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    邊緣計算云邊端一體式解決方案
    • 企業:     領域:邊緣計算    
    • 點擊數:434     發布時間:2023-04-03 12:46:06
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    我國的白酒是世界著名的六大蒸餾酒之一,它的獨特工藝是千百年來我國勞動人民生產經驗的總結和智慧的結晶,因其色、香、味備受各界人士的青睞,有著廣闊的國內和國際市場前景。

    ★ 蘇州思萃工業互聯網技術研究所有限公司 金偉毅,劉艷清,王一知,李明,張暉 

    1 目標和概述 

    我國的白酒是世界著名的六大蒸餾酒之一,它的 獨特工藝是千百年來我國勞動人民生產經驗的總結和智 慧的結晶,因其色、香、味備受各界人士的青睞,有著 廣闊的國內和國際市場前景。但白酒在釀造、儲存過程 中,對周邊溫濕度、光照等因素極其敏感,同時隨著酒 行業的發展,不斷有假冒偽劣產品出現。據不完全統 計,2020年報道的特大制售假酒案的涉案金額總數已經 超過6.7億元,因此國家對酒類產品的管理也比以往更 加精細。

     蘇州思萃工業互聯網技術研究所有限公司基于邊 緣云技術的沉淀,深度融合供應鏈行業,打造邊緣計算 云邊端一體式解決方案。以酒行業為例,酒行業標識解 析體系,是實現酒企工業全要素、各環節信息互通的關 鍵樞紐。標識編碼能識別機器、產品、算法、工序等物 理資源和虛擬資源,通過標識解析技術可以打造基于工 業互聯網平臺的產品追溯、供應鏈協同、智能生產、協 同設計等應用,解決品牌數量龐雜、泥沙俱下、品質良 莠不齊、產品之間同質化嚴重以及年份亂標等問題。此 外,通過供應鏈金融管理和資產管理等模式,可降低資 金風險,并真正實現讓老百姓掃碼查真偽。 

    2 方案介紹

     2.1 方案概述 

    邊緣計算云邊端一體式解決方案,采用云+邊+端 協同體系架構,打通設備、產品、業務系統、客戶的四 大鏈接,圍繞“匯聚、解析、應用”,為客戶提供各類 視頻源的接入存儲、物聯感知接入和共享能力;提供從 低價值的原始視頻圖像數據到有價值的結構化特征屬性 數據的解析能力;提供智能綜合檢索、數據分析研判等 應用支撐能力,以及提供實時監控/監測、產品精細化 管理等一體式服務,并為客戶解決產品溯源、供應鏈安 全等問題,確保每一件產品有跡可循、有源可溯,最終 讓客戶用得放心、用得安心、用得省心。 

    2.2 總體設計 

    邊緣計算云邊端一體式解決方案總體架構如圖1所 示。

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     圖1 邊緣計算平臺架構圖 

    云邊端中的“端”,是指酒窖中的終端設備,主要 由紅外視頻攝像頭和物聯傳感器兩部分組成。紅外視頻 攝像頭負責采集酒窖中的視頻流,并向邊端的視頻感知 平臺提供視頻流;物聯傳感器負責采集酒窖中的溫度、 濕度、乙醇濃度等參數,同時上報監測控制器。

     云邊端中的“邊”,是指靠近端測,也就是靠近酒窖場景的設備接入層。邊緣云一體機設備中的視屏 感知應用收集終端設備采集的視頻流,對接入視頻設 備進行設備連接管理和資源管理,實現攝像頭離線告 警、視頻流實時監控等功能;物聯傳感數據采集器接 收酒窖中傳感器采集的酒窖的溫度、濕度、乙醇濃度 等數據,對相關數據進行轉碼并上傳物聯感知平臺, 實現實時監測酒窖內溫度、濕度、乙醇濃度三個參 數,并在監測指標出現異常時進行告警;通過云碼溯 源平臺,實現對酒類產品生產、倉儲等過程進行環節 數據采集和追蹤。

     云邊端中的“云”,主要是指中心云,利用公有云 的安全性高、計算能力強、成本低等特點,通過云上的 智能應用來分析處理邊端上傳的視圖資源,實現查看酒 窖實時視頻、歷史錄像;實現酒類產品生產溯源;實現 人員駐留監測、壇封監測、酒庫入侵監測等功能,并上 傳認證視頻到酒協標識系統進行年份酒認證。

     2.3 市場需求 

    邊緣計算云邊端一體式解決方案主要面向具有高附 加值類產品等領域,如煙草、酒類、茶葉等行業。 

    (1)酒窖環境監測:酒窖環境決定酒質的好壞, 理想的酒窖要有幾個基本條件:足夠的貯存空間和活動 空間,低溫恒溫、恒濕,密封但能換氣,隔絕自然光照 明,并且白酒在發酵過程中會揮發出乙醇等可燃氣體, 因此需要對溫度、濕度、乙醇濃度等進行監控。 

    (2)酒庫入侵檢測需求:傳統的方法通常是基于 人工巡檢,查看各項指標是否正常,但存在諸多問題, 比如巡檢頻次低、可能出現誤讀、對酒窖環境產生影 響、自身潛在的安全因素等,因此需要對酒窖實時監 控、查看環境監測數據、自動告警、酒庫入侵監測等, 降低人力投入。 

    (3)年份酒認證需求:只有通過生產認證的酒才 可以稱為年份酒,需要提供酒的封壇錄像、封壇是否 被破壞、是否有人員入侵等視頻證據給酒協標識系統 進行認證。

     2.4 運營維護管理 

    (1)供應鏈金融管理:采用協同式供應鏈庫存管 理模式,結合微服務、多租戶、平臺化手段實現全渠 道、多層級備件倉庫計劃物流統一管理;實現供應鏈全 流程信息化,覆蓋計劃管理、采購管理、供應商管理、 發貨管理、倉儲管理、結算管理、主數據管理等。 

    (2)資產管理:資產管理方式如圖2所示,一是 對資產進行梳理,通過RFID標簽/粘貼二維碼的模式, 以唯一的標識ID進行區分;二是對客戶抵押批量的產品 等通過加裝電子封簽等模式進行管理,可降低產品調換 的風險。三是針對高價值資產,可在資產存放處加裝智 能攝像頭,通過圖像識別人員的進出情況,出現異常及 時報警。 

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    圖2 資產管理方式 

    2.5 創意設計 

    (1)全流程業務開展和追溯:全面覆蓋原料、倉 儲、加工、分銷等關鍵環節,幫助企業內部人員通過信 息化的手段完成各環節的業務流程管理,為原糧收購、 倉儲監管、產品出入庫等業務流程的開展提供支持,同 時記錄各環節的流通數據,實現整體環節的信息串聯。 

    (2)動態產生追溯碼:可以根據溯源碼種類、所 屬企業及申請數量動態生成追溯碼,支持追溯碼的批量 導出和查看及一級碼、二級碼等不同層級追溯碼的關聯 關系查詢。云碼溯源平臺擁有十萬級以上的追溯碼生成 機制,達到了99%以上的追溯碼正確讀取率。 

    (3)設備互聯與生產基地實時監控:平臺支持與 各種墑情檢測設備、數據采集設備集成;支持對基地情 況進行實時監測(實時天氣、工作人員狀況);支持對加工生產過程中產生的數據進行采集存儲;支持各環節 業務開展。 

    (4)關鍵數據分析:對生產過程中產生的數據通 過云計算等方式進行大數據分析,將分析結果通過各種 圖表的形式展示出來,為產品在原材料入庫環節、倉儲 環節、加工環節、分銷及零售環節的流通提供信息化支 持,讓用戶更為直觀地掌控實際生產過程信息。 

    (5)多端掃碼追溯查詢各類質量信息:消費者通 過手機端掃一掃產品二維碼或PC端輸入產品追溯碼, 可直接查詢產品基本信息、生產加工信息、運輸銷售信 息、原料及產品質檢信息等追溯內容。

     3 代表性及推廣價值 

    3.1 應用情況及效果 

    本公司自主研發的邊緣計算云邊端一體式解決方 案,通過視頻邊緣網關和數據采集網關,以及溫濕度傳 感器、流量計等設備,可實現3000多平方米酒庫的視 頻監控,配合壇封電子鎖,集中接入邊緣云一體機進行 統一分析處理及管理,可實現數千噸存量和新增酒的監 控,實現區塊鏈式酒類產品的管理。該方案具有很好的 兼容性,可以針對酒企業的不同需求,提供個性化和獨 創性服務,并利用數據防偽手段,真正實現老百姓一掃 碼就能知道酒的真假。

     3.2 創新性 

    該方案利用云計算、大數據、區塊鏈等技術,依托 浪潮的供應鏈管理平臺,保證了有機高粱、有機小麥、 糯高粱等供應鏈全過程的信息化,實現了從種糧源頭到 生產層層把關、逐層擊破,保障了原料關、過程關,守 好了酒質量的底線,保證了酒的品質。

     該方案目前已申請發明專利26項,取得計算機軟 著2項。同時,股東方浪潮已取得云計算、邊緣計算、 人工智能方向的授權發明專利203項、計算機軟件著作 權66項。

     3.3 示范效應 

    在酒行業,浪潮已經服務于茅臺、景芝、酒鬼、中 糧長城等國內50余家中大型酒企和酒商,加快了新舊動 能轉換,提升了發展質量和效益,實現了企業供應鏈系 統和生產系統的精準對接,助力了生態、多方協作、共 推標識解析應用體系的構建,并通過深度挖掘標識解析 應用案例,加快推動了跨行業應用。 

    3.4 方案成熟性 

    該解決方案可通過市場化原則購買服務進行使用, 無需購買軟硬件、建設機房、招聘IT人員,縮短了企 業數字化建設的周期,減少了系統開發和后期維護的投 入。該方案目前已成功落地中酒協白酒年份酒認證存證 系統邊緣計算接入技術服務項目,后續將在多家酒廠展 開方案推廣。該項目投產后,預計每年可實現1億元的 營業收入。

     3.5 商業價值 

    (1)技術服務費:由標識解析二級節點重點孵化 的產區酒業開發商提供標識注冊、解析、接口API、 IaaS、PaaS等服務,預計可實現收入1000萬元/年。 

    (2)咨詢服務費:針對大型企業對酒業營銷平臺 的定制化開發,并為自身及上下游企業提供服務需求, 預計可實現咨詢服務費5500萬元/年。 

    (3)推廣應用服務費:面向生態合作伙伴,提供 防偽追溯、供應鏈協同、固定資產管理等解決方案和云 資源服務,預計可實現收入3500萬元/年。

     3.6 社會價值 

    邊緣計算云邊端一體式解決方案能夠推動實體經 濟、數字經濟協同發展,為快消品行業企業提供便捷、 高效、高質量、個性化的服務;能夠建立“用數據說 話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的管理機 制,實現基于數據的科學精準決策;能夠推動行業企業 智能化升級,完善商品數據化運營體系。

    摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》


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