物流中的IoT：从技术指南到案例（内附完整下载）

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2_5G网络技术在新一代物流行业中的应用.pdf

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（一）概述

物联网是当今广受关注的信息技术之一。对于物流和供应链来说，它就像人的“眼睛”一样，起到对世界进行感知的作用。因此，物联网的应用也是供应链数字化的重要起点。DHL和Cisco的报告指出：光是在2015-2025年之间，相关市场就蕴含着万亿级的商机。

图1：物联网可以收集五大方面的信息

如图1所示，IoT可以收集多方面的信息：1）它具有定位功能，可以确定人员/车辆/货物等的位置；2）可以识别人的身份，或是物体的编号；3）可以用来测量体积、重量等数值，这对于物流费用计算很关键；4）可以连续记录事件的发生，例如拍摄录像，或是感知车辆的到达；5）记录上述所有信息/事件所对应的时间点，从而给数据加上时间维度。

收集信息只是数字化运营的第一步。由此延展开去，可以做更多事情（如图2）：基于“监控”和“测量”得到的数据，系统掌握了供应链运行的实际情况，因此可以作“控制”，来及时纠偏；或是实现自动化运作 例如自动化立体仓库和无人驾驶的物流车。

在积累了许多数据之后，我们也可以对物流系统进行优化，比如根据仓库存储货物的进出情况来优化库位安排。在深度学习等人工智能算法的帮助下，系统还能基于大量数据进行学习，不断提升其效能。

图2：物联网为企业增值的六个阶段。

来源：DHL & Cisco

以上初步介绍了IoT对物流的作用。那么应该用哪种技术来达到我们的目的呢？下面将比较若干种技术的优劣，供读者参考。

（二）技术选型指南

之前提到，物联网技术可以记录物体位置、识别人员身份等。由于物流研究的是“A点到B点的移动”，定位技术对其有着独特的意义。所以，下面将首先比较若干种常用的定位技术。

图3：室内定位技术概览。来源：全球物联网观察

定位技术可以分为室内定位和室外定位两大类。常见的八种室内定位技术参见图3。目前，它们都已经进入了商用阶段，但是成本和定位精度却不尽相同。用户要根据实际需求和所能负担的费用，来作出合适的决策。

这八种室内定位技术的详细比较，在图4中作了概括：

图4：常见的室内定位技术比较。来源：物联网智库

Wifi的应用，需要在相关范围内设定无线基站，根据目标对象的信号特征，来综合确定其所在的坐标。Wifi技术已经非常普及，但是其信号稳定性一般，功耗也较高，所以并非室内定位技术的首选。

蓝牙（Blueteeth）技术是通过测量信号强度来设置定位的，作用距离较短。它的主要问题是信号不稳定，而且应用成本也始终为人诟病。ZIGBEE技术和蓝牙的特点比较类似。

RFID技术主要是利用电磁感应，用“读写器”发射电磁波，来和物体上面的标签进行交互，尤其适合“身份辨识”。它可以辨识物体是否存在于某个区域，但不能实时追踪轨迹。并且其信号也容易受到金属等障碍物的干扰。

UWB（Ultra Wide Band,超宽带）技术有着非常出色的性能。它由于定位精度高（数厘米之内）、安全性好、信号穿透能力强等特点，而成为许多场合室内定位的首选。UWB的最大问题是成本还较高，因此阻碍了其普及推广。类似地，激光定位也能做到很高的精度，但同样成本偏高，不易推广。

超声波定位的原理是“反射式测距”，通过声波反射的强度来确定物体的位置。它的建设成本很高，而且声波非常容易被障碍物阻挡，因此不适合复杂的室内环境。类似地，红外定位技术的成本也很高，而且不具备穿透障碍物的能力。

计算机视觉的技术方案在近些年来异军突起，在许多场合得到应用。通过监控摄像头等装置的部署，我们既可以连续捕捉物体的图像，也可以在满足一定条件时候抓拍照片留存证据。摄像头的一个好处是：其部署成本不受物流流量的影响，相对比较固定。例如，若是在汽车物流场景中要对大批车辆进行跟踪：RFID方案需要在每一辆车上装芯片，因此其成本和车辆数成正比。但若是用摄像头进行拍摄，则成本和拍摄对象的数量无关。

如果采用计算机视觉方案，则会涉及摄像头等硬件的选型问题。摄像头的功能受到焦距、像素数等关键参数的影响，需要具体问题具体分析。图5以焦距为例，给出了选型推荐：

图5：视频监控镜头焦距选型概要。来源：合信赢科技

对于计算机视觉来说，摄像头等的参数选择只是第一步。其难点还包括：如何消除光线等外界条件的干扰，以及在后台用AI算法对拍到的图像作分析，等等。近年来，业界大厂陆续推出了带有补光、夜视等功能的摄像头，并将图像识别算法固化在芯片中，前置在摄像头装置里。这样使得用户的技术部署方便了很多。

然后再提一下室外（长距离）无线连接技术：它们应用的地理范围从数公里到全球范围不等，如图6所示。这些技术的应用已经不局限于“定位”，而是拓展到了远距离信号传输，以低功耗、低频率的通信方式来分享物体的数据。

图6：四种常见的长距离无线连接技术比较。来源：物联网智库

关于这几种无线连接技术的区别：卫星导航系统（GPS/北斗）是最经典的定位跟踪技术。GPS在全球最为普及，但后发制人的北斗系统也已经逐步赶上。GRPS在2G时代就已普及，主要用于数公里范围内的对象监测，优点在于充分利用了现有的通信网络，缺点在于容量有限。NB-IoT和LoRa是低功率广域网（LPWAN）的杰出代表，近年来风头正劲。总的来说，NB-IoT更受通信运营商的青睐，而阿里巴巴、腾讯等公司则对LoRa下注较多。

需要再次提醒的是：物联网应用始终要平衡“成本 vs. 收效”。不计成本的“黑科技”，在商用领域可能意义并不大。此外，实践中的许多方案会把多种技术结合起来，例如“计算机视觉+RFID”，或是“GPS定位+惯性导航”，等等。

“Last but not least”，通信技术并不是物联网技术的全部。利用传感器来收集对象的声、光、电、压、热等信息，也是物联网的应用领域。受篇幅所限，本文在传感器分类方面不作展开。欢迎读者私下交流各种传感器技术在物流中的应用。

（三）案例介绍

本章介绍几个物联网技术实际落地的场景：

案例一是IoT技术在仓储中的应用，如图7所示：某企业通过在四面墙之内充分运用RFID等技术，可以对货物和叉车的当前状态做到实时跟踪。每一件货物入仓/出仓的动作都会被RFID读卡器等自动抓取，并实时传输到WMS系统。同样地，当货物被存入货架上相关货位的时候，其上的物联网标签也会被探测到，并将货位信息的变化反映到WMS。这样精准的库存记录，可以减少库存盘点所需的人力物力。

此仓库还引入了“智能叉车”的概念，利用室内定位技术来辅助叉车司机的工作。由于叉车和目标货物的坐标都完全确定，系统可以为叉车的行驶推荐最优路径，提高运营效率。据测算：在技术的帮助下，此仓库每小时吞吐量增加了30%，而且确保了系统中库存和实物的一致。

图7：物联网技术提高仓储运营的智能化程度。来源：DHL & Cisco

案例二的应用范围则要略大了一些：某机电制造厂内部有若干个车间厂房，彼此之间存在大量的货物运输，以往经常存在货物送错、信息登记错等现象，给工厂带来了不必要的损失。工厂的解决方案是在叉车上安装无线定位装置、陀螺仪和加速度传感器，并每种零部件的物料筐上面贴上条码。

无线定位和惯性导航两种技术共同保证了货物轨迹的追踪，而条码扫描则确保了对货物状态的更新。在实施该系统之后，每年避免因物料内部运输错误或丢失造成的经济损失数十万元，关键生产设备的综合利用率则提高了10%以上。

案例三涉及一家知名车企，其样板工厂被誉为行业标杆。在一辆成品车生产、装配的全过程中，都通过UWB技术来对车辆设备进行精准定位，为生产资源的配合调度提供精准支持。同时，在生产线的各个节点对车辆控制器、电机、传感器进行信号采集处理，并及时上传到车辆管理系统。诸多自动信息采集方式确保了生产过程的透明化。不过，该车企本身利润率较高，也是部署各种“高大上”技术的必要前提之一。

案例四则是把传感器用在了铁路行业的装备维护。通过在铁轨等位置安装声/光传感器，可以实时收集这些硬件的状态，预测潜在故障，并及时采取维修措施。某铁路公司通过应用传感器，一年避免了4000万元的经济损失，并且也减少了对铁轨/列车进行检查的人工成本。

图8：物联网技术用于减少铁路运行故障。

来源：DHL & Cisco

案例五是关于计算机视觉在一家物流公司的应用。它在各地物流中心很早就布置了监控摄像头。近年来，随着AI的普及，公司开始用算法来自动分析录像的内容，第一时间报警，而不是在事故之后再调取监控录像。算法可以发现很多违规行为，如室内吸烟/未戴安全帽/损坏货物等，为精细化管理提供了依据。

计算机视觉除了鉴别不合规行为，更可以分析出监控区域的各种运行指标（如：场地利用率、物流操作时长等），让管理者可以基于这些数据来提高运营效率。据估计：此公司通过推广这套方案，每年可以节省数千万元的成本。

（四）项目落地的关键

如何确保物联网技术项目成功落地？这个话题比较大，以至于可以单独讨论很久。本文引用DHL & Cisco报告的五条建议，供读者参考：

1.  技术革新的基础，是管理思维和运营流程的革新。

2.  注意信息系统的架构，把系统打通。

3.  注意技术之间的兼容性。

4.  在全球/全国的运营要统一标准，不要各自为政。

5.  重视数据安全和隐私问题。

（五）未来展望

     物联网技术的发展潜力巨大。据估计，从2015年到2020年：被网络所连接的“物体”个数翻三倍以上，从150亿个增加到500亿个左右。这个数字还会不断上涨。

在可预见的未来，技术的进步会进一步提升物联网的威力。其中一个关键因素就是5G。在今年4月的德国汉诺威工业展上面，许多公司已经开始展出5G相关的试点案例，例如图9中的“机器蜘蛛”：在5G网络和边缘云技术的帮助下，六个单独的机械腿彼此协调，让“蜘蛛”灵活地移动。随着5G商用的临近，我们有理由期待一个更加智慧化的物流世界。

图9：爱立信用5G通信来控制“机器蜘蛛”。来源：物联网智库

在未来物流场景中，除了“人、货、场”之外，车辆也扮演着越来越重要的角色。车联网本身就是一种典型的物联网。随着汽车技术含量不断提高，V2X (Vehicle to Everything)会在工商业中扮演越来越重要的角色。即使没有其它设备，车辆本身也可以提供大量的有用数据。

当然，万物联网会带来愈加严重的网络安全问题。如何在提供便利的同时降低风险，是物联网实践者面临的一大课题。我们需要时刻记住物流的“初心”：安全、及时、成本可控地实现物体的移动。

参考资料:

1.  DHL and Cisco, “Internet of Thingsin Logistics”, 2015.

2.  物联网智库，“干货！物联网十大室内定位技术原理解析”，2017-11.

3.  合信赢科技，“视频监控镜头焦距选型”，2019-1.

4.  物联网智库，“一文盘点十大连接数百亿终端的无线网络技术”，2018-12.

5.  数字化企业，“32张PPT简述传感器的七大应用！”，2016-9.

6.  物联网智库，“5G+TSN正在掀起工业互联网的新风浪-2019汉诺威博览会亮点解析 【物女心经】”，2019-4.