基于RFID和數據倉庫技術的倉庫管理系統研究

0引言現代物流要求倉庫系統能快速及時地處理貨物信息，給管理層提供決策支持，而現在的倉庫管理系統(WMS)只是基本上實現了倉庫事務管理，而對于時間、信息準確性及決策支持方面的功能支持不足。本文提出綜合運用RFID自動識別技術和數據倉庫及其上的信息技術構建更先進的倉庫管理系統應對現代物流發展要求。射頻RFID識別技術是現代科技中較為先進的信息識別技術，具有非接觸、容量大、讀取快的特點，將其引入倉庫管理系統能夠實現倉庫實時狀態的可視化，使倉庫管理更加快速地響應環境的變化，同時可以提高倉庫內部資源的利用率；數據挖掘技術已被證明為獲得企業競爭優勢的主要手段，將企業積累的大量歷史沉睡數據變為企業的潛在的財富，為經營分析者提供強大的OLAP（聯機分析處理）報表，為經營決策者提供決策分析。在實際應用中，二者結合度并不高，本文嘗試RFID識別技術與數據倉庫及數據挖掘技術的聯合應用，使企業獲得倉庫信息的及時的自動獲取及分析，輔助倉庫管理，并對企業決策提供支持。1現有倉庫管理系統的研究在現在的物流管理系統中，倉庫管理系統已經作為一個非常重要的組成部分發展日益成熟，具有以下特點：1.1完善的事務處理系統，缺乏決策支持能力。倉庫管理通常分為操作人員和操作流程模塊，操作人員包括3個角色，分別是，倉庫管理員，搬運員（包括手工搬運員和叉車駕駛員），其他相關用戶（包括供應商，客戶，上級領導以及其他倉庫外部人員）。操作流程分別是：入庫、出庫、盤點和查詢?，F有的倉庫管理系統都是基于這些人員和流程的事務處理系統，也即是為處理當前業務而專門設計的解決當前問題的信息系統。這種系統能夠迅速及時地對操作人員提供業務支持，但是對于管理層了解企業倉庫情況，做出下一步的準全局決策的幫助效果不大。1.2采用條碼技術。倉庫管理系統一般通過條碼技術識別貨物信息，相比手工記錄提高了識別速度。(1)識別速度慢。由于條碼僅能夠標記同類貨物，條碼本身屬于被動式識別，即需要人工操作，利用光學原理識別，這種識別方式在貨物數量比較少時能起到良好作用，但當處理大批量貨物時企業不能夠實時的獲得倉庫具體貨物的進出信息，了解貨物的存放位置，并且倉庫流程中的重復讀取數據以及傳統的讀取方式造成企業資源的巨大浪費。(2)讀取信息不準確。條碼技術因為收集信息量偏少、易受干擾、不可重寫、讀取距離短、讀取煩瑣等局限性，數據讀取不準確，WMS不能準確獲得庫存信息，數據大都需要經過一定處理才能進入數據庫系統。(3)信息不標準。條碼技術采用一維編碼，對于現代物流要求的供應鏈管理來講，不能夠滿足供應鏈上貨物從產地到目的地的跟蹤過程的信息存儲，同時不滿足后續過程數據倉庫中對數據呈現出時間、產地、目的地等多維性的需求。1.3數據缺乏組織性。倉庫貨物繁多混雜，倉庫日處理事物數量龐大，WMS存儲的一般都是短期數據。WMS一般采用關系型數據庫，其中的數據缺乏組織性，也沒有系統的、集成的歷史記錄，所以很難對這些數據作出具體詳細的分析，發現有用的信息，把握企業的發展趨勢和市場變化。因此，本文嘗試通過使用RFID射頻自動識別技術使企業實時準確獲取庫存信息，并能利用其信息的標準化使企業利用數據倉庫及其以上的數據分析技術及時的分析庫存現狀，提供企業貨物存儲的位置及最佳存放或揀選路線的分析；對企業的庫存利用率、缺貨補貨情況甚至企業的營銷情況做出決策支持，增加其企業應對市場的能力。2技術介紹2.1射頻識別RFID。射頻識別技術(RadioFrequencyIdentification)，俗稱電子標簽，是一種新型的非接觸式自動識別技術，實現對靜止或移動的物體的自動識別。利用RFID，在商品上置入特制的微芯片，稱為RFID標簽(RFIDTags)，可以用來追蹤和管理幾乎所有的物理對象，是物流工程、追蹤等領域信息化的重要手段之一。工作原理：應答器進入閱讀器發出的電磁場后，接收閱讀器所發出的射頻信號，借著感應電流所獲得的能量發送出存儲在芯片中的產品信息，或者是主動發送某一頻率的信號。閱讀器讀取信息并解碼后送至中央信息系統進行有關數據信息的處理，如圖1。圖1射頻(RFID)識別系統的組成及工作原理2.2數據倉庫技術。數據倉庫作為一種新興并日益成熟的技術引起了人們的廣泛重視。數據倉庫+數據挖掘+聯機處理分析的結構已被認為是決策支持系統的有效解決方案。與傳統的面向事務性處理的數據庫相比，數據倉庫面向復雜的分析型數據，解決了數據集成、數據綜合、數據不一致等問題，使企業的業務操作環境和信息分析環境分離，從而有效地為決策提供實時的信息服務。再配合以數據挖掘技術和聯機分析處理技術，就可以構成實用的決策支持。數據倉庫與傳統型事務處理數據庫的區別：(1)數據倉庫的首要特征是面向企業重要的主題，它是一種分析驅動／面向主題的數據處理技術，而傳統的事務數據庫是事務驅動／面向應用的數據處理方式。(2)數據倉庫另一個主要特征是數據的集成化，如一致的命名規則、一致的度量單位、一致的編碼規則、一致的數據物理屬性等。這樣保證了據的可靠性與一致性。(3)數據倉庫中的數據不是一個時刻的數據，而是一個時間段的數據。事務數據庫對當前是“精確”的，而數據倉庫中的數據對一個時間段來說都是“精確”的，故具有時間跨度性。(4)面向應用的事務數據庫的操作基于單個記錄的插入、更新與刪除，性能敏感、內容易變且無冗余，而面向主題的數據倉庫系統的操作基于多個數據源數據的成批刷新，性能不敏感、內容可有冗余。3RFID與數據挖掘技術改進WMS概述將RFID射頻識別技術與數據倉庫技術應用在倉庫管理系統中，就是采用RFID射頻識別技術來跟蹤貨物在倉庫中的信息，將這些信息存儲在事物性數據庫，提取到數據倉庫中，以數據倉庫作為企業層的數據源，再加上各種數據挖掘技術，組成有效的決策支持系統，并結合企業專家知識庫系統，增強傳統倉庫管理信息系統的實時決策功能。3.1可行性分析。RFID射頻識別技術能實時、準確并能標準化的讀取信息，對于企業數據倉庫及時地將最近時段的數據與歷史數據聯系進行分析起到良好作用。在現在企業倉庫中，人工讀取與條形碼讀取方式處于主導地位，企業一般采用業務處理系統而缺乏數據倉庫分析來支持企業管理層的決策。(1)解決實時讀取，使數據倉庫及時得到一手數據。人工讀取受人員限制影響較大，讀取緩慢；條形碼自身編碼性質及依附可視化讀取的特點，只能一次一個，造成收集信息量偏少、易受干擾、不可重寫、讀取距離短、讀取煩瑣，都不能滿足現代倉庫數目巨大的倉儲要求，也不適合企業及時、準確并能標準化得讀取信息。RFID技術因為其特點可以遠距離讀取，并可以同時讀取多個RFID的標簽資料，滿足大量貨物共同處理時不產生擁堵、等待，能實現實時的數據讀取。(2)RFID電子標簽信息精確。條碼需要人工讀取，很容易造成人為錯誤，RFID標簽內的資料全部是通過電磁波傳遞，可以在很大程度上降低這種錯誤的可能性。信息一旦寫入標簽中，不易丟失，更改信息需要一定權限以及特殊讀寫裝置，保證標簽信息的準確性。在數據倉庫處理中，最不希望出現的情況就是處理錯誤信息，也即所謂的“垃圾進垃圾出”，RFID電子標簽能有效減少信息的錯誤率，保證數據倉庫源頭的清潔。(3)RFID電子標簽資料容量上大，可以按照一定標準儲存信息，標簽中的信息存儲與用戶數據庫中的存儲方式保持一致，減少企業在信息讀取后將其載入數據倉庫時進行數據清洗、凈化、轉化等數據預處理的時間，使企業迅速的得到一手數據，結合歷史數據做出決策。3.2系統構架分析。根據這種思想初步構成如圖2所示的改進倉庫管理信息系統的應用模式：3.2.1RFID識別模塊。以入庫操作為例，說明RFID識別模塊設計：(1)倉庫收到供應商的發貨通知；(2)貨物進入倉庫時，系統自動掃描RFID標簽，進行身份驗證，確認為合法標簽后與訂貨單核對；否則反饋信息并拒絕其入庫；(3)倉庫管理系統將符合要訂貨單的貨品在倉庫知識庫中查詢應該擺放的貨位，并在相應的托盤RFID標簽內寫入，生成入庫單并更新數據庫；(4)搬運員用手持設備讀取在RFID標簽中的商品信息，在收到這些實時數據后，根據已有的知識庫按其指示路徑堆放貨品；(5)搬運員用手持設備讀取在托盤電子標簽中的貨位信息，搬運員通過手持設備向系統反饋信息，更新在庫托盤信息表和倉庫貨位信息表；完成更新數據庫；(6)系統將入庫商品報表發送至供應商系統。3.2.2數據倉庫建立模塊。(1)確定主題進行數據建模。根據企業決策需求確定主題，選擇數據源，對數據倉庫的數據組織進行邏輯結構的設計。針對倉庫管理系統，可分別設立倉庫內貨品存放位置及路徑主題、企業貨品需求和利潤計算等多個主題，并針對各個主題選擇不同數據源。(2)設計數據倉庫中的數據庫，即設計多維數據結構的事實表和維表。針對不同主題選擇不同數據模型。(3)數據轉換過程。實現從源系統中抽取數據、清理數據、一致性格式化數據、綜合數據、裝載數據等過程的設計和編碼，利用RFID技術能及時和準確讀取信息的特點，實現數據倉庫對企業數據的實時精確地掌握，減少以前手工或條碼時期信息收集緩慢粗放的情況。(4)定義元數據，即定義數據的意義及系統各組成部件之間的關系。元數據包括關鍵字、屬性、數據描述、物理數據結構及數據時限等。利用原數據跟蹤數據來源，增加時間戳，對RFID自動識別性能進行監控和調整，保證信息質量。3.2.3數據分析處理模塊。基于數據倉庫上的數據分析技術主要包括：OLAP技術和數據挖掘技術。(1)聯機分析處理技術：即OLAP技術，是數據倉庫系統中最重要的技術，通過對數據倉庫中建立的多維數據集進行多維切片分析、多維切塊分析、多維旋轉分析、上卷分析、下鉆分析等方式，能夠為煙草企業提供快速的多視角多維度的OLAP數據立方體查詢，使企業從不同角度，不同層次上查看企業倉庫中的貨品情況。(2)數據挖掘技術：數據挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的、有用的信息和知識的過程。圖2改進的倉庫管理信息系統的應用模式采用這兩種技術實現對數據倉庫中建立的多維數據集的分析，在本系統研究中，突出的解決兩類問題，一類是倉庫內部貨物存放位置和叉車行走路線的問題分析，另一類是企業整體角度對貨物缺貨與補貨情況分析、貨品盈利率分析以及貨品需求情況的分析。如圖3所示。圖3數據分析處理模