0 引言
隨著“互聯網+經濟”的快速發展，物流成為社會經濟中的重要組成部分，且信息技術在物流行業的應用，也推動現代物流正在進行一場新的變革。社會經濟的快速發展推動了信息、物資間的交流，物流數據也呈指數級別增長，大量的物流數據給現代物流信息管理帶來了嚴峻的挑戰，對計算、網絡、存儲等要求越來越高[1]。云計算技術能夠改變原有的數據計算與存儲模式，尤其是其持續性與可擴展性特征，為現代物流的大數據管理提供了可能性，對加快物流信息化發展、提高物流信息服務水平具有積極的意義。
1 云計算關鍵技術分析
從云計算技術的實踐應用來看，它具有虛擬化、動態可擴展、按需部署、靈活性高、可靠性高、性價比高等優點。云計算的實現形式一般包括軟件服務、網絡服務、平臺服務、互聯網整合、商業服務平臺、管理服務提供商等形式。根據云計算技術功能發揮形式的不同，云計算可分為SaaS服務（軟件服務）、PaaS服務（平臺服務）、LaaS服務（基礎設施服務）三個服務層次，不同服務層次對應不同的市場門檻[2]。
從近年來云計算技術在商業領域的應用情況來看，虛擬化技術、大規模分布式存儲、并行編程模型三項關鍵技術在云計算技術的發展中越來越突出，而且針對這三項關鍵技術在商業領域運用的發展與改進的研究成果也較為豐碩。
由于用戶需求是動態的，虛擬化技術能夠實現動態資源調整與分配，且資源部署更加便捷、迅速。虛擬化技術一般是通過虛擬機在物理主機中運行的方式實現的，不同虛擬機通過對操作系統的監視及對物力資源的分配來發揮作用。虛擬化技術在物流領域發揮的作用越來越明顯，而且隨著用戶需求的發展，云計算的虛擬化技術會逐漸呈現協作互通、功能改進、渠道拓寬的發展趨勢。
云計算技術一般應用于計算密集型或數據密集型的應用場景，多機并行處理是常見形式，這就需要用到并行編程技術，因此提升并行編程性能是云計算關鍵技術發展與改進的研究方向，比如分而治之、共享存儲、資源聚合調度等。
大規模分布式存儲是云計算技術在實踐應用中用以存儲數據的一種方式，因為海量的需求與數據要求云計算提供并行服務，這使得大規模分布式存儲技術成為云計算的關鍵技術之一。隨著信息技術的發展，以及行業對云計算技術提出的新的要求，云計算的分布式存儲服務設計需要考慮各種不同數據類型的大規模存儲機制，這要求大規模分布式存儲技術應沿著安全性、簡單性、可靠性與高性能性方向改進與發展[3]。
2 云計算技術在物流信息管理系統中的功能
2.1 倉儲管理
云計算技術在物流信息管理系統中應用，其功能的實現是以用戶需求、物流管理系統需求而確定的。在倉儲管理環節，入庫、在庫、出庫、盤點等子環節都需要云計算關鍵技術的參與，比如倉庫信息的查詢與發布、實時庫存信息、管理員的庫存調控、物品在庫狀態與庫存盤點等。
入庫管理中，設置入庫管理數據庫，并依托大規模分布式存儲技術對入庫貨位明細表等貨物入庫信息進行處理，及時更新貨物的入庫狀態，包括正常入庫、入庫失敗等狀態信息。在庫管理中，運用云平臺上的在庫管理模塊功能對入庫的貨物進行統一的上架管理，并做好上架成功、上架失敗等信息記錄。出庫管理中，主要是對貨物狀態、出庫通知單等進行校檢，在出庫管理數據庫中調用貨物出庫操作信息，核對出庫通知單與貨物信息的一致性，如一致則出庫，否則拒絕出庫并記錄。盤點管理中，按照設定好的盤點規則，定期對倉庫進行盤點，并將最終盤點結果上傳云端的入庫管理數據庫[4]。
2.2 配送管理
物流配送管理的關鍵內容包括專線信息、車輛管理、車輛調度等，利用云計算技術對物流配送信息大數據進行計算，實現配送路線合理優化、配送車輛科學調度等功能，核心要素包括送貨量、運輸成本、客戶需求、承運方式、貨物緊急情況等，通過物流大數據的云計算提高現有資源的利用效率，進而提高貨物配送效率。
物流本身就是一個數據密集型行業，貨物在物流配送中會產生大量的數據信息，這些數據信息都需要進行實時計算、分析與處理。物流配送中的車輛、路線、貨物狀態、時間節點等大量數據信息都需要利用云計算技術進行統一匯總與分析，從而實現對車輛、路線等狀態的監控。從物流配送管理的功能需求來看，需要調度功能和監控功能，比如線路優化、配貨管理、線路計劃、出車計劃、配送查詢、在途運輸狀態等功能。比如利用GPS、GIS等技能，實時獲取貨物運送中的時間、地點、路徑、車輛位置等信息，通過云平臺的數據處理而獲得最優配送路徑，也方便客戶查詢，而且配送監控功能也便于統一管理及保證貨物安全。
2.3 訂單管理
物流管理中的訂單管理一般包括訂單分類、輸出、查詢、確認等環節，其作業流程應該是“接受訂單→核查客戶信息→核對訂單數量→查看訂單狀態→確定訂單服務”，因此應用云計算技術來提升物流信息管理平臺處理訂單的效率，優化訂單管理的作業流程，這樣才能提升客戶滿意度。物流企業的運作都是圍繞訂單開展的，因此訂單管理是物流企業信息管理的重要內容。物流信息管理系統的訂單管理模塊的訂單管理功能主要集中在訂單處理與分析、訂單維護與核查、資料集結等操作環節，需要借助云計算技術實現訂單處理、訂單查詢、缺貨處理、退貨處理等功能[5]。
2.4 客戶管理
客戶管理包括客戶基本信息管理與客戶信譽管理兩個方面，利用客戶管理功能對上傳至云端的客戶數據信息處理與分析，從而獲得客戶需求與服務偏好，提升客戶滿意度。對于任何一個行業而言，客戶管理都是極具價值的管理內容，尤其對于物流企業而言，物流客戶的高度黏性特征，更加凸顯客戶管理的必要性。物流信息管理系統的客戶管理模塊功能中，收集、存儲客戶信息并上傳至云端，然后從云端獲取客戶信息進行分析處理，從而為客戶提供更優質的服務，這是客戶管理的核心。基于云計算技術應用的客戶管理中，云計算技術拓展了客戶管理的范圍，客戶分類、客戶篩選是基礎，優質客戶的分析才是關鍵，比如對客戶信用、合同、偏好、基本信息等，利用云端運算對這些信息進行處理，經過評估打分進行分類，對于維護良好的客戶關系、提供更好的服務具有積極的意義。
3 云計算技術在物流倉儲管理中的應用
3.1 貨物入庫管理
貨物入庫操作其實是一個貨物信息采集、存儲、校檢來驗證其是否符合入庫要求的過程，如果是傳統的管理員人工錄入，入庫操作則十分繁雜，而引入RFID技術，在云計算關鍵技術的支持下，貨物經過RFID設備進行信息采集，并上傳云端數據庫，即可實現貨物的入庫流程作業。首先，當入庫管理員開始對貨物進行預入庫處理時，先登錄入庫管理模塊的入庫登記頁面，選擇手動錄入或RFID設備掃描，如果是RFID設備掃描，則可直接將貨物掃描結果信息顯示在入庫登記表格中；其次，當貨物手動錄入完成或者RFID設備掃描完成后，提交貨物入庫登記表，入庫登記表則上傳云端服務器，包括以ID方式存于表單的商品供應商信息；再次，貨物入庫登記表單送達云端服務器后，系統對表單進行插入操作，并自動更新云端數據庫；最后，入庫管理員操作完成按鈕，完成入庫操作。
3.2 貨物在庫管理
貨物入庫操作完成后進入在庫管理環節，在庫管理環節的理貨員接到入庫貨物貨位分配明細表后，根據要求進行貨物上架操作，上架完成后將貨位分配明細表返回揀貨管理員和存貨管理員，以便后者后續操作。在云計算技術的支持下，在庫管理還能夠提供庫存預警功能，以及對庫存平衡狀態的效益最大化計算與管理功能。當貨物在倉庫中不斷入庫與出庫動態發展時，設置兩個臨界值，即貨物采購最低臨界值、貨物庫存最大臨界值，系統監測到庫存低于采購臨界值時，觸發采購提醒，當觸發庫存最大臨界值時，通知采購部門停止采購。這個功能的實現，需要物流信息管理系統對倉庫進行定期盤點，并將盤點數據進行計算，與設定的庫存參數比較，獲得在庫管理的操作信息[6]。
3.3 貨物出庫管理
從貨物出庫操作的業務流程來看，貨物出庫需要三個關鍵信息，即出庫通知單、出庫貨物明細表、貨位釋放信息/工損事故信息，貨物出庫成功，則將貨位清空相關信息通知入庫管理員，貨物出庫失敗，則將出庫失敗信息更新至云端服務器中的出庫管理數據庫。在貨物出庫這一操作流程中，貨物出庫的信息采集采用RFID技術，信息處理與存儲則由云端數據庫完成。通過RFID設備掃描，能夠準確地找到貨物的貨位信息，實現貨物出庫的自動登記，通過查詢功能模塊，則可以清晰地顯示貨物的存儲庫位。
3.4 貨物盤點管理
在倉庫管理環節，管理員需根據貨位分配明細表等信息，制作貨物盤點單，以便操作員根據貨物盤點單對貨物進行盤點，進而生成盤點信息報告，并在云端在庫管理數據庫更新。倉庫管理員需要定期對庫存進行盤點，根據貨物貨位明細表，選擇合適的盤點方式對貨物進行盤點，最后根據貨物盤點信息生成盤點報表。如果在貨物盤點中需要對盤點報告信息進行修改，則生成盤點修改單，最終無誤后生成盤點調整單，上傳云端服務器的庫存管理數據庫。
4 云計算技術在物流配送管理中的應用
4.1 調度
調度的目的是實現貨物高效運輸，方法是配貨、車輛與線路的優化。在出車計劃環節，系統結合訂單目的地、貨物數量與類型等信息進行統一配車，并生成線路列表，最后系統生成出車單。系統對出車計劃的跟車、線路、車輛、司機、配送、監控等信息進行傳輸與處理，之后進行線路計劃，系統先調用配送單，并與線路信息匹配，生成線路單后指派給車輛司機。在云端服務器的數據庫中，線路單均有對應的名稱與編碼，且具有查詢、修改、增加、刪除等功能，云端服務器的這些功能，為線路計劃和優化提供了便利。對于線路的優化，利用云計算技術對靜態路線選取和線路節點抓取進行線路優化，也支持動態線路優化。
4.2 監控
對貨物在物流配送中的監控主要包括配送查詢和在途監控兩個方面，在途監控是對車輛進行實時監控，獲得車輛在途信息，比如行駛速度、位置、行駛軌跡等，配送查詢則是通過物流信息管理系統查詢貨物在途的狀態等信息。物流車輛的在途監控方式有兩種，一種是設置時間間隔值回傳車輛信息，一種是全程不間斷監控。對物流車輛的監控能夠實現車輛的統一調度，減低空車率，提高物流運營效率。
5 結語
互聯網與信息化帶來的商業領域海量數據，給原有IT架構的計算能力提出了巨大的挑戰，但對于物流領域而言，通過增加硬件計算資源的方法，受到原有并行編程模式應用的諸多限制，云計算技術依靠其可擴展性、整合資源并按需配置、超強的計算能力等優勢，開始獲得廣泛應用。云計算技術在處理物流大數據中發揮突出的作用，進而對現代物流產生深刻的影響。實踐表明，云計算技術的應用，能夠使物流管理在存儲、計算等方面提升效率，通過云端獲取存儲與計算資源也大大降低了運營費用，而且還進一步提升了物流管理的信息化水平。
滬公網安備 31011202008041號
