基于双中台技术的智能运输调度系统设计_刘洋.pdf

Application 创新应用376 电子技术 第 52 卷 第 6 期（总第 559 期）2023 年 6 月理系统的架构设计以及关键技术的应用方面，采用易扩展性技术、云计算技术、大数据及区块链技术等更为复杂的技术叠加，以物联网（IoT）、移动通信（Mobile communication）、人工智能（AI）、区块链（Block Chain）、云计算（Cloud computing）、大数据（Big Data）等技术为依托，与业务深度融合，构建控制塔，为成品卷烟出库物流调度实现了更为广阔的应用空间，如图1。（2）成品卷烟出库智能调度模型机制的建立。成品卷烟出库物流调度在“双中台”信息管理系统集成架构时，考虑到行业的信息规范标准，同时需要符合标准化设备和技术的互操作性、兼容性、可维护性和对前期投资的保护。在“双中台”信息管理系统中，采用微架构部署的云计算平台，对成品卷烟销售订单、多车型调度规划、运输点位以运输路劲等多变量及疫情防控等不可控变量进行分析。其成品卷烟出库智能调度机制包含应用层、业务逻辑层、云计算层、调度运输层4个层级和GPS 定位系统、北斗导航定位系统，以及相关显示操作系统的外协服务，如图2。其中应用层级主要包括订单0 引言在“双中台”信息管理系统中，智能调度包含烟草产业链原辅料运输调度、生产物流调度以及成品卷烟的出库、移库物流调度，其中，相较于原辅料及生产环节，成品卷烟出库物流调度更能反映出“双中台”信息管理系统在调度模型机制应用方面的优势。成品卷烟出库物流调度主要体现在销售订单与库存订单、运输单据相互转换而形成的订单拆分与组合方面。在受运输环境、点位、运输时间、运力、车型、承运商等多变量影响下，传统的业务管理系统调度方法由于需要大量的数据转换和模型衔接调整，在运输成本高，物流运输效率低以及容错率方面存在调度运行不畅的问题，“双中台”信息管理系统则可通过建立智能调度机制，确立核心调度模型框架，在云计算及大数据应用技术的辅助下，规避传统业务管理系统调度方法的瓶颈，提供更为柔性快捷、容错率更高的成品卷烟智能调度模型机制1。1 研究背景智能调度模型机制的建立。（1）“双中台”信息管理系统。“双中台”信息管理系统的建设包含业务中台和数据中台，其中业务中台公共的能力抽取、聚合，为前端多变的业务应用场景提供稳态的服务组件支撑；数据中台是将企业海量、多维的数据采集、清洗、汇集，建模、分析，使得数据资产化、价值化，为前台应用提供数据应用、数据监测与数据分析等服务。在“双中台”信息管作者简介：刘洋，河南中烟工业有限责任公司，工程师；研究方向：物流信息化。收稿日期：2023-05-20；修回日期：2023-06-12。摘要：阐述双中台技术的管理信息系统设计，采取开放式模型结构，建立订单多层级运输调度框架，完成对出库成品的智能化调度作业机制效率提升。关键词：计算机系统，双中台技术，智能化调度。中图分类号：TP311.13，TP273文章编号：1000-0755(2023)06-0376-02文献引用格式：刘洋.基于双中台技术的智能运输调度系统设计J.电子技术,2023,52(06):376-377.基于双中台技术的智能运输调度系统设计刘洋（河南中烟工业有限责任公司，河南 450016）Abstract This paper expounds the design of a management information system using dual platform technology,adopting an open model structure,establishing a multi-level transportation scheduling framework for orders,and improving the efficiency of the intelligent scheduling mechanism for outbound finished products.Index Terms computer system,dual center technology,intelligent scheduling.Design of Intelligent Transportation Dispatching System Based on Dual Center TechnologyLIU Yang(Henan Zhongyan Industry Co.,Ltd.,Henan 450016,China.)图1 双中台信息管理系统架构设计总图Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 6 期（总第 559 期）2023 年 6 月 377的处理、调度规划，以及资源管理。主要作用是服务与客户，以及对调度规划意愿进行合理安排，统筹资源管理，使资源达到合理利用水平。业务逻辑层级主要包括订单分解、订单合并、子订单分配、库存信息查询、运力状态查询。主要作用是对订单信息进行处理分类，为智能调度的查询服务，以及执行相关数据处理工作，是成品卷烟出库物流调度的核心，订单分解与订单合并是智能调度模型实施基础，主要作用针对调度任务，综合考虑运力、状态、天气、地理信息等，做出合理的调度规划。云计算层级主要包括，订单云计算、调度控制云计算等是在模型下执行机制的运算，提出结论。调度运输层级是船运调度的执行层级，输出执行任务。外部服务系统，是安装在运力、仓库，其作用是方便调度掌握位置信息，运力信息，为调度机制提供底层信息。2 智能调度模型机制框架“双中台”信息管理系统中的成品卷烟出库物流调度总体框架依托系统自身微架构云计算平台、数据库以及算法库的建设而实现。在销售订单生成后，库存点位及分布、起始点位、途经点位、运量、配载车型、时限、承运商、气候条件、终止点位及不可控因素提醒将形成一条数据链，数据链通过核心调度模型、算法库、云计算平台进行信息处理，生成相关出库单、承运单、订单组合及拆分，实现智能调度。系统总体调度方法框架，如图3。3 智能调度模型机制的设计实现智能调度流程设计思路。成品出库智能调度在统一调度营销下发的销售合同，根据系统设置规则及各分中心上报的空车运力由系统辅助进行匹配车辆，物流中心调度员审核后分配至各物流分中心。营销中心下达当天发货指令形成物流发货计划，物流综合管控平台对发货计划进行过滤，不参与智能调度计划直接下发物流分中心。各分中心提供当天发货跨月合同，形成发货计划数据池，流程如图4所示。各分中心上报空车运力排队情况，形成运力资源数据池。成品卷烟智能调度模型根据算法配置进行计算，产生调度结果，包括调度成功和不成功两部分，调度成功数据显示派车分中心、承运车牌号、发货计划组拼、运输线路等信息，供物流中心调度员确认。物流中心调度员确认后，分中心调度员不能干预。构建核心智能调度模型机制。成品卷烟智能调度模型机制主要依靠微架构云平台，提供相关大数据计算对出库的成品卷烟订单的运输及配送进行合理分析，进而选择调度运输配送效率较最高、成本较低的路径实现运输配送。其影响调度的因素包括，销售订单（拆分组合）、运输订单、路径选择S，路程环境（以天气为主）、里程S、运量t、车型T、规定时速v、运行不确定系数k等。按照路程最优解得到模型机制选择为G，如式（1）。（1）对G计算的结果，根据需求分类进行套用不同的运输调度模型。4 智能调度模型机制的仿真分析输出仿真实验结果，并绘制在实验对比结果曲线中，其实验对比结果曲线横坐标代表模拟时间，纵坐标代表YBJ数值，其YBJ是衡量调度效率，调度是否正常的参数。其YBJ等于单车运输量与订单量的比值，仿真对比结构曲线如图5。采用传统管理系统调度机制下的调度模型，整体呈现下降趋势，随着实验时间的加长，货物积压量明显上升，运力没有完全的释放，其YBJ值呈现脉冲式多幅下降。最大波幅超过30%，调度极为不适。5 结语在“双中台”信息管理系统的配置下，智能调度模型机制可以提供统一流程业务的不同环节模型选配，模型考虑的变量也远远超出传统管理信息系统的制约标量，在云平台的运算下，模型得出的调度规划精度与准确性高于传统管理信息系统。参考文献1 郑耀东,李旭峰,陈和平.工业企业数据中台构建方法探索J.现代信息科技,2020,4(21):130-133.图2 成品出库物流调度机制设计图图3 智能调度的实现 图4 智能调度流程图5 仿真结果对比图