买卖双方信息跨企业共享、实现了物流企业间的跨系统信息统一,加快了信息反馈效率,加强了物流企业服务能力。图 9 基于标识解析的多级仓储溯源流程 应用成效应用成效:解决了多个物流企业协同合作导致产品物流追溯难、多级分销
58、商对二三级货物监管难题,提高了客户和收货方的满意度由 95%提升到 99%以上,加强了厂家和一级分销商对货物 100%的掌控,提高了贸易全程的严肃性、准确性。此外,全面减少了各级销售人员对信息流的沟通。通过对平台对下级物流承运商的管控,提升了整体的运输效率,增强了合作粘性。32 (二二)物流供应链可信金融服务物流供应链可信金融服务 1 1.应用需求应用需求 仓储全要素标识机制缺失仓储全要素标识机制缺失,存货可信融资能力亟需提升存货可信融资能力亟需提升。仓储行业是我国一个较为传统的行业,当前仓储分布比较分散,行业共识并没有很好的体现,发展不均衡,少数仓储已经进入全面智能化控制的阶段,大多数仓储处
59、于信息化的初级阶段,全要素链接困难,数据要素难统一,仓库唯一识别及相关要素描述尚未建立共识,交易交割与存货融资服务对仓库数据可信提出更高要求,亟需建立全要素标识机制,实现仓储数据关联互通。物流资金压力大物流资金压力大,行业融资难题亟待解决行业融资难题亟待解决。物流行业受自身供需关系影响,与上下游货主企业的结算周期一般在 3 个月甚至半年以上,而为了保持司机用户的粘性和活跃性,与下游驾驶员的结算周期往往在一个月以内,为了维持业务的正常运营,内部垫资成为常态,随着业务规模的扩张,企业面临的资金压力也越来越大,转型中的“资金难问题是制约企业发展的关键要素。2.2.难点分析难点分析 标识应用与供应链金
60、融的集成方案不清晰标识应用与供应链金融的集成方案不清晰。供应链金融需要各参与主体间数据高度的互联互通,虽然产品有了基础的标识,但是通过标识打通各生产制造商、物流服务提供商、银行等参与主体间的资金流、流、信息流的融通仍是难题,尚未能形成一个集成化的标识供应链集成方案。3.3.解决方案解决方案 以解决物流行业游融资困难为目标,打造供应链融资模式,以工业互联网标识解析为载体,促进运单、运力、业务流、财务数据上码,金 33 融机构实时监控和审核物流全过程,为物流行业企业的资金周转问题提供了可靠解决途径。在仓储环节,通过仓储供应链行业标识解析打造可信存货资产数字化公共服务,对仓库及其业务关联企业的主体、
61、产品、设备、方法、环境等要素进行标识统一管理、唯一注册、统一登记公示等,面向仓储、监管、电子仓单运营等企业提供统一的标识解析服务,并开发可供存货融资产业链其他企业调用的接口标准协议,促进仓储、流通、供应链协同、交易/交割等应用场景的数字化转型,解决各企业间因信息不对称、数据元素不统一,造成的效率及信任问题,助力存货资产数字化,实现技术控货、账实相符和货单一致。图 10 可信存货资产数字化公共服务解决方案 4.4.典型案例及实施成效典型案例及实施成效 案例案例 2:基于全国档案的可信仓库金融服务基于全国档案的可信仓库金融服务(中仓登数据服务有限公中仓登数据服务有限公司司)依托国家工业互联网标识解
62、析体系,中仓登数据服务有限公司致力为全国各类仓库建立唯一的“身份档案”,并通过对可信存货监管能力进行评价和行为存证,为企业融资提供可信参考。中仓登供应链标识服务中心支持仓储企业开设仓储企业节点,对管 34 理的仓库进行唯一标识赋码,形成唯一的仓库要素档案并写入工业互联网,通过“好人举手”模式推行行业自律承诺并存证,实现仓库可信的状态、资信、资质等信息的公示及查询服务,以仓库数字标识为纽带打通货主、仓储企业、监管机构及金融机构等,通过规范化仓库数字标识写入协议(仓储协议、监管协议和融资服务协议等),实现仓库档案实时查询,使各参与者能及时掌握仓库状态,进而建立从线下到线上建立信任提升对业务风险的抵
63、抗能力。图 11 中仓登供应链管理标识平台 仓库标识及其解析内容(全国仓库档案)可以支持被用于仓储及涉及仓储的融资等一些商业服务中,由于仓库档案的准确性、支持持续维护、数据连续性等特点,支持金融机构、交易机构、仓储客户将仓库标识写入仓储或融资协议中,可帮助企业在对接交易机构、金融机构或其他企业时展示企业信息化程度及可信度,从而降低因描述不清或信息存 35 疑等事件发生而导致的融资难等问题。在可信电子仓单方面,中仓登通过运营全国性可流转仓单体系,建立全国性可流传仓单登记平台,对已获得仓库标识信息的仓库所开具的电子仓单赋予全国唯一的全国性可流转仓单编码,通过国家工业互联网标识解析体系,来支持企业在
64、仓单体系的中的转让、融资等场景提供动态信息服务。同时中仓登面向符合条件的交易机构或金融机构等提供仓单信息查询服务,通过查询仓单详细信息可查看到仓单对应仓库的标识编码信息,并通过标识解析系统查询详细的仓库档案信息,从而降低仓单在融资或转让间所可能会出现的风险问题等。实施成效:截止 2022 年 1 月 13 日,近 1287 个仓库基本情况与数字化情况通过中仓登公示平台进行公示,已公示仓库遍布全国 29 个省、直辖市、自治区,135 余家仓储管理企业及近 8 家数字化与 14 家电子仓单运营服务商参与其中。公示仓库类型涵盖通用型仓储、堆场、冷库、储罐等。案例案例 3:物流可信运输金融服务物流可信
65、运输金融服务(诺得物流股份有限公司诺得物流股份有限公司)诺得物流股份有限公司是一家具备全面物流服务能力与平台研发运营能力的科技型物流企业,致力于“用互联网模式做工业品物流”,为制造企业供应链降本增效。诺得物流通过与金融机构合作,以物流产业链金融服务为出发点,以解决制造企业及上下游融资困难为目标,引入工业标识解析服务平台,基于标识码搭建运力信用体系,打造供应链金融服务模式;以标识码为载体,运单、运力、业务流、财务数据上码,金融机构实时监控和审核物流全过程。该方案为物流行业企业的资金周转问题提供了可靠解决途径。36 基于工业互联网的标识解析服务平台以“物流订单”作为质押资产,金融机构以系统生成的赋
66、码订单为校验对象,以标识为载体查询解析其记录的订单信息、运输线路地址、货物详情、承运司机及车辆、在途信息、签收信息以及各环节时间节点等业务数据和应收应付金额、收付款时间、发票等交易数据。金融机构将通过标识数据对交易真实性做校验,校验后该笔订单物流费用即可作为资产抵押至银行,而驾驶员的运输费用则由金融机构直接支付。图 12 工业互联网标识打通物流各环节 运用工业互联网标识解析,企业可以对每笔送货单进行赋码,货主企业可以实时在线跟踪物流信息和货物流转状态。平台自动生成可关联物流单、货物码的结算码,并附在货物或纸质签收单表面,收货方通过预配的身份权限扫码进入,完成在线付款,支持运费结算和货款代收两种
67、模式。货主企业也能实时在线接收收货信息和订单收款明细,从而强化对物流环节资金流的控制能力。37 通过提供“码上信任”的工业互联网标识解析+供应链金融服务,通过采集整理从客户下单到物流公司派车、运输、送达追踪等物流全流程节点数据,形成物流业务数据架构规范;有助于加速企业资金回笼,经销商扫码结算快速支付,为企业在线代收货款、运费;基于标识监管数据指标,发放物流单授信并发放贷款,解决客户账期较长、下游垫资压力大、银行贷款要求高等原因形成的资金周转困难问题。实施效果实施效果:企业的订单交付效率提升 23%,人力成本降低 15%。货主企业也能实时在线接收收货信息和订单收款明细,从而强化对物流环节资金流的
68、控制能力、降低费用管理成本 10%。(三三)厂内物流数字化生产协同厂内物流数字化生产协同 1.1.应用需求应用需求 厂内物流中大部分企业生产制造过程的数据共享仍然停留在点对点、一对一的系统集成阶段,缺乏基础设施的支持。在物料、配件、产品等流通环节,需要重新赋码贴标,工作效率低下,也难以实现信息的准确关联和自动获取。尤其在电子信息制造行业,企业基本采用分散式组装、测试、包装的生产方式,使得物流仓储环节,存在制品滞留时间长、数量多、管理难度大的问题。因此,亟需一套通用的标识体系,贯穿生产订单、设计、工艺、计划、仓储采购、物流、生产、装配、质量以及售后服务环节,打通生产制造中的数据孤岛,帮助企业提质
69、增效。2.2.难点分析难点分析 厂内物流的产品和智能化设备标识联动难厂内物流的产品和智能化设备标识联动难。随着厂内物流的智能化程度越来越高,AGV、智能堆垛机等智能化设备的应用也逐步推广,如 38 何通过标识对设备进行智能化路线规划,并实现与厂内生产产品的有效联动,提升厂内物流的生产、流通、调度等效率成为关键难题。3.3.解决方案解决方案 结合厂内物流和电子信息制造领域生产作业的特点,基于标识解析体系打造智能工厂物流仓储调度解决方案,通过标识体系的构建,打通多系统间的数据藩篱,实现不同生产系统数据无缝集成,对接 WMS、WCS、MES、ERP、AGV 等系统,实现从物料入库到成品下线质检生产全
70、流程的自动化物流控制。图 13 厂内物流数字化生产协同解决方案 4.4.典型案例及实施成效典型案例及实施成效 案例案例 4:精准高效的厂内物流精准高效的厂内物流(浪潮工业互联网股份有限公司浪潮工业互联网股份有限公司)浪潮智能工厂是服务器领域第一条信息化高端装备智能制造产线,是一座集智能化、自动化、模块化、数字化、精益柔性制造于一体的智能模范工厂。在这里,基于标识解析体系构建厂内物流系统,实现不同 39 生产单元之间,所有的物料运输都由 AGV、RGV 和激光叉车完成,可提供 100+类型定制化服务器产品。图 14 厂内物流标识解析应用流程 在智能工厂仓储出入库环节,物料根据订单入库即在工业互联
71、网标识解析企业节点申请标识赋码,关联货架托盘、入库时间、仓储条件等信息。ERP 系统接收到客户订单信息后,输出物料出库信息,通过 MES系统和 WMS 系统协作,自动控制堆垛机按照订单需求智能取货,通过扫码解析物料标识,比对印证相关信息后,完成智能立体仓自助出货,并交付 AGV/RGV 小车进行物料分发。在 AGV 调度环节,AGV/RGV 小车控制系统与 MES 系统互通,MES 依据生产任务分配情况指导 AGV/RGV 小车将原料送至指定地点。AGV 调度系统通过标识解析进行不同物料的智能分拣以及路线规划,输送到对应生产线,并将信息关联至 MES 生产系统。产线接收物料时,再次通过标识解析
72、系统与 AGV 小车彼此印证相关信息。在生产执行环节,生产人员依据 MES 系统收到的定制标准完成产品生产,产品在工业互联网标识解析企业节点申请标识赋码,关联产线、工序、操作人员等信息,通过标识解析系统建立产品的数字档案。产品 40 下线后,同时并通过 RGV 小车智能运送到质检单元。在质检交付环节,通过标识解析了解产品档案,并进一步关联质检信息,向标识解析企业节点申请生成对内标识码(关联内部产品档案)以及对外标识码(关联产品流通所需信息)。测试验证完成后通过 AGV小车将设备运至成品仓储,并实现数据在 WMS 系统中的创建和与订单关联。成品库标识解析完成产品的仓储及交付。从仓库到产线、从产线
73、到成品库,不同生产单元之间,所有的物料运输都由 AGV、RGV 和激光叉车完成。整个流程通过标识的赋码与解析支持 PC 端进行装配实时监控、备件仓库实时监控、出入库管理、库存管理、收货管理、基础资料维护、权限和账户管理等基本功能;支持移动端软件入库扫码、出库扫码、定位器的绑定与解绑、物料查询等基本功能。实例成效实例成效:通过工业互联网标识解析体系,将工业互联网标识贯穿整个生产全流程,助力工厂物流路线自动规划,生产数据全链可见,实现从柔性化生产到交付服务的全过程智能化,帮助浪潮工厂人员减少75%,订单交付周期从 15 天缩短至 5-7 天。(四四)园区物流智能化管控与运营园区物流智能化管控与运营
74、 1 1.应用需求应用需求 随着技术的发展,工业物流园区信息化进程不断推进,越来越多的设备子系统、信息化系统得到推广应用。如货物管理与运输、车辆调度、闸口管理、预约管理、安全预警以及人员管理等包含智能化设备的子系统纷纷得到应用,但各子系统之间相互独立,缺乏数据互联互通,形成 41 了数据孤岛,导致工业园区在面对各种突发状况时处理周期长、效率低,费时费力,跟不上发展的步伐,给用户带来了一些不良体验。2.2.难点分析难点分析 园区实施统一标识难度大园区实施统一标识难度大。园区具有跨行业、跨地区、多功能、多层次的属性,园内涉及企业较多且功能复杂、管理分散,要求园区内所有关键节点统一标识还需要所有企业
75、进行联动,当前还存在一定的实施难度。3.3.解决方案解决方案 通过工业互联网标识解析技术和利用自主研发的标识解析数据网关对园区内车辆调配、货物的运输入库以及人员管理等环节建立统一的标识赋码,在主要道路采用智能卡口进行扫码解析,通过标识整合道闸、访客、门禁,自动识别车号、车型及流量,对于入园的所有运输车辆建立前置审批系统,由企业或运输公司提前进行标识赋码,在入园之前通过扫码进行车辆信息上报,园区对未登记车辆、异常车辆及不良信用车辆入园进行专项检查,预防物流环节的安全风险与危化品道路运输定位系统对接,实现全过程跟踪。优化园区现有封闭园区系统,解决新能源车牌不能预约、出租车无法进入员工需要步行进入园
76、区等问题。图 15 园区物流智能化管控解决方案 42 通过使用标识解析技术和打造的园区公共服务管理平台,实现园区共享系统、共享仓位、共享车辆、共享人才全方位打通智慧大厅、智慧安防、车辆管理、人员管理等园区智能管理系统,搭建园区一体化网络。使园区内的车辆、人员逐步实现人货分流,打造透明化、标准化、可视化物业服务新模式,为移动危险源监管提供数据支撑。4.4.典型案例及实施成效典型案例及实施成效 案例案例 5:物流智能化管控运营物流智能化管控运营(浪潮工业互联网股份有限公司浪潮工业互联网股份有限公司)明水经济技术开发园区以浪潮云洲为底座,依托园区公共服务平台以及标识解析技术,将园区内的人员、联动报警
77、系统、车辆识别、危化品入园管理以及道路运输进行统一的赋码管理,建立一人一车一物一码,实现园区的全流程、全系统的智能化和无人化,实现园区物流供应链管理、生产设备管理、危化品追溯等工业全流程成熟的工业互联标识应用。图 16 浪潮明水园区工业互联网平台 浪潮明水园区工业互联网平台帮助企业打通园区内外车辆服务及协同调度等数据资源共享,企业可以获得驾车监控、车辆定位、车辆调 43 度、轨迹跟踪回放及信息沟通等车辆服务,企业可依据平台数据及分析预判能力,帮助企业实现车辆合理化调度、成本控制、供应链可视、低风险管控及业务预测等增值服务。通过标识解析技术在园区物流的应用,园区规上企业产值增长35%,车辆的调度
78、效率提升 70%、园区货物搬运效率提升 50%、立体存储效率提升 30%,带动全厂区效率提升 25%以上。目前该园区也已经成功入选国家级工业互联网示范园区,为济东新区强势崛起提供新动能。(五五)跨境物流全流程追溯管理跨境物流全流程追溯管理 1 1.应用需求应用需求 跨国境物流流程复杂跨国境物流流程复杂,全链条追溯程难题全链条追溯程难题。随着跨境贸易的快速攀升,跨境物流成为物流行业的重要组成部分,由于进口物流运输环节多,经过船运、港口、堆场等诸多物流节点,不可控因素较多,由于涉及到跨国境、跨部门、跨系统等,各企业各地域标识不统一,导致信息资源交互困难、孤岛问题严重,特别是在新冠疫情在全球的爆发,
79、对跨境产品的质量安全提出了更高的要求,跨境产品通关时的抽检率进一步提升,通关时间也随之增加,因此,如何对跨境产品进行统一标识解析,提升跨境产品的通关效率,实现跨境产品的全链条追溯,保障跨境产品“来源可追、去向可溯”成为跨境产品当时所需。2.2.难点分析难点分析 跨境物流标识数据共享难。跨境物流在其全链条中产生的数据,涉及国外企业、国际物流、进境海关监管机构、国内物流、农贸企业等多方参与,产生的标识数据需要一套完备的标识数据使用和共享策略支撑 44 标识对象和标识数据共享,提升数据的查询使用的效率,把握数据使用需求,提供精准的分级分层数据投放服务。3 3.解决方案解决方案 通过工业互联网标识解析
80、体系打通跨境物流的各个节点,对物流全流程进行统一标识,打破多节点多标识难题。通过海外工厂的数据收集,进行大数据分析,有效排查疫区和风险批次,实现关境针对性的抽验和布置消杀机制,在提高通关效率的同时,提升关境抽验率。在口岸防线,针对危险批次优先隔离,精准筛查,辅助自动消杀线,实现货物一码追溯,与国内防疫系统精准对接,实现一码全流程可追溯,从而实现快速通关。图 17 跨境全流程溯源管理解决方案 4.4.典型案例及实施成效典型案例及实施成效 案例案例 6:跨境物流全流程的追溯管理跨境物流全流程的追溯管理(海尔数字科技有限公司海尔数字科技有限公司)海尔卡奥斯与国外溯源公司合作,通过海外工厂开始收集溯源
81、数据,将国外溯源信息通过标识解析二级节点转换成标识,各个节点都注 45 册成标识企业节点,将货物所经过的标识数据逐级传递。货物进国境内与国内防疫系统对接,实现一码全流程可追溯,从而得到海关快速通关的前置条件,通过原厂赋码进行统一标识,相当于赋予了其独一无二的身份证号,实现了进口冷链全流程可溯可查。通过标识解析打通各个链接节点,全流程统一标识后,各节点通过解析同一标识从而实现技术上信息传递一致性,通过解析的标识留痕,达到高效数据回溯能力。通过工业互联网统一标识,规范业务数据格式,大幅减少各级数据孤岛的 API 对接成本,针对冷链物流企业信息化程度低的问题,特别开发卡奥斯食安码等相关可直联标识系统
82、的应用,通过 SaaS 部署、移动端应用和小程序的 OCR 能读取自动填表,在功能端降低使用门槛,经过卡奥斯食安码的数据云中台,统一进行平台内数据传递。针对平台其它企业节点企业,通过标识节点系统读取进行数据传递。而针对政府监管的端,通过区块链技术、API 推送、数据模版导出上传的功能等技术将相关信息推送到海关,市场监管总局对应的数据端口,方便其调用查询。图 18 海尔卡奥斯工业互联网标识解析防疫大数据平台 消费者可以通过微信等小程序得到完整追溯数据和核酸数据,监管 46 侧也能通过数据完成整体防疫部署,做到有问题能及时排查,隔离,对于认真负责积极防疫的企业信誉授级。为疫情的防控,提供区块链维度
83、全链条溯源方案。实施成效实施成效:通过工业互联网标识解析技术,有效提升通关效率,赋能优秀的跨境企业更好的发展,创造性的打造了食品安全码,实现跨境全流程的可追溯性,保障了跨境产品的质量安全。通过该应用,荣城皇朝马汉外综服基地系统维护人员减少 50%,利用标识解析技术,事项一物一码,全球唯一赋码,由批次追溯,实现最小单位追溯,追溯的响应时间提升 100%。五、发展建议(一一)加快推进新技术的融合应用加快推进新技术的融合应用 加快推动工业互联网、大数据、云计算、物联网、区块链等数字化技术与物流与供应链企业的业务深度融合,通过工业互联网标识解析推动物流与供应链企业在信息流、商流、物流及资金流等方面的互
84、联互通,提升整个物流行业企业数字化能力,同时能够为供应链金融提供关键性的数据支撑,通过不可篡改的存储与深度挖掘形成有价值的数字资产,有效提升企业信用能力,推动物流供应链金融的快速发展。(二二)构建物流行业数据交互模型构建物流行业数据交互模型 针对物流行业链条复杂、数据采集困难、数据融合不足等问题,制定基于标识解析的物流行业数据交互模型,完善物流标准体系,加强对 47 物流元数据采集、交换和数据融合等方面内容进行规范,解决物流行业系统间以及与制造业等产业间数据交互和融合问题。(三三)建立物流供应链协同平台建立物流供应链协同平台 推动建设基于工业互联网标识解析的供应链协同效应的信息平台,推动上下游
85、企业订单系统、采购系统、储运系统、销售系统有效衔接,实现单元化信息数据沿物流链顺畅交互。加强资源整合,做好用户数据沉淀,以数据赋能供应链管理,提升企业在市场需求预测、发展趋势判断、行业风险防范和应急处置等方面智能决策能力。(四四)引导物流企业使用标识解析体系引导物流企业使用标识解析体系 物流行业作为融合性服务行业,是实现供应链管理的关键环节,也是各行业数字化转型的基础和前提。加快引导更多物流企业接入标识解析体系,促进物流在产业链各环节间信息互联互通和无缝传输。同时,根据物流行业特点,探索物流行业标识解析技术模式的应用创新,推动工业互联网标识解析在物流行业运输、仓储、配送等关键环节的落地应用,实现标识解析与实际业务场景的深度融合,推动物流行业过程数字化、网络化、智能化。(五五)构建物流行业标识数据的安全体系构建物流行业标识数据的安全体系 接入标识解析系统导致物流信息泄露造成不正当的竞争是许多企业对于接入的一大顾虑。因此,建议国家及行业出台对于标识数据安全的相关政策,加快工业互联网标识解析安全关键标准研制,加强企业在标识管理体系的管理能力,进一步增强企业接入信心;推进物流行业二级 48 节点及企业节点的安全机制建设,着力打造备灾系统及应急机制,同时加强企业间数据流通的安全监控,促进物流行业标识数据的安全体系的整体建设与发展。